Мы узнали много нового о шаблонах рекомендаций приложений в App Store и Google Play — и теперь нам не терпится поделиться ими с вами! Как алгоритмы магазина рекомендуют приложения? Какие факторы имеют решающее значение? Может ли перекрытие пользовательской базы повлиять на рекомендации приложений? Спойлер: да, может. Не стесняйтесь читать эту статью для более подробной информации.
Похожие приложения как источник трафика
Похожие приложения — это блок с выбором приложений из магазина, который находится внизу страницы приложения. Это один из источников трафика для Explore/Browse каналов
Магазины приложений активно продвигают свои рекламные инструменты (такие как Google Ads или Search Ads) и варианты размещения приложений (например, топы, подборки или статьи). Продвижение приложений на основе поискового трафика оказывается более затратным, что требует большого инвестиции в платные инструменты. Поэтому возможность получить немного трафика с рекомендаций приложений бесплатно может быть весьма заманчивой.
Как отбираются похожие приложения?
Алгоритмы могут оценивать по категориям, текстовым метаданным, стабильности приложения, тегам, среднему рейтингу, видео, если таковые имеются, и графическим метаданным. Гипотеза является последним фактором. Многие говорят, что алгоритмы ориентированы на графику. Но прямых доказательств этому нет. Есть несколько экспериментов, показывающих, что алгоритмы Google Play могут читать текст в иконках и скриншотах. Даже если это правда, неясно, в какой степени это может повлиять на рекомендации приложений.
В App Store рекомендации приложений отображаются в разделе «Вам может понравиться». Теперь внимание — вот озарение! App Store может рекомендовать приложения с перекрывающейся пользовательской базой.
App Store рекомендует приложения с дублированием пользователей?
Это новость точно. И вот как мы пришли к этому открытию: один из наших проектов, агентство Pushapp, уже много лет занимается продвижением приложений, в том числе с использованием мотивированного трафика. Мы одновременно продвигали два разных приложения. Через несколько месяцев они стали появляться в рекомендациях наших приложений. Приложения никак не были связаны, так как категории и темы были разными. Что ж, перекрытие пользователей было именно тем. Одна и та же пользовательская база установила оба приложения, и алгоритмы App Store стали нам их предлагать. У нас есть и другие случаи, когда этот шаблон работал. Приложения были небольшими, и у них вряд ли могло быть что-то общее, кроме мотивированной пользовательской базы.
Какие факторы наиболее значимы для алгоритмов?
Хорошо, вы хотите больше трафика из рекомендаций приложений. Как ты доехал? Чтобы понять, какие факторы наиболее значимы, мы провели небольшое исследование.
- Соединенные Штаты;
- 2 магазина;
- 89 категорий (кроме детских);
- 17 957 бесплатных игр;
- 35 572 бесплатных приложения.
Мы проанализировали 500 популярных приложений в каждой категории. В центре внимания исследования были 1-15 лучших рекомендуемых приложений. Более низкие позиции вряд ли будут значительным источником трафика.
Данные ниже — это сравнение приложений, рекомендованных магазином, с теми, на чьей странице они появились. Давайте сначала посмотрим на приложения, затем на игры.
Приложения в App Store
- Категория одинакова для 88,9% приложений.
- В 73,8% случаев количество оценок выше.
- В 59,9% случаев средний рейтинг выше.
- В 71,6% случаев показатель ASO выше.
- В 86,2% случаев в приложениях есть или нет видео.
- Перекрытие ключевых слов составляет 11,4%.
Приложения в Google Play
- Категория одинакова для 38,9% приложений.
- В 82,2% случаев количество установок выше.
- В 86,4% случаев количество оценок выше.
- В 71,1% случаев средний рейтинг выше.
- В 86,3% случаев показатель ASO выше.
- В 68,6% случаев в приложениях есть или нет видео.
- Перекрытие ключевых слов составляет 19,2%.
Мы провели это исследование в рамках разработки нашего нового Производительность». Это может помочь вам узнать, насколько эффективно вы и ваши конкуренты получаете органический трафик в разных странах.
Игры в App Store
- Категория одинакова для 22,9% приложений.
- В 73,4% случаев количество оценок выше.
- В 59,3% случаев средний рейтинг выше.
- В 73,2% случаев показатель ASO выше.
- В 56,5% случаев в приложениях есть или нет видео.
- Перекрытие ключевых слов составляет 9,8%.
Игры в Google Play
- Категория одинакова для 41,5% приложений.
- В 70,1% случаев количество установок выше.
- В 79,3% случаев количество оценок выше.
- В 65,8% случаев средний рейтинг выше.
- В 76,6% случаев показатель ASO выше.
- В 55,4% случаев в приложениях есть или нет видео.
- Перекрытие ключевых слов составляет 15,3%.
PS
Данные игр и приложений отличаются от магазина к магазину. Важно отметить, что значения являются средними. Они могут различаться в зависимости от категории. На подходе более подробное исследование. Следите за обновлениями!