Chat GPT для ASO оптимизации

Мы не смогли удержаться и проверили, как можно использовать возможности Chat GPT для ASO оптимизации.

Что такое Chat GPT?

Это модель языка, разработанная OpenAI. Она была обучена на множестве текстов, чтобы генерировать тексты и отвечать на вопросы в естественном языке. Это позволяет Chat GPT общаться с пользователем и предоставлять информацию о различных темах, основываясь на своем обучении. Модель может использоваться в различных приложениях, таких как чат-боты, виртуальные помощники и т.д.

Мы решили попробовать пройти основные шаги текстовой ASO оптимизации при помощи этого инструмента. Давайте посмотрим, что получилось.

Текстовая ASO оптимизация в Chat GPT

Мы попробуем в максимально свободной форме ставить задачи, которые будут включать в себя основные шаги по формированию текстовых метаданных приложения. А при необходимости будем подключать и инструменты мобильной аналитики.

1 шаг  - Сбор семантического ядра

Мы вежливо попросили собрать семантическое ядро приложения для ментального здоровья, указав его основные функции - звуки для сна, белый шум, позитивное мышление и аффирмации.

Результат был более чем удовлетворительный, или мы просто еще не ждем много от AI, кто знает. Стоит признать, что в аналитике мы можем еще опираться на конкурентное поле, как источник семантики, здесь же источники вдохновения Chat GPT остаются для нас неизвестными.

А если серьезно, то мы уточнили запрос - запросив семантическое ядро на 100 ключевых слов и получили результат.

В результате мы получили семантическое ядро на 100 запросов, которые обязательно добавим в аналитику для проверки на релевантность и трафик. Но для начала спросим нашего помощника - есть ли возможность проанализировать предложенную семантику.

2 шаг - Анализ ключевых слов

Следующим шагом, мы поставили задачу оценить показатель трафика предложенных ключевых слов.

Основой анализа и оценки ключевых слов является две их характеристики - наличие и величина трафика, а также релевантность. С первым Chat GPT явно нам не поможет, так как он не имеет доступа к базе данных про трафик.

3 шаг - Сформировать название приложения

Здесь мы провели несколько итераций, так как от формулировки запроса зависит многое.

Запрос первый - создать 10 названий для мобильного приложения, с указанными ключевыми словами. Лимит - 30 символов.

Запрос второй - мы просто попросили сгенерировать новый ответ, не меняя исходного запроса.

Запрос третий - уточнили, что нельзя повторять ключевые слова внутри названия приложения

4 шаг - Сформировать краткое описание приложения

Запрос на краткое описание (5 вариантов) для мобильного приложения с использованием ключевых слов сформированных ранее. Лимит - 80 символов.

Для краткого описания приложения Google Play выглядит довольно неплохо, и как минимум, может быть использовано как отправная точка работы над кратким описанием.

5 шаг - Сформировать описание приложения

Запрос на текст-описание мобильного приложения для ментального здоровья с использованием ключевых слов. Объем - 2500 символов. Избегать переспама - использовать ключевое слово не чаще 1 раза на 250 символов.

Выглядит очень даже неплохо, осталось только проверить, понимает ли данный инструмент понятие - частота и плотность вхождение ключевых слов. Что мы и сделали, немного перефразировав запрос:

На первый взгляд мы нашли ключ Relaxation - 4 раза. Возможно запрос стоит построить с более жесткими ограничениями.

Chat GPD vs ASOMobile

Давайте теперь проверим данные метаданные в профессиональных инструментах, а именно - проанализируем семантическое ядро, оценим релевантность ключевых слов и проверим метаданные.

1. Keyword Monitor - для оценки семантического ядра на наличие трафика и проверки ключевых слов на релевантность

Вывод- около половины предложенных ключевых запросов имеют 0 показатель трафика. И не все предложенные ключевые слова релевантны приложению (тут конечно стоит сделать скидку, что релевантность можно было бы попробовать задать, путем более полного описания приложения).

2. Text Analyzer - поможет оценить текст описания, проверить его на переспам и на наличие необходимых нам поисковых запросов.

Итак описание объемом 1730 символов, система указывает на небольшой переспам части ключевой фразы - self. Но давайте посмотрим на то, какие ключевые слова аналитика нашла в тексте описания:

Выглядит здорово, много ключевых слов и фраз использовано в тексте.

3. ASOCreator - инструмент по работе с метаданными

На первый взгляд метаданные выглядят отлично, но в основе удачной текстовой оптимизации лежит правильно сформированное и тщательно проанализированное семантическое ядро приложения. А мы вам напомним, что анализируемый исходный вариант семантического ядра оставляет желать лучшего (с точки зрения ASO оптимизации конечно).

Давайте подведем итоги

Chat GPT - это отличный источник вдохновения для работы с неймингом, формирования коротких или объемных текстов, поиска идей и многое многое другое. Но отсутствие аналитического аппарата для анализа семантики, расчета трафика и других важных характеристик ключевых слов не делает из него “универсальное решение всех проблем”, а уж тем более замену профессиональным аналитикам мобильных приложений.

Пользоваться или нет - решать вам. А мы просим не принимать данную статью за серьезное исследование и руководство к действию, мы идем в ногу с веяниями и инновациями и не можем игнорировать появление таких крутых инструментов на рынке, как Chat GPT. 

Оптимизируйте вместе с ASOMobile💙