--- static_export_time: "2026-07-30T17:32:52+00:00" title: "アプリストアを逆解析して得た学び" description: "このブログでは、アプリストアを逆解析して得た重要な学びを紹介します。アプリストアのアルゴリズムがどのように機能するかを見つけましょう！" url: "/ja/aso-blog/learnings-gained-from-reverse-engineering-the-app-stores" locale: "ja" image: "https://www.apptweak.com/img/2023/04/1200x627_with-title_social-media-Learning-Gained-from-Reverse-Engineering-the-App-Stores.png?auto=compressformat&fit=scale&h=784&w=1500" --- # アプリストアを逆解析して得た学び ![Lucas Riedinger](/img/2023/04/18102021-Lucas_Riedinger.jpg?auto=format%2Ccompress&w=200&h=200&fit=crop)by  **Lucas Riedinger** AppTweak プロダクトマネージャー 2023年2月3日 — 1 分の読了時間 AIで要約 月刊ニュースレターを購読する 月刊ニュースレターを購読する アプリストアでのマーケティングは、適切な顧客と適切なアプリを見つけることが全てです。残念ながら、ユーザー獲得の道のりはスムーズではありません。特に一つの大きな障害があるためです。それは、 **AppleとGoogleが運営するブラックボックスアルゴリズム** です。 **マーケットプレイスは獲得ファネルの仲介者です** 。彼らはルールを作りますが、私たちはその働き方を正確に把握していません。このブログでは、アプリストアを逆解析して得た学びを紹介します。さらに、AppTweakツールを通じて私たちの学びをどのように活用できるかを詳しく説明します。 * * * ## ストアはアプリのメタデータとユーザーの行動をどのように処理するのか？ ### アプリストアをデータポイントに変換する ここでの主な課題は、 **ストアがアプリのメタデータをどのように変換し、ユーザーの行動と一致させるかを理解すること** です。キーワードクエリからの検索結果や利用可能なメタデータは既にわかっています。したがって、次に知りたかったのは、これがユーザーの行動とどのように一致し、その結果としてアプリストアのアルゴリズムの背後にある論理を解読することです。 最初のポイントは、データを見て、ストアの視点でどのアプリケーションとキーワードのペアが価値があるかを理解することです。 ![アプリストアの運営者とアルゴリズム](/img/2023/01/1200x700-8-years-of-apptweak-data.png?auto=compress%2Cformat&fit=scale&h=700&w=1200) _8年間のAppTweakデータを組み合わせてストアの運営者を理解する。_ 私たちのアプローチは、アルゴリズム自体を模倣することでした。したがって、AppleとGoogleが私たちのデータポイントで行っているように結果を再現し、次に私たちのアルゴリズムを分析しました。最終的に、 **すべてのキーワードとアプリを** **ストアごとに一つのマップに配置しました** 。各アプリとキーワードの正確な位置は、数十億のデータポイントで訓練された機械学習アルゴリズムによって計算されます。 ![App Store上のすべてのキーワードとアプリのマップ表現](/img/2023/01/1200x700-map-representation.png?auto=compress%2Cformat&fit=scale&h=700&w=1200) _App Store上のすべてのキーワードとアプリのマップ表現。_ ### Atlasのリリース – 初のApp Storeセマンティックエンジン このアルゴリズム表現から、[Atlasが誕生しました](/ja/aso-blog/apptweak-unveils-atlas-the-first-app-store-semantic-engine) – **初のApp Storeセマンティックエンジン** で、アプリストアがどのように類似のアプリをグループ化し、どのキーワードが特定のアプリに関連していると考えているかを理解するのに役立ちました。 簡単に言えば、Atlasはストアのセマンティックな意味に従ってすべてのアプリとキーワードをマッピングしたものです。この基礎モデルは以下を保証します： - **類似したキーワードは互いに近くに配置されます** - **類似したアプリは互いに近くに配置されます** - **アプリとキーワードの位置は比較可能です** この表現上でのアプリとキーワードの距離は、 **これら二つの類似性の測定** です。 ### アプリアプリのクラスターを特定し、それを理解する Atlasを通じてアプリをマッピングすることで、 **App Storeのカテゴリに似たものを得ることができます** が、Atlasはカテゴリの概念を以前に聞いたことがありません。 ![クラスター：放送アプリとVPNアプリ。](/img/2023/01/1200x700-map-clusters.png?auto=compress%2Cformat&fit=scale&h=700&w=1200) _二つのきれいで興味深いクラスター：放送とVPNアプリ。_ マップの最下部を見ると、VPNアプリだけで構成された明確なクラスターが見えますが、アプリストアにはVPNカテゴリはありません。VPNアプリは_ユーティリティ_または_生産性_カテゴリに分類されています。 **Atlasはより詳細なカテゴリを提供します** （これを **AppDNA/GameDNAと呼びます）アプリストアカテゴリよりも。さらに、Atlasが作成したエンターテイメントとスポーツカテゴリの重なりは、スポーツ放送アプリで構成されています！** マーケターとして、 **あなたのアプリに近いアプリを特定できます。** 私たちの発見がユーザーの意図から翻訳されたことを意味します。つまり、 **ユーザーの視点からアプリの類似性を理解できます。** AppTweakはこれらのより詳細なカテゴリから新機能をリリースしました – AppDNAまたはGameDNAごとのトップチャートと競合選択。 ### アルゴリズムが理解するようにキーワードを理解する アプリストアのアルゴリズムの視点では、 **キーワードは単なる文字列以上のものです** 。以下のマップはそれをうまく示しています – _レモン_、_ライム_、_スクーター_の例を取ります。言語の観点からは、_ライム_と_レモン_は非常に似ています。しかし、ストアのアルゴリズムから見ると、_ライム_と_スクーター_が最も同一視されています。 ![ストアの言語は自然言語とは異なります](/img/2023/01/1200x700-Lime-clusters.png?auto=compress%2Cformat&fit=scale&h=700&w=1200) _アプリストアの言語は自然言語とは異なります。_ これは、アルゴリズムを逆解析してアプリストアのセマンティクスをどのように理解しているかを示しています。さらに、自然言語とストア言語が異なることを確認します。また、ストアが頭字語やタイプミスをどのように識別できるかを強調しています。 したがって、ASOまたはApple Search Ads（ASA）のキーワード最適化を行う際にすぐに識別できるキーワードの組み合わせだけを見てはいけません。実際には、 **ストアのアルゴリズムは、キーワードを単なる文字列以上のものとして見るように訓練されていますが、ユーザーの行動によって伝えられる意味と意図を持つオブジェクトです。** ### キーワードの関連性を解読し、ASOとASAでその使用を活用する 私たちの最先端のマッピングから得られた重要な洞察は、 **キーワードとアプリの間の距離** にあります。この距離は、キーワードとアプリの対応の尺度を表します。それを念頭に置いて、キーワードが実際にあなたのアプリに価値を見出す適切なユーザーをターゲットにしていることを確認するために、[関連性スコア](/en/aso-blog/how-to-choose-the-best-keywords-for-your-ios-android-app)という新しい指標を開発しました。この指標は、あなたのアプリとは異なる機能や機能を提供するアプリを指すキーワードを避けるのに役立ちます。 ![App Storeでの「run」と「running」の検索結果は完全に異なります](/img/2023/01/1200x700-3Relevancy.png?auto=compress%2Cformat&fit=scale&h=700&w=1200) _App Storeでの「run」と「running」の検索結果は完全に異なります。_ 関連性スコアを使用して： - **機会を特定し** 、 **優先順位を付ける** **ASOまたはApple Search Ads（ASA）でテストする用語** - 健全性チェックを設定し、 **直感に反する用語を特定し** 、 **否定的なキーワードとしてApple Search Adsキャンペーンに追加する** - トップオーガニックキーワードに対する他のアプリの **関連性を確認し** 、 **それらが表す脅威レベルを評価し** 、ASOとASAで防御戦略をモデル化し始める * * * ## TLDR アプリストアでは、ユーザーの意図をアプリのメタデータに一致させるアルゴリズムはブラックボックスです。ストアの動態を理解するために、アルゴリズムを模倣し、いくつかの重要な学びを得ました： - 自然言語はストアのセマンティクスとは異なります。アプリストアの視点では、キーワードは単なる文字列以上のものであり、ユーザーの行動によって伝えられる意味と意図を持つ **オブジェクト** です。 - Atlasのおかげで、キーワードとアプリの対応を測定するための **関連性スコア** というユニークな指標を開発しました。これは、キーワードがあなたのアプリにどれだけ関連しているかを示します。 - **AppDNAとGameDNAの分類法** の作成、ストアが提供するものよりも正確な分類です。AppDNAを活用することで、DNAごとのトップチャートと競合選択を視覚化し、競合他社をよりよく把握できます！ _AppTweakが、シンプルなインターフェースで実用的なinsightsを提供し、アプリダウンロード数の向上にどのように役立つかをご確認ください。_ [無料トライアル](https://app.apptweak.com/accounts/new?locale=ja) * * * by **Lucas Riedinger** , Product Manager at AppTweak Lucas is a Product Manager at AppTweak, helping to fuel growth for the world's most popular apps and games. He is passionate about rugby, basketball, and video games. [![](/img/2023/09/aso-book-2022-menu.jpg?auto=format,compress&fit=crop) 【上級者向け】アプリストア最適化についてのE-Book ASOを始めたばかりでも、業界のベテランであっても、ASOの基本や最新のヒント、手法、アプリ成長を成功させるためのベストプラクティスを探ってください。 コピーを取得 ](https://www.asoebook.com/?utm_source=apptweak&utm_medium=referral&utm_campaign=aso-book&utm_content=apptweak-blog) * * * 高度なASOの他の記事 - [ AppTweak製品リリースASO入門ガイド高度なASO 2026年4月28日 AI搭載のASO＆アプリ成長向けパフォーマンスダッシュボード アプリストアレポート作成で重要なダッシュボード、追跡すべき主要指標、そしてAIがパフォーマンス分析とinsig … ![Georgia Shepherd](/img/2025/03/20240415-Georgia_01.jpeg?auto=format%2Ccompress&w=300&h=300&fit=crop)Georgia Shepherd ](/ja/aso-blog/must-have-dashboards-for-app-store-marketing-and-aso) - [ 人工知能（AI）高度なASO 2026年1月29日 ASOにおけるAI（2026年）：あなたの切実な疑問に回答します。 今年のASOにおけるAIに関するよくある質問への回答を入手してください。 ![Micah Motta](/img/2025/07/20250220-Micah_Motta.jpg?auto=format%2Ccompress&w=300&h=300&fit=crop)Micah Motta ](/ja/aso-blog/ai-in-aso) - [ App Market InsightsGoogle Play情報高度なASO 2026年1月25日 2026年にApp StoreとGoogle Playでアプリをフィーチャー（おすすめ掲載）させる方法 専門家のヒント、事例、ベストプラクティスを通じて、アプリストアと Google Play でアプリを特集掲載し … ![Oriane Ineza](/img/2023/03/oriane.jpg?auto=format%2Ccompress&w=300&h=300&fit=crop)Oriane Ineza ](/ja/aso-blog/how-to-get-your-app-featured-on-the-app-store) [すべての投稿を見る](/ja/aso-blog)