store-listing-optimization について
store-listing-optimizationは、インストールやウィッシュリスト登録の前にストア掲載ページを改善するスキルです。説明文、素材、信頼性、ポリシー適合、ローカライズを確認し、変更の優先順位と測定方法をまとめます。
主な機能
- 01チャネルと読者層の分析
- 02メタデータと素材の確認
- 03信頼性とポリシー適合の確認
- 04ローカライズの評価
- 05優先修正と実験計画
活用シーン
- 01提出前の製品ページ確認
- 02インストール前の情報を明確化
- 03掲載内容の実験計画
- 04ローカライズとチャネル制約の確認
インストール
コマンドをコピーしてターミナルで実行します。
$
npx skills add https:/インストール後、Claude Code で/store-listing-optimizationを入力して読み込まれたか確認します。
同梱ファイルagents/openai.yamlreferences/store-listing-optimization-patterns.md
詳細
ストア掲載ページの最適化
このスキルを使って、ユーザーがインストールやウィッシュリストへの追加をする前に、ストアページで製品の価値が伝わるようにします。
ワークフロー
- チャネル、対象ユーザー、製品の種類、コンバージョン目標、現在のパフォーマンスを特定します。
references/store-listing-optimization-patterns.mdを読みます。- メタデータ、ビジュアルアセット、実績、信頼性、ポリシーへの適合性、ローカライズ、実験を確認します。
- チャネル固有の制約と、あらゆるチャネルに共通するコンバージョン上の問題を切り分けます。
- 優先順位を付けた掲載ページの変更案と測定計画を作成します。
使用しない場合
- このスキル固有の成果物の形式を使わなくても、ベースモデルが対応できる一般的なアドバイスには使用しないでください。
ガードレール
- 機能、プライバシー、ランキング、互換性について誇張しないでください。
- ユーザーの理解を損なう形でキーワードを最適化しないでください。
- 提出前に、チャネルのポリシーとアセットの仕様を確認してください。
出力形式
Channel:
Conversion goal:
Listing fixes:
- <rule id> <asset/field> -> <change>
Experiment plan:
- Hypothesis: <hypothesis>
Asset: <title/screenshot/video/etc>
Metric: <metric>
Policy/trust risks:
- <risk>
コメント
Markdown 対応