Cómo utilizar la IA para impulsar tu ASO

La integración de la IA en la App Store Optimization (ASO) supone un cambio significativo, ya que introduce herramientas avanzadas para hacer que tu aplicación sea más descubrible y aumentar el engagement. 

En este blog, exploraremos cómo la IA está redefiniendo las prácticas tradicionales de ASO, desde la optimización de palabras clave hasta la comprensión de los patrones de comportamiento de los usuarios. Además de identificar las oportunidades que presenta la IA, también abordaremos los desafíos y los conceptos erróneos que la acompañan, ayudándote a prepararte tanto para las posibles recompensas como para las dificultades del uso de la IA en ASO.

El papel de la IA en ASO

La integración de la IA en ASO está transformando la forma en que los desarrolladores de aplicaciones y los marketers optimizan sus aplicaciones para mejorar la visibilidad y el engagement. Al automatizar y mejorar las tareas en varios aspectos del ASO, la IA está estableciendo un nuevo estándar de eficiencia y eficacia en las estrategias de marketing desde la aplicación. Veamos cómo:

1. Insights basados en datos

La IA ayuda a transformar los raw data en insights prácticos. Para ASO, esto significa analizar las métricas de rendimiento de todas las tiendas de aplicaciones para identificar lo que funciona y lo que no. Los algoritmos de IA pueden procesar rápidamente las variaciones en el engagement del usuario y el rendimiento de la aplicación, proporcionando un análisis granular que ayuda a afinar las estrategias de marketing. 

Estas son algunas de las formas clave en las que puedes utilizar la IA para obtener insights de marketing basados en datos en ASO:

• Análisis del rendimiento: La IA destaca en la identificación de métricas de rendimiento de aplicaciones, desde cifras de descargas y tasas de retención de usuarios hasta valoraciones y opiniones. Este análisis arroja luz sobre los puntos fuertes y débiles de una aplicación, orientando a los desarrolladores sobre dónde se necesitan mejoras.

• Insights sobre el engagement de los usuarios: Al evaluar cómo interactúan los usuarios con las aplicaciones, la IA identifica patrones que contribuyen a aumentar los niveles de engagement. 

• Optimización de metadatos: Las herramientas basadas en IA analizan la eficacia de los títulos, descripciones, palabras clave y elementos visuales de las aplicaciones, comparándolas con las aplicaciones de mayor rendimiento en categorías similares. 

• Análisis de la competencia: Los algoritmos de IA pueden supervisar el rendimiento de los competidores, ofreciendo una perspectiva clara de la dinámica del mercado. Entender qué hace que las aplicaciones de la competencia tengan éxito te ayudará a elaborar estrategias que aprovechen las lagunas del mercado o las tendencias emergentes.

2. Identificar palabras clave de alto valor

Gracias a la IA, los desarrolladores pueden identificar las palabras clave que pueden atraer más tráfico a la página de su aplicación. Las herramientas de IA analizan la frecuencia de búsqueda, la competitividad y la relevancia para sugerir palabras clave de gran valor. 

A la hora de investigar las palabras clave de las tiendas de aplicaciones, confiar en herramientas generales de IA puede no proporcionar los insights específicos que necesitas debido a su enfoque general. En este sentido, las herramientas avanzadas basadas en IA adquieren un valor incalculable, ya que proporcionan insights más precisos y eficaces a los desarrolladores.

Por ejemplo, puedes aprovechar la lista de palabras clave generada por la IA de AppTweak para iniciar tu análisis con palabras clave adaptadas a tu aplicación o juego, así como a las aplicaciones de la competencia. Con los clústeres de palabras clave generados por la IA (grupos de palabras clave que Apple o Google identifican como estrechamente relacionadas con su entrada) también puedes descubrir nuevas oportunidades de palabras clave que son potencialmente menos competitivas que sus palabras clave semilla.

3. Optimizar los esfuerzos de marketing de aplicaciones/juegos con IA

La integración en Google Play de funciones basadas en IA supone un avance significativo en las estrategias ASO para desarrolladores de juegos. Al mostrar preguntas frecuentes generadas por inteligencia artificial directamente en las listas de juegos, Google Play mejora el engagement del usuario y proporciona información crucial en resumen. Esto no sólo enriquece la experiencia del usuario, sino que también ayuda en la toma de decisiones y aumenta las tasas de descarga.

Además, la introducción por parte de Google de anuncios inmersivos en los juegos y ofertas exclusivas para los suscriptores de Play Pass y los miembros de Play Points demuestra una comprensión matizada de cómo se puede utilizar la IA para crear oportunidades de marketing dirigidas.

Cómo incorporar la IA en ASO: Ejemplos prácticos

Integrar la IA en el ASO tiene mucho sentido sobre el papel, pero ¿qué hay de los beneficios en el mundo real? 

Las herramientas de IA en el panorama ASO ya están haciendo olas tangibles, ofreciendo a desarrolladores y marketers un conjunto de funciones para mejorar sus estrategias. Veamos cómo.

1. Optimización de metadatos de texto con IA

Los métodos tradicionales de búsqueda de palabras clave no suelen dar en el clavo al no adaptarse a los intereses cambiantes de los usuarios ni identificar las tendencias emergentes. 

La IA es crucial para resolver la laguna existente en la búsqueda de palabras clave para desarrolladores de aplicaciones y marketers. Revoluciona la forma de crear metadatos de texto, como títulos de aplicaciones, descripciones y campos de palabras clave. Al proporcionar palabras clave relevantes y de alto rendimiento, la IA garantiza que las aplicaciones sean más visibles y se clasifiquen mejor en las búsquedas de la tienda de aplicaciones. 

Las sofisticadas herramientas de IA van más allá de las estándar como ChatGPT, permitiéndote optimizar los metadatos de tu aplicación y garantizar que cada pieza de contenido esté optimizada con precisión para lograr el máximo impacto. Por ejemplo, con la inteligencia artificial Atlas de AppTweak, no sólo es fácil identificar las palabras clave populares actuales, sino también predecir las tendencias futuras. Los creadores de contenidos y los marketers pueden así incorporar palabras clave que están a punto de ganar popularidad y garantizar que sus contenidos sigan siendo relevantes y muy visibles a lo largo del tiempo. 

Herramientas de IA como AppTweak pueden recomendar además la inclusión de determinadas palabras clave en títulos y meta descripciones, así como proporcionar información personalizada para adaptarse a las variaciones regionales y lingüísticas.

Aunque la IA puede ayudar a identificar e integrar palabras clave en los metadatos de tu aplicación para mejorar la visibilidad, recuerda el elemento humano. El título, la descripción y otros metadatos de tu aplicación no sólo deben incluir palabras clave relevantes, sino también atraer a los usuarios potenciales. 

2. La IA en la localización de tiendas de aplicaciones 

La IA está remodelando el panorama de la localización de las tiendas de aplicaciones, ofreciendo a desarrolladores y marketers soluciones innovadoras para mejorar la precisión, acelerar los procesos y garantizar el factor cultural. La integración de la IA en las estrategias de localización no sólo agiliza la adaptación de los contenidos a distintos idiomas, sino que también los adapta a los matices culturales específicos del público destinatario. 

La incursión de Google en la traducción asistida por IA es quizá el ejemplo más reconocible. Google Translate utiliza la tecnología de traducción automática neural (NMT) para proporcionar traducciones que no son sólo palabra por palabra, sino contextualmente precisas y culturalmente apropiadas. Esto representa un salto significativo con respecto a los métodos tradicionales de traducción, ya que garantiza que los contenidos web y las aplicaciones tengan eco entre los usuarios de todo el mundo manteniendo el significado y el tono deseados.

Localización de juegos para móviles con IA

Yendo más allá de la traducción escrita, algunos modelos de IA pueden generar un nuevo audio basado en el texto traducido e incluso optimizar los elementos visuales de los juegos para móviles para adaptarlos a los contextos culturales del público destinatario. Esto incluye modificar la apariencia de los personajes y los escenarios para que sean más relevantes desde el punto de vista cultural, lo que garantiza una experiencia inmersiva para los jugadores de distintas regiones.

Por ejemplo, los esfuerzos de localización del juego de RPG The Witcher 3: Wild Hunt hacen que el juego parezca originalmente desarrollado para varios mercados, en lugar de una mera adaptación. Los desarrolladores del juego utilizaron herramientas basadas en IA para adaptar la amplia narrativa y los diálogos del juego, garantizando la pertinencia cultural y la precisión lingüística en los distintos idiomas. Dado el género de rol de The Witcher 3, el trabajo de traducción, incluido el doblaje, fue muy amplio. 

Sin embargo, el papel de los traductores humanos, sobre todo los nativos, sigue siendo fundamental en la localización. A pesar de los avances de la IA, a veces no acierta con los matices culturales y puede ofrecer traducciones poco precisas. Estas imprecisiones ponen de manifiesto la necesidad de la intervención humana para garantizar que el contenido del juego no sólo sea preciso desde el punto de vista lingüístico, sino también culturalmente apropiado y con resonancia en el público destinatario. El objetivo es evitar interpretaciones erróneas o insensibilidades culturales que puedan afectar negativamente a la experiencia del usuario.

3. Utilizar la IA para perfeccionar las creatividades de las tiendas de aplicaciones

Más allá del texto, la IA también puede ayudar a optimizar los elementos visuales de tu anuncio en la tienda de aplicaciones. La IA revoluciona este proceso analizando rápidamente millones de imágenes o vídeos. Los clasifica por tendencias como el estado de ánimo, el color o los objetos, agilizando la fase de ideación. 

Esto no sólo acelera la creación de contenidos, sino que también infunde a tu estrategia con decisiones respaldadas por datos, garantizando que tu contenido esté más alineado con las preferencias de la audiencia e impulsando el engagement. Puede transformar radicalmente la forma en que los desarrolladores enfocan las creatividades de aplicaciones o juegos para maximizar el engagement de los usuarios y las tasas de conversión. 

• Crea iconos de aplicaciones con IA: Herramientas de IA como Midjourney simplifican la creación de iconos de aplicaciones. Al enviar indicaciones claras y específicas, puedes editar fácilmente los iconos actuales o iniciar nuevos diseños. Esto te ayudará a diseñar un icono de aplicación que no sólo llame la atención, sino que también se ajuste a la identidad de tu marca. 

• Analiza los elementos visuales: Los algoritmos de IA equipados con capacidades de reconocimiento de imágenes y vídeos pueden analizar el rendimiento de los elementos visuales en tiempo real, identificando patrones y tendencias que se correlacionan con el engagement del usuario. Por ejemplo, la IA puede deterctar qué colores, formas o temas de los iconos y capturas de pantalla de las aplicaciones tienen más probabilidades de captar la atención de los usuarios potenciales.  

• Automatiza las pruebas A/B: Otras herramientas de IA revolucionan la optimización creativa en la industria del juego. Por ejemplo, al automatizar las pruebas A/B, PressPlay permite a los desarrolladores de juegos, como Wildlife Studios, probar de forma eficaz diferentes opciones creativas para sus juegos. Esto significa que pueden averiguar rápidamente qué imágenes, vídeos o metadatos funcionan mejor para atraer a los usuarios. El uso de la IA para automatizar la creación, el despliegue y el análisis de estas pruebas ahorra mucho tiempo y esfuerzo, haciendo que el proceso esté mucho más basado en datos. 

• Personaliza la entrega de contenidos: La IA permite a los desarrolladores personalizar las creatividades que se muestran a los usuarios en función de sus preferencias, comportamiento e interacciones anteriores con la aplicación. Este nivel de personalización garantiza que los usuarios vean los elementos visuales más atractivos y relevantes para ellos, lo que aumenta la probabilidad de engagement y conversión. 

Por ejemplo, la popular aplicación de streaming Netflix utiliza la IA para personalizar las miniaturas que se muestran a los usuarios. Gracias a la IA, la aplicación analiza los hábitos de visualización individuales para determinar a qué tipo de imágenes es más probable que responda un usuario y, a continuación, ajusta las miniaturas de películas y series para que coincidan con estas preferencias. 

• Optimiza la jugabilidad y aumenta el engagement de los jugadores: El uso de la IA por parte de Rovio muestra cómo los desarrolladores de juegos pueden utilizar el aprendizaje automático para mejorar significativamente los elementos visuales y la mecánica de juego. La capacidad de la IA para analizar y optimizar las escenas de juego en tiempo real ofrece a los jugadores un resultado de alta resolución con detalles mejorados y texturas más suaves. Esto no sólo eleva la experiencia de juego, sino que la hace destacar en las competitivas tiendas de aplicaciones, atrayendo más descargas y aumentando las tasas de retención de usuarios.

Comprende las limitaciones

Aunque la IA generativa es una herramienta eficaz para la generación de contenidos, es importante reconocer sus límites, es decir, que se queda corta cuando se trata de captar la profundidad emocional y los matices culturales en los que destacan los creadores humanos. 

La creatividad consiste en conectar con la gente a nivel emocional. Si nos apoyamos demasiado en la IA, podríamos perder ese toque humano que hace que los contenidos resuenen entre el público. Para los desarrolladores y marketers de aplicaciones, es aconsejable utilizar la IA generativa para el brainstorming y el desarrollo de ideas iniciales. Sin embargo, la creación final del contenido debe integrar la visión humana para garantizar que resuene a un nivel más profundo, mejorando la satisfacción del cliente.

Extrae valor de las opiniones de los usuarios

La IA también puede impulsar tus esfuerzos de ASO extrayendo insights valiosos de las opiniones de los usuarios. Mediante el análisis de la frecuencia y la semántica de las palabras, la IA puede descubrir temas clave en las reseñas sin intervención humana. Esto ayuda a identificar y puntuar temas específicos encontrados en los comentarios de los usuarios, de modo que puedas supervisar sistemáticamente su evolución a lo largo del tiempo.

Comprende el análisis de sentimientos

El análisis del sentimiento aprovecha la IA para clasificar las opiniones de los usuarios en distintos sentimientos (positivo, neutro o negativo) e identifica además temas o problemas específicos mencionados en las reseñas. Esto proporciona una visión global de la satisfacción de los usuarios y de las áreas que requieren atención, lo que ayuda a orientar el desarrollo de productos y las estrategias de marketing.

Ante las dificultades que planteaba el enfoque amplio de ChatGPT para extraer información significativa de los comentarios de los usuarios, el equipo de ciencia de datos de AppTweak cambió a una estrategia más centrada. Adoptamos técnicas de aprendizaje automático no supervisado, con el objetivo de identificar temas clave y su relevancia dentro de las reseñas de los usuarios.

Este método nos permitió identificar patrones de palabras y significados en las reseñas de los usuarios. Pudimos encontrar temas específicos que surgen con frecuencia en los comentarios de los usuarios, lo que permite a los desarrolladores seguir la evolución de estos temas a lo largo del tiempo. 

Por ejemplo, Netflix. Después de que la plataforma de streaming eliminara la serie The Vampire Diaries de su biblioteca de contenidos, vimos un aumento visible de las reseñas de 1 y 2 estrellas en la App Store. Nuestro análisis destacó la frecuente mención de la supresión de la serie como factor predominante de insatisfacción de los usuarios.

Ahora, los desarrolladores pueden utilizar esta información para tomar medidas correctivas, ya sea reintroduciendo contenidos populares, ajustando las estrategias de contenidos o comunicándose de manera más efectiva con los usuarios sobre los cambios de contenidos.

En resumen

La colaboración de AI con ASO es más una asociación que una absorción. Se trata de combinar la potencia de la IA con la creatividad y la perspicacia del ser humano. De esta forma, conseguimos una estrategia ASO inteligente, eficiente y que realmente conecta con los usuarios.

El futuro de la IA en ASO no consiste sólo en hacer números, sino en conocer realmente lo que quieren los usuarios y crear experiencias que funcionen. Las aplicaciones y los juegos de éxito serán los que no sólo se descubran, sino que también satisfagan realmente las necesidades y los deseos de los usuarios.