Przez lata optymalizacja dla sklepów z aplikacjami (ang. App Store Optimization – ASO) przypominała trochę grę w Tetrisa: wystarczyło wcisnąć idealnie dopasowane słowa kluczowe w tytuł, podtytuł i opis, aby zdobyć punkty. Jednak algorytmy dojrzały. Nie tylko „odczytują” słowa kluczowe, ale rozumieją kontekst. Aby wyprzedzić konkurencję, deweloperzy i wydawcy muszą zrozumieć technologię napędzającą tę zmianę: przetwarzanie języka naturalnego (ang. Natural Language Processing – NLP).
Oto, jak Google Natural Language może nam pomóc zrozumieć ewolucję ASO i jak wykorzystać te spostrzeżenia, aby nie można było zignorować Twojej aplikacji.
Czym jest Google Natural Language (GNL)?
W swojej istocie interfejs API Google Natural Language to potężne narzędzie uczenia maszynowego, którego celem jest odkrywanie struktury i znaczenia tekstu. Nie tylko wyszukuje on pasujące ciągi znaków, ale analizuje składnię, identyfikuje kluczowe tematy i ocenia emocjonalny wydźwięk tekstu.
Kiedy algorytm Google Play indeksuje ofertę Twojej aplikacji w sklepie, prawdopodobnie korzysta z podobnych technik przetwarzania języka naturalnego (NLP), aby określić, co robi Twoja aplikacja, dla kogo jest przeznaczona i jak cenna może być dla użytkownika. Jeśli Twój opis to po prostu lista haseł o dużej liczbie wyszukiwań, może być on mniej skuteczny niż tekst napisany jasnym, naturalnym językiem, który dokładnie opisuje Twoją aplikację i jej zalety.
Jak zoptymalizować trzy główne filary GNL
1. Rozpoznawanie i wyeksponowanie encji
„Encją” jest każdy rzeczownik w tekście; może to być osoba, miejsce lub pojęcie (np. „fitness”, „dieta” lub „monitor nawyków”). Czym jednak jest wyeksponowanie? Wyeksponowanie (ang. salience) mierzy wyeksponowanie encji w dokumencie, pomagając zidentyfikować osoby, miejsca, obiekty lub idee, które są najważniejsze dla znaczenia treści. GNL przypisuje każdej encji wynik wyeksponowania od 0,0 do 1,0 aby wskazać jej znaczenie dla całego tekstu.
Możesz wkleić opis swojej aplikacji do interfejsu API GNL (bezpłatna wersja demonstracyjna jest dostępna online), aby sprawdzić, które encje uzyskują najwyższe wyniki. Jeśli Twoja aplikacja to przewodnik po medytacji, ale najbardziej wyraziste encje odnoszą się do rozliczeń lub funkcji drugorzędnych, a nie do medytacji i uważności, możesz wysyłać sprzeczne sygnały. Powinieneś rozważyć przepisanie tekstu, aby wyekspenować główne funkcje aplikacji i jej zalety.
2. Wskaźnik pewności kategorii
Algorytmy nie znoszą dwuznaczności. Kiedy GNL skanuje tekst, próbuje umieścić go w określonej kategorii (np. Zdrowie i fitness > Zdrowie psychiczne) i przypisuje wynik na podstawie tego, jak silnie treść jest powiązana z danym tematem. Wyższy wynik pewności (ang. confidence score) kategorii sygnalizuje wyraźniejsze skupienie na temacie. Może to pomóc systemom wyszukiwania lepiej zrozumieć, co robi Twoja aplikacja i powiązać ją z szerszym zakresem trafnych zapytań w tej kategorii. Zamiast polegać wyłącznie na słowach kluczowych w dokładnym dopasowaniu, dobrze zdefiniowana kategoria może poprawić widoczność w kontekście powiązanych terminów i pojęć.
Aby wzmocnić pewność kategorii, należy używać jasnego i naturalnego języka, koncentrować się na funkcjonalności i wartości aplikacji oraz konsekwentnie wzmacniać koncepcje istotne dla kategorii w metadanych.
3. Analiza nacechowania emocjonalnego tekstu
GNL nie tylko odczytuje słowa, ale także nastrój. Techniki analizy sentymentu (ang. sentiment analysis techniques) koncentrują się na pomiarze nacechowania emocjonalnego tekstu (od negatywnego do pozytywnego) i jego ogólnego znaczenia. Użytkownicy pobierając aplikacje związane ze stylem życia, zdrowiem lub produktywnością zazwyczaj szukają pozytywnych zmian. Opis aplikacji, który zawiera naturalnie pozytywny, budujący język, uzyska lepsze wyniki w teście sentymentalnym, który pośrednio sygnalizuje algorytmowi, że treść jest angażująca i przyjazna dla użytkownika.
Przejście od słów kluczowych do klastrów słów kluczowych
Ponieważ algorytmy rozumieją teraz kontekst, kierowanie na pojedyncze słowa kluczowe o dużej liczbie reklam nie jest już najskuteczniejszą strategią. Zamiast tego nowoczesne ASO opiera się na grupowaniu słów kluczowych w oparciu o intencje użytkownika. Na przykład zamiast skupiać się na słowie „Planer”, zbuduj klaster semantyczny wokół rzeczywistego problemu użytkownika:
- Wyzwalacze motywacyjne: „Jak przestać odkładać na później”, „Popraw koncentrację w pracy”
- Cel: „Planer codziennych zajęć”, „Menedżer zadań ADHD”
- Zastosowanie sytuacyjne: „Aplikacje na pracowite poranki”, „Organizator harmonogramu pracy”
Sklepy z aplikacjami coraz lepiej rozumieją semantykę, dlatego tak ważne jest grupowanie słów kluczowych. Grupując słowa kluczowe, budujesz autorytet dla fraz szerokich, jednocześnie „zgarniając” cenny ruch z precyzyjnych fraz z długiego ogona.
Pełniejszy obraz
Chcesz zyskać pełniejszy obraz? Aby mieć pewność, że strategia marketingowa Twojej aplikacji będzie w pełni skuteczna w nadchodzącym roku, musisz zrozumieć szersze trendy kształtujące zachowania użytkowników. Zapoznaj się z naszym kompleksowym przewodnikiem na blogu optAd360: Trendy w ASO.