Hoy publicamos una adaptación del ASO Case Study publicado en el blog de TheTool sobre cómo un cliente de la herramienta ASO, modificando keywords duplicó los ingresos de su app. ¡Atentos a su historia!

Marcus Carlsson escribió una publicación en el grupo de Facebook “App Entrepreneurs and Marketers Group” en la que contó cómo pasó de 1.000 descargas a 2.500 descargas diarias con un solo cambio de palabras clave utilizando TheTool. Por otra parte, duplicó los ingresos a alrededor de 200$ por día. Tras consultarle, aceptó compartir su historia con nuestros usuarios, así que veamos cómo lo hizo con sus propias palabras.

aso case study testimonial

Cómo duplicar las descargas de una app con ASO & TheTool

Cada vez que cambiaba mis palabras clave no tenía ningún método especial. Simplemente miraba las palabras clave de forma individual, cuáles podrían rankear bien y las usaba. Sin embargo, empecé a creer que debería usar combinaciones mid y long tail y se me ocurrió una excelente manera de agregarlas.

case study

La app de este caso de estudio es una cámara iOS, publicada hace dos años dentro de la categoría fotografía. Aunque la aplicación ha sido destacada como App del Día en App Store en todo el mundo, durante el tiempo en que se produjeron los cambios en las keywords y después del cambio, no ha vuelto a ser destacada; por lo que no ha podido influir en los datos y las conclusiones a las que he llegado.

Cómo se me ocurrieron nuevas palabras clave

Antes empezar el cambio, tenía alrededor de 200 palabras clave individuales que suelo usar. Pero con este cambio, quería ver cómo podía mejorar las descargas mirando más las palabras clave mid-tail en lugar de usar keywords individuales. Entonces, empecé a revisar las 200 palabras clave y busqué cuáles podría combinar entre ellas para obtener otras de mid-tail formadas por dos palabras clave.

Por ejemplo, partiendo de estas palabras clave:

  • Dark
  • Image
  • Filter

Las combiné y obtuve las siguientes mid tail keywords:

  • Dark image
  • Dark filter
  • Filter image

Revisé todas las keywords que tenía y terminé con un total de 1500 keywords mid-tail que contenían dos keywords cada una.

app keywords thetool

Imagen: TheTool

Después de eso, usé TheTool para obtener todos los datos de cada keyword mid-tail.

Para facilitar los cálculos (como explicaré más adelante), exporté los datos en un archivo CSV y los abrí en Excel.

Mi idea principal era ver para qué tipo de keywords mid-tail ya rankeaban entre las primeras 10 posiciones. Mi idea era que las palabras con datos similares, también pudieran rankear en posiciones comprendidas entre la 1-10, aunque no lo hicieran en este momento.

Por lo tanto, identifiqué esas keywords que posicionaban en el Top 10 y anoté el promedio de las palabras clave en el tráfico, la dificultad y el número de aplicaciones. Por ejemplo, todas aquellas keywords dentro de las 10 primeras posiciones podrían tener estos valores medios:

  • Tráfico: 23
  • Dificultad: 40
  • Número de aplicaciones: 500

Para estar seguro de encontrar las keywords mid-tail que cumplieran uno o más valores de los anteriormente expuestos, utilicé un sistema de puntos. Si una palabra clave mid-tail ya se hubiera clasificado 1-10, esa palabra obtendría 2 puntos (usé 2 puntos aquí ya que la clasificación 1-10 es importante). Si el tráfico de una keyword mid-tail estuviera cerca del promedio anterior, obtendría 1 punto. Entonces, hice lo mismo por dificultad y número de aplicaciones.

Por ejemplo, si una nueva palabra clave de cola media tenía estos números:

  • Tráfico: 10
  • Dificultad: 45
  • Número de aplicaciones: 200
  • Ranking: 40

Esa palabra clave obtendría 1 solo punto por dificultad, ya que es casi el mismo que el valor promedio de dificultad.

Otro ejemplo:

  • Tráfico: 20
  • Dificultad: 10
  • Número de aplicaciones: 450
  • Ranking actual: 8

Esta palabra clave obtendría 1 punto por tráfico, 1 punto por el número de aplicaciones y, por último, 2 puntos por un posicionamiento actual de 1-10. Eso es un total de 4 puntos.

Después calculé los puntos para todas mis 1500 keywords long-tail, siendo una puntuación de 5 el máximo que una keyword mid-tail podía obtener. A continuación, miré todas las keyword mid-tail que obtuvieron 4-5 puntos.

Finalmente obtuve alrededor de 250 keywords mid-tail, con unos datos muy similares a las keywords que actualmente ya posicionaban en el Top 1-10.

El siguiente paso fue mirar una por una esas palabras clave mid-tail que acababa de obtener. Edité una nueva hoja de cálculo en la que anoté el número de veces en la que aparecía una de esas palabras dentro de la lista de keywords mid-tail obtenidas. Por ejemplo, si hubiera obtenido estas palabras (de las 250 palabras de cola media):

  • photo b&w
  • imagen de b&w
  • enlarge imagen

La lista quedaría así:

Lista Keyword case study thetool

Imagen: TheTool

Luego asumí que aquellas keywords que aparecían un mayor número de veces en las combinaciones mid-tail obtenidas anteriormente, eran las palabras clave más importantes y, por lo tanto, las incluí en el título de mi aplicación. Naturalmente, adapte el título para que fuera comprensible gramaticalmente. Luego seguí poniendo las palabras en el app name, subtítulo y campo keywords.

Como resultado, mi título tenía las combinaciones más importantes de keywords pero además, afortunadamente también empecé a rankear por otras combinaciones que no se me habían ocurrido anteriormente.

Tres días después de la nueva optimización, la aplicación duplicó las descargas y se ha mantenido estable durante más de un mes:

keywords update thetool

Imagen: Evolución keywords tras el cambio en TheTool

Conclusión: Utiliza mid y long tail keywords

Nunca antes había tenido ningún planteamiento matemático a la hora de escoger unas u otras palabras clave. Solía mirar las keywords por separado y confiaba en que pudieran rankear entre las posiciones del 1 al 10 al usarlas. Pero en la actualidad, cuando la competencia en App Store es tan grande, la posibilidad de posicionar entre el Top 10 para determinadas keywords es complicado. Por lo tanto, usar keywords mid y long tail es muy importante.

Tras el planteamiento explicado anteriormente, he tratado de poner algún tipo de lógica en la selección de palabras clave. El rango de asignación de puntos se puede ajustar a cada app en particular, para determinar cuáles de ellas escoger finalmente.

Solo para estar seguro de que no pierdo una keyword vital que ya rankea en la posición 1-10 pero de la que no haya obtenido una puntuación de 4-5 puntos, repaso las 1500 keywords mid-tail y analizo si debería añadirlas de todos modos.

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¿Te ha gustado el case study? ¡Compártelo y déjanos tu feedback en los comentarios!

Alejandro Melero

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