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語音搜索中的搜索引擎優化將成為優化移動網站建設的新挑戰

來源:新際網絡 發布時間:2021-03-25

  2021年將是移動互聯網技術的完美一年。經過十年互聯網的蓬勃發展,移動終端已經成為最終的贏家。從PC網站建設到移動網站建設和移動終端APP開發,廣州建站公司最近開始開發微信小程序和移動終端功能體驗。智能化不再是熱門話題。然而,智能體驗已經成為大家期待的趨勢。2021年,人工智能的沖擊對移動終端影響很大,移動終端語音搜索功能和語音搜索SEO功能。


  相對于現代人工智能技術,移動網站建設、SEO優化和功能開發是人工智能的前提,而人工智能是提升和影響前者的升華條件,尤其是現代人工智能中的語音搜索功能,其自動識別和信息排名推薦都受到語音搜索SEO的影響。


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  一、語音搜索的獨特性


  第一,基于移動搜索


  PC搜索,無論百度還是Google,都支持搜索框語音搜索,只要啟用瀏覽器的麥克風權限,就可以使用語音搜索。但總的來說,對著電腦說話,搜索的情況很少,甚至有點詭異。我不知道有多少讀者這樣做過,但我很少這樣做,也很少看到別人這樣做。


  把語音輸入手機很正常,手機是用來說話的。百度的數據不詳。谷歌前段時間提到,谷歌語音搜索的查詢量已經達到20%,而且還在快速增長。這個增長率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,語音搜索和文本移動搜索的流程區別主要在于輸入方式不同,后面的流程是一樣的。


  用戶輸入語音后,搜索引擎識別語音,或者將輸入轉化為文字,然后根據文字搜索返回排名。就我所見,無論查詢詞是打出來的還是說出來的,排名算法本身基本都是一樣的。


  還有,現在的語音識別技術還是挺靠譜的。前幾天下載了手機百度APP,我的標準普通話識別準確率挺高的,應該在95%以上。


  所以語音搜索對SEO的影響主要在不同的查詢詞,而不是網站結構、索引、排名等等。


  二、語音搜索查詢詞有什么特點


  那么語音搜索中的查詢詞和手工輸入的查詢詞有什么區別呢?一些調查數據和任何用戶自己的經驗表明,語音搜索查詢詞具有以下特征:


  (1)語音搜索中查詢詞長度較長。我記得統計過,語音搜索的查詢詞平均比輸入詞長2- 3個字。(2)語音搜索具有自然發音的特點。換句話說,語音搜索中的查詢往往是一句話,對話很高,而不是羅列幾個關鍵詞。


  (3)語音搜索中,問題占很大比例,而不是陳述。


  (4)語音搜索往往具有很強的地方特色。這跟搜索地點和場景有很大關系。


  (5)語音搜索中經常出現特殊詞語,如英語中的“near”或“near  me”和“near”。


  這些特征其實是相互關聯的。如果你坐在電腦前學習,你會搜索“新街口餐廳”。當你拿著手機站在新街口的馬路上,你會搜索“附近有什么好吃的餐館?”這種查詢。


  3.語音搜索對SEO有什么影響


  根據語音搜索查詢詞的這些特點,在做SEO時可以考慮以下幾個因素。


  首先排名第0的結果會變得很重要。除了排名領先于所有其他結果的優勢之外,語音搜索結果的呈現還有另一個特點。對于那些結果清晰、獨特、準確的查詢,百度或Google往往會用語音來發音,答案往往來自于第0個結果中相關段落的語音合成。你可以用手機百度語音搜索查看這類查詢:


  1.珠穆朗瑪峰有多高


  2.現任美國總統是誰


  3.安徽的首都是哪里


  4.貝多芬死于哪一年


  當然,第0個結果主要是針對谷歌搜索,但其實對于百度也是一樣的,可以做同樣的努力。百度現在選擇的語音回答大多來自百度百科,但也有來自其他網站的結果,比如搜索“地名天氣”。


  Seos更應該關注人工智能對SEO的影響。如果讀者真的搜索了上面的查詢,會發現現在的搜索引擎還是挺智能的。它知道這里的“首都”其實指的是省會,“多高”和“高”是一回事。搜索引擎已經充分利用人工智能來理解查詢詞。當人工智能在排名算法中充分運用時,現在很多SEO方法可能都不行了。


  寫頁面文案時使用自然語言,口語化。寫完后再讀一遍,感覺是否別扭,可讀性強。語法正確嗎?許多所謂的偽原創不能滿足這一要求。在未來的語音搜索時代,搜索引擎識別偽原創的能力可能會大大提高。


  如果可能的話,頁面正文第一段會用簡短準確的句子直接回答問題,后面的段落會詳細展開。其實這是最基本的寫作要求,但要做到每篇文章都不容易。


  網站上有盡可能多的常見問題(FAQ)類型的內容,涵蓋疑問查詢。最常見的問題類型包括:


  1.誰是某某?XXX是什么?2.怎么/怎么做XXX?


  3.XXX什么時候?XXX營業時間


  4.XXX怎么樣?XXX好嗎?如何評價XXX


  5.XXX在哪里?XXX地址


  6.為什么XXX?


  不同行業的問題分布和具體用詞可能不一樣,但總的來說思路是一樣的,可以擴展很多問題,真正滿足用戶的需求。


  結構化數據可以用于某些領域的內容,方便搜索引擎提取內容。


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