Делаю ASO с помощью Алисы (YaChat 2)

Не так давно делала текстовое ASO с помощью Chat GPT.

На очереди отечественная YaGPT, который встроен в Алису. К тому же в начале сентября вышла новая улучшенная версия языковой модели Yandex GPT 2.

Делаю ASO с помощью Алисы (Обложка создана с помощью Midjourney)

Напомню, что Chat GPT отлично справился с оптимизацией Long Description, а вот на этапе сбора семантического ядра провалился. Проверим, на что способна Алиса. Для чистоты эксперимента возьмём всё то же гипотетическое фитнес-приложение и оптимизируем его для Google Play. Однако будем делать оптимизацию под RU-локаль, так как YaGPT больше адаптирована именно под русский язык. Собственно, так же как и ChatGPT обучался на англоязычных источниках и лучше пишет на английском.

Для начала спросим, знает ли вообще Алиса, что такое ASO?)

Отлично! Приступаем к оптимизации.

Стандартно, начинаем с подбора ключевых слов. И сразу что-то пошло не так 😐

Чтобы не огорчать Алису, перефразируем запрос:

Сразу задала длину запроса в 2-3 слова, иначе будут выдаваться высокочастотники или запросы с длинным хвостом и нулевым трафиком.

Проверим частотность подобранных запросов через ASO-сервис.

Первые 5 запросов вполне подходят для нашего приложения. Оставляем их для оптимизации. По остальным, как показывает Asmobile, трафика нет.

Вывод и как применять

Также как и ChatGPT, Алиса не имеет доступа к статистике по ключам, поэтому семантику подбирает больше по заданному смыслу, а не по популярности запросов.

Полученный список запросов можно использовать как отправную точку подбора семантического ядра.

Дальнейший алгоритм действий примерно такой:

• из списка Алисы оставляем ключи с трафиком;
• смотрим по ним подсказки — добавляем подходящие ключи;
• просматриваем выдачу по целевым запросам и выбираем несколько конкурентов из топ-5 для анализа;
• просматриваем семантику конкурентов, забираем подходящие ключи себе.

Напишем Title, используя подобранные запросы.

При оптимизации названия приложения в Google Play, ключевой запрос нужно полностью вписать в Title. Но Алиса может перефразировать указанные ключи, поэтому правило “точного вхождения” не соблюдается.

Напишем Short Description.

При составлении подзаголовков (short description) Алиса использует только один запрос, хотя в 80 символов можно легко вписать несколько ключей.

Выводы и как применять:

В написании Title и Short Description YaGPT2 проигрывает ChatGPT, так как настойчиво пытается перефразировать запросы, хотя наша цель — точное вхождение ключа.

Идеи Алисы можно использовать как вдохновение. Редактируем вариант Title и Short Description, добавляя целевые запросы, желательно с точным вхождением, и соблюдаем лимиты.

Алиса может писать тексты в определённом стиле, поэтому попробуем сделать описание в стиле фитнес-блогера.

Если Алиса останавливается, логически не завершив текст, кликаем “продолжи”.

Текст начинается с фразы “Привет, любители фитнеса… ”, что не совсем правильно для описания приложения. Но мы сами задали блогерский стиль, поэтому в этом вины Алисы нет.

Указанные ключи вписаны. Проверяем описание через Google Natural Language.

Напомню, что GNL показывает, как алгоритмы google видят описание приложения и использует полученную информацию в рекомендательной системе. Другими словами мы сможем повлиять на browse-трафик. Допустим, если google решил, что приложение относится к категории fitness, то он будет показывать ваше приложение в блоке “Похожие” у других фитнес-приложений, а также пользователям, которые ищут/устанавливают приложения с тренировками.

Текст Алисы соответствует нужной категории на 0,47. Конечно же с описанием нужно ещё работать, и уверена, что показатель сможем поднять.

Выводы и как использовать

На мой взгляд Алиса пишет более осмысленные тексты, чем ChatGPT, который выдаёт “водянистые” и обобщённые описания приложений. Однако не стоит давать Алисе нафантазировать лишнего, чёткого указывая функции приложения.

YaGPT 2 выдаёт каркас описания, асошник должен его оптимизировать:

• в первый и последний абзац вписываем основные целевые ключи;
• дублируем целевые ключи в тексте 2-3 раза, низкочастотники и околоцелевые достаточно использовать 1 раз;
• текст необходимо отформатировать: добавить абзацы, выделения, смайлики для акцентов.

Обязательно сканируем текст GNL — он должен соответствовать вашей категории. Как минимум, confidence должен быть самым высоким из списка определенных. Это поможет рекомендательным алгоритмам google показывать ваше приложение целевой аудитории.

Составим текстовки для скриншотов. На скрины нужно выводить основные УТП и преимущества приложения, на первые 3 видимых скрина самые основные.

Получилось хорошо, но текстовки нужно отредактировать: убрать лишнее, сократить формулировки. Допустим, вместо «Постоянная поддержка – пользователи получают советы от экспертов.” можно написать »Поддержка — получай советы от экспертов”

Так же Алиса накидала идеи для визуала:

Можно брать в работу.

Выводы и как использовать

Алису можно использовать для формулировки преимуществ для скриншотов. Здесь она может выполнить 80% работы.

А если есть проблемы с идеями для визуала, то Алиса поможет сгенерировать гипотезы.

• В составлении СЯ Алиса и ChatGPT схожи. Не имея доступа к статистике о популярности ключей, запросы подбираются по смыслу. Используем AI как стартовую точку в проработке семантики.
• С оптимизацией названия и подзаголовка лучше справляется ChatGPT. Алиса перефразирует указанные запросы и сложно от неё добиться вариантов с точным вхождением ключа.
• Описание лучше, на мой взгляд, написала Алиса. ChatGPT пишет водянистые тексты. YaGPT 2 используем для генерации текстов на русском, ChatGPT — на английском.

Искусственный интеллект в ближайшее время не захватит мир, а лишь упростит и ускорит нашу работу.

А ещё Алиса может шутить. Чувство юмора оценивать не мне, оно у всех разное)

Ещё больше статей про ASO в моём Дзене и Telegram.