曾几何时，向机器发出指令或提问并获得回答，还只是科幻小说里的未来景象。嗯，对于…… 仅在美国就有超过1.1亿人。这就是他们每天收到的礼物。据 Gartner 称，32020年，语音搜索的占比将为0%。.
语音是超过 1000 个设备的默认接口。 Canalys预测，到2019年底，智能音箱的数量将达到2亿台。但如今大多数智能手机也都预装了某种数字助理，支持语音交互。市场研究公司 Juniper Research 估计， 到2023年，将有80亿台数字语音助手投入使用。其中大部分将应用于智能手机，但智能电视、可穿戴设备、智能音箱和其他物联网设备也将通过语音命令实现显著的使用增长。.
数字语音助手市场由四大厂商主导：
Twinword的 关键词研究工具 它还提供了一些实用的筛选器，可以帮助你挖掘关键词灵感。你可以按搜索意图和关键词模式筛选结果，这样就能只看到包含你提供的种子关键词的搜索问题。.
您还可以留意谷歌搜索中的“其他人也问了”部分，以发现更多关键词机会。.
如果您有呼叫中心、在线聊天或聊天机器人功能，请挖掘这些对话中的数据，找出最常被问到的问题。.
由于本地搜索查询在语音搜索中占据很大份额，您可以预期会有很多查询以“附近”结尾。例如：“附近最好的寿司店是哪家？”或“附近最好的健身房是哪家？”。如何针对这些查询进行优化呢？本地商家应该在 Yelp 等目录、Tripadvisor 等点评网站以及 Kayak 等服务平台上更新其数据。对于发布商而言，结构化数据是关键。.
创建 Google Actions 或 Alexa Skills，让用户能够与您的内容进行互动。
所有主流的数字语音助手都允许创建语音应用程序，使用户能够通过这些助手与您的内容进行互动。.
谷歌更进一步， 自动为您的内容创建操作 基于您网站的结构化数据。届时，您的网站所有者（如 Google Search Console 数据中所述）将收到一封电子邮件。然后，您可以认领或停用您的操作。.
例如，谷歌会根据播客的 RSS 源创建一个操作，使用户能够通过 Google 助理在设备上查找和播放播客节目。操作指南、常见问题解答和食谱也使用结构化数据标记来自动生成操作。.
对于新闻出版商而言，您必须已经加入 Google 新闻，并在文章中使用 AMP 和结构化数据，才有资格自动生成操作。.
出版商已经开始与谷歌建立合作关系，开发专门的“操作”。《Vogue》在2017年推出了一项功能，用户可以使用该功能…… 在 Google Home 中与该出版物互动 了解更多信息，这些信息均由作者本人讲述。.
其他出版商，例如 彭博社 或者 《华盛顿邮报》, 我们开发了 Alexa 技能，使用户能够收听当天最重要的每日新闻简报。.
《每日邮报》更进一步， 他们把每日全部内容都放在 Alexa 上。其他出版商自行录制音频，而《每日邮报》则使用 Alexa 的自动文本转语音功能。另一个不同之处在于，《每日邮报》仅向其现有订阅用户提供此功能。.
数字语音助手市场由四大厂商主导：
- Google 助理。这款数字助理作为 Google 应用的一部分，预装在所有 Android 手机中。当然，它会使用 Google 搜索来回答您的问题。其他 Google 产品，例如 YouTube 和 Google 地图，也与该助理紧密集成。企业可以通过开发“操作”来扩展助理的功能。这些“操作”可以用于与硬件交互（例如，“嘿 Google，关掉客厅的灯”），也可以用于与任何其他在线服务交互（例如，“嘿 Google，给我显示我最喜欢的网站今天的头条新闻”）。
- 亚马逊 Alexa。亚马逊的数字助手最广为人知的应用是亚马逊的智能音箱 Echo。但实际上，它已应用于超过 20,000 种设备，不仅包括智能音箱和可穿戴设备，还包括电视甚至汽车。Alexa 还允许用户通过 Alexa Skills 创建语音应用。亚马逊甚至允许对 Skills 进行高级订阅，因此发布商可以通过提供更多个性化选项或更详细的内容来实现盈利。Alexa 使用 Bing 作为搜索引擎。
- 苹果 Siri。这款最初于 2011 年作为 iPhone iOS 应用推出的语音助手，如今已发展成为功能齐全的数字语音助手，并嵌入到所有苹果产品中，包括智能电视、扬声器和可穿戴设备。苹果提供 SiriKit，允许企业扩展其应用，并通过 Siri 实现语音交互。Siri 默认使用 Google 搜索引擎，但用户也可以将其配置为使用其他搜索引擎，例如 DuckDuckGo 或 Bing。
- 微软Cortana。微软的数字助理在Windows系统中原生可用，在Android和iOS设备上则以独立应用的形式提供。与其他数字助理相比，Cortana的普及率似乎有所下降，而微软的策略似乎是将Cortana与其他数字助理整合，而不是与它们竞争。微软也允许第三方为Cortana开发技能，但目前仅限于美国市场。鉴于微软的策略转变，Cortana技能是否会更广泛地开放尚不明朗。Cortana使用Bing作为搜索引擎。
语音搜索不仅适用于移动设备，也适用于我们的日常生活。
语音搜索的早期发展得益于移动电话的日益普及。Google Assistant 的前身 Google Now 于 2012 年推出，而 Siri 则更早，于 2011 年问世。这种情况随着 2014 年 Alexa 的推出而改变。数字助理如今被集成到一款旨在伴随用户一生的硬件设备中。. 如今，数字助理已嵌入到各种各样的设备中，从手机、手表、电视到汽车，无所不包。人们现在可以在更广泛的场景下与它们互动。但我们与助理的互动方式，当然与搜索引擎传统的文本界面截然不同。.语音搜索与文本搜索有何不同？
- 更复杂、更长的查询。语音识别技术在过去几年中取得了长足发展，现在能够处理比几年前更复杂的查询。这促使用户使用更自然的语言进行查询和发出指令。
- 还有更多问题。根据seoClarity 的研究，超过 15% 的语音搜索以“如何”、“什么”、“哪里”、“何时”、“为什么”和“谁”开头。这是因为语音搜索的界面与基于文本的搜索引擎有所不同。
- 简短明了的答案。即使用户可能使用较长的查询语句来表达他们希望助手执行的操作或查找的信息，人们仍然期望得到简短清晰的回复。
- 没有视觉信息层级。我们习惯于利用和识别视觉线索来组织内容，并突出我们想要传达给用户的最重要的信息。对于纯语音界面，着陆页的内容需要重新设计，以便在没有浏览器提供的视觉线索的情况下，确定需要突出哪些内容以及如何实现。
- 赢家通吃。使用搜索引擎时，你可以快速浏览搜索结果，即使你很少会翻到搜索结果页面的第二页，你也很有可能会点击前三个结果下方的链接。但在语音界面中，用户不会看到一个结果页面供他们选择。数字助理只会返回一个结果。
- 本地搜索。考虑到移动搜索中有 30% 到 40% 是本地查询，我们也可以预期语音搜索中也会有很高比例的查询是寻求本地结果。
语音搜索关键词研究
语音关键词研究与文本关键词研究的主要区别在于，语音关键词研究需要使用更多自然语言。我们说话的方式与打字的方式截然不同。我们说话时会使用自然的短语，而不是一串简短的关键词。. 为了发现应该定位哪些关键词，我们需要使用语义关键词研究工具。. 回答公众提问 在这些情况下，这是最常用的工具。输入你的种子关键词，你就会得到一个包含该关键词的问题列表。数据首先以图表的形式呈现，虽然美观，但实用性不高。好在，你可以将数据下载为方便使用的 CSV 文件。.
Twinword的 关键词研究工具 它还提供了一些实用的筛选器，可以帮助你挖掘关键词灵感。你可以按搜索意图和关键词模式筛选结果，这样就能只看到包含你提供的种子关键词的搜索问题。.
您还可以留意谷歌搜索中的“其他人也问了”部分，以发现更多关键词机会。.
如果您有呼叫中心、在线聊天或聊天机器人功能，请挖掘这些对话中的数据，找出最常被问到的问题。.
“附近”查询
由于本地搜索查询在语音搜索中占据很大份额，您可以预期会有很多查询以“附近”结尾。例如：“附近最好的寿司店是哪家？”或“附近最好的健身房是哪家？”。如何针对这些查询进行优化呢？本地商家应该在 Yelp 等目录、Tripadvisor 等点评网站以及 Kayak 等服务平台上更新其数据。对于发布商而言，结构化数据是关键。.
如何优化内容以适应语音搜索
优化您的网站以适应移动设备
为了确保网站在移动搜索中表现良好，您应该进行的大部分优化措施，对提升语音搜索排名也同样有益。其中最重要的因素之一是网站速度。无论用户是通过语音还是移动设备访问网站，他们都希望快速获得结果。.使用 AMP 和结构化数据
结构化数据是帮助谷歌更好地理解和分析您的内容的关键，从而更好地为您的受众提供他们想要的答案。您可以帮助谷歌识别人物、组织、事件、食谱、产品和地点。. AMP 代表加速移动页面 (Accelerated Mobile Pages)。它是谷歌推出的一个开源项目，通过限制网页功能来显著提升加载速度。AMP 通常与结构化数据结合使用，因为结构化数据能够让 AMP 页面在搜索结果页面的富媒体搜索结果中显示。. 此外，对于发布商而言，通过 AMP 格式展示结构化数据是其中一种方法。 构建 Google Assistant 操作的要求. 有一种名为“speakable”的结构化数据模式。目前处于测试阶段的这项功能，可以识别文章中适合文本转语音播放的部分。带有此架构标签的内容会被 Google 助理识别为可通过支持 Google 助理的设备朗读的内容。内容会注明来源，并将 URL 发送到用户的移动设备。. 这种结构化数据模式仅供美国英语用户通过 Google 新闻中的发布商使用。.简洁明了地回答用户问题
根据 Backlinko 的研究典型的语音搜索结果只有29个字，但语音搜索结果页面的字数却高达2312个字。这并不矛盾。前者指的是数字助理回答特定问题或查询。后者指的是答案的来源。目前尚不清楚谷歌是否将长篇内容视为质量的标志，还是仅仅因为内容越多，页面被用作查询答案的可能性就越大。. 无论如何，这两个统计数据结合起来告诉我们，我们需要思考内容的结构，以便用简短的段落阐述主要观点和关键要点，以便语音助手能够理解。.撰写易于阅读和理解的内容
如果您希望内容用于语音交互，它必须易于阅读，最重要的是，必须易于读者理解。请记住，用户无法使用视觉提示或元素（例如标题或图表）来更好地理解您的内容。. 请记住，大多数查询都会使用自然语言，就像在进行对话一样。在撰写内容时，请牢记这一点，并在回答具体问题时使用对话式的语言。.争取高排名和精选摘要
这只是一个相关性而非因果关系的例子。但Backlinko在其对谷歌助手语音搜索结果的研究中分析发现，超过75%的语音搜索结果来自搜索结果页面的前三名，其中40%来自精选摘要。. 这进一步证明，谷歌助手和其他数字语音助手会优先提供权威性较高的结果，以确保用户在第一次回答时就能得到满意的结果。. 由于精选摘要本身就是对特定问题的简短回答，因此让助手使用它们是合理的。. 这意味着，你针对谷歌搜索所做的优化努力，也会对你的内容被数字语音助手使用的方式产生可衡量的影响。.分析并回答用户意图
明确你提供内容的用户意图。语音搜索可以满足三种主要用户意图。第一种是获取信息：这是什么？我该怎么做？第二种是导航：这在哪里？第三种也是最后一种意图是执行操作：预订餐厅座位、购买鞋子、获取本周末所有音乐会列表。. 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，这正是用户通过语音搜索查询想要寻找的内容。.建立信任和权威
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，因此它们倾向于优先选择来自高权威网站的结果，即使这些结果可能并非该查询的首选结果。.本地搜索引擎优化对语音搜索至关重要
大量的语音搜索查询都指向本地搜索结果。优化本地SEO查询的关键不在于大量制作包含本地关键词的内容，而在于维护和更新特定服务和目录中的信息。例如，本地企业应该认领他们在……上的商家信息。 Google 我的商家, 必应商家信息 和 Apple Maps Connect这样一来，你就能更好地控制 Google Assistant、Alexa、Cortana 和 Siri 获取的信息，这些语音助手也会使用 Yelp 的数据和评论。. 出版商（以及本地企业）可以像 Yelp 和 Ticketmaster 那样，利用结构化数据来突出其内容中的本地元素，就像它们在评论和活动中所做的那样。.
创建 Google Actions 或 Alexa Skills，让用户能够与您的内容进行互动。
所有主流的数字语音助手都允许创建语音应用程序，使用户能够通过这些助手与您的内容进行互动。.
谷歌更进一步， 自动为您的内容创建操作 基于您网站的结构化数据。届时，您的网站所有者（如 Google Search Console 数据中所述）将收到一封电子邮件。然后，您可以认领或停用您的操作。.
例如，谷歌会根据播客的 RSS 源创建一个操作，使用户能够通过 Google 助理在设备上查找和播放播客节目。操作指南、常见问题解答和食谱也使用结构化数据标记来自动生成操作。.
对于新闻出版商而言，您必须已经加入 Google 新闻，并在文章中使用 AMP 和结构化数据，才有资格自动生成操作。.
出版商已经开始与谷歌建立合作关系，开发专门的“操作”。《Vogue》在2017年推出了一项功能，用户可以使用该功能…… 在 Google Home 中与该出版物互动 了解更多信息，这些信息均由作者本人讲述。.
其他出版商，例如 彭博社 或者 《华盛顿邮报》, 我们开发了 Alexa 技能，使用户能够收听当天最重要的每日新闻简报。.
《每日邮报》更进一步， 他们把每日全部内容都放在 Alexa 上。其他出版商自行录制音频，而《每日邮报》则使用 Alexa 的自动文本转语音功能。另一个不同之处在于，《每日邮报》仅向其现有订阅用户提供此功能。.
你能分析一下语音搜索的影响吗？
简而言之，答案是否定的。至少目前还没有。尽管谷歌一直在说…… 至少从2016年起 他们希望将语音搜索分析功能添加到 Google Search Console 中，但事实上，截至目前，还没有办法分析语音搜索查询和结果。. 谷歌和其他分析服务提供商在提供此功能方面面临一些挑战：- 首先，自然语言查询往往比基于关键词的查询更长。而且，人们会用不同的词语或句式来表达本质上相同的查询。这意味着同一个查询会有许多低频变体，这使得分析和提取有意义的信息变得困难。.
- 第二个挑战在于，语音搜索查询通常是串联起来的，就像对话一样。例如，你可以问语音助手：“斯蒂芬·库里是谁？”，助手会返回这位NBA球星的成就简介。你可以问它“他有多高？”，助手就会知道你指的是斯蒂芬·库里。更复杂的是，这两个查询可能分别由助手使用两个不同的内容来源来回答。.
- 提供一种将相似查询聚类在一起的方法，同时让分析人员可以自由探索这些变体，以便更好地了解用户的语言。.
- 显示对话树，以了解用户如何浏览信息，哪些查询会让他们留在我们的内容中，哪些查询会导致查询答案来自其他网站。.
