Tìm kiếm bằng giọng nói trên Google và các đối thủ

Mỗi năm, tìm kiếm bằng giọng nói trên Google và các đối thủ ảnh hưởng mạnh mẽ hơn bao giờ.

20% người dùng trực tuyến toàn cầu đã sử dụng tìm kiếm bằng giọng nói.

58% người dùng sử dụng giọng nói để thực hiện tìm kiếm doanh nghiệp địa phương.

2019, một nghiên cứu về khám phá các yếu tố ảnh hưởng xếp hạng tìm kiếm bằng giọng nói đã được thực hiện. Năm nay, khi kết quả tìm kiếm thay đổi tùy thuộc vào các truy vấn theo vị trí cụ thể, các câu hỏi về các doanh nghiệp và dịch vụ địa phương sẽ thay đổi kết quả tìm kiếm bằng giọng nói ra sao.

Nghiên cứu 2020 về các thuật toán tìm kiếm đằng sau các trợ lý giọng nói khác nhau, để giúp các doanh nghiệp tận dụng sức mạnh của tìm kiếm bằng giọng nói.

Giới thiệu

Khi tìm kiếm bằng giọng nói mở rộng, thị trường tiếp tục giới thiệu ngày càng nhiều trợ lý ảo. Nếu nghiên cứu năm trước chỉ tập trung vào các tìm kiếm bằng giọng nói trên Google thì năm nay Siri và Alexa được bổ sung để bao phủ gần như 100% thị trường trợ lý giọng nói:

Để thực hiện nghiên cứu, chúng tôi đã sử dụng các thiết bị sau:

Mục tiêu chính của nghiên cứu là để hiểu cách mà các trợ lý giọng nói khác nhau như thế nào khi trả về kết quả cục bộ và khám phá các thuật toán:

• So sánh tất cả các trợ lý giọng nói về các thông số cơ bản như độ dài câu trả lời và số lượng câu hỏi mà họ có thể / không thể trả lời.
• Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cách mà trợ lý giọng nói chọn kết quả cục bộ để trả về.

Điểm cốt lõi từ nghiên cứu

Nhận thức cốt lõi mà các doanh nghiệp địa phương nên rút ra từ bài nghiên cứu này để tích hợp chúng vào chiến lược tiếp thị và SEO tổng thể:

• Trợ lý Google, Siri và Alexa chiếm thị phần tương đương, vì vậy các doanh nghiệp chỉ nên tập trung vào sự thích ứng với cả ba trợ lý mà có thuật toán khác nhau đáng kể.

• Độ dài câu trả lời trung bình cho tất cả các trợ lý được phân tích là 23 từ và các thiết bị có tìm kiếm bằng giọng nói trên Google đưa ra câu trả lời dài nhất, ở mức 41 từ.

• Alexa không thể trả về kết quả cho mỗi câu hỏi thứ tư, ngụ ý rằng đây chủ yếu là một thiết bị tại nhà có thể hiểu lệnh thoại nhưng không dùng để chạy các truy vấn tìm kiếm.

• Với các thiết bị tìm kiếm bằng giọng nói trên Google điều hành, các doanh nghiệp áp dụng logic SEO cục bộ “thông thường” bằng cách cải thiện sự hiện diện của Local Pack và điều chỉnh nội dung sao cho phù hợp với ngôn từ  của các truy vấn tìm kiếm bằng giọng nói một cách tự nhiên hơn.

• Để có mặt trong số các câu trả lời Siri của Apple, các doanh nghiệp phải nhắm đến xếp hạng Yelp cao hơn và các nhận xét tích cực hơn từ phía khách hàng. 4,5 / 5 xếp hạng Yelp với số lượng đánh giá cao nhất sẽ biến bất kỳ doanh nghiệp nào trở thành địa điểm nổi tiếng nhất tại địa phương trong mắt Siri.

So sánh các trợ lý giọng nói khác nhau

Bây giờ, cùng tìm hiểu kỹ thêm các bài nghiên cứu, sự khác nhau giữa đặc điểm cụ thể của các trợ lý giọng nói và khám phá cách mà họ chọn để trả lại kết quả nhất định.

1. Độ dài câu trả lời trung bình ?

Độ dài câu trả lời trung bình do trợ lý giọng nói trả về cho truy vấn có mục đích cục bộ là 23 từ :

Với các tìm kiếm bằng giọng nói trên Google, sự xuất hiện của màn hình giải thích sự khác biệt về số lượng từ – độ dài câu trả lời trung bình của Google Home / Mini gấp 3,7 lần so với Home Hub.

2. Trợ lý giọng nói trên Google có câu trả lời giống nhau?

Các trợ lý của Google không trả lại kết quả giống nhau mặc dù có các thuật toán tương tự. Tỷ lệ trùng khớp câu trả lời trung bình giữa các Trợ lý Google chỉ ở mức 22% trên tất cả các thiết bị.

• Mặc dù có sự khác biệt về bản chất của các thiết bị, Google Home Hub và điện thoại Android có tỷ lệ phần trăm kết quả trùng nhau cao nhất với tỷ lệ 66%.
• Chỉ 0,33% các câu trả lời khớp với nhau giữa Google Home Mini và điện thoại Android, mặc dù mức độ trùng khớp có tỉ lệ cao giữa điện thoại và Google Home Hub.

3. Giống nhau của các câu trả lời bằng giọng nói trên Google

Khi các thiết bị có tìm kiếm bằng giọng nói trên Google chạy trên các thuật toán tương tự, đơn cử là tìm kiếm của Google. Về cơ bản, chúng trả về các câu trả lời giống nhau, nhưng lại sử dụng các từ ngữ khác nhau.

Lý do chính khiến chúng ta thấy bất kỳ sự khác biệt nào liên quan đến sự xuất hiện / vắng mặt của màn hình. Một thiết bị không có màn hình thường trả về câu trả lời chi tiết hơn, trong khi những thiết bị có màn hình thường trả lời với ‘Đây là những gì tôi đã tìm thấy …’ hoặc tương tự và hiển thị thông tin trên màn hình.

4. Câu hỏi mà Trợ lý không thể trả lời?

Nghiên cứu của chúng tôi xác nhận rằng trợ lý giọng nói ngày càng hiểu người dùng tốt hơn.

Tỷ lệ trung bình của các câu hỏi không thể trả lời trên tất cả các thiết bị chỉ là 6,3%. Đây là một xu hướng tích cực, vì theo nghiên cứu của Forrester cho rằng, chỉ hơn một năm trước, con số này cao tới 35%.

Năm trong số sáu thiết bị mà chúng tôi đã phân tích gặp khó khăn chỉ để trả lời năm câu hỏi trở xuống trong số hàng trăm câu hỏi được hỏi. Trong khi Alexa cũng gặp khó khăn trả lời gần một phần tư trong đó.

Với 23% câu hỏi bỏ dở, Alexa không thể đem đi so sánh với các thiết bị của Google và Apple, vì chủ yếu Alexa vẫn là một chiếc loa thông minh cho gia đình.

Khi nói đến việc tìm kiếm, chức năng của Alexa được thiết kế để giúp mọi người mua sắm chứ không phải để tìm kiếm trên web. Đây là một trợ thủ đắc lực nhưng khi bạn hỏi một câu hỏi chung. Về cơ bản giống như hỏi Amazon rằng vị vua đầu tiên của Phổ là ai, điều kiện giao thông như thế nào hoặc giới thiệu một nhà hàng được xếp hạng hàng đầu. Alexa không được thiết kế với ý nghĩ đó.

– Dan Saunders, chuyên gia tiếp thị Amazon và Giám đốc Tiếp thị Hiệu suất tại Ingenuity Digital

5. Các doanh nghiệp giống nhau qua trợ lý giọng nói?

Phân tích câu trả lời được đưa ra bởi các thiết bị khác nhau và đối sánh chéo chúng với SERP, chúng tôi đã xác nhận rằng khi nói đến các truy vấn có mục đích cục bộ:

• Các thiết bị của Google trả về kết quả dựa trên các tính năng của Local Pack SERP.
• Siri sử dụng Yelp khi trả về kết quả chỉ định một địa điểm.
• Không giống như những trợ lý khác, Alexa lấy thông tin từ công cụ tìm kiếm Bing và sử dụng cả dữ liệu Yelp và Yext để đưa ra phản hồi.

Do các trợ lý giọng nói khác nhau dựa vào các nguồn thông tin khác nhau khi chọn câu trả lời, các trợ lý giọng nói chủ yếu trả về các kết quả khác nhau cho cùng một câu hỏi.

 

Cá nhân hóa tìm kiếm bằng giọng nói trên Google ?

Với sự tập trung của Google vào cá nhân hóa, chúng tôi quyết định xem xét xu hướng này áp dụng như thế nào cho tìm kiếm bằng giọng nói.

So sánh kết quả từ Android Phone (có tài khoản đính kèm) và từ Google SERP tiêu chuẩn (không cần đăng nhập vào bất kỳ tài khoản nào) cho kết quả gần giống nhau.

Đặt vị trí tại Tòa nhà Empire State, chúng tôi đã thực hiện một vài cuộc tìm kiếm và có bằng chứng sau:

Với kết quả dường như không thiên về tài khoản đính kèm, chúng tôi nhận thấy rằng một số khác biệt có thể xảy ra tùy thuộc vào số lượng các địa điểm “tương tự” xung quanh và thời điểm hiện tại.

Thuật toán tìm kiếm bằng giọng nói cục bộ

Với kiến ​​thức về nơi các trợ lý giọng nói khác nhau thu thập câu trả lời của họ từ đâu, việc giải mã các thuật toán đằng sau mỗi câu trả lời sẽ trở nên dễ dàng hơn.

1. Giải mã thuật toán tìm kiếm bằng giọng nói trên Google

Thuật toán của Trợ lý Google khá đơn giản – là một hệ thống do Google điều hành, trợ lý này hoạt động theo logic tìm kiếm cục bộ “truyền thống”.

Trong hầu hết các trường hợp, tìm kiếm được kích hoạt bằng giọng nói về nơi mua hàng ở các địa điểm tại địa phương, nơi ăn uống hoặc các nơi nhận dịch vụ sẽ trả về kết quả từ danh sách Local Pack. Lời khuyên chính cho những người làm SEO đang tìm cách tối ưu hóa khả năng hiển thị và thị phần trên Google Assistant là tối ưu hóa cho thứ hạng trong Local Pack.

2. Tối ưu hóa trợ lý Google qua Local Pack

Nghiên cứu tìm kiếm bằng giọng nói năm 2019 tập trung nhiều vào các yếu tố xếp hạng Trợ lý Google.

Mặc dù các yếu tố chính ảnh hưởng đến phản hồi của Trợ lý Google vẫn là tốc độ trang, xếp hạng trong ba kết quả hàng đầu và chiếm vị trí Đoạn trích nổi bật, và có những điều khác riêng biệt đối với tìm kiếm địa phương.

Để tối ưu hóa cho tìm kiếm bằng giọng nói cục bộ của Trợ lý Google:

• Cải thiện trang Google My business: chỉnh sửa thông tin doanh nghiệp và đảm bảo thông tin đó nhất quán trên mọi danh sách doanh nghiệp trên web. Tìm hiểu cách cải thiện hồ sơ GMB của bạn trong bài đăng này.
• Sử dụng dữ liệu có cấu trúc: Gary Illyes đã chia sẻ trong tập podcast Marketing Scoop gần đây của SEMrush rằng trợ lý tìm kiếm bằng giọng nói trên Google đang sử dụng các đánh dấu lược đồ hiện có.
• Tạo nội dung đơn giản và dễ hiểu: từ việc nhắm mục tiêu các từ khóa dài đến tạo các trang Câu hỏi thường gặp, điều chỉnh nội dung trang web của bạn sao cho phù hợp với giọng của của tìm kiếm bằng giọng nói. Bài đăng này sẽ hướng dẫn bạn quá trình tối ưu hóa nội dung này.

Nếu bạn chú ý đến việc thực sự viết cho người dùng của mình thay vì máy móc, bạn đã được tối ưu hóa cho tìm kiếm bằng giọng nói.

– Gary Illyes, Nhà phân tích xu hướng quản trị trang web của Google

3. Gỡ rối thuật toán Siri

Nếu các trợ lý do Google điều hành lấy thông tin từ Local Pack, thì Siri của Apple lại hoạt động khác.

Siri do Apple điều hành được hỗ trợ bởi Apple Maps để lấy thông tin doanh nghiệp từ Yelp. Siri đọc to các câu trả lời hiển thị chúng trên màn hình của thiết bị:

Có bốn yếu tố chính (được liệt kê theo thứ tự quan trọng) ảnh hưởng đến phản hồi của trợ lý giọng nói:

1. Khoảng cách
2. Số lượng đánh giá (Yelp)
3. Đánh giá sao
4. Hệ số định giá (thường được hiển thị dưới dạng một tập hợp các ký hiệu đô la)

Quan sát các yếu tố xếp hạng Siri

Lấy một trường hợp cụ thể, khi Siri trả về kết quả cho tìm kiếm “nhà hàng gần tôi”, quá trình này như sau:

• Siri tìm kiếm nhà hàng địa phương được liệt kê trên Tận dụng Tìm kiếm bằng giọng nói cho doanh nghiệp địa phương.
• Trợ lý hiển thị khoảng cách gần nhất, cho thấy rằng khoảng cách là yếu tố chính khi yêu cầu các truy vấn ‘gần tôi’.
• Siri thu thập thông tin doanh nghiệp từ Yelp, TripAdvisor hoặc opentable.com (nếu có) cùng với xếp hạng sao ở mức trung bình và số lượng đánh giá. Nếu có nhiều nguồn dữ liệu, Siri sẽ ưu tiên Yelp .

Trong trường hợp tìm kiếm “nhà hàng tốt nhất” :

• Siri hiển thị các nhà hàng có xếp hạng sao trung bình cao nhất , với khoảng cách không đóng vai trò gì đối với kết quả trả về.
• Siri ít chú ý đến số lượng đánh giá cho một địa điểm hơn, ưu tiên xếp hạng theo sao . Một địa điểm không nổi tiếng chỉ có một đánh giá 5 sao có thể giành được vị trí thịnh hành hơn với xếp hạng 4,5 sao.

Đối với tìm kiếm “nhà hàng tốt nhất gần tôi”, Siri sẽ trả lại kết quả tương tự như trong trường hợp trước, cho thấy rằng từ khóa “tốt nhất” có giá trị hơn từ khóa “gần tôi” :

Nếu tìm kiếm liên quan đến các truy vấn có liên kết đến Apple (ví dụ: “mua Airpods ở đâu” ), Siri chỉ đề xuất một lượt truy cập vào apple.com.

4. Tối ưu hóa Siri

Hầu như không có gì để bàn về yếu tố khoảng cách. Chìa khóa để tối ưu hóa Siri là đưa ra chiến lược thu thập các đánh giá tốt có số lượng cao hơn so với các đối thủ cạnh tranh địa phương khác.

Để có vị trí cao hơn trên Yelp và vị trí hàng đầu trong phản hồi của Siri, các doanh nghiệp nên:

• Luôn nỗ lực tạo các bài đánh giá mới với số lượng sao cao trên Yelp. Các chỉ dẫn về danh tiếng trực tuyến này bao gồm các mẹo về cách khuyến khích đánh giá tích cực từ khách hàng.
• Tối ưu hóa danh sách Yelp bằng cách:
  • Điền càng nhiều thông tin càng tốt vào hồ sơ Yelp;
  • Chọn danh mục phù hợp nhất để được liệt kê dưới đây. Việc sử dụng sai danh mục có thể ảnh hưởng đáng kể đến thứ hạng của Yelp và khả năng hiển thị của Siri;
  • Việc thêm ảnh vì Yelp được cho là ưu tiên cho danh sách có bao gồm nhiều hình ảnh hơn;
  • Tối ưu hóa nội dung của danh sách phải phù hợp với các từ khóa mục tiêu;
  • Cập nhật danh sách, làm mới thông tin doanh nghiệp và trả lời đánh giá của khách hàng.

Tóm lược

Phương pháp nghiên cứu 

Sử dụng 6 thiết bị chạy trên trợ lý kích hoạt bằng tìm kiếm bằng giọng nói trên Google, Siri và Alexa, chúng tôi đã đặt 5.000 câu hỏi cho:

• Trang chủ Google
• Google Home Mini
• Google Home Hub
• iPad Mini 1 (Siri)
• Amazon Echo (Alexa)
• Điện thoại Android

Các câu hỏi chính xác đã được xác định với sự trợ giúp của công cụ Keyword Magic của SEMrush, sắp xếp các câu hỏi theo lượng tìm kiếm để giúp chúng tôi tập trung vào các truy vấn phổ biến nhất và các kết hợp thường xuyên nhất.

Các câu hỏi rơi vào một số loại cơ bản và kết hợp.

Câu hỏi cơ bản:

1. Nơi đến   (ví dụ: “mua pizza ở đâu”)
2.  gần tôi (ví dụ: “pizza gần tôi”)
3. Nhất  – (ví dụ: “pizza ngon nhất”)
4.  giao hàng – (ví dụ: “giao bánh pizza”)

Câu hỏi kết hợp:

5.  tốt nhất gần tôi (ví dụ: “pizza ngon nhất gần tôi”)

6. Các kết hợp khác – (ví dụ: “giao bánh pizza tốt nhất gần tôi”)

Tất cả các thiết bị được sử dụng trong nghiên cứu này đều được đặt ở cùng một địa điểm để có câu trả lời chính xác.

Để khám phá thuật toán của Trợ lý Google:

Các câu trả lời đã được ghi nhận cho từng truy vấn từ mọi thiết bị. Sử dụng công cụ Keyword Magic để giữ SERP của Google, chúng tôi đối sánh chéo chúng với kết quả tìm kiếm mà người dùng nhận được từ một tìm kiếm trên máy tính để bàn thông thường.

Để gỡ rối thuật toán của Siri:

Chúng tôi đã thu thập:

• Các kết quả câu trả lời cho một loạt các truy vấn tìm kiếm từ Siri, thu thập dữ liệu văn bản từ ảnh chụp màn hình mà chúng tôi đã chụp một cách tự động hóa.
• Liên kết trên trang Yelp của từng kết quả (nếu có thể) và dữ liệu Yelp cho từng địa điểm trên ảnh chụp màn hình (nếu tên và địa chỉ đã được nêu rõ).
• Danh sách các vị trí tại từng địa điểm.
• Đối với mỗi tổ chức, tên, xếp hạng, giá cả, thẻ đồ ăn (đối với nhà hàng) và các bài đánh giá.

Để xây dựng mô hình xếp hạng, 3 vị trí đầu tiên cho mỗi truy vấn đã được chọn để cho phép so sánh.

Ghi chú đặc biệt

Loa thông minh đang được sử dụng nhiều hơn là tìm kiếm bằng giọng nóivới nhiều người sử dụng các thiết bị này để điều khiển công nghệ thông minh xung quanh nhà, phát bài hát hoặc đặt hẹn giờ.

Apple Homepod và Amazon Echo (Alexa) phần lớn là các thiết bị dành cho gia đình. Với cơ sở dữ liệu được xây dựng trước về câu trả lời cho các truy vấn phổ biến như “Elon Musk là ai?”, đa số chủ yếu dành cho các lệnh thoại và câu hỏi về các chủ đề chung chứ không phải là các truy vấn tìm kiếm cục bộ cụ thể.

Để có dữ liệu chính xác hơn để phân tích sâu hơn, chúng tôi chỉ chọn Amazon Echo, bỏ qua Apple Homepod, là một phần trong nghiên cứu của chúng tôi.

Lời cuối cùng

Việc tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói hầu như không phải là vấn đề lựa chọn vì ngày càng có nhiều người dùng chuyển sang trợ lý cho các tìm kiếm cục bộ. Với doanh số bán hàng tìm kiếm bằng giọng nói dự kiến ​​đạt 40 tỷ đô la , các doanh nghiệp đầu tư vào tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói có thể mong đợi nhận được các kết quả rõ ràng.

Câu chuyện thành công của Lionbridge chỉ là một bằng chứng. Sau khi công ty bắt đầu tối ưu hóa tìm kiếm bằng giọng nói, công ty đã đạt được 25% từ khóa được theo dõi, đứng top 3 tại vị trí SERP và tăng 46 lần về số lượng thu được từ Featured Snippets. Kết quả là, họ đã tăng lưu lượng truy cập 127% so với cùng kỳ năm trước.

Tìm kiếm bằng giọng nói cũng mang lại cơ hội cho các doanh nghiệp địa phương đang gặp khó khăn trong việc đạt được thứ hạng trong top 3 tại vị trí SERP và đạt được Featured Snippet. Sự lận cận và phạm vi của các trợ lý sử dụng các thuật toán tìm kiếm khác nhau – không chỉ logic xếp hạng của Google – có thể có lợi cho họ và giúp họ có được vị trí trong phản hồi của Siri hoặc Alexa.