אלגוריתם App Store: מה שאנחנו יודעים על איך אפליקציות מדורגות

אפל אינה מפרסמת נוסחה לדירוג ב-App Store. היא כן מפרסמת את סוגי הראיות שהחיפוש שוקל: רלוונטיות טקסטואלית, קטגוריה והתנהגות לקוחות. העבודה השימושית היא להבין את האותות הללו מבלי להמציא שקלול מדויק.

הביטוי “App Store algorithm” מרמז על משוואה נסתרת שמחכה לפענוח. זהו מודל מנטלי שגוי. Apple משנה את חוויית הגילוי שלה, אינה מפרסמת משקלים קבועים ומתאימה אישית חלק מהתוצאות. אין דרך אחראית לטעון שכותרת משנה שווה מספר מסוים של התקנות או שעליית דירוג מבטיחה מיקום ספציפי. מה שמפתחים יכולים לעשות הוא לעבוד מההנחיות הציבוריות של Apple, לצפות בדפי תוצאות חיים, להריץ שינויי רישום מבוקרים ולהבחין בין אות מתועד לסיפור מושך.

מה Apple אומרת בפומבי

ההנחיות של Apple לחיפוש ב-App Store אומרות שתוצאות החיפוש מבוססות על מספר גורמים, כולל רלוונטיות טקסטואלית—התאמות לשם האפליקציה, כותרת המשנה, מילות המפתח והקטגוריה הראשית—והתנהגות משתמשים, כולל הורדות, דירוגים, ביקורות ועוד. Apple גם אומרת שהיא משפרת כל הזמן את החיפוש כדי לספק תוצאות טובות יותר. זהו הבסיס. החיפוש חייב קודם להבין אם אפליקציה רלוונטית לשאילתה; אז יש לו סיבות להעדיף תוצאות שלקוחות צפויים להעריך.

הניסוח הזה חשוב כי הוא שולל שני מיתוסים נפוצים. מטא-דאטה לבדו אינו כל האלגוריתם: כותרת מנוסחת בצורה מושלמת אינה יכולה לפצות ללא הגבלת זמן על מוצר שאנשים נמנעים ממנו. אבל הורדות לבדן גם אינן כל האלגוריתם: אפליקציה מפורסמת אינה אוטומטית התשובה הטקסטואלית הטובה ביותר לכל שאילתה מתמחה. דירוג הוא בעיית התאמה ובעיית תוצאות לקוח בו זמנית. האיזון המדויק משתנה לפי שאילתה, חנות וזמן.

רלוונטיות טקסטואלית: החלק שאתה יכול לערוך ישירות

האותות הניתנים לעריכה הברורים ביותר הם שם האפליקציה, כותרת המשנה, שדה מילות המפתח והקטגוריה הראשית. Apple מגבילה את השם ואת כותרת המשנה ל-30 תווים כל אחד ואת שדה מילות המפתח ל-100 תווים. מגבלות אלה שימושיות כי הן מאלצות צוות מוצר להחליט עבור מה האפליקציה צריכה להימצא. התחל עם דיוק. שאילתה צריכה להוביל לאפליקציה שיכולה לבצע את המשימה המשתמעת מהשאילתה, לא רק לאפליקציה שיכולה לשאול את המילים. מטא-דאטה מטעה יכול לייצר קליק, אך הוא פוגע בהמרה ובאמון.

Apple מייעצת למפתחים לבחור מילות מפתח שמתאימות למילים שאנשים משתמשים בהן כדי למצוא אפליקציה כמו שלהם, להיות ספציפיים לגבי תכונות ופונקציונליות, ולא לחזור על מונחים שכבר משתמשים בהם בשם, בכותרת המשנה או בקטגוריה. היא גם מייעצת להימנע ממילים כלליות רחבות, מילות מילוי וריבוי מיותר. אלה אינם טריקים חכמים. אלה כללים של עיצוב מידע. תקציב מטא-דאטה קטן צריך לתאר יותר מושגים אמיתיים, לא לחזור על מושג אחד בפיסוק שונה.

הקטגוריה הראשית היא חלק מסיפור הרלוונטיות הזה. היא עוזרת למשתמשים לדפדף ולסנן, ו-Apple אומרת שהקטגוריות הראשית והמשנית האופציונלית ממופתחות. בחר את הקטגוריה שמתארת בצורה הטובה ביותר את המוצר ולא את זו שמרגישה הכי פחות תחרותית. אי התאמה בקטגוריה יוצרת את אותה בעיה כמו אי התאמה במילות מפתח: היא מביאה ציפייה שגויה לדף. היא עשויה גם ליצור סיכון לביקורת ולמדיניות.

התנהגות לקוחות: ראיה לכך שהתוצאה עזרה

Apple מציינת במפורש הורדות, דירוגים וביקורות כגורמי התנהגות לקוחות. הפרשנות ההגיונית אינה שכל הורדה שווה בערכה או שצוות צריך לרדוף אחרי דירוגים בכל מחיר. אלא שלחנות יש משוב לגבי האם אנשים שרואים אפליקציה בוחרים בה והאם הם מרוצים מספיק כדי להמליץ עליה. אפליקציה שרלוונטית בטקסט אך מאכזבת בעקביות בשימוש היא תוצאת חיפוש פחות שימושית מאחת שמקיימת את ההבטחה שלה.

זו הסיבה ששיעור המרה שייך ללוח מחוונים של ASO. נראות בחיפוש היא רק הצעד הראשון. אם שינוי מטא-דאטה מעלה חשיפות אך המרת דף המוצר יורדת, הניסוח החדש עשוי להרחיב את הקהל מעבר לאנשים שהאפליקציה שלך עוזרת להם. אם ההמרה עולה אך הדירוגים יורדים לאחר ההתקנה, צילומי מסך או הצטרפות עשויים להבטיח הבטחה שהמוצר אינו מקיים. יש להתייחס לרישום ולמוצר כמערכת אחת, עם המדדים השימושיים ביותר שנקראים יחד ולא בנפרד.

מדוע המיקום זז ללא שינוי רישום

דירוג הוא תוצאה יחסית. האפליקציה שלך יכולה לזוז כי מתחרה משנה את המטא-דאטה שלו, משיק קמפיין, מקבל ביקורות, מעדכן את המוצר, נכנס למדינה חדשה או זוכה לחשיפה מאירוע או משטח עריכה. החיפוש עצמו יכול להשתנות כש-Apple מתנסה בפריסות וברלוונטיות. התוצאות יכולות להשתנות לפי חנות ולפי הקשר. אז שינוי במיקום אינו הוכחה אוטומטית שהעריכה האחרונה שלך עבדה—או שנכשלה. זוהי תצפית שדורשת ציר זמן.

זו הסיבה לשמור צילומי מסך מתוארכים. רשום את השאילתה, החנות, דף התוצאות, המיקום שלך, מתחרים קרובים, ספירת דירוגים היכן שגלויה וגרסת הרישום שלך. רשום שינויים פנימיים לצד זה: שחרור מטא-דאטה, צילומי מסך, חומת תשלום, הצטרפות, קמפיין רכישה או עדכון אפליקציה. לאורך מספר בדיקות, דפוסים הופכים שימושיים יותר. תנועה של יום אחד עשויה להיות רעש. שיפור חוזר לאחר שינוי ממוקד בכותרת משנה, בעוד מונחים דומים גם משתפרים, הוא השערה חזקה יותר.

לרלוונטיות יש יותר ממשטח אחד

חיפוש ב-App Store כבר אינו רק שורה של אייקוני אפליקציות. Apple מציינת שתוצאות החיפוש יכולות לכלול כרטיסי מפתחים, רכישות בתוך האפליקציה, אירועים בתוך האפליקציה, דפי מוצר מותאמים אישית, קטגוריות, תוכן עריכה ו-Apple Ads. דירוגים ועד שלושה צילומי מסך או תצוגות מקדימות של האפליקציה עשויים להופיע בהתאם לפלטפורמה ולכיוון המסך. תגי אפליקציה יכולים גם לעזור ללקוחות להבין את איכויות האפליקציה. צוות שעורך רק שדה מילות מפתח מתעלם מהמשטחים שקובעים אם חשיפה בחיפוש הופכת לביקור ולהתקנה.

דפי מוצר מותאמים אישית שימושיים במיוחד כאשר אפליקציה משרתת יותר מקהל או משימה לגיטימיים אחד. Apple מאפשרת למפתחים להקצות מילות מפתח לדפי מוצר מותאמים אישית בודדים כך שמחפש יוכל להגיע לגרסה רלוונטית יותר. הסטנדרט הוא עדיין רלוונטיות. דף המשויך ל-“invoice scanner” צריך להדגים סריקה וחשבוניות בנכס הראשון שלו, לא לנתב לקוחות לסיור פרודוקטיביות כללי. התאמת חוויית הנחיתה לכוונת השאילתה יכולה לשפר המרה מבלי שכותרת משנה ציבורית אחת תנסה לומר הכל.

מה האלגוריתם אינו מתגמל

אין יתרון מתמשך בדחיסת מילות מפתח, שכפול מונחים, שימוש במותגי מתחרים, הכנסת סופרלטיבים לא רלוונטיים או הבטחת תכונות שאין לאפליקציה. במקרה הטוב, טקטיקות אלה מבזבזות שטח תווים ומורידות בהירות. במקרה הרע, הן מפרות את כללי סקירת האפליקציה או מביאות לקוחות שעוזבים מיד. ההנחיות של Apple אומרות במפורש לא להשתמש בשמות אפליקציות אחרות, שמות חברות או מונחים מסחריים ללא הרשאה, והיא מזהירה מפני מטא-דאטה מטעה. דירוג שהושג דרך בלבול אינו אסטרטגיית צמיחה.

אין גם מספר “search volume” ציבורי אמין לשאילתות ב-App Store. כלים עשויים לספק הערכות או פרוקסי, שיכולים להיות שימושיים להשוואת רעיונות אם מתויגים ביושר, אך הם אינם מדידות מיומני החיפוש של Apple. התייחס למספר מרשים כהשערה לחקירה. בדוק את התוצאות החיות, אמת התאמת מוצר, צפה בחשיפות שלך לאחר הפרסום והימנע מהתייחסות לנתון מודל כערובה לביקוש.

איך לקבל החלטות דירוג טובות יותר

השתמש בכלל החלטה בן שלושה חלקים. ראשית: רלוונטיות. האם האפליקציה יכולה באמת לספק את השאילתה, והאם משתמש יכול לראות זאת בצילום המסך הראשון ובסשן הראשון? שנית: תחרות. מי מדורג כרגע, באיזו שפה הם משתמשים, והאם הם התאמות חזקות או רק מוצרים סמוכים? שלישית: ראיות. האם אתה יכול למדוד שינוי רישום מול קו בסיס בחנות הרלוונטית? שאילתה שעוברת את כל שלושת המבחנים שווה השקעה. שאילתה שנכשלת ברלוונטיות צריכה להיות מוסרת גם אם היא נראית קלה.

אז בחר שדה בכוונה. שים שפת מותג וקטגוריה חיונית בשם. שים את המבדל החזק ביותר מול הלקוח בכותרת המשנה. השתמש בשדה מילות המפתח למושגים תומכים שאינם צריכים להיות גלויים. השתמש בצילומי מסך כדי להוכיח את ההבטחה. השתמש בדפי מוצר מותאמים אישית כאשר לאפליקציה אחת יש מקרי שימוש אמיתיים ונפרדים שמגיע להם חוויות נחיתה נפרדות. לבסוף, אל תשלח כל השערה בגרסה אחת. שינוי מבוקר נותן לך הזדמנות ללמוד; שכתוב מלא נותן לך רק נקודת התחלה חדשה.

זרימת עבודה של דירוג מבוססת ראיות

המסקנה המעשית

האלגוריתם של App Store אינו מנוף סודי למשיכה. זוהי מערכת שמנסה לחבר שאילתת לקוח עם תוצאה רלוונטית ומספקת. המינוף שלך מגיע מהפיכת המוצר לקל להבנה, שימוש מדויק בקלטי המטא-דאטה המתועדים, בחירת הקטגוריה הנכונה, יצירת דף מוצר אמין ומדידת תגובת הלקוח לאחר כל שינוי משמעותי. גישה זו איטית יותר מרדיפה אחרי אגדות, אך היא מייצרת תיעוד שאתה יכול לסמוך עליו ולשפר.

בדיקת מילת מפתח בחינם

קשור

בלוג · מקרי בוחן · Free ASO tools · מוצרים · פרטיות ותנאים · AsoTheory