Algoritmo de clasificación de palabras clave de Google Play

Google siempre está actualizando su algoritmo. Después de colocar la aplicación en Google Play , ¿qué palabras clave afectarán el algoritmo de clasificación de Google Play para su aplicación? Aquí discutimos las áreas de evaluación de palabras clave y los puntos de optimización involucrados en el algoritmo de clasificación de búsqueda en la tienda de aplicaciones.

Actualización del algoritmo sobre la función de búsqueda de palabras clave y el juicio de correlación de palabras clave en el área del cuadro de búsqueda.

Anteriormente, las actualizaciones de funciones de Google tenían como objetivo mejorar la relevancia de las aplicaciones que regresan para las llamadas búsquedas "amplias", o búsquedas que no son de nombres de aplicaciones, como "juegos de terror" o "aplicaciones para selfies". Según las palabras de Google, alrededor del 50 % de las búsquedas en Play Store son amplias y:

"La búsqueda por tema requiere no solo simplemente indexar la aplicación por términos de consulta, sino también comprender los temas relacionados con la aplicación. Los métodos de aprendizaje automático se han aplicado a problemas similares, pero el éxito depende en gran medida de la cantidad de ejemplos de capacitación para aprender sobre las aplicaciones. Para algunos temas populares como "redes sociales", tenemos muchas aplicaciones etiquetadas para aprender, pero la mayoría de los temas tienen solo unos pocos ejemplos, y nuestro desafío es que un número limitado de Los ejemplos de capacitación aprendan y se expandan a millones de aplicaciones que cubren miles de temas. , obligándonos a adaptarnos a nuestra tecnología de aprendizaje automático".

El artículo de Google explica que cuando intentaron por primera vez construir algoritmos de aprendizaje automático que pudieran proporcionar buenos resultados para estas búsquedas de gran alcance, utilizaron redes neuronales profundas, pero los resultados no fueron tan buenos como el nuevo descubrimiento de aplicaciones que querían, pero se produjeron. tiempo extraordinario. La misma aplicación responde a búsquedas generalizadas, no a nuevas aplicaciones.

El nuevo intento de Google es hacer que este proceso se parezca más a la forma en que los humanos aprenden y entienden el lenguaje y las asociaciones de palabras. Este nuevo intento utiliza el modelo Skip-gram, que puede predecir palabras relacionadas dadas las palabras de entrada. El nuevo modelo de Google crea un llamado "clasificador" para cualquier palabra dada para crear una lista de muchas relaciones de clasificador y, finalmente, crear asociaciones de {aplicación, tema}. En la última actualización, Google también se basará en esfuerzos de aprendizaje no automático al permitir que las personas evalúen la calidad de los resultados.

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Saltar análisis

De acuerdo con el documento Tensor Flow, a la izquierda hay algunos ejemplos de relaciones entre palabras, que están determinadas por el análisis Skip-Gram.

El objetivo de Google es crear un algoritmo que pueda generar una relación razonable entre palabras clave (como {foto} y {compartir}) y, mediante el estudio de los metadatos de la aplicación y las interacciones del usuario, generar los mejores resultados para una palabra clave determinada. Solicitudes relacionadas, incluso si la solicitud devuelta es nueva. Además, el algoritmo de Google debe poder aprender nuevas palabras (por ejemplo, selfies, flick, etc.) y poder establecer nuevas asociaciones con estas palabras y otras palabras y aplicaciones.

Parece que a pesar de algunos problemas de generalización prematuros, Google todavía está trabajando para mejorar la amplia gama de resultados de búsqueda para los usuarios de Play Store. Es interesante cómo estos cambios juegan un papel en la clasificación (y descarga) de palabras clave de todas las aplicaciones de Android.

Conclusión: Dado que el 50 % de las búsquedas de Play Store se clasifican como "amplias" (por ejemplo, aplicaciones para selfies) en lugar de nombres de aplicaciones, Google utiliza el aprendizaje automático más la entrada manual para mejorar el algoritmo de clasificación de palabras clave de la aplicación cuando los usuarios utilizan búsquedas amplias. La capacidad de volver a aplicaciones relacionadas se utiliza para descubrir nuevas aplicaciones. Esto puede significar que la clasificación de palabras clave de Play Store está a punto de cambiar significativamente.

Información sobre palabras clave de búsqueda orgánica de Google Play

A continuación, exploremos más información sobre el marketing orgánico de aplicaciones, las palabras clave de búsqueda de Google Play y compartamos nuestros conocimientos relevantes.

1. Análisis de datos de palabras clave orgánicas de Google Play

Al optimizar en función de los datos, es más prudente evaluar primero los datos como otro punto clave en el plan general y comprender las decisiones importantes normales antes de tomar palabras clave de búsqueda natural.

En primer lugar, una gran cantidad de datos de búsqueda de Google Play Console están ocultos en "otros", este último es muy opaco y puede ocultar las frases de cola larga compuestas de palabras individuales, distorsionando así el margen de contribución total de una sola palabra; al pulsar ARPU/reserva. Esto es especialmente peligroso cuando se analizan tasas. Ampliar el rango de fechas es una forma de obtener más información sobre "otro", pero todavía hay muchas palabras escondidas en este cubo.

En segundo lugar, los datos no están desglosados ​​por país, por lo que es difícil aclarar las tendencias regionales, especialmente cuando se considera el lenguaje común utilizado entre países. Esta puede ser una oportunidad para que las herramientas ASO brinden algún tipo de mapeo de NLP que se adapte a las necesidades del país/región, pero será un método imperfecto y puede conducir a una disminución en la precisión del análisis regional.

Un lugar seguro para comenzar a utilizar los datos de información orgánica de Google Play es registrar los datos de los términos de búsqueda en unas pocas semanas y redoblar su inversión en la optimización de las palabras clave de búsqueda, que siempre están presentes en la lista de palabras visible semana tras semana Fuerte influencia. Al evaluar si sus palabras clave objetivo aparecen en esta lista, las perspectivas de búsqueda natural también son una excelente manera de validar su estrategia ASO existente (pero tenga cuidado con la categoría "otra").

2. La agrupación de palabras clave de aplicaciones y la ubicación de aplicaciones relacionadas son de gran importancia en Google Play ASO

Debido a la gran cantidad de instalaciones desde el navegador Google Play, el éxito de ASO está estrechamente relacionado con las aplicaciones que encuentre para las categorías de palabras clave correctas y las aplicaciones relacionadas, y es aún más importante que los resultados que se muestran. A la derecha buscar palabras clave.

Desafortunadamente, aunque Google proporciona una nueva visibilidad para la información natural de las palabras clave de búsqueda, Google no proporciona una granularidad proporcional para explorar el tráfico orgánico, como agrupaciones de palabras clave o aplicaciones relacionadas que hacen que su aplicación se vea o descargue. En vista de la naturaleza de la exploración impulsada por algoritmos (es decir, en constante cambio), será una tarea abrumadora para ASO mantener el enfoque en sugerencias/aplicaciones relacionadas y agrupación de palabras clave; sin embargo, resulta que estos datos son correctos para ASO. Optimizar su estrategia ASO de Google Play es crucial. Al menos, el éxito de la optimización de metadatos y la conquista/aplicación de orientación de AU (para aumentar la probabilidad de que su aplicación se muestre como una sugerencia/aplicación relevante) se puede rastrear en comparación con la tendencia general de visitantes, espectadores e instaladores de la lista de tiendas.

3. La información de palabras clave aleatorias de Google Play debe evaluarse junto con la clasificación de palabras clave

Uno de los desafíos de leer información de búsqueda de palabras clave orgánicas es que durante el período de tiempo que está analizando, la tasa de conversión puede fluctuar y lo hará según la clasificación de las palabras clave de su aplicación. Si no realiza un seguimiento de las clasificaciones de palabras clave junto con sus datos de palabras clave de búsqueda orgánica, la información que obtenga puede estar fuera de contexto y poner en peligro su decisión.

Por ejemplo, ver una pequeña cantidad de instaladores para la búsqueda de palabras clave puede hacer que ASO reste prioridad a la palabra clave; sin embargo, si la palabra clave ocupa el puesto 100 y atrae cientos de descargas, en realidad puede ser una excelente palabra clave para continuar optimizando.

4. Para aplicaciones grandes, instalar la inclinación del margen de contribución en Android es más que explorar en iOS

El último hallazgo más interesante es que, al probar aplicaciones de forma aleatoria, descubrimos que Play Store (orgánica) que explora la fuente de aplicaciones grandes generalmente genera un mayor tráfico de instalación que de búsquedas. En algunos casos, las instalaciones generadas por el exploit son entre un 100 y un 300 % más altas que las instalaciones de la fuente de búsqueda (orgánica) de Play Store.

Esto es muy diferente de la tendencia de la App Store de iOS. En la tendencia de la tienda de aplicaciones de iOS (excepto por la función de aplicación "extraño hoy"), el tipo de fuente "navegar en la tienda de aplicaciones" proporciona muchas menos unidades de aplicación que la búsqueda en la tienda de aplicaciones.

Hay cuatro puntos principales:

1) Tanto Apple como Google están interesados ​​en controlar la visibilidad de las aplicaciones que se han descubierto para atraer el interés de los usuarios (es decir, altas velocidades de descarga, altas tasas de conversión, pero también calificaciones/tasas de retención/ingresos).

Ni Apple ni Google parecen preocuparse por las aplicaciones más pequeñas (a menos que quieran ganar dinero con UAC o Search Ads Basic).

2) Google demostró que aunque Apple hizo todo lo posible para actualizar iOS 11 (por ejemplo, editoriales, etiquetas "Hoy", dividir juegos y aplicaciones, categorías de aplicaciones, etc.), Google es mejor que Apple en aplicaciones (especialmente aplicaciones grandes). (Programa) tiene más control sobre la detectabilidad. ). En este punto, Google también está más dispuesto a desempeñar su papel en la búsqueda del control. Por ejemplo, Google Play Store incluye una poderosa agrupación de palabras clave y sugerencias programáticas para aplicaciones en la vista de aplicaciones/juegos, y un desplazamiento casi interminable, mientras que Apple trunca sus funciones de aplicaciones/juegos para admitir una experiencia más fácil de usar y el "-y" estilo de diseño.

3) Quizás lo más importante es que, a medida que el mayor presupuesto genera más navegación/retornos de navegación, el éxito de ASO sigue el camino de "gastar dinero para ganar dinero", lo que representa una proporción cada vez mayor de nuevas descargas y búsquedas.

4) El último punto puede involucrar todo el tema macroeconómico (¿Eric Seufert?), pero una de las razones por las que Google ve el éxito aquí puede deberse a su experimento en el rediseño de Play Store UX.

Para Apple y Google, con el tiempo, a medida que las dos empresas continúen optimizando su control de visibilidad (y su propia chequera), el porcentaje de descargas desde el navegador/navegador puede aumentar.

5. La tasa de conversión de Google Play Organic Explore es mucho más alta que la de la navegación de iOS App Store

El cuarto punto es el descubrimiento final. Este es el descubrimiento final del cuarto punto. Esto es que la tasa de conversión de los recursos de navegación de Google Play no es mucho más baja que la de la búsqueda de Google Play. De hecho, en algunos casos, descubrimos que Explore tiene una tasa de conversión más alta que la búsqueda. En el caso que hemos visto, la tasa de retención y el ARPU también parecen ser fuertes.

La conclusión que se extrae de este descubrimiento es que resulta que el algoritmo de descubrimiento de aplicaciones de Play Store de Google es el mismo que identifica la innovación original de Google: la búsqueda por palabra clave, que puede identificar a los usuarios que necesitan ciertas aplicaciones, o está cerca de ellas.

En vista de esto, las ventajas combinadas del descubrimiento de aplicaciones pagas de UAC y el descubrimiento de navegación de Google Play Store pueden eventualmente convertirse en el punto de inflexión para que la empresa se enfrente a otro oponente: Facebook. Aunque obligar a los anunciantes de aplicaciones a usar UAC es una gran suma de dinero para Google en muchos sentidos, les preocupa que Facebook haya logrado un gran éxito en atraer presupuestos de marketing móvil, pero esta es una acción preventiva y le da a Google más tiempo (y datos). ) para entrenarlo. Cuando la destreza de marketing móvil de Facebook despegue en otra "curva en S" con su implementación, similitud basada en valor y posicionamiento de campaña optimizado para eventos en la industria, el algoritmo despegará y mejorará.

El algoritmo de aprendizaje automático de Google tiene la ventaja única de aprender del descubrimiento orgánico y el descubrimiento pagado, que Facebook no tiene, y al imponer UAC a los anunciantes, la velocidad de aprendizaje del algoritmo de Google se ha duplicado y la velocidad de recuperación ha aumentado. Incluso superó a Facebook. Además, al capacitar a los usuarios en Play Store para que hagan clic en aplicaciones relevantes/sugeridas (es decir, "explorar"), Google ha ampliado la ubicación de UAC a más ubicaciones en Play Store (es decir, "explorar"), lo que aumenta el Bloqueo en Comportamiento impulsado por los ingresos.