Der App Store und Google Play ranken Apps mit Algorithmen, die weder Apple noch Google veröffentlicht. Apples Entwicklerdokumentation deutet auf „Nutzerbewertungen, Relevanz und Engagement" hin; Google Play Console erwähnt „Install-Velocity, Retention und Ratings". Keines davon ist ein Ranking-Vertrag, gegen den man direkt optimieren kann.
Was wir tatsächlich wissen, stammt aus Beobachtung — dem Beobachten von Apps, die in Hunderttausenden von Keyword-Land-Kategorie-Kombinationen auf- und absteigen, und der Korrelation von Rank-Bewegungen mit messbaren Inputs. Dieser Leitfaden synthetisiert, was uns ein Jahrzehnt dieser empirischen Arbeit mitteilt.
Welcher Algorithmus?
„Der App-Store-Algorithmus" ist keine einheitliche Sache. Es gibt mindestens vier unterschiedliche Ranking-Systeme, die man im Blick haben sollte:
- Search Rank — deine Position, wenn ein Nutzer ein bestimmtes Keyword sucht. Pro Keyword, pro Land, pro Gerät.
- Top Charts — Top Free, Top Paid, Top Grossing. Pro Land, pro Kategorie, pro Gerät.
- Kategorie-Rank — deine Position innerhalb deiner primären App-Store-Kategorie, unabhängig von der Free/Paid/Grossing-Aufteilung.
- Redaktionelles Featuring — Today-Tab-Features, „App des Tages", kuratierte Kollektionen. Menschlich kuratiert mit algorithmischen Empfehlungen im Hintergrund.
Diese Systeme teilen einige Signale (Downloads, Bewertungen, Retention), gewichten sie aber sehr unterschiedlich. Search Rank kümmert sich um Keyword-Relevanz in einer Weise, die Chart-Rank nicht tut. Top Grossing kümmert sich um Umsatz; Top Free ignoriert ihn. Die Optimierung für das eine hilft den anderen nicht automatisch.
Die von beiden Stores bestätigten Signale
Aus Entwicklerdokumentation, WWDC- und Google-I/O-Vorträgen, der Console-UI und der App-Store-Connect-UI können wir bestätigen, dass folgende Signale explizit verwendet werden:
- Download-Volumen (beide Stores). Die absolute und relative Anzahl von Installs in einem aktuellen Zeitfenster.
- Download-Velocity (beide). Änderungsrate, nicht absolutes Volumen. Ein Newcomer mit 20.000/Tag aufwärts übertrifft einen Veteran mit 50.000/Tag stagnierend.
- Star-Rating und Review-Anzahl (beide). Mit starker Gewichtung auf aktuelle Bewertungen — eine App mit 4,8 Sternen und 100 aktuellen 3-Sterne-Bewertungen kann unter einer App mit 4,3 Sternen und 100 aktuellen 5-Sterne-Bewertungen ranken.
- Keyword-Übereinstimmung (iOS: Titel / Untertitel / Keywords-Feld; Google Play: Titel / Kurzbeschreibung / Langbeschreibung).
- Deinstallationsrate (Google Play explizit; iOS implizit durch Retention-Telemetrie).
- Absturzrate (Google Play explizit).
- Update-Kadenz (beide — aktiv gepflegte Apps ranken besser als veraltete).
Die von MWM empirisch beobachteten Signale
Die oben genannten Signale sind jene, die die Plattformen anerkennen. Aus der Beobachtung von Rank-Bewegungen in unserem Datensatz glauben wir, dass folgende Signale ebenfalls materiell gewichtet werden:
- Post-Install-Engagement — D1-, D7-, D30-Retention und Session-Länge scheinen Kategorie- und Gesamtrank zu beeinflussen, nicht nur die Suche-Relevanz. Apps mit starken Retention-Kurven übertreffen Apps mit besseren Metadaten, aber schwächerer Retention bei umkämpften Keywords.
- Review-Velocity (neue Bewertungen pro Woche) separat von der Gesamtanzahl. Eine App mit 5.000 Gesamtbewertungen und 200 neuen in dieser Woche wird eine App mit 50.000 Bewertungen und 5 neuen in dieser Woche übertreffen, wenn andere Signale ähnlich sind.
- Kategorieübergreifendes Verhalten — Nutzer, die deine App kurz nach der Installation anderer Apps in einem Cluster installieren, scheinen thematische Relevanz zu signalisieren. So entstehen die „Kunden installierten auch"-Leisten.
- Velocity von bezahlten vs. organischen Installs — der Algorithmus scheint bezahlte Spikes von organischen zu unterscheiden und nachhaltig organisches Wachstum stärker zu belohnen als vergleichbare bezahlte Spikes.
Wir beobachten, dass Kategorie-Rank wesentlich dauerhafter ist als Gesamtrank. Eine App, die in die Top 10 einer Kategorie einbricht, bleibt dort typischerweise wochenlang; eine App, die durch einen Velocity-Spike in die Top 10 Overall einbricht, fällt oft innerhalb von 5–7 Tagen zurück, sofern die Velocity nicht aufrechterhalten wird.
Wie schnell sich Ranks bewegen
Rank-Velocity ist asymmetrisch: Es ist leichter, im Free-Chart schnell aufzusteigen als im Paid- oder Grossing-Chart, und es ist immer leichter zu fallen als zu steigen.
Typische Muster:
- Ein Super-Bowl-Niveau-Marketing-Push kann eine App in einem einzigen Tag um 200–500 Positionen im Free-Chart bewegen und in großen Märkten die Top 10 Overall erreichen.
- Ein viraler Social-Media-Moment (TikTok-Trend, Promi-Erwähnung) erzeugt ähnliche Velocity-Spikes und klingt oft innerhalb von 3–7 Tagen ab.
- Ein redaktionelles Kategorie-Feature fügt der Baseline typischerweise 15–40 % Downloads für die Dauer des Features hinzu, mit einem 30–60 %igen nachhaltigen Uplift für 2–3 Wochen danach.
- Nachhaltige bezahlte UA bei 10–20-fachem Baseline-Wert erhöht den Chart-Rank, aber der Uplift pro Dollar ist kleiner als bei einem organischen Trigger. Der Algorithmus scheint einen „Bezahlt-Rabatt"-Multiplikator anzuwenden.
- Ein kaputtes App-Update (viele Abstürze, schlechte Bewertungen) kann den Gesamtrank innerhalb von 48 Stunden um 100–200 Positionen senken.
Der gemeinsame Nenner: Was der Algorithmus tatsächlich bewertet, ist Veränderung, nicht Zustand. Zustandsbasierte Optimierung (gute Metadaten haben, Bewertungen langsam sammeln) schneidet schlechter ab als velocity-basierte Optimierung (kreative Pushs koordiniert mit Review-Prompts und Update-Drops).
Suche vs. Charts: sehr unterschiedliche Spiele
Search-Ranking ist keyword-deterministisch. Hat deine App „Meditation" in ihrem Titel, rankt sie für „Meditation" — die einzigen Fragen sind wie hoch und in welchen Ländern. Metadaten, Lokalisierung und Review-Anzahl dominieren.
Chart-Ranking ist velocity-deterministisch. Metadaten spielen kaum eine Rolle; was zählt, ist, ob deine Download-Kurve aufwärtszeigt. Du kannst schlechte ASO haben und trotzdem mit einem guten Marketing-Push die Free-Charts anführen; du kannst perfekte ASO haben und nie in die Charts einbrechen, wenn du keine Velocity generieren kannst.
Die kombinierte Perspektive: Großartige ASO setzt sich fort, wenn du Velocity erzeugst. Großartige Velocity ohne großartige ASO ist ein Strohfeuer.
Kategorie-Rank vs. Gesamtrank
Für die meisten Publisher ist der Kategorie-Rank die kommerziell relevante Zahl. Overall-Top-10 ist viralen Mega-Apps und Großinvestoren vorbehalten; er ist auch brutal volatil. Kategorie-Top-10 dagegen ist sowohl dauerhafter als auch zugänglicher.
Zwei Beobachtungen aus unserem Rank-Archiv:
- Kategorie-Rank hat niedrigere Velocity-Schwellen. In die Top 50 von Finance oder Utilities in den meisten Ländern einzubrechen erfordert einen Bruchteil der täglichen Downloads, die nötig sind, um in die Overall-Top-100 einzudringen.
- Kategorie-Rank hat höhere Sichtbarkeit pro Rang. Browsende Nutzer im Games- oder Finance-Chart schauen tiefer als browsende Nutzer im Gesamtchart, wo die Aufmerksamkeit nach Position 25 stark abfällt.
Wenn du mit begrenztem UA-Budget oder rein organisch optimierst, ist der Kategorie-Rank der Ort, an dem deine Bemühungen am meisten bringen.
Was du tatsächlich kontrollierst
Trotz der Intransparenz ist ein großer Teil des Ranking-Ergebnisses direkt kontrollierbar:
- Keyword-Rank: über Titel, Untertitel, Keywords-Feld (iOS) und Beschreibung (Google Play) steuern.
- Conversion Rate: über Creatives steuern (Icon, Screenshots, Preview-Video).
- Review-Velocity: über gut getimte native Rating-Prompts steuern, 10–25 Tage nach dem Install, gated auf erfolgreiche Aktionen.
- Retention: über Onboarding-Qualität, Benachrichtigungsstrategie und Produkt-Loop-Stärke steuern.
- Velocity-Trigger: über koordiniertes Marketing, PR, saisonale Events, In-App Events und redaktionelle Einreichungen steuern.
Alles andere — die genaue Gewichtung, die Apple dieses Quartal gewählt hat, das Tuning, das Google letzte Woche ausgerollt hat — ist Rauschen, auf das du nicht reagieren kannst. Baue ein ASO- und Wachstumsprogramm um die Hebel, die du kontrollierst, mess wöchentlich und iteriere monatlich.
Saisonalität und der redaktionelle Kanal
Beide Stores haben saisonale Muster, die es wert sind, verfolgt zu werden:
- Q4 (Oktober–Dezember) ist die Höchstsaison für Consumer-App-Downloads. Der Wettbewerb um Keyword-Ranks verschärft sich, da die UA-Ausgaben in die Höhe schnellen.
- Januar–Februar verzeichnet typischerweise Neujahrs-Installs für Gesundheits-, Produktivitäts- und Finanz-Apps.
- Back-to-School (August–September) treibt Bildungs-Apps.
- Sommer treibt Games-, Reise- und Entertainment-Apps.
Redaktionelles Featuring auf iOS (Today-Tab, App des Tages, Kollektionskarten) wird algorithmisch gesät, aber menschlich kuratiert. Die Einreichung erfolgt über App Store Connect; die Erfolgsquote ist niedrig (einstelliger Prozentbereich), aber das Aufwärtspotenzial ist sehr hoch — ein Today-Feature liefert typischerweise 30.000–100.000 inkrementelle Downloads an einem Tag.
Was sich verändert
Apples ATT und die SKAdNetwork-Transition (seit iOS 14.5 fortlaufend) haben beide Stores in Richtung stärkerer algorithmischer Personalisierung und weg von deterministischer attributionsbasierter Re-Ranking geschoben. Praktisch bedeutet das:
- Einzelne Nutzer-Install-Entscheidungen tragen weniger Signal; aggregierte Verhaltensmuster tragen mehr.
- Apps mit hoher Retention und hohem Engagement gewinnen mehr relatives Gewicht gegenüber Apps mit hoher Install-Zahl und schwacher Retention.
- Lokalisierte Performance ist wichtiger — ein auf die USA beschränkter Erfolg überträgt sich weniger gut auf den Kategorie-Rank in Deutschland als noch vor fünf Jahren.
Das Playbook: Baue für dauerhafte Produktqualität, nicht nur für Download-Volumen. Apps, die Nutzer binden und monetarisieren, erhalten nachhaltigen Rank; Apps, die es nicht tun, fallen aus den Charts, sobald das Marketing-Budget abkühlt.
Wie es weitergeht
- Für das taktische Playbook: Wie du deine iOS-App rankst.
- Für die Metadaten- und Creative-Mechanik: Der vollständige ASO-Leitfaden.
- Um Rank-Bewegungen empirisch zu sehen: MWMs Live-Länder-Rankings durchsuchen.