🧑‍💻 Привет! У нас очередное обновление.

📌 Исправили проблемы в Малоазийской и Индонезийской локали.
📌 Исправили проблему с вёрсткой на главном экране.

🧑‍💻Привет. У нас маленькое улучшение.

📌 Добавили возможность копировать заголовки и описания приложения, для этого необходимо зажать текст. Это может быть полезно если нужно перевести тексты с неизвестного языка

🧑‍💻 Небольшая правка.

📌 Исправили баг отображения оценок в выдаче по ключу. Раньше для всех приложений отображалась оценка 4.2; правильная оценка не подтягивалась

🧑‍💻 Привет. Это очередное плановое обновление

📌 Исправили проблему загрузки данных в Швейцарской локали. Теперь можно собирать ключи в Швейцарии и работать с другими данными.

🧑‍💻 Теперь можно полноценно экспортировать данные по движению ключей в электронные таблицы. Если вы используете Google Таблицы то данные можно синхронизировать и просматривать на ПК

📌 Добавлена возможность
экспортировать набора данных в файл Excel, функция экспорта в csv фал устарела, мы ее убрали.

🌐 сайт: https://asolytics.app
.
.

🧑‍💻 Привет. Это очередное обновление

📌 Многие пользователи писали о проблеме, когда приложение вылетает при открытии статистики ключа, мы наконец исправили эту проблему! Также, экран теперь открывается быстрее.

📌 Исправили синтаксические ошибки.

🌐 Подробнее: asolytics.app
.
.

🧑‍💻Привет! Это команда Asolytics

У нас новое обновление с небольшими улучшениями

📌 Исправили баг в расчёте позиций ключей;

📌 Оптимизировали алгоритм расчет частотности поисковы запросов

🌐 Подробнее: asolytics.app
.
.

Hi✋
Недавно я принял решение немного изменить концепцию Asolytics.

Теперь это проект с открытым исходным кодом для ASO в Google Play. Софт  автоматизирует анализ информации с публичных источников с помощью искусственного интеллекта.

На доеный момент есть такие функции:

📌 Поиск трендовых запросов в Google Play;
📌 Парсинг саджестов расчет популярности ключевых слов;
📌 Поиск ключевых слов по которым индексируются конкуренты;
📌 Поиск информации о конкурентах (сколько трафика конкуренты получают в сутки, с каких стран трафик, приблизительная валютная выручка за месяц и т.д); 
📌 Отслеживание позиций в поиске по ключевым словам.

Есть еще несколько полезных функций в разработке, но о них расскажу позже.

Несколько дней назад мы опубликовали софт в репозиторий открытого программного обеспечения PyPi.

Детальней можно ознакомится на сайте так же там есть инструкуия 
🌐 https://asolytics.app

Hi✋

Мы добавили новую полезную функцию. Теперь можно очень легко анализировать similar apps (похожие приложения).

В среднем до 80% органического трафика приложения в Google Play получают из вкладки "похожие приложения", когда ваш app попадает в подборки на страницы других приложений.

Скрипт asolytics может найти все приложения на страницы которых попал ваш апп, для этого нужно использовать ключ --similar и в качестве параметра указать bundle Id вашего приложения.

На первом уровне алгоритм обходит все приложения, которые отображены у вас в similar apps, затем на втором уровне рекурсии, проверяются приложения "похожие" у ваших "похожих". Таким образом формируется пул релевантных приложений.

После анализа  собранных данных, будет составлена таблица со списком приложений, в которых вы отображены в похожих и ваша позиция в подборках.

Также:

📌 Средняя позиция в подборках;
📌 Медиана позиций в подборках "похожих" приложений
📌 Среднее количество иснталов у приложений на страницах которых вы присутствуете.

Чем больше "похожих" приложений имеет ссылки на ваш апп и чем выше ваша позиция в подборках тем больше трафика вы получаете с "обзора". Если ваша позиция в подборах попадает в ТОП 3 вы будете иметь максимальную конверсию установок с "похожих", на более низких позициях количество инсталов будет падать экспоненциально

Вчера я обещал добавить в скрипт функцию анализа локализации конкурентов в Google Play - ✅ Done!

С помощью одной команды (asolytics --local net.metapps.meditationsounds) можно легко узнать на какие языки перевидено приложение вашего конкурента.

Алгоритм.
Паук проходит все доступные локали в Google Play и смотрит название заданного приложения. Дальше AI библиотечна распознает язык на котором составлен заголовок аппа. Результат выдается в форме таблицы:

📌 Локаль в Google Play
📌 Заголовок в этой локали
📌 Язык на котором составлен заголовок

Также подсчитывается количество языков, которые используются для локализации немингов на странице приложения

В этом посте расскажу о том как находить тренды в Goole Play.

Для чего полезно смотреть и анализировать трендовые ключевые слова в Google Play? Например, если вы хотите сделать новую игру или приложение и хотите найти актуальные ниши на данный момент. Или например посмотреть, возможно какие-то из трендовых ключей будут актуальными для вашего проекта, а вы их еще не используете в мете своего приложения.

Один из самых простых и эффективных методов поиска трендовых (самых популярных) поисковых запросов в Google Play это анализ поисковых подсказок, так званых суджетов. Когда пользователь заходит в маркет и начинает писать ключевое слово, google предлагает 5 наиболее частых варианта. Проанализировав все возможные подсказки можно выявлять тренды в заданной стране, на заданном языке.

Как это делать, ниже ⬇️

Алгоритм.

Постановка задачи: Мы хотим узнать самые трендовые ключевые слова в Google Play, в Украине на украинском языке.

Решение: Для этого берем украинский алфавит 33 буквы и в цикле подставляем в поиск маркета по одной букве. На каждую букву гугл предлагает по 5 подсказок, самые высокочастотные вверху и вниз по убыванию популярности. Именно позицию в списке мы используем в качестве весового коэффициента популярности ключа. По завершению прохода цикла по всем буквам алфавита мы получаем пул (33*5=165 ключей) ключевых слов с весовым коэффициентом относительной популярности. Этот алгоритм может быть применен для любой локали.

Именно по такому алгоритму работает функция поиска трендов в asolytics. Что бы запустить парсер трендов нужно выполнить команду asolytics --trends --gl UA --hl uk (где UA и uk это код страны и код языка)

В этом посте расскажу как быстро анализировать зафичеренные отзывы пользователей в разных локалях.

Попадание отзывов с плохой оценкой в топ приводит к падению конверсии страницы приложения в установку. Поэтому неплохо знать, в какой стране зависли плохие отзывы.

Что это дает и какие действия можно предпринять?

1⃣ Можно попытаться ответить пользователю на отзыв, чтобы он изменил его на более высокую оценку.
2️⃣ Контраргументировать плохой отзыв ответом разработчика, таким образом, чтобы сгладить негативное влияние отзыва на конверсию.
3️⃣ Попытаться выбить плохой отзыв, например с помощью мотива.

Алгоритм. Как быстро выявить плохие отзывы в разных странах.

Берем список всех доступных локалей в Google Play,  проходим по нему циклом, вытягаем со страницы отзывы и оценки на разных языках. Формируем полученные данные в виде таблицы и сортируем по оценке.

По такому алгоритму работает опция --reviews в asolytics. Чтобы запустить анализ зафичеренных отзывов, используйте команду asolytics --reviews org.thoughtcrime.securesms (где org.thoughtcrime.securesms - bundle ID вашего приложения). Так же мы ввели дополнительный термин "средняя оценка по фичеру", что это и зачем, я расскажу немного позже...

Много людей просило добавить возможность выгружать данные в электронные таблицы.

Мы в последней версии добавили возможность выгружать данные в csv файлы. Это прострой формат файлов которые можно открыть с помощью Excel, Google Таблиц или Numbers (MacOS).

В конце любой команды добавьте опцию --csv file.csv (где file.csv - это файл куда будут записаны данные).
Например: asolytics --key "fitness at home" --csv file_aso.csv

Если раньше вы уже установили предыдущую версию asolytics, обновите до последней версии с помощью команды pip3 install asolytics --upgrade

Всего несколько недель назад мы решили основать Open Source проект для ASO и сейчас в репозитории открытого программного обеспечения PyPi.org у нас уже больше 1100 установок!

До этого мы долгое время разрабатывали мобильное приложения для трекинга позиций ключевых слов в поиске Google Play. Бекэнд мобильного приложения по сути и является основою нынешнего проекта Asolytics Open Source, мы просто удалили не нужный код и добавили несколько новых функций.

Есть еще много идей как улучшить проект и добавить новые функции, так же мы принимаем ваши предложения в чате. Работаем дальше следите за обновлениями.

Недавно я писал пост о том, как анализировать зафичеренные отзывы в разных локалях с помощью Asolytics, и о том как можно на них влиять.

Я писал чем неприятны отзывы которые имеют плохую оценку и попадают в фичер - они снижают конверсию страницы приложения, а так как конверсия является одним из ключевых факторов для алгоритмов Google Play, это приводит к просадке трафика с обзора, приложения могут хуже попадать в подблоки similar apps и т.п.

Если понаблюдать за алгоритмом фичера отзывов, то можна заметить следующее закономерности:

1⃣ В фичер чаще попадают отзывы которые, относятся к текущей версии билда.
2⃣ Отзывы, которые имеют большую длину текста.
3⃣ Отзывы, которые набрали больше всего лайков.

Ранее я описал три варианта, что можно сделать с этими отзывами, но забыл об одном довольно простом и эффективном способе, которым часто пользовался когда у меня было одно приложение в Google Play. Для того чтобы Google Play запустил переоценку зафичеренных отзывов, нужно выпустить билд с новой версией apk/aab. То есть брем приложение, вносим небольшие изменения в код, увеличиваем версию билда на единицу. Выпускаем новый релиз, в поле "Что нового" пишем что-то типа "Improved the app, fixed bugs", в таком случае, если обновление небольшие то Google пропускает его достаточно быстро 3-4 часа.

После этого с большой вероятностью в фичер  попадут новые отзывы, которые прейдут от новых пользователей или от тех кто обновился на новую версию, если отзыв будет иметь достаточную длину.

Переоценка значимости отзывов выполняется примерно в течении 3 - 5 дней с момента получения актуального отзыва.

Чтобы посмотреть зафичеренные отзывы в разных локалях в asolytics используйте опцию asolytics --reviews

Последнюю неделю я занимался анализом тегов в Google Play. В этом посте расскажу что о них известно.

Теги появились не так давно и о них довольно мало информации, но тем не менее это достаточно интересная вещь, на которую многие асошники не обращают должное внимание. Поверхностно мы понимаем, что это один из элементов алгоритма кластеризации приложений в Google Play, который помогает формировать группы приложений с подобной тематикой, механикой, логикой, интерфейсом и т.д.

На странице приложений в Google Play теги отображаются под коротким описанием приложения, в виде карусели. Последовательность тегов имеет значение, они ранжируются в прядку значимости тега для конкретного приложения: сначала идет самый важный тег и дальше по убыванию значимости.
Для игор и приложений теги могут выполнять разные роли, так как в игре их всегда больше, чем у приложений. Приложения обычно имеют один тег, иногда два-три, игры, в свою очередь, могут иметь до 9 (возможно и больше, но пока не встречал)

Теги в Google Play бывают трёх видов:

1️⃣ Ачивки - указывают на достижения приложения, (например: №7 в "топ бесплатных" в категории общение)
2️⃣ Теги категорий - это теги при клике на которые пользователь попадает в соответствующую категорию Google Play.
3️⃣ Поисковые теги - это теги, которые содержат в себе поисковой ключ. При клике на такой тег пользователь попадает на страницу поисковой выдачи Google Play по этому ключу. Важно! Поисковой ключ не всегда соответствует лейблу тега. Ключ из тега можно узнать перейдя по тегу или вытащить парсером с html кода страницы приложений.

Интересным моментом также есть индексация приложений по тегам. Вы можете индексироваться по тегу даже тогда, когда на странице вашего приложения нет этого тега, а также приложение может не индексироваться по тегу, который присутствует на странице приложения.

Исходя из предыдущего тезиса, полезным является собрать все теги ваших похожих приложений (similar apps) и проверить индексацию вашего приложения по этим тегам, собрать ключевые слова из поисковых тегов и попробовать по ним продвинутся, так как они с большей вероятностью являются высокочастотными. Именно эту возможность мы добавили в наш скрипт Asolytics. Я уже писал, что для игр это может работать эффективней, так как игры имеют больше тегов, а соответственно больше данных для анализа, больше ключей можно извлечь.

Для анализа тегов можно использовать опцию --tags после указывается Bundle ID приложения, алгоритм скрипта парсит теги на странице заданного приложения, а также на страницах похожих приложений (similar apps), таким образом формируется пул релевантных тегов для вашего приложения. Дальше анализируются свойства и формируется таблица с такими параметрами:

1️⃣ Лейбл тега
2️⃣ Тип тега (Поисковой / Тег категории / Другое)
3️⃣ Поисковой ключ (если тег является поисковым)
4️⃣ Значимость тега для кластера приложений, на основании позиции тега
5️⃣ Количество приложений, которые содержат текущий тег внутри пула (similar apps)
6️⃣ Индексация по тегу - скрипт проверяет по каким из найденных тегов индексируется ваше приложение.

Пример выполнения программы Asolytics можно посмотреть тут.

Также следует помнить, что в консоли разработчика есть возможность выбрать до 5 тегов своему приложению, но эта опция не является для алгоритмов Google определяющей. Вы всего лишь помогаете алгоритму понять о чем ваше приложение. Алгоритм выдачи тега учитывает множество параметров, некоторые из них:

✅ тематика приложения;
✅ результаты опросов пользователей после написания отзыва;
✅ соответствие тестовой меты соответствующим категориям;
✅ теги, которые разработчик указал в Google Play;

Недавно мы улучшили трекер ключевых слов  (--tracker)
        
Расскажу, что изменилось и какие улучшения мы добавили в этой опции. Напомню, опция "трекер" позволяет отслеживать позиции приложений по ключам в поиске Google Play.

В последних версиях Asolytics имеет кеш и позволяет отображать историю позиции приложения в поиске. В табличном формате отображаются изменения за последние 7 дней. Данные экспортируются в Excel таблицу (или Numbers для MacOS) что в свою очередь позволяет работать с данными, средствами электронных таблиц (применять формулы, выявлять тренды, строить графики)

Также в таблице рассчитываются изменения позиции приложения по сравнению со вчерашним днем, количество вхождений ключа в заголовки других приложений, которые индексируются по этому ключу (эта информация позволяет оценить конкуренцию по нему). Одновременное вхождения ключа в заголовок приложения и  имя разработчика может свидетельствовать о том, что ключ с большой вероятностью является брэндовым.

asolytics --tracker aso_UA-uk.txt --id air.nn.mobile.app.main --gl UA --hl uk --file --csv positions_UA.csv

Результат работы приведен на скриншоте, а  дальше я расскажу как использовать эту опцию, и некоторые лайфхаки по применению ⬇️

Сначала создаем пустой текстовый файл, например, с именем aso_UA-uk.txt, добавляем в него все ключевые слова, которые хотим отслеживать. Каждый ключ в файле записываем с новой строки.

После параметра --tracker указываем путь к созданному файлу с ключевыми словами, а после параметра --id указываем bundle id приложения, которое хотим отслеживать в поиске. Дальше указывается код страны и код языковой локали, в которой выполняется трекинг, опция --file указывает что ключевые слова берутся из файла. В самом конце указываем параметр экспорта результата в электронные таблицы  --csv, а в качестве значения параметра указываем имя файла куда будет сохранен результат (например: positions_UA.csv файл будет создан автоматически)

Кроме этого есть еще один достаточно простой способ упростить запуск трекера. Для этого создаем командный файл и записываем в него  команду с нужными нам параметрами.

1️⃣ Для MacOS создаем пустой текстовый файл с расширением .sh (например: tracker.sh), потом в свойствах выбираем открыть с помощью Терминала и ставим галочку открывать всегда. В файл записываем команду asolytics c нужными параметрами. После этого трекер можно запускать просто двойным кликом, а результат будет в файле формата электронных таблиц.
2️⃣ Для Windows создаем пустой текстовый файл с расширением .cmd (например: tracker.cmd), записываем в него команду asolytics c нужными параметрами,  дальше можем запускать двойным кликом мыши.

Если мы хотим отслеживать позиции ключевых слов в разных локалях, тогда создаем несколько файлов с ключами для разных локалей в одной папке (например: aso_UA-uk.txt, aso_US-en.txt, aso_UA-ru.txt), а в файл tracker.(sh/cmd) записываем несколько команд с разными параметрами (каждую с новой строки)

asolytics  --tracker aso_UA-uk.txt --id air.nn.mobile.app.main --gl UA --hl uk --file --csv positions_UA.csv
asolytics  --tracker aso_US-en.txt --id air.nn.mobile.app.main --gl US --hl en --file --csv positions_US.csv
asolytics  --tracker aso_UA-ru.txt --id air.nn.mobile.app.main --gl UA --hl ru --file --csv positions_UA-ru.csv

Дальше можно запускать трекер двойным кликом. В результате в папке будут сохранены три электронные таблицы с позициями приложения в поиске для разных локалей. В отличие от web сервисов, которые обновляют позиции приложений примерно раз в сутки, скрипт может проверять позиции в любой момент. Количество ключей и количество языковых локалей ничем не ограничено.

Недавно мы обновили нашего бота. Теперь он, помимо всего прочего, умеет анализировать приложения в Google Play.

Нам удалось достаточно интересным способом подружить модель GPT и Google Play.

Какие новые функции добавили боту?

1️⃣ Бот присылает информацию о том, в каких локалях приложение конкурента получает основную масcу трафика.
2️⃣ Количество установок, которое приложение получает в сутки.
3️⃣ Количество оценок в день.
4️⃣ Количество обновлений приложения за последний год (этот параметр может быть достаточно важным для ASO-анализа конкурентов, так как регулярные обновления позитивно влияют на видимость приложения в магазине, а правильная стратегия может дать перспективные точки роста)
5️⃣ Активность рекламных компаний.
6️⃣ Также бот определяет приблизительный доход мобильного приложения за месяц $$$.
7️⃣ И много другой полезной информации...

Бот умеет парсить описание приложений и извлекать ключевые слова из метаданных на станице Google Play. Для этого нужно нажать кнопку Keywords, которая прикреплена к сообщению от бота. Эта функция помогает собрать семантическое ядро исходя из ключевых слов, которые используют ваши конкуренты.

Как получить эти данные?

Просто пришлите боту ссылку на приложение в Google Play (без какого-либо текста) и вы сразу получите всю доступную информацию. Например:

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.remind.drink.water.hourly&hl=uk&gl=UA

Параметры в конце URL &hl=uk&gl=UA  указывают боту на страну и языковую локаль, которая анализируется. Если эти параметры в URL отсутствуют, бот анализирует страну и локаль по умолчанию US, en.

Эта функция бота бесплатная, а количество запросов к боту, для анализа приложений, никак не ограничено.

Бот тут 👉 @asolytics_gpt_bot