モバイルマーケティングの結果に対するさまざまな要因の影響を分析するには

AppStoreとGooglePlayでのアプリのランキングとコンバージョンパターンに関するリアルタイムデータを収集して分析し、季節的な要因がダウンロードにどのように影響するかを理解し、アプリの成長を促進するキーワードの開発動向を理解することが重要です。

人間とGooglePlayの検索AIで高いキーワードとコンテンツを最適化するのは難しい場合があります。 ただし、アプリストア最適化の専門家は、アプリの詳細な説明を読んだユーザーはごくわずかであることを知っています。 したがって、キーワード調査を実施し、その結果を積極的に使用して、モバイルアプリケーションの説明を検索エンジンの要件に適合させることが賢明です。

AppStoreとGooglePlayのリストのコンテンツを最適化する

アプリケーションの詳細のすべての側面を最適化することで、アプリケーションがより多くのキーワードカバレッジを獲得し、最も重要なキーワードでより高いランキングを達成するのに役立ちます。 これには、キーワードパック、アプリのタイトルとサブタイトル、短い説明と長い説明、アプリに関連付けられたプロモーションコンテンツの最適化が含まれます。

機械学習を使用して、AppStoreとGooglePlayのアルゴリズムを理解する

ASOキーワードの最適化には、正確なデータが必要です。 AppStoreとGooglePlayからの数十億のデータポイントを集約し、機械学習テクノロジーと組み合わせて、ASOにとって重要な検索ボリューム、傾向、その他の要因を分析しました。 継続的なA / Bテストを通じて、アプリストアで提示されるアイデアを最適化し、コンバージョン率を高めるためにお客様と協力します。



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Google Playストアの検索アルゴリズムとは何ですか？

多くの人々は、GooglePlayストアとAppleAppStoreの検索アルゴリズムはまったく同じであると信じています。 実際、私たちの大量の実験データは、GoogleとAppleの検索アルゴリズムが完全に異なり、異なるASO戦略が必要であることを証明しています。 手始めに、GooglePlayの検索アルゴリズムはより複雑で予測不可能です。 ここでは、アプリケーションストア最適化戦略を改善するために、GooglePlayストアの検索アルゴリズムを一緒に研究します。

GooglePlay検索でのAIと機械学習

Google Playストアでのアプリの表示は、GoogleAIツールがモバイルアプリに関する情報をどの程度理解しているかによって異なります。 さらに、Googleの機械学習モデルは、特定のユーザーのアクティビティを記憶および認識し、パーソナライズされたGooglePlay検索結果を提供します。 このような状況に遭遇した可能性があります。衣服を検索すると、デスクトップ全体にこの衣服に関連する広告が表示されます。 非常によく似たアルゴリズムが、GooglePlayストアでのアプリの可視性に関与しています。

App Store検索を実行すると、そのアルゴリズムは、その中のモバイルアプリの説明に関連するキーワードが含まれていることを確認し、単語セグメンテーションテクノロジーがこれらの単語のASOの重みを評価します。 次に、Apple App Storeは、検索条件に一致するアプリのリストを作成します。

グーグルも同じことをしたが、何か不思議なことが起こった。 そのAIは、検索クエリ、アプリケーションのダウンロードなどの以前のアクティビティをチェックし、履歴トラックに基づいて好みを決定し、それに応じてリストを調整します。 Androidデバイスで取得するすべての検索結果は一意です。 Googleのリセットは、検索履歴と一致しています。

商品リストでのアプリのランキングを向上させる方法は？

要するに、あなたがしなければならないのは、GooglePlay検索アルゴリズムによってアプリケーションの説明を理解しやすくすることだけです。 これは、アプリの短く詳細な説明に人気のある関連性の高いキーワードを入力するだけではありません。 また、モバイルアプリケーションの一般的な目的に関連する置換の説明を作成する必要があります。

たとえば、メタデータ全体で「ミニトラック」、「輸送」、「アプリケーション」、「移動」という単語を使用するだけでは、GooglePlayストアを最適化するための適切な戦略ではありません。 「ロンドンでミニバンを予約する」、「ミニバンまたはロンドンの引っ越しサービスを予約する」、「ロンドンで移動するミニバンの予約アプリケーション」などのアプリケーションの詳細な説明では、検索エンジンの方が合理的です。

Google Playストアは、機械学習を使用して検索アルゴリズムを実装し、Androidアプリケーションの完全な意味、機能、可能性、サービスの場所などを解釈します。 あなたがしなければならないことは、あなたのモバイルアプリがどのようなサービスを提供し、優れたユーザーエクスペリエンスを持ち、ターゲットオーディエンス（または意図されたターゲット、彼らの検索履歴）に完全に関連しているのかをGoogleに伝えることです。

アプリの詳細な説明についてGoogleがどのように考えているかを確認できますか？

Googleの機械学習テクノロジーは、テキスト分析を完了し、情報を分類し、単語セグメンテーションテクノロジーを使用してセマンティクスを分割および解釈し、そこから重要な単語と単語ブロックを選択できます。 ASOの実践者は、Cloud NLを使用してAndroidアプリの詳細な説明を確認し、Googleがそれらを確実に理解できるようにします。

したがって、モバイルアプリケーションの完全な説明を準備したら、それをCloud NLに貼り付けて、カテゴリの結果を確認します。 最高スコア-0.99ポイントを取得してみてください。

Androidアプリケーションを正しく説明するにはどうすればよいですか？

Cloud NLは、テキストから単語や文を抽出します。 それらを分類し、テキスト全体の有意性スコアを計算します。 顕著性とは、テキストに対する単語の性質を指します。 したがって、タクシー、予約済みのタクシー、現在地、アプリ名、アプリのタイトル、変更の説明、スクリーンショットでも変更の説明で使用するのと同じ関連性の高いキーワードをCloudNLで表示する必要があります。非常に高い視認性。

説明に関連するキーワードが見えるように、適切な文章を書いてください。 説明を埋めるために同じキーワードを使用しないでください。 代わりに、さまざまなキーワードを使用して、アプリケーションが満たすことができるユーザーのニーズを明確に表現してください。

これは、アプリケーションに最適な選択肢を見つけることです。 一部のアプリケーション開発者は、検索ランキングを向上させるために説明を誰かに変えることを気にしません。 他の人は、アプリユーザーのサウンドを明確にするために「検索アルゴリズムの置換」を犠牲にすることを望んでいます。 A / Bテストは、自分の道を見つけるのに役立ちます。

A / Bテストとテストの焦点

A / Bテストのプロセスでは、最高のコンバージョン率を達成するために、主にアイコン、スクリーンショット、タイトル、説明のテストに重点を置いています。

この一連の重要なパラメータのA / Bテストを通じて、定量的データが正しい結論を導き出すことができることが保証されます。 さまざまなチャネルやオーディエンスセグメントからのトラフィックを使用して、ユーザーがアプリを見たときに実際に何を考えているかを理解します。 「理由」を理解します。 ユーザーがクリックすることを選択したのはなぜですか、または移動を続けることを選択したのはなぜですか？

なぜA / Bテストを行うのですか？

A / Bテストを使用すると、AppStoreとGooglePlayでさまざまな製品の詳細を使用してみることができます。 これにより、データ主導の意思決定が可能になり、感情的な意思決定によって引き起こされるコストのかかるエラーが制限されます。 一連のテストデータを通じて、ストアリスト内のさまざまなクリエイティブアセットがアプリケーションのコンバージョン率をどのように向上させるかを統計的に判断できます。 このデータは、新しいクリエイティブやメッセージングの影響を正確に測定するのにも役立ちます。

ストアリストでクリエイティブアセットとメタデータを常にテストすることが重要です。 統計によると、頻繁にテストされる開発者のコ​​ンバージョン率は、競合他社よりも50％高くなっています。 これが、Kabam、Sephora、Microsoftなどのトップ企業が常にA / Bテストを実施し、ストアリストのアセットを更新している理由です。 A / Bテストは、コンバージョン率の最適化とAppStore全体の最適化に不可欠です。

A / Bは、現在のアプリケーションをテストします-より多くのことを行い、より多くの変換を行います！

アイコン、スクリーンショット、ビデオ、タイトル、および全体的なメタデータは、ダウンロードに影響を与える重要な要素です。 ユーザーは、各アプリケーションに短い時間枠（約6秒）を与えてから、別のアプリケーションに切り替えるだけで済みます。 A / Bテストのさまざまな経験は、より多くのユーザーをAppStoreとGooglePlayで閲覧するように変換するのに役立ちます。

クリエイティブを改善することに加えて、どのマーケティングチャネルがアプリに最も効果的かを理解するための鍵となります。 有料チャネルでクリエイティブをA / Bテストして、どのバリエーションがより高いコンバージョン率を提供するかを理解し、ユーザーエンゲージメントを増やすことで、CPIを削減し、投資収益率を高めることができます。

簡単なA / Bテストテクノロジー

各ストアのユーザーエクスペリエンスは完全に異なり、ユーザーの行動とコンバージョンの指標に影響を与えます。 各チャネルとランディングページエクスペリエンスの変換を個別に評価し、信頼できる結果を生成するために最適なテスト環境で実行します。

コンバージョンの最適化とA / Bテストには、クリエイティブなアセットが必要です。 当社のクリエイティブサービスチームは、テスト用にすべての製品リストアセットを作成します。これには、次の領域でのA / Bテストが含まれる場合があります（ただし、これらに限定されません）。

• アプリケーションアイコン
• スクリーンショット
• プレビュービデオ
• 機能図
• タイトル/サブタイトル
• 説明

ASOとモバイルマーケティングのアトリビューション分析とレポート

オーガニック（ASO）および有料チャネルのユーザー獲得チャネル全体を理解するための正確な測定。 自然検索と有料トラフィックソースのコンバージョンベンチマークを調査することで、結果に影響を与える可能性のある外部要因を含む、ダウンロードとユーザーエンゲージメントの増加。 アプリケーションのモバイルマーケティングの効果は継続的に最適化されます。

モバイルマーケティングの結果に対するさまざまな要因の影響を分析するにはどうすればよいですか？

アプリストア最適化アクティビティの測定（およびユーザー獲得の支払い）は、特定のチャネルでのインストールまたはアクションの数を確認するのと同じように、必ずしも簡単ではありません。 季節的な需要の変化、外部トラフィックのさまざまなソースが有機トラフィックにどのように影響するかを理解し、ROIS（投資収益率）を正確に測定することが重要です。

時間をかけて、ブロードキャストや大規模なオンラインメディアリソースからのさまざまなトラフィックソースの影響をフィルタリングする方法を理解してください。 ASOまたは有料ユーザーの獲得とトラフィックおよびインストールの間の影響を明確にする必要があります。 これは、より広範なマーケティングまたは人気が原因である可能性があります。

効果的なASOと有料ユーザー獲得計画を徐々に確立します。 ASOの知識を使用して、店舗の可視性とコンバージョン率を最大化し、それを有料ユーザー獲得チャネルの知識と組み合わせて、各店舗の内外で最大の影響を与えます。 その結果、驚異的な成長と投資収益率が実現します。