4 июня 2025 года произошел существенный сдвиг в распределении ключевых слов. Вы заметили?

4 июня 2025 года система ранжирования ключевых слов App Store претерпела существенную, хотя внешне тихую трансформацию. В тот день мы наблюдали заметные изменения данных в ряде приложений.

Возьмем в качестве примера ChatGPT. Согласно историческим данным по трендам ключевых слов FoxData, количество ключевых слов в различных интервалах ранжирования значительно изменилось в тот день:

Общее количество ключевых слов в рейтинге Топ 1 достигло 4 184 , Топ 2–5 достигло 16 269; Топ 6–10 достигло 14 102; Топ 11–20 достигло 21 519. Общее количество ключевых слов достигло рекордного максимума в 205 604 .

Но всего через 24 часа, 5 июня, вся структура распределения ключевых слов испытала резкий обвал — ключевые слова из Топ 1 + Топ 2–5 упали более чем на 20%, а общее количество ключевых слов снова упало ниже 174 000.

Эта экстремальная флуктуация не была вызвана ошибками алгоритма или античитинговыми проверками. Скорее всего, это связано с тем, что Apple объявила на WWDC 2025: официальным развертыванием «механизма автоматически генерируемых меток ИИ» в App Store.

Изучив рейтинги добавленных или потерянных ключевых слов в различных типах приложений и игр, мы сделали следующие предположения о новом алгоритме ключевых слов:

Повышенная семантическая точность → Построение «графа семантического соответствия» (гипотеза)

Основываясь на продолжающемся наблюдении за изменениями в рейтинге ключевых слов, мы предварительно подозреваем, что Apple внедряет — или усиливает — модель семантического сопоставления, основанную на технологии обработки естественного языка (NLP). По сравнению с предыдущим методом сопоставления на уровне строк, текущая система, по-видимому, отдает предпочтение пониманию функциональных семантических ассоциаций между ключевыми словами и текстом приложения.

Этот механизм может быть основан на векторных моделях слов, таких как Word2Vec или BERT, которые создают «граф семантических связей ключевых слов» для определения соответствия на концептуальном уровне между ключевыми словами и приложениями.

Мы заметили следующие изменения:

• Простое включение ключевых слов в метаданные больше не гарантирует рейтинг, особенно при отсутствии семантической релевантности.
• Ключевые фразы, которые тесно связаны с функцией приложения, могут ранжироваться, даже если они явно не присутствуют в тексте.
• Приложения, которые создают семантический цикл вокруг намерения пользователя и основных задач в названии и описании, получают положительные отклики рейтинга. Предложения для разработчиков по оптимизации семантической релевантности ключевых слов:
• Согласуйте копирайтинг со стилем выражения пользователей и словарным запасом, соответствующим сценарию
• Подчеркивайте функциональный контекст ключевых слов, а не слепо набивайте их синонимами.
• Пишите на естественном языке, органично встраивая ключевые слова в контекст повествования, чтобы помочь системе понять сценарии использования и намеренияПримечание: эти изменения еще не были официально подтверждены Apple. Наши выводы сделаны на основе практических наблюдений и сдвигов рейтинга и требуют постоянного мониторинга для дальнейшей проверки.

Система, вероятно, увеличивает относительный вес факторов «горячности» и «эффективности»

Еще одной ключевой тенденцией является то, что эффективность ранжирования ключевых слов больше не зависит исключительно от объема поиска («популярности»), а все больше учитывает «эффективность», основанную на поведении конверсии и полезности.

Мы наблюдали:

• Некоторые средне- и низкочастотные ключевые слова теперь сохраняют или даже повышают рейтинг, если они точно соответствуют функциональности приложения и намерениям пользователя.
• Высокочастотные, слабо связанные ключевые слова могут быть понижены в рейтинге или исключены из-за слабой контекстной релевантности.
• Запросы с длинным хвостом и высоким намерением, такие как «ежедневный трекер задач» или «органайзер студенческих заметок», могут способствовать более высокой конверсии, помогая наращивать вес ранжирования на ранней стадии. Эти сигналы предполагают:
• Apple, вероятно, использует поведенческие сигналы (например, показатели кликабельности, показатели конверсии) для оценки полезности ключевых слов.
• Цель — повысить эффективность поиска, чтобы пользователи могли легче находить приложения, которые соответствуют их реальным потребностям. Рекомендации по стратегии ключевых слов:
• Сохраняйте основные термины с высоким объемом, но также извлекайте вертикальные нишевые слова, ориентированные на конверсию
• Используйте реальное поведение пользователей для итерации пулов ключевых слов и выявления высокоинтенциональных семантических маршрутов.
• Для новых приложений на этапе холодного запуска создайте «матрицу ключевых слов намерений» из небольших, но высококачественных терминов для накопления релевантного трафика. Хотя еще слишком рано подтверждать широкое распространение этой гибридной модели оценки «популярность + эффективность», эти предположения основаны на продолжающейся эволюции ASO и раннем выявлении закономерностей.

Распознавание структурированных ключевых слов, вероятно, улучшилось (потенциальная тенденция)

Судя по недавним колебаниям охвата ключевых слов в разных отраслях, мы подозреваем, что Apple внедряет структурированный анализ ключевых слов — не просто обнаружение отдельных терминов, а целостное понимание полных фраз намерения, таких как «глагол действия + объект + сценарий использования».

Основные наблюдения:

• Семантически полные фразы, такие как «детский инструмент для изучения английского языка» или «бесплатный мобильный компрессор фотографий», теперь показывают лучшую обратную связь по релевантности.
• Система, по-видимому, все больше способна распознавать реалистичные, пользовательские формулировки запросов, декодируя намерения с помощью выражений «действие + цель + инструмент».
• В отличие от старых стратегий, где смешивание слов могло приводить к появлению новых ключевых слов, успешное создание ключевых слов теперь требует концептуального соответствия функциональности. Практические выводы ASO:
• Подумайте с точки зрения пользователя: «Какую проблему он решает?» и «Как помогает приложение?»
• Улучшить соответствие ключевых слов и функций, используя описательные примеры для подтверждения намерения
• Укрепляйте разделы описания с помощью четких, контекстно-богатых ключевых слов, чтобы помочь системной интерпретации. Улучшение структурного понимания давно является траекторией в развитии ASO. Хотя мы пока не можем подтвердить полномасштабное развертывание, включение структурированных и основанных на сценариях ключевых выражений может принести пользу как видимости рейтинга, так и качеству конверсии.

В целом, алгоритм ключевых слов App Store, по-видимому, развивается от «буквального соответствия» к «семантическому + структурному пониманию». Мы рекомендуем разработчикам отслеживать изменения рейтинга ключевых слов, изучать конкурентные стратегии и перестраивать фреймворки ASO для создания семантических связей ключевых слов и продуктов — необходимых для конкуренции в более умной, ориентированной на намерения экосистеме.

Как же может работать система маркировки ИИ? (На основе выводов, полученных в результате наблюдений)

Судя по последним тенденциям нестабильности алгоритмов, системы поиска и рекомендаций App Store, по-видимому, отходят от традиционной жесткой зависимости от метаданных.

Раньше оптимизация ключевых слов вращалась вокруг:

• Ручное заполнение метаданных для «информирования» системы о позиционировании приложения
• Стимулирование рейтингов и обзоров для демонстрации авторитета
• Использование ключевых слов поиска с высоким объемом для ранжирования и краткосрочных загрузокТеперь эффективность этого сценария снижается. Мы предполагаем, что Apple может развернуть — или протестировать — более интеллектуальную систему распознавания тегов, которая глубоко интерпретирует реальную природу вашего приложения.

На основе анализа между приложениями этот механизм, по-видимому, оценивает несколько слоев контента:

1. Текстовый контент: заголовки, подзаголовки, описания и даже списки изменений, обработанные с помощью семантического анализа для определения основных функций, а не просто для определения точных ключевых слов.
2. Визуальные и функциональные подсказки: скриншоты, видео, запросы на получение разрешений, политика конфиденциальности — все, что случайно выходит за рамки тона (например, игривые визуальные эффекты для инструмента повышения производительности), может привести к неправильной классификации.
3. Поведение использования: сохранение, предпринятые действия, использование функций — если фактическое поведение отличается от заявленной функции, система может понизить уровень достоверности тега.
4. Обзоры и рейтинги: обзоры пользователей могут выступать в качестве дополнительных данных. Если рецензенты коллективно описывают использование в бухгалтерском учете/финансах, приложение может быть переклассифицировано, даже если изначально оно было создано для рецептов.

Короче говоря, похоже, Apple пытается создать собственный «движок семантического понимания», который меньше слушает то, что вы говорите, и больше то, что ваше приложение на самом деле делает — через все доступные слои контента. Это поднимает планку для ASO и визуального обмена сообщениями. Каждый элемент имеет значение.

Хотя это гипотезы, не подтвержденные Apple, они отражают более широкую стратегию. Разработчики должны изначально сосредоточиться на реальных потребностях и намерениях пользователей, поскольку это основа устойчивого роста приложений.

Как можно использовать FoxData, чтобы идти в ногу с изменениями алгоритмов?

Хотя Apple никогда не раскрывает напрямую изменения в своих алгоритмах, разработчики могут обнаружить сдвиги, отслеживая данные о поведении и производительности на стороне рекомендаций.

Вот как можно объединить сравнение тенденций и ключевые слова возможностей с помощью FoxData для извлечения более семантически согласованных стратегий ключевых слов.

FoxData фокусируется на:

1. Раскрытие причин, по которым меняется поведение пользователей
2. Визуализация аномалий производительности конкурентов и эффективности креативных активов
3. Определение того, вызвано ли падение рейтинга изменениями алгоритма или проблемами с опытом

Мы не пытаемся провести обратную разработку черного ящика тегов ИИ, но мы можем помочь вам понять, почему система может не доверять вашему приложению и какие поведенческие сегменты работают недостаточно эффективно.

📍 Подключите свое приложение сейчас и отслеживайте изменения ключевых слов/рейтинга/уровня удержания бесплатно.

Не используйте старые KPI для новой игры. Еще есть время подстроиться.

👉 >> Попробуйте FoxData сейчас (бесплатная базовая версия навсегда)