Коротко. Каннибализация ключевых слов в ASO — это когда в названии, подзаголовке и 100-символьном поле ключевых слов App Store повторяются одни и те же слова. Apple не суммирует ранжирующий сигнал за повторения — повтор просто тратит впустую ваш лимит символов. Решение — рассматривать эти три поля как единый непрерывный пул ключевых слов и никогда не повторять слово из одного поля в другом. В британском написании это слово выглядит как cannibalisation. Проблема та же, решение то же.

Что означает «каннибализация ключевых слов» в App Store

В SEO (Google) каннибализация ключевых слов обычно означает, что две страницы одного сайта конкурируют за один и тот же запрос. В App Store у каждого приложения есть только одна страница продукта, поэтому «каннибализация» здесь означает нечто иное. Речь о том, что ваши собственные поля метаданных конкурируют друг с другом за ранжирующий вес по одному и тому же ключевому слову.

Apple использует для поиска в App Store три индексируемых текстовых поля:

  • Название приложения (title) — 30 символов, большой ранжирующий вес
  • Подзаголовок (subtitle) — 30 символов, большой ранжирующий вес
  • Поле ключевых слов — 100 символов, не видно пользователям, имеет ранжирующий вес

Каннибализация возникает, когда одно и то же слово появляется в двух или более из этих трёх полей. Алгоритм Apple не даёт дополнительного ранжирующего веса за повтор слова. Каждое слово индексируется один раз, а дубликаты игнорируются. Так что каждое повторённое слово — это потраченный лимит символов с нулевой отдачей.

Конкретный пример

Допустим, ваше название — «FitTracker — Workout & Gym Log» (30 символов).

Частая ошибка — написать подзаголовок как «Workout Log for the Gym» (24 символа). Этот подзаголовок каннибализирует, потому что каждое значимое слово — Workout, Log, Gym — уже присутствует в названии.

Решение: используйте подзаголовок для тех запросов, которые название не охватывает. Что-то вроде «Cardio, Strength & HIIT Plans» (29 символов) даёт вам четыре дополнительных ключевых токена, которые усиливают эффект названия.

В поле ключевых слов действует то же правило: не повторяйте FitTracker, Workout, Gym, Log, Cardio, Strength, HIIT или Plans. Apple уже проиндексировал их все из вашего названия и подзаголовка. Используйте эти 100 символов для совершенно новых запросов: running,yoga,abs,pilates,trainer,routine,muscle,fitness,exercise,calisthenics.

Одни и те же слова во всех трёх полях впустую потратили бы около 50 из ваших 160 символов в сумме. Распределив их по разным запросам, вы охватываете примерно вдвое больше ключевых слов при том же лимите символов.

Как обнаружить каннибализацию в собственных метаданных

Быстрый аудит:

  1. Скопируйте название, подзаголовок и поле ключевых слов в один текстовый документ
  2. Приведите всё к нижнему регистру
  3. Разбейте по пробелам и запятым
  4. Найдите повторяющиеся токены

Если вы нашли дубликаты — они тратят символы впустую. Сначала удалите их из поля ключевых слов (это самое гибкое поле), а затем подумайте, оправдывает ли подзаголовок своё место.

Типичные паттерны каннибализации, на которые стоит обращать внимание:

  • Название бренда в поле ключевых слов. Имя вашего приложения уже проиндексировано. Никогда не повторяйте его в поле ключевых слов.
  • Категорийные слова в названии и подзаголовке одновременно. «Workout» в обоих. «Tracker» в обоих. «App» в обоих. Каждое — это потраченный впустую слот.
  • Множественное и единственное число одного корня. Apple автоматически приводит большинство форм множественного числа к основе. Workout и workouts считаются алгоритмом одним и тем же токеном; используйте только одну форму.
  • Слово «app». Почти никогда не стоит слота — никто не ищет «fitness app», ожидая увидеть результат в App Store.

Каннибализация при локализации (то, что упускает большинство команд)

Если вы публикуете метаданные на нескольких языках, у каждой витрины свой лимит 30 + 30 + 100 символов. Слово, идентичное в двух языках (большинство названий брендов, а также термины английского происхождения вроде gym или yoga, которые встречаются во многих языках), не нужно повторять в поле ключевых слов второй локали, если оно уже есть в названии первой локали и вы используете кросс-локализацию.

Это и есть приём кросс-локализации. Apple индексирует ключевые слова из любой активной локали, которую поддерживает ваше приложение. Так что если в вашем английском названии есть gym, в немецком подзаголовке — fitness, а в немецком поле ключевых слов — совершенно новые немецкие запросы, ваше приложение может ранжироваться по объединению всех них на обеих витринах.

Большинство инди-приложений каннибализируют между локалями, потому что переводят метаданные один к одному вместо того, чтобы рассматривать локали как единый общий пул ключевых слов. Решение — проектировать стратегию ключевых слов на уровне всего портфеля (по всем локалям), а не для каждой локали отдельно.

Краткий чек-лист

Прежде чем публиковать обновление метаданных, пройдитесь по списку:

  • Ни одно слово не встречается одновременно в названии и подзаголовке
  • Ни одно слово из названия или подзаголовка не встречается в поле ключевых слов
  • Формы множественного числа используются только один раз (уберите либо единственное, либо множественное число)
  • Название бренда встречается только в названии приложения
  • Слова «app» нет в поле ключевых слов
  • Если есть локализация: ни одно слово не повторяется идентично в полях ключевых слов двух активных локалей

Что с этим делает Marteso

AI-оптимизатор метаданных в Marteso автоматически отмечает каннибализацию. Когда вы редактируете название, подзаголовок или поле ключевых слов, оптимизатор:

  • Подсвечивает каждое слово, которое встречается более чем в одном поле
  • Показывает, сколько символов потрачено впустую из-за дублирования
  • Предлагает совершенно новые слова на замену, взятые из вашего исследования ключевых слов и отсортированные по объёму и сложности

Для конфигураций с несколькими локалями проверка на каннибализацию выполняется по всем вашим активным витринам, так что вы видите конфликты на уровне портфеля, а не только в рамках отдельной локали.

Попробуйте оптимизатор метаданных в Marteso →

Что почитать ещё