키워드 최적화 핵심 기법: 애플리케이션과 게임의 발견성을 대폭 향상시키기

왜 키워드가 애플리케이션과 게임의 발견성의 핵심인가요?

고가치 키워드 선별 방법: 레드오션을 피하고 정밀 트래픽을 확보하기

1. 전문 도구를 활용해 키워드 풀을 발굴하다

• 전문 데이터 분석 도구는 앱 스토어 키워드 데이터를 정밀하게 포착하여 주관적 판단의 한계에서 벗어날 수 있으며, APPFAST를 통해 목표 제품별로 키워드를 필터링할 수 있습니다.

• 필터링 시 검색 지수, 인기도 등 정량적 지표를 설정하여 블루오션 키워드를 잡고, 트래픽은 많지만 경쟁이 낮은 잠재력 높은 키워드를 신속하게 발굴하여 초기 키워드 풀을 구축할 수 있습니다.

2. 세 가지 핵심 차원에서 키워드를 선별하다

• 키워드 풀을 발굴한 후, 관련성, 경쟁도, 전환 잠재력을 결합하여 무효 키워드를 제거하고 정밀 키워드를 유지합니다. 세 가지 차원이 선별의 핵심이며, 어느 하나라도 빠져서는 안 됩니다.
• 관련성은 기본이며, 키워드는 제품의 핵심 기능, 플레이 방식, 판매 포인트와 반드시 일치해야 합니다. 관련 없는 단어로 인해 사용자의 이탈률이 너무 높아져 알고리즘 가중치가 손상되는 것을 피해야 합니다.
• 경쟁도는 적당해야 하며, “game”이나 “노트”와 같은 범용 카테고리 대어를 피하고, 틈새 수요 키워드나 카테고리 세분화 키워드를 우선적으로 선택하여 경쟁을 줄이는 동시에 정밀한 의도를 가진 사용자에게 도달해야 합니다.
• 전환 잠재력을 중시하세요. 검색량이 낮은 일부 키워드는 전환 잠재력이 매우 뛰어나 유료 결제 의향이 있는 정밀한 사용자에게 직접 도달할 수 있어 일반적인 단어보다 마케팅 가치가 더 큽니다.

3. 제품 단계에 따라 키워드 선정 전략을 조정하다

• 새로 출시된 제품은 장미 키워드를 중심으로 하여 빠르게 순위를 얻고 초기 트래픽과 사용자 행동 데이터를 축적하기 쉽습니다.
• 일정한 기반이 있는 제품은 점진적으로 중간 인기 핵심 키워드를 배치하여 제품 노출량을 안정적으로 높입니다.
• 성숙한 제품은 인기 있는 대형 키워드를 소량 시도하고, 장미어 키워드와 조합하여 키워드 매트릭스를 형성해 트래픽을 전면적으로 커버할 수 있습니다.

키워드의 과학적 배치: 가중치 규칙을 활용하여 매칭 효율을 향상시키기

1. 제품 이름: 최고 가중치 위치, 핵심 키워드는 반드시 배치해야 함

• 제품 이름은 메타데이터에서 가장 높은 가중치를 가지는 위치로, 알고리즘이 우선적으로 매칭하는 필드입니다. “브랜드명+핵심 키워드” 형식을 사용하는 것이 좋으며, iOS는 30자 이내로, 구글은 50자 이내로 제한하는 것이 좋습니다.
• 브랜드 인지도를 보장하는 동시에 키워드 매칭도 향상시켜 사용자가 한눈에 제품의 핵심 가치를 볼 수 있게 하고, 동시에 핵심 키워드의 정밀한 배치를 실현합니다.

2. 부제목/간단한 설명: 키워드를 보완하여 제품의 판매 포인트를 강화합니다.

• 부제의 가중치는 제품 이름 다음으로 높으며, 보조 키워드를 보완하고 차별화된 판매 포인트를 부각시키기에 가장 적합한 위치로, 키워드를 무리하게 쌓을 필요는 없습니다.
• 핵심 기능, 사용자 고충 및 키워드를 한 문장으로 결합하여 전환을 최우선으로 하고 가중치를 보조로 삼아 노출에서 클릭으로의 효과적인 전환을 실현합니다.

3. 키워드란: 문자 제한을 최대한 활용하여 커버 범위를 확대하십시오.

• iOS 시스템의 키워드란에는 100자라는 엄격한 제한이 있으며, 영문 반각 쉼표로 구분하고 띄어쓰기를 하지 않는 것이 키워드 노출을 확대하는 데 중요한 위치입니다.
• 레이아웃 시 반복되는 제품 이름과 부제목 단어를 피하고, 미처 포괄되지 않은 롱테일 키워드와 세분화된 카테고리 단어를 우선적으로 입력하십시오. 동시에 경쟁사 상표 단어를 남용하지 않아 심사 거절을 방지하세요.
• 구글 시스템에는 별도의 키워드란이 없으므로 간단한 설명과 상세 설명에 자연스럽게 키워드를 포함시켜 동등한 커버리지 효과를 달성할 수 있습니다.

4. 앱 설명: 키워드를 자연스럽게 통합하여 다운로드 전환을 촉진합니다.

• 앱 설명은 사용자의 다운로드 결정에 직접적인 영향을 미치며, 앱 스토어에 바로 표시되는 처음 두 줄의 내용은 특히 신경 써서 다듬어야 합니다.
• 처음에는 한 문장으로 제품의 핵심 가치를 명확히 밝혀 사용자의 고충을 정면으로 겨냥하고, 이후에는 기능, 플레이 방식, 장점을 단락별로 나열하며 키워드를 자연스럽게 녹여냅니다. 기술 용어와 어색한 키워드 남발은 피합니다.

키워드 최적화와 메타데이터의 협업: 발견 가능성을 다운로드 수로 전환하기

1. 시각 소재 최적화의 핵심 요점

• 아이콘은 간결하고 명확하며 색상 대비가 뚜렷해야 하며, 제품의 핵심 기능이나 게임의 핵심 스타일을 부각시켜야 합니다. 직관적인 기호와 색상을 통해 제품 속성을 전달하여 사용자 인식도를 높입니다. 개인화에 초점을 맞추고 싶다면, 예를 들어 화물차 그래픽을 아이콘으로 사용한 Huolala, 봉투를 아이콘으로 한 QQ 메일, 두 개의 채팅 말풍선을 아이콘으로 한 위챗, 음악 문자를 아이콘으로 한 틱톡과 같이 이미지화하는 방안을 고려해 볼 수 있습니다.

• 첫 두 개의 스크린샷은 반드시 사용자의 고충을 정확히 파악하고, 핵심 기능과 플레이 방식을 보여줘야 합니다. 여기에 간단한 문구를 추가해 제품의 핵심 가치를 빠르게 이해할 수 있도록 해야 합니다.
• 15~30초 분량의 미리보기 동영상을 제작하여 작업 과정과 핵심 장점을 빠르게 시연하고, 동영상 말미에 “지금 다운로드”와 같은 행동 유도 문구를 추가하여 사용자의 전환을 유도하세요.

2. A/B 테스트를 통해 메타데이터 전환 효과를 최적화합니다.

• 앱 스토어의 A/B 테스트 기능을 활용해 다양한 아이콘, 스크린샷, 설명 버전의 전환 효과를 비교하고, 사용자 행동 데이터를 근거로 최적의 메타데이터 방안을 선정합니다.
• 게임 앱은 “캐릭터 표시”와 “플레이 방법 시연”의 서로 다른 스크린샷이 전환에 미치는 효과를 테스트할 수 있습니다. 도구 앱은 서로 다른 문안 설명이 클릭 수에 미치는 영향을 테스트하여 메타데이터 최적화를 보다 타겟화할 수 있습니다.

키워드의 지속적인 최적화: 동적으로 조정하여 경쟁력을 유지합니다

1. 키워드 순위와 데이터를 실시간으로 모니터링하기

• ASO 도구를 활용하여 핵심 키워드의 순위, 검색량, 클릭 수, 다운로드 수 등의 데이터를 실시간으로 모니터링하면, 데이터가 최적화 조정의 핵심 근거가 됩니다.
• 순위가 상승하고 전환 효과가 좋은 키워드는 배치를 강화하고, 순위가 하락하고 검색량이 감소하는 비효율적인 키워드는 적시에 교체하며, 검색량이 빠르게 증가하는 트렌드 키워드는 신속하게 배치하여 트래픽 선점을 노립니다.

2. 제품 업데이트와 시장 동향을 결합하여 키워드를 조정합니다.

• 제품 버전이 업데이트되거나 새로운 기능이 추가되거나, 게임에 새로운 플레이 방식이나 이벤트가 출시될 때에는 관련 키워드를 적시에 보완하여 제품의 최신 판매 포인트에 부합하도록 하세요.
• 축제 시점을 고려해 특화된 키워드를 배치하고, 축제 인기를 활용하여 노출과 전환을 높입니다.
• 업계 시장 트렌드를 면밀히 주시하고, 카테고리 인기 키워드를 적시에 따라잡으며, 사용자의 최신 검색 수요에 부합하여 업계 트래픽 배당을 포착합니다.

3. 경쟁 제품의 키워드 전략을 분석하여 자체 레이아웃을 최적화합니다.

• 경쟁 제품의 키워드 배치와 순위 변화를 지속적으로 주시하고, 핵심 키워드와 전환율이 높은 키워드의 선택 논리를 분석하여 자체 최적화에 참고합니다.
• 경쟁 제품이 특정 장미 키워드에서 높은 순위를 차지한 경우, 해당 키워드 데이터를 연구하고 자사 제품에 맞게 조정하여 적시에 배치하십시오.
• 경쟁 제품의 교훈을 받아들여, 경쟁 제품이 키워드를 무분별하게 쌓는 등의 행위로 인해 순위가 하락했다면 이를 타산지석으로 삼아 같은 유형의 문제를 피해야 합니다.

키워드 최적화의 흔한 오류를 피하기

1. 키워드 쌓기를 피하세요.

• 커버리지를 높이기 위해 메타데이터의 여러 위치에 동일한 키워드를 반복적으로 쌓아 올리면 콘텐츠의 가독성이 크게 떨어지고, 알고리즘에서 과도한 최적화로 판단하여 제품 순위에 직접적인 영향을 미칠 수 있습니다.

2. 현지화 최적화를 무시하다

• 해외 진출 애플리케이션과 게임이 지역별 언어 습관과 검색 선호도에 맞게 키워드를 최적화하지 않아, 키워드가 현지 사용자의 검색 습관과 일치하지 않아 효과적인 노출을 얻지 못하고 있습니다.

3. 도구 데이터에 과도하게 의존하기

• 도구 데이터를 기준으로만 선별하고, 제품의 실제 상황과 목표 사용자 요구를 무시한 채 제품과 관련 없지만 데이터 성과가 뛰어난 키워드를 선택하여 트래픽의 정확도가 낮고 전환이 좋지 않습니다.

4. 순위에만 집중하고 전환에는 신경 쓰지 않음

• 키워드 순위 상승만을 무작정 추구하고 제품 경험과 메타데이터 전환 최적화를 소홀히 하면, 높은 노출을 얻더라도 다운로드로 이어지지 않으며, 결국 사용자 행동 데이터가 좋지 않아 순위가 하락하게 됩니다.

요약