ASO テクノロジーを使用してユーザー数と ASM コンバージョン率を高めるためのポイント

ASM を配置する多くの開発者は、製品の ASO にあまり注意を払っていないことがわかりました。

しかし実際には、ASOはASMの表示レベルとコンバージョン率を効果的に向上させることができるので、ASMを配置しながらASOを行うことをお勧めします。

ASMの補助ツールとして、ASOはどうすればいいの？

ASO と ASM の接続

ASO は ASM の広告データを改善でき、ASM は ASO が独自のデータ バックエンドを使用してキーワードと素材の品質をテストするのを支援できます。これは 1+1>2 の Win-Win の関係です。

アプリのキーワード カバレッジを改善する

キーワード カバレッジの役割 - ASM の表示ボリュームを高める

カバーされるキーワードの数は、Apple のアルゴリズムによって並べ替えられた、アップロードした 100 文字でカバーできるキーワードの総数です。

カバーするキーワードが多いほど、より自然なボリュームを得ることができ、自然なボリュームは ASM の表示ボリュームに影響を与える大きな要因です。

さらに、Apple は、カバーされたキーワードに対して特別な利点を持っています。ASMプレースメントでは、対象キーワードの入札が成功すると、広告掲載順位（検索結果ページの1位）に商品が表示されるほか、自然検索ランキング上位10位まで表示されます（落札分のみ） )、ASM 表示レベルを上げることができます。

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キーワードカバレッジボリュームデータ参照

キーワード カバレッジを最適化するための参照として使用できる、米国の無料リストの上位 500 製品でカバーされているキーワードの数をカウントしました。

カバレッジ レベルで 1000 ～ 2000 のキーワードを持つ製品の割合が最も高く、33.4% であり、2000 ～ 3000 の範囲が 24.8% を占め、2 つの範囲が製品の大部分を占めています。

ASOを行う場合、キーワードカバレッジの参照範囲を1000～2000の範囲に設定できます。

キーワード カバレッジを改善する方法

製品分析、競合製品 (アプリ/ウェブサイト/ソーシャル メディア/レビュー)、およびその他のツール (検索エンジン、Baidu インデックスなど) を通じてキーワードを抽出します。

100 文字の言語ローカライズを追加します。米国で現在有効なキーワード カバレッジの地域言語バージョンは、英語 (米国) とスペイン語 (メキシコ) です。 

たとえば、英語 (米国) のキーワードに「free」があり、スペイン語 (メキシコ) のキーワードに「games」がある場合、キーワードは「フリーゲーム」はランキング対象外となります。

複数形、ing、過去形、その他の変換を削除します。

キーワードの区切り記号には、スペースではなくカンマを使用してください。

スクリーンショット/ビデオの最適化

スクリーンショット/ビデオを最適化する利点 - ASM コンバージョン率の向上

ASMの表示素材は、タイトル+アイコン+説明、タイトル+アイコン+スクリーンショット、タイトル+アイコン+動画の3種類に分けられます。他のキーワードの入札広告では、自然順位1位のキーワードを除いて、画像素材の表示量がテキスト素材の3~5倍であることが分かりました。 

また、スクリーンショット/ビデオは、ユーザーの製品の好みに影響を与える重要な要素であり、スクリーンショット/ビデオの最適化により、広告のコンバージョン率を向上させることができます。

評価コメントの最適化

評価とコメントを最適化する利点 - ASM コンバージョン率の向上

評価と評価数は広告に表示され、ユーザーの製品品質の判断に直接影響します。高評価と高評価数は、ユーザーのクリック率とインストール率を高めることができます。

ユーザーが広告をクリックして詳細ページに入ると、レビュー モジュールが表示されます。デフォルトでは、上位のレビューのみが表示され、上位のレビューの内容は、ユーザーが肯定的な方向にある場合に製品のインストールを促します。

評価と評価数量データ参照

Top500 製品の無料リストに製品を選択しましたが、それらの評価数は比較的大きな差があるため、最初のデータ分布では差のレベルとして 50,000 を使用しました。 50万件以上の商品のレビュー数で27%を占め、50万件以上の商品で86.7%が分類リストの上位20商品。

評価が 50,000 未満の製品の数を 10,000 で分割したところ、0 ～ 50,000 の 5 つの間隔内で、評価が 10,000 未満の製品の最大数が 46.3% であることがわかりました。

データ サンプルがトップ 500 の無料リストであることを考慮すると、ほとんどの開発者の製品の状況と合わせて、評価数の参考範囲は 1000 ~ 10000 であると考えられます。

ほとんどの製品の評価は 4 以上で、4.6 と 4.7 が最も人気があります。