AI検索とLLMがアプリの発見可能性に新たな時代をもたらす

AI検索エンジンがユーザーの意図とアプリインストールの間の新たな発見レイヤーとして急速に台頭するにつれ、アプリ発見のジャーニーはより断片化されています。

ユーザーは、どのアプリをダウンロードすべきかをChatGPT、Gemini、またはClaudeに尋ね始めています。これらのシステムは意図を解釈し、ウェブ全体から情報を取得し、1つの回答で推奨事項を統合します。そのショートリストを受け取った後、ユーザーはアプリストアを開き、インストール前にアプリが自分のニーズに合っているかを確認します。

この新しい発見レイヤーは、主要なコンバージョン環境としてのアプリストアを排除するものではありません。 しかし、検討が形成されるプロセスを変化させます。 可視性は、AIエンジンがアプリをどのように理解しているか、特定のユーザーの意図とどれほど明確に一致しているか、そしてウェブ全体でどれほど一貫して表現されているかにますます影響されるようになっています。

重要なポイント

AIアプリ発見とは何ですか？

AIアプリ発見とは、AI検索エンジンがユーザーの意図に応じてアプリを推奨する方法を指します。

従来の検索エンジンのようにリンクのリストを返す代わりに、ChatGPT、Gemini、ClaudeなどのAI検索エンジンは、特定のアプリを直接提案する統合された回答を生成します。これらの推奨事項は、ユーザーの質問に合わせて調整された厳選されたショートリストとして、AIが生成した回答内に表示されます。

AIアプリ発見はキーワード主導ではなく、意図主導です。ユーザーは、「フリーランス向けの家計簿アプリ」、「真剣な交際のためのマッチングアプリ」、「オフラインで動作するカロリートラッカー」など、達成したいことを説明します。AI検索エンジンはその意図を解釈し、内部でクエリを拡張し、ウェブ全体から関連情報を取得して、どのアプリがその潜在的な目的に最も適しているかを判断します。

AIアプリ発見はランキングベースではなく、推奨ベースです。10個の青いリンクを表示する従来の検索エンジンとは異なり、AI検索エンジンは複数のソースを評価し、解決策として少数のアプリセットを提案します。出力は検索結果というよりも、ガイダンスとして構成されます。

また、AIアプリ発見はApp Storeのコンバージョンよりも上流に位置します。多くの場合、ユーザーはまずAIアシスタントからショートリストを受け取り、その後初めてApp StoreやGoogle Playを開いて、インストール前にスクリーンショット、評価、価格設定、ポジショニングを評価します。 アプリストアは依然として主要なコンバージョン環境ですが、AI検索はどのアプリが検討対象に入るかをますます形作るようになっています。

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AI検索エンジンはどのようにして推奨するアプリを決定するのですか？

AI検索エンジンは、アプリを推奨する際に、モデルのトレーニング知識とライブウェブ検索という2つの主要なインプットに依存しています。

この違いを理解することは重要です。AIが生成する回答における可視性は、インターネット全体でアプリがどのように表現されているかと、特定のクエリに応答する際にシステムがどのコンテンツにアクセスできるかの両方に依存します。

インプット1：モデルのトレーニング知識

AI検索エンジンは、ウェブサイト、フォーラム、ブログ、レビュー、オンラインディスカッションを含む膨大な量の公開テキストでトレーニングされた大規模言語モデル（LLM）に依存しています。

トレーニング中、これらのモデルは以下の間の関連性を学習します：

• アプリ名とユースケース
• アプリ名とオーディエンス
• アプリ名と属性

特定のタスクに関する会話でアプリが頻繁に言及されると、モデルはそのアプリとその意図の間に、より強い関連性を構築します。

これは、オンラインコミュニティのディスカッション、比較ページ、編集上の言及が、AI検索エンジンがアプリをどのように「理解」するかに寄与することを意味します。ただし、一度モデルがトレーニングされると、その内部知識は次のバージョンがリリースされるまで変更されません。

インプット2：ライブウェブ検索

トレーニングされた知識に加えて、ほとんどのAI検索エンジンは回答を生成する前にライブウェブコンテンツを取得します。

ユーザーがアプリの推奨を求めると、システムは以下のステップを実行します：

1. 質問の背後にある意図を解釈する。
   
2. 関連するコンテンツをウェブで検索する。
3. 最も関連性の高い一節を抽出する。
4. アプリのショートリストを統合する。

この検索インプットは、ユーザーの意図に明確かつ直接的に対応するコンテンツを優先します。 構造化された比較、質問ベースの解説、および明確な説明は、曖昧な表現や純粋にプロモーション的な言語よりも、AI検索エンジンにとって抽出と統合が容易です。AI検索エンジンは通常、ウェブサイト全体をリアルタイムで端から端まで処理するのではなく、ドキュメントから特定の一節（「チャンク」）を取得して評価します。

これがアプリ発見にとって重要な理由

アプリがAI検索エンジンによって推奨される理由は以下の通りです：

• モデルのトレーニング知識において、特定のユースケースと強く関連付けられているため。
• 取得されたウェブコンテンツに明確かつ一貫して表示されているため。
• またはその両方。

これが、AIの可視性がApp Storeのランキングを完全に反映しない理由です。人気のあるアプリはウェブ全体でより多くのレビュー、比較、編集記事を生み出すため、ダウンロード数は間接的にAIの可視性に影響を与える可能性があります。しかし、ポジショニングの明確さ、ウェブ上での表現の強さ、およびユーザーの意図との一致が、推奨される可能性に直接影響します。アプリストア内でアプリがユーザーの意図と一致しているかを確認するには、ブログ記事「AIがアプリストア検索での関連性をどのように変えているか」をご覧ください。

AI検索エンジンはアプリを推奨するためにアプリストアのランキングを使用しますか？

AI検索エンジンは、アプリを推奨する際の直接的な主要決定インプットとして、アプリストアのランキング順位を使用しません。

キーワードの関連性、ダウンロード数、エンゲージメント、コンバージョンシグナルに基づいてアプリをランク付けするApp StoreやGoogle Playとは異なり、AI検索エンジンは推奨事項を生成する際、意図の一致とウェブベースの証拠に焦点を当てます。

AI検索エンジンは、App Storeの内部アルゴリズムや独自のランキングデータにアクセスすることはできません。それらは公開されているウェブコンテンツに依存しています。場合によっては、アプリストアのリスティング（特にGoogle Playのリスティング）のウェブ版を取得することがあります。つまり、公開されているアプリのメタデータは、依然としてAIが生成する回答に間接的に影響を与える可能性があります。

アプリストアのランキングシグナルの詳細については、App Storeの主要なランキング要因およびGoogle Playの主要なランキング要因に関する記事をご覧ください。

これはApp Storeのパフォーマンスが無関係であることを意味するものではありません。人気のあるアプリは、レビュー、比較、ディスカッション、編集記事など、ウェブ全体でより頻繁に言及される傾向があります。その広範な可視性は、モデルのトレーニングにおける関連性と、検索される可能性の両方を強化します。

しかし、App Storeでキーワードの順位が高いからといって、AIが生成する推奨事項に自動的に頻繁に含まれるようになるとは限りません。

高いレベルでは、AI検索エンジンは以下に基づいてアプリを評価します：

• アプリがユーザーの特定の意図とどれほど明確に一致しているか
• モデルのトレーニング知識において、そのユースケースとアプリがどれほど強く関連付けられているか
• 関連するウェブコンテンツにアプリがどれほど一貫して表示されているか

これが、AIの可視性とApp Storeのランキングが相関しながらも同一ではない理由です。アプリストア内でボリュームの大きいキーワードで圧倒的なシェアを誇っていても、ポジショニングが不明確であったりウェブ上での存在感が弱かったりすると、AIの推奨事項にはあまり表示されないことがあります。逆に、意図が明確でウェブ上での言及が一貫しているニッチなアプリは、App Storeで上位にランクされていなくても、AIが生成する回答に頻繁に登場することがあります。

例：App Storeランキング vs ChatGPTの推奨事項

この違いを説明するために、2月13日（バレンタインデーの前日）に以下を比較しました：

• 米国App Storeにおけるトップのマッチングアプリ（AppTweakのデータによる）
• 「米国でトップのマッチングアプリは何ですか？」という質問に対するChatGPTの回答

2つのリストには意味のある重複があります。TinderやHingeのような主要なプレーヤーは両方で目立っており、全体的な人気が依然としてAI生成の推奨事項に影響を与えていることを示しています。

しかし、リストは同一ではありません。App Storeで上位にランクされている一部のアプリがChatGPTの推奨事項では下位であったり、全く表示されなかったりする一方で、ストアのランク以上に目立って表示されるアプリもあります。

この違いは、作用しているインプットの違いを反映しています。App Storeのランキングはダウンロード数、コンバージョン、キーワードのパフォーマンスを優先する傾向があるのに対し、AI検索エンジンは意図の一致、トレーニングによる関連付け、およびウェブベースの表現を優先します。

ASOおよびUAチームにとって、この区別は極めて重要です。ASOはコンバージョンとストア内での発見可能性のために引き続き不可欠です。しかし、AI検索は、ランキングシグナルだけでは可視性を高めるのに十分ではない、追加の推奨環境を導入しています。

結論

AI検索は、アプリが評価され推奨される新しい方法を導入しています。それはアプリストアに取って代わるものではありませんが、ユーザーがそこに到達する方法を再構築しています。

ASOはコンバージョンとストア内での可視性のために引き続き不可欠です。同時に、ユーザーは自分のニーズに合ったアプリを見つけるために、ますますAI検索エンジンを利用するようになっています。これらのシステムは、取得し関連付けるシグナルに基づいて意図を解釈し推奨事項を統合するという、異なるレンズを通してアプリを評価します。

ASOおよびUAチームにとって、これはアプリの発見可能性がランキング順位だけではない要素に依存するようになったことを意味します。 AI検索エンジンがどのようにアプリを評価し提示するかを理解することは、従来のASO戦略の重要な拡張となりつつあります。

よくある質問