कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन: यह क्या है, कीवर्ड संग्रह विधियाँ और क्वेरी विश्लेषण

ASO में कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन क्या है?

कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन उन खोज क्वेरीज़ की पहचान करने की प्रक्रिया है जिनका उपयोग संभावित उपयोगकर्ता किसी श्रेणी में ऐप्स खोजने के लिए करते हैं और उन क्वेरीज़ को ऐप पेज के मेटाडेटा में शामिल करना है। लक्ष्य प्रासंगिक क्वेरीज़ के लिए खोज परिणामों में ऐप की दृश्यता को अधिकतम करना है।

SEO के विपरीत, जहाँ सिमेंटिक कोर में हजारों क्वेरीज़ हो सकती हैं, ASO में उपलब्ध कीवर्ड की संख्या सीमित है। App Store में, कीवर्ड फ़ील्ड का अधिकतम आकार 100 कैरेक्टर है; Google Play में, पूरा विवरण टेक्स्ट (4000 कैरेक्टर तक) इंडेक्स होता है, लेकिन कीवर्ड घनत्व 2–3% से अधिक नहीं होना चाहिए।

App Radar (2025) रिपोर्ट के अनुसार, जो ऐप्स कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए व्यवस्थित दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं, वे औसतन 40% अधिक पोज़िशन टॉप-10 खोज परिणामों में रखते हैं, उन ऐप्स की तुलना में जो बिना पूर्व शोध के मेटाडेटा भरते हैं। यह अंतर विशेष रूप से उच्च प्रतिस्पर्धा वाली श्रेणियों जैसे गेम्स और सोशल में ध्यान देने योग्य है।

ASO रणनीति में कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन की भूमिका

कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन ASO की नींव है — सही ढंग से चुने गए कीवर्ड के बिना, ASO के अन्य तत्व (आइकन, स्क्रीनशॉट, विवरण) अकुशल रूप से काम करते हैं। यदि ऐप लक्ष्य क्वेरीज़ के लिए नहीं दिखता है, तो पेज रूपांतरण दर मायने नहीं रखती — उपयोगकर्ता बस उत्पाद नहीं ढूंढ पाते। Sensor Tower (2025) के अनुसार, ASO ऑप्टिमाइज़ेशन के बाद इंस्टॉल ग्रोथ का 70% सटीक कीवर्ड चयन से आता है।

कीवर्ड के साथ काम करना एक निरंतर प्रक्रिया है, न कि एक बार की कार्रवाई। खोज रुझान बदलते हैं, प्रतिस्पर्धी मेटाडेटा अपडेट करते हैं, स्टोर एल्गोरिदम में सुधार होता है। नए डेटा के साथ सिमेंटिक कोर की तिमाही समीक्षा पेशेवर ASO विशेषज्ञों के लिए एक मानक अभ्यास है।

App Store और Google Play की खोज एल्गोरिदम कैसे काम करती हैं

खोज एल्गोरिदम को समझना प्रभावी कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए एक महत्वपूर्ण शर्त है। App Store और Google Play कीवर्ड को इंडेक्स करने और रैंक करने के लिए मौलिक रूप से अलग दृष्टिकोण का उपयोग करते हैं, और एक स्टोर में काम करने वाली रणनीति दूसरे में बेकार हो सकती है।

App Store में, चार फ़ील्ड इंडेक्स होते हैं: शीर्षक, उपशीर्षक, छिपा हुआ कीवर्ड फ़ील्ड और विक्रेता का नाम। ऐप विवरण, आइकन, स्क्रीनशॉट और वीडियो खोज रैंकिंग में भाग नहीं लेते। कीवर्ड फ़ील्ड उपयोगकर्ताओं को दिखाई नहीं देता लेकिन एल्गोरिदम द्वारा पूरी तरह से इंडेक्स किया जाता है। कीवर्ड फ़ील्ड में शब्द कॉमा से अलग किए जाते हैं — स्पेस को अनदेखा किया जाता है।

Google Play में, शीर्षक, छोटा विवरण (80 कैरेक्टर तक) और पूरा ऐप विवरण इंडेक्स होता है। App Store जैसा कोई कीवर्ड फ़ील्ड मौजूद नहीं है। Google का एल्गोरिदम पूरे विवरण टेक्स्ट का विश्लेषण करता है, शब्द आवृत्ति, टेक्स्ट में स्थिति और उपयोग संदर्भ पर विचार करता है। Google I/O 2024 के अनुसार, Play Store खोज BERT मॉडल पर आधारित सिमेंटिक क्वेरी समझ का उपयोग करती है।

स्टोर खोज में टोकनाइज़ेशन और स्टेमिंग

टोकनाइज़ेशन इंडेक्सिंग के लिए टेक्स्ट को अलग-अलग शब्दों (टोकन) में विभाजित करने की प्रक्रिया है। App Store स्वचालित रूप से शीर्षक, उपशीर्षक और कीवर्ड फ़ील्ड के शब्दों को एक ही इंडेक्स में जोड़ता है। इसका मतलब है कि विभिन्न फ़ील्ड के शब्द संयोजन भी खोज में भाग लेते हैं। उदाहरण के लिए, यदि शीर्षक "Photo Editor" है और कीवर्ड में "filter" है, तो एल्गोरिदम ऐप को "photo filter" क्वेरी के लिए दिखा सकता है।

Google Play में, स्टेमिंग विभिन्न शब्द रूपों द्वारा ऐप्स खोजने की अनुमति देता है। "photo editing" खोजते समय, एल्गोरिदम एक ऐसा ऐप ढूंढेगा जिसके विवरण में "edit photos" का उल्लेख है। यह विवरण में सभी संभावित शब्द रूपों को शामिल करने की आवश्यकता को कम करता है और प्राकृतिक संदर्भ में मुख्य शब्दों पर ध्यान केंद्रित करने की अनुमति देता है।

कीवर्ड डिफिकल्टी: किसी क्वेरी के लिए प्रतिस्पर्धा का आकलन

कीवर्ड डिफिकल्टी (KD) एक मीट्रिक है जो दिखाता है कि किसी विशिष्ट क्वेरी के लिए टॉप-10 खोज परिणामों में प्रवेश करना कितना कठिन है। KD उस क्वेरी के लिए ऑप्टिमाइज़ किए गए ऐप्स की संख्या, उनकी रेटिंग, समीक्षाओं की संख्या और इंस्टॉल वृद्धि दर पर विचार करता है। KD मान 0 (बहुत आसान) से 100 (लगभग असंभव) तक होते हैं।

नए ऐप्स के लिए, KD 40 से कम वाली क्वेरीज़ चुनने की सिफारिश की जाती है — ये 2–4 सप्ताह में टॉप-10 तक पहुँच सकती हैं। KD 40–60 वाली क्वेरीज़ के लिए अधिक गंभीर प्रयास और व्यवहार संकेतों (रेटिंग, समीक्षाएँ) की आवश्यकता होती है। KD 60 से ऊपर वाली क्वेरीज़ केवल बड़ी संख्या में इंस्टॉल और उच्च रेटिंग वाले ऐप्स के लिए सुलभ हैं। Sensor Tower और App Radar जैसे उपकरण प्रत्येक स्टोर के लिए प्रत्येक क्वेरी के लिए स्वचालित रूप से KD की गणना करते हैं।

ऐप के लिए सिमेंटिक कोर इकट्ठा करने की विधियाँ

सिमेंटिक कोर इकट्ठा करना कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन का पहला और सबसे महत्वपूर्ण चरण है। एकत्रित क्वेरीज़ की गुणवत्ता यह निर्धारित करती है कि ऐप को कितना प्रासंगिक ट्रैफ़िक मिलेगा। लक्ष्य क्वेरीज़ के अधिकतम कवरेज के लिए कई विधियों के संयोजन का उपयोग किया जाता है।

पहली विधि है ऐप स्टोर के ऑटोकम्प्लीट का विश्लेषण। App Store या Google Play के सर्च बार में क्वेरी दर्ज करने पर सुझाव दिखाई देते हैं — ये वास्तविक उपयोगकर्ता खोज क्वेरीज़ हैं। एक बेस क्वेरी (जैसे "photo editor") के लिए ऑटोकम्प्लीट इकट्ठा करने से 10–15 अतिरिक्त कीवर्ड वाक्यांश मिलते हैं। प्रारंभिक कोर बनाने के लिए 3–5 बेस क्वेरीज़ के लिए ऑटोकम्प्लीट इकट्ठा करने की सिफारिश की जाती है।

दूसरी विधि है प्रतिस्पर्धी विश्लेषण। ASOdesk या MobileAction जैसे टूल का उपयोग करके, आप उन कीवर्ड की सूची प्राप्त कर सकते हैं जिनके लिए प्रतिस्पर्धी रैंक करते हैं और उनकी पोज़िशन। यह उन क्वेरीज़ को खोजने का एक प्रभावी तरीका है जो पहले से ही ट्रैफ़िक द्वारा पुष्टि की गई हैं। लक्ष्य श्रेणी में टॉप-10 ऐप्स का विश्लेषण विशेष रूप से उपयोगी है।

import requests
import json

# App Store खोज सुझाव एकत्र करने का उदाहरण
# iTunes Search API के माध्यम से
base_query = "photo editor"
url = (
    "https://itunes.apple.com/search"
    "?term=" + base_query.replace(" ", "+") +
    "&entity=software&limit=25"
)

response = requests.get(url)
data = response.json()

keywords = []
for app in data["results"]:
    name = app.get("trackName", "")
    if name:
        keywords.append(name.lower())

print(json.dumps({
    "base_query": base_query,
    "found_keywords": list(set(keywords))
}, ensure_ascii=False, indent=2))

यह स्क्रिप्ट एक बेस क्वेरी द्वारा ऐप्स की सूची प्राप्त करने और उनके शीर्षकों से कीवर्ड निकालने के लिए iTunes Search API का उपयोग करती है। परिणाम यह निर्धारित करने में मदद करता है कि प्रतिस्पर्धी शीर्षकों में किन शब्दों का सबसे अधिक उपयोग करते हैं — ये शब्द लक्ष्य क्वेरी के लिए प्रासंगिक होने की अत्यधिक संभावना रखते हैं।

ट्रेंडिंग और मौसमी क्वेरीज़

ट्रेंडिंग क्वेरीज़ वे कीवर्ड हैं जिनकी आवृत्ति निश्चित अवधियों के दौरान बढ़ जाती है। उदाहरण के लिए, क्वेरी "fitness tracker" जनवरी में लोकप्रियता के चरम पर पहुँचती है (नए साल के बाद), जबकि "photo editor for Christmas" दिसंबर में चरम पर होती है। ट्रेंड विश्लेषण मौसमी मांग के लिए मेटाडेटा को समय पर अपडेट करने और उच्च प्रतिस्पर्धा की अवधि के दौरान अतिरिक्त ट्रैफ़िक प्राप्त करने की अनुमति देता है।

रुझानों को ट्रैक करने के लिए, Google Trends ("App Store" या "Google Play" द्वारा फ़िल्टर) और क्वेरी आवृत्ति गतिशीलता पर App Annie डेटा का उपयोग करें। सीज़न पीक से 2–3 सप्ताह पहले मेटाडेटा में मौसमी कीवर्ड जोड़ने की सिफारिश की जाती है — एल्गोरिदम को पुनः इंडेक्सिंग और पोज़िशन अपडेट के लिए समय चाहिए।

नेगेटिव कीवर्ड

ASO के संदर्भ में, नेगेटिव कीवर्ड वे क्वेरीज़ हैं जिनके लिए ऐप नहीं दिखाया जाना चाहिए क्योंकि वे उत्पाद की कार्यक्षमता से मेल नहीं खातीं। उदाहरण के लिए, एक मुफ्त नोट-लेने वाला ऐप "premium notes app" क्वेरी के लिए रैंक नहीं करना चाहिए — जो उपयोगकर्ता भुगतान उत्पाद की तलाश में हैं वे निराश होंगे और नकारात्मक समीक्षा छोड़ेंगे।

App Store में, कीवर्ड को बाहर करने का कोई सीधा तंत्र नहीं है। नकारात्मक चयन कीवर्ड फ़ील्ड से गैर-लक्ष्य शब्दों को बाहर करके कार्यान्वित किया जाता है। Google Play में, जहाँ विवरण इंडेक्स होता है, गैर-लक्ष्य शब्दों का उल्लेख न करना पर्याप्त है। हालाँकि, BERT-आधारित सिमेंटिक खोज विषयों को जोड़ सकती है, इसलिए उल्लेखों के संदर्भ को नियंत्रित करना महत्वपूर्ण है।

मुख्य क्वेरीज़ का समूहन और प्राथमिकता निर्धारण

क्वेरीज़ की प्रारंभिक सूची (आमतौर पर 100–300 वाक्यांश) एकत्र करने के बाद, उन्हें मेटाडेटा में शामिल करने से पहले समूहित और प्राथमिकता देना आवश्यक है। प्राथमिकता के मुख्य मानदंड हैं: क्वेरी आवृत्ति, कीवर्ड डिफिकल्टी, ऐप कार्यक्षमता से प्रासंगिकता और खोज इरादे के साथ संरेखण।

क्वेरीज़ तीन समूहों में विभाजित हैं: उच्च प्राथमिकता — उच्च आवृत्ति, कम/मध्यम कठिनाई, उच्च प्रासंगिकता; मध्यम प्राथमिकता — मध्यम आवृत्ति और कठिनाई; लॉन्ग-टेल — कम आवृत्ति, कम कठिनाई, उच्च विशिष्टता। नए ऐप के लिए, रणनीति मध्यम प्राथमिकता और लॉन्ग-टेल क्वेरीज़ से शुरू करना है, धीरे-धीरे व्यवहार संकेतों के संचय के रूप में उच्च प्राथमिकता की ओर बढ़ना है।

ASOdesk (2025) के अनुसार, App Store के लिए इष्टतम अनुपात है: कीवर्ड फ़ील्ड के 30% कैरेक्टर उच्च प्राथमिकता क्वेरीज़ के लिए, 40% मध्यम प्राथमिकता के लिए और 30% लॉन्ग-टेल के लिए। Google Play के लिए, जहाँ अधिक स्थान है, वितरण 20/40/40 हो सकता है जिसमें मध्यम और लॉन्ग-टेल पर ध्यान केंद्रित किया जा सकता है ताकि विवरण टेक्स्ट में प्राकृतिक कीवर्ड वितरण हो।

• उच्च-आवृत्ति क्वेरीज़ (HF) — प्रति माह 10,000 से अधिक क्वेरीज़। उच्च प्रतिस्पर्धा, मजबूत व्यवहार संकेतों की आवश्यकता है।
• मध्यम-आवृत्ति क्वेरीज़ (MF) — प्रति माह 1,000–10,000 क्वेरीज़। अधिकांश ऐप्स के लिए ट्रैफ़िक और प्रतिस्पर्धा का इष्टतम संतुलन।
• निम्न-आवृत्ति क्वेरीज़ (LF) — प्रति माह 1,000 से कम क्वेरीज़। कम प्रतिस्पर्धा, शीर्ष रैंकिंग में तेज़ प्रवेश, उच्च रूपांतरण।
• लेन-देन क्वेरीज़ — "खरीदें", "डाउनलोड", "मुफ्त" जैसे शब्द शामिल हैं। इंस्टॉल में उच्च रूपांतरण।
• सूचनात्मक क्वेरीज़ — "कैसे करें", "क्या है"। कम रूपांतरण लेकिन पहुँच बढ़ाती हैं।

क्वेरीज़ का विषयों द्वारा क्लस्टरिंग

क्लस्टरिंग क्वेरीज़ को विषयगत समूहों (ऐप सुविधाएँ, लक्षित दर्शक, उपयोग परिदृश्य) में व्यवस्थित करना है। उदाहरण के लिए, एक फोटो एडिटर ऐप के लिए, क्लस्टर हो सकते हैं: "फ़िल्टर और प्रभाव", "कोलाज", "रिटचिंग", "क्रॉप और रोटेट"। प्रत्येक क्लस्टर सुविधाओं के एक विशिष्ट सेट से मेल खाता है और मेटाडेटा को संरचित करने में मदद करता है।

App Store में, क्लस्टरिंग 100-कैरेक्टर कीवर्ड फ़ील्ड के विषयों में वितरण को निर्धारित करता है। Google Play में, यह विवरण संरचना निर्धारित करता है: प्रत्येक क्लस्टर को प्राकृतिक कीवर्ड समावेशन के साथ एक अलग पैराग्राफ या सेक्शन मिलता है। यह दृष्टिकोण सिमेंटिक प्रासंगिकता में सुधार करता है और एल्गोरिदम को ऐप के विषय को अधिक सटीक रूप से निर्धारित करने में मदद करता है।

मेटाडेटा में कीवर्ड प्लेसमेंट रणनीति

मेटाडेटा में कीवर्ड प्लेसमेंट एक विशिष्ट रणनीति का पालन करना चाहिए जो खोज एल्गोरिदम में प्रत्येक फ़ील्ड के भार पर विचार करती है। एक सामान्य गलती फ़ील्ड प्राथमिकता पर विचार किए बिना सभी कीवर्ड को समान रूप से वितरित करना है: शीर्षक का अधिकतम भार होता है, उपशीर्षक का मध्यम भार होता है, और कीवर्ड फ़ील्ड का मूल भार होता है।

शीर्षक में 1–3 सबसे महत्वपूर्ण कीवर्ड शामिल होने चाहिए। वे उपयोगकर्ता के लिए पढ़ने योग्य होने चाहिए और ब्रांड नाम में स्वाभाविक रूप से फिट होने चाहिए। सूत्र: [ब्रांड] — [मुख्य कीवर्ड] [अतिरिक्त शब्द]। उदाहरण के लिए: "SnapEdit — Photo Editor & Filter"। लंबाई सीमाओं को ध्यान में रखें: App Store में 30 कैरेक्टर, Google Play में 50।

उपशीर्षक (App Store) या छोटा विवरण (Google Play) में अतिरिक्त कीवर्ड शामिल होने चाहिए जो शीर्षक की सिमेंटिक कवरेज का विस्तार करते हैं। यह फ़ील्ड भी इंडेक्स होता है और इसका उच्च भार होता है। उदाहरण: "Retouch, Collage, Crop & Effects"। Google Play में, छोटा विवरण (80 कैरेक्टर तक) शीर्षक के नीचे खोज परिणामों में दिखाई देता है और रूपांतरण-उन्मुख होना चाहिए।

App Store का कीवर्ड फ़ील्ड (100 कैरेक्टर) में सभी शेष लक्ष्य क्वेरीज़ शामिल हैं। महत्वपूर्ण नियम: शब्द बिना स्पेस के कॉमा से अलग किए जाते हैं (प्रत्येक शब्द अलग से इंडेक्स होता है), शीर्षक और उपशीर्षक से शब्दों को दोहराना आवश्यक नहीं है (वे पहले से इंडेक्स में हैं), और यौगिक क्वेरीज़ बनाने के लिए शब्द संयोजन का उपयोग किया जा सकता है।

कीवर्ड कैनिबलाइज़ेशन से बचना

कैनिबलाइज़ेशन एक स्थिति है जहाँ एक ही ऐप के कई पेज (जैसे मुख्य पेज और डेवलपर पेज) एक ही क्वेरी के लिए प्रतिस्पर्धा करते हैं। ASO के संदर्भ में, कैनिबलाइज़ेशन तब संभव है जब किसी डेवलपर के एक ही श्रेणी में कई ऐप्स हों। इस मामले में, वे एक ही कीवर्ड के लिए प्रतिस्पर्धा कर सकते हैं, जिससे एक-दूसरे की प्रभावशीलता कम हो जाती है।

कैनिबलाइज़ेशन को रोकने के लिए, प्रत्येक ऐप का एक अद्वितीय सिमेंटिक कोर होना चाहिए जिसमें मुख्य क्वेरीज़ में न्यूनतम ओवरलैप हो। यदि ओवरलैप अपरिहार्य है (जैसे एक ही ऐप के मुफ्त और भुगतान संस्करण), तो शीर्षकों में विभिन्न कीवर्ड का उपयोग करने और मेटाडेटा में स्पष्ट रूप से स्थिति को अलग करने की सिफारिश की जाती है।

व्याकरणिक रूप और समानार्थी शब्द

आधुनिक ऐप स्टोर एल्गोरिदम — विशेष रूप से BERT के साथ Google Play — समानार्थी शब्दों और शब्दों के विभिन्न व्याकरणिक रूपों को समझते हैं। इसका मतलब है कि विवरण में किसी शब्द के सभी संभावित रूपों ("edit", "editing", "editor") को शामिल करना आवश्यक नहीं है। संदर्भ में सबसे प्राकृतिक रूप का उपयोग करना पर्याप्त है।

App Store के लिए, स्थिति अलग है — स्टेमिंग और समानार्थी प्रबंधन कमज़ोर है। शीर्षक और कीवर्ड फ़ील्ड में शब्द के सबसे सामान्य रूप के साथ-साथ मुख्य समानार्थी शब्दों को शामिल करने की सिफारिश की जाती है, यदि स्थान अनुमति देता है। उदाहरण के लिए, यदि ऐप फ़ोटो प्रोसेस करता है, तो कीवर्ड फ़ील्ड में "photo,picture,image" शामिल किया जा सकता है ताकि विभिन्न खोज वेरिएंट को कवर किया जा सके।

कीवर्ड रैंकिंग कैसे ट्रैक करें

रैंक मॉनिटरिंग कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन का एक अनिवार्य तत्व है। नियमित पोज़िशन जांच के बिना, यह निर्धारित करना असंभव है कि कौन से कीवर्ड काम कर रहे हैं और किन्हें बदलने की आवश्यकता है। मॉनिटरिंग डेटा आपको अपनी रणनीति को समायोजित करने और बाजार की स्थिति में बदलावों पर समय पर प्रतिक्रिया देने की अनुमति देता है।

रैंकिंग ट्रैक करने के लिए, विशेष उपकरणों का उपयोग करें: Sensor Tower (दैनिक पोज़िशन अपडेट, 155 देश), App Radar (10 देशों तक, स्टोर एकीकरण), और ASOdesk (रूसी भाषी बाजार पर ध्यान, RU/CIS क्षेत्र)। एक मुफ्त विकल्प App Store Connect Analytics और Google Play Console के माध्यम से मैन्युअल जांच है, लेकिन यह 20 से अधिक क्वेरीज़ के लिए श्रम-गहन है।

30–50 मुख्य क्वेरीज़ के लिए साप्ताहिक रैंकिंग ट्रैक करने की सिफारिश की जाती है। मुख्य क्वेरीज़ तीन श्रेणियों में विभाजित हैं: ब्रांड क्वेरीज़ (ब्रांड नाम), श्रेणी क्वेरीज़ (सामान्य श्रेणी क्वेरीज़), और प्रतिस्पर्धी क्वेरीज़ (प्रतिस्पर्धियों के नाम)। श्रेणी क्वेरीज़ के लिए रैंकिंग में गिरावट पहला संकेत है कि ASO रणनीति को अद्यतन करने की आवश्यकता है।

• दैनिक मॉनिटरिंग — शीर्ष 10 प्राथमिकता क्वेरीज़ के लिए। रैंकिंग में गिरावट पर त्वरित प्रतिक्रिया की अनुमति देता है।
• साप्ताहिक मॉनिटरिंग — 30–50 क्वेरीज़ के लिए। मुख्य ट्रैकिंग मोड, अधिकांश ऐप्स के लिए पर्याप्त।
• मासिक ऑडिट — प्रतिस्पर्धियों के परिवर्तनों के विश्लेषण के साथ सिमेंटिक कोर की पूर्ण समीक्षा।
• ट्रेंड विश्लेषण — स्थायी रुझानों की पहचान करने के लिए एक महीने/तिमाही में रैंकिंग गतिशीलता की तुलना।

मॉनिटरिंग डेटा की व्याख्या

किसी क्वेरी के लिए रैंकिंग वृद्धि सफलता का एकमात्र मीट्रिक नहीं है। यह विश्लेषण करना महत्वपूर्ण है कि क्या रैंकिंग वृद्धि से इंस्टॉल में वृद्धि होती है। कभी-कभी कोई ऐप किसी क्वेरी के लिए टॉप-5 तक पहुँच जाता है, लेकिन उस क्वेरी के लिए रूपांतरण दर कम होती है — उपयोगकर्ता एक चीज़ खोजते हैं लेकिन दूसरी पाते हैं। इस मामले में, क्वेरी को अधिक प्रासंगिक से बदल देना चाहिए।

कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन के लिए मुख्य प्रदर्शन संकेतक ऑर्गेनिक इंस्टॉल लिफ्ट (जैविक इंस्टॉल में प्रतिशत वृद्धि) है। इसकी गणना ऑप्टिमाइज़ेशन के बाद जैविक खोज से इंस्टॉल के अनुपात के रूप में ऑप्टिमाइज़ेशन से पहले इंस्टॉल की तुलना में एक तुलनीय अवधि में की जाती है। लक्ष्य 2 महीनों के भीतर कम से कम 50% की वृद्धि है। यदि वृद्धि कम है, तो रणनीति में संशोधन की आवश्यकता है: शायद गलत कीवर्ड चुने गए या मेटाडेटा पर्याप्त रूप से ऑप्टिमाइज़ नहीं किया गया।