Как продвигать мобильные приложения в App Store и Google Play с помощью ИИ

Уже сегодня разработчики мобильных приложений могут пользоваться возможностями искусственного интеллекта для того, чтобы улучшить рейтинг своих детищ и повысить конверсии в магазинах приложений, что в конечном счете приведет к увеличению количества загрузок и, соответственно, доходов.

В этой статье будут рассмотрены разные способы, при помощи которых ИИ может улучшить показатели ASO (App Store Optimization или оптимизация страницы мобильного приложения), UA (User Acquisition или количество привлеченных пользователей), а также даны рекомендации, как маркетологи могут использовать искусственный интеллект в своей работе.

Роль ИИ в маркетинге мобильных приложений

За последние годы рынок мобильного маркетинга вырос в несколько раз, а общее количество мобильных приложений в AppStore и Google Play почти достигло 4,9 млн. При этом на приложения приходится примерно 88% всего времени мобильных пользователей. В связи с этим эксперты сферы мобайла стали изучать более эффективные стратегии, включая использование ИИ для маркетинга.

Но что конкретно может искусственный интеллект в отношении мобильного маркетинга?

• Повысить показатель CVR (Conversion Rate или процент людей, совершивших желаемое действие после просмотра мобильной рекламы или целевой страницы).

• Ускорить и улучшить поиск и сбор ключевых слов и оптимизацию для ASO.

• Улучшить процесс привлечения новых пользователей.

• Усовершенствовать монетизацию приложений и вывести процесс покупок на новый уровень.

• Повысить удержание пользователей и уменьшить отток благодаря улучшению пользовательского опыта.

5 способов продвижения приложений в App Store и Google Play с помощью искусственного интеллекта

На самом деле, возможности ИИ в мобильном маркетинге весьма обширны, а ведь нейросети и инструменты на основе ИИ получили серьезное развитие совсем недавно. Мы выделили 5 самых действенных способов использования искусственного интеллекта в продвижении мобильных приложений.

Повышаем CVR с помощью ИИ-алгоритма для генерации креативов

Визуальные элементы — важнейший аспект, напрямую влияющий на количество посещений и загрузок вашего мобильного приложения. Поэтому дизайнерам приходится создавать внушительную коллекцию скриншотов, иконок для страниц прил и баннеров для рекламных кампаний.

Сегодня нейросети способны генерировать бесконечное множество изображений для значков приложений, скриншотов и других различных элементов.

Для этих целей отлично подойдут такие инструменты, как Runway или Canva AI Image Generator. Использование этих нейросетей существенно облегчит жизнь команде дизайнеров и позволит протестировать различные маркетинговые гипотезы.

Решения для создания баннеров на базе искусственного интеллекта также могут помочь мобильным рекламодателям повысить качество рекламы, что, опять же, улучшит пользовательский опыт. Сегодня нейросети способны не только создавать шикарные промо для РК, но и проводить анализ поведения целевой аудитории, сопоставляя рекламу с ее предпочтениями.

Специально для генерации рекламных баннеров различных размеров и форматов на основе данных и предпочтений аудитории были разработаны такие ИИ-инструменты, как Adext AI и Bannerwise. С помощью этих нейросетей процесс создания баннерных изображений становится максимально автоматизированным — пользователь «скармливает» искусственному интеллекту свои креативы и критерии таргетинга, а нейросеть на их основе выдает оптимизированные рекламные баннеры.

Но это еще не все — ИИ также способен предоставлять пользователю персонализированные рекомендации на основе их его предпочтений. А инструменты так называемой прогнозной аналитики могут помочь разработчикам приложений и мобильным маркетологам предсказывать поведение аудитории.

Таким образом, использование искусственного интеллекта может существенно сэкономить траты на услуги дизайнеров за счет автоматизации повторяющихся задач и оптимизации рабочих процессов.

Ускоряем сбор ключевых слов для ASO

Один из важнейших шагов по оптимизации App Store — работа с ключевыми словами. Уже сегодня специалисты вовсю пользуются возможностями ИИ для проведения исследований о сложности ключевых слов, объеме поиска и конкуренции.

Одним из верных помощников здесь будет ChatGPT, который может генерировать разные варианты ключевиков на основе запросов пользователей, связанных с конкретной прилой или категорией. Отправив нейросети от OpenAI первое ключевое слово, вы получите список связанных ключей, которые так или иначе связаны с приложением или категорией.

На основе предоставленной информации о том или ином мобильном приложении App Store или Google Play нейросеть умеет придумывать для него крутые, а главное релевантные названия, генерировать подзаголовки и создавать описания.

Когда ChatGPT попросили придумать название и подзаголовок для одной прилы, не забыв о нужных ключевиках, искусственный интеллект с легкостью справился с поставленной задачей:

Впрочем, нейросеть по-прежнему неидеальна, и зачастую пользователь вынужден корректировать свои запросы, чтобы добиться от ИИ идеального ответа.

Еще один минус ChatGPT — он не имеет представления о том, какие ключевые слова популярны в магазинах приложений, т.к. не имеет к ним доступа. В этом случае помочь может, например, ASOdesk — этот инструмент имеет доступ к данным из двух самых популярных маркетов. Так, Keyword Auto-Suggestions способен собрать ключевики для вашей прилы и разделить их на группы, отобразить количество показов, популярность рекламы и количество конкурентов по каждому ключевому слову.

Подобные инструменты могут сэкономить кучу времени на сбор семантического ядра, а оптимизатор ASOdesk с легкостью составит метаданные на основе ваших ключевиков. Инструмент подскажет, какие слова лучше всего использовать в ваших метаданных. Оптимизатор также отображает слова, которые вы использовали и еще не использовали в заголовке, подзаголовке и ключевиках.

Инструмент также сообщит вам, какие слова следует удалить из метаданных. Повторяющиеся ключи выделены желтым цветом, а стоп-слова, которые необходимо удалить из метаданных, подсвечиваются синим.

Таким образом, инструменты на основе ИИ могут скорить подготовку метаданных для вашего приложения, предлагая различные комбинации ключевых слов. Однако им не хватает актуальных данных о популярности ключевиков в магазинах приложений. Чтобы обеспечить эффективный ASO, лучше всего использовать платформы ASO в сочетании с инструментами искусственного интеллекта.

Будет интересно: Лучшие нейросети для маркетинга: как ИИ помогает маркетологам

Повышаем эффективность мобильной рекламы

ИИ также может стать палочкой-выручалочкой в плане выхлопа с мобильной рекламы. Специальные ИИ-алгоритмы могут отправить анализ конкурентов на аутсорсинг, провести исследование поисковых запросов или управлять рекламными ставками.

Тот же SplitMetrics Acquire, используя свои возможности на основе ИИ, может провести дополнительные конкурентные исследования, а также предоставить аналитику и рекомендации по ключевикам и ставкам для рекламодателей Apple Search Ads.

Маркетинговые решения для мобильных приложений с помощью ИИ-алгоритмов способны оценить эффективность РК по разным каналам, что делает их ценной находкой для стратегии омниканального продвижения.

Хорошим помощником маркетолога будет Luna от Unity — данная программа на базе ИИ способна оптимизировать 30+ каналов и провести анализ эффективности РК в отношении мобайла. Платформа пропускает через себя массивы данных, которые включают поведение аудитории, аукционы ставок, ключи — вся эта инфа впоследствии отображается на специальной интерактивной доске, более того — пользователю доступны полезные советы и рекомендации.

Эти рекомендации включают в себя добавление ключевых слов конкурентов для теста, советы по приостановке использования малоэффективных ключевых слов и корректировку ставок.

Также с помощью ИИ можно найти инфлюенсеров или популярных пользователей, помощь которых можно использовать для продвижения кампаний UGC. В качестве паблишера вы можете обратиться к найденным инфлюенсерам с предложением создания пользовательского контента и распространением его среди подписчиков. Это, в свою очередь, увеличит охваты и повысит эффективность UGC-кампаний.

Подобные задачи решает платформа Upfluence. Это маркетинговая платформа на основе ИИ, анализирующая массу данных из соцсетей и подбирая наиболее подходящих инфлюенсеров для ваших целей.

Таким образом, инструменты искусственного интеллекта могут быть чрезвычайно полезны, когда дело доходит до мониторинга эффективности вашей рекламы и подбора эффективных ключевых слов для рекламных кампаний. Также платформы на основе ИИ могут быть полезны в выявлении наиболее релевантных инфлюенсеров и лидеров мнений, что сделает ваши UGC-кампании еще более эффективными.

Улучшаем монетизацию мобильных прил с помощью умных алгоритмов

В прошлом году расходы пользователей на мобильные приложения и игры впервые за всю историю уменьшились — доходы упали на 3% до $129 млрд. В связи с этим маркетологам и другим экспертам необходимо продолжать искать новые способы по улучшению стратегии монетизации, чтобы повысить доходность и рентабельность вложений.

Неудивительно, что искусственный интеллект может помочь и здесь. Сегодня нейросети и другие инструменты на основе ИИ способны проанализировать эффективность текущих моделей и выявить их слабые места. Более того — анализируя лучшие подходы и тестируя новые идеи по монетизации, они могут помочь отыскать самые эффективные и действенные способы получения максимального дохода от мобильных приложений.

Пойдем дальше — нейросети научились анализировать поведение пользователей и на основе их предыдущего покупательского опыта предлагать им самые релевантные варианты для следующих покупок. В результате мобильные разработчики в состоянии предоставить аудитории более персонализированные подборки, улучшая пользовательский опыт. А это, в свою очередь, ведет к увеличению доходов.

Кроме того, инструменты на основе искусственного интеллекта могут создавать так называемые пейволлы, или платный доступ к контенту. Доказано, что это достаточно эффективный способ монетизации мобильных приложений. Пейволл может быть спроектирован таким образом, чтобы побуждать аудиторию оформлять платные подписки или совершать покупки в приложении.

С помощью A/B-тестирования алгоритмы ИИ могут помочь разработчикам и маркетологам создавать пейволлы и определять наиболее эффективный тип платного доступа (жесткий, лимитированный, Freemium, гибридный и т. д.), а также проводить предварительные тесты и проверять гипотезы о платных подписках.

Удерживаем пользователей и снижаем отток аудитории

Одной из самых главных, но в то же время непростых задач для издателя мобильной прилы является удержание внимания и вовлеченности пользователей, а также предотвращение их оттока. К счастью, сегодня искусственный интеллект способен обеспечить аудитории наилучший пользовательский опыт на протяжении всего ее жизненного цикла.

Для пущей персонализации создатели прил используют возможности ИИ для разработки персонализированных уведомлений внутри приложений. Подобные «всплывашки» могут значительно повысить интерес аудитории и увеличить доходность бизнеса.

В этом отношении может быть полезен Phrasee — сервис на основе искусственного интеллекта, который с помощью НЛП-алгоритмов генерирует более персонализированный текстовый контент для рекламных кампаний, включая уведомления в приложениях.

В настоящее время некоторые создатели мобильных игр и приложений встраивают инструменты на базе ИИ в поддержку, дабы пользователь мог получить ответ на свой вопрос в режиме 24/7. Как правило, в этом отношении используются чат-боты и виртуальные помощники. При этом они несут пользу не только пользователям, но и самим владельцам приложений, т.к. одновременно производится сбор информации о поведении аудитории, ошибках продукта и т.п.

К примеру, алгоритмы ИИ способны определить типы контента, с которым пользователи взаимодействуют больше всего (видео, изображения или викторины), и предлагать идеи кампаний UGC на основе этих данных.

Выводы

Высококонкурентная среда мобильных игр и приложений вынуждает паблишеров активно интегрировать инструменты на основе искусственного интеллекта для решения ежедневных и более серьезных задач. Алгоритмы ИИ могут широко использоваться в ASO, UA, удержании пользователей и монетизации.

Среди основных вариантов использования искусственного интеллекта для маркетологов мобильных приложений можно выделить:

• интеллектуальные исследования и анализ данных;
• тестирование различных гипотез;
• отслеживание поведения пользователей и расширенная аналитика;
• рекомендации и прогнозы на основе выявленных тенденций;
• проверка стратегий монетизации;
• генерация ключевых слов и создание контента;
• улучшение пользовательского опыта.

Нет сомнений в том, что вклад ИИ в развитие и продвижение мобильных приложений будет продолжать расти. Поскольку мобильные пользователи имеют доступ к большему количеству данных, компании все чаще используют искусственный интеллект для прогнозирования и персонализации.

Более того, в обозримом будущем ИИ, вероятно, будет интегрирован с другими технологиями, такими как дополненная реальность (AR) и виртуальная реальность (VR), в результате создавая еще более захватывающий и увлекательный мобильный опыт.

Читайте также: 5 способов, как нейросети могут использоваться в SMM