Делюсь промтом, который использую при подготовке #aso для #appstore с помощью #ai.
⚠️ Сразу важный момент: сам промт семантику не собирает. Для работы нужно уже готовое и проработанное семантическое ядро: проверена релевантность запросов, сделана кластеризация, желательно есть статистика по популярности и сложности.
Что он учитывает:
✅ лимиты Title / Subtitle / Keywords
✅ дополнительные локали App Store
✅ распределение ключей между локалями
✅ стоп-слова и «бесплатные» слова, на которые не стоит тратить место
✅ дубли между Title, Subtitle и Keywords
✅ singular/plural и лишние словоформы
✅ максимальное количество поисковых комбинаций из минимального количества слов
✅ брендовые запросы конкурентов: отдельно спрашивает, использовать их или нет
✅ итоговое покрытие исходной семантики
То есть на входе даём нормальное семантическое ядро, а на выходе получаем готовые Title / Subtitle / Keywords по нужным локалям + проверку покрытия.
Сам промт скину ниже 👇
⚠️ Сразу важный момент: сам промт семантику не собирает. Для работы нужно уже готовое и проработанное семантическое ядро: проверена релевантность запросов, сделана кластеризация, желательно есть статистика по популярности и сложности.
Что он учитывает:
✅ лимиты Title / Subtitle / Keywords
✅ дополнительные локали App Store
✅ распределение ключей между локалями
✅ стоп-слова и «бесплатные» слова, на которые не стоит тратить место
✅ дубли между Title, Subtitle и Keywords
✅ singular/plural и лишние словоформы
✅ максимальное количество поисковых комбинаций из минимального количества слов
✅ брендовые запросы конкурентов: отдельно спрашивает, использовать их или нет
✅ итоговое покрытие исходной семантики
То есть на входе даём нормальное семантическое ядро, а на выходе получаем готовые Title / Subtitle / Keywords по нужным локалям + проверку покрытия.
Сам промт скину ниже 👇