Рост поисковой видимости на 86% и 22 000 загрузок из поиска в Google Play и App Store для аптечного приложения
ASO (App Store Optimization) в высококонкурентных нишах часто сталкивается с проблемой ограниченного семантического ядра. Пользователи используют фиксированный набор базовых запросов, что усложняет продвижение. В данном кейсе мы делимся стратегией Mobisharks (входит в Kokoc Performance) по выводу приложения крупной аптечной сети в топ маркетов за счет текстовой оптимизации, кластерного подхода и работы с репутацией.
Содержание
- Исходные данные
- Особенности и сложности проекта
- Стратегия и ход работ
- Результаты
- Ключевые выводы и инсайты
Исходные данные
-
О клиенте: Крупная федеральная аптечная сеть (проект под NDA). Бренд представлен широким ассортиментом лекарственных средств, товаров для здоровья и красоты, а также развитой омниканальной системой продаж с фокусом на доступность и сервис. Мобильное приложение компании является одним из ключевых каналов продаж и взаимодействия с клиентами.
-
Цель проекта: обеспечить прирост органического трафика в Google Play и App Store за счет вывода приоритетных запросов в топ и масштабирования семантического ядра в категории аптечного e-commerce.
Особенности и сложности проекта
-
Высокая конкуренция. В аптечном e-commerce сегменте за лидерство активно борются около 20 крупных брендов.
-
Ограниченная глубина семантики. В отличие от категорий «Игры» или «Шопинг», в аптечной нише редко появляются новые трендовые ключи. Основной трафик сосредоточен в фиксированных маркерах («аптека», «доставка лекарств», «лекарства онлайн»).
-
Требование к стабильности роста. Для сохранения высокой рентабельности органического трафика важно было избежать резких скачков и последующих «откатов» позиций алгоритмами магазинов приложений.
Стратегия и ход работ
Основным вектором развития стала последовательная кластерная оптимизация: планомерное продвижение отдельных групп запросов с параллельным улучшением конверсии самой карточки приложения.
Этап 1. Текстовая оптимизация и расширение индексации
Мы полностью пересобрали семантическое ядро, сделав упор на целевые аптечные и околоцелевые конкурентные запросы.
-
Локальные метаданные: Обновлены Title, Subtitle и ключевые слова (Keywords) для различных локалей. Переписаны краткие и полные описания под реальные поисковые сценарии пользователей.
-
Доработка дополнительных локализаций: На примере локации Великобритании (UK) была устранена техническая ошибка — изначально в карточке отсутствовал подзаголовок, а история обновлений была не оптимизирована. Добавление релевантных ключей в эти блоки позволило задействовать скрытый потенциал кросс-локалей для сбора дополнительного трафика.
Этап 2. Управление репутацией и работа с рейтингом
Рейтинг приложения напрямую влияет как на алгоритмы ранжирования сторов, так и на конверсию в установку ($CR$). Мы внедрили комплексную работу с отзывами:
-
Интеграция ключей в ответы: Разработали шаблоны ответов на отзывы пользователей с естественным внедрением целевых ключевых слов для их дополнительной индексации поисковыми роботами.
-
Мотивация лояльных пользователей: Настроили внутренние триггеры для стимулирования оценок от активной аудитории.
Результат этапа: К ноябрю доля негативных оценок (с отметкой «1») снизилась до 16%, а доля положительных (с отметкой «5») выросла до 66%. Средний рейтинг приложения по отзывам увеличился на 33%, достигнув отметки 4.01.
Этап 3. Пошаговое продвижение ключевых запросов
Вместо одновременного продвижения всего массива семантики мы применили волновую стратегию. Работа велась итеративно по кластерам:
-
Выделялся один тематический пул запросов.
-
С помощью мотивированного трафика и текстовых факторов кластер выводился сначала в ТОП-10, затем в ТОП-5.
-
После стабилизации позиций в органике и фиксации естественного прироста, бюджет и фокус команды перенаправлялись на следующий кластер.
Результаты
Итоги ASO зафиксировали качественный рост показателей на обеих платформах. Для корректности оценки результаты разделены по сторам из-за разницы в алгоритмах индексации.
Результаты в Google Play
| Метрика | Значение / Прирост |
| Количество проиндексированных запросов | 1 600 ключей |
| Индекс поисковой видимости | Рост с 40 500 до 64 300 слов (+84%) |
| Репутационный индекс | Рост с 46% до 65% (+19%) |
| Установки (загрузки из поиска) | 15 313 пользователей |
| Динамика позиций в топе | +22 ключа в ТОП-1; +58 в ТОП-5; +127 в ТОП-10 |
Результаты в App Store
| Метрика | Значение / Прирост |
| Количество проиндексированных запросов | 536 ключей |
| Индекс поисковой видимости | Рост с 14 900 до 19 900 слов (+86%) |
| Показы приложения в поиске (Impressions) | 375 000 показов (+233%) |
| Просмотры страницы приложения (App Page Views) | +914% (результат оптимизации метаданных) |
| Репутационный индекс | Рост с 71% до 76% (+5%) |
| Установки (загрузки из поиска) | 22 000 пользователей |
| Динамика позиций в топе | +4 ключа в ТОП-1; +23 в ТОП-5; +22 в ТОП-10 |
Ключевые выводы и инсайты
-
Кластерный подход эффективнее сплошной оптимизации. В нишах с ограниченным объемом семантики волновое продвижение отдельных групп запросов (сначала в ТОП-10, затем в ТОП-5) защищает от алгоритмических санкций сторов и обеспечивает стабильный, защищенный от отката рост.
-
Оптимизация метаданных напрямую масштабирует видимость. Рост просмотров карточки в App Store на 914% доказывает, что точное попадание в поисковые интенты пользователей через Title и Subtitle выводит приложение в поле зрения аудитории, которая изначально не искала конкретный бренд.
-
Работа с репутацией индексирует приложение и повышает конверсию. Внедрение ключевых слов в ответы на отзывы не только повышает рейтинг, но и дает дополнительный вес для алгоритмов стора, что напрямую конвертируется в чистые загрузки.
-
Кросс-локализация открывает доступ к небрендовому трафику с низкой конкуренцией. Исправление метаданных для дополнительных локалей позволяет обходить сильных конкурентов в основной локации и забирать целевых пользователей за счет адаптации под их поисковые сценарии.
