AppTweak（アップトウィーク）について

AppTweakは、ASO（アプリストア最適化）とApple Search Adsの効果を最大化する、AI搭載のアプリストア専門マーケティングプラットフォームです。キーワード分析やレビュー管理、競合の市場動向調査など幅広い機能を提供しており、世界中のモバイルアプリ企業に利用されています。
URL: https://www.apptweak.com/ja

聞き手：伊藤隆史（アプリブ）

――新機能「AI Visibility」に至った背景から伺えますか。

廣瀬：前提として、情報収集の手段としての起点が、Web検索からAI検索に置き換わりつつあるというのが、グローバルで見た大きなトレンドです。データで申し上げると、AIプラットフォームの月間セッション数が、従来型検索エンジンのセッション量の56%に相当する規模まで来ている、というデータがあります。（参照）

――思っていたよりも高い印象を受けました。

廣瀬：はい。見方によって変わる部分もあるのですが、他にも消費者アンケートベースの調査で、「Google検索よりも先にAIで検索を始める」と答えた人が、大体37%いるというデータもあります。（参照）

くわえて、AI検索のトラフィック自体の伸びも、前年比で527%というような数字が出ています。（参照）検索自体がAIにシフトしているのは、間違いないと思います。一方で、それがアプリの発見にどこまで影響しているのかは、これまで誰も測ってこなかった領域です。データがないというより、測る手段がなかった、というのが実態に近いですね。

とはいえ、新しいアプリを探すときにWeb検索とAI検索の両方が使われている実感は皆さん感じているのではないでしょうか。

そうであれば、まずはモニタリングをする必要があります。そこの手段がないという課題を解決するために作ったのが、「AI Visibility」という機能です。今のところは、生成AIの中でもChatGPTを対象に計測しています。対象の生成AIは今後広げていく予定で、これは後ほど詳しくお話しします。

――ここまでのお話を伺うと、実際のところが気になります。ASO対策をしっかりやっているアプリであれば、AIにも自然と推薦されやすくなるものなのでしょうか。

廣瀬：実は、そうとは限らないんです。アプリストア上でダウンロード数がすごく多く、ASO対策もできていて、カテゴリーランキングでも1位を獲っていたとしても、AI上で推薦されるとは限りません。ここに大きなギャップがあります。

――なぜ、そうしたギャップが生まれるのでしょうか。

廣瀬：1つには、AIが見ているシグナルが、ストアのランキングとは別物だからです。ランキングはダウンロード数やストア内でのコンバージョンで決まりますが、AIはその順位を見ているわけではありません。ユーザーが「〇〇するのに一番いいアプリは？」と聞いたとき、AIが参照するのは、そのアプリ個別の情報――ストアの掲載内容やレビュー、そのアプリについて書かれた記事などで、企業としてのブランド力がそのまま効くわけではありません。企業ブランドとしてはAI上でよく登場するのに、個々のアプリは推薦されない、というケースは実際にあります。

もう1つには、情報がAIに反映されるまでのタイムラグです。Web検索のSEOと同様に、露出を増やしたからといってすぐにAIの回答に反映されるわけではなく、一定の時間をかけて浸透していく傾向があります。

――「アプリストア上での成功」と、「生成AIでの推薦」は、必ずしも結びつかないとのことですが、従来のASOと、生成AIに推薦されるための対策は、何が違うのでしょうか。

廣瀬：ASOで重要視されていたのは、アプリのタイトルやサブタイトル、キーワードフィールドといった「メタデータ」でした。例えば家計簿のアプリであれば、「家計簿」という語を絶対に外せないキーワードとしてタイトルに入れます。そうすることで一般ユーザーがストアで「家計簿」と検索したときに上位表示される、という仕組みです。

一方で生成AIへの対策は、そもそもChatGPTがどの情報ソースを参照してアプリを推薦しているのか、という点から違ってきます。実際、ChatGPTが引用するデータのうち、アプリストアの掲載情報を見に行っている割合が、だいたい47.5%あります。（参照：「アプリとゲームのためのAI可視化プレイブック（AppTweak）」

――これも結構高いですね。

廣瀬：ええ、高いんです。なので、ストアに書かれている内容を、ChatGPTは読みに行っています。その中でも特に読みに行くのが、詳細説明（ディスクリプション）の部分です。

面白いのが、これまでのASO対策において、詳細説明はそれほど重要視されていなかったんです。例えば詳細説明に「家計簿・資産管理」というキーワードを入れても、ストアの検索順位には反応しませんでした。

もちろんコンバージョン率には影響するので、しっかりしたものを用意する必要はあったのですが、ASO対策上はそれほど関係ないと言われていました。それが、生成AIに推薦されるかどうかという文脈で考えると、この詳細説明に書いてある内容そのものが非常に重要になってきます。

――では、ディスクリプションには具体的にどのようなことを書けばよいのでしょうか。

廣瀬：例えば、詳細説明の中に、FAQ（よくある質問と回答）を入れる、というのは1つの有効策だと思います。1つの記事ページのような構成にして、一般ユーザーが聞いてくるであろう内容にあらかじめ答えておく。そうすることで、AIにどんどん引用されやすくなる傾向があります。

――なるほど。AIが読みに来ることを前提に、AIが読みやすい、可読性の高い情報を入れておいてください、というのが正解になってくるということですね。

廣瀬：はい、おっしゃるとおりです。

――先ほどのお話にありましたが、「ChatGPTがアプリストアの情報を参照する割合が47.5%」だとすると、残りの5割強はどこが参照されているのでしょうか。

廣瀬：アプリストアの個別ページを見に行くのがだいたい4〜5割で、残りは何かというと、そのアプリ単体のホームページや、PR TIMESのようなプレスリリース、そしてアプリブさんのような、専門メディアで取り上げられているかどうかです。

――プレスリリースを出すことが、結果としてアプリの露出増加、ひいてはAIに参照される機会にもつながってくる、ということですね。

廣瀬：そうですね。アプリにおける一次情報としてはストアの掲載情報が重要ですが、そこに次ぐ形で、PR TIMESのようなプレスリリースやメディア記事も、AIの回答を構成する情報源の一つになっています。

――プレスリリースやメディア露出のほかに、意識しておくべきことはありますか。

廣瀬：アメリカ市場だと、ChatGPTはRedditをよく参照する傾向があります。Reddit上で話題になっているアプリは推薦されやすいので、コミュニティで言及を作っていくことも対策の1つとして言われていますね。

――AIにポジティブに語られるためには、どんな工夫が考えられますか。

廣瀬：ここはまだ検証しきれていない、私の推定なのですが、権威的なメディアに取り上げられているほうが、ポジティブに語られる可能性はあるのではないかと思います。

くわえて、「何万ダウンロード」「何万ユーザー」といった定量的な実績値を書いておくことも、AIは結構気にしているようで、「これは定番アプリですよ」というように紹介してくることがあります。量的なデータも、しっかりアピールしていくべきポイントの1つだと思います。

――ここまでは、いわば「何をすべきか」というお話でした。それを実際に確認・検証する手段として作られたのが、新機能「AI Visibility」なわけですよね。まず、これは何を、どうやって計測しているのでしょうか。

廣瀬：まず前提として、アプリ事業者自身が調べたいプロンプトを自由に登録してモニタリングする、という仕組みではありません。

AppTweakがあらかじめプロンプトを定義していて、そのプロンプトでどのアプリが出ているか、出ていないかを計測しています。あえてそうすることで、バイアスのない形で網羅的にモニタリングできるという特徴があります。

――そのプロンプトは、どうやって作られているんですか。

廣瀬：ベースになっているのは、AppTweakが約10年かけて蓄積してきた、「特定のアプリがどんなキーワードで、どんな意図・文脈で検索されて見つかっているか」というASOデータです。

iOSのアプリストアには、ファイナンスやライフスタイルといったデフォルトのカテゴリーがありますが、ファイナンスと一口に言っても多種多様です。そこで、このアプリがどういう種類のアプリなのかを見つけるために、「アプリDNA」という、より詳細なカテゴリーを独自に設定しています。

この分類こそが、一般ユーザーがそのアプリを探すときの検索意図を反映したものです。私たちは、こうした検索意図のことを「インテント」と呼んでいて、1つのインテントには、表現の異なる複数のプロンプトが紐づいています。

ここを基準にマッピングして、どのインテントに属するアプリを見つけようとしているのかを整理した上で、最適なプロンプトを作っています。プロンプトは全体で約1万個です。

――集計の頻度や仕組みについて教えてください。

廣瀬：集計は週1回です。毎週、各プロンプトで実際に検索をかけ、何が出てくるかを記録しています。ChatGPTの回答にバイアスがかからないように、特定ユーザーのChatGPTアカウントや個人の会話履歴を集計するものではなく、アプリ同士を比較しやすい共通条件で回答を計測しています。

――実際の管理画面では、「AI Visibility」でどのような情報が見られるのですか。

廣瀬：代表的なスコアが3つあります。

まず、特定のプロンプトに対してどれだけの頻度で推薦されているかを示す「AI可視性スコア」。次に、AIからどれだけポジティブに語られているかを示す「センチメントスコア」。そして、回答内でどの順番に出てくるかを示す「ポジション」です。

――それぞれについて、もう少し具体的に教えてください。まず「AI可視性スコア」は、どのように算出されているのですか。

廣瀬：見ているのは大きく2つの要素です。1つは、AIの回答の中でそのアプリがどれだけ頻繁に言及・推薦されているか。もう1つは、その回答の中でどれだけ上位に出てきているかです。この2つを、用意している複数のプロンプトとインテント全体で集計しています。

直近では、「AI可視性スコア」の推移をグラフで見られる機能も追加しました。5月ごろから今月までの推移をグラフ化したもので、変化を追いやすくなったと思います。

――続いて「センチメントスコア」は、どのようなものでしょうか。

廣瀬：AIがそのアプリを推薦する際、どういうトーンで説明しているかを示す指標です。数値が高いほどポジティブな説明が多く、50前後で中立、低いと欠点や制約に触れられていることが多い、という見方をします。

――確かに、文脈上アプリ名は出てくるけれど、実はそれほど推されていない、というケースもありそうですね。

廣瀬：はい。「このアプリも使えるが、より便利なのはこちらだ」というように、名前は挙がっていても実質的にはほかを推している、というパターンもあります。可視性スコアが「どれだけ推薦されるか」だとすれば、こちらは「推薦されたときに、どう語られるか」を見る指標ですね。

――最後に「ポジション」について教えてください。

廣瀬：回答の中で、そのアプリが何番目に出てくるかという指標です。先ほどのAI可視性スコアにも順位は要素として織り込まれているのですが、単体でも確認できるようにしています。

ただ、優先順位としては、まず「推薦されるかどうか」自体を見ていただきたい、というのが正直なところです。もちろん最初に出てくるに越したことはないのですが、そこにこだわるよりも、そもそも回答に登場していないインテントを見つけて手を打つほうが、効果としては大きいと思います。

――これら3つのスコアを、実際の改善にどうつなげればいいでしょうか。

廣瀬：自分たちが出てこないプロンプトを、フィルタリングして絞り込むことができます。ここは取れていないのび代、という機会損失がわかります。

競合アプリは出てくるのに自社が出てこない、というプロンプトやインテントをまず特定していく形です。

そのプロンプトに対する回答がどのデータソースを参照して作られているのか、参照元URLも記録されているので、「何が足りないのか」を具体的に特定できます。

――最後に、アプリ事業者は今、何から着手すべきでしょうか。

廣瀬：まずは、現状を把握することですね、モニタリングはすべきだと思います。

ただ、「AI検索にどれくらい置き換わるのか」という話は、現在価値、つまり今どれだけインストールに繋がっているかだけで測ってしまうと、変化の速さを見誤ります。生成AIの技術進化とユーザーの検索行動の変化は、本当に速いので。

だからといって、今すぐ専任の大規模チームを作るべきだ、ということではありません。どの検索インテントで、どれくらいあって、どのプロンプトで出ていて、どのプロンプトでうちが出ていないのか。まずはそこを見ていきませんか、というところが、今やるべき点なんじゃないかと思います。

――近いうちに追加が予定されている機能があれば教えてください。

廣瀬：先ほどお話しした対象の生成AIについては、今はChatGPT限定なのですが、今後はGeminiにも対応していく予定です。一般的なユーザーの方であれば、ChatGPTとGeminiの2つを押さえておけば、かなりカバーできるのではないかと思っています。

もう1つ、大きいところでは、9月末頃までに「インテント検索ボリューム」機能を追加する予定です。

実は、お客様から「見られても、結局どこから優先順位をつければいいのか分からない」という声を多くいただいていて。今はプロンプトやインテントがフラットに並んでいるだけなので、ここに検索ボリュームの大きさが加われば、優先順位をつけられるようになります。

あと、非ゲームアプリとゲームアプリとでは、検索のされ方自体が違うんです。

例えば、今プレイしているサッカーゲームに似た、別のゲームを探す、というように、代替品を探す文脈での検索が多い。そうした特徴を捉えたゲームアプリ向けの機能を、8月5日にちょうどローンチしました。

このあたりの詳細は8月20日のイベントでお話しする予定です。

――イベントでは、どのような内容が発表される予定でしょうか。

廣瀬：「AI Visibility for Apps & Games」の正式なローンチ発表と、具体的なアプリ向けLLMO対策をご紹介します。ストアの掲載情報、自社ウェブ、外部からの言及という3つの領域に整理してお話しする予定です。

あわせて「AI Visibilityプレイブック」をお配りしますので、明日から何に取り組めばいいのか、というところまで持ち帰っていただけると思います。

――ありがとうございました。

今回のお話で見えてきたのは、「ASOの成功」がそのまま「生成AIでの推奨」につながるとは限らないという現実です。詳細説明の書き方からメディア露出の設計まで、対策の勘所は従来のASOと少しずつ違ってきています。

対応方針をまだ固められていないアプリ事業者は多いはずです。だからこそ、早いタイミングで現状を把握し、小さくても実験を始めておくことに意味があります。

AppTweakでは、8月20日にこうした最新の知見を共有するイベントを予定しており、今回のお話の続きが気になる方は、参加してみるとよいでしょう。（伊藤 隆史）

関連リンク：アプリ向けAI Visibility｜AppTweak公式

AI Visibility ローンチパーティー ―― AI検索時代のアプリマーケティング戦略｜AppTweak × FourM × AppsFlyer

8月20日(木)18時より六本木ヒルズにて開催。AppTweakは最新機能「AI Visibility for Apps & Games」を日本初公開し、ChatGPT等のAI上でアプリ・ゲームがどう推薦されているかを可視化します。

フォーエム、AppsFlyerも登壇し、ウェブを含むLLMO対策、Web to App計測、ChatGPT広告までAI検索時代の実践知見を共有。懇親会も開催予定です。