Minería de reseñasExtractor de keywords de reseñas
Las palabras con las que la gente describe el producto - las que no están en ningún pool de keywords.
Los usuarios no buscan tu app con tu lenguaje de marketing. Tú dices "gestión de finanzas personales"; ellos buscan "a dónde se va mi dinero".
Esas frases no están en tus metadatos ni en los de tu rival - pero están escritas en las reseñas de tu rival, porque quien escribe una reseña usa sus propias palabras.
Una reseña por línea. 0 líneas introducidas; ninguna sale hacia un servidor.
La regla de plegado de texto cambia según la tienda.
Pega unas cuantas reseñas; la extracción corre en tu navegador.
Cómo se usa
- 1
Copia las reseñas
Del rival que más se te parece y es más grande que tú. Su volumen de reseñas es mayor, así que la extracción es estadísticamente más sólida.
- 2
Elige el país
La separación de palabras y el plegado de mayúsculas dependen del idioma. Las frases de las reseñas turcas y alemanas de una misma app no coinciden.
- 3
Lee lo que queda
Se descartan las frases con pronombres de primera y segunda persona, las repeticiones del nombre de la app y las secuencias de dígitos.
- 4
Mide antes de usar
Venir de una reseña no da ningún privilegio. La frase entra al pool y pasa la misma medición que las demás.
Por qué se descartan los pronombres
La gente escribe en las reseñas "me ayudó muchísimo" o "me sorprendió de verdad". Son frases gramaticalmente sólidas y frecuentes, pero nadie las busca en la App Store.
Por eso se eliminan las frases que contienen pronombres de primera y segunda persona. Es el filtro que separa una frase que parece una búsqueda de una que solo lo parece.
Lo mismo pasa con el nombre de la app: se repite constantemente en sus propias reseñas y aparece como la frase más frecuente de cualquier extracción. Una marca es una keyword, pero la marca de tu rival no te sirve.
Dónde falla este canal
En apps con poco volumen de reseñas las frases que salen se quedan sin valor estadístico. Para sacar rendimiento hay que mirar las pocas apps de la categoría con más reseñas.
También hay que hacerlo país por país. Las frases de las reseñas de una misma app en dos países no se solapan: los equivalentes locales, el uso cotidiano y para qué se usa el producto en ese mercado cambian.
Y las reseñas no representan a toda la base de usuarios: quien escribe es el muy satisfecho o el muy insatisfecho. La lista que sale no es la distribución real de la demanda.
- Volumen bajo de reseñas: las frases salen estadísticamente débiles.
- Hay que hacerlo por país; las frases no viajan entre mercados.
- Las reseñas malas también sirven: una carencia es la palabra de quien la busca.
Preguntas frecuentes
- ¿Puedo mirar mis propias reseñas?
- Puedes, pero son las palabras de quien ya te encontró. El valor está en cómo buscan los que todavía no te encontraron, y esas palabras están en las reseñas de tus rivales.
- ¿Funciona en todas las categorías?
- Funciona claramente donde el volumen de reseñas es alto. Donde es bajo, las frases salen débiles y los otros canales rinden más.
- ¿Se guardan las reseñas que pego?
- No. El texto no sale de tu navegador.
Otras herramientas gratuitas
- Calculadora de dificultad de keywordCalcula lo difícil que es entrar en la primera página de un término, con la misma fórmula que ejecuta el producto.
- Revisor de metadatosCuenta cuántos de tus 100 caracteres se están desperdiciando, y en qué exactamente.
- Hueco de keywords frente a la competenciaLas frases por las que tu rival aparece y tú no. Y por cuáles apareces tú y él no.
- Calculadora de retorno ASOCuánto tiempo cuesta el trabajo y qué parte de la cadena se puede medir de verdad.
Hay algo que hace esto con cada keyword, todos los días.
A mano, una keyword lleva unos minutos. rankcusp mide cada frase de tu pool cada día, separa las que caen en la banda 11-30 y propone un único cambio de metadatos para cada una.