14.12.2017

App Store Optimization: Wie man die App an den User bringt

Gastbeitrag. Thomas Kriebernegg von App Radar schrieb für uns eine Einführung in das große Feld der App Store Optimization (ASO).
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Thomas Kriebernegg - App Store Optimization App Store Optimierung
(c) Frederick Nilsson: App Radar (Appers)-Founder und CEO Thomas Kriebernegg bei den Mobile Marketing Innovation Days

Bei zwei bis drei Millionen Apps in den Top App Stores und einer sehr großen Auswahl ähnlicher Applikationen ist es für User oftmals schwierig, die richtige App zu finden. Gerade diese große Konkurrenz macht es für viele App-Entwickler besonders herausfordernd, ihre eigene App an den User zu bringen. App Store Optimization (ASO) spielt daher eine große Rolle im Bereich der App-User-Akquirierung und ist mittlerweile ein fester Bestandteil der meisten internationalen App-Marketingstrategien. Dennoch wissen viele App-Unternehmen nach wie vor nicht genau, worum es bei ASO geht und lassen damit große Mengen Downloads und potenzielle Nutzer auf der Strecke.

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Was ist App Store Optimization?

Die App Store-Optimierung ist eine Marketingmaßnahme, bei der man versucht, die Auffindbarkeit und Downloadrate einer App in einem App Store zu verbessern. Das heißt, es werden Elemente wie der App-Name, der Beschreibungstext oder die (für den User nicht sichtbaren) Keywords im App Store regelmäßig überprüft und optimiert. Das hat zur Folge, dass sich die Reihung der App in relevanten Suchergebnissen ändert. Daher ist auch die Überwachung der Platzierung einer App in den App Store-Top-Charts oder in Suchergebnissen wichtiger Teil der App Store Optimierung.

Das Ziel von App Store Optimization

Das Ziel von ASO ist es, die Auffindbarkeit einer App und in weiterer Folge die Downloads und Anzahl von Nutzern und damit den Umsatz zu steigern. Denn eine höhere Position in Suchergebnissen beeinflusst die Anzahl der App-Downloads stark. Nicht nur, weil Nutzer höher-gereihte Ergebnisse als relevanter einschätzen, sondern auch, weil sie nicht durch alle verfügbaren Apps scrollen müssen. Denn Hand aufs Herz: Egal ob im App Store oder auf Goolge – wann hast du nach einer Suche das letzte Mal alle Suchergebnisse bis zur zweiten Seite durchforstet?

ASO vs. SEO

Oftmals wird ASO mit Search Engine Optimization (kurz SEO), also der Suchmaschinenoptimierung im Web, gleichgesetzt. Beide Marketingstrategien weisen einige Gemeinsamkeiten auf. Egal ob du deine Website in Google besser auffindbar machen willst oder deine App im App Store boosten möchtest – ein zentrales Element sowohl von SEO als auch von ASO ist der Aufbau und die Optimierung einer Keyword-Strategie. Der wesentliche Unterschied zwischen den beiden Vorgehensweisen ist, dass sich SEO mit dem Optimieren deiner Webseiten-Auffindbarkeit in Suchmaschinen beschäftigt, während ASO grundsätzlich in App Stores passiert.

Warum ist App Store Optimization wichtig?

Prinzipiell bietet eine optimierte App das ideale Fundament für alle weiteren Marketingaktivitäten, da jeder Kapitaleinsatz gehebelt werden kann, indem neben bezahlten Downloads auch zusätzliche gratis Downloads entstehen können. Weitere Gründe bieten die Entwicklungen der App Stores in den letzten Jahren:

  • Etwa fünf Mio. Apps allein in den großen App Stores (App Store, Google Play)
  • Pro Monat werden in Summe ca. 100.000 Apps released
  • Über 60 Prozent aller App-Downloads werden durch Suchanfragen initiiert
  • Mit App Store Optimierungsmaßnahmen kann man eine globale Zielgruppe erreichen
  • ASO bringt stetigen Download-Stream, da er nicht von Kampagnen abhängig ist

Wie kann ich meine App optimieren?

Ist von App Store Optimierung die Rede, kann zwischen zwei ASO Methoden unterschieden werden: Keyword-Optimierung und Asset-Optimierung:

Keyword Optimization beschreibt den Prozess der Keyword-Suche, -Analyse und -Optimierung. Durch die Optimierung der Schlüsselwörter soll die Auffindbarkeit der App in Suchergebnissen verbessert bzw. optimiert werden.

Asset Optimization beschreibt die Verbesserung des App-Auftritts im Store. Ziel ist es, Besucher zu Usern zu machen. Indem Erscheinungsmerkmale wie App-Icon, Vorschau-Videos oder Screenshots optimiert werden, soll eine höhere Conversion erzielt werden.

Wichtig zu wissen ist dabei, dass sowohl der Google Play Store, als auch der Apple App Store spezielle Ranking-Algorithmen nutzen. Diese entscheiden, ob eine App auf bestimmte Suchanfragen passt und wenn ja, wie relevant sie für die jeweilige Suche ist. Der genaue Algorithmus ist nicht öffentlich bekannt, es ist dennoch zu beobachten, dass bestimmte Faktoren allgemein eine große Rolle spielen. Nachfolgend findest du demnach konkrete Tipps, wie du deine App durch App Store Optimierung erfolgreich an den User bringen kannst:

Schreibe mehr in den App Namen als nur den Markennamen deines Unternehmens

Der App-Titel hat eine große Bedeutung in der App Store Optimization. Neben dem App-Icon ist der Name der App die erste wichtige Information, die ein User zu deinem Produkt bekommt. Der optimale App-Name sollte also sowohl aussagekräftig als auch ansprechend sein. Perfekt ist er, wenn er leicht zu verstehen ist und den Inhalt und Zweck der App kommuniziert. Aber der App-Titel ist nicht nur für User, sondern auch für den Such- und Sortieralgorithmen von sehr hoher Relevanz. Es sollten sowohl der Markenname (eigentlicher App-Name) als auch zwei bis drei wichtige Schlagwörter im Titel stehen, da der App-Store-Algorithmus von Google Play wie auch von Apple zuerst Begriffe aus dem Namen einer App zur Indexierung heranzieht. Da sowohl Google Play als auch Apple limitieren, wie viele Zeichen ein App-Name beinhalten darf, ist es wichtig, die relevantesten und stärksten Schlagwörter im App-Namen zu verwenden.

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Ein gutes Beispiel für einen optimierten App-Titel: iTranslate

+++ iTranslate: “Einmal zahlen und ewig Updates bekommen kann nicht funktionieren.” +++

Überzeuge und Informiere mit deiner App-Beschreibung

Der App-Store-Beschreibungstext dient in erster Linie dazu, Usern die App zu erklären, deren Vorteile aufzuzeigen und über Features zu informieren. Eine gute Beschreibung ist daher klar strukturiert und informativ, veranlasst aber auch zum Download.
Besonders wichtig ist die Beschreibung für Android-Apps. Für Apps im Google Play Store (im Gegensatz zum Apple App Store) gibt es kein explizites Feld, in dem Entwickler ihre App mittels Begriffen kategorisieren können. Daher wird der Beschreibungstext (Kurz- und Voll-Beschreibung) indexiert. Möchtest du also, dass deine App für einen bestimmten Suchbegriff in der Suche erscheint, sollte dieses Keyword in angemessener Dichte (etwa zwei bis drei Mal) in deinem Beschreibungstext vorkommen. Dann wird es vom App-Store-Algorithmus indexiert.

Wichtig zu wissen ist außerdem, dass es im Google Play Store zwei separate Felder für eine Beschreibung deiner App gibt. Auch vom Algorithmus werden diese beiden Felder unterschiedlich gewichtet. Keywords in der Kurz-Beschreibung haben eine höhere Relevanz als jene am Ende der Voll-Beschreibung. Daher sollte man besonders in der Kurz-Beschreibung und am Beginn der Beschreibung relevante Suchbegriffe verwenden.

Optimiere deine App in regelmäßigen Update-Zyklen

Entwickler hochwertiger Apps stellen ihren Nutzern regelmäßig Updates bereit. Das wird nicht nur von den Usern gern gesehen, sondern auch von den App-Store-Algorithmen begrüßt. Eine App, die regelmäßig optimiert und verbessert wird, bietet wohl auch eine gute Qualität und Nutzerfreundlichkeit. Statistiken zeigen zudem eine hohe Korrelation zwischen guten Ratings und hoch-frequentierten Update-Zyklen.

Tatsächlich bringen regelmäßige App-Updates viele Vorteile mit sich. Zum einen erhöhen sie die Kundenloyalität. Zum anderen ermöglichen sie, den Auftritt der App in den App Stores regelmäßig anzupassen und zu optimieren. Dennoch releasen sehr viele Entwickler und auch größere App-Unternehmen nur selten oder unregelmäßig neue App-Updates. Der Grund dafür ist oftmals der selbe: Zeitmangel. Die meisten Apps bekommen nicht oft neue Features. Auch das Finden und Entfernen einiger hartnäckiger Bugs dauert meist etwas länger. Dennoch können zumindest die grundlegenden Elemente der App-Seite regelmäßig einen neuen Anstrich vertragen.

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Hier kommt App Radar ins Spiel

Damit dieser Quick-Win auch einer bleibt und der regelmäßige Update-Prozess von einer oder vielleicht sogar mehreren Apps in gegebenfalls mehreren Sprachen keinen Zeitfresser darstellt, haben wir eine Lösung entwickelt. App Radar – eine praktische Webplattform mit der sich der App-Update-Prozess ganz einfach gestalten lässt und eine Menge Zeit für lästiges Wechseln zwischen Google Play Console und iTunes Connect erspart bleibt.

Fakt ist, es gibt nicht die einzig wahre App-Marketingstrategie. Aber App Store Optimization ist definitiv die Grundlage für ein effizientes und erfolgreiches App Business. Da es mit nur wenig Aufwand (dank App Radar) und mit relativ wenig Kosten eine konstante Nutzerbasis schafft. Weitere ASO Tipps und Tricks, sowie Richtlinien und Tool-Tips gibt es übrigens auch im App Radar Blog oder im eigens für ASO-Einsteiger entwickelten ASO-Guide von App Radar.

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“No Hype KI” wird unterstützt von CANCOM AustriaIBMITSVMicrosoftNagarroRed Hat und Universität Graz.

Kollaborativ, transparent, frei zugänglich und nicht profit-orientiert – mit Open-Source-Software wird eine Reihe von Eigenschaften assoziiert. Und oftmals stehen bei der Nutzung ethische Überlegungen im Zentrum. Dabei gibt es auch ganz praktische Gründe, die für eine Verwendung durch Unternehmen sprechen – auch bei der Implementierung von KI-Anwendungen, ist Stephan Kraft, Community Advocate & Business Development OpenShift & Application Services bei Red Hat, überzeugt. In Folge fünf der Serie “No Hype KI” diskutierte er dieses und weitere Themen mit Florian Böttcher, Solution Architect bei CANCOM Austria, Natalie Ségur-Cabanac, Policy Lead bei Women in AI und Patrick Ratheiser, Gründer & CEO von Leftshift.One.

“Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”

“Ich will das Thema ein Stück weit aus dieser emotionalen, moralisierenden Ecke herausholen”, sagt Stephan Kraft. Für Red Hat als weltweit führenden Anbieter für Open-Source-Lösungen für Unternehmen gehen die Argumente für eine Nutzung nämlich weit darüber hinaus. “Es geht nicht darum, Open Source als Selbstzweck zu sehen, um zu den Guten zu gehören”, so der Experte. Tatsächlich sei die Verwendung von Open Source gerade bei der Etablierung von KI im Unternehmen für Startups und KMU eine wichtige Weichenstellung.

Offenheit, um Diskriminierung entgegenzuwirken

Auch Natalie Ségur-Cabanac sieht Open Source als “Key Technology” im KI-Bereich. Für “Women in AI” spiele die Offenheit eine zentrale Rolle: “Diese Offenheit braucht es, um Diskriminierung entgegenzuwirken.” Open Source verbessere den Zugang für Frauen zur Technologie, die Abbildung von Frauen in den Daten und es vergrößere die Möglichkeiten in der Forschung. Man müsse aber auch aufpassen, ob Software wirklich so offen sei, wie behauptet, sagt sie bezogen auf die aktuellen Diskussionen rund um OpenAI, das sich – ursprünglich als offenes Projekt gestartet – zum profitorientierten Unternehmen entwickelte. Es brauche auch eine klare Definition, was “open” sei.

Masse an Möglichkeiten

Leftshift.One-Gründer Patrick Ratheiser betont auch die schiere Masse an Möglichkeiten, die Open Source bietet. “2021 hatten wir weltweit Zugriff auf circa 5.000 Open-Source-Modelle. Jetzt sind es bereits mehr als eine Million.” Die Nutzbarkeit sei also klar gegeben, zudem biete die Technologie eine gewisse Unabhängigkeit und werde über ihre Vielfalt zum Innovationstreiber.

Ist Open Source immer die beste Lösung?

Doch bedeutet das, dass Open Source immer die optimale Lösung ist? Ratheiser sieht das differenziert: “Es ist ganz wichtig zu erkennen, was der Kunde braucht und was in dem Fall gerade notwendig ist. Egal, ob es nun On-Premise, in der Cloud, Open Source oder Closed Source ist.” Florian Böttcher von CANCOM Austria pflichtet hier bei: “Wir setzen genau so auf hybrid.”

Datenstruktur im Hintergrund ist entscheidend

Ein Thema, bei dem bei Open Source Vorsicht geboten ist, spricht Natalie Ségur-Cabanac an. Besonders wichtig sei es bei KI-Anwendungen, eine gute Datenstruktur im Hintergrund zu haben. “Die Verantwortung, dass ein Modell mit sauberen Daten trainiert worden ist, liegt bei den Anbietern. Bei Open Source verschwimmt das ein bisschen. Wer ist wofür zuständig? Das ist eine Herausforderung für die Compliance zu schauen, wo man selbst verantwortlich ist und wo man sich auf einen Anbieter verlassen kann.”

Compliance: Großes Thema – mehr Sichereheit mit professioneller Unterstützung

Stephan Kraft hakt hier ein. Genau aus solchen Gründen gebe es Unternehmen wie Red Hat, die mit ihrem Enterprise-Support für Open-Source-Lösungen die Qualitätssicherung auch im rechtlichen Bereich übernehmen. “Das ist ein ganz wichtiger Teil unseres Versprechens gegenüber Kunden”, so Kraft. Unbedacht im Unternehmen mit Open Source zu arbeiten, könne dagegen in “Compliance-Fallen” führen, pflichtet er Ségur-Cabanac bei.

Das sieht auch Patrick Ratheiser als Thema bei Leftshift.One: “Unsere Lösung ist Closed Source, wir setzen aber im Hintergrund Open Source ein. Wichtig ist, dass wir dem Kunden Compliance garantieren können.” Stephan Kraft empfiehlt Unternehmen bei der Open-Source-Nutzung: “Man kann nicht immer gleich die neueste ‘bleeding edge’-Lösung nehmen sondern sollte etwas konservativer herangehen.”

Infrastruktur: Gut planen, was man wirklich braucht

Unabhängig davon, ob man nun Open Source oder Closed Source nutzt, braucht es für die Nutzung von KI die richtige Infrastruktur. “Es kommt natürlich auf den Use Case an, den ein Unternehmen umsetzen will. Da sind die Anforderungen an die Infrastruktur sehr unterschiedlich”, grenzt Florian Böttcher ein. CANCOM Austria unterstützt seine Kunden in genau der Frage. Anwendungen wie das Training von KI-Modellen würde aus gutem Grund kaum in Österreich umgesetzt. “KI ist sehr stromhungrig und entwickelt viel Hitze. Das ist schwierig für ein eigenes Data-Center im Unternehmen, gerade wenn man die Strompreise in Österreich ansieht”, so Böttcher.

“Rechenleistungs-Hunger” von KI könnte sich in Zukunft verringern

Wichtig sei es letztlich, sich als Unternehmen sehr klar darüber zu sein, was man umsetzen wolle. “Danach, welche Software-Lösung man für seinen Use Case einsetzen muss, richtet sich auch die Infrastruktur”, so Böttcher. Er erwarte aber auch, dass die KI-Modelle im nächsten Entwicklungsschritt effizienter werden und der “Rechenleistungs-Hunger” sich verringere.

Patrick Ratheiser ergänzt: “Es ist grundsätzlich eine Kostenfrage.” Unternehmen müssten sich sehr gut überlegen, ob sie ein eigenes LLM (Large Language Model) betreiben und dieses sogar selbst trainieren wollen, oder lieber doch eine Usage-basierte Lösung wählen. Er sehe bei österreichischen Unternehmen – auch bei größeren – eine klare Tendenz zur zweiten Variante. “Es lässt sich deutlich schneller einrichten, ist kalkulierbarer und auch viel schneller skalierbar”, erklärt Ratheiser.

Etwa im Forschungsbereich sei es jedoch wichtig und notwendig, auch eigene LLMs und die damit verbundene Infrastruktur zu betreiben. Doch auch die Möglichkeit von hybriden Lösungen biete sich an. “Man kann mittlerweile auch Teile in der Cloud lassen und Teile On-Premise. Man kann etwa nur ein datenschutzsicheres LLM selbst betreiben”, erklärt der Experte, der auch bei der Wahl der genutzten Modelle einen hybriden Ansatz empfiehlt: “Man braucht nicht für alle Use Cases das neueste Modell. Manchmal braucht man überhaupt kein LLM.”

Datenschutz: Einige Herausforderungen bei LLMs

Stichwort: Datenschutz. Hier schafft die europäische Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) im KI-Bereich besondere Herausforderungen, weiß Natalie Ségur-Cabanac, die vorab betont: “Ich persönlich halte die DSGVO für ein gutes Regulierungswerk, weil sie sehr viel Spielraum gibt. Ich sage immer: Datenschutz ist sehr komplex, aber nicht kompliziert.” Konkret seien etwa der Grundsatz der Zweckbezogenheit, also dass man Daten nur für konkrete Zwecke einsetzen darf, und dass man sie minimierend einsetzen muss, relevant für den KI-Bereich. “Da haben wir schon einen Konflikt, weil man ja [bei LLMs] erst einmal schaut, was man aus möglichst vielen Daten machen kann”, so die Expertin.

Ist KI rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich?

Auch Transparenzbestimmungen – sowohl in der DSGVO als auch im AI-Act der EU – seien zu beachten. “Wenn ich KI verwende, muss ich auch wissen, was drinnen ist”, fasst Ségur-Cabanac zusammen. Ist KI also rechtlich innerhalb der EU sogar per se in einem Graubereich? “Nein, das glaube ich nicht. Aber man muss seine Hausaufgaben schon gut machen”, sagt die Expertin. Wichtig sei daher auch die im Rahmen des EU-AI-Acts eingeforderte KI-Kompetenz in Unternehmen – im technischen und rechtlichen Bereich.

KI-Kompetenz als zentrales Thema

Patrick Ratheiser stimmt zu: “Neben der Technologie selber sind bei unseren Kunden die Mitarbeiter ein Riesen-Thema. Man muss sie nicht nur wegen dem AI-Act fit bekommen, sondern es geht darum, sie wirklich auf die Anwendungen einzuschulen.” Wichtig seien dabei auch die Kolleg:innen, die sich bereits mit dem Thema auskennen – die “Pioniere” im Unternehmen. “AI Literacy ist sicherlich das Thema 2025 und in nächster Zeit. So, wie wir gelernt haben, mit dem Smartphone umzugehen, werden wir es auch mit generativer KI lernen”, so Ratheiser.

“Einfach einmal ausprobieren”

Stephan Kraft ergänzt: Neben einer soliden Datenbasis und der notwendigen Kompetenz brauche es bei KI – gerade auch im Bereich Open Source – noch etwas: “Einfach einmal ausprobieren. Es braucht auch Trial and Error. Das ist vielleicht oft das Schwierigste für CFOs und Geschäftsführer.” Dieses Ausprobieren sollte aber innerhalb eines festgelegten Rahmens passieren, damit die KI-Implementierung gelingt, meint Natalie Ségur-Cabanac: “Unternehmen brauchen eine KI-Strategie und müssen wissen, was sie mit der Technologie erreichen wollen.” Auch sich mit den zuvor angesprochenen rechtlichen Anforderungen – Stichwort Compliance – zu beschäftigen, komme zeitlich erst nach der Festlegung der Strategie.


Die gesamte Folge ansehen:

Die Nachlesen der bisherigen Folgen:

Folge 1: “No Hype KI – wo stehen wir nach zwei Jahren ChatGPT?

Folge 2: “Was kann KI in Gesundheit, Bildung und im öffentlichen Sektor leisten?

Folge 3: “Der größte Feind ist Zettel und Bleistift”: Erfolgsfaktoren und Herausforderungen in der KI-Praxis”

Folge 4: KI-Geschäftsmodelle: “Wir nutzen nur einen Bruchteil dessen, was möglich ist”


Die Serie wird von brutkasten in redaktioneller Unabhängigkeit mit finanzieller Unterstützung unserer Partner:innen produziert.

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