GooglePlayキーワードランキングアルゴリズム
公開: 2022-02-24Googleは常にアルゴリズムを更新しています。 アプリがGooglePlayに掲載された後、アプリのGoogle Playランキングアルゴリズムに影響を与えるキーワードは何ですか？ ここでは、アプリストアの検索ランキングアルゴリズムに含まれるキーワード評価領域と最適化ポイントについて説明します。 
検索ボックスエリアのキーワード検索機能とキーワード相関判定に関するアルゴリズム更新。
以前のGoogleの機能更新は、いわゆる「広範な」検索、または「ホラーゲーム」や「自分撮りアプリ」などのアプリ以外の名前の検索で返されるアプリの関連性を向上させることを目的としています。 Googleの言葉によると、Playストア検索の約50％は広範囲であり、次のとおりです。
「トピックで検索するには、クエリ用語でアプリケーションにインデックスを付けるだけでなく、アプリケーションに関連するトピックを理解する必要があります。機械学習の方法は同様の問題に適用されていますが、成功はアプリについて学ぶためのトレーニング例の数に大きく依存します。 「ソーシャルネットワーク」などの人気のあるトピックについては、学習用のタグ付きアプリが多数ありますが、ほとんどのトピックにはほんの数例しかありません。限られた数のトレーニング例から学習し、数千のトピックをカバーする数百万のアプリケーションに拡張することが課題です。 、機械学習テクノロジーに適応することを余儀なくされています。」
Googleの記事によると、これらの幅広い検索で優れた結果を提供できる機械学習アルゴリズムを最初に構築しようとしたとき、ディープニューラルネットワークを使用しましたが、結果は希望する新しいアプリケーションの発見ほど良くはありませんでしたが、生成されました。時間とともに。 同じアプリケーションは、新しいアプリケーションではなく、広範囲にわたる検索に応答します。
Googleの新しい試みは、このプロセスを、人間が言語と単語の連想を学習して理解する方法のようにすることです。 この新しい試みは、入力された単語が与えられた場合に関連する単語を予測できるスキップグラムモデルを利用します。 Googleの新しいモデルは、任意の単語に対していわゆる「分類子」を作成して、多くの分類子関係のリストを作成し、最後に{app、topic}の関連付けを作成します。 最新のアップデートでは、Googleは、人々が結果の品質を評価できるようにすることで、機械学習以外の取り組みにも依存します。
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解析をスキップする
Tensor Flowのドキュメントによると、左側は単語間の関係の例であり、Skip-Gram分析によって決定されます。
Googleの目標は、キーワード（{photo}や{share}など）の間に合理的な関係を生成できるアルゴリズムを作成し、アプリケーションのメタデータとユーザーインタラクションを調査して、特定のキーワードに対して最良の結果を生成することです。 返されたアプリケーションが新品であっても、関連するアプリケーション。 さらに、Googleのアルゴリズムは、新しい単語（たとえば、自撮り写真、フリックなど）を学習し、これらの単語や他の単語やアプリケーションとの新しい関連付けを確立できる必要があります。
いくつかの時期尚早の一般化の問題にもかかわらず、GoogleはまだPlayストアユーザーの幅広い検索結果を改善するために取り組んでいるようです。 これらの変更が、すべてのAndroidアプリのキーワードランキング（およびダウンロード）でどのように役割を果たすかは興味深いものです。
結論：Playストア検索の50％はアプリ名ではなく「幅広い」（たとえば、selfieアプリ）として分類されるため、ユーザーが幅広い検索を使用する場合、Googleは機械学習と手動入力を使用してアプリのキーワードランキングアルゴリズムを改善します。 関連するアプリケーションに戻る機能は、新しいアプリケーションを検出するために使用されます。 これは、 Playストアのキーワードランキングが大幅に変更されようとしていることを意味している可能性があります。
GooglePlayのオーガニック検索キーワードインサイト
次に、オーガニックアプリのマーケティング、Google Playの検索キーワードについて詳しく調べ、関連する洞察を共有しましょう。
1. GooglePlayのオーガニックキーワードデータ分析
データに基づいて最適化する場合は、最初にデータを全体的な計画のもう1つの重要なポイントとして評価し、自然な検索キーワードを作成する前に通常の主要な決定を理解する方が賢明です。
まず第一に、多くのGoogle Play Console検索データは「その他」に隠されています。後者は非常に不透明で、単一の単語で構成されるロングテールフレーズを非表示にする可能性があるため、単一の単語の総貢献利益が歪められます。 ARPU /予約を押したとき。 これは、レートを分析するときに特に危険です。 日付範囲を拡大することは「その他」についてさらに学ぶ方法ですが、このバケットにはまだ多くの単語が隠されています。
第二に、データは国ごとに分類されていないため、特に国間で使用される共通言語を考慮すると、地域の傾向を明確にすることは困難です。 これは、ASOツールが国/地域のニーズに合わせてある種のNLPマッピングを提供する機会になる可能性がありますが、これは不完全な方法であり、地域分析の精度の低下につながる可能性があります。
Google Playのオーガニックインサイトデータの使用を開始する安全な場所は、数週間以内に検索用語データを記録し、毎週表示される単語リストに常に存在する検索キーワードの最適化への投資を倍増することです。強い影響力。 ターゲットキーワードがこのリストに表示されるかどうかを評価することにより、自然な検索インサイトは、既存のASO戦略を検証するための優れた方法でもあります（ただし、「その他」のカテゴリに注意してください）。
2.アプリのキーワードグループと関連アプリの場所は、Google PlayASOで非常に重要です
Google Playブラウザからのインストール数が多いため、ASOの成功は、正しいキーワードカテゴリで見つけたアプリと関連アプリに密接に関連しており、表示された結果よりもさらに重要です。 右側の検索キーワード。
残念ながら、Googleは検索キーワードの自然な洞察に新しい可視性を提供しますが、アプリを表示/ダウンロードする原因となるキーワードのグループ化や関連アプリなど、オーガニックトラフィックを探索するための適切な粒度は提供していません。 アルゴリズム主導の（つまり、絶えず変化する）探索の性質を考慮すると、提案/関連アプリケーションとキーワードのグループ化に焦点を合わせ続けることは、ASOにとって困難な作業になります。 ただし、これらのデータはASOにとって正しいことがわかりました。GooglePlayのASO戦略を最適化することが重要です。 少なくとも、メタデータの最適化とUAターゲティングの征服/アプリ（アプリが提案/関連アプリとして表示される可能性を高めるため）の成功は、ストアリストの訪問者と視聴者およびインストーラーの全体的な傾向に対して追跡できます。
3. Google Playのランダムなキーワードインサイトは、キーワードランキングの次に評価する必要があります
有機キーワード検索の洞察を読み取る際の課題の1つは、分析している期間中、コンバージョン率がアプリケーションのキーワードのランキングに基づいて変動する可能性があり、変動する可能性があることです。 有機検索キーワードデータと一緒にキーワードランキングを追跡しない場合、得られる洞察は文脈から外れ、決定を危険にさらす可能性があります。
たとえば、キーワード検索のインストーラーの数が少ないと、ASOがキーワードの優先順位を下げる可能性があります。 ただし、キーワードが100位にランクされ、何百ものダウンロードを引き付ける場合、それは実際には最適化を継続するための優れたキーワードである可能性があります。
4.大規模なアプリケーションの場合、Androidに貢献利益の傾斜をインストールすることは、iOSで探索するだけではありません。
最後の最も興味深い発見は、アプリをランダムにサンプリングすることにより、大規模なアプリのソースを探索するPlayストア（オーガニック）が通常、検索よりも高いインストールトラフィックを生成することを発見したことです。 場合によっては、エクスプロイトによって生成されたインストールは、Playストア（オーガニック）検索ソースからのインストールよりも100〜300％高くなります。
これは、iOS AppStoreのトレンドとは大きく異なります。 iOS App Storeのトレンド（「strangeToday」アプリケーション機能を除く）では、「App Storeブラウズ」ソースタイプは、AppStore検索よりもはるかに少ないアプリケーションユニットを提供します。
4つの主要なポイントがあります：
1）AppleとGoogleはどちらも、ユーザーの関心を引き付けることが発見されたアプリケーションの発見可能性を制御することに関心があります（つまり、高いダウンロード速度、高いコンバージョン率だけでなく、評価/保持率/収益）。
AppleもGoogleも小さなアプリを気にしていないようです（UACやSearch Ads Basicからお金を稼ぎたい場合を除いて）。
2）Googleは、AppleがiOS 11のアップデートに最善を尽くしたものの（たとえば、編集、「今日」のタグ、ゲームとアプリケーションの分割、アプリケーションカテゴリなど）、アプリケーション（特に大規模なアプリケーション）ではGoogleがAppleより優れていることを証明しました。 （プログラム）は、発見可能性をより細かく制御できます。 ）。 この時点で、グーグルはまた、コントロールの追求においてその役割を果たすことをいとわない。 たとえば、Google Playストアには、アプリケーション/ゲームビューのアプリケーションに関する強力なキーワードのグループ化とプログラムによる提案、およびほぼ無限のスクロールが含まれていますが、Appleは、アプリケーション/ゲームの機能を切り捨てて、よりユーザーフレンドリーなエクスペリエンスと「-y」をサポートしています。デザインスタイル。
3）おそらく最も重要なことは、予算が大きいほどブラウジング/ブラウジングのリターンが増えるため、ASOの成功は「お金を使ってお金を稼ぐ」という道をたどり続け、新しいダウンロードと検索のシェアが増えることです。
4）最後のポイントは、マクロ経済全体の問題（Eric Seufert？）に関係している可能性がありますが、Googleがここで成功を収めている理由の1つは、PlayストアUXの再設計の実験によるものかもしれません。
AppleとGoogleの場合、時間の経過とともに、2つの会社が発見可能性（および独自の小切手帳）の制御を最適化し続けるにつれて、ブラウザー/ブラウザーからのダウンロードの割合が増える可能性があります。
5. Google Play Organic Exploreのコンバージョン率は、iOS AppStoreブラウジングのコンバージョン率よりもはるかに高くなっています
4番目のポイントは最終的な発見です。 これが4点目の最後の発見です。 これは、グーグルプレイからのブラウジングリソースのコンバージョン率がグーグルプレイ検索のそれよりもそれほど低くないということです。 実際、場合によっては、Exploreの方が検索よりもコンバージョン率が高いことがわかりました。 これまで見てきたように、既存顧客維持率とARPUも強いようです。
この発見から導き出された結論は、GoogleのPlayストアアプリ発見アルゴリズムは、特定のアプリケーションを必要とする、またはそれに近いユーザーを特定できるキーワード検索という、Googleの元々の革新を特定することと同じであることが判明したということです。
これを考慮すると、UAC有料アプリケーション検出とGoogle Playストアブラウジング検出の複合的な利点は、最終的には、会社が別の対戦相手であるFacebookと対峙するターニングポイントになる可能性があります。 アプリの広告主にUACの使用を強制することは、多くの点でGoogleにとって莫大な金額ですが、Facebookがモバイルマーケティングの予算を引き付けることに大きな成功を収めていることを心配していますが、これは先制的な行動であり、Googleにより多くの時間を与えます（そしてデータ）それを訓練する。 Facebookのモバイルマーケティングの腕前が、その展開、価値に基づく類似性、業界でのイベント最適化キャンペーンの位置付けにより、別の「Sカーブ」に着手すると、アルゴリズムはより良くなります。
Googleの機械学習アルゴリズムには、Facebookにはないオーガニックディスカバリーと有料ディスカバリーから学習するという独自の利点があり、広告主にUACを課すことで、Googleのアルゴリズム学習速度が2倍になり、キャッチアップ速度が向上しました。 Facebookをも上回りました。 さらに、Playストアのユーザーに関連する/提案されたアプリをクリックするようにトレーニングする（つまり「探索する」）ことで、GoogleはUACの配置をPlayストア内のより多くの場所に拡大し（つまり「探索する」）、それによってロックインを増やしました収益主導の行動。