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ASO（アプリストア最適化）対策で重要になるのが「キーワード最適化」と「クリエイティブ最適化」というふたつの施策。しかし、特に定量的・客観的な指標がなく判断がしづらいクリエイティブ最適化では、「施策難易度が高く、なかなか取り組めない」といった課題を抱えるアプリ事業者も少なくありません。そこでこの記事では、ASOにおけるクリエイティブ改善の重要性とあわせて、AIによるクリエイティブ最適化に向けた具体的なソリューションをご紹介します。
クリエイティブ最適化はCVR改善に直結する重要施策
ASO（アプリストア最適化）で取り組むべき重要施策には、自然検索流入数の増加を目的とした「キーワード最適化」と、アプリダウンロード率といったCVR（コンバージョンレート）の改善を目的とした「クリエイティブ最適化」のふたつが挙げられます。これらは各々独立したものとしてではなく、両軸ともに十分な対策を講じることが重要です。
なぜなら、キーワード改善によって自然検索流入数を増やせたとしても、ユーザーがたどり着くアプリ詳細ページなどのクリエイティブ改善が不十分であれば、CVRの最大化は見込めない場合が多いからです。
実際、クリエイティブの優劣はCV（コンバージョン）に大きな影響をおよぼすことが知られています。下のイラストはアプリ詳細ページ内でユーザーが目にするクリエイティブと、各クリエイティブがもたらすCV改善ポテンシャルを示したものです。
■クリエイティブがもたらすOS別のCV改善ポテンシャル
※Storemavenのデータを参考にRepro Journalにて作成
アプリストア内のユーザーは様々なアプリやその詳細ページを目にしており、一つひとつのアプリを注視する時間はほんの数秒ほどとされています。そんなユーザーの目を引き、アプリダウンロードを促すうえでは、検索結果一覧やアプリ詳細ページのファーストビューに表示されるスクリーンショットをはじめとしたアプリアイコン、動画、フィーチャーグラフィックなどをより魅力的なものに改善するクリエイティブ最適化の取り組みが重要になります。
クリエイティブ最適化で立ちはだかる施策難易度の高さ
クリエイティブ最適化を実践するうえでポイントになるのが、現状分析を通した仮説の立案と仮説に基づいた検証を継続的に実施するということ。下のイラストはクリエイティブ改善に取り組むうえで押さえておきたいPDCAサイクルを示したものです。
■クリエイティブ最適化で押さえておきたいPDCAサイクル
特にステップ1・2にある「調査・現状分析」と「仮説立て」は、ユーザーにとってより魅力的なクリエイティブを実現するうえで重要なポイントになります。
しかし、正確な「調査・現状分析」を行い、適切な「仮説立て」を実行するには、相応の経験や知識を要する場合がほとんどです。特にASOにおけるクリエイティブ最適化では、「アプリ詳細ページ内の他の要素との兼ね合い」や「競合アプリと並んで表示された際の見え方の優位性の考慮」といった専門的なナレッジやノウハウが必要になるため、その施策難易度は高く、なかなか実践できないといった課題を抱えるアプリ事業者も少なくありません。
AIによる画像解析がクリエイティブ最適化における課題解決の糸口
こうしたクリエイティブ改善に取り組むうえでの課題解決の一手となるのが、クリエイティブの分析・検証にAIによる画像解析技術を役立てるというアプローチです。
AIによる画像解析を用いたクリエイティブ改善ソリューションの一例としては、Repro株式会社が2023年1月からASO対策インハウス化支援ツール『ASO Insight』で新たにリリースした「AIストアビジュアル解析機能」が挙げられます。
このソリューションは、Reproと視線シミュレーションAIの開発・提供を手掛ける株式会社ウサギィとの共同開発で実現したもの。視線実測データを学習したAIによって、非常に高い精度（実機を使用した実証実験の精度は85〜90％以上）でユーザーの視線をシミュレーションすることが可能です。
この「AIストアビジュアル解析機能」で行うことができる分析は、「視線ヒートマップ分析」「視線移動順序分析」「AOI分析」の3つ。これらの分析によって、ユーザーがアプリストア内でスクリーンショットやアプリ詳細ページを閲覧した際、どの部分に、またはどの順番でクリエイティブを見ているかをシミュレーションすることが可能です。
そして、こうした分析結果を基に、ユーザーにとってより魅力的なクリエイティブの実現に向けた現状分析や改善仮説の立案につなげることができます。
「クリエイティブ解析機能」で行える分析内容
1. 視線ヒートマップ分析
クリエイティブのどこが注視されやすいのかをヒートマップで可視化。
2. 視線移動順序分析
クリエイティブがどういう順番で見られるかといった視線の移動順序を分析。
3. AOI（Attention of Interest）分析
クリエイティブの特定領域に関する注目度を数値（パーセンテージ）で分析。
画像のヒートマップ分析などの機能は、海外のソリューションを含めると他にも類似するものは存在します。しかし、Reproとウサギィによる「AIストアビジュアル解析機能」は、実証実験による実測も行っている機械学習ソリューションであるため、高精度の分析が可能です。さらに、学習データには日本語データを多く用いているため、日本語や日本人の顔認識に強く、より効果的なクリエイティブ改善につなげる効果が期待できます。
これまでASOにおけるクリエイティブ最適化では、高度なナレッジやノウハウが必要とされてきました。しかし、AIによる画像解析を用いたクリエイティブ改善ソリューションを活用すれば、たとえ専門的な知識や経験がなくとも、効果的なクリエイティブ最適化の実践と施策効果の最大化につなげることも可能になります。
ASO対策、とりわけクリエイティブ改善の実践で課題を抱えているのであれば、こうしたソリューションの活用が課題解決の糸口になるはずです。
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