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语音手册 - 为计算机的下一个时代制定营销计划(上)

前言

这篇文章有两个目的:它是现在准备语音现实的实用指南,但同样也是一个号召力,以确保我们的行业充分了解它将会有多大,具有破坏性和变革性 - 以及因此,我们需要做好准备。

我的观点是,语音不仅仅是一个附加组件,而是一种与机器交互的全新方式,可以为我们的生活增添价值。这是计算的下一个重要时代。

品牌和代理商都需要站在这场革命的最前沿。就我而言,首先是投资创建一个语音团队。

让我解释一下我们计划如何做到这一点,以及为什么它比许多人认为必要的更早采取行动....

跳转到部分:

为什么声音如此重要?
它什么时候出现?
谁是大玩家?
语音助理从哪里获取数据?
如何制定策略和策略以参与其中?
在“语音团队”中我需要什么技能?

介绍

“时代,他们是一个变化。”
- 鲍勃·迪伦

早在1964年,即被尊为民间和布鲁斯乐杰出歌手不可能刚才想到了什么,这将意味着在21 世纪。

当我们进入2018年时,我们正在接近一个我们以前从未见过的类似语音界面的拐点。如果要相信世界上最受尊敬的未来主义者,那它只是刚刚开始。

与谷歌总工程师雷·库兹威尔(Ray Kurzweil)谈话,比尔盖茨说,他是“预测未来的最佳人选”,他会告诉你我们正在进入一个巨大的技术变革时期。

对于那些跨搜索和许多其他数字营销领域工作的人来说,改变并不罕见。地震事件,例如熊猫和企鹅的最初推出,提醒了其内部的人们,对未来毫无准备是多么痛苦。

充其量,它会颠倒一切。在最坏的情况下,它会杀死那些陷入困境的机构或企业。

正是由于这个原因,我觉得有必要写一篇关于为什么我要在Zazzle Media建立一个语音团队的帖子,这是我在英国创办的代理商,因为BrightEdge的统计数据显示,62%的营销人员仍然没有计划无论如何为即将到来的声音时代做准备。

我也在这里争辩说,虽然传统搜索机构在21世纪初看到的增长已经结束,但对于那些能够将语音策略无缝集成到专注于客户或客户的产品的人来说,类似的扩展水平再次受到争夺。

冬天来了!

根据我们目前对技术进步的理解,我们很容易满足于现状。语音接口采用仍处于早期阶段。摩尔定律通过技术进步绘制(相对)线性线,让我们有时间采取我们的立场 - 但那个时代现在已经过去了。

根据Kurzweil关于技术发展的论文(加速回报法),

“我们不会经历100年的21进步ST世纪-这将是更喜欢2万年。”

换句话说,他解释说技术不会以线性方式发展。相反,它以指数方式发展。

“30步线性地让你到30岁。一,二,三,四,步骤30,你在30岁。随着指数增长,它是一,二,四,八。步骤30,你是十亿,”他金融时报最近接受采访时解释道。

换句话说,我们将看到新的技术登陆并获得比我们意识到的更快的牵引力,因为这张图证明:

在上面,Kurzweil说明了到2023年我们将如何能够产生像人类大脑一样强大的计算能力。到2037年,我们将能够以不到1美分的成本完成它。仅仅15年后,计算机将比整个人类更强大。强大的东西 - 并证明需要采取行动,因为语音和更广泛的AI范式占据了主导地位。

语音

那么,那现在意味着什么呢?虽然许多人认为声音还有很长的路要走,但有一种观点认为它已经存在了 - 而那些抓住机会的速度足以让它成倍增长。事实上,谷歌本身表示,超过20%的搜索已经以语音为主导,到2020年将达到50%。

让我们首先了解所需的流程,然后再转向专业知识,以实现这一目标。

我们需要知道什么?

我们将从一些假设开始。如果您正在阅读这篇文章,您已经对语音技术的基础知识有了很好的理解。参赛者每天都参加比赛,但现在关键球员是:

  1. 微软Cortana - 适用于Windows,iOS和Android。
  2. 亚马逊Alexa -生活在亚马逊音频设备(Echo,Echo Dot,Tap)和Fire TV上的声控助手。
  3. Google智能助理 - Google的语音助手为Google Home提供支持,同时兼顾其移动和语音搜索功能。
  4. Apple Siri - 适用于所有Apple产品的Native语音助手。

而且(主要助手)即将推出:

  1. 三星Bixby -三星产品的原生语音助手。
  2. (尚未命名)Facebook助手- 他们已经拥有M for Messenger,而Mark Zuckerberg则在他的家中亲自测试 “Jarvis AI”。

所有这些都是为了让消费者能够在不必触摸屏幕或输入任何内容的情况下检索信息。

这对那些依赖传统类型搜索和众多其他领域的人产生了重大影响,例如快速增长的物联网(IoT)。

简而言之,语音使我们能够访问从我们的个人日记和购物清单到我们最新问题的答案,甚至关闭我们的灯光。

为什么现在?

除了现在支持语音的技术浪潮之外,现在还有另一个投资语音的关键原因 - 这与语音实际改善的速度有关。

在最近由KPCB进行的一项互联网使用研究中,中国搜索引擎百度的首席科学家Andrew NG被问到将语音从阴影中推出并作为计算主要接口的位置。

他的观点是,目前,声音“只有90%准确”,因此结果有时令人失望。这减慢了吸收速度。

但他认为这种情况很快就会发生变化,并解释说“随着语音识别的准确度从95%提高到99%,我们所有人都将从今天几乎不使用它到使用它。大多数人都低估了差异精度在95%到99%之间 - 99%是改变游戏规则 ......“

这是搜索的结束吗?

同样重要的是要指出语音是一个额外的接口,并不会取代任何前面的语音。我们只需要回顾历史,看看印刷,广播和电视如何与最新的信息界面一起继续在我们的生活中发挥作用。

Moz创始人Rand Fishkin 在最近的WBF中提到了这一点,并解释说虽然语音搜索量可能会超过类型术语,但对传统SERP结果和打字结果的需求也将继续增长,这仅仅是因为搜索的使用越来越多。

关键在于创建渠道策略以及研究语音打字机会的方法,作为整个流程的一部分。

有什么不同?

考虑语音机会时的关键区别在于考虑界面允许的会话性质。多年来,为了快速得到答案,我们习惯于不得不更简洁地键入,但语音不再满足这一要求。

相反,我们有机会使用自然语言询问,发现和发现我们想要和需要的东西。

这意味着我们将自然地延长我们用来找到我们想要的东西的短语 - 早期研究支持这种假设。

在微软的一项研究中,在去年的Moz帖子中,由辉煌的Purna Virji所覆盖,我们可以看到类型和语音搜索短语长度之间的明显区别,即使在会话搜索的早期阶段也是如此。随着我们习惯与语音交互,预计会增长。

证据表明,这种情况也会发生得很快。谷歌自己的数据显示,55%的青少年和40%的成年人每天使用语音搜索。以下是他们用于:

虽然很容易相信语音只会扩展到搜索,但重要的是要记住,机会实际上要宽得多。下面我们可以看到2016年主要使用语音的研究结果:如何使用语音:

很明显,狮子的份额与搜索和信息检索有关,超过50%的行动涉及寻找本地去/看/做(通常在移动设备上)或使用语音作为搜索界面。

但一个肯定会增长的领域是休闲/娱乐业。稍后会详细介绍。

关键问题仍然存在:您究竟如何利用这一不断增长的需求?你如何成为最重要的选择答案?

拥有如此众多的设备,答案是多方面的。

数据来自哪里?

要回答上述问题,我们必须首先了解信息的访问位置,并且可以预见,答案并不简单。但是,如果要构建世界级的语音营销策略,理解它至关重要。

在其中,您将找到一个易于理解的表格,解释每个主要语音助理(Siri,Cortana,Google智能助理和Alexa)从哪里检索数据,以便您可以制定计划来涵盖所有这些数据。

关键是从研究中拿走了什么?有趣的是,Bing有机会从谷歌手中夺取大部分市场份额,至少在目前,它是优化的关键搜索引擎,如果话语“可见性”是目标。

Bing现在更重要。

在所有四大声音中,三个(Cortana,Siri和Alexa)默认使用Bing搜索一般信息检索。鉴于Facebook(也是前Bing搜索合作伙伴)也加入了竞争,谷歌很快就会发现自己处于一个不完全习惯的地方:独自一人。

现在,搜索巨头通常会找到一种方法来削减市场份额,但目前营销人员的焦点应该是微软的搜索引擎和谷歌作为次要参与者。

无论您优先选择哪个引擎,都需要关注两个关键领域:精选代码段和本地列表。

精选片段

最近几个月,随着谷歌继续推进功能丰富的SERP房地产推广,搜索领域充斥着关于这一优化领域的帖子和谈话。

对于那些不知道什么是“片段”的人,下面有一个例子,显示搜索“ 我如何入睡”:

这不仅是非常有价值的传统搜索空间(正如我在之前的博客文章中所讨论的那样),但它在争取语音可见性的斗争中是一笔巨大的资产。

像Pete Myers博士这样的专家进行的初步研究清楚地告诉我们,Google助手正在从片段内容中提取任何复杂程度的答案。

简单的答案 - 例如关于体育成绩,天气等的搜索 - 直接回答。但对于那些需要专业知识的人来说,它默认为网站内容,解释信息的来源。

目前,尚不清楚谷歌计划如何帮助我们理解和归因于这类访问。但据内部人员Gary Illyes称,搜索控制台即将发布。

衡量显然是向上销售任何语音策略提案的重要一步,并提供媒体正在增长且值得投资的个别网站或品牌证据。

用户意图和购买

此类数据还有助于我们了解语音如何改变传统转换渠道和购买倾向等内容。

我们知道内容在传统用户旅程中的重要性,但它在语音世界中会有何不同?肯定会重写我们从“打字的互联网”中了解到的很多规则。

在挑战中应用某种程度的逻辑,很明显,搜索中显示出一定程度的即时性,即通过家庭助理或移动设备搜索某事物的位置或同一事物的时间和/或日期的人。

而对于类型搜索,我们在简单的短语中看到更大的价值,我们称之为“头部术语”,这个世界在语音方面要复杂得多。下面我们看到将触发语音搜索的单词细分:

为了更好地理解这一点,让我们来研究一下潜在的搜索“对话”。

如果我们采用产品搜索示例,比方说,购买一台新的割草机,谈话可能会像这样:

[me] 500英镑以下最好的旋转式割草机是什么? 
[语音助手] 根据Lawn Mower Hut,有六种选择[读出选择] 
最初,语音将很难理解如何转移到下一个逻辑问题,例如: 
[语音助手] 你想要旋转式或圆筒式割草机? 
或者,还是更好...... 
[语音助手] 你的草坪是否完全平坦? [我] [语音助手] 好的,我可以建议一台旋转割草机吗?如果是这样,那么你有两个选择,McCulloch M46-125WR或BMC Lawn Racer。
 

在这种情况下,我们的语音助手已连接点并询问下一个相关问题,以帮助缩小搜索范围。

自然语言处理

然而,要做到这一点,需要加强计算机处理,当我们发言以提供下一级别的语音搜索时,这是一项挑战。

要解决这一挑战,需要使用所谓的深度神经网络(DNN),相互连接的处理单元层,旨在模拟大脑中的神经网络。

DNN可以在语音,图像,单词序列甚至位置之间进行处理,然后再将它们分类。

它依赖于卡车数据的输入,因此它可以学习如何最好地解决这些问题。随着语音的采用加速,数据堆将呈指数级增长。

这意味着语音助理可以像一个狡猾的店员一样与我们交谈,进一步否定了未来店内访问的需要以及更加简化的研究过程。

在这个世界上,我们开始描绘一个我们应该瞄准的“关键词”的截然不同的观点,用更深刻和更严格的短语赢得眼球之战。

因此,随着创造真正特定内容的回报增加,长尾的突出性继续保持同步,数据驱动的内容策略确实转移到营销计划的中心。

我们还看到更加强调当前可能不在优先级列表之上的关键字。如果我们继续研究我们的例子,我们就可以开始描绘出它如何发挥作用......

在我们的剪草机购买示例中,我们处于向我们展示两个选项的阶段(McCulloch和BMC Racer)。在语音1.0场景中,我们还没有看到DNN的发展足以了解下一个相关的问题和答案,我们可能会问:

[me] 哪个评价最好? 
而答案可能是绑在3 聚会审查结论,如... 
[语音助手] 根据Trustpilot的麦卡洛克有4.5星评级与3.5星评级,BMC割草机。

突然,3 党的评论比以往变得更有价值作为转换优化机会,还是一个战略,包括创建内容,以自己的一个关键字短语,包括“审查”或SERP“最精彩的。”

我们自然会从哪里出发?选项可以直接转换,通过某种价值主导的搜索(想想“最便宜的McCulloch M46-125W”),或者基于位置的(“最近的商店与McCulloch M46-125WR”)允许我给它一个“试驾”。

关键字优先排序

这个单一的旅程让我们深入了解界面如何塑造我们对关键字优先级和内容创建的思考。

帮助用户围绕以下触发词和短语做出决定或执行操作的片段将吸引更多来自语音的兴趣和流量。例子包括:

  • 购买
  • 得到
  • 评分最高
  • 最近的
  • 最近的
  • 最便宜
  • 最划算的价钱

许多与键入搜索没有什么不同,但明显意图优先级改变。上述Microsoft研究还研究了这可能如何工作,建议以下问题类型顺序及其与购买/操作的关联:

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