Uk
Навіщо проводити ASO для сторів застосунків? З одного боку, оптимізація показує алгоритмам магазину, що користувачі бажають знайти сторінку застосунку. З другого — надає користувачам інформацію, що сторінка застосунку є найкращою відповіддю на їх запит.
Саме тому ASO-просування застосунку відбувається на 2 рівнях:
Зрештою оптимізація сторінки застосунку на цих двох рівнях поєднує оптимізацію потреб користувачів та враховує вимоги пошукових роботів.
Алгоритми пошуку Google та Apple відрізняються. Відповідно, вони вимагають різних стратегій ASO. Спробуємо розібрати роботу обох алгоритмів.
Алгоритм App Store спочатку був доволі простим й зосереджувався на кількості завантажень та швидкості. Далі алгоритм почав враховувати оцінки та відгуки користувачів. Ця зміна підкреслила важливість відгуків користувачів у визначенні рейтингу програми, й таким чином заохотила розробників зосередитися на якості та досвіді користувача.
Далі були впроваджені елементи машинного навчання, що дозволило алгоритму навчатися на основі поведінки та вподобань користувачів. Таким чином вдосконалення дозволило отримати більш персоналізовані та релевантні рекомендації застосунків, підвищивши загальну взаємодію з користувачем.
Інтеграція показників частоти використання та залучення означала, що додатки мусили залучати користувачів на постійній основі, щоб підтримувати високу видимість в App Store.
Алгоритм App Store постійно вдосконалюється, й останні оновлення показують, що Apple прагне покращити взаємодію з користувачами та забезпечити чесну конкуренцію між розробниками. Однією з найпомітніших останніх змін є збільшення уваги до показників залучення користувачів. Ця зміна означає, що застосунки, які не тільки залучають користувачів, але й утримують їх залучення шляхом регулярного використання (платною підпискою), оновленнями та високим рівнем утримання користувачів, швидше за все, отримають перевагу в пошуковій видачі магазину.
Інше важливе оновлення передбачає покращену здатність алгоритму виявляти та карати за маніпулятивні дії (підроблені відгуки чи штучно завищена кількість завантажень). Таким чином рейтинг додатків намагається якомога точніше відображати справжній інтерес користувачів та якість застосунку.
Алгоритм також став більш досконалим у розумінні та категоризації вмісту додатка, гарантуючи, що результати пошуку більш відповідають конкретним запитам користувачів. Ця зміна надає користувачам точніші та адаптовані рекомендації щодо програм.
Врахування алгоритмом залучення та якості застосунку означає, що розробникам потрібно більше зосередитися на створенні привабливого та зручного додатка. Тобто необхідно впроваджувати регулярні оновлення, відповідати на відгуки користувачів, впроваджувати функції, які заохочують до регулярного використання застосунку.
З боку видимості програми ці оновлення означають, що традиційні методи просування, зосереджені виключно на ключових словах та збільшенні завантажень, можуть бути не такими ефективними. Тепер розробникам слід орієнтуватися й на створення цінної та привабливої взаємодії з користувачем.
Натомість для користувачів останні оновлення алгоритму App Store створюють більш задовільний та відповідний досвід пошуку: їм показуватимуться застосунки, адаптовані до їхніх інтересів та потреб. Тобто наразі користувачі мають більш значний вплив на рейтинг застосунків через свої оцінки, відгуки та залучення, що призводить до створення ринку, який краще відображає вподобання та поведінку користувачів.
Застосунок мусить відповідати критеріям, які оцінює алгоритм. Розглянемо важливі фактори, які мають вплив на алгоритм.Фактори ранжування, унікальні для App Store:
Саме на цих відмінностях від Google Play Store й слід зосереджуватись в просуванні застосунку.
Наразі можна сказати, що алгоритми App Store ранжують програми на основі факторів:
Як працювати з цими факторами у 2024, читайте в Гайд щодо App Store Optimization у 2024 році.
Пошуковий алгоритм Google Play складніший за App Store і його важче передбачити. Алгоритм Google Play використовує прямі та непрямі фактори, які мають різну вагу та можуть по-різному впливати на застосунок.
Видимість застосунку в Google Play Store залежить від того, що інструмент Google AI знає про цю мобільну програму. Окрім цього, модель машинного навчання Google реєструє активність конкретного користувача та надає персоналізовані результати пошуку Google Play. Тобто алгоритм працює як й пошукова видача: після пошуку в Google пари кросівок ви отримуєте контекстну рекламу з цими самими кросівками. Схожий алгоритм відповідає за видимість застосунку в Google Play.
Коли ви виконуєте пошук в App Store, його алгоритм перевіряє, які мобільні програми мають релевантні ключові слова в описі, й оцінює вагу ASO цих слів. Потім Apple App Store формує список програм, які відповідають вашим умовам пошуку. Google робить те саме, але потім його штучний інтелект перевіряє попередню діяльність користувача (пошукові запити, завантаження застосунків тощо), і відповідно коригує списки. Кожен результат пошуку, який ми отримуємо на пристроях Android, унікальний. Google узгоджує це з історією пошуку користувача.
Google Play Store використовує машинне навчання, щоб навчити свій алгоритм пошуку:
Завдання оптимізатора — повідомити Google, що мобільний застосунок працює, має чудовий досвід користувача, й повністю відповідає цільовій аудиторії (її історії пошуку).
Унікальні для Google Play фактори ранжування:
Тому для ASO в Google Play насамперед слід працювати з наведеними відмінностями від факторів ранжування в App Store. Тобто адаптувати застосунок під кожен окремий магазин для залучення користувачів.
Щодо довгого опису застосунку та Google маємо невеличкий лайфхак: Google має сервіс Cloud Natural Language (Cloud NL). Сервіс аналізує тексти, класифікує їх, вибирає з них характерні слова та блоки слів. Розробники ASO використовують Cloud NL для перевірки довгих описів додатків Android, щоб переконатися, що Google добре їх розуміє.
Наприклад, в сервіс можна ввести свій довгий опис та отримати певну оцінку (прагнути слід до 1).
Рис. 1 – Оцінка Cloud Natural Language
Вище — приклад застосування сервісу для служби таксі. Повний опис класифікації додатка для замовлення поїздок для Android. Бачимо, що простіший опис має вищу оцінку. Чим це пояснюється? Більшість пошукових запитів є простими, й менше половини з них містять більше ніж 3 слова. Найпопулярнішими пошуковими запитами є однослівні назви брендів. 
Рис. 2 – Довжина пошукових запитів (джерело)
Довгі ключові слова важливі для Google Play й вміле написання текстового опису застосунку може вплинути на видимість програми у сторі та збільшити трафік. Тож користуйтесь цим надбанням.
Спільна мета пошукових алгоритмів магазинів застосунків полягає в тому, щоб надати користувачам найкращий вміст. Для визначення рейтингу застосунку алгоритми використовують комбінацію технічної інформації зі сторінки продукту та відгуків користувачів. Головне правило для ASO-спеціалістів полягає в актуальності програми на технічному та користувацькому рівнях одночасно. Це означає врахування параметрів видимості та релевантності та максимізацію показів для тих, хто має певний поріг релевантності.
Сигнали користувачів, що впливають на рейтинг, – це завантаження застосунку, оцінки та відгуки, коефіцієнт конверсії ключових слів та коефіцієнт утримання ключових слів. Й пам’ятайте про людський фактор під час оптимізації, який не є передбачуваним.
