App Store 및 Google Play에서 앱 순위 및 전환 패턴에 대한 실시간 데이터를 수집 및 분석하고, 계절적 요인이 다운로드에 미치는 영향을 이해하고, 앱 성장을 이끄는 키워드의 개발 동향을 이해하는 것이 중요합니다.
사람을 위한 검색 AI와 Google Play가 높은 키워드와 콘텐츠를 최적화하는 것은 까다로울 수 있습니다. 그러나 앱 스토어 최적화 전문가들은 소수의 사용자만이 앱에 대한 자세한 설명을 읽은 것으로 알고 있습니다. 따라서 키워드 연구를 수행하고 그 결과를 적극적으로 활용하여 모바일 애플리케이션의 설명을 검색 엔진의 요구 사항에 맞게 조정하는 것이 현명합니다.
App Store 및 Google Play 목록에 대한 콘텐츠 최적화
애플리케이션 세부 정보의 모든 측면을 최적화하면 애플리케이션이 더 많은 키워드 범위를 확보하고 가장 중요한 키워드에서 더 높은 순위를 얻는 데 도움이 될 수 있습니다. 여기에는 키워드 팩, 앱 제목 및 자막, 짧고 긴 설명, 앱과 관련된 프로모션 콘텐츠 최적화가 포함됩니다.
기계 학습을 사용하여 App Store 및 Google Play 알고리즘 이해
ASO 키워드 최적화에는 정확한 데이터가 필요합니다. 우리는 App Store 및 Google Play에서 수십억 개의 데이터 포인트를 수집하고 기계 학습 기술과 결합하여 ASO에 중요한 검색량, 추세 및 기타 요소를 분석합니다. 지속적인 A/B 테스트를 통해 앱스토어에서 제시하는 아이디어를 최적화하고 전환율을 높일 수 있도록 함께 하겠습니다.
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Google Play 스토어 검색 알고리즘이란 무엇입니까?
많은 사람들은 Google Play Store와 Apple App Store의 검색 알고리즘이 정확히 같다고 생각합니다. 실제로 우리의 방대한 실험 데이터는 Google과 Apple의 검색 알고리즘이 완전히 다르며 서로 다른 ASO 전략이 필요하다는 것을 증명합니다. 우선 Google Play 검색 알고리즘은 더 복잡하고 예측할 수 없습니다. 여기에서는 Google Play 스토어의 검색 알고리즘을 함께 연구하여 애플리케이션 스토어 최적화 전략을 개선합니다.
Google Play 검색의 AI 및 기계 학습
Google Play 스토어에서 앱의 가시성은 Google AI 도구가 모바일 앱에 대한 정보를 얼마나 잘 이해하는지에 따라 다릅니다. 또한 Google의 머신러닝 모델은 특정 사용자의 활동을 기억하고 인식하여 개인화된 Google Play 검색 결과를 제공합니다. 다음과 같은 상황이 발생했을 수 있습니다. 의류를 검색한 후 전체 바탕 화면에 이 의류와 관련된 광고가 표시됩니다. 매우 유사한 알고리즘이 Google Play 스토어에서 앱의 가시성을 담당합니다.
App Store 검색을 수행할 때 해당 알고리즘은 해당 모바일 앱의 설명에 관련 키워드가 있는지 확인하고 단어 세분화 기술은 이러한 단어의 ASO 가중치를 평가합니다. 그런 다음 Apple App Store는 검색 기준에 맞는 앱 목록을 구성합니다.
Google도 똑같이 했지만 마법 같은 일이 일어났습니다. AI는 검색어, 애플리케이션 다운로드 등과 같은 이전 활동을 확인하고 기록 추적을 기반으로 선호도를 결정하고 그에 따라 목록을 조정합니다. Android 기기에서 얻는 모든 검색 결과는 고유합니다. Google 재설정은 검색 기록과 일치합니다.
제품 목록에서 앱의 순위를 높이는 방법은 무엇입니까?
간단히 말해서 Google Play 검색 알고리즘으로 애플리케이션 설명을 이해하기 쉽게 만들기만 하면 됩니다. 이는 단순히 인기 있고 관련성 높은 키워드로 앱에 대한 짧고 상세한 설명을 채우는 것 이상입니다. 또한 모바일 애플리케이션의 일반적인 목적과 관련된 대체 설명을 작성해야 합니다.
예를 들어 전체 메타데이터에 "미니 트럭", "교통", "응용 프로그램" 및 "이동"이라는 단어만 사용하는 것은 Google Play 스토어 최적화를 위한 좋은 전략이 아닙니다. "런던 미니밴 예약하기", "미니밴 또는 런던 이사 서비스 예약하기", "런던에서 이사하기 위한 미니밴 예약 신청하기"와 같은 응용 프로그램의 자세한 설명은 검색 엔진에 더 합리적입니다.
Google Play 스토어는 기계 학습을 사용하여 검색 알고리즘을 구현하여 Android 애플리케이션의 전체 의미, 기능, 가능성, 서비스 위치 등을 해석합니다. 당신이 해야 할 일은 당신의 모바일 앱이 어떤 종류의 서비스를 제공하고, 훌륭한 사용자 경험을 가지고 있으며, 타겟 고객(또는 의도한 타겟, 그들의 검색 기록)과 완전히 관련이 있는지 Google에 알리는 것입니다.
내 앱에 대한 자세한 설명에 대해 Google이 어떻게 생각하는지 알 수 있습니까?
Google의 기계 학습 기술은 텍스트 분석을 완료하고, 정보를 분류하고, 단어 세분화 기술을 사용하여 의미 체계를 분할 및 해석하고, 그 중에서 중요한 단어와 단어 블록을 선택할 수 있습니다. ASO 실무자는 Cloud NL을 사용하여 Android 앱에 대한 자세한 설명을 확인하여 Google이 해당 앱을 이해할 수 있도록 합니다.
따라서 모바일 애플리케이션에 대한 완전한 설명을 준비한 후 Cloud NL에 붙여넣고 카테고리 결과를 확인하십시오. 최고 점수 -0.99점을 얻으세요.
내 Android 애플리케이션을 올바르게 설명하는 방법은 무엇입니까?
Cloud NL은 텍스트에서 단어와 문장을 추출합니다. 분류하고 전체 텍스트의 중요도 점수를 계산합니다. 돌출은 텍스트에 대한 단어의 특성을 나타냅니다. 따라서 택시, 예약한 택시, 내 위치, 앱 이름, 앱 제목, 변경 설명 및 변경 설명에 사용하는 것과 동일한 관련성이 높은 키워드가 스크린샷에서도 Cloud NL 매우 높은 가시성에 표시되어야 합니다.
설명에서 관련 키워드의 가시성을 얻으려면 적절한 문장을 작성하십시오. 설명을 채우기 위해 동일한 키워드를 사용하지 마십시오. 대신 다른 키워드를 사용하여 애플리케이션이 충족할 수 있는 사용자 요구 사항을 명확하게 표현하십시오.
이것은 귀하의 응용 프로그램에 가장 적합한 선택을 찾기 위한 것입니다. 일부 응용 프로그램 개발자는 검색 순위를 높이기 위해 설명을 다른 사람으로 바꾸는 데 관심이 없습니다. 다른 사람들은 앱 사용자가 명확하게 들릴 수 있도록 "검색 알고리즘의 대체"를 희생할 것입니다. A/B 테스트는 길을 찾는 데 도움이 됩니다.
A/B 테스트 및 테스트 초점
A/B 테스트 과정에서 우리는 주로 최고의 전환율을 달성하기 위해 아이콘, 스크린샷, 제목 및 설명을 테스트하는 데 중점을 둡니다.
이 일련의 중요한 매개변수에 대한 A/B 테스트를 통해 정량적 데이터가 올바른 결론을 도출할 수 있음이 보장됩니다. 다양한 채널 및 잠재고객 세그먼트의 트래픽을 사용하여 사용자가 앱을 볼 때 실제로 어떻게 생각하는지 이해하세요. "왜"를 이해하십시오. 사용자가 클릭하기로 선택한 이유 또는 계속 이동하기로 선택한 이유는 무엇입니까?
왜 A/B 테스트를 합니까?
A/B 테스트를 통해 App Store와 Google Play에서 다른 제품 세부 정보를 사용해 볼 수 있습니다. 이를 통해 데이터 기반 의사 결정이 가능하고 감정적 의사 결정으로 인한 비용이 많이 드는 오류를 제한할 수 있습니다. 일련의 테스트 데이터를 통해 스토어 목록의 다양한 크리에이티브 자산이 애플리케이션의 전환율을 증가시키는 방법을 통계적으로 결정할 수 있습니다. 이 데이터는 또한 새로운 광고 소재 및 메시지의 영향을 정확하게 측정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
스토어 목록에서 항상 크리에이티브 자산과 메타데이터를 테스트하는 것이 중요합니다. 통계에 따르면 자주 테스트하는 개발자의 전환율은 경쟁사보다 50% 더 높습니다. 이것이 Kabam, Sephora 및 Microsoft를 포함한 최고의 회사가 A/B 테스트를 지속적으로 수행하고 스토어 목록의 자산을 업데이트하는 이유입니다. A/B 테스팅은 전환율 최적화와 전체 앱스토어 최적화에 필수적입니다.
A/B는 현재 애플리케이션을 테스트합니다. 더 많이, 더 많이 변환하세요!
아이콘, 스크린샷, 비디오, 제목 및 전체 메타데이터는 다운로드에 영향을 미치는 핵심 요소입니다. 사용자는 각 애플리케이션에 짧은 시간(약 6초)을 부여한 다음 다른 애플리케이션으로 전환하기만 하면 됩니다. A/B 테스트의 다양한 경험은 더 많은 사용자가 App Store와 Google Play를 탐색하도록 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다.
크리에이티브를 개선하는 것 외에도 앱에 가장 효과적인 마케팅 채널을 이해하는 것이 중요합니다. 유료 채널의 A/B 테스트 광고 소재는 더 높은 전환율을 제공하는 변형을 이해하고 더 많은 사용자 참여가 CPI를 줄이고 투자 수익을 높이는 데 도움이 됩니다.
손쉬운 A/B 테스팅 기술
각 상점은 완전히 다른 사용자 경험을 가지고 있으며 이는 사용자 행동 및 전환 측정항목에 영향을 미칩니다. 각 채널의 전환과 랜딩페이지 경험을 개별적으로 평가하여 최상의 테스트 환경에서 실행하여 안정적인 결과를 도출해 드리겠습니다.
전환 최적화 및 A/B 테스트에는 크리에이티브 자산이 필요합니다. 당사의 크리에이티브 서비스 팀은 다음 영역의 A/B 테스트를 포함할 수 있지만 이에 국한되지 않는 테스트를 위해 모든 제품 목록 자산을 구축할 것입니다.
- 애플리케이션 아이콘
- 스크린샷
- 동영상 미리보기
- 기능 다이어그램
- 제목/부제목
- 설명
ASO 및 모바일 마케팅을 위한 어트리뷰션 분석 및 보고
전체 유기(ASO) 및 유료 채널 사용자 획득 채널을 이해하기 위한 정확한 측정. 자연 검색 및 유료 트래픽 소스의 전환 벤치마크를 연구하여 결과에 영향을 미칠 수 있는 외부 요인을 포함하여 다운로드 및 사용자 참여의 증가를 연구합니다. 애플리케이션의 모바일 마케팅 효과는 지속적으로 최적화됩니다.
다양한 요인이 모바일 마케팅 결과에 미치는 영향을 분석하는 방법은 무엇입니까?
특정 채널의 설치 수 또는 액션 수를 보는 것처럼 App Store 최적화 활동(및 유료 사용자 획득)을 측정하는 것이 항상 간단한 것은 아닙니다. 계절적 수요의 변화, 외부 트래픽의 다양한 소스가 유기적 트래픽에 미치는 영향을 이해하고 ROIS(투자 수익률)를 정확하게 측정하는 것이 중요합니다.
방송 및 대규모 온라인 미디어 리소스에서 다양한 트래픽 소스의 영향을 필터링하는 방법을 이해하는 시간을 가지십시오. ASO 또는 유료 사용자 확보와 트래픽 및 설치 간의 영향을 명확히 할 필요가 있습니다. 이는 광범위한 마케팅이나 인기로 인해 발생할 수 있습니다.
효과적인 ASO 및 유료 사용자 확보 계획을 점진적으로 수립합니다. ASO에 대한 지식을 활용하여 매장의 가시성과 전환율을 극대화하고, 유료 사용자 확보 채널에 대한 지식과 결합하여 각 매장 안팎에서 가장 큰 영향을 미칩니다. 결과는 엄청난 성장과 투자 수익입니다.
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