Wie die Salzburg AG mit einer neuen Crowdinvesting-Plattform die Energiewende vorantreibt

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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✨ AI Kontextualisierung

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.

app store optimization itranslate — 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.

⇒ Zur App Radar-Page

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„Das war ein richtiger Hype. Nach wenigen Tagen hatte ChatGPT über eine Million Nutzer”, erinnert sich Lippert an den Start des OpenAI-Chatbots Ende 2022. Seither habe sich aber viel geändert: “Heute ist das gar kein Hype mehr, sondern Realität“, sagt Lippert. Die Technologie habe sich längst in den Alltag integriert, kaum jemand spreche noch davon, dass er sein Smartphone über eine „KI-Anwendung“ entsperre oder sein Auto mithilfe von KI einparke: “Wenn es im Alltag angekommen ist, sagt keiner mehr KI-Lösung dazu”.

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Von erster Begeisterung zu realistischen Erwartungen

Anfangs herrschte in Unternehmen noch ein gewisser Aktionismus: „Den Satz ‘Wir müssen irgendwas mit KI machen’ habe ich sehr, sehr oft gehört“, meint Steirer. Inzwischen habe sich die Erwartungshaltung realistischer entwickelt. Unternehmen gingen nun strategischer vor, untersuchten konkrete Use Cases und setzten auf institutionalisierte Strukturen – etwa durch sogenannte “Centers of Excellence” – um KI langfristig zu integrieren. „Wir sehen, dass jetzt fast jedes Unternehmen in Österreich KI-Initiativen hat“, sagt Lippert. „Diese Anlaufkurve hat eine Zeit lang gedauert, aber jetzt sehen wir viele reale Use-Cases und wir brauchen uns als Land nicht verstecken.“

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Lippert nennt etwa den Lebensmittelhändler Spar, der mithilfe von KI sein Obst- und Gemüsesortiment auf Basis von Kaufverhalten, Wetterdaten und Rabatten punktgenau steuert. Weniger Verschwendung, bessere Lieferkette: “Lieferkettenoptimierung ist ein Purpose-Driven-Use-Case, der international sehr viel Aufmerksamkeit bekommt und der sich übrigens über alle Branchen repliziert”, erläutert die Microsoft-Expertin.

Auch die Baubranche hat Anwendungsfälle vorzuweisen: Bei Strabag wird mittels KI die Risikobewertung von Baustellen verbessert, indem historische Daten zum Bauträger, zu Lieferanten und zum Bauteam analysiert werden.

Im Versicherungsbereich hat die UNIQA mithilfe eines KI-basierten „Tarif-Bots“ den Zeitaufwand für Tarifauskünfte um 50 Prozent reduziert, was die Mitarbeiter:innen von repetitiven Tätigkeiten entlastet und ihnen mehr Spielraum für sinnstiftende Tätigkeiten lässt.

Nicht immer geht es aber um Effizienzsteigerung. Ein KI-Projekt einer anderen Art wurde kürzlich bei der jüngsten Microsoft-Konferenz Ignite präsentiert: Der Hera Space Companion (brutkasten berichtete). Gemeinsam mit der ESA, Terra Mater und dem österreichischen Startup Impact.ai wurde ein digitaler Space Companion entwickelt, mit dem sich Nutzer in Echtzeit über Weltraummissionen austauschen können. „Das macht Wissenschaft zum ersten Mal wirklich greifbar“, sagt Lippert. „Meine Kinder haben am Wochenende die Planeten im Gespräch mit dem Space Companion gelernt.“

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Auch wenn die genannten Use Cases Erfolgsbeispiele zeigen, sind Unternehmen, die KI einsetzen wollen, klarerweise auch mit Herausforderungen konfrontiert. Diese unterscheiden sich je nachdem, wie weit die „KI-Maturität“ der Unternehmen fortgeschritten sei, erläutert Lippert. Für jene, die schon Use-.Cases erprobt haben, gehe es nun um den großflächigen Rollout. Dabei offenbaren sich klassische Herausforderungen: „Integration in Legacy-Systeme, Datenstrategie, Datenarchitektur, Sicherheit – all das darf man nicht unterschätzen“, sagt Lippert.

“Eine große Herausforderung für Unternehmen ist auch die Frage: Wer sind wir überhaupt?”, ergänzt Steirer. Unternehmen müssten sich fragen, ob sie eine KI-Firma seien, ein Software-Entwicklungsunternehmen oder ein reines Fachunternehmen. Daran anschließend ergeben sich dann Folgefragen: „Muss ich selbst KI-Modelle trainieren oder kann ich auf bestehende Plattformen aufsetzen? Was ist meine langfristige Strategie?“ Er sieht in dieser Phase den Übergang von kleinen Experimenten über breite Implementierung bis hin zur Institutionalisierung von KI im Unternehmen.

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