Что изменилось в поиске App Store с поддержкой естественного языка?
Ранее поиск в App Store использовал лексический принцип – он находил приложения только по точному совпадению ключевых слов в заголовке, подзаголовке и метаданных.
Теперь Apple внедрила семантический поиск, который анализирует смысл запросов, а не просто набор слов.
Что это значит на практике?
- Поиск понимает перефразировки, синонимы и близкие по смыслу фразы.
- Пользователи могут вводить полные вопросы, например: «Как получить аванс до зарплаты без процентов?», и алгоритм найдет релевантные приложения.
- Описание теперь индексируется, а не только Title, Subtitle и Keywords.
Раньше, если приложение содержало ключ «cash advance app», оно не появлялось в поиске по запросу «get money before payday». Теперь Apple понимает, что это одно и то же – и покажет максимально релевантное приложение.
Лексический поиск vs. Семантический поиск
| 🔍 Лексический поиск (старый) | 🤖 Семантический поиск (новый) |
| Искал только точные совпадения | Анализирует смысл запроса |
| «cash advance» ≠ «paycheck advance» | «cash advance» = «get money before payday» |
| Не понимал перефразировки = разная выдача | Учитывает синонимы и намерения пользователя |
| Описание не влияло на индексацию | Описание участвует в поиске |
| Важен был мэтч ключевых слов | Важны контекст, структура, читабельность |
Теперь для ASO важно не просто мэтчить ключи, а писать естественные, читабельные тексты, которые соответствуют запросам пользователей.
В SEO стратегию оптимизации под семантический поиск звучит следующим образом:
Фокус на темах, а не на отдельных ключевых словах. Если раньше ключи “open graph tags”, “open graph meta tags”, “what is open graph” могли делать под отдельные страницы, то теперь Google понимает, что все эти запросы значат одно и то же, и присваивает им одни и те же страницы. Цель сейчас не в ранжировании строго по определенному ключу, а в углубленном охвате темы, чтобы Google оценил страницу по множеству похожих ключей разной длины.
Как работает семантический поиск?
Apple внедрила систему векторного представления слов (word embeddings). Каждое слово и фраза преобразуются в числовые векторы в многомерном пространстве. Алгоритм ищет наиболее близкие по смыслу векторы, а не просто совпадение букв. Алгоритм работает так же, как Google, понимая не просто слова, а их смысл!
Лексический, или полнотекстовый, поиск – это базовый метод, при котором система ищет точное совпадение слов и фраз в запросе пользователя и текстах базы данных. Этот подход не анализирует контекст и не учитывает смысловые связи между словами. Например, если пользователь вводит запрос «приложение для измерения комнаты», алгоритм найдет только те результаты, где встречаются именно эти слова, но может пропустить вариант «приложение для замера пространства», даже если по сути речь идет об одном и том же.
Основная проблема лексического поиска заключается в том, что он не распознает синонимы, перефразировки и орфографические ошибки. Пользователь должен вводить запросы максимально точно, иначе он рискует не найти нужную информацию.
Современные поисковые алгоритмы, включая App Store, перешли на семантический поиск, который не просто ищет совпадения слов, а анализирует их смысл. Семантический поиск позволяет находить релевантные результаты даже при использовании разных формулировок, благодаря чему поиск становится более точным и удобным.
Системы семантического поиска работают на основе векторного представления слов, где каждое слово и фраза преобразуются в числовые векторы. Эти векторы находятся в многомерном пространстве, что позволяет алгоритму сравнивать их и находить наиболее близкие по смыслу значения. Когда пользователь вводит запрос, система анализирует его с точки зрения смысла и ищет наиболее подходящие результаты, а не просто совпадения отдельных слов.
Различают два типа семантического поиска: симметричный и асимметричный. В симметричном поиске запрос и найденный результат имеют примерно одинаковую длину. Например, запрос «как быстро выучить Python онлайн?» может найти результат «как изучить Python в интернете?». В асимметричном поиске запрос обычно короткий, а найденные результаты представляют собой более длинные тексты или документы. Например, если пользователь спрашивает «что такое Python?», алгоритм может вернуть статью «Python – это интерпретируемый язык программирования высокого уровня…».
Семантический поиск делает поиск в App Store более умным и удобным. Теперь пользователи могут вводить запросы естественным языком, а система сама найдет наиболее подходящие приложения.
Как Apple теперь присваивает теги приложениям?
Полное описание участвует в формировании тегов приложения, которые в свою очередь влияют на конверсию. Теги – это короткие, понятные слова или фразы, которые помогают людям быстрее понять, о чем приложение и какие функции есть. В качестве тегов выбираются: описательные ключи, жанровые, отражающие функционал.
Как усилить нужные теги?
- Включать их в заголовок, подзаголовок и первые строки описания.
- Упоминать разными вариациями («instant paycheck advance», «early payday», «salary advance»).
- Использовать их в ответах на отзывы пользователей.
Как проверить, правильно ли написан Full Description для App Store?
- Текст естественный, звучит как нормальная речь.
- Есть конкретные проблемы пользователей и их решения.
- Есть вопросы, которые пользователи вводят в поиск.
- Есть LSI-слова, жанровые и описательные из основного СЯ.
- Самые важные запросы в первых 2-3 строках.
- Четкая иерархия заголовков
Лайфхак:
Если вам кажется, что текст хорошо подготовлен под семантический поиск или ранее была проведена текстовая оптимизация под Google Play, то можно добавить блока “Для кого это приложение будет полезно” и перечислить основные потребности и желания пользователей.
Приложение для тех, кто:
хочет делать красивые фотографии
удалить фон с изображения
использовать бесплатные фильтры
…
Короче: что делать ASO-специалистам?
- Переписывать описания, ориентируясь на реальные запросы пользователей.
- Использовать естественные фразы вместо «набивки» ключей.
- Следить за автоматическими тегами в App Store и корректировать текст.
- Проверять выдачу конкурентов и анализировать лучшие практики.
От себя могу порекомендовать этот инструмент для поиска тех запросов, которые беспокоят пользователей и которые нужно включить в полное описание: https://alsoasked.com/
Вот пример, что я нашел, но не для приложения, а для сайта. Полезно, да?
Теперь ASO – это не просто мэтч ключевых слов, а полноценный маркетинг! Если вам нужно адаптировать ASO в App Store под новый поиск, то обращайтесь в Angle и просите консультацию со мной.
