App store optimization
Как улучшить рейтинг своего приложения при помощи Firebase Predictions
Android-разработчик Михал Тайхерт рассказал, как ему удалось значительно увеличить количество отзывов и оценок приложения, используя Firebase Predictions.
Думали ли вы о том, когда именно стоит показывать окно «Оценить приложение»? После десятого открытия? После использования всех функций приложения? В обоих случаях? Теперь определить это может искусственный интеллект — с Firebase Predictions все работает просто и эффективно.
Что такое Firebase Predictions?
Это одна из самых необычных функций Firebase, которая позволяет вам предугадать, сделает ли пользователь определенное действие в следующие семь дней. Для этого используется Google Firebase Analytics.
Самое главное — рейтинг
Во всех стратегиях ASO оценки играют важную роль, так как они отображаются в результатах поиска. Рейтинг может быть решающим фактором при выборе одного из множества конкурирующих приложений. Высокий рейтинг важнее, чем общее количество отзывов. Наша цель — попросить пользователя поставить оценку, когда он не занят и уже знаком с преимуществами нашего приложения. Карточка, встроенная в контент приложения работает лучше, чем диалоговое окно.
Использование Firebase Prediction
Критерии для показа окна оценки:
- более 10 раз использования приложения
- WiFi-соединение (пользователь дома или на работе)
- Firebase Prediction показывает true для клика на «оценить» или Firebase Prediction показывает false для оттока в следующие семь дней
Предыдущая версия моих критериев была более запутанной: 20+ использований приложения, использование как минимум 3 функций…
Результаты
Критерии стали агрессивнее, так как их стало меньше, и окно видит больше людей. Показатель кликов на «оценить» вырос с 3,21% до 4%, но при этом больше пользователей кликают на «отменить» или «позже» (1,6% → 7% и 5,3% → 13%).
Также с этой статистикой я знаю, что 63% кликов на «оценить» приводят к отзыву в Google Play. В вашем случае результаты могут отличаться, так как это зависит от категории приложения и от платформы. Мой анализ основан на приложении Canary для отслеживания загрязнения воздуха.
Заключение
Firebase Predictions — это отличный инструмент для упрощения решения подобных проблем. В моем случае немного более агрессивное поведение сработало. Важно принимать во внимание не только существующие критерии, но и прогнозы для них в будущем. Например, если пользователь, вероятно, удалит приложение в ближайшее время, он или она не получит это оповещение. Но всегда помните о том, что вам запрещено делать, чтобы получить положительную оценку.
Что дальше?
Firebase Predictions находится в бета-стадии, и функцию можно использовать для самых разных целей. Как мне кажется, сейчас в сервисе не хватает Webhooks/HTTP API, чтобы вы могли запускать определенные бэкенд-действия, если для пользователя спрогнозировано какое-либо действие. Для решения таких задач в Android 8.1 вы можете создать собственную модель при помощи Neural Networks API.
-
Новости1 месяц назад
Видеозвонки с Лили, Приключения и пианино — обновления Duolingo
-
Новости1 месяц назад
Видео и подкасты о мобильной разработке 2024.39
-
Видео и подкасты для разработчиков4 недели назад
Lua – идеальный встраиваемый язык
-
Новости4 недели назад
Poolside, занимающийся ИИ-программированием, привлек $500 млн