Combien d'avis faut-il ?

Cela dépend de la catégorie, mais en dessous de quelques centaines le résultat reste anecdotique. C'est pourquoi on lit aussi ceux des concurrents.

Pourquoi écarter les expressions avec des pronoms ?

Parce qu'elles décrivent une expérience, pas une recherche. Personne ne tape « m'a aidé à apprendre » dans le champ de recherche d'une boutique.

Analyse des avis

Extraction depuis les avis

Le vocabulaire des utilisateurs, tiré du texte qu'ils écrivent eux-mêmes.

Tous les viviers puisent aux deux mêmes sources, si bien que tous les outils finissent par proposer les mêmes expressions saturées. Il en existe une troisième qui ne se fabrique pas : le texte que les gens écrivent.

L'extraction le lit, en tire les expressions qui ressemblent à des recherches et écarte celles qui n'en sont pas. La seconde partie compte davantage que la première.

Commencer gratuitement Tarifs

N-grammes d'un à trois mots
Le texte est découpé en groupes de mots consécutifs. C'est l'étape qui rend un texte libre mesurable.
Les pronoms écartés
Les gens écrivent des phrases comme « m'a aidé à apprendre » : elles ressortent très bien d'un extracteur et personne ne les cherche.
La marque écartée
Le nom de l'application figure dans presque tous ses avis et n'apporte aucune expression nouvelle.
Pliage par pays
Selon les règles de la boutique, pas des règles globales, pour que l'expression ne se coupe pas en deux lignes.

Pourquoi le filtre décide de la qualité

Extraire des n-grammes est la partie mécanique et n'importe qui peut la faire. Ce qui sépare une liste utile d'un tas de bruit, c'est ce qu'on jette ensuite.

Le filtre des pronoms est celui qui change le plus le résultat. Les avis sont écrits à la première personne, et l'extracteur tend donc à renvoyer des expressions à structure de témoignage : correctes, fréquentes et sans intention de recherche derrière.

Viennent ensuite les répétitions de marque et les mots vides. Ce qui survit est un vocabulaire court, absent des métadonnées de presque tout le monde.

Ce qui se passe après l'extraction

Rien n'entre directement dans les métadonnées. Chaque expression qui survit au filtre est mesurée : popularité et difficulté, dans le pays où vous comptez l'employer.

Beaucoup se révèlent être du bruit de plancher, et c'est aussi une information : les gens le disent mais ne le cherchent pas. Celles qui passent la mesure entrent dans le vivier et se disputent la place avec le reste.

Vos avis et ceux des concurrents

Vos propres avis décrivent ce que vous faites déjà, et ces mots figurent souvent dans vos champs. Ils servent surtout à découvrir comment les gens nomment une fonction que vous nommez autrement.

Ceux des concurrents valent plus, et les plus sévères plus encore : ils décrivent le manque que votre produit pourrait combler, avec les mots exacts avec lesquels ce manque serait cherché.

Ce qu'il ne fait pas

Nous ne prétendons pas mesurer ce que nous ne mesurons pas. Les limites de cet écran :

Nous ne résumons pas les avis en une note de sentiment : la sortie est faite d'expressions, pas d'un score.
Un avis isolé n'est pas un signal ; ce qui compte est la répétition à travers plusieurs applications et plusieurs mois.
Les expressions extraites ne s'écrivent pas seules dans les métadonnées : elles se mesurent d'abord.

Questions fréquentes

Combien d'avis faut-il ?: Cela dépend de la catégorie, mais en dessous de quelques centaines le résultat reste anecdotique. C'est pourquoi on lit aussi ceux des concurrents.
Pourquoi écarter les expressions avec des pronoms ?: Parce qu'elles décrivent une expérience, pas une recherche. Personne ne tape « m'a aidé à apprendre » dans le champ de recherche d'une boutique.

Les écrans qui travaillent à côté

Connectez votre application et voyez le premier relevé.

Aucune installation, aucune carte, pas même un compte Apple : le classement, la popularité et la difficulté sont mesurés à partir des données publiques de la boutique.

Commencer gratuitement