การปรับแต่งคำค้นหา: คืออะไร วิธีการรวบรวมคำหลักและการวิเคราะห์คำค้น

การปรับแต่งคำค้นหาใน ASO คืออะไร?

การปรับแต่งคำค้นหา คือกระบวนการระบุคำค้นหาที่ผู้ใช้ที่มีศักยภาพใช้ค้นหาแอปพลิเคชันในหมวดหมู่ และรวมคำค้นเหล่านี้ไว้ในเมตาดาต้าของหน้าแอปพลิเคชัน เป้าหมายคือเพิ่มการมองเห็นของแอปพลิเคชันในผลการค้นหาสำหรับคำค้นที่เกี่ยวข้อง

แตกต่างจาก SEO ที่แกนความหมายสามารถมีคำค้นนับพัน ใน ASO จำนวนคำหลักที่มีจำกัด ใน App Store ขนาดสูงสุดของช่อง keywords คือ 100 ตัวอักษร ใน Google Play ข้อความทั้งหมดของคำอธิบาย (สูงสุด 4000 ตัวอักษร) ถูกนำไปทำดัชนี แต่ความหนาแน่นของคำหลักไม่ควรเกิน 2–3% ตามธรรมชาติ

ตามรายงานของ App Radar (2025) แอปพลิเคชันที่ใช้แนวทางที่เป็นระบบในการปรับแต่งคำค้นหาครองตำแหน่งในท็อป 10 ของผลการค้นหาเฉลี่ยมากกว่า 40% เมื่อเทียบกับแอปพลิเคชันที่กรอกเมตาดาต้าโดยไม่มีการวิจัยล่วงหน้า ความแตกต่างชัดเจนโดยเฉพาะในหมวดหมู่ที่มีการแข่งขันสูง เช่น เกมและโซเชียล

บทบาทของการปรับแต่งคำค้นหาในกลยุทธ์ ASO

การปรับแต่งคำค้นหาเป็น รากฐานของ ASO — หากไม่มีคำหลักที่เลือกอย่างถูกต้อง องค์ประกอบ ASO อื่นๆ (ไอคอน ภาพหน้าจอ คำอธิบาย) จะทำงานไม่มีประสิทธิภาพ หากแอปพลิเคชันไม่แสดงตามคำค้นเป้าหมาย อัตราการแปลงของหน้าไม่มีความหมาย — ผู้ใช้เพียงแค่ไม่พบผลิตภัณฑ์ ตามข้อมูลของ Sensor Tower (2025) 70% ของการเติบโตของการติดตั้งหลังการปรับแต่ง ASO มาจากการเลือกคำหลักที่ถูกต้อง

การทำงานกับคำหลักเป็น กระบวนการต่อเนื่อง ไม่ใช่การกระทำครั้งเดียว แนวโน้มการค้นหาเปลี่ยนไป คู่แข่งอัปเดตเมตาดาต้า อัลกอริทึมของร้านค้ามีการพัฒนาอย่างต่อเนื่อง การทบทวนแกนความหมายรายไตรมาสโดยคำนึงถึงข้อมูลใหม่เป็นแนวปฏิบัติมาตรฐานของผู้เชี่ยวชาญ ASO มืออาชีพ

อัลกอริทึมการค้นหาของ App Store และ Google Play ทำงานอย่างไร

ความเข้าใจ อัลกอริทึมการค้นหา เป็นเงื่อนไขสำคัญของการปรับแต่งคำค้นหาที่มีประสิทธิภาพ App Store และ Google Play ใช้แนวทางที่แตกต่างกันโดยสิ้นเชิงในการทำดัชนีและการจัดอันดับคำหลัก และกลยุทธ์ที่ใช้ได้ในร้านค้าหนึ่งอาจไร้ประโยชน์ในอีกร้าน

ใน App Store มีสี่ช่องที่ถูกนำไปทำดัชนี: ชื่อ (title) ชื่อรอง (subtitle) ช่อง keywords ที่ซ่อนและชื่อผู้เผยแพร่ (seller name) คำอธิบายแอปพลิเคชัน ไอคอน ภาพหน้าจอและวิดีโอไม่มีส่วนร่วมในการจัดอันดับการค้นหา ช่อง keywords ไม่ปรากฏแก่ผู้ใช้แต่ถูกทำดัชนีอย่างสมบูรณ์โดยอัลกอริทึม คำในช่อง keywords คั่นด้วยลูกน้ำ — ช่องว่างถูกไม่สนใจ

ใน Google Play นำไปทำดัชนีชื่อ คำอธิบายสั้น (สูงสุด 80 ตัวอักษร) และคำอธิบายเต็มของแอปพลิเคชัน ไม่มีช่อง keywords ที่คล้ายกับ App Store อัลกอริทึม Google วิเคราะห์ข้อความทั้งหมดในคำอธิบาย โดยคำนึงถึงความถี่ของคำ ตำแหน่งในข้อความและบริบทการใช้งาน ตามข้อมูลจาก Google I/O 2024 การค้นหา Play Store ใช้ความเข้าใจเชิงความหมายของคำค้นบนพื้นฐานของโมเดล BERT

การแยกโทเคนและการตัดคำในการค้นหาของร้านค้า

การแยกโทเคน คือกระบวนการแบ่งข้อความออกเป็นคำแต่ละคำ (โทเคน) เพื่อการทำดัชนี App Store รวมคำจากชื่อ ชื่อรองและ keywords โดยอัตโนมัติเป็นดัชนีเดียว ซึ่งหมายความว่าการรวมคำจากช่องต่างๆ ก็มีส่วนร่วมในการค้นหา ตัวอย่างเช่น หากในชื่อระบุ "Photo Editor" และใน keywords ระบุ "filter" อัลกอริทึมสามารถแสดงแอปพลิเคชันสำหรับคำค้น "photo filter"

ใน Google Play การตัดคำ ช่วยให้ค้นหาแอปพลิเคชันด้วยรูปคำต่างๆ เมื่อค้นหา "photo editing" อัลกอริทึมจะพบแอปพลิเคชันที่ในคำอธิบายระบุ "edit photos" ซึ่งลดความจำเป็นในการรวมรูปคำทั้งหมดในคำอธิบายและช่วยให้สามารถเน้นคำสำคัญในบริบทที่เป็นธรรมชาติ

ความยากในการทำให้ปรากฏคำค้นหา: การประเมินการแข่งขันของคำค้น

ความยากในการทำให้ปรากฏคำค้นหา (KD) เป็นตัวชี้วัดที่แสดงว่าการเข้าสู่ท็อป 10 ของผลการค้นหาสำหรับคำค้นเฉพาะนั้นยากเพียงใด KD พิจารณาจำนวนแอปพลิเคชันที่ถูกปรับแต่งสำหรับคำค้นนี้ คะแนนของพวกเขา จำนวนรีวิวและความเร็วในการเติบโตของการติดตั้ง ค่า KD แตกต่างตั้งแต่ 0 (ง่ายมาก) ถึง 100 (แทบเป็นไปไม่ได้)

สำหรับแอปพลิเคชันใหม่ แนะนำให้เลือก คำค้นที่มี KD ต่ำกว่า 40 — สำหรับคำค้นเหล่านี้ เป็นไปได้จริงที่จะเข้าสู่ท็อป 10 ภายใน 2–4 สัปดาห์ คำค้นที่มี KD 40–60 ต้องใช้ความพยายามอย่างมากและมีสัญญาณด้านพฤติกรรม (คะแนน รีวิว) คำค้นที่มี KD สูงกว่า 60 เข้าถึงได้เฉพาะแอปพลิเคชันที่มีจำนวนการติดตั้งมากและคะแนนสูง เครื่องมือ Sensor Tower และ App Radar จะคำนวณ KD โดยอัตโนมัติสำหรับแต่ละคำค้นในแต่ละร้านค้า

วิธีการรวบรวมแกนความหมายสำหรับแอปพลิเคชัน

การรวบรวม แกนความหมาย — ขั้นแรกและ สำคัญที่สุด ขั้นตอนการปรับแต่งคำค้นหา. คุณภาพของ คำค้นที่รวบรวม ขึ้นอยู่กับ, ว่ามีความเกี่ยวข้อง ทราฟฟิกที่ได้รับ แอปพลิเคชัน. ใช้ การผสมผสานหลาย วิธีการเพื่อ การครอบคลุมสูงสุด คำค้นเป้าหมาย.

วิธีแรกคือ การวิเคราะห์การเติมข้อความอัตโนมัติ ของร้านค้าแอปพลิเคชัน เมื่อป้อนคำค้นในแถบค้นหาของ App Store หรือ Google Play จะแสดงคำแนะนำ — นี่คือคำค้นหาจริงของผู้ใช้ การรวบรวมการเติมข้อความอัตโนมัติสำหรับคำค้นพื้นฐาน (เช่น "photo editor") ให้วลีคำหลักเพิ่มเติม 10–15 วลี แนะนำให้รวบรวมการเติมข้อความอัตโนมัติสำหรับคำค้นพื้นฐาน 3–5 คำเพื่อสร้างแกนเริ่มต้น

วิธีที่สองคือ การวิเคราะห์คู่แข่ง ด้วยเครื่องมือ ASOdesk หรือ MobileAction สามารถรับรายการคำหลักที่คู่แข่งใช้ในการจัดอันดับและตำแหน่งของพวกเขา นี่เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพในการค้นหาคำค้นที่ได้รับการยืนยันจากทราฟฟิกแล้ว โดยเฉพาะอย่างยิ่งการวิเคราะห์ 10 แอปพลิเคชันอันดับต้นในหมวดหมู่เป้าหมาย

import requests
import json

# ตัวอย่างการรวบรวมคำแนะนำการค้นหาของ App Store
# ผ่าน iTunes Search API
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({
    "คิวรีฐาน": base_query,
    "found_keywords": list(set(keywords))
}, ensure_ascii=False, indent=2))

สคริปต์นี้ ใช้ iTunes Search API สําหรับ การรับ รายการ แอปพลิเคชัน สำหรับคำค้นพื้นฐาน คําค้น และ การดึง คำหลัก จากชื่อของพวกเขา. ผลลัพธ์ช่วยกำหนดว่าคำใดที่คู่แข่งใช้บ่อยที่สุดในชื่อ — คำเหล่านี้มีความน่าจะเป็นสูงที่จะเกี่ยวข้องกับคำค้นเป้าหมาย

คำค้นตามแนวโน้มและตามฤดูกาล

คำค้นตามแนวโน้ม คือคำหลักที่มีความถี่เพิ่มขึ้นในช่วงเวลาที่กำหนด ตัวอย่างเช่น คำค้น "fitness tracker" มีความนิยมสูงสุดในเดือนมกราคม (หลังปีใหม่) และ "photo editor for Christmas" ในเดือนธันวาคม การวิเคราะห์แนวโน้มช่วยให้อัปเดตเมตาดาต้าตามความต้องการตามฤดูกาลได้ทันเวลาและรับทราฟฟิกเพิ่มเติมในช่วงที่มีการแข่งขันสูง

สำหรับการติดตามแนวโน้ม ใช้ Google Trends (ตัวกรอง "App Store" หรือ "Google Play") และข้อมูล App Annie เกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงความถี่ของคำค้น แนะนำให้เพิ่มคำหลักตามฤดูกาลในเมตาดาต้า 2–3 สัปดาห์ก่อนถึงจุดสูงสุดของฤดูกาล — อัลกอริทึมต้องใช้เวลาในการทำดัชนีใหม่และอัปเดตอันดับ

คำค้นหาเชิงลบ

ในบริบทของ ASO คำค้นหาเชิงลบ คือคำค้นที่แอปพลิเคชันไม่ควรแสดง เพราะไม่สอดคล้องกับฟังก์ชันการทำงานของผลิตภัณฑ์ ตัวอย่างเช่น แอปพลิเคชันจดบันทึกฟรีไม่ควรจัดอันดับสำหรับคำค้น "premium notes app" — ผู้ใช้ที่ค้นหาผลิตภัณฑ์แบบชำระเงินจะผิดหวังและให้รีวิวเชิงลบ

ใน App Store ไม่มีกลไกโดยตรงในการยกเว้นคำหลัก การเลือกเชิงลบทำได้โดยการไม่รวมคำที่ไม่ใช่เป้าหมายออกจากช่อง keywords ใน Google Play ที่มีการทำดัชนีคำอธิบาย เพียงแค่ไม่กล่าวถึงคำที่ไม่ใช่เป้าหมายก็เพียงพอ อย่างไรก็ตาม การค้นหาเชิงความหมายบนพื้นฐาน BERT สามารถเชื่อมโยงหัวข้อได้ ดังนั้นจึงสำคัญที่จะควบคุมบริบทของการกล่าวถึง

การจัดกลุ่มและจัดลำดับความสำคัญของคำค้นหาหลัก

หลังจากรวบรวมรายการคำค้นเบื้องต้น (โดยทั่วไป 100–300 วลี) จำเป็นต้อง จัดกลุ่มและจัดลำดับความสำคัญ ก่อนรวมในเมตาดาต้า เกณฑ์หลักในการจัดลำดับความสำคัญ: ความถี่ของคำค้น ความยากในการทำให้ปรากฏคำค้นหา ความเกี่ยวข้องกับฟังก์ชันของแอปพลิเคชันและความสอดคล้องกับเจตนาการค้นหา

คำค้นแบ่งเป็นสามกลุ่ม: ลำดับความสำคัญสูง — ความถี่สูง ความซับซ้อนต่ำ/ปานกลาง ความเกี่ยวข้องสูง; ลำดับความสำคัญปานกลาง — ความถี่และความซับซ้อนปานกลาง; หางยาว — ความถี่ต่ำ ความซับซ้อนต่ำ ความเฉพาะเจาะจงสูง สำหรับแอปพลิเคชันใหม่ กลยุทธ์คือเริ่มด้วยลำดับความสำคัญปานกลางและหางยาว ค่อยๆ เปลี่ยนไปสู่ลำดับความสำคัญสูงเมื่อสะสมสัญญาณพฤติกรรม

ตามข้อมูลของ ASOdesk (2025) สัดส่วนที่เหมาะสมสำหรับ App Store: 30% ของตัวอักษรในช่อง keywords สำหรับคำค้นลำดับความสำคัญสูง 40% สำหรับลำดับความสำคัญปานกลาง 30% สำหรับหางยาว สำหรับ Google Play ที่มีพื้นที่มากกว่า การกระจายอาจเป็น 20/40/40 โดยเน้นที่ลำดับความสำคัญปานกลางและหางยาวเพื่อการกระจายคำหลักตามธรรมชาติในข้อความคำอธิบาย

• คำค้นความถี่สูง (HF) — มากกว่า 10 000 คำค้นต่อเดือน การแข่งขันสูง ต้องมีสัญญาณพฤติกรรมที่แข็งแกร่ง
• คำค้นความถี่ปานกลาง (MF) — 1 000–10 000 คำค้นต่อเดือน สมดุลที่เหมาะสมระหว่างทราฟฟิกและการแข่งขันสำหรับแอปพลิเคชันส่วนใหญ่
• คำค้นความถี่ต่ำ (LF) — น้อยกว่า 1 000 คำค้นต่อเดือน การแข่งขันต่ำ เข้าสู่ท็อปได้เร็ว การแปลงสูง
• คำค้นเชิงธุรกรรม — มีคำว่า "ซื้อ" "ดาวน์โหลด" "ฟรี" การแปลงเป็นการติดตั้งสูง
• คำค้นเชิงข้อมูล — "วิธีทำ" "คืออะไร" การแปลงต่ำ แต่ขยายการเข้าถึง

การจัดกลุ่มคำค้นตามหัวข้อ

การจัดกลุ่ม คือการจัดกลุ่มคำค้นตามกลุ่มหัวข้อ (ฟังก์ชันของแอปพลิเคชัน กลุ่มเป้าหมาย สถานการณ์การใช้งาน) ตัวอย่างเช่น สำหรับแอปพลิเคชันแก้ไขรูปภาพ กลุ่มอาจเป็น: "ฟิลเตอร์และเอฟเฟกต์" "คอลลาจ" "รีทัช" "ครอบตัดและหมุน" แต่ละกลุ่มสอดคล้องกับชุดฟังก์ชันเฉพาะและช่วยจัดโครงสร้างเมตาดาต้า

ใน App Store การจัดกลุ่มกำหนดการกระจาย 100 ตัวอักษรของ keywords ระหว่างหัวข้อ ใน Google Play — โครงสร้างของคำอธิบาย: แต่ละกลุ่มมีย่อหน้าหรือส่วนแยกต่างหากที่มีการรวมคำหลักอย่างเป็นธรรมชาติ แนวทางนี้ปรับปรุงความเกี่ยวข้องเชิงความหมายและช่วยให้อัลกอริทึมกำหนดหัวข้อของแอปพลิเคชันได้แม่นยำยิ่งขึ้น

กลยุทธ์การวางตำแหน่งคำหลักในเมตาดาต้า

การวางตำแหน่งคำหลัก ในเมตาดาต้าควรปฏิบัติตามกลยุทธ์เฉพาะ โดยคำนึงถึงน้ำหนักของแต่ละช่องในอัลกอริทึมการค้นหา ข้อผิดพลาดคือการกระจายคำหลักทั้งหมดอย่างเท่าเทียมโดยไม่คำนึงถึงลำดับความสำคัญของช่อง: ชื่อมีน้ำหนักสูงสุด ชื่อรองมีน้ำหนักปานกลาง keywords มีน้ำหนักพื้นฐาน

ใน ชื่อ รวมคำหลักที่สำคัญที่สุด 1–3 คำ ต้องอ่านได้สำหรับผู้ใช้และเข้ากับชื่อแบรนด์อย่างเป็นธรรมชาติ สูตร: [แบรนด์] — [คำหลักหลัก] [คำเพิ่มเติม] ตัวอย่างเช่น: "SnapEdit — Photo Editor & Filter" สิ่งสำคัญคือต้องจำข้อจำกัดด้านความยาว: 30 ตัวอักษรใน App Store, 50 ใน Google Play

ใน ชื่อรอง (App Store) หรือคำอธิบายสั้น (Google Play) รวมคำหลักเพิ่มเติมที่ขยายขอบเขตความหมายของชื่อ ช่องนี้ถูกทำดัชนีและมีน้ำหนักสูง ตัวอย่าง: "Retouch, Collage, Crop & Effects" ใน Google Play คำอธิบายสั้นสูงสุด 80 ตัวอักษรแสดงในผลการค้นหาใต้ชื่อและควรกระตุ้นการแปลง

ใน ช่อง keywords ของ App Store (100 ตัวอักษร) รวมคำค้นเป้าหมายที่เหลือทั้งหมด กฎสำคัญ: คำคั่นด้วยลูกน้ำโดยไม่มีช่องว่าง (แต่ละคำถูกทำดัชนีแยกกัน) การซ้ำคำจากชื่อและชื่อรองไม่จำเป็น (อยู่ในดัชนีแล้ว) สามารถใช้การรวมคำเพื่อสร้างคำค้นแบบผสม

การหลีกเลี่ยงการกินกันของคำหลัก

การกินกัน คือสถานการณ์ที่หลายหน้าของแอปพลิเคชันเดียว (เช่น หน้าหลักและหน้านักพัฒนา) แข่งขันกันสำหรับคำค้นเดียวกัน ในบริบทของ ASO การกินกันเป็นไปได้เมื่อมีหลายแอปพลิเคชันของนักพัฒนาเดียวกันในหมวดหมู่เดียวกัน ในกรณีนี้ พวกเขาอาจแข่งขันกันสำหรับคำหลักเดียวกัน ลดประสิทธิภาพของกันและกัน

เพื่อป้องกันการกินกัน แต่ละแอปพลิเคชัน ต้องมีแกนความหมายที่ไม่ซ้ำกัน โดยมีการทับซ้อนของคำค้นหาหลักน้อยที่สุด หากการทับซ้อนหลีกเลี่ยงไม่ได้ (เช่น เวอร์ชันฟรีและเสียเงินของแอปพลิเคชันเดียวกัน) แนะนำให้ใช้คำหลักต่างกันในชื่อและสร้างความแตกต่างในการวางตำแหน่งอย่างชัดเจนในเมตาดาต้า

รูปแบบทางไวยากรณ์และคำพ้องความหมาย

อัลกอริทึมสมัยใหม่ของร้านค้าแอปพลิเคชัน — โดยเฉพาะ Google Play ด้วย BERT — เข้าใจคำพ้องความหมายและรูปแบบทางไวยากรณ์ต่างๆ ของคำ ซึ่งหมายความว่าไม่จำเป็นต้องรวมทุกรูปแบบของคำเดียว ("edit", "editing", "editor") ในคำอธิบาย เพียงใช้รูปแบบที่เป็นธรรมชาติที่สุดในบริบท

สำหรับ App Store สถานการณ์แตกต่าง — การตัดคำและคำพ้องความหมายถูกใช้งานน้อยกว่า แนะนำให้รวมในชื่อและ keywords รูปแบบคำที่พบบ่อยที่สุด รวมถึงคำพ้องความหมายสำคัญ ถ้าพื้นที่เอื้ออำนวย ตัวอย่างเช่น หากแอปพลิเคชันประมวลผลรูปภาพ ใน keywords สามารถระบุ "photo,picture,image" เพื่อครอบคลุมตัวเลือกการค้นหาต่างๆ

วิธีติดตามอันดับของคำค้นหา

การติดตามอันดับ เป็นองค์ประกอบบังคับของการปรับแต่งคำค้นหา หากไม่มีการตรวจสอบอันดับอย่างสม่ำเสมอ ไม่สามารถระบุได้ว่าคำหลักใดทำงานได้และคำใดต้องเปลี่ยน ข้อมูลการติดตามช่วยให้ปรับกลยุทธ์และตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของสถานการณ์ตลาดได้ทันเวลา

สำหรับการติดตามอันดับ ใช้ เครื่องมือเฉพาะทาง: Sensor Tower (อัปเดตอันดับทุกวัน 155 ประเทศ), App Radar (สูงสุด 10 ประเทศ, การรวมกับร้านค้า) และ ASOdesk (เน้นตลาดที่ใช้ภาษารัสเซีย ภูมิภาค RU/CIS) ทางเลือกฟรีคือการตรวจสอบด้วยตนเองผ่าน App Store Connect Analytics และ Google Play Console แต่ใช้แรงงานมากสำหรับมากกว่า 20 คำค้น

แนะนำให้ ติดตามอันดับ สำหรับคำค้นหาหลัก 30–50 คำสัปดาห์ละครั้ง คำค้นหาหลักแบ่งเป็นสามประเภท: คำค้นแบรนด์ (ชื่อแบรนด์) คำค้นหมวดหมู่ (คำค้นทั่วไปของหมวดหมู่) คำค้นคู่แข่ง (ชื่อคู่แข่ง) การลดลงของอันดับสำหรับคำค้นหมวดหมู่เป็นสัญญาณแรกว่ากลยุทธ์ ASO ต้องการการอัปเดต

• การติดตามรายวัน — สำหรับ 10 คำค้นสำคัญอันดับต้น ช่วยให้ตอบสนองต่อการลดลงของอันดับได้รวดเร็ว
• การติดตามรายสัปดาห์ — สำหรับ 30–50 คำค้น โหมดการติดตามหลัก เพียงพอสำหรับแอปพลิเคชันส่วนใหญ่
• การตรวจสอบรายเดือน — การทบทวนแกนความหมายอย่างสมบูรณ์พร้อมการวิเคราะห์การเปลี่ยนแปลงของคู่แข่ง
• การวิเคราะห์แนวโน้ม — การเปรียบเทียบการเปลี่ยนแปลงของอันดับในเดือน/ไตรมาสเพื่อระบุแนวโน้มที่มั่นคง

การตีความข้อมูลการติดตาม

การเพิ่มขึ้นของอันดับ สำหรับคำค้นไม่ใช่ตัวบ่งชี้ความสำเร็จเพียงอย่างเดียว สิ่งสำคัญคือต้องวิเคราะห์ว่าการเพิ่มขึ้นของอันดับนำไปสู่การเพิ่มการติดตั้งหรือไม่ บางครั้งแอปพลิเคชันขึ้นสู่ท็อป 5 สำหรับคำค้น แต่อัตราการแปลงสำหรับคำค้นนี้ต่ำ — ผู้ใช้ค้นหาสิ่งหนึ่งแต่พบอีกสิ่งหนึ่ง ในกรณีนี้ ควรเปลี่ยนคำค้นเป็นคำที่เกี่ยวข้องมากขึ้น

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลักของการปรับแต่งคำค้นหาคือ Organic Install Lift (การเพิ่มขึ้นของการติดตั้งแบบออร์แกนิกเป็นเปอร์เซ็นต์) คำนวณเป็นอัตราส่วนของการติดตั้งจากการค้นหาแบบออร์แกนิกหลังการปรับแต่งต่อการติดตั้งก่อนการปรับแต่งในช่วงเวลาเทียบเท่า ค่าเป้าหมายคือการเพิ่มขึ้นอย่างน้อย 50% ใน 2 เดือน หากการเพิ่มขึ้นต่ำกว่า กลยุทธ์ต้องได้รับการทบทวน: อาจเลือกคำหลักผิดหรือเมตาดาต้าได้รับการปรับแต่งไม่เพียงพอ