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    或者

    語音搜索SEO

    作者:草根香蕉皮 瀏覽:217 發布時間:2018-01-30
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    新的一年開始了, 2018 年SEO行業有什么新趨勢?相對來說是很容易預測的,因為比較明顯:

      移動搜索SEO

      人工智能影響SEO

      語音搜索的SEO

      移動優化和人工智能以前談的很多了,今天聊一下語音搜索對SEO的影響。

      語音搜索的獨特性

      首先要明確兩點。

      一是語音搜索基本上是以移動搜索為基礎的。PC搜索,無論百度還是Google,在搜索框中都是支持語音搜索的,只要開通瀏覽器的話筒權限就可以用語音搜索。但一般來說,對著電腦說話搜索的情況是很少的,甚至有點怪異。不知道有多少讀者這么做過,我是極少這么做,也極少看到別人這么做。

      對著手機輸入語音就很正常了,手機本來就是說話用的。百度的數據不知道,Google前些時間提到過,Google語音搜索的查詢量已經達到20%,并且還在快速增長中。這種增速是移動搜索之后最明顯的用戶需求增長點。

      所以,要做好語音搜索SEO,首先要做好移動SEO。

      第二,語音搜索的過程與文字移動搜索的差別主要在于輸入方式的不同,后面的過程是一樣的。用戶輸入語音后,搜索引擎通過語音識別,還是將輸入轉化為文字,然后還是按照文字搜索返回排名。就我所見,無論查詢詞是敲進去的,還是說進去的,排名算法本身是基本一樣的。

      還要說一下,現在的語音識別技術已經相當靠譜了。前些天下載了手機百度APP,我的標準普通話識別準確率是相當高的,大致應該在95%以上。

      所以,語音搜索對SEO的影響主要是在查詢詞的不同,而不是網站結構、索引、排名等方面。

      語音搜索查詢詞有什么特點

      那么語音搜索時的查詢詞與手打的查詢詞有什么不同呢?一些調查數據和任何用戶自身體驗都表明語音搜索查詢詞有這些特點:

      語音搜索查詢詞長度更長。記得有統計,語音搜索查詢詞平均比文字輸入長了2- 3 個單詞。

      語音搜索更具有自然語音的特點。換句話說,語音搜索查詢經常是一句話,對話性質很高,而不是羅列幾個關鍵詞。

      語音搜索中問句占很大比例,而不是陳述句。

      語音搜索經常帶有強烈的本地特征。這和搜索地點、場景關系很大。

      語音搜索中經常出現特殊詞,如“附近”,或者英文的“near me”、“nearby“等。

      這些特點其實是相互聯系的。如果說坐在電腦前研究時會搜索“新街口 飯館”,拿著手機站在新街口的馬路上時就會搜索“附近有什么好吃的飯館?”這類查詢了。

      語音搜索對SEO有哪些影響

      針對語音搜索查詢詞的這些特點,做SEO時可以考慮下面一些因素。

      首先是第 0 位排名結果將變得非常重要。除了排在所有其它結果前面這個優勢外,語音搜索結果的呈現還有一個特點,對那些有明確、唯一、準確結果的查詢,百度或Google經常會用語音念出答案,而這個答案往往是來自第 0 位結果中相關段落文字的語音合成。大家可以用手機百度語音搜索一下這類查詢:

      珠穆朗瑪峰有多高

      美國現任總統是誰

      安徽首府是哪

      貝多芬死于哪一年

      當然,第 0 位結果主要是針對Google搜索,但其實對百度也是同樣道理,可以做同樣的努力。百度現在選取的大部分語音答案是來自百度百科,但也有其它網站的結果,比如搜索“地名+天氣”。

      SEO們也要更加關注人工智能對SEO的影響。如果讀者真的搜索上面幾個查詢,就會發現搜索引擎現在還蠻智能的,它知道這里的“首府”其實指的是省會,“有多高”和”高度“是一回事。搜索引擎在理解查詢詞方面已經全面使用人工智能,在排名算法上全面啟用人工智能時,也許現在的很多SEO方法就不管用了。

      寫作頁面文案時用自然語言,口語化。寫完后自己念一遍,感覺一下是否別扭,可讀性怎么樣?語法是否正確?很多所謂偽原創是達不到這個要求的,未來語音搜索的時代,搜索引擎對偽原創的識別能力也許因此大大提高。

      在可能的情況下,頁面文字第一段以簡短準確的句子直接回答問題,后面段落再展開詳述。其實這是最基本的作文要求,但每篇文章都做到并不容易。

      網站上盡可能多一些FAQ(常見問題回答)類型的內容,覆蓋問句性的查詢。最常見的問題型包括:

      XXX是誰?XXX是什么?

      怎樣/如何做XXX?

      XXX是什么時候?XXX營業時間

      XXX怎么樣?XXX好不好?怎樣評價XXX

      XXX在哪?XXX地址

      為什么XXX?

      不同行業的問題分布、具體用詞可能不同,但大體上思路都是一樣的,可以擴展出很多問題,而且是真的滿足用戶需求的問題。

      某些領域內容可以使用結構化數據,方便搜索引擎提取內容。


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