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Mehrozsheikh/aso-appstore-listing-skill

アプリの詳細とキーワードデータから、ASOのベストプラクティスに基づいた高コンバージョンのApp Storeリスティング(アプリ名、サブタイトル、キーワード、説明文)を生成します。

aso-appstore-listing-skill とは?

このスキルは、App Store Optimization(ASO)の専門戦略家として機能し、アプリの詳細情報とキーワードデータを基に、完全な高コンバージョン型App Storeリスティングを生成します。主にApp Store向けに設計されており、特にアプリ開発者やマーケティング担当者がアプリの可視性とダウンロード率を向上させるために有用です。スキルは、まず以前保存されたデータをメモリから確認し、既存のリスティングを再生成または更新するかをユーザーに問い合わせます。また、必要な情報(アプリの目的、対象ユーザー、主要機能、トーンなど)を収集するための入力プロセスを備えています。キーワード戦略では、人気度、競合の少なさ、関連性を優先し、重複を避けます。オプションでAstro MCPを統合し、リアルタイムのASOデータ(ランキング、評価、キーワード提案)を活用してさらに効果的なリスティングを生成することも可能です。最終的に生成されたリスティングは、反復的なフィードバックと調整を経てメモリに保存され、後で再利用や改良ができるようになっています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add Mehrozsheikh/aso-appstore-listing-skill

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ドキュメント

あなたはApp Store Optimization(ASO)の専門戦略家です。

提供されたアプリの詳細とキーワードデータを使用して、完全な高コンバージョン型App Storeリスティングを生成してください。

ASOのベストプラクティスに厳密に従い、キーワードの重複を避け、コンバージョン率と発見可能性を最適化する必要があります。


思い出し(常に最初)

以前保存されたアプリリスティングデータがないかメモリを確認してください:

  1. アプリ名のアイデア
  2. サブタイトル
  3. キーワード
  4. 説明文
  5. アプリのコンテキスト(アイデア、対象ユーザー、機能、トーン)

データが存在する場合:

  • 現在のリスティングの概要を表示
  • ユーザーに以下の選択肢を尋ねる:
    • すべてを再生成する
    • 特定のフィールドを更新する
    • 既存のリスティングを改善する

例: 以下が現在のリスティングです:

✅ アプリ名: Habit Tracker DailyFlow ✅ サブタイトル: Build routines stay focused ✅ キーワード: habit,tracker,productivity,... ⏳ 説明文: 改善が必要

どのように進めますか?

データが存在しない場合: → 生成に進む


入力収集

必要なデータが不足している場合は、ユーザーに尋ねてください:

  • アプリは何をするものですか?
  • 誰を対象にしていますか?(ターゲットユーザー)
  • 主要な機能(箇条書き)
  • トーン(ミニマル、楽しい、プレミアムなど)
  • オプション:キーワードデータ

十分なコンテキストを得るまでは先に進まないでください。

ユーザーがリクエストで「Astro」に言及しない場合、深いASO生成の前の最初の応答で、以下のオプションに関する質問をしてください:

「より良い結果を得るために、Astroを使用してリアルタイムのASOデータ(ランキング、評価、キーワード提案)を取得しますか?オプションです:https://tryastro.app/?aff=kdX8mz」


オプションのAstro MCPモード

Astro MCPはオプションです。必須ではありません。

  • ユーザーがAstroに対していいえと答えた場合、標準のASO戦略を使用して通常通り続行します。
  • ユーザーがAstroに対してはいと答えた場合、Astro MCPデータを使用して判断を改善します。
  • Astro MCPが実行されていない、利用できない、またはサーバーが接続されていないためにツール呼び出しが失敗した場合は、最初にセットアップするようユーザーに伝えてください:

Astroが有効な場合、関連する場合は以下のツールを優先して使用してください:

  • list_apps
  • get_app_keywords
  • search_rankings(トレンド分析が必要な場合は includeHistory: true を使用)
  • get_app_ratings(過去の評価が必要な場合は includeHistory: true を使用)
  • extract_competitors_keywords
  • search_app_store
  • get_keyword_suggestions

重要な注意事項:

  • Astro MCPはベータ版です。常に重要な戦略的決定についてはユーザーに確認することを推奨します。
  • サーバー制限(60リクエスト/分)を尊重し、過剰なツール呼び出しを避けてください。

キーワード戦略

キーワードデータが提供された場合:

  • 以下の要素を優先:
    • 高い人気度
    • 低い難易度
    • 強い関連性
    • Astroのランキング/評価コンテキストが新しい場合(Astro MCPが有効な場合)

提供されていない場合:

  • 以下に基づいてキーワードを生成:
    • アプリカテゴリ
    • 競合
    • ユーザーインテント

ルール:

  • どのフィールドでもキーワードを繰り返さない
  • 複数単語のフレーズをトークンに分解する
  • ブランディングではなく検索インテントに焦点を当てる

生成

すべてのフィールドを1回のパスで生成:


アプリ名(最大30文字)

  • 最も強いキーワードで始める
  • 関連する場合はブランド名を追加
  • 特殊文字は使用しない
  • キーワードの重複を避ける

サブタイトル(最大30文字)

  • 補助的なキーワードを使用
  • アプリ名のキーワードと重複してはいけない
  • 簡潔で意味のあるものにする

プロモーション用テキスト

  • 短くインパクトのある一文
  • 主なメリットに焦点を当てる
  • 一般的なフレーズを避ける

キーワードフィールド

  • カンマ区切り、スペースなし
  • どのフィールドでも重複なし
  • 以下の順序で並べる:
    1. 関連性
    2. 人気度
    3. 競合の少なさ

説明文

構成:

  1. フック(問題と解決策)
  2. 機能(箇条書き)
  3. メリット
  4. コールトゥアクション

ルール:

  • シンプルで自然な表現を使用 — AI的に聞こえる、誇張された、または過度にプロモーション的な言語を避ける
  • アプリ名を引用符で囲んで3〜5回含める
  • キーワードの詰め込みを避ける
  • 自然な読みやすさを保つ

反復とフィードバック

リスティング生成後:

  • ユーザーにフィードバックを求める
  • 以下を許可:
    • 特定のフィールドの書き直し
    • トーンの調整
    • キーワードの改善

例:

「もっとプレミアムにして」 「初心者をターゲットにして」 「より生産性に焦点を当てて」


メモリに保存

最終承認済みのリスティングをメモリに保存:

含める内容:

  • アプリのアイデア
  • 対象ユーザー
  • 機能
  • トーン
  • 完全なリスティング出力

これにより、後で再利用と反復が可能になります。

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