アプリストア最適化(ASO)の基本は、セマンティックコアの構築です。このセマンティックコアは、検索クエリからのアプリインストールを促進するために重要な役割を果たすキーワードで構成されています。この記事では、効果的なセマンティックコアの構築方法について詳しく説明します。
専門のアプリストア最適化ツールを活用することで、最適化プロセスを迅速に進めることができ、手動で行うことができない洞察を提供することもできます。セマンティックコアを構築するためには、モバイルアプリの専門的な分析ツールであるFoxDataを使用します。
ステップ1: マーケットニッチ内のアプリストア最適化のマーケット分析
アプリストア最適化(ASO)のセマンティックコアを作成する前に、特定のマーケットニッチでのASOの関連性を評価することが重要です。これにより、ASOがアプリにとってどれだけ効果的かを把握することができます。
ユーザーの検索行動を理解することも重要です。たとえば、ナビゲーションのカテゴリでは、App Storeの検索からのアプリダウンロードはわずか34.72%です。残りのダウンロードは、ストア内の特集や広告などの他のチャネルを介して実現されています。これは、このカテゴリのアプリにおける検索トラフィックの相対的に少ないボリュームを示しています。
もう一つの重要な要素は、一般的なクエリに基づいて類似したアプリをダウンロードするユーザーの割合です。ブランド名などの特定のアプリ名を含むブランド化されたクエリではなく、「ショッピング」や「オンラインストア」といったブランドを含まないクエリを使用してアプリをインストールするユーザーが多い場合、ASOだけに頼ることが効果的ではないかもしれません。
たとえば、飲食カテゴリでは、わずか28.34%のトラフィックがブランドを含まないクエリから発生しています。つまり、このカテゴリでは、特定のアプリ名を挙げずにアプリを検索することに対してユーザーがあまり傾向がないため、ASOに課題が生じる可能性があります。
ASOがアプリに適した戦略かどうかを評価するために、ツールであるFoxDataを活用することができます。このツールは、ASOの実施の必要性を判断するのに役立ちます。
👏エキスパートのアドバイス: 関連するトップアプリのカテゴリの10〜30のサンプルを収集して分析する必要があります。
まず、選択したサンプルを追跡し、ランキングキーワードを追跡します。重要なステップは、ハイランキングのキーワードがどのようなタイプのキーワードで、一般的なキーワードなのか、ブランドキーワードなのかを確認することです。この時点で、「ダウンロード」をチェックする必要があります。これにより、アプリのインストールを大部分を推進しているキーワードと競合他社のキーワードを把握し、トラフィックソースの全体像を把握することができます。
何かわからないことがある場合は、ジェネリックキーワード、ブランドキーワード、ダウンロード機能の詳細について説明しているこのブログをチェックしてみてください。👉 キーワードがアプリのダウンロードを推進する?FoxDataで適切なキーワードを選択する
研究結果がASOの必要性を示している場合は、セマンティックコアの収集を進めることができます。通常、ASO専門家は最適化サイクルごとにセマンティックコアを見直します。アプリのトップランキングポジションを獲得するためには、最低でも6〜8回の最適化が必要です。
ステップ2: 正しいキーワードモニターツールを選ぶ
キーワードを選択し、検索クエリを追跡するための主要なツールは、
FoxDataです。キーワードの追跡では、他のツールからキーワードを追加してセマンティックコアを形成します。
キーワードを追加するには、キーワードをコンマで区切って手動で追加します。
👏エキスパートのアドバイス: 追跡キーワードでは、検索ボリューム、チャンススコア、難易度スコア、相関などのキーワード指標をフィルタリングしてキーワードのパフォーマンスを表示できます。追跡中のキーワードを素早く確認し、地球のアイコンをクリックして現在のキーワードのグローバル概要を取得することもできます。これは、セマンティックコアを構築および監視するのに役立ちます。💡
こちらで追跡キーワードの詳細な手順を確認できます。
ステップ3: ASOサービスの自動サジェストをセマンティックコアに組み込む
ユーザーが検索する可能性のあるキーワードの組み合わせは膨大であり、すべての可能なバリアントを手動で生成することは現実的ではありません。そのため、
キーワード探索を活用することをおすすめします。キーワード探索では、アルゴリズムを利用して関連性のあるキーワードの組み合わせを予測し、推奨します。これにより、より包括的なセマンティックコアを作成し、ASO戦略に役立つキーワードリストを大幅に拡大することができます。
アルゴリズムは、アプリと市場に合わせてキーワードの提案をカスタマイズし、アプリに関連する高い価値のあるキーワードを簡単かつ効率的に見つけるのに役立ちます。各キーワードのパフォーマンスをさまざまな要素で詳しく分析することで、情報に基づいた意思決定を行い、本当にアプリに価値を追加するキーワードを見つけることができます。
👏エキスパートのアドバイス: ランキング、ランキングステータス、相関、検索ボリュームなどをフィルタリングして、より包括的なセマンティックコアを見つけることができます。各推奨事項ごとに、検索結果、検索ボリューム、選択したアプリのインストール数を確認できます。また、「アクション」をクリックして追跡キーワードに単語を追加することもできます。
スマートな推奨事項では、ロングテールキーワードにも注意を払う必要があります。複数の単語を含むキーワードフレーズは、すべての検索トラフィックの約70%を占めています。
キーワードを入力してトップキーワード、カテゴリキーワード、関連キーワード、トップ3のアプリとの類似キーワードの関連情報を検索し表示することができます。2番目から4番目までの繰り返しでは、すでにほとんどのクエリが使用されているため、成長のエリアを特定するために非常に有益です。
👏エキスパートのアドバイス: 同時に、 キーワード探索のスマートな推奨事項とマーケットキーワードの両方に翻訳機能があるため、アプリストアのローカライゼーションも行うことができます。アプリストアでは、ローカライゼーションを使用することで、アプリを地域のマーケットに適応させるだけでなく、キーワードの文字数を増やすこともできます。ASOの一部として使用できます。
💡
こちらでキーワード探索の詳細な手順を確認できます。
ステップ4: 競合他社の分析
FoxData上の競合分析では、アプリに関連した多くの新しいキーワードを見つけることができます。競合他社をアプリに追加することで、より多くの推奨されるキーワードと競合他社間の比較を表示することができます。追加する競合他社は自由に選択できますが、同時に比較できる競合他社は最大4社までです。
キーワードの比較では、共有キーワードとユニークキーワードの検索ボリュームの内訳を提供し、競争力のあるデジタルパフォーマンスの洞察を得ることができます。市場のトレンドを調査し分析することで、関連するキーワードやアプリのランキング数が最も多い人気キーワードを確認することができます。
👏エキスパートのアドバイス: 競合分析に加えて、各国/地域の トップキーワード もチェックすることが重要です。これにより、すべてのトレンドに対応することができます。
💡こちらでトップキーワードの詳細な手順を確認できます。
ステップ5: セマンティックコアから関連性の低いクエリを削除する
メタデータの文字数が制限されているため、すべてのキーワードを組み込むことはできません。したがって、アプリのインストールを促進する可能性が最も高いキーワードを優先的に選択することが重要です。これには、セマンティックコアの徹底的な精錬が必要であり、関連性の低いクエリや低い検索ボリュームのクエリを排除する必要があります。
セマンティックコアを構築する際には、各クエリの関連性を評価し、不確実な用語を含めないようにすることが重要です。収集後には、不適切なクエリが含まれていないかを確認するためにリストを再確認する必要があります。
たとえば、旅行アプリにホテル予約の機能がないのに、セマンティックコアにはホテル予約に関するクエリが含まれている場合、これらのクエリを迅速に削除する必要があります。
関連性の低いクエリをメタデータに含めることは、アプリのアンインストール数の増加やユーザーのライフサイクルと維持指標の低下につながる可能性があります。したがって、アプリが実際に必要とするユーザーに対して表示されるように、クエリを注意深く選別してください。
無料モバイルゲームデータ分析ツール
詳細なデータ分析で、お気に入りのゲームとそのライバルのパフォーマンスをチェックできます!推定ダウンロード数、収益、カテゴリランキング、グローバルランキング、ASOインパクト分析など。知りたいことはすべてここにあります!
成功の秘密を発見してください!
アプリストア最適化(ASO)に関するさらなるブログを読むには、
ASO戦略についてのブログをご覧ください。
私たちは専門のASOサービスを提供し、データに基づくモバイルアプリの分析ソリューションを提供しています。キーワードの発見と最適化に関するさまざまなサービスを通じて、アプリのセマンティックコアを効果的に構築するお手伝いをいたします。
無料トライアルで始めましょう!すべてのFoxDataブログセクションのコンテンツ、レイアウト、およびフレームコードは、元のコンテンツおよび技術チームに帰属し、転載と引用については、出典とリンクを明示しない場合は法的責任が追及されます。