ASO 및 Apple Ads 성장을 위한 올바른 AI 도구를 선택하는 방법

AI는 앱 마케팅의 거의 모든 부분에서 역할을 합니다.

메타데이터를 다시 작성하고, 창의적인 아이디어를 촉발하며, 경쟁사를 분석하고, 결과를 요약하는 데 사용합니다. 이는 ASO 및 Apple Ads의 운영 측면을 더 빠르고, 원활하며, 협업적으로 만들었습니다.

하지만 대부분의 AI는 앱 스토어를 위해 구축되지 않았습니다.

기술이 인상적이지 않아서가 아닙니다. 우리가 운영하는 생태계를 이해하도록 훈련되지 않았기 때문입니다.

오늘날 일반적인 AI는 실시간 또는 과거 키워드 순위 데이터에 접근할 수 없습니다. 앱 스토어 검색량을 알지 못합니다. 그리고 실시간 Apple Ads 캠페인에 접근하거나 (확장하는 데 도움을 줄 수) 없습니다.

따라서 성장에 책임이 있다면, 질문은 AI를 사용할지 여부가 아닙니다.

ASO 및 Apple Ads 의사결정을 안내하기 위해 어떤 인텔리전스 레이어를 신뢰하는지입니다.

이 블로그는 마케팅 스택에서 다양한 도구를 평가하기 위한 마케터 우선 프레임워크를 제공하며, AI 유행어보다 수년간의 앱 스토어 데이터에 기반한 컨텍스트가 훨씬 더 중요한 이유를 설명합니다.

앱 스토어 마케팅을 위한 “좋은 AI”의 모습

AI가 모든 곳에 있는 상황에서, 팀은 더 빠른 인사이트, 더 스마트한 안내, 그리고 안전하다고 느껴지는 자동화를 기대합니다.

하지만 ASO 및 Apple Ads의 경우, AI는 실제 앱 스토어 신호에 기반하고, 두 생태계가 어떻게 작동하는지에 맞춰 조정되며, 사람들이 신뢰할 수 있을 만큼 충분히 신뢰할 수 있어야만 작동합니다.

앱 스토어 성장을 위한 좋은 AI는 다음 다섯 가지를 수행해야 합니다.

1. 알고리즘이 보는 방식으로 앱 스토어를 파악하십시오. 좋은 AI는 키워드 의도, 순위 행동, 카테고리 역학, 그리고 앱 스토어가 이 모든 요소를 어떻게 결합하는지 이해합니다.
   
2. ASO와 Apple Ads를 직접 연결하십시오. 좋은 AI는 두 채널이 서로에게 어떻게 영향을 미치는지 이해합니다. Apple Ads 가시성은 유기적 강도에 따라 달라지며, 유료 광고가 정렬될 때 유기적 성장이 가속화되기 때문입니다.
   
3. 전문가 수준의 권장 사항을 제공하십시오. 가장 강력한 AI 안내는 입증된 ASO 및 Apple Ads 전략을 기반으로 훈련되며, 일반적인 마케팅 조언이 아닙니다.
   
4. 반복적인 작업을 즉시 처리하십시오. AI는 팀의 시간을 테스트, 메시지 개선, 전략적 결정에 더 많이 할애할 수 있도록 해야 합니다.
   
5. 신뢰할 수 있고 투명해야 합니다. 좋은 AI는 권장 사항이 왜 만들어졌는지 이해하는 데 도움을 주어야 하며, 인간의 감독을 위한 여지를 제공해야 합니다.

기존 ASO 및 Apple Ads 워크플로우의 한계점

AI를 탐색하기 전에도, 대부분의 앱 마케팅 및 성장 팀은 대시보드, 스프레드시트, 내부 전문 지식 또는 에이전시 작업과 같은 익숙한 워크플로우에 의존합니다.

이러한 전통적인 접근 방식은 모두 동일한 문제에 직면합니다. 바로 오늘날 ASO 및 Apple Ads의 속도, 규모, 상호 연결된 특성을 위해 구축되지 않았다는 것입니다.

여기서 기존 워크플로우는 자연스럽게 한계에 부딪힙니다.

대시보드 및 보고 도구

무슨 일이 일어났는지 파악하는 데는 훌륭합니다. 하지만 그 이유나 다음에 무엇을 해야 할지 설명하도록 구축되지는 않았습니다.

대시보드는 Apple Ads, App Store Connect, Google Play Console 및 ASO 도구의 지표를 보여줍니다. 하지만 이러한 변화가 무엇을 의미하는지, 또는 이에 대해 무엇을 해야 하는지는 알려주지 않습니다.

대시보드가 부족한 이유는 다음과 같습니다.

• 중요한 것이 아니라 움직인 것을 표시합니다.
• 변화를 보여주지만, 근본 원인을 설명하지 않습니다.
• 영향을 기반으로 다음 단계를 우선순위화하는 데 도움이 되지 않습니다.
• 수동 해석에 의존하며, 이는 느리고 오류가 발생하기 쉽습니다.

대시보드는 모니터링에 필수적입니다. 하지만 전략을 이끄는 데는 충분하지 않습니다.

수동 전문 지식

날카로운 판단력. 느리고 확장하기 어렵습니다.

내부 전문 지식은 대체 불가능하지만, 수동 ASO 및 Apple Ads 분석은 팀의 병목 현상이 될 수 있습니다. 그 이유는 다음과 같습니다.

• 매주 성과 추세를 종합하는 데 몇 시간이 걸립니다.
• 키워드, 크리에이티브 또는 의도에서 초기 신호를 놓치기 쉽습니다.
• 의사결정은 개인의 직관과 기억에 의존합니다.
• 시장, 수천 개의 키워드 또는 복잡한 계정 구조에 걸쳐 확장하기 어렵습니다.
• 실험 및 반복을 늦춥니다.

수동 전문 지식은 중요합니다. 하지만 그것만으로는 경쟁적인 앱 스토어 마케팅의 요구 사항을 따라잡을 수 없습니다.

에이전시 및 컨설턴트

경험 많은 파트너. 인적 자원의 한계가 있습니다.

에이전시는 특히 소규모 또는 성장하는 팀에게 깊이를 제공합니다. 하지만 구조적인 한계에 직면합니다.

• 비용이 많이 듭니다.
• 대개 수동 워크플로우에 의존합니다.
• 많은 시장에 걸쳐 확장하는 데 상당한 시간이 걸립니다.
• 정해진 검사 지점에서 성과를 모니터링하며, 지속적이지 않습니다.
• 권장 사항은 실시간 신호가 아닌 회의 주기에 따라 달라집니다.
• 지식을 팀 외부로 유지합니다.

에이전시는 전문 지식을 제공합니다. AI는 전문 지식 뿐만 아니라 속도, 규모, 지속적인 가시성을 제공합니다.

ASO 및 Apple Ads에 대한 현재 AI 도구의 한계점

전통적인 접근 방식은 어느 정도 도움이 될 것입니다. 하지만 모든 것을 통합하기 위해 사람에게 의존하며, 이것이 속도가 느려지기 시작하는 지점입니다.

당연히 팀은 더 빠른 인사이트와 명확한 방향을 기대하며 AI의 도움을 받습니다. 하지만 현실은 대부분의 AI가 여전히 앱 스토어 작동 방식에 대해 훈련되지 않았다는 것입니다. 이는 새로운 한계를 만듭니다.

대규모 언어 모델 (ChatGPT, Claude, Gemini 등)

글쓰기에는 훌륭합니다. 앱 스토어 의사결정을 위해 구축되지 않았습니다.

LLM은 메타데이터를 다시 작성하고, 연구를 요약하거나, 아이디어를 생성하는 강력한 도구입니다. 하지만 ASO 및 Apple Ads에 대한 명확한 단점이 있습니다.

• 실제 성과 데이터에 접근하거나 해석할 수 없습니다.
• 키워드 의미론, 검색 의도 또는 앱 스토어 시장 역학을 이해하지 못합니다.
• 확신을 가지고 잘못된 숫자와 권장 사항을 제시합니다.
• 유기적 및 유료 신호를 전체적으로 연결할 수 없습니다.
• 귀하의 앱이 다음에 무엇을 해야 할지 우선순위를 정할 수 없습니다.

LLM은 생산성을 높이는 데 큰 변화를 가져왔습니다. 하지만 아직 앱 스토어 성과 전략을 안내하도록 설계되지는 않았습니다.

대체 앱 스토어 마케팅 플랫폼의 AI

유용한 추가 기능. 중요한 의사결정을 위해 구축되지 않았습니다.

많은 ASO 및 Apple Ads 플랫폼은 이제 키워드 제안 및 크리에이티브 인사이트부터 Apple Ads를 위한 AI 입찰 최적화에 이르기까지 AI 기반 기능을 제공합니다. 이러한 기능은 업계를 발전시키지만, 성과와 예산이 걸려 있을 때 중요한 한계가 있습니다.

이러한 도구는 종종 다음을 수행합니다.

• 실제 성과가 아닌, 추정된 시장 수준의 추세를 분석합니다.
• 심층적인 앱 스토어 매핑 없이 잘못된 정보를 제시하거나 피상적인 느낌의 제안을 생성합니다.
• 분리된 ASO 및 Apple Ads 아키텍처에 의존하여 둘 사이의 시너지를 제한합니다.
• 앱 스토어가 실제로 어떻게 작동하는지 이해하는 데 필요한 컨텍스트 엔지니어링 및 데이터 기록이 부족합니다.
• 미묘한 Apple Ads 메커니즘을 지나치게 단순화하고 예산을 위험에 빠뜨리는 완전 자동 AI 입찰 최적화와 같은 블랙박스 시스템을 홍보합니다.
• 움직인 것을 강조하지만, 다음 의사결정에 가장 큰 영향을 미칠 것은 강조하지 않습니다.

앱 스토어를 위한 새로운 AI 도구는 편의성을 제공합니다. 하지만 관련 컨텍스트, 10년 이상의 과거 데이터, 그리고 실제 성과 기반 없이는 확장 가능한 최적화를 위해 구축되지 않았습니다.

AppTweak의 AI가 다른 점

대부분의 도구는 AI 모델로 시작하여 앱 스토어 데이터를 그 안에 맞추려고 합니다.

AppTweak은 그 반대였습니다.

그리고 그 결정은 다른 AI 도구들이 단순히 제공할 수 없는 이점을 열어주었습니다.

1. 2014년부터의 정확한 App Store 및 Google Play 데이터

앱 스토어 행동은 무작위가 아닙니다. 순위, 검색 의도, 카테고리 이동, 경쟁 변화는 시간이 지나야만 드러나는 패턴을 따릅니다.

10년 이상 AppTweak은 App Store와 Google Play 모두에서 앱 스토어 데이터를 수집, 구조화 및 정제해 왔으며, Atlas AI에 학습할 수 있는 가장 큰 규모의 깨끗하고 신뢰할 수 있는 신호 데이터베이스를 제공했습니다.

이러한 역사적 깊이는 다른 AI 도구들이 결코 따라잡을 수 없는 것입니다.

2. 앱 스토어가 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 의미론적 지도

2021년에 저희는 Atlas AI를 도입했습니다.

핵심적으로 Atlas AI는 키워드가 어떻게 함께 클러스터링되는지에 대한 최초의 의미론적 매핑이었으며, 다양한 앱이 해당 클러스터에 어떻게 맞는지, 사용자가 어떻게 검색하는지, 그리고 특정 용어가 시장 전반에 걸쳐 왜 유행하는지를 보여주었습니다.

오늘날 Atlas AI는 AppTweak의 모든 기능 뒤에 있는 인텔리전스 레이어입니다. 가정이나 일반적인 언어 패턴이 아닌, 앱 스토어 내 실제 행동에 대한 핵심적인 이해를 바탕으로 전체 플랫폼을 구동합니다.

어떤 대체 도구도 이 수준으로 앱 스토어를 매핑하지 못했습니다.

App Store 및 Google Play를 위한 AppTweak의 AI 모델인 Atlas AI에 대해 자세히 알아보십시오.

3. 매주 몇 시간을 절약해 주는 영향력 있는 AI 기능

Atlas AI는 단순히 권장 사항만 제공하는 것이 아닙니다. AppTweak의 ASO 및 Apple Ads 기능 생태계를 구동합니다.

AI 스크린샷 검색부터 리뷰 태그 지정, 키워드 제안, 앱 스토어 분류 모델 등에 이르기까지, 모든 신호는 앱 스토어에 대한 일관되고 통합된 이해로 다시 피드백됩니다.

Atlas AI는 고품질의 구조화되고 역사적으로 일관된 데이터로 훈련되었기 때문에, 모든 기능은 관련 앱 스토어 컨텍스트에 기반합니다.

Ad Agent: Apple Ads를 위한 AI 전략가

Atlas AI는 또한 Ad Agent를 구동합니다. 이는 실제 성과 컨텍스트를 통해 Apple Ads를 확장하는 데 도움을 주도록 설계된 유일한 AI 에이전트입니다.

시장 추정치 또는 일반적인 논리를 기반으로 구축된 대체 에이전트와 달리, Ad Agent는 귀하의 Apple Ads 계정에 직접 연결됩니다.

캠페인에 대한 어떤 질문이든 답변할 수 있으며, 무엇이 변경되었는지 해석하고, 그 이유를 설명하며, 다음 전략적 움직임을 권장합니다. 이 모든 것을 명확한 언어로 제공합니다.

모든 인사이트가 실제 ASO 및 Apple Ads 성과와 10년간의 앱 스토어 이해에 기반을 두고 있으므로, 통제권을 포기하지 않고 전략적 이점을 얻을 수 있습니다.

AppTweak에서 에이전트는 추정된 데이터만 요약하지 않습니다. 그들은 명확성을 가지고 확장하도록 돕습니다.

Apple Ads 캠페인을 확장하도록 구축된 세계 최초의 AI 에이전트인 Ad Agent를 만나보십시오.

4. 정확하고 개인화된 권장 사항을 제공하는 신뢰할 수 있는 AI

일반적인 AI와 일부 대체 AI 도구는 시장 수준의 추정치에만 의존합니다.

AppTweak의 인텔리전스는 구조화되고, 컨텍스트 엔지니어링되었으며, 검증된 앱 스토어 데이터에 기반을 두고 있기 때문에, 잘못된 정보 제시, 불일치 감소, 실제 성과 패턴과 연결된 권장 사항을 보장합니다.

예산이나 순위가 걸려 있을 때, 정확성은 타협할 수 없는 요소입니다.

5. 통제권을 유지하도록 설계됨

일부 도구는 특히 입찰과 관련하여 완전 자동화된 AI를 내세웁니다. 하지만 Apple Ads는 미묘하고, 전략에 민감하며, 반응성이 매우 높기 때문에 AI 기반 입찰은 위험합니다.

AppTweak은 다른 접근 방식을 취합니다. Atlas AI는 블랙박스 자동화가 아닌 추론을 통해 인간의 의사결정을 강화합니다.

예를 들어, Apple Ads를 위한 스마트 입찰을 구축할 때, 저희는 AI를 사용하여 복잡하고 전략적인 규칙 세트를 개발했습니다. 이는 급격하고 설명할 수 없는 변경 대신 설치당 비용(CPI) 목표를 향한 작고 점진적인 입찰 조정을 수행합니다.

이것이 저희가 귀하의 통제권을 유지하는 방법입니다. 전략을 무시하는 대신 지원하는 AI를 통해, 모든 권장 사항이 근거 있고, 설명 가능하며, 예산에 안전하도록 보장합니다.

6. 완전한 개인 정보 보호를 염두에 두고 구축됨

고객 데이터 보호는 AppTweak이 제품을 설계하는 방식의 핵심입니다. Atlas AI의 작동 방식도 포함됩니다.

AppTweak은 ISO 27001 인증을 받았으며, 이는 당사의 시스템과 프로세스가 정보 보안에 대한 최고 수준의 국제 표준 중 하나를 충족함을 의미합니다. 실제로 이는 엄격한 정책, 감사된 통제, 업계 최고의 보안 관행을 통해 귀하의 데이터가 보호됨을 보장합니다.

귀하의 계정을 AppTweak에 연결함으로써, 저희는 귀하의 ASO 및 Apple Ads 데이터가 AI 모델 훈련에 사용되거나 다른 앱에 대한 인사이트를 제공하는 데 사용되지 않음을 보장합니다. Atlas AI는 실행 가능한 권장 사항을 생성하는 데 필요한 관련 컨텍스트만 사용하며, 기밀성 또는 규정 준수를 침해하지 않습니다.

AppTweak을 통해 귀하는 AI의 이점을 얻을 수 있습니다. 민감한 성과 데이터로 작업할 때 필요한 개인 정보 보호 및 신뢰 수준으로 뒷받침됩니다.

더 많은 AI가 필요한 것이 아닙니다. 그 뒤에 올바른 인텔리전스가 필요합니다.

AI는 이미 앱 마케팅을 더 나은 방향으로 재편하고 있습니다.

하지만 다음 영향의 물결은 더 많은 모델이나 더 많은 자동화에서 오는 것이 아니라 더 나은 컨텍스트에서 올 것입니다.

대시보드는 무슨 일이 일어났는지 보여줍니다. 에이전시는 전문 지식을 제공합니다. LLM은 생산성을 높입니다.

하지만 심층적인 앱 스토어 이해를 기반으로 구축된 AI만이 ASO 및 Apple Ads 전반에 걸쳐 확신 있는 의사결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다.

AppTweak의 AI는 단순한 기능 레이어가 아닙니다.

Atlas AI는 10년간의 컨텍스트화된 데이터로 구동되는 인텔리전스 레이어이며, 이는 귀하의 판단력을 강화하고 팀이 명확성을 가지고 성장하도록 돕습니다.

확신을 가지고 영향력을 확장하고자 한다면, 선택하는 AI가 중요합니다.

앱 스토어를 위해 구축된 것을 선택하십시오. 귀하의 세계를 이해하는 것을 선택하십시오.

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