Case Study: Hellobot

はじめに

Hellobotは、韓国のThingsflow社によって開発されたチャットボットアプリで、タロットカードや占星術、前世の話など、様々な魅力的なキャラクターがユーザーを占い、時には良い友人として話し相手となってくれます。

アプリのかわいらしいキャラクターと魅力的な占いは、韓国だけでなく世界中で成功する可能性を秘めていました。特に日本ではすでに占いやかわいいキャラクターデザインに親しんでいる文化があるため、日本市場では成功する可能性が高いと考えられていました。しかし、当初の結果は期待したほど順調ではなく、ビジビリティー（可視性）が十分でなかったため、日本のユーザーの認知度や認識を上げることが想像よりも難しかったのです。

そこで、Hellobotはaixに連絡し、ASOを開始することを決定しました。Hellobotに対して行った主なASOはメタキーワードの最適化（MKO）であり、スクリーンショットではわずかなコンバージョン率の最適化（CRO）が実装されました。私たちのASOの適用後、Hellobotのグラフは上向きに転じ、初めに期待された結果へと近づいていきました。

iOSでの検索の可視性

ASO実施前、HellobotのiOSのメタデータには改善が必要な要素がいくつかありました。

その中でも大きな改善が行われたのは、キーワードフィールドでした。最初はキーワードフィールドが空白だったため、私たちは市場調査やソーシャルリスニングを行い、Hellobotに最も適切なキーワードを見つけ出し、それらでキーワードフィールドを埋めました。

もう一つの最適化プロセスは、メタデータのローカライズでした。いくつかの単語は意味は伝わりますが、そのニュアンスが文脈に合わなかったため、aixの日本人メンバーがそれらをより自然なキーワードに変更しました。

キーワードフィールドの最適化とローカライズは大きな成果を示し、検索可視性が225％増加しました。

AOSでの検索の可視性

iOSの状況と同様に、HellobotのAOSのメタデータもローカライズの改善が必要でした。そこに加えHellobotがより多くのキーワードで上位表示される可能性が大いにあったため、市場調査で発見したキーワードをタイトルや説明に追加することを提案しました。

その結果ローカライゼーションの改善と合わせ、検索結果の表示率が1,046%も向上しました。

スクリーンショット最適化

Hellobotのメタデータが大幅な変更と改善を必要としていたのに対して、そのクリエイティブはすでに日本市場に適していました。前述のように、Hellobotはかわいらしいキャラクターをチャットボットとして提供しており、かわいらしさの利用は日本文化の一部であったため、スクリーンショットのテキストを中心に細かな変更を加えました。

改善点:

1. キャラクター名とタイトルボックスの削除
2. テキスト内の人称を、曖昧さを避けるために、二人称またはキャラクターの名前に変更
3. 具体的な病名（うつ病）を削除し、＜悩み＞という言葉に変更

おわりに

ASOはロケットの燃料のようなものです。もちろん、ロケットの打ち上げを成功させるためには他にも多くの部品や構成要素が必要ですが、燃料がなければ少しも持ち上がりません。HellobotではASOの前後で劇的な変化を示しました。

つまり、ASOはアプリの成長に欠かせない要素なのです。

• Facebook
• Twitter
• LinkedIn
• Mail