如何使用 AI 提升 ASO

AI 在 App Store 优化（ASO）中的对接标志着一个重大变化，引入了高级工具，使您的应用程序更容易被发现并提高参与度。 

在这篇博客中，我们将探讨 AI 如何重新定义传统的 ASO 实践，从关键字优化到了解用户行为模式。除了识别 AI 带来的机会外，我们还将解决随之而来的挑战和误解，帮助您为在 ASO 中使用 AI 的潜在回报和陷阱做好准备。

AI 在 ASO 中的作用

将 AI 集成到 ASO 中正在改变应用程序开发人员和营销人员优化其应用程序以提高可见性和参与度的方式。通过 自动化 和 改进 ASO 各个方面的任务，AI 正在为应用内营销策略的效率和有效性设定新标准。让我们来看看如何：

1.提供数据驱动的见解

AI 有助于将原始数据转化为可操作的见解。对于 ASO 来说，这意味着分析来自整个应用商店的性能指标，以确定哪些有效，哪些无效。AI 算法可以快速处理用户参与度和应用性能的变化，提供有助于微调营销策略的精细分析。 

以下是您可以使用 AI 在 ASO 中获得数据驱动的营销见解的一些关键方法：

• 性能分析：AI 擅长识别应用性能指标，从下载数据和用户 留存率 到评分和评论情绪。此分析揭示了应用程序的优势和劣势，指导开发人员在哪些方面需要改进。

• 用户参与度洞察：通过评估用户与应用的交互方式，AI 可以识别有助于提高参与度的模式。 

• 元数据优化：AI 驱动的工具可分析应用标题、描述、关键字和视觉效果的有效性，并将它们与类似类别中表现最佳的应用进行比较。 

• 竞争分析：人工智能算法可以监控竞争对手的表现，为市场动态提供清晰的视角。了解竞争应用成功的原因有助于您制定战略，以利用市场差距或利用新兴趋势。

2.识别高价值关键字

使用 AI，开发人员可以确定 哪些关键字可能会为他们的应用页面带来最多的流量 。人工智能工具分析搜索频率、竞争力和相关性，以推荐 高价值的关键字。 

在进行应用商店关键词研究时，依赖通用的人工智能工具可能无法提供您需要的特定见解，因为它们的重点很广。先进的人工智能工具 在这里变得非常宝贵，为开发人员提供了更准确、更有效的见解。

例如，您可以利用 AppTweak 的 AI 生成的关键字列表 ，使用为您的应用或游戏以及竞争对手应用量身定制的关键字来快速启动分析。借助 AI 生成 的关键字集群 （Apple 或 Google 确定的与您的输入密切相关的关键字组），您还可以发现可能比种子关键字更具竞争力的新关键字机会。

3.利用 AI 优化应用/游戏营销工作

Google Play 对 AI 驱动功能的集成 标志着游戏开发者 ASO 策略的重大进步。通过直接在游戏列表中显示 AI 生成的常见问题解答 ，Google Play 可以提高用户参与度，并一目了然地提供关键信息。这不仅丰富了用户体验，还有助于决策并提高下载率。

此外，Google 为 Play Pass 订阅者和 Play Points 会员推出身临其境的游戏内广告和独家优惠，展示了对如何使用 AI 创造有针对性的营销机会的细致入微的理解。

如何在 ASO 中整合 AI：实例

将 AI 集成到 ASO 中在纸面上很有意义——但现实世界的好处呢？ 

ASO 领域的 AI 工具已经掀起了切实的波澜，为开发人员和营销人员提供了一套功能来增强他们的战略。让我们来探讨一下如何。

1.使用 AI 优化文本元数据

传统的关键词研究方法往往无法适应不断变化的用户兴趣或识别新兴趋势。 

人工智能对于解决应用程序开发人员和营销人员在关键字研究方面的差距至关重要。它彻底改变了文本元数据（如应用标题、描述和关键字字段）的创建方式。通过提供相关且高性能的关键字，AI 可确保应用在应用商店搜索中更加可见并排名更高。 

复杂的 AI 工具超越了 ChatGPT 等标准工具，使您能够优化您的应用程序元数据，并确保每条内容都经过精确优化，以产生最大影响。例如，借助 AppTweak 自主研发的 Atlas AI，不仅可以轻松 识别当前流行的关键字 ，还可以 预测未来的趋势。然后，内容创建者和营销人员可以合并有望获得受欢迎的关键字，并确保他们的内容随着时间的推移保持 相关性 和 高度可见 度。 

AppTweak 等 AI 工具可以进一步推荐在标题和元描述中包含某些关键字，并提供量身定制的见解以适应地区和语言差异。

虽然 AI 可以帮助识别关键字并将其集成到应用的元数据中，以提高可见性，但 请记住人为因素。应用的标题、描述和其他元数据不仅应包含相关关键字，还应 吸引和吸引潜在用户。 

2.应用商店中的 AI 本地化 

AI 正在重塑应用商店本地化的格局，为开发者和营销人员提供创新的解决方案，以提高准确性、加快流程并确保文化相关性。将人工智能整合到本地化策略中，不仅可以简化不同语言的内容改编，还可以定制这些内容以满足目标受众的特定文化细微差别。 

谷歌进军人工智能翻译领域可能是最知名的例子。谷歌翻译使用神经机器翻译 （NMT） 技术提供翻译，这些翻译不仅逐字逐句，而且在上下文中准确且符合文化。这代表了传统翻译方法的重大飞跃，通过保持预期的含义和语气，确保 Web 内容和应用程序与全球用户产生共鸣。

使用 AI 实现手机游戏本地化

除了书面翻译之外，一些人工智能模型还可以根据翻译后的文本 生成新的音频 ，甚至可以 优化手机游戏中的视觉元素 ，以符合目标受众 的文化背景 。这包括修改角色和场景的外观，使其更具文化相关性，确保来自不同地区的玩家获得身临其境的体验。

例如，RPG 游戏《巫师 3》的本地化工作：Wild Hun让 游戏感觉最初是为各种市场开发的，而不仅仅是改编的。游戏开发人员使用 AI 驱动的工具来 调整游戏的大量叙事和对话，确保不同语言 的文化相关性 和 语言准确性 。鉴于 《巫师 3》的角色扮演类型，包括画外音在内的翻译工作范围非常广泛。 

然而， 人工译员，尤其是母语译员， 在本地化中的作用仍然至关重要。尽管人工智能取得了进步，但它有时会在文化细微差别上失之交臂，并且可能提供不精确的翻译。这些不准确之处凸显了 人工干预 的必要性，以确保游戏内容不仅在语言上准确，而且在文化上也适合并与目标受众产生共鸣。目标是 避免任何 可能对用户体验产生负面影响的误解或 文化不敏感 。

3.使用 AI 优化应用商店广告素材

除了文本之外， AI 还可以帮助优化 应用商店列表的视觉元素。人工智能 通过 快速分析数百万张图像或视频，彻底改变了这一过程。它按情绪、颜色或物体等趋势对它们进行分类，从而简化了构思阶段。 

这不仅加快了内容创建速度，而且还为您的战略注入 了数据支持的决策，确保您的内容更符合受众的偏好并提高参与度。它可以从根本上改变开发者处理应用或游戏创意的方式，以最大限度地提高用户参与度和 转化率。 

• 使用 AI 创建应用图标：Midjourney 等 AI 工具简化了应用程序图标的创建。通过提交清晰、具体的提示，您可以轻松编辑当前图标或开始新设计。这有助于您设计一个不仅吸引眼球而且与您的品牌标识紧密匹配的应用程序图标。 

• 分析视觉元素：配备图像和视频识别功能的人工智能算法可以实时分析视觉元素的性能，识别与用户参与度相关的模式和趋势。例如，人工智能可以辨别应用程序图标和屏幕截图中的哪些颜色、形状或主题更有可能引起潜在用户的注意。  

• 自动执行 A/B 测试：其他 AI 工具彻底改变了游戏行业的 创意优化 。例如，通过自动化 A/B 测试，PressPlay 允许游戏开发商（如 Wildlife Studios）有效地测试其游戏的不同创意选项。这意味着他们可以快速找出哪些图像、视频或元数据最能吸引用户。使用 AI 自动创建、部署和分析这些测试可以节省大量时间和精力，使该过程更加数据驱动。 

• 个性化内容交付：AI 使开发人员能够根据用户的偏好、行为以及之前与应用的互动来个性化向用户显示的广告素材。这种个性化水平可确保 用户看到最具吸引力 和与他们相关的视觉效果，从而增加参与度和转化的可能性。 

例如，流行的流媒体应用程序 Netflix 使用 AI 来个性化显示给用户的缩略图 。该应用程序使用 AI 分析个人观看习惯 ，以确定 用户最有可能响应哪种类型的图像，然后调整电影和连续剧的缩略图以匹配这些偏好。 

• 优化游戏玩法，提高玩家参与度：Rovio 对 AI 的使用展示了游戏开发人员如何使用机器学习来显著改善视觉元素和游戏机制。AI 实时分析和优化游戏场景的能力为玩家提供了高分辨率输出，并具有更好的细节和更流畅的纹理。这不仅提升了游戏体验，而且使其在竞争激烈的应用商店中脱颖而出，吸引了更多的下载量并提高了用户留存率。

了解限制

虽然生成式人工智能是内容生成的有效工具，但重要的是要认识到它的局限性——即，在捕捉人类创作者擅长的情感深度和文化细微差别方面，它存在不足。 

创造力就是在情感层面上与人建立联系。如果我们过分依赖人工智能，我们可能会失去使内容与受众产生共鸣的人情味。对于应用程序开发人员和营销人员来说，使用生成式 AI 进行头脑风暴和开发初始想法是明智的。然而，最终的内容创作应该整合人类的洞察力，以确保它在更深层次上产生共鸣，提高客户满意度。

从用户评论中提取价值

AI 还可以通过从用户评论中提取有价值的见解来促进您的 ASO 工作。通过对 词频 和 语义的分析， 人工智能可以在没有人为干预的情况下发现评论中的关键主题。这有助于识别和评分用户反馈中发现的特定主题，以便您可以系统地监控它们随时间推移的演变。

了解情绪分析

情感分析利用人工智能将用户反馈分类为不同的情绪——积极、中立或消极——并进一步识别评论中提到的特定主题或问题。这提供了用户满意度和需要注意的领域的全面概述，有助于指导产品开发和营销策略。

面对 ChatGPT 从用户反馈中提取有意义的见解的广泛方法的挑战，AppTweak 的数据科学团队转向了更有针对性的策略。我们采用了 无监督机器学习技术，旨在识别关键主题及其在用户评论中的相关性。

这种方法使我们能够识别用户评论中的单词模式和含义。我们能够找到用户反馈中经常出现的特定主题，使开发人员能够跟踪这些主题如何随时间变化。 

以Netflix为例。在流媒体平台从其内容库中删除 《吸血鬼日记 》系列后，我们看到 App Store 上的 1 星和 2 星评论明显增加。我们的分析强调，经常提到该系列的删除是导致用户不满的主要因素。

开发人员现在可以利用这些见解来采取纠正措施，无论是重新引入热门内容、调整内容策略，还是更有效地与用户就内容更改进行沟通。

要点总结

AI 与 ASO 合作更像是一种伙伴关系，而不是收购。这是关于将人工智能的力量与人类的创造力和洞察力相结合。通过这种方式，我们获得了一个智能、高效且真正与用户建立联系的 ASO 策略。

人工智能在 ASO 中的未来不仅仅是处理数字——而是真正了解用户想要什么并创造符合目标的体验。成功的应用程序和游戏不仅能被发现，而且能真正满足用户的需求和愿望。