AppStoreのDiscoverセクションでアプリのランキングを最適化する方法
公開: 2022-02-24
統計によると、App Storeでのアプリのインストールの65％は検索結果からのものです。 これらの数字を見て、アプリのプロモーションにとってオーガニックトラフィックがどれほど重要であるかをもっと言う必要がありますか？
AppStoreの検索セクション
App Store推奨アルゴリズムがどのように機能するかを理解するために、まずAppStore検索の一般的な動作原理を見てみましょう。
[検索]タブ（下の5つのボタンの右端）でアプリを検索できます。 技術的に言えば、このセクションは3つのサブセクションに分けることができます。
- "検索バー;
- 「発見」キーワードリスト。
- 「推奨」アプリリスト。
「Discover」は、iOS8からiOS13までの「TrendingSearches」セクションから生まれました。
ユーザーは、「発見」は別の名前の「トレンド検索」にすぎないと考えるかもしれません。 ただし、これら2つのセクションは同じランキングアルゴリズムを適用しません。 この記事では、以下の類似点と相違点を学習します。
トレンドとディスカバー：類似点と相違点は何ですか？
「トレンド」とは？
「トレンド」（人気）には、人気を博している検索クエリが含まれます。 この場合、ほとんどの場合、これらのクエリは人気のあるアプリのブランド名であり、AppleStoreのアプリのみにつながります。
ランキングは、App Storeの他のすべての結果と同様に、定期的に更新されます。 劇的な変化はなく、部分的かつ段階的にしか変化しません。 トレンドリストを作成するためのAppStoreアルゴリズムは、私たちの経験に基づいて非常に単純です。これには、検索数が最近増加した検索クエリが含まれています。 「トレンド」リストは、特定の単語に大量のトラフィックを誘導することで簡単に操作できます。
「発見」とは何ですか？
「トレンド」とは別に存在する「発見」は、人気のあるキーワードの別のリストです。
「Discover」にTinder、Facebookなどの特定のブランド名が含まれなくなったことは、両者の明らかな違いに気付くでしょう。 これは、ブランド化されていないキーワードのリストです：デート、トーク、ソーシャルなど。
主要なトラフィックがテクノロジーの巨人の名前に直接誘導されない場合、中小企業にとってはチャンスのように思えます。中小企業は、Discoverクエリの検索結果にアプリを表示する機会もあります。
Discoverにはパーソナライズはありませんが、クエリは国によってのみ異なります。 1日に3〜6回更新され、同じ地域にあるiPhoneとiPadで同じ結果が表示されます。 クエリには、iPhoneの最初の4つの結果と、iPadの最初の6つの結果が表示されます。
Discoverキーワードアルゴリズムを調査する方法は？
前述したように、「Discover」アルゴリズムは「Trending」とは異なる動作をします。 [検出]セクションのキーワードがトラフィックにどのように影響するかを分析するときが来ました。 そして最も重要なことは、ASO Worldの技術チームがこのセクションを操作して有機的なトラフィックを増やす可能性を研究したことです。
まず、トレンドセクションとディスカバリーセクションの違いを分析する方法を見てみましょう。
以下の質問を検討してください。
- Discoverセットを構成するクエリとその特性。
- AppStoreアルゴリズムがDiscoverを形成する方法。
- このコレクションにキーワードを入れると、その人気にどのように影響しますか。
- このコレクションの内容を操作できるかどうか。
作業計画：
- Discoverクエリの代表的なサンプルを収集します。
- サンプルのクエリを分析します。
- Discoverコレクションでこれらのクエリが見つかった日付と過去の検索広告人気データとの関係を調べます。
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データ分析
米国では、6月から7月までのすべてのiPhoneDiscoverクエリの更新を収集しました。
データ自体、Discoveryクエリを構成するもの、およびデータから学習する方法を見てみましょう。
キーワードの40％はゲームに関連しており、残りは写真やビデオの編集、エンターテインメント、ユーティリティなどが含まれます。通常、バーに最初の単語を入力すると、クエリはAppStore検索リストの最初のクエリになります。
サンプルの最初の分析では、クエリリストは1日に3〜6回更新されますが、クエリは通常繰り返されることが示されています。 更新は通常の周期的なパターンには従いません。同じキーワードをリストで数日間繰り返してから、1週間終了することができます。
「Discovery」には4つのキーワードしか含まれておらず、ほとんどの場合残っているため、サンプルには合計156のキーワードしかありません。 6月には152の一意のクエリ、7月には149の一意のクエリしかありません。
これらのキーワードにはブランド名は含まれず、一般的なもののみが含まれます。 これは、AppStoreがアプリ自体に関連する一般的なキーワードを取得するアルゴリズムを備えていることを示しています。 これにより、アプリを複数のキーワードに関連付けることができます。
上記の分析は、Appleが特定のブランド名を検索するのではなく、新しいアプリを探索することをユーザーに奨励していることを意味します。
仮説：リストはどのように生成されますか？
クエリに最も人気のあるキーワードがあるのは、間違いなく偶然ではありません。
それをテストするために、7月に米国で最も人気のある検索のリストを作成します。 リストはほとんどのディスカバリークエリを繰り返しますが、それらは互いにアセンブルしません。
Discoverは、ブランド関連の名前を除いて、Trendingと同じロジックに基づいている場合があります。 これは、ブランド関連の情報なしで人気のあるキーワードのランキングです。 Apple Storeでは、ユーザーが探索したり、アプリを公開したりする機会が増えます。
有機的なトラフィックを獲得する方法は？
Discoverコレクションの背後にあるロジックをクリアしたので、次に、ロジックを使用してオーガニックトラフィックを取得する方法を理解します。
ステップ1：キーワード調査
これらのキーワードがDiscoverクエリに表示されるのは、原因ではなく、人気の結果であることを理解することが重要です。 キーワードはすでに非常に人気があり、それがこのコレクションに含まれる理由であり、より多くの可視性をもたらします。
Discoverコレクションを調べて、アプリがそれらのいずれかに関連しているかどうかを確認します。これは、Discover検索結果からトラフィックを獲得するのに役立ちます。
競合他社や大手ブランドから、彼らが使用しているキーワードを学びましょう。 あなたは彼らの昇進の方法に触発されるかもしれません。
バランスの関連性、ランキングの難易度、検索の人気など、最も戦略的なキーワードに焦点を当てます。 限られた予算で最も多くのトラフィックをもたらすキーワードを決定する必要があります。
ステップ2：ランクを上げる
Discoverは人気のあるキーワードのコレクションであるため、人気のあるキーワードの検索結果で上位にランク付けすると、安定したオーガニックトラフィックが得られます。 多くの要因が検索結果のランキングに影響します。 オンメタデータ最適化とオフメタデータ最適化の2つの部分に分けます。
メタデータの最適化
オンメタデータは、主にアプリの名前/タイトル、アプリのサブタイトル、アプリの説明を含む基本的なメタデータです。
これで、使用したいキーワードができました。キーワードをメタデータに実装します。 これらはアプリのランキングに直接影響するわけではありませんが、アプリのインストールコンバージョン率に確実に関係していることに注意してください。
オフメタデータの最適化
オフメタ最適化には、ダウンロード、最初のインストール、評価、レビューなど、いくつかの指標が含まれています。
これらは、アプリストアアルゴリズムが全体的なパフォーマンスによってアプリをランク付けするときに、ランキングに直接影響します。
概要
商品ページを最適化して、アプリのコンバージョン率と検索結果のランキングを上位に上げます。 同時に、有機的なトラフィックが着実に増加しています。