पाठ 1: App Store ASO की बुनियाद · Lesson 1.2

सर्च, ब्राउज़, रेफ़रल और पेड ट्रैफ़िक

जानें कि App Store ग्रोथ को एक ही ट्रैफ़िक स्रोत से नहीं समझना चाहिए और हर स्रोत को अलग से पढ़ना ज़रूरी है।

यह पाठ क्यों महत्वपूर्ण है?

अगर ट्रैफ़िक स्रोत अलग किए बिना व्याख्या करें, तो गलत निष्कर्ष पर पहुंचते हैं। कभी-कभी डाउनलोड बढ़ना मेटाडेटा से नहीं, बल्कि विज्ञापन या बाहरी रेफ़रल से होता है। अगर सही न पढ़ें तो गलत क्षेत्र ठीक करने की कोशिश करते रहते हैं।

मुख्य विचार

एक ही स्टोर पेज यूज़र कहां से आया है इसके अनुसार अलग व्यवहार करता है। सर्च से आने वाले का इंटेंट अलग होता है, ब्राउज़ से आने वाले का अलग, और बाहरी लिंक से आने वाले का बिल्कुल अलग। इसलिए हर स्रोत को अलग-अलग सोचना ज़रूरी है।

वास्तविक उदाहरण

एक ही मेडिटेशन ऐप हर सोर्स से अलग तरह से कन्वर्ट होता है

एक मेडिटेशन ऐप सर्च से ठीक-ठाक, इन्फ्लुएंसर रेफरल से अच्छा, और ब्राउज़ से कमज़ोर कन्वर्ट करता है। पेज हर ट्रैफिक टाइप के लिए समान रूप से प्रभावी नहीं है।

यह उदाहरण क्यों महत्वपूर्ण है?

ट्रैफिक सोर्स यूज़र की नीयत बदल देता है, इसलिए एक ही कन्वर्शन रेट हर चैनल में एक जैसा मतलब नहीं रखता।

गहराई से जानें

सारा ट्रैफ़िक एक ही थैले में क्यों नहीं डालना चाहिए

सर्च से आने वाला यूज़र आमतौर पर बेहतर जानता है कि क्या खोज रहा है। ब्राउज़ से आने वाला कम ध्यान और ज़्यादा तुलना के साथ आगे बढ़ता है। बाहरी रेफ़रल से आने वाले ने कोई कंटेंट, विज्ञापन या सिफ़ारिश देखी होती है। इसलिए एक ही कन्वर्शन रेट का हर स्रोत में मतलब अलग होता है।

उदाहरण के लिए, आपके स्टोर पेज का कन्वर्शन रेट बढ़ा हो सकता है। लेकिन कारण ऐप नाम बदलना नहीं, बल्कि उस हफ़्ते शुरू हुई विज्ञापन कैम्पेन हो सकती है। अगर स्रोत अलग किए बिना देखें, तो स्टोर पेज को ज़रूरत से ज़्यादा श्रेय दे देते हैं।

सर्च ट्रैफ़िक: स्पष्ट इंटेंट, ऊंची उम्मीद।

ब्राउज़ ट्रैफ़िक: तेज़ निर्णय, सतही पहला इम्प्रेशन।

रेफ़रल ट्रैफ़िक: बाहर से बना विश्वास या जिज्ञासा प्रभाव।

खुद कैसे पढ़ सकते हैं

पहले एनालिटिक्स स्क्रीन में अलग करें कि कौन सा स्रोत बढ़ा। फिर हर स्रोत के प्रोडक्ट पेज व्यूज़ और डाउनलोड रेट अलग-अलग जांचें। ऐसे आप ज़्यादा स्पष्ट देखेंगे कि मेटाडेटा स्ट्रक्चर काम कर रहा है या बाहरी ट्रैफ़िक नतीजे को सहारा दे रहा है।

यहां लक्ष्य परफ़ेक्ट रिपोर्ट निकालना नहीं है। लक्ष्य है खुद को गलत कहानी न सुनाना। अगर सिर्फ़ कुल डाउनलोड संख्या देखें, तो समझ नहीं सकते कि वास्तव में क्या प्रभावी रहा।

पहले स्रोत के अनुसार नंबर अलग करें।

फिर हर स्रोत का कन्वर्शन रेट अलग से मूल्यांकन करें।

अंत में स्टोर पेज बदलाव और ट्रैफ़िक स्रोत बदलाव को साथ मिलाकर व्याख्या करें।

चरण-दर-चरण

चरण 1

पिछले 30 दिनों के ट्रैफ़िक को सर्च, ब्राउज़, रेफ़रल और विज्ञापन में अलग करें।

चरण 2

हर स्रोत के लिए पेज व्यूज़ और डाउनलोड रेट लिखें।

चरण 3

उसी अवधि में स्टोर पेज में किए गए बदलाव नोट करें।

चरण 4

तय करें कि वृद्धि वास्तव में किस स्रोत से आई।

अभ्यास करें

पिछले 30 दिनों के लिए चार कॉलम वाली छोटी तालिका तैयार करें: सर्च, ब्राउज़, रेफ़रल, विज्ञापन। हर कॉलम में इम्प्रेशन, प्रोडक्ट पेज विज़िट और डाउनलोड लिखें।

मुख्य निष्कर्ष

एक ही स्टोर पेज ट्रैफ़िक स्रोत के अनुसार अलग-अलग व्यवहार पैदा करता है।

सर्च विज़िटर्स को आमतौर पर रेफ़रल विज़िटर्स की तुलना में मज़बूत कैटेगरी सिग्नल चाहिए।

स्रोत के अनुसार ज़्यादा सटीक प्रदर्शन रीडिंग

अगला व्यावहारिक कदम

सर्च, ब्राउज़, रेफ़रल और पेड ट्रैफ़िक का काम व्यवस्थित रखें

अगर इस पाठ के नोट्स, देखे गए प्रतिस्पर्धी और आज़माए गए स्टोर पेज बदलावों को बिखरने नहीं देना चाहते, तो ASO Miner सब एक जगह इकट्ठा करने में मदद कर सकता है।

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