Alguns desenvolvedores têm notado impulsões maciças em suas classificações de palavras -chave ultimamente. Essas mudanças ocorrem principalmente para as palavras -chave que os desenvolvedores não estão direcionando diretamente com suas estratégias de palavras -chave, sugerindo uma direção de algoritmo semântico na App Store.
Nesta postagem do blog, examinaremos se essa mudança sentida pelos membros da nossa comunidade é realmente verdadeira ou não e qual é a razão para isso, de acordo com as validações apresentadas pela hipótese e testes realizados pela equipe de MobileAction.
O que aconteceu na atualização do iOS 18.1?
Em 28 de outubro de 2024, a Apple lançou o iOS 18.1. Nas notas de atualização do iOS 18.1Apple anunciou a pesquisa de idiomas natural em silêncio, apenas com a seguinte declaração: “A pesquisa da App Store permite usar a linguagem natural para encontrar o que você está procurando mais facilmente.”
Depois disso, a Apple inseriu a pesquisa de linguagem natural em seus aplicativos nativos, como Como mapas, Apple TV, Apple Music e continua a expandir sua área de uso com recursos adicionais, como tags de aplicativos e avaliações de usuários resumidas geradas pela IA para aprimorar a descoberta e a experiência de pesquisa, anunciadas em WWDC 2025.
Parece uma parte do movimento mais amplo da Apple em direção à pesquisa com reconhecimento de contexto, que torna a descoberta certa mais intuitiva.
Pesquisa de linguagem natural explicada:
Tradicionalmente, os mecanismos de pesquisa funcionavam combinando as palavras-chave inseridas com seu índice, um processo conhecido como pesquisa baseada em palavras-chave. Para diminuir os resultados, os usuários carregavam o ônus de estruturar suas consultas, geralmente recorrendo a insumos longos ou complexos para se comunicar de maneira mais eficaz com os mecanismos de pesquisa.
E, como as consultas tiveram que seguir um formato rígido, a intenção por trás da linguagem natural era frequentemente perdida.
Com a pesquisa de linguagem natural, a pesquisa evoluiu essencialmente para o que deveria ser naturalmente. Alimentado por um método de aprendizado de máquina conhecido como processamento de linguagem natural, permite que os usuários pesquisem usando a linguagem humana cotidiana, em vez de depender apenas de palavras -chave. Ele traduz consultas faladas ou escritas em computadores de formato podem entender. Por causa de seu estilo de conversação, é frequentemente chamado de pesquisa de conversação também.
Embora as palavras -chave (ou conceitos -chave) permaneçam importantes, com os mecanismos de pesquisa de idiomas naturais extraem informações contextuais mais profundas, analisando as perguntas (consultas) colocadas e, em seguida, usando esse insight para interpretar seu contexto.
Impacto na pesquisa da App Store
Por algum tempo, consultas como “Aplicativos para me ajudar a relaxar” ou “Melhores jogos para alívio do estresse” Retorne resultados mais relevantes na App Store. Isso significa que a estratégia tradicional de palavras -chave é menos importante, pois a relevância semântica tem prioridade. E está nivelando o campo de jogo. Porque mesmo com a classificação de categoria mais baixa, um aplicativo pode ser classificado mais alto do que alguns de seus concorrentes maiores para determinadas consultas, se corresponder de perto a intenção do usuário.
Como haverá uma enorme quantidade de novas consultas de pesquisa na App Store, a pesquisa de idiomas natural também melhora a descoberta para aplicativos menores. Os desenvolvedores de aplicativos independentes podem ser executados após essas novas consultas geradas pela linguagem natural e obter volume de pesquisa instantânea.
É por isso que aconselhamos que o foco deve estar alinhando os metadados do aplicativo e as descrições com as consultas conversacionais que os usuários realmente fazem agora.
Como em todos os outros aplicativos, os aplicativos de pequena escala também podem perder volume de palavras-chave para as quais foram indexados anteriormente devido a alterações nas consultas, mas isso se aplica a aplicativos em todos os segmentos. Portanto, focar em oportunidades além da mudança geral é uma estratégia ASO mais razoável para aplicativos de pequena escala.
Observações da equipe de MobileAction
Dispositivos e validação da versão iOS
Com base em vários testes, descobrimos que o parâmetro de linguagem natural aparece em dispositivos em execução com o iOS 18.1 ou posterior (incluindo o iOS 26), mesmo sem a Apple Intelligence. Lembre -se disso 80% dos usuários do iPhone agora estão usando o iOS 18.1 ou mais tarde.
A equipe do MobileAction também testou a loja dos EUA em vários dispositivos iOS (incluindo um iPhone 12, iPhone 14 Pro Max, iPhone 16 e iPhone 17) em execução depois do iOS 18 e confirmou que os resultados da pesquisa de idiomas naturais estão ativos.
Por exemplo, em um iPhone 12 que está sendo executado com o iOS 18.5 e uma conta da Apple recém -criada, as consultas de idiomas naturais ainda retornaram resultados relevantes na loja dos EUA.
Teste e validação da loja
Nossos resultados de teste sugerem que as mudanças de classificação de palavras -chave são mais proeminentes nos países de língua inglesa. Isso indica que a pesquisa de idiomas natural, por enquanto, foi ativada apenas nas fachadas de lojas inglesas, especificamente nos Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Irlanda, Austrália, Nova Zelândia, África do Sul, Índia e Cingapura.
Em grandes fachadas de lojas que não falam inglês, como Alemanha, França, Türkiye e China, ainda não foram observadas mudanças significativas para os principais aplicativos.
Impacto no desempenho da ASO de um pequeno aplicativo
Este aplicativo de namoro muçulmano mostra como a pesquisa de linguagem natural pode prejudicar os aplicativos de nicho menores. Sob o algoritmo antigo, o aplicativo ficou em primeiro lugar para a consulta da marca ““
Como este aplicativo de namoro depende de consultas de marca e cauda de longa duração, a mudança de algoritmo cria um risco significativo de descoberta. Sem uma ampla cobertura semântica ou forte poder da marca, o aplicativo se torna vulnerável a ser excluído dos resultados relevantes.
O motivo subjacente é que o mecanismo de pesquisa semântico da App Store prioriza a intenção do usuário sobre a correspondência exata de palavras -chave. Para aplicativos menores, isso significa que, mesmo que os termos de marca estejam presentes, eles podem ser negligenciados se os metadados e as tags não refletirem frases naturais e conversacionais.
Do ponto de vista da ASO, aplicativos como esse precisarão adaptar seus metadados e descrições para refletir como os usuários classificam naturalmente suas pesquisas, fortalecem sinais semânticos com tags de aplicativos e incentivam análises que incluem o idioma cotidiano. Essa mudança destaca a importância de se alinhar com consultas orientadas por intenções para manter a visibilidade.
Impacto no desempenho da ASO de um aplicativo de maior escala
Um dos maiores jogos de quebra -cabeça do mundo, por outro lado, demonstra as vantagens que aplicativos maiores podem ganhar com a pesquisa de linguagem natural. Após o lançamento do algoritmo, sua pontuação de visibilidade aumentou acima de 90, com mais de 4.500 novas palavras -chave adicionadas, um aumento de 76%. Muitos deles vieram de consultas baseadas em intenções que correspondem melhor à maneira como os usuários descrevem naturalmente o que estão procurando.
Palavras -chave como “Os jogos de quebra -cabeça correspondem 3” ou “Jogo do Castelo Online” moveu -se de posições sem classificação para o top 10, criando uma mudança de distribuição notável. Uma grande parte das palavras-chave deste jogo de quebra-cabeça migrou além da 100ª posição para os baldes de maior escalão, dando ao aplicativo um impulso significativo na descoberta.
Como um aplicativo em larga escala com ampla cobertura, este aplicativo está bem posicionado para prosperar nesse ambiente. Sua marca forte, pegada de palavras-chave extensas e metadados que já se alinham à intenção do usuário permitem dominar os resultados de pesquisa orientados por NLP. Para grandes aplicativos, a pesquisa natural de linguagem amplifica as vantagens existentes e reforça sua presença no topo do ranking da App Store.
Dicas e estratégias da ASO para diferentes estágios de crescimento
Desenvolvedores independentes e aplicativos em pequena escala
Para desenvolvedores independentes, a pesquisa de idiomas natural abre oportunidades significativas para competir com jogadores maiores. Como o algoritmo agora prioriza a intenção do volume, aplicativos menores podem obter visibilidade, mesmo sem milhares de instalações ou revisões. Consultas de cauda de longa duração, como “Aplicativos para rastrear humor à noite”, geralmente enfrentam menos concorrência, tornando-os um ponto de entrada valioso para aplicativos de nicho. Nesse ambiente, a relevância semântica cria uma dinâmica de competição mais justa, onde o usuário correspondente precisa mais do que o domínio da marca.
Do ponto de vista da ASO, os desenvolvedores independentes devem se concentrar em alinhar seus metadados e descrições com frases naturais e conversacionais que refletem como as pessoas realmente pesquisam. A pesquisa de palavras-chave de cauda longa se torna essencial, à medida que essas consultas de baixo volume, mas ricas em intenções, podem fornecer um fluxo constante de usuários qualificados. As análises de usuários também são uma fonte valiosa de inspiração, oferecendo exemplos reais dos usuários em potencial do idioma em que se baseiam para descrever suas necessidades.
Aplicativos em larga escala
Para grandes players, como Royal Match ou ChatGPT, a pesquisa de idiomas natural amplifica as vantagens existentes. Esses aplicativos ganham expansão enorme de palavras -chave, cobrindo milhares de novas consultas que refletem a linguagem cotidiana. Ao fazer isso, eles não apenas fortalecem seu domínio em amplas pesquisas de categoria, mas também capturam casos de uso específicos para intenções que podem não ter segmentado diretamente antes, por exemplo, a superfície de chatgpt para “App de redação da história da AI.”
Para manter essa vantagem, os aplicativos em larga escala precisam ir além do recheio de palavras-chave. Metadados e criativos devem destacar os cenários do usuário diretamente, mostrando como o aplicativo responde a diversas intenções. A execução de testes A/B em capturas de tela, legendas e descrições alinhadas com diferentes padrões de pesquisa ajuda a refinar essa estratégia. As tags de aplicativos também são um ativo crucial, reforçando associações semânticas e fortalecendo a categorização na App Store.
Novos aplicativos lançados na App Store
Para os recém -chegados, a pesquisa de idiomas natural cria um equalizador raro. Um aplicativo bem otimizado pode surgir ao lado dos principais players se corresponder de perto com a intenção do usuário, diminuindo a barreira tradicional da conscientização da marca. Nas vitrines de língua inglesa, onde a adoção da pesquisa de linguagem natural já é visível, a otimização precoce pode ajudar novos aplicativos a obter tração mais rapidamente do que antes.
A estratégia de lançamento mais impactante é projetar metadados em torno de problemas e metas do usuário, em vez de se concentrar apenas nas palavras -chave. A análise da cobertura semântica dos concorrentes pode revelar consultas carentes que apresentam oportunidades para entrar no mercado. Começando com o nicho, as consultas de cauda longa fornecem uma base de relevância, que mais tarde pode ser expandida para termos de pesquisa mais amplos e de maior volume à medida que o aplicativo cresce.
Possível impacto da pesquisa de linguagem natural nos anúncios da Apple
À medida que as listagens das lojas da App mudam para consultas de linguagem natural, os efeitos da ondulação provavelmente se estendem às campanhas de anúncios da Apple. Embora isso não signifique que a demanda inteiramente nova apareça repentinamente, ela altera a maneira como os usuários formam suas pesquisas e, por sua vez, as palavras -chave que os anunciantes devem considerar segmentação.
Nesse ambiente, as recomendações de palavras-chave assumem um papel maior para ajudar os anunciantes a aparecer as consultas certas, especialmente em termos de pesquisa de cauda longa que refletem a intenção real do usuário. Os módulos de descoberta de palavras -chave ASO da MobileAction são projetadas para detectar essas “pegadas de demanda” em evolução e fornecer informações que facilitam o ajuste das estratégias de anúncios da Apple de acordo com a pesquisa de linguagem natural.
Conclusão
Com base em nossos extensos testes, O MobileAction se destaca como a única plataforma ASO atualmente alinhada com a maneira como o novo algoritmo de pesquisa de idiomas natural da Apple opera. Esse alinhamento significa que você pode rastrear as mudanças reais que estão acontecendo nas classificações de palavras-chave, descobrir quais consultas de cauda de longa duração estão começando a ser importantes e adaptar sua estratégia de anúncios da Apple com confiança.
Para desenvolvedores independentes, isso oferece a chance de competir com a visibilidade orientada por intenções sem ser ofuscado pelo poder da marca. Para aplicativos maiores, ele fornece a escala necessária para capturar milhares de novas consultas à medida que surgem. E para novos aplicativos que entram no mercado, ele cria uma oportunidade de lançar com dados que realmente refletem como as pessoas estão pesquisando hoje.
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