App Store Discover 섹션에서 앱 순위를 최적화하는 방법

통계에 따르면 App Store의 앱 설치 중 65%가 검색 결과에서 발생합니다. 이 수치를 보면 앱 프로모션에서 오가닉 트래픽이 얼마나 중요한지 더 말할 필요가 있을까요?

앱 스토어 검색 섹션

App Store 추천 알고리즘의 작동 방식을 이해하기 위해 먼저 App Store 검색의 일반적인 작동 원리를 살펴보겠습니다.

"검색" 탭(아래 5개 버튼 중 맨 오른쪽)에서 앱을 검색할 수 있습니다. 기술적으로 이 섹션은 세 가지 하위 섹션으로 나눌 수 있습니다.

• "검색 창;
• "발견" 키워드 목록;
• "추천" 앱 목록.

"디스커버"는 iOS 8부터 iOS 13까지 존재하는 "트렌딩 검색" 섹션에서 탄생했습니다.

사용자는 "디스커버"가 다른 이름을 가진 또 다른 "트렌딩 검색"이라고 생각할 수 있습니다. 그러나 이 두 섹션은 동일한 순위 알고리즘을 적용하지 않습니다. 이 기사에서 우리는 아래에서 유사점과 차이점을 배울 것입니다.

인기 급상승 vs 발견: 유사점과 차이점은 무엇입니까?

"트렌딩"이란 무엇입니까?

"트렌딩"(인기)에는 인기를 얻고 있는 검색어가 포함됩니다. 이 경우 대부분의 경우 이러한 쿼리는 인기 있는 앱의 브랜드 이름일 뿐이므로 Apple Store의 앱만 표시됩니다.

순위는 App Store의 다른 모든 결과와 마찬가지로 정기적으로 업데이트됩니다. 극적인 변화는 없고 부분적이고 점진적일 뿐입니다. 인기 급상승 목록을 생성하기 위한 App Store 알고리즘은 경험에 비추어 볼 때 매우 간단합니다. 여기에는 최근 검색 수가 증가한 검색어가 포함됩니다. "트렌딩" 목록은 특정 단어에 많은 양의 트래픽을 유도하여 쉽게 조작됩니다.

"디스커버"란 무엇입니까?

'트렌딩'과 별도로 존재하는 '디스커버'는 또 다른 인기 키워드 목록이다.

우리는 "디스커버"에 더 이상 Tinder, Facebook 등과 같은 특정 브랜드 이름이 포함되지 않는다는 명백한 차이점을 알 수 있습니다. 데이트, 토크, 소셜 등 브랜드가 아닌 키워드의 목록입니다.

주요 트래픽이 기술 대기업 이름으로 직접 연결되지 않을 때 소규모 회사에게는 기회처럼 들립니다. 소규모 회사도 Discover 쿼리의 검색 결과에 앱을 표시할 수 있는 기회입니다.

Discover에는 개인화 기능이 없으며 쿼리는 국가별로만 다릅니다. 하루에 3~6번 업데이트되며 같은 지역에 있는 iPhone과 iPad에 대해 동일한 결과를 보여줍니다. 쿼리는 iPhone의 경우 처음 4개의 결과를 표시하고 iPad의 경우 처음 6개의 결과를 표시합니다.

검색 키워드 알고리즘을 조사하는 방법은 무엇입니까?

위에서 언급했듯이 "디스커버" 알고리즘은 "트렌딩"과 다르게 작동합니다. 이제 Discover 섹션의 키워드가 트래픽에 미치는 영향을 분석할 때입니다. 그리고 가장 중요한 것은 ASO World 기술 팀이 유기적 트래픽 증가를 얻기 위해 이 섹션을 조작할 가능성을 연구했다는 것입니다.

먼저 Trending 섹션과 Discovery 섹션의 차이점을 분석하는 방법을 알아보겠습니다.

다음 질문을 고려하십시오.

• 검색 세트를 구성하는 쿼리와 해당 특성
• App Store 알고리즘이 Discover를 구성하는 방법
• 이 컬렉션에 키워드를 넣는 것은 인기도에 어떤 영향을 미칩니다.
• 이 컬렉션의 내용을 조작할 수 있는지 여부입니다.

업무 계획:

• Discover 쿼리의 대표적인 샘플을 수집합니다.
• 샘플의 쿼리를 분석합니다.
• 검색 광고 인기도 데이터를 사용하여 Discover 컬렉션에서 이러한 쿼리가 발견된 날짜 간의 관계를 연구합니다.

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데이터 분석

미국에서 6월부터 7월까지 iPhone Discover 쿼리 업데이트를 모두 수집했습니다.

데이터 자체, Discovery 쿼리를 구성하는 요소 및 학습 방법을 살펴보겠습니다.

키워드의 40%는 게임과 관련되고 나머지는 사진 및 비디오 편집, 엔터테인먼트, 유틸리티 등을 포함합니다. 검색어는 일반적으로 막대에 첫 단어를 입력할 때 App Store 검색 목록의 첫 번째 항목입니다.

샘플의 초기 분석은 쿼리 목록이 하루에 3-6번 업데이트되지만 쿼리가 일반적으로 반복됨을 보여줍니다. 업데이트는 일반적인 순환 패턴을 따르지 않습니다. 동일한 키워드가 목록에서 며칠 동안 반복된 다음 일주일 동안 종료될 수 있습니다.

"발견"에는 4개의 키워드만 포함되어 있고 대부분의 시간에 남아 있기 때문에 샘플에는 총 156개의 키워드만 있습니다. 6월에는 152개의 고유한 쿼리만 있고 7월에는 149개의 고유한 쿼리가 있습니다.

이러한 키워드에는 브랜드 이름이 포함되지 않고 일반적인 키워드만 포함됩니다. 앱스토어에 앱 자체와 관련된 일반적인 키워드를 획득하는 알고리즘이 있음을 나타냅니다. 따라서 앱은 여러 키워드와 관련될 수 있습니다.

위의 분석은 Apple이 사용자가 특정 브랜드 이름을 검색하기보다 새로운 앱을 탐색하도록 권장한다는 것을 의미합니다.

가설: 목록은 어떻게 생성됩니까?

검색어에 가장 인기 있는 키워드가 있는 것은 확실히 우연이 아닙니다.

이를 테스트하기 위해 7월에 미국에서 가장 인기 있는 검색 목록을 만듭니다. 목록은 대부분의 검색 쿼리를 반복하지만 서로 조합하지는 않습니다.

Discover는 브랜드 관련 이름이 제외된 Trending과 동일한 논리를 기반으로 할 수 있습니다. 브랜드 관련 정보 없이 성장하는 인기 키워드의 순위입니다. Apple Store는 사용자가 탐색하고 앱을 노출할 수 있는 더 많은 기회를 제공합니다.

유기적 트래픽을 얻는 방법은 무엇입니까?

Discover 컬렉션의 논리를 정리했으므로 이제 논리를 사용하여 유기적 트래픽을 얻는 방법을 알아보겠습니다.

1단계: 키워드 조사

이러한 키워드가 Discover 쿼리에 표시되는 것은 원인이 아니라 인기의 결과라는 점을 이해하는 것이 중요합니다. 키워드는 이미 매우 인기가 있어 이 컬렉션에 포함되어 더 많은 가시성을 제공합니다.

Discover 컬렉션을 연구하여 앱이 Discover 검색 결과에서 트래픽을 얻는 데 도움이 되는 컬렉션과 관련이 있는지 확인하세요.

경쟁업체와 대형 브랜드로부터 어떤 키워드를 사용하는지 알아보십시오. 그들의 프로모션 방식에서 영감을 받을 수 있습니다.

균형 관련성, 순위 난이도 및 검색 인기도와 같은 가장 전략적인 키워드에 중점을 둡니다. 제한된 예산으로 가장 많은 트래픽을 유도하는 키워드를 결정해야 합니다.

2단계: 더 나은 순위

Discover는 인기 있는 키워드의 모음이므로 인기 있는 키워드 검색 결과에서 더 나은 순위를 얻으면 꾸준한 유기적 트래픽을 얻을 수 있습니다. 많은 요소가 검색 결과 순위에 영향을 미칩니다. 온메타데이터 최적화와 오프메타데이터 최적화의 두 부분으로 나눌 것입니다.

메타데이터 최적화

온메타데이터는 주로 앱 이름/제목, 앱 부제목, 앱 설명을 포함하는 기본 메타데이터입니다.

이제 사용하려는 키워드가 있으므로 키워드를 메타데이터에 구현하십시오. 앱 순위에 직접적인 영향을 미치지는 않지만 앱 설치 전환율과 확실히 관련이 있다는 점을 염두에 두십시오.

오프 메타데이터 최적화

오프메타 최적화에는 다운로드, 첫 설치, 평가 및 리뷰와 같은 몇 가지 측정항목이 포함되어 있습니다.

이는 앱 스토어 알고리즘이 전체 성능에 따라 앱 순위를 매길 때 순위에 직접적인 영향을 미칩니다.

요약

제품 페이지를 최적화하여 앱 전환율과 검색 결과 순위를 더 높은 위치에 올리세요. 우리는 동시에 꾸준한 유기적 트래픽 성장을 달성하고 있습니다.