ChatGPTがアプリの発見方法を変えた：アプリストア最適化への影響
by Alexandra De Clerck
AppTweakのCMO
— 1 分の読了時間
ChatGPTがアプリ発見のルールを書き換えた？その可能性があります。
チャットボットとして始まったものが、急速にデジタル体験の新しいオペレーティングシステムになりつつあります。ユーザーがアプリを「検索」するのではなく、アプリと会話する世界です。OpenAIがApps SDK、インスタントチェックアウト、チャット内取引を展開するにつれ、アプリの発見、使用、さらには購入という行為がApp Storeから会話そのものへと移行する可能性があります。
アプリマーケターにとって、これは刺激的であると同時に不安な状況です：ユーザーがもはやApp Storeを開かなくなった場合、あなたのアプリはどのように見つけてもらえるのでしょうか？このブログでは、ChatGPTの新しいアプリエコシステムが発見方法をどのように再形成し、アプリストア最適化の未来にどのような意味を持つのかを解説します。
主なポイント
- ChatGPTはアプリの新しいオペレーティングシステムとして台頭しています：ユーザーは検索だけでなく、会話を通じてアプリを使用できるようになりました。
- またAppleとGoogleも自然言語検索を実装し、会話型の入力に基づいてアプリストアでアプリをレコメンドするようになっています。
- アプリストア最適化は依然として不可欠ですが、その範囲はストアを超えて、会話型エコシステムでアプリがどのように解釈され、信頼されるかにまで拡大しています。
- 明確性と構造が新しい差別化要因となるため、アプリは人工知能と人間の両方に対して、その目的を明確に伝える必要があります。
- ディープリンクとエンゲージメント指標は、シームレスな体験と実際の使用価値を最適化するためにより重要になります。
- アーリーアダプターが発見の未来を形作ります。そのため、早期にテストを行うチームが、この新時代での可視性維持方法を学ぶことができます。
なぜChatGPTが私たちの知るアプリ発見方法を変革する可能性があるのか
2008年、App Storeは人々のソフトウェアの発見とインストール方法に革命を起こしました。2025年、OpenAIが再びそれを実現するかもしれません。今度はChatGPTの中でです。
Apps SDKとインスタントチェックアウトの最近の立ち上げにより、OpenAIは正式にChatGPTをアプリのオペレーティングシステムに変換しています。開発者は今やChatGPTのインターフェース内に直接存在するアプリを組み込むことができ、ユーザーは会話の中でアプリを発見し、使用し、さらには製品を購入することができます。
これは人々がアプリを見つけ、操作し、評価する方法における根本的な変化を示しています。そしてアプリマーケターにとって、大きな疑問を投げかけます：
ユーザーがApp Storeを開かなくなった場合、私のアプリはどのように発見されるのでしょうか？
この質問は、アプリストア最適化の次なる展開の核心にあります。
ChatGPTの新しいエコシステムの内部：検索からオーケストレーションへ
ChatGPT内で実際に何が変化しているのか、詳しく見ていきましょう。
OpenAIのApps SDKにより、サードパーティサービスはChatGPT内に「アプリ」を構築できます。これらのアプリは会話のコンテキストにアクセスし、構造化された出力で応答し、Stripeと共同開発したオープン標準であるAgentic Commerce Protocol (ACP)を使用して実際の取引をトリガーすることもできます。
実際には、これは以下を意味します：
- ユーザーはChatGPTにフライトの予約、食料品の注文、文書の翻訳を依頼できます。
- ChatGPTはリクエストを転送するアプリを決定します。
- 取引、予約、タスクは別のアプリインターフェースではなく、ChatGPT内で行われます。
もはやApp Storeで1位にランクインするアプリだけの問題ではありません。ユーザーが意図を表現したときに、ChatGPTがどのアプリを選択するかが重要になります。
これがアプリ発見に意味すること
ChatGPTがメインストリームの入り口になれば、アプリの発見はキーワードベースの検索から意図ベースのルーティングに移行します。ユーザーがApp Storeで「予算管理アプリ」と入力する代わりに、「今月の支出管理を手伝ってください」と言うでしょう。
ChatGPTは構造化データ、会話のコンテキスト、API互換性に基づいて、そのタスクを実行するのに最適なアプリを選択します。
これにより、発見のファネルは4つの主要な方法で変化します：
1. キーワードから意図へ
ユーザーは検索クエリではなく、ニーズを表現します。アプリの可視性は、そのニーズに対するソリューションとしてどれだけ理解されやすいかに依存します。
つまり、明確なメッセージング、構造化された説明、透明性のある価値提案がこれまで以上に重要になります。
2. ビジュアルから機能性へ
この環境では、エージェントもユーザーもクリエイティブ資産よりも、アプリができることを重視します。
製品の価値、API、信頼性が最も強力なランキング要因となります。
3. インストールから使用へ
ユーザーがChatGPT内で直接タスクを完了できる場合、「インストール」数の重要性は低下するかもしれません。
代わりに、エンゲージメント、満足度、完了率が、ユーザーとエコシステムの両方に対して価値を示すシグナルとなります。
4. ブラウジングからルーティングへ
発見は、アプリストアをブラウジングするというよりも、特定のタスクに適したアプリにルーティングされるような感覚になります。
コアユースケースを明確に定義し、データを認識されやすい構造にしているブランドが最初に目立つでしょう。
アプリストア最適化の未来：会話型発見への拡大
この変化はアプリストア最適化を時代遅れにするのではなく、より広範なものにします。
アプリストア最適化は依然として重要です – App StoreとGoogle Playは最大の配信チャネルであり続けます。しかし、ユーザーがChatGPTのような新しい発見プラットフォームを採用するにつれて、アプリストア最適化は、これらの会話型エコシステム内でアプリがどのように理解され、選択され、信頼されるかの最適化を含むように進化します。
同時に、AppleとGoogleも自社のエコシステムをこれらの同じ行動変化に急速に適応させています。両プラットフォームはますますセマンティックになり、キーワードのみに依存するのではなく、AIを使用して意図を解釈するようになっています。
Appleが自然言語検索でアプリ発見を適応させる方法
並行して、AppleのApp Intentsフレームワークにより、開発者はアプリ内のアクション（「ワークアウトを記録」や「レシートをスキャン」など）をSiri、Spotlight、その他のインテリジェント機能に公開できます。つまり、メタデータと内部ロジックの両方で機能を明確に定義しているアプリは、Appleのシステムがより簡単に表示し、推奨できるようになります。
GoogleがGemini AIを通じてアプリ発見を進化させる方法
GoogleもPlay Storeで同様のアプローチを取っており、Gemini AIモデルをアプリ発見に統合しています。新しい「Ask Play」機能により、ユーザーは「予算を管理するのに最適なアプリは何ですか？」のような自然な質問を入力または発話でき、無限のリストをスクロールする代わりにパーソナライズされた回答を得ることができます。
同時に、GoogleはEngage SDKをリリースしています。これは開発者がパーソナライズされたアプリ内コンテンツとジャーニーをAndroidとPlay Storeの表面に直接表示できる新しいフレームワークです。Engageを使用すると、ユーザーはアプリを開かなくても「視聴を続ける」、「おすすめ」、「今週の新着」などのクラスターを見ることができ、ディープリンクを通じてそれらの体験に直接ジャンプできます。
Ask PlayとEngage SDKは、Googleのコンテキスト型、ガイド付き発見への移行を示しています。ユーザーが静的なリストを検索する代わりに、Playは意図、エンゲージメント、パーソナライゼーションによって形作られる動的なレコメンデーションを表示します。Googleが検索駆動の可視性から意図とエンゲージメント駆動の発見に移行するにつれて、コンテンツ構造とユーザーフローを明確に定義しているアプリが最も恩恵を受けるでしょう。
AI発見に向けてアプリストア最適化戦略を準備する方法
ユーザーがアプリを発見し、操作する方法は急速に進化しています。しかし、アプリストア最適化チームは一から始める必要はありません。代わりに、AI、アルゴリズム、ユーザーの意図が現在の可視性を形作る方法に合わせて、戦略を拡張する必要があります。
今すぐ準備できる方法をご紹介します：
1. 主要な意図を定義する
アプリがサポートする主要なユーザーの目標をリストアップし、自然な言語で表現します（例：「カロリーを追跡する」、「新しい言語を学ぶ」、「今夜のベビーシッターを予約する」）。
これらの意図を製品のセットアップに反映させます：iOSではApp Intentsを通じて、AndroidではEngage SDKを通じて、または明確に定義されたAPIアクションを通じて公開します。
2. 明確性と構造を強化する
ストアリストと技術文書の両方で、アプリが何をするのかを明確に伝えるようにします。
エージェントとユーザーの両方が、一目でアプリの価値を認識できる必要があります。
3. AI駆動の発見のためにメタデータとクリエイティブを更新する
説明文をユーザーが自然に目標を表現する方法に合わせて更新し（例：「勉強中の集中をサポート」ではなく「生産性タイマー」）、スクリーンショットとキャプションをインターフェースではなく成果を強調するように適応させます。
アルゴリズムとユーザーの両方が、アプリが何を達成させてくれるのかを即座に理解できるよう、明確で人間的な表現を使用します。
4. ディープリンクとシームレスなオンボーディングを構築する
ChatGPTや他のエージェントがユーザーをアプリに誘導する場合、適切なページやフローにランディングさせたいと考えます。
ディープリンクとコンテキストに応じたルーティングは、会話型の発見とアプリ内体験を橋渡しするのに役立ちます。
5. インストール以外のエンゲージメントを追跡する
「エージェント内」体験が成長するにつれて、成功指標はさらにダウンロード数だけでなく、使用の質 – 完了したアクション、リピート操作、満足度 – に移行します。
この変化は、優れたアプリストア最適化が常に目指してきたものと一致します：見かけの数字ではなく、ユーザーの価値です。
6. 情報を収集し、早期に実験する
ChatGPTのアプリエコシステムはまだ若いです。早期にテスト、観察、学習する開発者が、この新しい世界でユーザーがアプリを発見する方法を形作ることになります。アプリ業界が変化し続ける中で先を行くために、AppTweakのニュースレターを購読して毎月のinsightsと業界アップデートを入手してください。
結論
ChatGPTアプリエコシステムは、2008年以来のアプリ発見における最も重要な進化を示しています。 発見がキーワード検索から会話型の意図に移行するにつれて、アプリの可視性は、適切に構造化されたデータと明確なメタデータだけでなく、アプリがその目的をユーザーとAIの両方にどれだけ明確に伝えられるかにも依存するようになります。
アプリストア最適化は消えていくわけではありません。それはアプリストアを超えて、意思決定が行われる会話型エコシステムへと拡大しています。可視性は、アプリが価値をどれだけ明確に説明し、APIとディープリンクを通じてどれだけシームレスに接続し、ユーザーが一度中に入ってからどれだけ一貫してエンゲージするかにますます依存するようになります。
マーケターと開発者にとって、これはストアランキングを超えて、AIシステムがアプリのデータ、意図、信頼性をどのように解釈するかを考慮することを意味します。早期に適応する人々が、次に発見が起こる場所でも可視性を維持するための「会話型アプリストア最適化」の姿を定義することになります。
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