曾经有一段时间，向机器发出命令或提出问题并收到答案是科幻小说中的未来。嗯，仅对于美国就有超过 1.1 亿人，这就是他们的日常礼物。据 Gartner 称， 2020 年 3 0% 的搜索将通过语音进行。
Canalys 预计，到 2019 年底，将有超过 2 亿个智能音箱使用语音功能。但如今大多数智能手机都安装了某种允许语音界面的数字助理。研究公司 Juniper Research 估计，到 2023 年，将有 80 亿个数字语音助手投入使用。其中大多数将在智能手机上使用，但智能电视、可穿戴设备、智能扬声器和其他物联网设备也将通过语音命令实现使用量的显着增长。
数字语音助手市场由四大厂商主导：
- 谷歌助理。该数字助理作为 Google 应用程序的一部分随所有 Android 手机安装。当然，它使用 Google 搜索来回答您的查询。其他谷歌产品，如 YouTube 或谷歌地图，也与助手密切相关。公司可以通过开发操作来扩展助手的功能。这些操作可用于与硬件（“嘿谷歌，关掉客厅的灯”）或任何其他在线服务（“嘿谷歌，给我我最喜欢的网站的今日头条新闻”）交互。
- 亚马逊 Alexa。亚马逊的数字助理最著名的是亚马逊的智能音箱 Echo 系列。但事实上，它可用于 20,000 多种设备，不仅包括智能扬声器或可穿戴设备，还包括电视甚至汽车。 Alexa 还允许通过 Alexa Skills 创建语音应用程序。亚马逊甚至允许对技能进行高级订阅，因此出版商可以通过提供更多个性化选项或更详细的报道来货币化他们的努力。 Alexa 使用 Bing 作为搜索引擎。
- 苹果Siri。 2011 年推出的 iPhone iOS 应用程序现已成为成熟的数字语音助手，嵌入所有 Apple 产品中，包括智能电视、扬声器和可穿戴设备系列。 Apple 提供 SiriKit，允许公司扩展其应用程序并允许通过 Siri 进行语音交互。 Siri 使用的默认搜索引擎是 Google，尽管它可以配置为使用不同的搜索引擎，例如 Duck Duck Go 或 Bing。
- 微软小娜。 Microsoft 的数字助理可在 Windows 中本地使用，也可在 Android 和 iOS 设备中作为独立应用程序使用。 Cortana 在采用方面似乎一直落后于其他数字助理，而微软的策略似乎是将 Cortana 与其他数字助理集成，而不是与它们竞争。微软还允许为 Cortana 开发第三方技能，但目前仅适用于美国市场。鉴于他们的策略转变，目前尚不清楚 Cortana 技能是否会变得更广泛。 Cortana 使用 Bing 作为搜索引擎。
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语音搜索不仅适用于移动设备，还适用于我们的日常生活
语音搜索的早期阶段是由移动电话的不断普及引发的。 Google Now 是 Assistant 的前身，于 2012 年推出，而 Siri 则更早于 2011 年推出。随着 2014 年 Alexa 的推出，这种情况发生了变化。数字助理现在生活在一个永远不会离开你家的硬件中。
数字助理现在已嵌入到各种设备中，从手机、手表、电视到汽车。人们现在可以在更广泛的情况下与它们互动。但我们与助手交互的方式当然与搜索引擎通常的文本界面截然不同。
语音搜索与基于文本的搜索有何不同
- 更复杂、更长的查询。语音识别在过去几年中已经发展了很多，现在它允许比几年前更复杂的查询。这促使用户使用更自然的语言来进行查询和命令。
- 更多问题。根据seoClarity 的研究，超过 15% 的语音搜索从如何、什么、何地、何时、为什么和谁开始。这是由于与基于文本的搜索引擎相比界面不同。
- 简短而简洁的答案。尽管用户可能使用较长的查询来表达他们希望助手执行或查找的内容，但人们期望简短而清晰的响应。
- 没有视觉信息层次结构。我们习惯于利用和检测视觉提示来组织内容并突出显示我们想要向用户传达的内容的最重要方面。应该重新考虑纯语音界面的登陆页面上的内容，以确定要突出显示的内容以及如何在没有浏览器允许的视觉提示的情况下执行此操作。
- 赢者通吃。使用搜索引擎时，您可以浏览搜索结果，即使您很少到达 SERP 的第二页，您也可以单击前三个顶部结果下方的链接。在语音界面中，人们无法从结果页面中选择去哪里。数字助理将仅返回一个结果。
- 本地搜索。考虑到 30% 到 40% 的移动搜索是本地查询，我们还可以预期语音搜索中的查询中有很高比例会要求本地结果。
语音搜索的关键词研究
对语音而不是文本进行关键字研究的主要区别在于，您将使用更多的自然语言关键字。我们说话的方式与打字的方式完全不同。我们使用自然短语而不是短字符串关键字。
为了发现要定位的关键词，我们需要使用语义关键词研究工具。，回答公众是最常用的工具。插入您的种子关键字，您将获得包含该关键字的问题列表。数据首先以图表形式呈现，这很漂亮，但不是很有用。幸运的是，您可以以方便的 CSV 格式下载数据。
Twinword 的关键词研究工具还具有一些有用的过滤器来挖掘关键词创意。您可以按搜索意图和关键字模式过滤结果，这样您就只能看到包含种子关键字的问题。
您还可以记下 Google 搜索中的“People Also Ask”片段，以发现更多关键字机会。
如果您有呼叫中心或实时聊天或聊天机器人功能，请挖掘这些对话中的数据以找到最常见的问题。
“靠近我”查询
由于本地查询在语音搜索中占据很大份额，因此您可以预期会有很多以短语“靠近我”结尾的查询。例如：“我附近最好的寿司是什么”，或者“我附近最好的健身房是什么”。如何对此进行优化？本地企业应该在 Yelp 等目录、Tripadvisor 等评论网站以及 Kayak 等服务中更新数据。对于出版商来说，结构化数据就是答案。
如何优化语音搜索内容
针对移动设备优化您的网站
为了确保网站在移动搜索中表现良好，您应该对网站进行的大多数优化也将有利于您的语音搜索排名。最重要的因素之一是网站速度。无论界面是语音还是移动设备，人们都期望快速得到结果。
使用 AMP 和结构化数据
结构化数据是帮助 Google 更好地理解和分析您的内容的关键，以便更好地为您的受众提供他们正在寻找的答案。您可以帮助 Google 识别人员、组织、事件、食谱、产品、地点。
AMP 代表加速移动页面。它是谷歌推出的一个开源项目，它限制网页的功能以大幅提高网页的速度。 AMP 通常与结构化数据一起使用，因为这使得 AMP 页面可以在搜索结果页面上的丰富结果中显示。
此外，对于发布商来说，通过 AMP 格式和结构化数据显示您的内容是构建 Google Assistant 操作的要求。
有一种名为“speakable”的结构化数据模式，目前处于测试阶段，它可以识别文章中适合文本到语音播放的部分。使用此架构标记的内容将被 Google Assistant 识别为可以通过支持 Google Assistant 的设备读取的内容。内容归属于来源，并且 URL 被发送到用户的移动设备。
这种结构化数据模式仅通过 Google 新闻中的发布商向美国英语用户提供。
简洁回答用户问题
根据 Backlinko 的研究，典型的语音搜索结果只有 29 个单词长，但语音搜索结果页面的字数为 2,312 个单词。这并不矛盾。在第一种情况下，我们讨论的是数字助理回答特定问题或查询。在第二种情况下，字数是指答案的来源。目前尚不清楚谷歌是否青睐长格式内容作为质量标志，或者只是内容越多意味着页面被用作查询答案的机会越大。
无论哪种方式，这两个统计数据结合起来告诉我们的是，我们需要考虑内容的结构，以便我们在语音助手可以拾取的短段落中阐述主要思想和关键要点。
编写易于阅读和理解的内容
如果您希望您的内容用于语音交互，那么它需要易于阅读，最重要的是，易于读者理解。请记住，用户将无法使用视觉提示或元素来更好地理解您的内容，例如标题或图表。
请记住，大多数查询将使用自然语音来完成，就好像他们正在进行对话一样。在开发内容时请记住这一点，并在回答特定问题时以对话方式进行写作。
争取高排名和特色片段
这是相关性而非因果性的情况。但正如 Backlinko 在 Google Assistant 语音结果研究中分析的那样，有证据表明，超过 75% 的语音搜索结果来自 SERP 中的前三名，而 40% 来自特色片段。
这进一步证明 Google Assistant 和其他数字语音助手将青睐高度权威的结果，以确保它们在第一个答案时满足用户的查询。
由于特色片段已经是特定问题的简短答案，因此助理使用这些片段是有意义的。
这意味着您对 Google 搜索的优化工作也将对数字语音助手如何使用您的内容产生可衡量的影响。
分析并回答用户意图
确定您提供内容的用户意图是什么。通过语音搜索可以回答三个主要的用户意图。首先是获取信息：这是什么？我该怎么做？第二个是导航：这是哪里？第三个也是最后一个意图是行动：在餐厅订一张桌子，买一双鞋，获取本周末举行的所有音乐会的列表。
欧莱雅一直在实施基于回答“如何做”问题的内容策略。他们的研究表明，这就是用户使用语音搜索查询寻找的内容。
建立您的信任和权威
正如我们所见，语音搜索是一场赢家通吃的游戏。数字语音助手不会显示结果列表，而是直接从这些搜索结果中提供答案。由于它们只能提供一个结果，因此它们倾向于青睐来自具有高权限的域的结果是有道理的，即使它们可能不是该查询的最佳结果。
本地 SEO 是语音搜索的关键
大量语音搜索查询是针对本地结果。优化本地 SEO 查询并不是用本地关键字大量生产内容的问题，而是在某些服务和目录上保持健康和更新的存在。例如，本地企业应在Google 我的商家、 Bing Places for Business和Apple Maps Connect。然后，您将能够更大程度地控制 Google Assistant、Alexa、Cortana 和 Siri 提取的信息，这些信息还使用来自 Yelp 的数据和评论。
出版商（以及本地企业）可以实施结构化数据来突出其内容中的本地元素，就像 Yelp 和 Ticketmaster 对其评论和活动所做的那样。
创建 Google Actions 或 Alexa Skills 以允许用户与您的内容互动
所有主要的数字语音助手都允许创建语音应用程序，以允许用户通过助手与您的内容进行交互。
Google 更进一步，根据您网站的结构化数据自动为您的内容创建操作发生这种情况时，您的网站所有者（如 Google Search Console 数据中所指定）将收到一封电子邮件。然后您可以声明您的操作或禁用它。
例如，谷歌将根据 RSS 源为播客创建一个 Action，允许用户通过 Assistant 在其设备上查找和播放剧集。操作指南、常见问题解答和食谱还使用结构化数据标记来自动生成操作。
来自我们合作伙伴的内容
对于新闻发布商，您必须已包含在 Google 新闻中，并在文章中使用 AMP 和结构化数据，才有资格自动生成操作。
出版商已经开始与 Google 建立合作伙伴关系，以开发专门的操作。 《Vogue》于 2017 年推出了一项功能，用户可以在 Google Home 中与出版物互动，以获取有关作者亲自讲述的某些故事的更多信息。
其他出版商，如彭博社或华盛顿邮报，已经开发了 Alexa Skills，允许用户收听当天最重要新闻的每日简报。
《每日邮报》更进一步，他们将整个日报版本都放到了 Alexa 上。虽然其他出版商自己录制音频，但在本例中，《每日邮报》使用 Alexa 的自动文本转语音功能。另一个区别是，在这种情况下，《每日邮报》仅向其当前订阅者提供此功能。
您能分析一下语音搜索的影响吗？
简短的回答是否定的。至少现在还没有。尽管谷歌至少从 2016 年起他们希望将语音搜索分析纳入 Google Search Console，但事实是，截至目前，还没有办法分析语音搜索查询和结果。
有一些挑战阻碍了 Google 和其他分析提供商提供此功能：
- 首先，自然语言查询往往比基于关键字的查询更长。人们会使用不同的单词或句子结构来表达本质上相同的查询。这意味着相同的查询将有许多小批量的变化，这使得分析和提取有意义的见解变得困难。
- 第二个挑战是语音搜索查询通常链接在一起，就像在对话中一样。例如，您可以问数字语音助手：“斯蒂芬·库里是谁？”。助手将返回 NBA 球星成就的摘要。你可以问他们“他有多高？”，助理就会知道你指的是斯蒂芬·库里。当您意识到助理可以使用两个不同的内容源来回答这两个查询时，问题会变得更加复杂。
任何语音搜索分析功能都需要考虑挑战和：
- 提供一种将相似查询聚集在一起的方法，同时让分析师可以自由地探索这些变化，以更好地理解用户的语言。
- 显示对话树以了解用户如何浏览信息以及哪些查询将其保留在我们的内容中以及哪些查询导致查询得到来自其他站点的内容的回答。
想要了解语音搜索如何影响其在线形象的发布商可以首先分析吸引人们访问您网站的查询，并寻找更长、更具对话性的查询以及以问题形式表达的查询。
您还可以使用不同的数字语音助手进行测试，以检查他们的答案使用哪些来源（语音助手以“根据……”开始答案），以及这与 Google 搜索上的 SERP 有何关联。
语音搜索已经是我们的现在
消费者习惯的转变以及智能设备和数字助理在我们日常生活中发挥的日益重要的作用意味着语音搜索不再是未来的事情。已经是我们需要处理的礼物了。
出版商需要考虑从文本和视觉参考到仅语音的界面变化。这一转变改变了人们访问和消费我们内容的方式。由于缺乏可靠的分析来了解语音搜索性能，使得这一目标难以实现。但是，与搜索的任何其他方面一样，这一切都取决于通过权威、高质量的内容与受众建立信任。
