每一年，语音搜索都日益成为一股不容忽视的主导力量。全球20%的网民已经在使用语音搜索，58%的语音用户使用语音搜索来进行本地商业搜索。
去年，我们进行了一项研究，重点是揭示影响2019年语音搜索排名的因素。今年，由于搜索结果会因特定地点的查询而有所不同，我们决定检查有关当地企业和服务的问题如何改变语音搜索结果。
2020年的研究对各种语音助手背后的搜索算法提供了独特的见解，以帮助企业利用语音搜索营销的力量。
关于2020年本地企业语音搜索研究
随着语音搜索的扩大，市场上出现了越来越多的虚拟助手。如果说前一年的研究只关注谷歌设备，那么今年我们将Siri和Alexa加入其中，几乎覆盖了100%的语音助手市场。
为了进行这项研究，我们使用了以下设备：
这项研究的主要目标是了解不同的语音助手在返回本地结果时是如何相互比较的，并揭示它们背后的算法：
通过比较所有语音助手的基本参数，如答案长度和他们能够/无法回答的问题数量。
通过分析影响语音助手选择返回哪些本地结果的因素。
研究的关键结论
我们希望本地企业从我们的发现中吸取一些关键的见解，并将其整合到他们的整体SEO和营销策略中：
谷歌助手、Siri和Alexa占据了相当的市场份额，因此企业应该致力于适应这三种算法截然不同的助手。
所有被分析的助手的平均答案长度为23个单词，谷歌助手设备返回的最长答案为41个单词。
Alexa不能每回答第四个问题就返回结果，这意味着它主要是一个基于家庭的设备，可以理解语音命令，但不是用来运行搜索查询的。
有了谷歌运行的设备，企业可以应用“常规”的本地搜索引擎优化逻辑，通过优化他们的本地包存在和调整他们的内容来匹配更自然的语音搜索查询语言。
要想出现在苹果Siri的回复中，企业必须瞄准更高的Yelp评分和更积极的客户评论。拥有4.5/5的Yelp评分和最多的评论将使任何企业成为Siri眼中最受欢迎的本地景点。
各种语音助手的比较
现在，深入研究这些发现，我们将揭示不同语音助手的特殊性，并揭示它们如何选择返回某些结果而不是其他结果。
1. 平均答案长度是多少？
对于本地意图查询，语音助手返回的平均答案长度为23个单词：
对于谷歌设备，屏幕的存在解释了字数的差异——谷歌Home/Mini的平均回答长度是Home Hub的3.7倍。
2. 不同的谷歌助理给出相同的答案吗？
谷歌助手虽然有相似的算法，但不会返回相同的结果。b谷歌助手在所有设备上的平均答案匹配率仅为22%。
尽管设备性质不同，但bb0 Home Hub和Android手机的匹配率最高，达到66%。
尽管手机与谷歌Home Hub的匹配度很高，但谷歌Home Mini与Android手机的匹配度只有0.33%。
3. b谷歌助手之间答案的相似性
由于谷歌Assistant设备运行类似的算法，即谷歌搜索，它们基本上返回相同的答案，使用不同的措辞。
我们看到任何差异的主要原因与屏幕出现/不出现有关。无屏幕设备通常会返回更详细的答案，而有屏幕的设备通常会回答“这是我找到的……”或类似的回答，并在屏幕上显示信息。
4. 有多少问题语音助手无法回答
我们的研究证实，语音助手在理解用户方面做得越来越好。
在所有设备上，无法回答的问题的平均比例仅为6.3%。这是一个积极的趋势，Forrester的研究表明，就在一年前，这一数字高达35%。
在我们分析的6个设备中，有5个设备在每100个问题中只能回答5个或更少的问题，而Alexa几乎回答了1 / 4的问题。
有23%的问题没有回答，Alexa无法与b谷歌和苹果的设备相比，它仍然是一个主要的家庭智能扬声器。
说到搜索，它的功能是为了帮助人们购物，而不是进行网络搜索。它是一个很棒的助手，但当你问它一个一般性的问题时，它本质上就像问亚马逊谁是普鲁士的第一任国王，交通状况如何，或者推荐一家顶级餐厅。Alexa在设计时并没有考虑到这一点。
——Dan Saunders，亚马逊营销专家和Ingenuity Digital的绩效营销经理
5. 语音助理设备是否推荐相同的业务？
分析不同设备给出的答案，并将其与SERP交叉匹配，我们已经确认，当涉及到本地意图查询时：
谷歌设备返回基于本地包SERP特性的结果。
Siri在返回指示地点的结果时使用Yelp。
与其他应用不同的是，Alexa从必应搜索引擎获取信息，并使用Yelp和Yext的数据来给出回应。
考虑到不同的语音助手在选择答案时依赖于不同的信息来源，它们通常会为相同的问题返回不同的结果。
b谷歌的语音搜索是完全个性化的吗？
随着b谷歌对个性化的强调，我们决定看看这一趋势如何应用于语音搜索。
比较Android Phone（附带帐户）和标准谷歌SERP（不登录任何帐户）的结果，我们看到结果似乎大致相同。
把地点定在帝国大厦，我们做了一些搜索得到了以下证据
由于结果似乎不偏向于附加的帐户，我们发现可能会出现一些差异，这取决于周围可用的“类似”地点的数量和当前时间。
了解本地语音搜索算法
了解了各种语音助手从哪里收集答案，就更容易破译每个回答背后的算法。
谷歌助手算法解码
谷歌助手的算法相当简单——作为一个谷歌运行的系统，助手按照“传统的”本地搜索逻辑运行。
在大多数情况下，语音激活搜索本地购物、吃饭或获得一些服务的地方，返回的结果来自local Pack列表。对于希望优化b谷歌助手的可见度和市场份额的seo来说，关键的建议是优化本地包中的排名——语音搜索优化服务可以帮助实现这一点。
优化谷歌助手通过本地包
我们2019年的语音搜索研究主要关注b谷歌助手的排名因素。
虽然影响谷歌Assistant响应的主要因素仍然是页面速度，排名前三的结果，以及占据特色摘要位置，但还有其他一些本地搜索特有的东西。
优化谷歌Assistant的本地语音搜索：
完善你的b谷歌企业简介：编辑企业信息，并确保它在网络上的每一个企业列表是一致的。在这篇文章中学习如何提高你的英镑。
利用结构化数据：Gary Illyes在Semrush最近的Marketing Scoop播客节目中分享了b谷歌的语音助手已经在使用现有的模式标记。
创建简单易懂的内容：从瞄准长尾关键词到创建FAQ页面，定制您的网站内容以匹配语音搜索的对话语气。这篇文章将引导你完成这个内容优化过程。
如果您关注的是为您的用户而不是机器编写代码，那么我坚信您已经对语音搜索进行了优化
——Gary Illyes， b谷歌网站管理员趋势分析师
破解Siri算法
如果说谷歌的助手从Local Pack中获取信息，那么苹果的Siri的操作方式就不同了。
苹果运行的Siri由苹果地图提供支持，苹果地图从Yelp获取商业信息。Siri会大声读出答案，显示在设备屏幕上：
我们发现有四个主要因素（按重要性排序）会影响语音助手的回答：
距离
评论数（Yelp）
星级
定价系数（通常以一组美元符号表示）
Siri排名因素观察
举个具体的例子，当Siri返回“我附近的餐馆”搜索结果时，过程似乎是这样的：
Siri会查找苹果地图上列出的当地餐馆。
助手会显示最近的一个，表明距离是询问“离我近”问题时的关键因素。
它从Yelp、TripAdvisor或opentable.com（如果适用的话）收集商业信息，以及平均星级和评论数量。如果有多个数据源，Siri会优先考虑Yelp。
以“最佳餐厅”为例：
Siri显示的是平均星级最高的餐厅，距离对返回结果没有影响。
Siri不太关注一个地方的评论数量，而是优先考虑星级。一个只有一个5星评价的不受欢迎的地方可以赢得一个有4.5星评价的更热门的地方。
对于“我附近最好的餐馆”的搜索，Siri将返回与前一种情况相同的结果，这表明关键字“最好”比关键字“我附近”更有价值。
如果搜索与苹果有关（例如“哪里可以买到Airpods”），Siri只会建议访问apple.com。
为Siri优化
距离因素几乎没有关系。优化Siri的关键是推出一项策略，收集比其他本地竞争对手更多的好评。
要想在Yelp上获得更高的位置，并在Siri的回应中占据领先地位，企业应该：
一直致力于在Yelp上产生新的高星级评论。这份在线声誉指南包括如何鼓励顾客给出积极评价的建议。
通过以下方式优化Yelp列表：
在Yelp上填写尽可能多的信息；
选择要列出的最相关的类别。使用错误的分类会明显影响Yelp的排名，从而影响Siri的可见度；
添加照片，据称Yelp会优先考虑包含更多图片的列表；
根据目标关键词优化列表内容；
保持列表更新，更新业务信息，回复客户评论。
总结
2020语音搜索研究的方法论
我们使用了6台运行b谷歌、Siri和Alexa语音助手的设备，问了5000个问题：
谷歌的家
谷歌家用迷你
谷歌家庭中心
iPad Mini 1 （Siri）
亚马逊Echo （Alexa）
安卓手机
确切的问题是在Semrush的关键字魔术工具的帮助下定义的，该工具根据搜索量对问题进行分类，以帮助我们关注最受欢迎的查询和最频繁的组合。
这些问题分为几种基本类型和组合。
基本问题:
Where to （例如“去哪里买披萨”）
near me（例如“pizza near me”）
Best -（例如“最佳披萨”）
delivery -（例如“pizza delivery”）
结合问题:
5. 离我最近的最佳实体>（例如“离我最近的最佳披萨”）
6. 其他组合-（例如“我附近最好的披萨外卖”）
本研究中使用的所有设备都被设置在相同的位置，以获得结论性的答案。
揭开谷歌助手的算法：
我们记录了来自每个设备的每个问题的答案。使用保持b谷歌的SERP的Keyword Magic工具，我们将它们与用户从常规桌面搜索中收到的搜索结果交叉匹配。
为了理清Siri的算法：
我们从Siri那里收集了一系列搜索查询的答案，并自动从我们拍摄的屏幕截图中检索文本数据。
我们收集了Yelp页面上每个结果的链接（如果可能的话）以及截图上每个地方的Yelp数据（如果说明了名称和地址）。
在此之后，我们收集了该地点的地点列表。
对于每个机构，我们可以收集名称、评级、价格、食品标签（对于餐馆）和评论。
为了构建排名模型，我们对每个查询取前3个位置，以便进行比较。
特别指出
智能音箱的用途不仅仅是语音搜索，许多人使用这些设备来控制家里的智能技术，播放歌曲或设置计时器。
苹果Homepod和亚马逊Echo （Alexa）基本上都是基于家庭的设备。有一个预先建立的数据库，里面有诸如“谁是埃隆·马斯克？”，它们主要用于语音命令和一般主题的问题，而不是特定的本地搜索查询。
为了获得更准确的数据进行进一步分析，我们只留下亚马逊Echo作为我们研究的一部分，而忽略了苹果Homepod。
最后的话
随着越来越多的用户转向语音助手进行本地搜索，优化语音搜索几乎不是一个选择的问题。随着语音搜索销售额预计将达到400亿美元，投资于语音搜索优化的企业有望看到切实的成果。
狮桥的成功故事只是一个证明。在公司开始优化语音搜索后，它看到25%的跟踪关键词达到了前3名的SERP位置，并且获得的特色片段数量增长了46倍。结果，他们的流量同比增长了127%。
语音搜索也为当地企业提供了机会，这些企业努力进入前3名的SERP位置并获得特色片段。邻近性和使用不同搜索算法的助手的范围——不仅仅是谷歌的排名逻辑——可以发挥他们的优势，帮助他们在Siri或Alexa的回应中占据一席之地。