Самый полезный материал по App Store Optimization: 1. Что такое ASO? 2. Когда ASO применимо? 3. Какие задачи решает ASO? 4. ASO на примерах 5. Все о ключевых словах: откуда брать, как оптимизировать 6. Интересные гипотезы и результаты проверки 7. Вывод в топ по поисковым запросам

1. AppServices.Ru
App Store Optimization на реальных
кейсах и без воды
Сергей Шаров, руководитель AppServices.ru и GetTop.mobi
14.07.2015

2. AppServices.Ru
Пара слов об ASO
Около 70% трафика – поисковый трафик
Данные агентства Forrester Research

3. AppServices.Ru
Пара слов слайдов об ASO
ASO позволяет добиться:
• Увеличения притока органического трафика
• Повышение конверсии в установки на странице приложения в магазине
ASO отлично применимо вместе с проведением других
активностей:
• Увеличение конверсии из переходов и конверсии загрузок при выводе в топ
• Увеличение конверсии трафика со страницы приложения при рекламных
кампаниях, публикации обзоров и т.д.

4. AppServices.Ru
Чего не стоит ожидать!
ASO не панацея и уж точно не «вывод в топ»
Разового эффекта сравнимого с «выводом в топ» не будет.
Необходима работа над ASO с каждым релизом, тогда будет максимальный эффект.

5. Страница в App Store

6. AppServices.Ru
Параметры приложения
Поисковый трафик:
• Название приложения
• Ключевые слова
• Иконка и первые 2 скриншота
• Видео
• Отзывы
Увеличение конверсии:
• Название приложения
• Иконка
• Описание
• Скриншоты
• What’s New
• Отзывы
• CopyRight(!)

7. Название приложения
• Должно быть понятным для пользователя при любом отображении
• Должно включать в себя релевантные ключевые слова
• О ключевых словах чуть позже

8. Иконка
• Понятная и узнаваемая
• Яркая

9. Скриншоты
• Первые два скриншота самые важные
• Нужно использовать все 5 скриншотов
• Крупный текст на 25% высоты скриншота в 1-­‐2
строки
• Никаких горизонтальных скриншотов
Поисковая выдача

10. Плохо
Много текста Горизонтальные скриншоты

11. Хорошо

12. Скриншоты Apple Watch
Теперь ещё меньше людей прочтет описание J
Скриншоты отображаются перед описанием
Если приложение работает с Apple Watch, расскажите об этом

13. Видео
• Виден вместо первого скриншота в поисковой
выдаче
• Должен быть неслучайный кадр
• В цветовой гамме скриншотов и иконки

14. NEW -­‐ Кастомизация страницы
Apple сам выбирает приложения
Никто не мешает им написать и напомнить о себе J

15. Самое интересное – ключевые слова в App Store

16. Что такое ключевые слова?
-­‐ слова, по которым поисковый движок App Store производит
формирования поисковых выборок из приложений.
«Вода»:
• 100 символов с «запятыми»
• Ключевые слова должны быть также в названии
• В названии ключевые слова имеют больший вес для поискового движка
• Разные падежи – разные слова для поиска
• Лучше именительный падеж, как будет искать пользователь
• Единственное и множественное число – разные слова

17. Откуда брать слова?
• Опрос пользователей – самый релевантный источник запросов
• Wordstat от Яндекс с рекомендованными запросами
• Google Trends (Google AutoComplete)
• Синонимы и слова близкие по значению (WordNet)
• Подсказки и предложения SensorTower
• Исследование конкурентов
Многословные запросы – более 70% всех запросов!

18. AppServices.Ru
Два подхода
«Релевантный»
Оптимизация происходит на ключевые запросы, которые релевантные для
пользователя с точки зрения функционала приложения
«Нерелевантный»
Оптимизация происходит на ключевые запросы, которые НЕ релевантные для
пользователя с точки зрения функционала приложения

19. AppServices.Ru
«Релевантный» подход
Когда он применим?
• Небольшая конкуренция
• Большая конкуренция, но
приложение уже на «неплохих»
позициях
Чем он хорош?
• Привлекает целевой органический
трафик

20. AppServices.Ru
«Нерелевантный» подход
Когда он применим?
• Большая конкуренция и плохие позиции
по релевантным запросам
Чем он хорош?
• Позволяет на первоначальных этапах
привлекать «бесплатно» хоть какой-­‐то
органический трафик
Категория Weather, очень большая конкуренция,
изначально плохие позиции
Ключевые слова:
bahamas,radiation,fue,ots,barometer,relative,m
oisture,atmospheric,beaufort,anemometer,hygro
,humid,uv

21. Итог
«Релевантный» подход
Когда он применим?
• Небольшая конкуренция
• Большая конкуренция, но приложение уже на «неплохих» позициях
Чем он хорош?
• Привлекает целевой органический трафик
«Нерелевантный» подход
• Когда он применим?
• Большая конкуренция и плохие позиции по релевантным запросам
• Чем он хорош?
• Позволяет на первоначальных этапах привлекать «бесплатно» хоть какой-­‐то органический
трафик

22. Как выбирать ключевые слова?

23. На примере кейса
Наша задача:
Составить выборку из таких слов, которые имеют максимальный трафик,
а также потенциальная позиция по запросам не дальше 10-­‐го места.
Инструмент:
Sensortower.com
Приложение:
Preggie – беременность в общении

24. Что вы знаете о Теории Принятия Решений?
Благодаря ТПР можно решать задачи многокритериального группового ранжирования.
Постановка задачи:
N вариантов, t экспертов, которые голосуют по m критериев за каждый вариант
По каждому варианту t кортежей длиной m:
А1:
Эксперт 1 – (х_1_1,…,х_1_m)
…
Эксперт t – (x_t_1,…,x_t_m)
Аn:
Эксперт 1 – (х_1_1,…,х_1_m)
…
Эксперт t – (x_t_1,…,x_t_m)

25. Ключевое слово
– вектор из 4-­‐х координат:
• Частота запросов по слову или фразе
• Сложность попадания в топ по запросу для конкретного приложения
• Количество приложений по запросу

26. Кто такие «эксперты»?
Appnique.com
SensorTower.com

27. Исходные данные
Экспертные мнения:
K1:
ST = (traf_st_1, dif_st_1, comp_st_1, len_st_1)
AN = (tr_an_1, dif_an_1, comp_an_1, len_an_1)
…
Кn:
ST = (traf_st_N, dif_st_N, comp_st_N, len_st_N)
AN = (traf_an_N, dif_an_N, comp_an_N, len_an_N)
Задача:
• max Traf
При условиях:
• min Dif
• min Number_Comp
Ограничение: Все эксперты одинаково компетентны!

28. Алгоритм ранжирования
• Вычисляем экспертные оценки по каждому критерию, усредненные по
всем вариантам и экспертам
• Вычисляем наилучший и наихудший опорные варианты 𝑑"
и 𝑑#
• Берем максимум и минимум по каждому критерию
• Вычисляем расстояние между каждым вариантом и наилучшим(корень из
суммы квадратов)
• Считаем показатель удаленности от наихудшего варианта ℎ
• Ранжируем варианты по признаку убывания h(Ai)

29. Составление выборки
Уже получено:
K6 > K3 > K2 > … > K4
Осталось решить задачу max(∑ Traffic).
Решаем «жадным» алгоритмом. Идем от «большего» слова к
«меньшему» и учитываем длину слов, пока не достигнем <= 100
символов(+1 символ на каждое слово, кроме последнего, не забываем о
запятых).
!!! Также не забываем, что ключевые слова допустимы в названии, если
это не спам и не ТМ.

30. Было

31. Стало
Обращаем внимание на многословные поисковые запросы, например, «тест на беременность» -­‐ большой
трафик и всего 2 приложения находится по запросу

32. Интересные гипотезы

33. AppServices.Ru
Гипотеза про релевантность
Приложение: ABBYY FineScanner iOS
Категория: Productivity
«Нерелевантный» подход лучше «Релевантного» -­‐заблуждение

34. AppServices.Ru
ASO для paid приложений

35. AppServices.Ru
ASO для free приложений

36. AppServices.Ru
Ещё одна интересная гипотеза
Keyword Traffic iPhone
Difficulty
iPad
Difficulty
iPhone Rank iPad Rank Country
multipage 2,6 3,9 3,6 20 19 RU
2,6 4,6 4,2 2 1
scanner 5,4 4,7 4,2 93 55 USA
5,4 4,6 4,1 88 54
Copyright до ASO:
ABBYY, 2014.
Copyright после ASO:
ABBYY, 2014. Multipage Scanner & OCR.
Scan docs from paper on the go.
Приложение: ABBYY FineScanner iOS
Категория: Productivity

37. Вывод в топ по поисковому запросу
Эффективнее, чем обычный топ
• Целевая аудитория
• Дольше держит первый
позиции
Дешевле, чем обычный топ
• Требует меньшее количество
инсталлов
Android, Business Card Reader Free, запрос «сканер визиток»
Результаты:
• С 55-­‐го места на 1-­‐е место поисковой выдачи
• Держится на первых позициях уже 4 дня
• Другие запросы, включающие «сканер» и «визиток» также подтянулись

38. AppServices & GetTop
App Store Optimization как на ладони
hello@appservices.ru
facebook.com/appservices.ru
facebook.com/gettop.mobi