語音搜索時代,如何利用智能音箱賣貨

摘要

看起來,語音搜索SEO和傳統SEO大不一樣

對于品牌來說,搜索引擎優化 SEO (Search Engine Optimization)是互聯網時代最基本的營銷方式,通過優化提高引擎權重,在搜索頁中排名越靠前,獲得客戶的幾率也越大。移動設備興起前的 PC 互聯網時代,搜索引擎公司「隻手遮天」,不僅賺進數千億美元營收,同時培育了一個專門做 SEO 的行業。

潮起潮落,随着移動互聯網的興起,雖然老牌搜索引擎依然霸占終端市場(Google 90 億美元買斷 iPhone 默認搜索引擎),但是變化已經出現。蘋果的 Siri 開啟智能語音助手先河,Google Assistant 後來居上;亞馬遜用 Alexa 引發了科技巨頭的智能音箱大戰。在智能語音助手和智能音箱的助推下,語音搜索因其便捷性,逐漸成為用戶搜索的一大方式。

eConsultancy 的專家推測,語音搜索将占到谷歌全球搜索量的 13%,及移動搜索的 20%。而根據 SEO Tribunal 統計,谷歌 2018 年搜索量為 2 萬億,代表語音搜索的「點擊量」至少為 2500 億次。

13% 像是個小數字,2500 億絕對是個大數字,更重要的是,語音搜索的結果和傳統網頁端搜索有很大差異。如何對越來越重要的智能語音搜索做好 SEO,成為擺在市場人面前的重要問題。

近日,國外網站 Voicebot.ai 和 Voice Insider 合作推出了一個報告,兩個團隊使用 4000 個問題,對目前市場上主流的智能語音助手和語音設備亞馬遜 Alexa、蘋果 HomePod、Google Assistant、Google Home 以及三星 Bixby 進行了測試,分析出目前主流語音搜索關于品牌、産品的購買等問題的傾向性,發現了一些很有意思的事情。

結論先行:

1 谷歌在測試中表現最好

2 語音搜索的内容來源分層現象明顯

3 大部分公司尚未重視語音搜索優化

4 維基百科和 Yelp 等第三方内容需要被重視

5 幾大語音搜索系統在将流量倒入到獨立語音 App 上表現不力

關于測試的詳細分析和結果,請往下看。同時,極客公園(ID:geekpark)仿照 Voicebot.ai 的方式,對國内智能音箱做了一個小測試,同樣發現了一些有意思的事實,好奇可以拉到彩蛋環節。



語音搜索打出差異化

由于谷歌的一家獨大,搜索引擎優化主要指 Google 的搜索優化。同時,谷歌助手和蘋果的 Siri 兩大系統智能語音助手引用的都是谷歌的知識圖譜(Google Knowledge Graph),所以人們認為語音搜索的優化,和之前的谷歌搜索引擎優化并無區别。

實際上,搜索引擎優化一直在變革中,智能語音助手的搜索結果往往和文字搜索結果迥異。

引擎優化改變的一個最容易被忽視的一個因素,就是搜索的碎片化。根據 eMarketer 數據,2018 年美國關于商品的搜索 46.7% 來自亞馬遜,高于谷歌的 34.6%;谷歌旗下的 Youtube 是全球第一視頻搜索引擎,同時也是全球第二的搜索大戶。Facebook 曾經公布,2017 年全球用戶在臉書上每天進行 2 億次搜索行為。

另外,根據設備不同,搜索結果也有相當大的差異,總的來說,屏幕大小決定了搜索展示結果的多寡:電腦端網頁搜索通常會展示 10-35 個結果;使用移動端智能語音助手能夠獲得 1-15 個搜索結果;帶屏幕的智能音箱為 1-10 個;而大多數不帶屏幕的智能音箱,能「顯示」的結果隻有一個。


語音搜索的「内容偏見」

目前,通過語音助手進行的搜索,通常會落在如下幾大網站:谷歌/Bing 知識圖譜、維基百科、Yelp 以及 Yext。這些搜索結果看起來和網頁端搜索類似,但其實掩藏了科技巨頭們的一些「小心思」。

如果你詢問亞馬遜的 Alexa 如何治療流感,後者會提供梅奧診所(Mayo Clinic)的内容。有時候,Alexa 會提供其他用戶上傳的答案。如果詢問産品相關信息,Alexa 會直接采用 Amazon 網站的内容。同理,如果你問 Siri 世界上最好的平闆電腦是哪一款,毫無疑問答案是 iPad。即便是谷歌助手也會在遇到公司相關産品時,「截取」其知識圖譜的一部分來作為回答。

使用語音助手進行搜索時,後者會優先訪問多個數據來源,而不像網頁搜索直奔知識圖譜。這些數據來源包括巨頭的一些「保留條目」,内部以及第三方信息源,相對于知識圖譜,這些信息員的數據優先權顯然更高。随着針對語音助手搜索優化内容的增加,網頁端搜索的知識圖譜被語音搜索引用的次數将越來越少。

由于語音搜索與網頁搜索逐漸分化,傳統網頁端搜索引擎優化對語音搜索的影響逐漸走弱,所以進行 SEO 的市場人員,需要對勢頭正勁的語音搜索進行「特别關照」。


4000 個問題

Voicebot.AI 對谷歌語音助手、Google Home、Apple HomePod、亞馬遜 Alexa、三星 Bixby 等語音助手及設備進行了 4000 個問題的提問實驗,問題涉及 21 個産品類别、200 個産品品牌等。結果是,更改了相關算法的谷歌助手更多将流量導向了第三方 Google Action,而其他語音助手提供的依然是之前固有的知識圖譜和第三方信息源。

其中,産品類别問題涵蓋:什麼是智能電視,哪裡有最近的加油站,哪裡能買到汽車保險等。品牌類問題包括:什麼是某某品牌,如何能聯系到某某品牌以及如何購買某某品牌。為更好做對照,其中很多問題來自谷歌關于該品牌的搜索推薦,更能反應用戶問題的普遍性。

調研中,200 個品牌中,有 26.5% 在 Alexa 有獨立語音應用,這個數字在 Google 語音助手平台是 21.5%。在兩個平台都設立了獨立語音 App 的品牌占有量為 15%。需要指出的是,這些語音 app 關注焦點并非回答用戶對于品牌及産品的常見問題。這意味,75% 關于品牌的内容來自第三方資源。

對于品牌來說,這并非好消息,因為大部分語音搜索的答案來自維基百科或者 Yelp,而後者提供的内容對于品牌并非都是贊譽。

測試結果,谷歌語音助手的給出正确回應數據達到了 92%,接下來是谷歌智能音箱 Google Home,正确率為 81%。亞馬遜 Alexa、三星 Bixby 和 Apple HomePod 分列後三,與 Google 差距明顯。

值得注意的是,其他語音助手的失敗率并非完全是自然語言處理(NLP)的能力問題,相反其隻是無法回答測試的問題。蘋果的 HomePod 在測試中表現最為高冷,高達 63% 的問題被其以「無法回答」拒絕掉。相比之下,三星的 Bixby 熱情有餘,提供答案的錯誤率也最高。

在測試中,亞馬遜的 Alexa 是最喜歡引用自己公司知識圖譜的語音助手。尤其是,當問題中含有「最棒的」(the best)詞彙時,百分百 Alexa 會提供相關産品的亞馬遜之選(Amazon『s Choice)的評級、售價以及買家的高分評價以及銷量。所以,對于 Alexa 來說,這确實是「最棒的」,不過背景平台是亞馬遜購物網站。由于亞馬遜本身在商品信息方面有深厚積累,所以 Alexa 在回答産品相關問題時表現的遊刃有餘。

亞馬遜語音搜索的另一個特點,是有些特定問題的答案不是來自知識圖譜,而是亞馬遜用戶。2018 年末,亞馬遜推出了 Amazon Alexa Answers 計劃,根據數據顯示,亞馬遜用戶提供了 10 萬個問題的答案,而這些答案被亞馬遜用戶查詢了數百萬次。不過,在測試中,800 多道問題 Alexa 隻提供了三個用戶上傳的答案,所以亞馬遜「所有人問所有人」的項目數據還是不夠大。


維基賽高

和網頁搜索類似的是,所有語音搜索關于品牌的内容,排在第一位的内容來源都是維基百科。在面對「什麼是某某品牌」這樣的問題時,各個語音搜索鍊接到維基百科的答案正确率都在 90% 以上。不過,品牌需要保證的是,維基百科條目的第一或者第二句話,最好能準确概括品牌内容。這就很好理解為什麼在品牌相關的問題上,語音搜索會如此依賴維基的内容了,因為後者能夠保證内容的準确率。

關于聯系方式

除了了解品牌内容,消費者有時也會想要聯系品牌公司以獲得更多服務。在測試中,當面對「如何聯系某品牌」的問題時,憑借搜索優勢,谷歌語音搜索再次以絕對優勢碾壓對手,答案正确率高達 96%,正确率是第二名亞馬遜的 9 倍,蘋果 HomePod 給出了 99%「不知道」的答案,三星 Bixby 給出的答案錯誤率達到了 100%。

不過三星 100% 錯誤的原因可能是将聯系方式和用戶自己的聯系人列表混淆了,以至于出現白卷情況,這個問題極有可能在後期進行改正。亞馬遜的問題來自美國黃頁、Yelp、reference.com 以及 wikiHow,所以有 10% 的正确答案。谷歌語音搜索的信息除了來自其自有知識圖譜,還借鑒了 GetHuman.com 和 wikiHow,所以品牌對于這幾個第三方内容平台也應該予以重視。

本地商鋪及服務

當然,知道了品牌和商品,用戶下一步可能需要的是去哪買。在這個類别中,谷歌再次碾壓對手,谷歌語音助手獲得了 94% 的正确率,谷歌智能音箱則是 71.5%。相比之下,蘋果 Homepod 的 7% 的正确答案都來自 Yelp 網站,三星 Bixby 拒絕了所有關于地點的問題。

作為電商巨頭,亞馬遜 Alexa 在此輪的表現并不盡如人意,雖然不少答案被引流到了自家電商平台,但是當商品不是亞馬遜網站上的條目時,Alexa 引用的答案不是錯的,就是回答不出。

谷歌在此輪中表現搶眼的一點還在于,不僅給出了地點,同時給出了店鋪中該商品的存貨量和價格。因為在谷歌搜索中,店鋪的存貨和價格是可填的内容之一,方便搜索的用戶進行比價,這點趕超對手一個身位。


亞馬遜 Alexa 語音搜索優化建議

1 維基百科是重要品牌内容來源

如果沒有開發 Alexa 上的技能或者能連接到自己的第三方内容,最好确保維基百科上關于品牌的第一句或者第二句話,能夠理想的描述品牌。

2 地點搜索全靠 Yelp

在 18% 的關于地點的正确回答中,Alexa 都使用了來自 Yelp 的内容。同時,如果找不到地點,Alexa 會提供關于該商品的主要内容。

3 亞馬遜精選很重要

在關于商品類的問題,很多會連接到亞馬遜精選 Amazon『s Choice,這代表這部分内容對 Alexa 來說是重要組成部分,如果能夠改變亞馬遜精選的内容,相應也會影響 Alexa 語音搜索中的商品答案。


Google 語音搜索 SEO 建議

1 本地物品存貨量很重要

谷歌從 2017 年末開始将本地店鋪存貨量和谷歌助手聯系在一起,目前包括從啤酒、化妝品到數碼産品等多種商品範疇。如果有足夠的信息,這些條目往往會在第一頁出現,或者出現在可選列表中。當谷歌助手詢問用戶是否需要更多信息時,零售商信息就會出現在語音搜索答案中。

從這個角度來看,大型超市如沃爾瑪、Target 和 Best Buy 做的非常到位。奇怪的是 Total Wine 和 More 這樣店鋪沒有沃爾瑪多的酒類經銷商,當遇到關于酒類飲料的搜索時,往往成為參考答案。這意味并不需要有沃爾瑪一樣多的店鋪,一樣能在語音搜索中占有優勢。

2 信息充實更有機會跻身三甲

當用戶搜尋「我身邊的 XXX」時,谷歌助手通常會列出前三的名單,而這些信息通常引用自「Google My Business」。而登上榜單的訣竅在于,在自己店鋪的介紹中列出足夠多的細節,例如提供兒童菜單和個人定制。實驗證明,榜單前三中列出的店鋪并不一定是距離用戶最近的,而往往是那些細節信息更多的。

3 谷歌助理愛列表 不愛 FAQ

谷歌助手非常喜歡将列表作為答案,而不是常見問題 FAQ 頁面,因為目前 FAQ 頁面的布局很難讓語音助手理解。

谷歌智能音箱 Google Home 面對一般問題,通常會引用直接含有該品牌名字列表的博客内容,意味并非相關内容需要制作成「适配語音」的形式。

好案例

當問到「如何找到最适合自己的護膚方式」時,谷歌智能音箱給出的答案是化妝品零售商 Dermstore 的博客——「我該按照何種順序使用化妝品」,然後一步一步列出了七個步驟。

壞案例

當問到「我如何聯系 Adidas」時,谷歌智能音箱确實連接到了 Adidas 的官網,可惜的是這是标準的 FAQ 頁面,所以用戶聽到的是:「以下是 m.Adidas.com 的總結,産品 1,籃球準備;2,古龍水和身體香氛....」

Siri 和 Bixby 咋整

蘋果的智能助手 Siri 并沒能提供太多線索給負責 SEO 的市場人員,測試結果顯示,關于品牌的常識類問題,Siri 非常依賴維基百科;關于本地商業問題則全部交給 Yelp。目前,除了優化這兩個内容來源之外,你還真就沒什麼其他辦法,因為其他問題的答案都是:對不起,我不能在 HomePod 上回答這個問題,或「找不到相似地點」。所以,目前針對 Siri 最好的 SEO 建議除了做好标準 SEO 之外,就剩下多多優化維基百科和 Yelp 的内容了。

三星的 Bixby 和其他三家智能助手相比,還是弟弟,目前也隻疊代到 2.0 版本,表現不如對手也比較正常。


智能語音助手搜索 SEO 十步走

1 優化維基百科和 Yelp 檔案内容

原因:Wiki 和 Yelp 是所有搜索都會用的内容。

2 申請 Google Express 或者想辦法進亞馬遜精選

原因:可以因此成為用戶搜索購買選項時的可選答案。

3 使用 Google 本地商品信息流

原因:當用戶詢問本地商品購買信息時,信息細節完整将成為強有力的選擇答案。

4 建立 Google My Business 檔案

原因:當用戶搜索本地服務時,更容易出現在答案中。

5 發布語音 App,或者多個

原因:谷歌和亞馬遜針對獨立語音 App 的導流目前不太給力,但是大平台會繼續疊代他們的相關算法,讓獨立語音 App 成為首選答案。另外,語音 App 最好隻針對一些關于産品的關鍵詞,或者隻針對特定話題。

6 給語音 App 加入 CFIR 和 Implicit Invocations

原因:CFIR 和 Implicit Invocations 分别是亞馬遜和谷歌針對語音搜索的相關項目,目前效果一般,但是總會漸漸有用的,應該搶占先機。

7 使用 Alexa Conversations 搭建 Alexa 技能

原因:給 Alexa 更多信号,讓你的語音技能獲得更大出現機會。

8 優化聚合類網站的信息頁

原因:像 WikiHow 和 GetHuman 這樣的聚合類網站,可以幫助語音搜索直接連接到你的網頁。

9 使用 Schema 構建數據标記

原因:使用 Schema.org 構建的微數據更能突出網頁中的重要信息,例如聯系方式。

10 提供更簡潔的答案

原因:29 個單詞通過文字轉語音播放的時間為 10 秒到 12 秒,對于用戶來說是比較标準的時間。盡量在語音 App 和網頁中回答 5 個「W」。


半個彩蛋

上面說的都是國外的語音搜索結果,大家一定很好奇國内的語音搜索和智能助手如果進行測試,會給出什麼樣的答案。

由于手邊隻有一個百度智能音箱,我就用 Voicebot.ai 的方法論,對百度語音搜索進行了一下簡單測試,發現如下:

1 品牌類問題,百度百科是主要内容來源

2 關于産品問題,百度自己孵化的問答類短視頻平台「秒懂百科」異軍突起,不過答案和問題匹配度不高。問「什麼是 iPhone?」,結果播放了一分鐘電子樂(應該是某短視頻前奏)。

3 關于「哪裡購買」這樣的問題,被分為百度知道類别,網友提供的高票答案,比較 naive。

4「最好的 XX 商品」,唯一脫離了百度知識圖譜的問題,内容分别引用了太平洋電腦網和另一不知名網站關于該商品的推薦資訊。


責任編輯:卧蟲

圖片來源:Voicebot.ai、9to5Mac及Apple、Google、Amazon官網

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