Пошук мобільних застосунків поступово виходить за межі класичної логіки App Store та Google Play. Частина запитів користувачів зміщується до AI-інструментів, які не просто показують список результатів, а одразу пропонують готові відповіді та добірки продуктів.
AI App Visibility
За оцінками ринку, вже близько 40% користувачів починають пошук інформації через AI-сервіси, а великі мовні моделі зазвичай використовують 3–5 джерел для формування рекомендацій. Запити на кшталт «найкращий застосунок для вивчення мов» або «VPN для подорожей» все частіше опрацьовують не пошукові системи чи магазини застосунків (App Store та Google Play), а чат-асистенти — ChatGPT, Gemini, Claude та інші. Це формує новий рівень конкуренції — за присутність продукту у відповідях AI-моделей.
У відповідь на ці зміни агенція мобільного маркетингу RadASO запустила AI App Visibility — новий напрям, що допомагає брендам працювати з представленістю мобільних застосунків у відповідях великих мовних моделей. Рішення дозволяє комплексно відстежувати згадки продукту в AI-відповідях, аналізувати джерела, на які вони спираються, оцінювати динаміку змін і визначати фактори, що впливають на появу застосунку в рекомендаціях. За даними компанії, перші сигнали щодо зміни видимості в AI-пошуку можуть з’являтися вже через 2–4 тижні після впровадження рекомендацій.
AI як нова точка входу до мобільних продуктів
В агенції зазначають, що роль App Store та Google Play як першої точки контакту між користувачем і продуктом змінюється. AI-cистеми починають виконувати функцію первинного «фільтра», впливаючи на те, які застосунки користувач розглядає ще до переходу на ці платформи. Відтак конкуренція розгортається не лише за місце в пошуку магазинів застосунків, а й за потрапляння до відповідей AI-моделей.
Що передбачає підхід AI App Visibility
Підхід охоплює:
- аналіз того, як AI-системи інтерпретують продукт;
- оцінку присутності застосунку у відповідях мовних моделей;
- визначення факторів, що впливають на згадування та рекомендації;
- підготовку рекомендацій для покращення AI-позиціювання.
За словами команди, йдеться про розвиток класичного ASO у напрямі AI Search Optimization — роботи з тим, як цифрові продукти представлені в екосистемі генеративного штучного інтелекту.
Дмитро Жуков, СЕО RadASO
Ми бачимо, як ChatGPT, Gemini та інші AI-платформи починають впливати на вибір мобільних застосунків. Це формує новий канал залучення користувачів, який працює паралельно з App Store та Google Play. Компанії, які почнуть працювати з AI-видимістю зараз, отримають перевагу в момент, коли AI-пошук стане стандартною частиною поведінки користувачів,
— коментує Дмитро Жуков, СЕО RadASO.
Контекст змін
Аналітики ринку очікують, що AI-пошук поступово стане одним із ключових каналів відкриття нових застосунків поряд із магазинами застосунків та рекламними платформами. Це означає, що підхід до ASO також змінюватиметься: окрім оптимізації сторінок у сторах, більшого значення набуватиме те, як продукти представлені у відповідях AI-систем.
Що це означає для мобільного маркетингу
Зростання популярності AI-пошуку поступово змінює класичну воронку залучення користувачів мобільних застосунків. Якщо раніше людина відкривала App Store або Google Play і самостійно переглядала десятки варіантів, то тепер дедалі частіше вона спочатку звертається до ChatGPT, Gemini чи інших AI-сервісів із проханням порадити найкращий застосунок для конкретного завдання.
Це означає, що конкуренція переміщується з магазинів застосунків у сферу штучного інтелекту. Для розробників і маркетологів дедалі важливішим стає не лише ASO-оптимізація сторінок у сторах, а й те, чи згадують AI-моделі застосунок у своїх відповідях і на яких джерелах вони ґрунтують свої рекомендації.
Чим AI Search Optimization відрізняється від ASO
| Класичне ASO | AI Search Optimization |
|---|---|
| Оптимізація сторінки в App Store та Google Play | Робота з тим, як продукт представлений у відповідях AI |
| Основна мета — позиція в пошуку стора | Основна мета — потрапити до рекомендацій ChatGPT, Gemini тощо |
| Впливають рейтинг, ключові слова, скріншоти | Впливають авторитетність джерел, згадки бренду, контекст і семантика |
| Користувач сам переглядає результати | AI одразу рекомендує кілька застосунків |
Як підготувати застосунок до епохи AI-пошуку
Хоча підходи до AI Search Optimization ще активно формуються, уже зараз можна виділити кілька факторів, які потенційно впливають на видимість застосунків у відповідях AI-моделей:
- наявність якісних оглядів у авторитетних медіа;
- структуровані сторінки продукту з чітким описом можливостей;
- єдине позиціонування бренду на різних платформах;
- згадки застосунку у професійних рейтингах і каталогах;
- експертний контент, який пояснює, для яких сценаріїв використання підходить продукт.
Оскільки великі мовні моделі формують відповіді на основі багатьох незалежних джерел, важливо працювати не лише над сторінкою застосунку в магазині, а й над загальною цифровою присутністю бренду.
