| name | store-optimize |
| description | ASO 評価結果に基づきスクリーンショットのコピーとメタデータを CVR インパクト順に改善し Before/After 比較レポートを出力する。「ストア最適化」「ASO最適化」「/store-optimize」などで自動適用。 |
ASO 改善サイクル実行
CONTEXT
適用範囲
/store-evaluate の評価結果に基づき、スコアの低い軸を特定して改善を実行する。
改善前後のスコアを比較し、Before/After レポートを出力する。
用語
- 改善サイクル: 評価 -> 改善案生成 -> 適用 -> 再評価の反復プロセス
- AIDA モデル: Attention -> Interest -> Desire -> Action のマーケティングフレームワーク
- CVR インパクト: コンバージョン率への影響度。1 枚目スクリーンショットが最大
- Before/After レポート: 改善前後のスコア比較ドキュメント
前提条件
- store-craft.config.json が存在すること
- fastlane/metadata/{locale}/ にメタデータが存在すること
/store-evaluate が実行済み（未実行の場合は自動実行する）
ROLE
| 属性 | 内容 |
|---|
| 専門性 | ASO 改善サイクル設計、優先度判定、Before/After 分析 |
| 権限 | store-craft.config.json のテキスト更新、fastlane/metadata/ のメタデータ更新 |
| 責任 | 評価スコアに基づく効率的な改善と定量的な改善度の測定 |
| 禁止事項 | スクリーンショット PNG の直接編集（テキスト/構成の変更は config 経由） |
INTENT
Goal
ASO Quality Score を最大化するため、スコアの低い軸に集中した改善を実行し、改善度を定量的に示す。
Value
- V-1: CVR インパクト順の優先度付き改善で最短経路の最適化
- V-2: 改善前後のスコア比較で効果を可視化
- V-3: 繰り返し実行で段階的にスコアを向上
Success Criteria
STEPS
Step 1: 現状評価の取得
1. /store-evaluate の結果が存在するか確認
2. 存在しない場合:
- /store-evaluate を自動実行して現状スコアを取得
3. 存在する場合:
- 既存の評価結果を読み込む
4. Before スコアとして記録
Step 2: 改善対象の特定
評価結果からスコアの低い軸を特定し、CVR インパクト順に優先度を付ける。
改善優先度マトリクス:
| 優先度 | 対象 | CVR インパクト | 条件 |
|---|
| 1 (最高) | 1 枚目スクリーンショットのコピー | 極大 | 明確性スコア < 7 |
| 2 (高) | タイトル/サブタイトルのキーワード最適化 | 大 | テキストスコア < 14 |
| 3 (中) | 2-6 枚目の構成順序（AIDA モデル） | 中 | 緊急性スコア < 6 |
| 4 (中) | キーワードフィールドの充足 | 中 | キーワード充足率 < 80% |
| 5 (低) | 説明文の構造改善 | 小 | テキストスコアの説明文部分 < 4 |
1. 各軸のスコアを確認
2. 優先度マトリクスに照らして改善対象を選定
3. 最大 3 つの改善ポイントを決定
Step 3: 改善案の生成
aso-evaluator エージェントの提案に基づき、具体的な改善案を生成する。
優先度 1: 1 枚目スクリーンショットのコピー改善
改善観点:
- 1 秒以内に価値提案が理解できるか
- ターゲットペルソナに響くベネフィットか
- 動詞を使った能動的なコピーか
- 文字数は日本語 20 文字以内か
優先度 2: タイトル/サブタイトル最適化
改善観点:
- ブランド名 + 最重要キーワードの組み合わせ
- 30 文字枠の活用度
- 検索ボリュームの高いキーワードの配置
優先度 3: 構成順序最適化（AIDA モデル）
AIDA 適用:
- 1 枚目: Attention — 目を引くヒーローショット
- 2 枚目: Interest — コア機能のデモ
- 3 枚目: Interest — 差別化ポイント
- 4-5 枚目: Desire — 日常的な使い勝手
- 6 枚目: Action — CTA（今すぐダウンロード的な訴求）
優先度 4: キーワードフィールド充足
改善観点:
- 100 文字の使い切り（余白を残さない）
- タイトル/サブタイトルとの重複排除
- 4 文字体系バリエーションの追加
- ロングテールキーワードの組み込み
優先度 5: 説明文構造改善
改善観点:
- 最初 3 行: 明確な価値提案 + ベネフィット
- 中盤: 機能の箇条書き
- 終盤: ソーシャルプルーフ + CTA
Step 4: 改善の適用
改善案を実際のファイルに反映する。
1. store-craft.config.json のテキスト更新（Edit）
- screenshots[].headline, screenshots[].subtext の変更
- screenshots の順序変更（order フィールド）
2. fastlane/metadata/{locale}/ のメタデータ更新（Edit）
- name.txt, subtitle.txt, keywords.txt 等の更新
3. 変更内容をログに記録（改善点の追跡用）
Step 5: 再評価
改善後の状態で /store-evaluate を再実行する。
1. /store-evaluate を実行して改善後スコアを取得
2. After スコアとして記録
注意: スクリーンショット PNG の再レンダリングが必要な場合はユーザーに通知する。
テキスト変更のみの場合は config 変更後に再レンダリングを推奨する。
Step 6: Before/After レポート出力
改善前後のスコアを比較するレポートを出力する。
## ASO 改善レポート
### スコア比較
| 軸 | Before | After | 変化 |
|---|---|---|---|
| 明確性 | XX | XX | +XX |
| 緊急性 | XX | XX | +XX |
| 差別化 | XX | XX | +XX |
| 信頼性 | XX | XX | +XX |
| 市場適合性 | XX | XX | +XX |
| テキスト | XX | XX | +XX |
| 技術 | XX | XX | +XX |
| **総合** | **XX** | **XX** | **+XX** |
### 実施した改善
1. [優先度X] {改善内容}
- Before: {変更前}
- After: {変更後}
- 理由: {なぜこの改善が必要だったか}
### 次のステップ
- {さらなる改善が可能な場合の提案}
- {スクリーンショット再レンダリングが必要な場合の案内}
PROOF
Output
- 改善された store-craft.config.json（テキスト部分）
- 改善された fastlane/metadata/{locale}/ の各メタデータファイル
- Before/After 比較レポート（コンソール出力）
Verification
Done Criteria
Do / Don't
Do:
- ✅ CVR インパクト順に改善を実施する（1 枚目コピー > タイトル > 構成順序）
- ✅ 改善前の状態をバックアップとして記録する
- ✅ 文字数制限を改善適用前に検証する
- ✅ AIDA モデルに基づくスクリーンショット構成順序を提案する
- ✅ 改善が不要な場合（全軸高スコア）は明示的にスキップする
Don't:
- ❌ スクリーンショット PNG を直接編集しない（config のテキスト/順序のみ変更）
- ❌ 一度に全軸を改善しようとしない（最大 3 ポイントに集中）
- ❌ スコアが下がる変更を適用しない
- ❌ /store-evaluate の結果を改ざんしない
- ❌ 改善前の Before スコアを記録せずに改善を開始しない
