Алгоритм ранжирования ключевых слов в Google Play

Google постоянно обновляет свой алгоритм. После размещения приложения в Google Play какие ключевые слова будут влиять на алгоритм ранжирования вашего приложения в Google Play? Здесь мы обсуждаем области оценки ключевых слов и точки оптимизации, задействованные в алгоритме поискового ранжирования в магазине приложений.

Обновление алгоритма о функции поиска по ключевым словам и оценка корреляции ключевых слов в области окна поиска.

Ранее обновления функций Google были направлены на повышение релевантности приложений, возвращаемых для так называемого «широкого» поиска или поиска по имени, не относящемуся к приложению, например «ужасные игры» или «приложения для селфи». По словам Google, около 50% поисковых запросов в Play Store являются широкими, и:

«Поиск по теме требует не только простого индексирования приложения по терминам запроса, но и понимания тем, связанных с приложением. Методы машинного обучения применялись для решения аналогичных задач, но успех во многом зависит от количества обучающих примеров, чтобы узнать о приложениях. Для некоторых популярных тем, таких как «социальные сети», у нас есть много помеченных приложений для обучения, но для большинства тем есть только несколько примеров, и наша задача состоит в том, чтобы изучить ограниченное количество обучающих примеров и расширить их до миллионов приложений, охватывающих тысячи тем. , заставляя нас адаптироваться к нашей технологии машинного обучения».

В статье Google объясняется, что, когда они впервые попытались создать алгоритмы машинного обучения, которые могли бы обеспечить хорошие результаты для этих широкомасштабных поисков, они использовали глубокие нейронные сети, но результаты были не такими хорошими, как обнаружение новых приложений, которые они хотели, но они были получены. со временем. На массовые поиски отвечает одно и то же приложение, а не новые приложения.

Новая попытка Google состоит в том, чтобы сделать этот процесс более похожим на то, как люди изучают и понимают язык и словесные ассоциации. Эта новая попытка использует модель Skip-gram, которая может предсказывать связанные слова по входным словам. Новая модель Google создает так называемый «классификатор» для любого заданного слова, чтобы создать список многих отношений классификатора и, наконец, создать ассоциации {приложение, тема}. В последнем обновлении Google также будет полагаться на усилия, не связанные с машинным обучением, позволяя людям оценивать качество результатов.

Нажмите « Узнать больше », чтобы развивать свой бизнес приложений и игр с помощью службы продвижения приложений ASO World прямо сейчас.

Пропустить синтаксический анализ

Согласно документу Tensor Flow, слева приведены некоторые примеры отношений между словами, которые определяются анализом Skip-Gram.

Целью Google является создание алгоритма, который может генерировать разумные отношения между ключевыми словами (такими как {photo} и {share}) и, изучая метаданные приложения и взаимодействия с пользователем, генерировать наилучшие результаты для заданного ключевого слова. Связанные приложения, даже если возвращенное приложение является совершенно новым. Кроме того, алгоритм Google должен уметь запоминать новые слова (например, селфи, флик и т. д.), а также уметь устанавливать новые ассоциации с этими словами и другими словами и приложениями.

Похоже, что, несмотря на некоторые проблемы преждевременного обобщения, Google все еще работает над улучшением широкого спектра результатов поиска для пользователей Play Store. Интересно, как эти изменения влияют на рейтинг ключевых слов (и загрузку) всех приложений для Android.

Итог: поскольку 50% поисковых запросов в Play Store классифицируются как «широкие» (например, приложения для селфи), а не как названия приложений, Google использует машинное обучение и ручной ввод для улучшения алгоритма ранжирования ключевых слов приложений, когда пользователи используют широкий поиск. Возможность вернуться к связанным приложениям используется для обнаружения новых приложений. Это может означать, что рейтинг ключевых слов в Play Store вот-вот значительно изменится.

Анализ ключевых слов в обычном поиске Google Play

Далее давайте изучим больше информации об органическом маркетинге приложений, ключевых словах для поиска в Google Play и поделимся нашими важными идеями.

1. Анализ органических данных Google Play по ключевым словам

При оптимизации на основе данных более разумно сначала оценить данные как еще один ключевой момент в общем плане и понять основные основные решения, прежде чем создавать естественные ключевые слова для поиска.

Во-первых, многие данные поиска Google Play Console скрыты в «другом», последнее очень непрозрачно и может скрывать длинные концевые фразы, состоящие из отдельных слов, тем самым искажая общий предел вклада одного слова; при нажатии ARPU/резерв. Это особенно опасно при анализе ставок. Расширение диапазона дат — это способ узнать больше о «другом», но в этой корзине по-прежнему скрыто много слов.

Во-вторых, данные не разбиты по странам, поэтому трудно прояснить региональные тенденции, особенно с учетом общего языка, используемого между странами. Это может быть возможностью для инструментов ASO обеспечить некоторый тип отображения NLP в соответствии с потребностями страны/региона, но это будет несовершенный метод и может привести к снижению точности регионального анализа.

Надежным местом для начала использования органических данных Google Play является запись данных поисковых запросов в течение нескольких недель и удвоение ваших инвестиций в оптимизацию поисковых ключевых слов, которые всегда присутствуют в видимом списке слов неделю за неделей Сильное влияние. Оценивая, появляются ли ваши целевые ключевые слова в этом списке, естественное понимание поиска также является отличным способом проверить вашу существующую стратегию ASO (но остерегайтесь категории «другое»).

2. Группировка приложений по ключевым словам и расположение связанных приложений имеют большое значение в Google Play ASO.

Из-за большого количества установок из браузера Google Play успех ASO тесно связан с приложениями, которые вы найдете для правильных категорий ключевых слов и связанных приложений, и даже более важен, чем отображаемые результаты. О правильном поиске по ключевым словам.

К сожалению, несмотря на то, что Google обеспечивает новую видимость естественного понимания ключевых слов поиска, Google не обеспечивает соразмерной детализации для изучения органического трафика, такого как группы ключевых слов или связанные приложения, которые вызывают просмотр/загрузку вашего приложения. Ввиду управляемого алгоритмами (т.е. постоянно меняющегося) характера исследования, для ASO будет сложной задачей удерживать внимание на предложениях/связанных приложениях и группировании ключевых слов; однако оказывается, что эти данные верны для ASO. Оптимизация стратегии Google Play ASO имеет решающее значение. По крайней мере, успех оптимизации метаданных и таргетинга UA на завоевание/приложение (чтобы повысить вероятность того, что ваше приложение будет отображаться как рекомендуемое/релевантное приложение) можно отследить в сравнении с общей тенденцией посетителей, просматривающих и устанавливающих приложение.

3. Информация о случайных ключевых словах Google Play должна оцениваться рядом с ранжированием ключевых слов.

Одна из сложностей при чтении информации об обычном поиске по ключевым словам заключается в том, что в течение анализируемого периода коэффициент конверсии может и будет колебаться в зависимости от рейтинга ключевых слов вашего приложения. Если вы не отслеживаете рейтинг ключевых слов вместе с данными о ключевых словах обычного поиска, полученные вами сведения могут быть вне контекста и поставить под угрозу ваше решение.

Например, небольшое количество установщиков для поиска по ключевому слову может привести к тому, что ASO потеряет приоритет ключевого слова; однако, если ключевое слово занимает 100-е место и привлекает сотни загрузок, на самом деле это может быть отличным ключевым словом для дальнейшей оптимизации.

4. Для больших приложений установка наклона маржи вклада в Android — это больше, чем изучение на iOS.

Последний наиболее интересный вывод заключается в том, что путем случайной выборки приложений мы обнаружили, что Play Store (обычный), исследующий источник больших приложений, обычно генерирует более высокий установочный трафик, чем поисковый. В некоторых случаях установки, сгенерированные эксплойтом, на 100-300% выше, чем установки из Play Store (обычный) поисковый источник.

Это сильно отличается от тренда iOS App Store. В тенденции iOS App Store (за исключением функции приложения «странный сегодня») тип источника «Просмотр в App Store» предоставляет гораздо меньше единиц приложения, чем поиск в App Store.

Есть четыре основных момента:

1) И Apple, и Google заинтересованы в контроле возможности обнаружения приложений, которые, как было обнаружено, привлекают интерес пользователей (т. е. высокая скорость загрузки, высокий коэффициент конверсии, а также рейтинги/уровень удержания/доходы).

Ни Apple, ни Google, похоже, не заботятся о небольших приложениях (если только они не хотят зарабатывать на UAC или Search Ads Basic).

2) Google доказал, что хотя Apple и старалась изо всех сил, чтобы обновить iOS 11 (например, редакционные статьи, теги «Сегодня», разделение игр и приложений, категории приложений и т. д.), Google лучше Apple в приложениях (особенно больших приложениях). (Программа) имеет больший контроль над возможностью обнаружения. ). На данный момент Google также более готов играть свою роль в стремлении к контролю. Например, Google Play Store включает мощную группировку ключевых слов и программные предложения для приложений в представлении приложения/игры и почти бесконечную прокрутку, в то время как Apple усекает свои функции приложения/игры для поддержки более удобного для пользователя опыта, а «-y» стиль дизайна.

3) Возможно, наиболее важно то, что по мере того, как больший бюджет приводит к большему количеству просмотров/просмотров, успех ASO продолжает идти по пути «траты денег, чтобы заработать деньги», что объясняет растущую долю новых загрузок и поисковых запросов.

4) Последний пункт может включать всю макроэкономическую проблему (Эрик Зойферт?), но одна из причин, по которой Google видит здесь успех, может быть связана с его экспериментом по редизайну UX Play Store.

Для Apple и Google со временем, по мере того, как две компании продолжают оптимизировать свой контроль обнаруживаемости (и свою собственную чековую книжку), процент загрузок из браузера/браузера может увеличиться.

5. Коэффициент конверсии в Google Play Organic Explore намного выше, чем в iOS App Store.

Четвертый пункт – последнее открытие. Это окончательное открытие четвертой точки. Это то, что коэффициент конверсии просмотра ресурсов из Google Play не намного ниже, чем у поиска Google Play. На самом деле, в некоторых случаях мы обнаружили, что у Explore коэффициент конверсии выше, чем у поиска. В случае, который мы видели, уровень удержания и ARPU также кажутся высокими.

Вывод, сделанный из этого открытия, состоит в том, что оказывается, что алгоритм обнаружения приложений Google Play Store такой же, как идентификация оригинальной инновации Google: поиск по ключевым словам, который может идентифицировать пользователей, которым нужны определенные приложения, или близок к этому.

Ввиду этого объединенные преимущества обнаружения платных приложений UAC и обнаружения просмотра в Google Play Store могут в конечном итоге стать поворотным моментом для компании, чтобы противостоять другому противнику: Facebook. Хотя принуждение рекламодателей приложений к использованию UAC — это огромная сумма денег для Google во многих отношениях, они обеспокоены тем, что Facebook добился больших успехов в привлечении бюджетов на мобильный маркетинг, но это упреждающее действие, которое дает Google больше времени (и данных). ), чтобы тренировать его. Когда мастерство Facebook в мобильном маркетинге взлетит по другой «S-образной кривой» с его развертыванием, сходством на основе ценности и позиционированием кампании, оптимизированной для событий в отрасли, алгоритм взлетит и станет лучше.

Алгоритм машинного обучения Google имеет уникальное преимущество обучения на основе органического обнаружения и платного обнаружения, которого нет у Facebook, и благодаря навязыванию UAC рекламодателям скорость обучения алгоритма Google удвоилась, а скорость догоняющего увеличилась. Даже превзошел Facebook. Кроме того, обучая пользователей в Play Маркете нажимать на релевантные/предлагаемые приложения (т. е. «исследовать»), Google расширил размещение UAC в большем количестве мест в Play Маркете (т. е. «исследовать»), тем самым увеличивая блокировку поведение, ориентированное на получение дохода.