ASO im Jahr 2026: Wie sich die Suche im App Store und bei Google Play verändert
ASO tritt in eine Phase ein, in der klassische Keyword-Arbeit allein nicht mehr ausreicht. Sowohl Apple als auch Google setzen stärker auf KI-gestützte Auffindbarkeit, intensivere Personalisierung und Qualitätssignale, die sich daran orientieren, was Nutzer nach der Installation tatsächlich tun. Wenn du Wachstum für 2026 planst, solltest du Sichtbarkeit in der Suche als Ergebnis des gesamten Funnels betrachten: Akquisitionsqualität, Aktivierung, Bindung und die Conversion der Store-Seite bestimmen gemeinsam, was in den Stores bevorzugt angezeigt wird.
Ranking-Signale, die wichtiger werden: Retention, Engagement und Conversion der Store-Seite
In beiden Stores haben Verhaltensmetriken an Bedeutung gewonnen, weil sie sich im grossen Umfang schwerer manipulieren lassen und direkt mit langfristiger Nutzerzufriedenheit zusammenhängen. Praktisch bedeutet das: Apps, die Nutzer aktiv halten (insbesondere nach Tag 1 und Tag 7), bauen meist eine stabilere organische Basis auf als Apps, die zwar Installationsspitzen erzeugen, aber schnell wieder Nutzer verlieren. Genau deshalb verfolgen viele ASO-Teams heute Retention und Rankings als ein zusammenhängendes System und nicht als getrennte Berichte.
Die Conversion-Rate der Store-Seite wird ebenfalls immer mehr zu einem Faktor, der wie ein „Ranking-Verstärker“ wirkt. Wenn deine Impressions stabil sind, aber die Installationen pro Impression schwach bleiben, wird es schwierig, Positionen zu halten – vor allem bei stark umkämpften, generischen Suchbegriffen. Google Play hat diesen Zusammenhang durch Store Listing Experiments (A/B-Tests) und durch die direkte Anzeige von Retention- und Akquisitionsqualitäts-Metriken in der Play Console noch sichtbarer gemacht. Die Konsequenz ist klar: Listing-Optimierung ist nicht nur Branding, sondern eng mit organischen Wachstumsmechanismen verknüpft.
Auch die Nutzerwahrnehmung gewinnt an Gewicht, allerdings nicht im simplen Sinne von „mehr Sterne = höheres Ranking“. Bewertungen und Reviews beeinflussen die Conversion, und die Conversion beeinflusst wiederum das Ranking. Zusätzlich nutzen beide Stores Review-Texte und wiederkehrende Beschwerdemuster, um Qualitätsprobleme zu erkennen (Abstürze, fehlende Funktionen, irreführende Aussagen). Im Jahr 2026 gewinnen die Teams, die Reviews als Produktfeedback und Risikomanagement verstehen – nicht als Pflichtaufgabe.
Was ASO-Teams wöchentlich messen sollten (und warum sich dadurch Prioritäten verändern)
Ein sinnvoller Wochen-Scorecard sollte 2026 Folgendes enthalten: Impression Share nach Keyword-Cluster, Conversion der Store-Seite nach Traffic-Quelle und mindestens zwei Retention-Schnitte (D1 und D7), aufgeschlüsselt nach Akquisitionskanal. Das klingt nach Produktfokus, verhindert aber einen sehr häufigen Fehler: Metadata so zu optimieren, dass die falsche Zielgruppe angezogen wird. Passiert das, sinkt die Conversion, der Churn steigt und die organische Sichtbarkeit wird instabil.
Zusätzlich solltest du „Ranking Velocity“ überwachen und nicht nur einzelne Positionen. Entscheidend ist, wie schnell du nach Änderungen Rankings gewinnst oder verlierst, weil das häufig zeigt, wie das System deine Qualitätssignale interpretiert. Wenn du beispielsweise Screenshots verbesserst und die Conversion steigt, Rankings aber gleich bleiben, kann das Problem in der semantischen Relevanz liegen. Wenn Rankings kurz steigen und dann wieder fallen, testet der Store dein Listing möglicherweise und stuft es nach schwachen Engagement-Signalen wieder ab.
Schliesslich solltest du bezahlte Suchsichtbarkeit als Teil desselben Ökosystems betrachten. Apple hat bestätigt, dass in den Suchergebnissen des App Store ab 2026 mehr Anzeigen erscheinen werden, was verändern kann, was Nutzer sehen – selbst wenn dein organisches Ranking gleich bleibt. Deshalb brauchst du eine klarere Trennung zwischen „organischer Sichtbarkeit“ und „Share of Voice“ bei wichtigen Suchanfragen, weil bezahlte Platzierungen organische Treffer weiter nach unten schieben können.
Personalisierte Ergebnisse: Land, Sprache und Nutzerhistorie prägen die Auffindbarkeit
Personalisierung beschränkt sich nicht mehr auf den „Today“-Tab oder Empfehlungs-Feeds. Auch die Suche selbst wird zunehmend kontextbezogen: Was der Nutzer bereits installiert hat, was er behalten hat, was er schnell wieder deinstalliert hat und mit welchen Kategorien er interagiert. Im Jahr 2026 können zwei Nutzer denselben Begriff eingeben und trotzdem deutlich unterschiedliche Ergebnisse sehen – besonders in breiten Kategorien wie Fitness, Finanzen, Shopping oder Games.
Land- und Sprachsignale bleiben zentral, doch die Feinheiten nehmen zu. Lokaler Wettbewerb, saisonales Verhalten und lokale Conversion-Normen spielen eine grössere Rolle als früher. Genau deshalb geht Lokalisierung inzwischen über Übersetzung hinaus: Es geht darum, Value Propositions, Screenshots und sogar den Fokus auf bestimmte Funktionen je Markt anzupassen. Ein „ein Listing für alle englischsprachigen Märkte“-Ansatz liefert oft schwächere Ergebnisse, weil Nutzer in UK, den USA und Australien auf dieselbe Botschaft unterschiedlich reagieren können.
Auch die Nutzerhistorie verändert, wie Brand- und generische Discoverability zusammenwirken. Wenn ein Nutzer bereits Interesse an einer Kategorie gezeigt hat, können Stores Apps priorisieren, die zu diesem Verhalten passen, selbst bei generischen Suchanfragen. Das bedeutet: Stark in einer Nische zu sein, kann helfen, bei breiteren Begriffen für die richtige Zielgruppe sichtbar zu werden. Aus ASO-Sicht steigt dadurch der Wert konsistenter Kategorie-Signale über Metadata, Creatives und hochwertiges Engagement nach der Installation.
Wie man Lokalisierung angeht, wenn Suchergebnisse immer stärker personalisiert werden
Beginne damit, deine Märkte in „Verhaltens-Cluster“ zu unterteilen und nicht nur nach Sprachen. Zwei Länder können dieselbe Sprache teilen, aber unterschiedliche Zahlungsgewohnheiten, Vertrauenssignale oder dominante Wettbewerber haben. Deine Store-Seite sollte widerspiegeln, was Nutzer in diesem Markt als Glaubwürdigkeitsbeweis verstehen: lokale Auszeichnungen, relevante Integrationen oder Support-Optionen, die den lokalen Erwartungen entsprechen.
Danach solltest du semantische Arbeit marktspezifisch betrachten. Keyword-Popularität und Suchintention können je Land stark variieren, und 2026 wirst du mehr KI-basierte Zuordnung sehen, bei der Systeme Bedeutung statt exakte Phrasen interpretieren. Dadurch ist es riskant, dein Kern-Keyword-Set einfach zu übersetzen. Stattdessen baust du lokale Cluster: Probleme, die Nutzer beschreiben, Funktionen, die sie erwarten, und die Sprache, die sie in Reviews verwenden.
Zum Schluss musst du Lokalisierung mit Produktinstrumentierung verbinden. Wenn du in einem Markt schwache Retention siehst, ziehst du möglicherweise die falsche Intention an. Manchmal liegt die Lösung nicht im Produkt, sondern im Listing: klarere Botschaften, besseres Erwartungsmanagement und Screenshots, die den tatsächlichen Ablauf zeigen. Das reduziert Rückerstattungsanfragen, negative Bewertungen und frühes Abwandern – und all das wirkt sich wieder auf die Sichtbarkeit aus.
ASO-Prozesse für 2026 neu aufbauen: Tests, Analytics, Content und Reviews
Im Jahr 2026 braucht ASO eine engere operative Feedback-Schleife. Der beste Workflow ähnelt kontinuierlicher Optimierung statt gelegentlicher „Keyword-Updates“. Teams planen Änderungen als Hypothesen, führen kontrollierte Tests durch und verbinden Ergebnisse mit nachgelagerten Metriken (Aktivierung und Retention) statt nur mit Installationen. Google Play unterstützt strukturierte Experimente bereits über Store Listing Experiments, und immer mehr Teams bauen für iOS ähnliche disziplinierte Test-Frameworks mit Apples verfügbaren Tools und Analytics-Stacks auf.
Auch Analytics muss weniger isoliert funktionieren. ASO-Teams, die nur Rankings beobachten, übersehen häufig die Gründe, warum Rankings sich verändern. Die stabilsten Setups kombinieren Store-Analytics (Impressions, Conversion, Akquisitionsquellen), Produkt-Analytics (Aktivierung, Engagement, Retention-Kohorten) und Review-Intelligence (Themen-Cluster, Sentiment-Veränderungen, Issue-Detection). So kannst du Rückgänge früh diagnostizieren – etwa erkennen, dass ein Conversion-Drop durch neue Wettbewerber entsteht und nicht durch deine eigenen Metadata.
Content- und Review-Management verändern sich ebenfalls. Durch KI und Personalisierung achten Store-Algorithmen stärker auf klare Intent-Matches und verlässliche Qualitätshinweise. Das zwingt Teams dazu, Listings aktuell, präzise und deckungsgleich mit dem zu halten, was die App wirklich bietet. Reviews brauchen einen strukturierten Reaktionsplan: Priorisiere Probleme, die Vertrauen und Conversion beeinflussen (Abrechnungsunklarheiten, Abstürze, fehlende Funktionen), und leite sie ins Product Backlog weiter. Ziel sind nicht „mehr Antworten“, sondern messbare Verbesserungen bei Sentiment und Retention.
Ein praktischer 90-Tage-ASO-Reset-Plan (für die Realitäten 2026)
Woche 1–4 sollten Messung und Alignment priorisieren. Prüfe dein aktuelles Query-Portfolio, identifiziere Keyword-Cluster, die Nutzer mit hoher Retention bringen, und trenne sie von Traffic mit hohem Churn. Aktualisiere deine Store-Seite so, dass sie zur stärksten Retention-Zielgruppe passt, und definiere eine Baseline: Conversion-Rate nach Source, D1/D7-Retention nach Channel und Review-Themen. Das wird dein „Truth Set“ für Entscheidungen.
Woche 5–8 sollten strukturierte Tests fokussieren. Starte pro Kernmarkt mindestens ein Creative-Experiment (Icon oder Screenshot-Reihenfolge) und ein Messaging-Experiment (Kurzbeschreibung oder Feature-Framing). Halte Tests sauber: nur eine Variable gleichzeitig, lang genug laufen lassen, um Wochentag- und Wochenend-Verhalten abzudecken, und nicht nur Installationen, sondern auch Retention validieren. Ein Lift, der Nutzer geringerer Qualität bringt, ist 2026 kein Gewinn – er kann organische Sichtbarkeit langfristig schwächen.
Woche 9–12 sollten Skalierung und Trust Signals stärken. Rolle erfolgreiche Creatives und Messaging auf ähnliche Märkte aus, verbessere Lokalisierung dort, wo Conversion schwach ist, und implementiere eine Ratings- und Reviews-Strategie, die an echte Nutzer-Momente gebunden ist (nach erfolgreichen Aktionen, nicht zufällig). Gleichzeitig koordinierst du dich mit Produkt- und UA-Teams, damit Akquisitionsquellen dasselbe Audience-Profil verstärken, das dein ASO anvisiert. Wenn das alles zusammenpasst, arbeitet Personalisierung für dich, statt Ergebnisse zu verwässern.
