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Analyse ASO pour l’App Store : popularité, difficulté et paysage concurrentiel d’un mot-clé, estimés depuis l’API publique iTunes.
- Next.js
- React
- TypeScript
- Tailwind CSS
Pourquoi
Le problème
Pour trouver les bons mots-clés App Store de Braisy et des projets suivants, la voie évidente était un abonnement à un outil comme tryastro.app. Apple ne publie pourtant aucun volume de recherche pour l’App Store : seuls ces outils payants et quelques data brokers y ont accès.
Plutôt que payer, j’ai repris un projet open source existant et l’ai remanié pour construire mon propre système : sans ce volume de recherche, l’outil lit le paysage concurrentiel qu’un mot-clé révèle — nombre d’avis, profondeur de classement, titres déjà optimisés — plutôt que d’estimer un chiffre qu’il n’a pas.
Ce que j’ai construit
Ce que fait le projet
Recherche par mot-clé
Popularité et difficulté estimées par pays, avec la liste des applications qui occupent déjà le terme.
Analyse par application
Extraction des mots-clés visés par une app existante, chacun noté individuellement — pour auditer un concurrent ou sa propre fiche.
Mots-clés liés
Repère les termes qui partagent les mêmes concurrents : ceux qu’on gagne ou qu’on perd ensemble, la matière d’un vrai comparatif plutôt qu’un score isolé.
Choix techniques
Les décisions qui ont compté
Base
Repartir d’un projet open source plutôt que d’une page blanche
L’accès à l’API iTunes et la structure Next.js étaient déjà là dans le projet repris : plutôt que de payer un abonnement ou de tout réécrire, je l’ai remanié pour mes besoins. Ça a laissé le temps de me concentrer sur les scores et leurs pertinences.
Contrainte API
Tout séquentiel, jamais en parallèle
L’API iTunes Search devient moins fiable lorsqu’on envoie trop de requêtes rapidement. J’ai donc adapté le fonctionnement pour les envoyer une par une et en deux étapes : récupérer rapidement les résultats, puis calculer leur score à la demande. Cela permet de garder une interface fluide sans attendre les limites de l’API.
Avec le recul
