Là quá trình nâng cao khả năng hiển thị của ứng dụng trên các kho tải như CH Play (Google) hay iTunes, ASO (App Store Optimization) được coi là phương pháp gia tăng lượt tải tự nhiên hiệu quả nhất, tỉ lệ gỡ cài đặt thấp nhất, và tạo ra LTV gần như cao nhất.
Nhằm nâng cao mức độ hiển thị, đồng thời gia tăng tỉ lệ chuyển đổi thông qua quá trình tìm kiếm (search) của người dùng, các mobile marketer cần tập trung vào các yếu tố, bao gồm: tên (tiêu đề), tiêu đề phụ (subtitle – trên Apple Store)/mô tả ngắn (trên CH Play), hệ thống các từ khóa, metadata (mô tả ứng dụng, tên nhà phát hành, nhà phát triển, APK; cùng các yếu tố phụ như icon, screenshots (chụp màn hình), video mô tả, app size (độ lớn của app), feature,…
Nằm trong chuỗi bài về ASO, bài viết này sẽ tập trung vào các yếu tố liên quan từ khóa (keyword), làm thế nào để tìm được keyword thích hợp, làm sao để tận dụng được các từ khóa của các đối thủ tiếng tăm, những lỗi nào nên tránh trong quá trình tối ưu từ khóa,…
1. Mức độ phù hợp và tính liên quan của từ khóa cho mục tiêu ASO (App Store Optimization)
Thông thường, các kho tải của Apple và Google trả về kết quả tìm kiếm thông qua các metadata mà ứng dụng cung cấp. Ví dụ, với ứng dụng chỉnh sửa ảnh (photo editor), 2 từ khóa “photo” và “editor” cần nằm trong metadata của ứng dụng.
Thuật toán tiếp tục xét duyệt “tính liên quan” của ứng dụng tương ứng với các từ khóa, bao gồm cả vị trí địa lý, ngôn ngữ của các từ khóa cung cấp, dựa trên một số quy luật nhất định như mức độ nhận diện của metadata, số ký tự sử dụng trong trên các thành phần của metadata là bao nhiêu (ví dụ: tiêu đề cho phép 30 ký tự), tần suất sử dụng các từ khóa (đối với kho tải của Google).
Đánh giá mức độ phù hợp và tính liên quan của từ khóa trên Google:
Hiện nay, thuật toán của Google đã tích hợp machine learning (máy học) cho phép ghi nhớ một số mô hình nhất định. Việc này giúp loại bỏ các yếu tố không phù hợp và củng cố mức độ “phù hợp” của từ khóa được tìm kiếm trong metadata (VD: các từ đồng nghĩa, đồng ngữ cảnh, lỗi sai chính tả,…).
Các machine learning có khả năng nhận diện các từ khóa giống nhau, tự động “đoán” mục đích của các nhà phát triển, các mobile marketer khi sử dụng các từ khóa này. Ví dụ, trong metadata của bạn không xuất hiện từ khóa A, nhưng lại có từ khóa A1 được machine learning nhận diện là có mối tương đồng với A, thứ tự xuất hiện ứng dụng của bạn trên kho tải sẽ thay đổi, chịu sự ảnh hưởng từ khóa A này.
Đánh giá mức độ phù hợp và tính liên quan của từ khóa trên kho tải của Apple:
Trường hợp của Apple thì đơn giản hơn. Apple App Store đưa ra các từ khóa mà ứng dụng được sử dụng, mà không cần xuất hiện trong siêu dữ liệu:
- Các từ cụ thể: app, apps, iphone, ipad, free (miễn phí). Ví du: Spotify Music Free
- Các mạo từ, giới từ, các từ liên kết trong Tiếng Anh: a, an, the, for, by, and. Ví dụ: Spotify for Music
- Các từ liên quan đến thể loại ứng dụng (app category): productivity, entertainment, business,…
2. Phương pháp nghiên cứu từ khóa (keyword) phù hợp
Nghiên cứu từ khóa là bước đầu tiên trong quá trình tối ưu từ khóa trong ASO. Quy trình tối ưu ASO sẽ được blog lý giải trong những bài viết khác.
Các nhà phát triển, những người làm mobile marketing có thể tìm ra từ khóa phù hợp bằng các phương pháp sau:
(1) Nghiên cứu từ khóa của đối thủ:
Cụ thể làm tham khảo tên ứng dụng (title) và tên đi kèm (subtitle). Ví dụ:
Trên Google Play, rất dễ để biết chi tiết metadata của đối thủ. Tuy nhiên, với Apple Store thì khó hơn. Itunes Connect cho phép che đi 100 ký tự, khiến việc nghiên cứu keywords khó hơn, đồng thời cần nhiều hỗ trợ hơn của các công cụ ASO.
“Kinh tế” hơn, tiết kiệm hơn, các mobile marketer có thể tham khảo:
(2) Auto-Fill – phương pháp “thô sơ” nhưng hiệu quả:
(3) Các công cụ nghiên cứu từ khóa, hỗ trợ ASO quen thuộc:
appkeywords.net
appkeywords.io
Google Keyword Planner Tools
Onelook.com
WordGrabBag.com
___
Các thủ thuật, kinh nghiệm về ASO (App Store Optimization) sẽ được blog tiếp tục cập nhật trong nhiều bài viết tiếp theo.