키워드 커버리지의 축소: 알고리즘은 현재 관련성에 집중하는 것으로 보이며, 이는 검색 쿼리와 앱 기능 간의 일치 품질을 우선시하는 새로운 업데이트를 나타낼 수 있다.
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롱테일 키워드와 관련성 강조: 보다 구체적이고 관련성 있는 키워드에 대한 선호도가 증가하고 있으며, 앱의 발견성에 있어서 구체성과 관련성이 더욱 중요해지고 있는 것으로 보인다.
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사용자 참여를 우선시: CTR 및 변환율과 같은 지표들이 중요도를 더하고 있으며, 앱 스토어에서는 사용자 유지 및 만족에 집중하고 있는 것 같다.
키워드 스터핑에 대한 벌칙: 업데이트된 알고리즘은 키워드 스터핑을 감시하며, 더 전략적인 메타데이터 최적화 접근 방법을 촉구하고 있다.
강화된 의미 분석: 알고리즘은 문맥을 더 잘 이해하고 동의어를 더 잘 파악하기 때문에, 더 정교하고 문맥에 맞는 키워드 전략이 필요하다.
경쟁력을 유지하기 위해 개발자들은 다음 사항을 주의 깊게 관찰해야 한다:
키워드 랭킹: 자신의 앱의 키워드 랭킹을 추적하고 변화를 주시하라. FoxData와 같은 도구를 사용하여 키워드 랭킹이 급격히 하락하는 경우, iOS 앱 스토어의 알고리즘 조정을 의미한다. 즉, 랭킹 키워드 트렌드는 알고리즘 조정의 신호를 제때에 발표할 수 있다. 그리고 마케터들이 키워드 전략에 주의를 기울이도록 알릴 수 있다.
다운로드 및 변환율: 다운로드 및 변환율의 변동을 주시하여 알고리즘 업데이트의 영향을 파악하라. 다운로드가 단기간 동안 급증하거나 급감하는 경우, 마케터들이 대한 제어 능력을 제외하고, 이는 iOS 앱 스토어의 조정으로 인한 것이다. 앱 개발자들과 마케터들은 특히 다운로드 이러한 차원의 변화에 주의를 기울여야 한다. 피크 전후의 이상적인 하락과 상승에 대한 주의는 어느 정도로 알고리즘 업데이트의 간접적인 영향을 의미한다. 신속한 주의는 마케터들이 키워드 전략을 시기적절하게 조정할 수 있도록 돕는다.
가시성 점수: 앱의 가시성 점수를 앱 스토어에서 모니터링하기 위해 분석 플랫폼을 활용하라. 가시성 점수는 앱 스토어에서의 전반적인 성과를 기반으로 계산되며, 사용자들이 검색 키워드, 랭킹 방문 등을 통해 이 앱을 발견할 수 있는 기회의 정도를 나타낸다.
만점은 100점, Reelshort는 70점을 받은 것으로 나타난다.
분명히, 여기에서는 꽤 좋은 가시성 점수를 가지고 있으며, 이는 키워드 커버리지, 랭킹 등에 있어서 이 앱이 우위에 있다는 것을 증명한다.
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경쟁자 분석: 알고리즘의 동작에 대한 통찰을 얻기 위해 경쟁자들의 키워드 랭킹을 관찰하라.
FoxData를 통해 경쟁자 연구를 할 수 있다. "키워드 랭크" 기능 아래에서 경쟁자들의 키워드 랭킹을 추적하고, 경쟁자들의 키워드 변경 사항을 직접 확인할 수 있다.
Reelshort의 12월 4일과 5일의 키워드를 예로 들어보면, 많은 키워드에서 큰 변화가 있음을 분명히 알 수 있다. 단기간 내에 급변하는 해당 단어들을 마케터들과 경쟁자들을 위해 연구하고, 이러한 단어들의 공통점은 iOS 앱 스토어에서 조정된 알고리즘을 반영한다.
메타데이터 최적화: 앱의 메타데이터를 주기적으로 개선하여 알고리즘의 관련성과 품질에 맞추도록 하라.
앱 스토어의 12월 알고리즘 변경 사항은 개발자들에게 새로운 도전과 기회를 제시한다. 알고리즘의 주요 관심 영역을 이해하고 대응하며, 주요 성과 지표를 주시하여 이러한 업데이트를 성공적으로 탐색할 수 있다.
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