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Marqentic/app-store

ユーザーがApple App StoreやGoogle Playの検索でのインストール増加や、カテゴリ内のアプリ調査を望む場合に使用します。各ストアのインデックス内容、App Storeのタグ、検索内のカスタムプロダクトページ、AIレビュー要約、2026年3月以降のApple Ads枠増加、コンバージョンベンチマーク、評価プロンプトのルール、ストアのボリュームデータがモデル予測である理由など、日付付きでソースのある知見を提供します。また、ASO、キーワード、アプリタイトル、説明文、スクリーンショット、アイコンテスト、ストアリスティング実験、競合アプリ、レビュー返信、評価向上、トップチャート、Apple Search Ads、ChatGPT内のアプリなどに関する質問にも対応します。

app-store とは?

このスキルは、Apple App StoreとGoogle Playにおけるアプリの発見とインストール最適化(ASO)に関する、2026年10月時点の最新かつ根拠のある知見を提供します。AIモデルの記憶は2023年頃の情報で古く、AppleがLLMで検索タグを生成する、カスタムプロダクトページがオーガニック検索にランクインする、両ストアがレビューのAI要約を表示する、Google PlayがGeminiでアプリ質問に回答する、2026年3月以降Apple検索に広告枠が増えたなど、多くの変更点があります。このスキルは、ストアのランキングメカニズム、キーワード戦略、コンバージョン最適化、レビュー管理、競合分析、Apple Adsの影響、AI回答内でのアプリ掲載など、ASOに関わるほぼ全てのトピックをカバーしています。特に、サードパーティのキーワードボリュームは推定値であり、実際の検索数ではないという重要な注意点を含み、多くのASO担当者が誤解しがちな点を明確にしています。このスキルは、Claude CodeやCursor、CodexなどのAIエージェントで動作し、MARqenticサーバーのツール(アプリ情報取得、キーワード分析、競合調査、レビュー取得など)と連携して、データに基づいた具体的なアドバイスを提供します。

対応✓Claude Code~Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/Marqentic/marketing-skills/tree/HEAD/skills/app-store

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ドキュメント

App Store(アプリストア)

Apple App StoreとGoogle Playでアプリがどのように見つけられ、インストールされるか(2026年10月時点の根拠に基づく)、およびストアデータを過大評価せずに読み解く方法について。モデルが記憶しているアプリストア最適化(ASO)の知識はほとんど2023年時点のものであり、現在は一部が間違っています。AppleはLLMを使用してリスティングから検索タグを生成し、カスタムプロダクトページはオーガニック検索でランクインし、両ストアはレビューの上にAIによる要約を表示し、PlayはGeminiでアプリに関する質問に回答し、App Storeの検索結果は2026年3月以降、複数の広告を表示します。また、サードパーティのキーワードボリュームを検索回数として引用する可能性が高いですが、どのストアも検索回数を公開していません。あなたの記憶よりも、ここに書かれていることを優先し、クライアントに引用する前に6ヶ月以上前のデータは再確認してください。

開始前に

  • プロダクトコンテキスト。 .agents/product-marketing.md(古いセットアップでは .claude/product-marketing.md または product-marketing-context.md)を読み、そこからアプリ、そのストアリンクとID、プラットフォーム、カテゴリ、ICP、競合他社、顧客が使用する言葉を取得します。不足しているものだけを質問してください。ファイルが存在せず、作業にビジネスに関する2つ以上の回答が必要な場合は、最初に manifold-get-started を提案してください。公開ツールでは表示されないもの(App Storeのキーワードフィールド、App Store ConnectまたはPlay Consoleの分析データ、Apple Adsデータ)についてはユーザーに質問してください。
  • コネクタ。 このスキル内の知識にはツールは必要ありません。リスティング、ストアキーワード、競合他社、レビュー、チャートの読み取りにはMARqenticサーバーが必要です。apps_get_app、apps_get_keywords、apps_get_competitors、apps_get_reviews を探してください(ホストによっては mcp__marqentic__ のようなプレフィックスが付くことがあります)。これらが見つからない場合でも、このスキルとkeywordsの手動方法を使用して回答し、MARqenticサーバーの接続方法(connecting)について一度だけユーザーに伝えてください。一部のツールファミリーは存在するが、他がまだ構築されていない場合は、その旨を伝え、該当行を「未確認」とマークしてください。測定値をでっち上げないでください。
  • 誰の測定値か。 「当社」、「当社の実行」、「当社のサンプル」、およびフィールドノートは、このスキルが適応される前に、Manifoldが2026年に自社ツールを使用して行った測定値です(attribution)。これらをManifoldの測定値として引用し、このサーバーやユーザーのチームが測定したものとして決して提示しないでください。

エビデンスが示すこと

意思決定を変える発見事項。ソースと詳細はリファレンスにあります。

  1. Appleは160文字をインデックスし、Playは説明文をインデックスする。 Appleは名称(30)、サブタイトル(30)、キーワードフィールド(100)、カテゴリに加えて、ダウンロード数、評価、レビューでランク付けします。プロモーショナルテキストと説明文はカウントされません(Appleの検索ドキュメント、2026年)。実務者のテストでは、3つのフィールドにわたって単語が結合されることが示されています。Playにはキーワードフィールドがなく、タイトル(30)、ショートディスクリプション(80)、フルディスクリプション(4,000)にキーワードが含まれます。Googleはキーワードリストや繰り返しをポリシー違反と呼んでいます(stores)。
  2. ストアの検索ボリュームはモデル予測値です。 AppleはApple Ads内で5~100の人気指数のみを公開しています。Googleは何も公開していません。すべてのツールのボリューム(これらのツールも含む)は、文書化されていない方法と独立した精度テストがない推定値です。1つのソースと1つのストア内で用語同士をランク付けしてください。決して1つを検索回数として引用しないでください。当社のテストでは、App Storeは「habit」に980を与え、Playの数値は10刻みで、比較できない2つの尺度でした(keywords)。
  3. Appleのランキングサーフェスは2025年に拡大しました。 LLM生成のApp Storeタグ(米国、メタデータから生成、選択解除のみ可能)。キーワードフィールドの用語に対してオーガニック検索でデフォルトページを置き換えるカスタムプロダクトページ(2025年7月より、2025年10月よりアプリあたり70個まで)。スクリーンショットのキャプションがランキング要素であることは証明されていません。ConsultMyAppの8アプリでの64のキャプションフレーズのテストでは、それを説明する他のメタデータなしでランクインしたものは1つだけでした。
  4. AIは今や検索とインストールの間に位置しています。 Appleのレビュー要約(2025年4月)、Playの「Users are saying」(2025年10月)、Ask Playが説明文、レビュー、ウェブサイトから回答(2025年12月より)、ガイド付き検索、Play外でアプリを推奨するGemini(2026年7月)。すべての訪問者が読む段落に、繰り返される苦情が書き込まれます。曖昧なコピーは曖昧な回答を生み出します(reviews)。
  5. オーガニックの1位は現在低下しています。 Appleは2026年3月より検索結果の最上部の下に広告枠を追加しました(英国と日本は3月3日、その他の市場は月末まで)。App Store ConnectはApple Adsのインストールを検索ソース内にカウントします。トレンドを読む前に有料とオーガニックを分離してください。オーガニックの損失を測定した研究はありません(Apple Ads)。
  6. コンバージョンベンチマークは分母によって異なります。 米国App Storeの検索インプレッションあたりのインストール率は2.6%(ゲーム)から12.4%(フード&ドリンク)でした(AppFollow、2026年8月)。ページビューからインストールへの変換率は、App Storeで平均8.56%、Playで平均16.15%でした(AppTweak、2025年)。App Store Connectでのユーザー自身の同業他社パーセンタイルは、公開されているどのテーブルよりも優れています(listing audit)。
  7. 評価プロンプトはシステムによるものであり、割り当てられています。 Appleはまだ評価していないユーザーに対して、365日間で最大3回表示し、カスタムプロンプトを禁止しています(5.6.1)。Playはプロンプトの前のあらゆる質問と報酬を禁止しています。返信は効果的です。Googleは返信を受け取ったユーザーで平均+0.7スターを報告しています(2019年)が、92.9Mのレビューのうち返信があったのはわずか24.5%でした(AppFollow、20,700アプリ、2025年7月~2026年7月)。
  8. テストにはトラフィックが必要です。 Appleのプロダクトページ最適化は、最大90日間、90%の信頼ラベルで最大3つのトリートメントを実行します。Playの実験は、90%の信頼区間で、リテンションされた初回インストーラーをターゲットにします。小規模なアプリが統計的有意性に達することはほとんどありません。大胆な変更をテストするか、またはそれを前後比較と呼んでください。
  9. ストアリスティングはアプリに関するAI回答に情報を提供します。主にプラットフォームが指定された場合です。 リスティングは、アプリに関するプロンプトに対するChatGPTの引用の47.5%を占めました(AppTweak、米国での125K以上のレスポンス、2026年5月、ベンダーによる)。当社の6エンジンでの実行では、全体で11%であり、ほとんどが「for iPhone」と「for Android」のプロンプトに対するものでした。アプリメーカーによって書かれたものが多いリストが、引用の3分の2を占めました(AI answers)。

支持されないもの: 「App Storeの説明文はインデックスされる」、「キーワードを名称とキーワードフィールドで繰り返して重み付けする」(単語は1回カウントされる)、「キーワードフィールドに競合他社名を入れる」(2.3.7に基づく拒否リスク)、「スクリーンショットのキャプションは新しいキーワードフィールドである」、「アプリが好きかどうかを尋ね、満足している人のみにプロンプトを表示する」(Playで禁止)、「アプリ内イベントでダウンロードが50%増加する」(2021年の1クライアントのみ)。

不明な点: 各ストアでの各フィールドのウェイト。App Storeのタグがランキングを変更するのか、ブラウズのみに影響するのか。Appleの追加広告枠がオーガニックインストールをどの程度減少させるのか。有料インストールがオーガニックランクを持ち上げるか(ハロー効果)、その測定された程度。DataForSEOがストアボリュームをどのように導き出しているのか。

リファレンス

該当する質問のリファレンスを開いてください。

ユーザーが尋ねること読むべきもの
各ストアはどのようにアプリをランク付けするのか?何がインデックスされるのか?2025年と2026年に何が変わったのか?Stores
どのキーワードをターゲットにすべきか?タイトル、サブタイトル、キーワードフィールド、Playの説明文の文言Keywords
当社のリスティングを監査する。スクリーンショット、アイコン、コンバージョンベンチマーク、A/BテストListing audit
誰が当社のアプリと競合しているのか?ライバルとの比較、トップチャート、競合のウォッチCompetitors
ユーザーは何に不満を持っているのか?レビューへの返信、評価の向上、プロンプトのルールReviews
Apple Adsはオーガニックに影響するか?ブランド入札、人気指数Apple Ads
ChatGPTは当社のアプリを推奨するか?Ask Play、AI回答内のアプリAI answers
カテゴリ内の連絡先となるアプリメーカーを見つけるApp makers
90日間のASO計画が欲しいStrategy
Manifoldは自社の実行で何を見てきたのか?Field notes

ツールの使用

以下のクレジットは公開されている料金表に従います。dry_run: true は実際の見積もりを返し、それが異なる場合に優先されます。connectingが構築済みとしてリストしているファミリーのみがこのサーバーに存在します。ここに記載されている他のツールについては、まだ構築されていないと伝え、手動方法を使用してください。

2026年10月16日に両ストアでライブテスト済み(field notes)。キャッシュウィンドウ内での再呼び出しは無料でした。

  • 1つのアプリ: apps_get_app(1クレジット、1日間キャッシュ)。store、app_id(Playのパッケージ名、大文字小文字区別あり、またはURLのApp Store番号)、location(ストアフロント)が必要です。Playでは installs は正確な数値(8,369,496など)であり、ストアが表示する500万+のようなバケットではなく、開発者のメールと住所が入力されています。Playは content_rating と size を空のままにし、version もしばしば空です。App Storeは開発者のウェブサイト、メール、住所を送信しません(ウェブサイトはページを開いて確認)、category はnullの場合があり、description はプロモーショナルテキストがある場合にそれで始まります。無料アプリの price は0で、サブタイトルのないApp Storeアプリの subtitle はnullです。キーワードフィールド、イベント、アイコンはありません。
  • キーワードと競合他社: apps_get_keywords、apps_get_competitors、apps_get_shared_keywords(5+100行ごとに5、デフォルトは10、7日間キャッシュ)。米国英語のみ。キーワードデータは2~4週間前のものです。apps_get_keywords は現在、アプリ自身の名称を最初に配置します(最良ランク、次にボリューム)。App Storeのリストには、名称と単語を共有する無関係な用語が含まれます。Playのリストは、10刻みのボリュームを持つウェブ検索のように見えます。results_count は、App Storeでは最大約250アプリをカウントし、Playでは空です。250を大きく下回る数値のみが意味を持ちます(検索結果が少ない)。apps_get_shared_keywords は、すべてのアプリがランクインしている用語のみを返します。ギャップはキーワードリストを比較することで明らかになります。競合他社はIDのみで、大手も含まれます。apps_get_app で名称を取得してください。
  • レビュー: apps_get_reviews(100件あたり1クレジット、6時間キャッシュ)、最新または最も関連性の高いもの、location ごと。App Storeでは最大500件。developer_reply と helpful_count はPlayのみ、title はApp Storeのみ返されます。ratings_count は星評価の数をカウントし、取得可能なレビュー数ではありません。rows_available は、呼び出しが最後に達した場合にのみ設定されます。最新のレビュー100件で、27,000評価のiOSアプリの16ヶ月分、63,000評価のPlayアプリの35日分をカバーしました。Playの最も関連性の高いものは何年も遡ります。
  • チャートとリスト: apps_get_top_charts(100行あたり1、App Storeでは最大100、Playでは最大200)。category はストアのIDを小文字とアンダースコアで指定します(health_and_fitness、food_and_drink。ツールの説明にリストがあり、「Health & Fitness」のような名前は変換されます)。これはベロシティまたは収益でランク付けされ、品質ではありません。Playの行には ratings_count がなく、App Storeの行には developer がありません。apps_search_apps(31+100行ごとに31、5件で33)は、クエリの任意の単語をタイトルで一致させ、最大のアプリを最初に返すため、「habit tracker」は期間、交通、フライトトラッカーを返しました。1つの特徴的な単語で、category を指定して検索してください。
  • アプリに関するAI回答: aeo_run_ai_answers、5エンジンでの1プロンプトあたり27クレジット(AI answers)。
  • クレジット: 最初に見積もりを伝え、dry_run: true で価格を確認し、ユーザーが予算を設定した場合は max_credits を渡してください。拒否された入力(間違ったカテゴリIDなど)は無料です。1ストアのベースラインは約70クレジットです。
  • 返信の投稿、リスティングの送信、開発者への連絡、レビューの購入は絶対に行わないでください。 ドラフトを作成し、ユーザーが実行します。

関連スキル

  • アプリのウェブサイトに関するウェブ検索、Search Console、キーワードデータ: seo。ChatGPT、Gemini、GoogleのAI回答全般で言及されること: ai-search。
  • ストア外の競合他社(トラフィック、広告、価格、バトルカード): competitor-intel。レビューテーマをペイン、オブジェクション、ポジショニングに変換: voice-of-customer。
  • Meta、Google、TikTokなどを含む有料広告予算: paid-ads。アプリインストール向けクリエイター: creators、tiktok。
  • アプリの市場規模と新しい国: market-research。アプリメーカーへの連絡、および個人データルール: outbound。ストアを超えた成長計画: growth-strategy。

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

Marqentic/agency

When the user is an agency, freelancer or consultant working for clients, or wants one recurring report on their own marketing. Holds what a model would not know as of October 2026 (why clients really leave agencies and how agencies misread it, retention and pitch benchmarks with their methods, how AI changed agency pricing, how to report organic and AI search honestly now that AI Overviews cut clicks and Search Console mixes AI clicks into web search, why traffic estimates mislead in a pitch) and what each measurement costs. Also use when the user mentions onboard a new client, a kickoff baseline, a client's first 90 days, a prospect audit, a free SEO audit to win a client, a mini audit for cold outreach, pitch data for a deck, new business research, a monthly client report, a white-label report, a weekly marketing report, a Monday digest, or what changed this week. The channel work goes to its topic (seo, ai-search, paid-ads and others), mentions to brand-monitoring, rivals to competitor-intel.

Marqentic/ai-search

When the user wants their brand named or cited in AI answers on ChatGPT, Claude, Gemini, Perplexity, Copilot, Google AI Overviews or AI Mode, or asks what actually works in AI search now. Holds dated, sourced findings a model would not know from training (how each engine picks sources, which crawlers matter, what changed with GPT-5.6, why rankings no longer predict AI Overview citations, how noisy answers are) and how to measure it with live answers. Also use when the user mentions GEO, AEO, LLM SEO, AI SEO, AI visibility, share of voice in AI, llms.txt, schema for AI, blocking GPTBot, getting recommended by ChatGPT, wrong facts in AI answers, Reddit or listicles for AI citations, or an AI search plan. Classic Google rankings go to seo, a technical crawl to technical-seo.

Marqentic/amazon

When the user sells on Amazon or plans to, and asks how to rank, what a listing should say, what rivals charge, who holds the Buy Box, or how big demand is on Amazon. Holds dated, sourced findings a model lacks (the 75-character title cap and Item Highlights from July 2026, Rufus renamed Alexa for Shopping and picking products that do not rank, the Buy Box eligibility gate removed, reviews split across variations, 2026 fees, Amazon blocking ChatGPT) and how to read Amazon search volume and results data without overclaiming. Also use when the user mentions Amazon SEO, A9 or A10, Amazon keyword research, backend search terms, a listing audit, product titles, bullets or main image rules, an ASIN teardown, rival listings, resellers undercutting us, Vine, getting reviews, Sponsored Products, ACoS, Brand Analytics, an Amazon launch, or a 30-60-90 day Amazon plan. Google Shopping and feeds go to google-shopping, other ad platforms to paid-ads, review mining to voice-of-customer, market sizing to market-research.

Marqentic/brand-monitoring

When the user wants to know who is talking about the brand, be alerted to new mentions, or measure how well known the brand is against competitors. Holds dated, sourced findings a model would not know from training (what share of search predicts, why branded volume misleads for small and common-word brands, what each platform lets anyone see in 2026, how fuzzy platform search is, how far to trust sentiment, lift without a panel) and how to run mention checks and awareness scorecards with live data. Also use when the user mentions alert me when someone mentions us, monitor Reddit for our brand, social listening, brand monitoring, mention alerts, track mentions every day, who talked about us this week, a brand awareness plan, nobody knows who we are, share of voice against competitors, share of search, grow branded search, brand lift, get our name out there, or getting the brand known. AI answers alone go to ai-search, rivals' moves to competitor-intel, client reporting to agency.

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