키워드 커버리지
ASO.dev 키워드 데이터, 업로드된 키워드 CSV 쇼트리스트, 경쟁사 순위, 검색 광고 인기도, 추적 키워드, MCP의 현재 메타데이터 커버리지를 사용하여 키워드 전략을 수립합니다.
원시 CSV에 아직 열 매핑, 정리, 클러스터링 또는 기회 점수 매기기가 필요한 경우 먼저 keyword-research를 사용하세요.
MCP 메타데이터 커버리지 워크플로우
현재 메타데이터를 ASO.dev에서 읽을 수 있는 경우:
current-metadata-fetch를 사용합니다.- Apple: 필요 시
get_editor_data를 대상country,locales,fields와 함께 호출합니다. 제목/부제목/키워드 커버리지에는asoOnly: true를 사용합니다. - Google: 제목, 짧은 설명, 전체 설명 커버리지를 위해
get_google_editor_data를 호출합니다. - 로케일별로 메타데이터를 정규화합니다:
- 매칭을 위해 소문자로 변환
- 구두점 및 중복 공백 제거
- Apple
keywords배열을 개별 용어로 분할 - 보고 및 문자 수 계산을 위해 원본 텍스트 유지
- CSV 또는 ASO.dev 데이터의 키워드/검색어 행을 국가, 로케일, 키워드, 인기도/SAP, 순위, 난이도, 경쟁사/소스, 의도별로 정규화합니다.
- 현재 메타데이터에 대한 키워드/쿼리별 커버리지를 계산합니다.
커버리지 계산
구문 및 토큰 커버리지를 사용합니다:
- 정확한 구문 포함: 전체 쿼리가 필드에 나타납니다.
- 토큰 포함: 각 의미 있는 단어가 인덱스된 필드 어딘가에 나타납니다.
- 부분 포함: 의미 있는 단어 중 일부는 있지만 전부는 아닙니다.
- 포함되지 않음: 의미 있는 단어가 없습니다.
- 낭비되는 커버리지: 명확한 전략적 이유 없이 필드 전반에 걸쳐 단어가 반복됩니다.
불용어 및 일반 용어(예: app, free, best)는 해당 로케일/쿼리에서 의미가 없는 경우 무시하거나 가중치를 낮춥니다.
필드 가중치:
| 플랫폼 | 필드 | 가중치 | 비고 | |---|---:|---| | Apple | title | 1.00 | 가장 높은 가시성 및 키워드 가중치 | | Apple | subtitle | 0.80 | 강력한 인덱스 필드 | | Apple | keywords | 0.60 | 숨겨진 인덱스 필드; title/subtitle의 중복 피할 것 | | Apple | description/promotionalText | 0.10 | 전환 컨텍스트, 주요 키워드 커버리지 아님 | | Google Play | title | 1.00 | 가장 높은 인덱스 필드 | | Google Play | shortDescription | 0.80 | 인덱스 및 표시됨 | | Google Play | fullDescription | 0.50 | 인덱스됨; 자연스러운 반복이 중요 |
제안된 커버리지 점수:
coverage_score =
exact_phrase_match ? max(field_weight) :
token_coverage_ratio * max(field_weight_of_covered_tokens)
그런 다음 갭에 우선순위를 지정합니다:
gap_priority =
relevance
+ popularity/SAP
+ ranking_feasibility
+ competitor_gap_value
- current_coverage_score
- policy_or_trademark_risk
이 점수를 앱 스토어 순위 예측으로 제시하지 마십시오. 이는 계획을 위한 휴리스틱입니다.
키워드 분류
- 기본(Primary) - 앱 이름/제목 또는 가장 강력한 표시 필드를 위한 1-3개의 높은 관련성/높은 기회 용어
- 보조(Secondary) - 부제목, 짧은 설명 또는 Apple 키워드 필드를 위한 5-10개의 관련 용어
- 롱테일(Long-tail) - Apple 키워드 필드, Google 전체 설명, CPP/PPO 및 추적을 위한 10-20개의 특정 의도 용어
- 방어(Defensive) - 현재 순위 보호
- 경쟁사 갭(Competitor gap) - 경쟁사는 순위에 있지만 앱은 아님
- 실험(Experimental) - 먼저 추적
- 회피(Avoid) - 관련 없음, 위험, 상표 등록됨, 너무 광범위
점수 매기기
데이터가 있는 경우:
Opportunity = relevance * 0.35
+ popularity * 0.25
+ ranking feasibility * 0.25
+ conversion intent * 0.15
누락된 SAP/순위 값을 임의로 생성하지 마십시오.
출력
# 키워드 커버리지 보고서
소스:
국가:
로케일:
현재 메타데이터 소스: MCP / CSV / 사용자 제공
## 현재 인덱스된 메타데이터
| 로케일 | 필드 | 값 | 문자 수 | 인덱스됨 |
|---|---:|---:|---|
## 커버리지 요약
| 세그먼트 | 키워드 수 | 포함됨 | 부분 포함 | 누락 | 우선순위 높은 갭 |
|---|---:|---:|---:|---:|---:|
## 최적 기회
| 키워드 | 로케일 | 관련성 | 인기도/SAP | 현재 순위 | 난이도 | 커버리지 | 조치 |
|---|---:|---:|---:|---:|---|---|
## 메타데이터 분포
| 키워드 | 제목 | 부제목/짧은 설명 | 키워드 필드/전체 설명 | 로케일 | 커버리지 | 비고 |
|---|---|---|---|---|---|
## 커버리지 갭
| 키워드 | 누락된 토큰 | 추가할 최적 필드 | 트레이드오프 | 이유 |
|---|---|---|---|---|
## 권장 Apple 키워드 필드
`...`
문자 수: 0/100
## ASO.dev 실행 목록
1. 키워드 목록에 추가:
2. 경쟁사 추적:
3. 메타데이터 테스트:
4. CPP/PPO에 사용:
규칙
- 관련성이 인기도보다 우선합니다.
- 경쟁사 상표를 사용하지 마십시오.
- 항상 국가와 로케일을 지정하십시오.
- 키워드가 누락되었다고 주장하기 전에 MCP 현재 메타데이터를 사용하십시오.
- Apple의 경우, 의도적인 이유가 없는 한 키워드 필드에 title/subtitle 단어를 중복하지 마십시오.
- Google Play의 경우, 눈에 띄는 키워드 채우기보다 자연스러운 의미론적 커버리지를 선호하십시오.