Aprovechamiento de la búsqueda por voz para empresas locales [Study]


Cada año, la búsqueda por voz se convierte cada vez más en una fuerza más dominante a tener en cuenta. 20% de la población mundial en línea ya está usando la búsqueda por voz y 58% de usuarios de voz úselo para realizar una búsqueda de empresas locales.

El año pasado emprendimos estudiar que se centró en descubrir los factores que influyen en las clasificaciones de búsqueda por voz en 2019. Este año, dado que los resultados de búsqueda varían según las consultas específicas de la ubicación, decidimos verificar cómo las preguntas sobre las empresas y servicios locales alteran los resultados de la búsqueda por voz.

El estudio de 2020 proporciona información única sobre los algoritmos de búsqueda que se encuentran detrás de varios asistentes de voz para ayudar a las empresas a aprovechar el poder de la búsqueda por voz.

Acerca del estudio de búsqueda por voz para empresas locales de 2020

A medida que la búsqueda por voz se expande, el mercado sigue presentando más y más asistentes virtuales. Si el estudio del año anterior se centró exclusivamente en los dispositivos de Google, este año agregamos Siri y Alexa para cubrir casi el 100% del mercado de asistentes de voz:

Cuota de mercado de asistentes de voz

Para ejecutar el estudio, empleamos los siguientes dispositivos:

Asistentes de voz utilizados para el estudio SEMrush Voice Search 2020

El objetivo principal del estudio fue comprender cómo se comparan los diferentes asistentes de voz entre sí cuando se trata de devolver resultados locales y descubrir los algoritmos detrás de ellos:

  • Comparando todos los asistentes de voz con respecto a parámetros básicos como la longitud de la respuesta y el número de preguntas que pueden / no pueden responder.

  • Analizando los factores que afectan la forma en que los asistentes de voz eligen qué resultados locales devolver.

Conclusiones clave del estudio

Hay algunas ideas clave que nos gustaría que las empresas locales extraigan de nuestros hallazgos para integrarlos en sus estrategias generales de SEO y marketing:

  • Google Assistant, Siri y Alexa ocupan una participación de mercado comparable, por lo que las empresas deben intentar adaptarse a los tres asistentes cuyos algoritmos son drásticamente diferentes.

  • La longitud promedio de respuesta para todos los asistentes analizados es de 23 palabras, y los dispositivos del Asistente de Google devuelven las respuestas más largas, con 41 palabras.

  • Alexa no puede devolver resultados para cada cuarta pregunta, lo que implica que se trata principalmente de un dispositivo doméstico que comprende los comandos de voz, pero no está diseñado para realizar consultas de búsqueda.

  • Con los dispositivos administrados por Google, las empresas pueden aplicar la lógica de SEO local "normal" puliendo su presencia en Local Pack y ajustando su contenido para que coincida con el lenguaje más natural de las consultas de búsqueda por voz.

  • Para estar presente entre las respuestas de Siri de Apple, las empresas deben apuntar a calificaciones más altas de Yelp y reseñas de clientes más positivas. Tener una calificación de 4.5 / 5 en Yelp con el mayor número de reseñas convertirá cualquier negocio en el lugar local más popular a los ojos de Siri.

Comparación de varios asistentes de voz

Ahora, profundizando en los hallazgos, revelaremos las especificidades de los diferentes asistentes de voz y descubriremos cómo eligen devolver ciertos resultados sobre otros.

1. ¿Cuál es la duración media de las respuestas?

La longitud de respuesta promedio que devuelve un asistente de voz para una consulta de intención local es 23 palabras:

Duración promedio de respuesta de los asistentes de voz

Con los dispositivos de Google, la presencia de una pantalla explica la diferencia en el recuento de palabras: la longitud promedio de respuesta de Google Home / Mini es 3,7 veces la de Home Hub.

2. ¿Los asistentes de Google dan las mismas respuestas?

Los asistentes de Google no devuelven los mismos resultados a pesar de tener algoritmos similares. La coincidencia de respuestas promedio entre los asistentes de Google es de apenas 22% en todos los dispositivos.

  • A pesar de la diferencia en la naturaleza de los dispositivos, Google Home Hub y el teléfono Android tienen el porcentaje más alto de resultados coincidentes con un 66%.

  • Solo el 0.33% de las respuestas coinciden entre Google Home Mini y el teléfono Android, a pesar de la alta coincidencia entre el teléfono y Google Home Hub.

3. La similitud de respuestas entre los asistentes de Google

Como los dispositivos del Asistente de Google se ejecutan con algoritmos similares, es decir, la búsqueda de Google, esencialmente devuelven las mismas respuestas, con una redacción diferente.

La razón principal por la que vemos diferencias tiene que ver con la presencia / ausencia de pantalla. Un dispositivo sin pantalla generalmente arroja una respuesta más detallada, mientras que aquellos con pantalla a menudo responden con "Esto es lo que he encontrado …" o algo similar, y muestran la información en la pantalla.

4. ¿Cuántas consultas no pudieron responder los asistentes?

Nuestra investigación confirma que los asistentes de voz están mejorando en la comprensión de los usuarios.

El porcentaje medio de preguntas que no se pueden responder en todos los dispositivos es solo del 6,3%. Esta es una tendencia positiva, ya que Estudio de Forrester sugirió que, hace poco más de un año, esta cifra llegaba al 35%.

De los seis dispositivos que analizamos, cinco de ellos tuvieron problemas para responder solo cinco o menos preguntas de cada cien, mientras que Alexa tuvo problemas para responder casi una de cada cuatro.

Porcentaje de preguntas que los asistentes de voz no pueden responder

Con el 23% de las preguntas sin respuesta, Alexa no se compara con los dispositivos de Google y Apple, siendo principalmente un altavoz inteligente para hogares.

Cuando se trata de búsquedas, su función fue diseñada para ayudar a las personas a comprar, no para realizar búsquedas en la web. Es un gran asistente, pero cuando le hace una pregunta general, es esencialmente como preguntarle a Amazon quién fue el primer rey de Prusia, cómo son las condiciones del tráfico o recomendar un restaurante de primera categoría. Alexa no fue diseñada con eso en mente.

– Dan Saunders, especialista en marketing de Amazon y director de marketing de rendimiento en Ingenuity Digital

5. ¿Los dispositivos Voice Assistant recomiendan los mismos negocios?

Al analizar las respuestas dadas por diferentes dispositivos y compararlas con el SERP, hemos confirmado que cuando se trata de consultas de intención local:

  • Los dispositivos de Google devuelven resultados basados ​​en las funciones de SERP de Local Pack.

  • Siri usa Yelp cuando devuelve resultados que indican un lugar.

  • A diferencia del resto, Alexa toma información del motor de búsqueda Bing y emplea datos de Yelp y Yext para dar una respuesta.

Fuentes de información para las respuestas de los asistentes de voz

Dado que varios asistentes de voz se basan en diferentes fuentes de información al elegir las respuestas, en su mayoría devuelven resultados diferentes para las mismas preguntas.

Participación de las respuestas de los asistentes de voz que mencionan los mismos lugares y empresas en todos los dispositivos

¿La búsqueda por voz de Google es totalmente personalizada?

Con el énfasis de Google en la personalización, decidimos analizar cómo se aplica esta tendencia a la búsqueda por voz.

Al comparar los resultados del teléfono Android (con una cuenta adjunta) y del SERP de Google estándar (sin iniciar sesión en ninguna cuenta), vimos que los resultados parecen ser aproximadamente los mismos.

Estableciendo la ubicación en el Empire State Building, realizamos algunas búsquedas y obtuvimos la siguiente evidencia:

Comparaciones de resultados de búsqueda para consultas de búsqueda por voz desde teléfonos Android y Google SERP regular

Con resultados aparentemente no sesgados a la cuenta adjunta, detectamos que pueden ocurrir algunas diferencias dependiendo del número de lugares "similares" disponibles y el tiempo actual.

Comprensión de los algoritmos de búsqueda por voz local

Si se sabe de dónde obtienen sus respuestas los asistentes de voz, es más fácil descifrar qué algoritmos hay detrás de cada respuesta.

Decodificación del algoritmo del Asistente de Google

El algoritmo del Asistente de Google es bastante sencillo: al ser un sistema administrado por Google, el asistente opera de acuerdo con la lógica de búsqueda local "tradicional".

En la mayoría de los casos, una búsqueda activada por voz de un lugar local para comprar, comer u obtener algún servicio, arroja resultados de una lista de paquete local. El consejo clave para los SEO que buscan optimizar la visibilidad y la participación de mercado en el Asistente de Google es optimizar las clasificaciones dentro del Paquete local.

Optimización para el Asistente de Google a través de Local Pack

Nuestro estudio de búsqueda por voz de 2019 se centró en gran medida en los factores de clasificación de los asistentes de Google.

Hallazgos clave del estudio SEMrush Voice Search 2019

Si bien los principales factores que influyen en las respuestas del Asistente de Google siguen siendo la velocidad de la página, clasificarse en los tres primeros resultados y ocupar una posición de fragmento destacado, hay otras cosas propias de la búsqueda local.

Para optimizar la búsqueda por voz local del Asistente de Google:

  • Mejore la página de Google My Business de su empresa: edite la información de la empresa y asegúrese de que sea coherente en todas las fichas de empresa de la Web. Aprenda cómo mejorar su perfil de GMB en esta publicación.

  • Hacer uso de datos estructurados: Gary Illyes compartió durante la reciente sesión de SEMrush Episodio de podcast de Marketing Scoop que los asistentes de voz de Google ya están usando marcas de esquema existentes.

  • Crea contenido que sea simple y fácil de entender: desde la orientación de palabras clave de cola larga hasta la creación de páginas de preguntas frecuentes, adapte el contenido de su sitio para que coincida con el tono conversacional de la búsqueda por voz. Esta publicación lo guiará a través de esto proceso de optimización de contenido.

Si estaba prestando atención a escribir para sus usuarios en lugar de para las máquinas, creo firmemente que ya está optimizado para la búsqueda por voz.

– Gary Illyes, analista de tendencias para webmasters de Google

Desenredar el algoritmo de Siri

Si los asistentes dirigidos por Google toman información del Local Pack, Siri de Apple opera de manera diferente.

Siri, administrado por Apple, cuenta con la tecnología de Apple Maps, que toma información comercial de Yelp. Siri lee en voz alta las respuestas mostrándolas en la pantalla del dispositivo:

Siri de Apple responde a la consulta de búsqueda local

Descubrimos que hay cuatro factores principales (enumerados en orden de importancia) que influyen en la respuesta del asistente de voz:

  1. Distancia

  2. Número de revisiones (Gañido)

  3. Calificación de estrellas

  4. Coeficiente de precios (generalmente se muestra como un conjunto de signos de dólar)

Factores de clasificación de búsqueda local para Siri

Observaciones de factores de clasificación de Siri

Tomando un caso específico, cuando Siri devuelve resultados para un "Restaurante cerca de mí" búsqueda, el proceso parece ser el siguiente:

  • Siri busca el restaurante local que aparece en Aprovechamiento de la búsqueda por voz para empresas locales.

  • El asistente muestra el más cercano, sugiriendo que distancia es el factor clave al realizar consultas "cerca de mí".

  • Recopila información comercial de Yelp, TripAdvisor u opentable.com (si corresponde) junto con la calificación promedio de estrellas y el número de reseñas. Si hay varias fuentes de datos, Siri prioriza Yelp.

En el caso de "Mejor restaurante" buscar:

  • Siri muestra restaurantes con la calificación de estrellas promedio más alta, y la distancia no influye en los resultados obtenidos.

  • Siri presta menos atención a la cantidad de reseñas de un lugar, priorizar la calificación por estrellas. Un lugar impopular con solo una reseña de 5 estrellas puede ganar un lugar más de moda con una calificación de 4.5 estrellas.

Para una búsqueda del "mejor restaurante cerca de mí", Siri devolverá los mismos resultados que en el caso anterior, lo que sugiere que la palabra clave "mejor" es más valiosa que la palabra clave "cerca de mí":

Siri de Apple responde a la consulta de búsqueda local

Si la búsqueda tiene algo que ver con consultas relacionadas con Apple (p. Ej. "Dónde comprar Airpods"), Siri solo sugiere una visita a apple.com.

Siri de Apple responde a la consulta de búsqueda local

Optimización para Siri

Casi no hay nada que hacer con el factor distancia. La clave para optimizar para Siri es implementar una estrategia para recopilar excelentes críticas en números más altos que otros competidores locales.

Para ocupar un lugar más alto en Yelp y la primera posición en la respuesta de Siri, las empresas deben:

  • Trabaja constantemente para generar nuevas reseñas de estrellas en Yelp. Esta guía de reputación online incluye consejos sobre cómo fomentar las opiniones positivas de los clientes.

  • Optimice la lista de Yelp por:

    • Completar tanta información como sea posible en su perfil de Yelp;
    • Elección de la categoría más relevante para la lista. Usar la categoría incorrecta puede dañar notablemente las clasificaciones de Yelp, que afecta la visibilidad de Siri;
    • Agregar fotos como Yelp supuestamente da preferencia a los listados que incluyen más imágenes;
    • Optimización del contenido de la lista en línea con las palabras clave objetivo;
    • Mantener el listado actualizado, actualizar la información comercial y responder a las opiniones de los clientes.

Resumen

Hallazgos clave del estudio SEMrush Voice Search 2020: Aprovechamiento de la búsqueda por voz para empresas locales

Metodología del estudio de búsqueda por voz 2020

Empleando 6 dispositivos que se ejecutan en asistentes activados por voz de Google, Siri y Alexa, hicimos 5,000 preguntas para:

Dispositivos utilizados para el estudio SEMrush Voice Search 2020

  • Página principal de Google

  • Google Home Mini

  • Google Home Hub

  • iPad Mini 1 (Siri)

  • Amazon Echo (Alexa)

  • Teléfono Android

Las preguntas exactas se definieron con la ayuda de la herramienta Keyword Magic de SEMrush que clasificó las preguntas por volumen de búsqueda para ayudarnos a centrarnos en las consultas más populares y las combinaciones más frecuentes.

Las preguntas se dividieron en varios tipos básicos y combinaciones.

Preguntas base:

  1. A donde (por ejemplo, "dónde comprar pizza")

  2. cerca de mí (por ejemplo, "pizza cerca de mí")

  3. Mejor – (por ejemplo, "la mejor pizza")

  4. entrega – (por ejemplo, "entrega de pizza")

Preguntas de combinación:

5. Mejor cerca de mí (por ejemplo, "la mejor pizza cerca de mí")

6. Otras combinaciones (p. Ej., "La mejor entrega de pizza cerca de mí")

Todos los dispositivos utilizados en este estudio se configuraron en la misma ubicación para obtener una respuesta concluyente.

Para descubrir el algoritmo del Asistente de Google:

Registramos las respuestas para cada consulta desde cada dispositivo. Utilizando la Herramienta mágica de palabras clave que mantiene el SERP de Google, los comparamos con los resultados de búsqueda que los usuarios reciben de una búsqueda de escritorio normal.

Para desenredar el algoritmo de Siri:

  • Recopilamos los resultados de respuesta a una serie de consultas de búsqueda de Siri, recuperando automáticamente los datos de texto de las capturas de pantalla que tomamos.

  • Recopilamos el enlace en la página de Yelp de cada resultado (cuando fue posible), así como los datos de Yelp para cada lugar en la captura de pantalla (si se indicaron el nombre y la dirección).

  • Después de esto, recopilamos la lista de lugares en la ubicación.

  • Para cada institución, podríamos recopilar el nombre, la calificación, el precio, las etiquetas de los alimentos (para restaurantes) y las reseñas.

Para construir el modelo de clasificación, tomamos las primeras 3 posiciones para cada consulta para permitir una comparación.

Notas especiales

Los parlantes inteligentes se utilizan para más que la búsqueda por voz, y muchos usan estos dispositivos para controlar la tecnología inteligente en la casa, reproducir una canción o configurar un temporizador.

Apple Homepod y Amazon Echo (Alexa) son en gran parte dispositivos domésticos. Con una base de datos prediseñada de respuestas a consultas populares como "¿quién es Elon Musk?", Están destinadas principalmente a comandos de voz y preguntas sobre temas generales, en lugar de consultas de búsqueda locales específicas.

Para obtener datos más precisos para un análisis más detallado, solo dejamos que Amazon Echo, sin tener en cuenta Apple Homepod, sea parte de nuestro estudio.

Ultimas palabras

La optimización para la búsqueda por voz no es una cuestión de elección, ya que más usuarios recurren a asistentes para búsquedas locales. Con las ventas de búsqueda por voz proyectadas para alcanzar $ 40 mil millones, las empresas que invierten en la optimización de la búsqueda por voz pueden esperar ver resultados tangibles.

Historia de éxito de Lionbridge es solo una prueba. Después de que la compañía comenzó a optimizar para la búsqueda por voz, vio que el 25% de las palabras clave rastreadas alcanzaron las 3 primeras posiciones de SERP y un crecimiento de 46 veces en el número de fragmentos destacados obtenidos. Como resultado, obtuvieron un aumento interanual del tráfico del 127%.

La búsqueda por voz también ofrece oportunidades para las empresas locales que luchan por llegar a las 3 primeras posiciones de SERP y obtener un fragmento destacado. La proximidad y la variedad de asistentes que utilizan diferentes algoritmos de búsqueda, no solo la lógica de clasificación de Google, pueden jugar a su favor y ayudarlos a obtener un lugar en la respuesta de Siri o Alexa.

. (tagsToTranslate) Búsqueda por vozSeo localAsistentes de vozAsistente de GoogleApple's SiriAmazon Alexa