Để tìm hiểu những tiêu chí mà marketer cần cân nhắc khi tối ưu thứ hạng cho một trang trong Voice Search, chúng tôi đã thực hiện một nghiên cứu chuyên sâu, phân tích kết quả của hơn 50.000 truy vấn trên ba thiết bị.
Nghiên cứu của chúng tôi, bạn có thể xem tại đâyđã đưa ra một loạt phát hiện, trong đó có 10 yếu tố chính ảnh hưởng đến cách Google Assistant lựa chọn câu trả lời cho Voice Search.
Dưới đây là phương pháp nghiên cứu đầy đủ, mô tả chi tiết toàn bộ quy trình thu thập dữ liệu.
1. Thiết bị phần cứng
Chúng tôi đã sử dụng ba thiết bị khác nhau để tìm hiểu xem thiết bị dùng để đặt câu hỏi cho Google Assistant có ảnh hưởng đến câu trả lời được trả về hay không.
Chúng tôi sử dụng hai thiết bị loa thông minh trong nhà và một smartphone Android, sau đó tự động đặt hàng chục nghìn câu hỏi cho cả ba thiết bị và ghi lại câu trả lời từ mỗi thiết bị.
Các thiết bị chúng tôi sử dụng gồm:
Google Home
Google Home Mini
Xiaomi Redmi 6 (Android)
Với Xiaomi Redmi 6, tất cả câu trả lời đều được ghi lại bằng tai nghe để đảm bảo Google Assistant đọc câu trả lời thành tiếng. Chúng tôi chưa xác định được việc sử dụng tai nghe có ảnh hưởng đến câu trả lời hay không, vì không nghiên cứu yếu tố này (do đây không phải trọng tâm của nghiên cứu).
Ngoài ra, tất cả thiết bị đều được đặt ở cùng một địa điểm để đảm bảo tính nhất quán về địa lý. Chúng tôi chọn Thành phố New York, cụ thể hơn là Tòa nhà Empire State.
2. Lập danh sách câu hỏi
Chúng tôi tuyển chọn danh sách câu hỏi để đặt cho Google Assistant. Các câu hỏi được tạo thủ công và thông qua API của SEMrush bằng ba phương pháp riêng biệt:
Câu hỏi phổ biến
Danh sách câu hỏi phổ biến được tổng hợp từ cơ sở dữ liệu SEMrush và các phân tích đã công bố trước đó.
Các truy vấn ví dụ gồm:
What to wear to a wedding?
What is a cover letter?
How to pass a drug test?
Câu hỏi được tạo từ keyword
Chúng tôi cũng sử dụng một nhóm từ hạt giống để tạo truy vấn. Các từ này được chọn ngẫu nhiên từ các keyword. Từ những từ hạt giống đó, chúng tôi thu thập các câu hỏi phổ biến có chứa chính những keyword này.
Lấy keyword “t-shirt” làm ví dụ, các câu hỏi được đặt gồm:
How to fold a t-shirt?
Cách tự làm áo thun?
Cách in áo thun?
Sử dụng danh sách để xây dựng các câu hỏi phổ biến
Chúng tôi lấy danh sách các chủ đề phổ biến (bao gồm động vật và quốc gia), rồi lần lượt đưa chúng vào một loạt câu hỏi cơ bản.
Ví dụ, với chủ đề động vật, quy trình diễn ra như sau:
Danh sách động vật:
Rùa
Chó
Mèo
Danh sách câu hỏi:
<Animal> sống được bao lâu?
Tôi có thể nuôi <Animal> làm thú cưng không?
Lần lượt đưa động vật vào danh sách câu hỏi
Rùa sống được bao lâu?
Chó sống được bao lâu?
Mèo sống được bao lâu?
Tôi có thể nuôi rùa làm thú cưng không?
Tôi có thể nuôi chó làm thú cưng không?
Tôi có thể nuôi mèo làm thú cưng không?
Cách tiếp cận này giúp chúng tôi nhận diện xu hướng và loại bỏ những kết quả không liên quan đến nghiên cứu. Chẳng hạn, nghiên cứu của chúng tôi cho thấy Google có thể có những nguồn ưu tiên cho một số dạng câu hỏi nhất định, bởi các truy vấn về người nổi tiếng và cuộc đời họ thường xuyên trả về kết quả từ biography.com. Phát hiện này cho thấy một số câu trả lời trong voice search dường như đến từ một số ít nguồn đáng tin cậy, bất kể các kết quả khác trên SERP có chỉ số ấn tượng hơn hay không.
3. Đặt câu hỏi
Trong suốt quá trình đặt câu hỏi, chúng tôi áp dụng cùng một quy trình lặp lại. Quy trình diễn ra như sau:
Chúng tôi nhập một câu hỏi vào Google Text-to-Speak, sau đó công cụ này chuyển câu hỏi thành tệp âm thanh.
Sau đó, tệp âm thanh được phát qua loa máy tính, chẳng hạn như “Hey Google, can I have a turtle for a pet?”
Google Assistant có năm giây để xử lý thông tin và đọc câu trả lời.
Tiếp đó, chúng tôi phát một tệp âm thanh được ghi sẵn với nội dung “Hey Google, stop.” Lý do là các thiết bị Google Home gặp khó khăn khi diễn giải một số câu hỏi được đưa ra trong lúc thiết bị đang nói.
Chúng tôi chờ ba giây để dự phòng, sau đó gửi câu hỏi đến một tệp chứa toàn bộ câu hỏi để đối chiếu và tránh lặp lại.
Sau đó, quy trình quay lại bước một.
4. Phân tích câu hỏi và câu trả lời
Bằng cách đăng nhập vào myactivity.google.com, chúng tôi có thể trích xuất tất cả câu hỏi và câu trả lời được tìm bằng giọng nói từ hoạt động đã đề cập ở trên. Chúng tôi xuất dữ liệu này thành tệp HTML rồi crawl tệp đó bằng Python Library Beautiful Soup.
Tệp được xuất chứa các khối thông tin, bao gồm:
Câu hỏi được đặt ra.
Câu trả lời do Google cung cấp.
Liên kết đến nguồn của câu trả lời, nếu có*.
*Trong một số trường hợp, các câu hỏi được đặt qua thiết bị Android không có kèm liên kết trong câu trả lời. Ví dụ, khi chúng tôi hỏi “How old is Lady Gaga?”, câu trả lời là “32 years” (không cần liên kết).
Các yếu tố khác khiến không có liên kết được cung cấp bao gồm:
Câu trả lời là danh sách ảnh (chỉ trên Android).
Google không biết câu trả lời — phản hồi là “I cannot help with that yet.”
Sau khi xuất file, chúng tôi thu thập các câu trả lời và đưa vào bảng để phân tích thêm.
Câu hỏi | Câu trả lời | Liên kết | Thiết bị |
Công cụ SEO nào tốt nhất? | Đó là SEMrush. | www.semrush.com | Google Home Mini |
5. Thu thập SERP
Sau khi thu thập dữ liệu, chúng tôi đưa vào một bảng có định dạng, trong đó các câu hỏi và câu trả lời được đặt cạnh vị trí của chúng cùng mọi tính năng SERP mà chúng xuất hiện.
Để đảm bảo tính nhất quán cho nghiên cứu, chúng tôi sử dụng cùng một vị trí chính xác cho cả ba thiết bị và cùng một bộ câu hỏi.
Sau đó, kết quả được trả về theo định dạng như bên dưới:
Câu hỏi | URL | Loại tính năng | Vị trí |
Công cụ SEO nào tốt nhất? | www.semrush.com | featured_snippet | -1 |
Công cụ SEO nào tốt nhất? | www.semrush.com/seo | organic | 1 |
Với phương pháp này, chúng tôi có thể thu thập thứ hạng của từng câu trả lời cùng mọi tính năng SERP mà câu trả lời đó xếp hạng (ví dụ: Featured Snippet). Cần lưu ý rằng chúng tôi không thu thập các tính năng SERP không chứa URL, chẳng hạn như Knowledge Panel.
6. Thu thập chỉ số
Khi thu thập chỉ số, chúng tôi chọn 10 kết quả organic hàng đầu và các tính năng SERP để phân tích. Có thể phân tích 100 kết quả hàng đầu. Tuy nhiên, phân tích sơ bộ cho thấy 97% câu trả lời được Google Assistant chọn đến từ trang đầu tiên, nên không cần phân tích 100 kết quả cho mỗi câu hỏi.
Với mỗi URL trong top 10 của SERP, chúng tôi thu thập các dữ liệu sau:
Schema: Thông tin này được lấy trực tiếp từ trang thông qua “requests” và “BeautifulSoup”.
Page Performance: Tốc độ trang và các chỉ số khác được thu thập bằng Google Page Speed API.
Backlinks: Chúng tôi sử dụng SEMrush Backlinks API để cung cấp thông tin về các backlink đến 10 kết quả hàng đầu trong SERP.
Chúng tôi cũng phân tích một số chỉ số khác trong chính văn bản để xác định các yếu tố xếp hạng trong voice search. Các chỉ số này bao gồm:
Độ phức tạp: Loại ngôn ngữ được sử dụng trong câu trả lời.
Độ dài văn bản: Chúng tôi đếm số từ trong các câu trả lời.
Chúng tôi sử dụng nhiều thang đo khác nhau để phân tích độ phức tạp của văn bản, bao gồm:
Flesch Kincaid Grade & Reading Ease
Dale Chall Readability Score
Coleman Liau Index
Linsear Write Formula
Automated Readability Index
Chỉ số hiệu suất trang
Dưới đây là thông tin chi tiết về các chỉ số chúng tôi thu thập khi phân tích hiệu suất tốc độ trang. Danh sách bên dưới gồm những chỉ số được đánh giá:
DOM nodes
Số phần tử con tối đa
Độ sâu DOM tối đa
Độ trễ đầu vào ước tính
Thời điểm CPU nhàn rỗi đầu tiên
Lần hiển thị nội dung đầu tiên
Lần hiển thị nội dung có ý nghĩa đầu tiên
Có thể tương tác
Lần hiển thị đầu tiên
Thay đổi hình ảnh cuối cùng
Tải được quan sát
Chỉ số tốc độ
Thời gian đến khi có thể tương tác
Tổng dung lượng byte
Thời gian đến byte đầu tiên
Các chỉ số backlink
Chúng tôi đã nghiên cứu một số chỉ số liên quan đến backlinkbằng SEMrush API. Dưới đây là danh sách đầy đủ các chỉ số đã thu thập:
Báo cáo Backlinks:
Anchor_kw
External_num
Form
Frame
Image
Internal_num
Lostlink
Newlink
Nofollow
Page_score_mean
Sitewide
Source_size
Source_title_kw
Trust_score_mean
Báo cáo tổng quan Backlinks:
Domains_num
Follows_num
Forms_num
Frames_num
Images_num
Ipclassc_num
Ips_num
Nofollows_num
Điểm số
Texts_num
Tổng cộng
Trust_score
URLs_num
Báo cáo Refdomains của Backlinks:
Backlinks_num
Quốc gia
Domain_ascore
Domain_score
Domain_trust_score
Bạn có thể xem mô tả của từng chỉ số tại đây.
Trong các tham số API của “backlinks_refdomains” và “backlinks”, báo cáo được thiết lập như sau:
"display_limit=100"
"display_sort=backlinks_num_desc"
Các giá trị đơn lẻ của những báo cáo này là giá trị trung bình cộng của 100 kết quả hàng đầu.
Đọc nghiên cứu Voice Search của chúng tôi
Nghiên cứu chuyên sâu của chúng tôi áp dụng phương pháp trên với hai mục tiêu chính:
Tìm hiểu các tham số Google Assistant sử dụng để chọn câu trả lời chovoice search queries.
So sánh và tìm hiểu sự khác biệt giữa câu trả lời nhận được từ các thiết bị khác nhau.
Điều này áp dụng thế nào với voice search marketing? Qua đó, chúng tôi phát hiện 10 yếu tố xếp hạng quan trọng thuộc nhiều khía cạnh, từ số lượng từ đến tốc độ tải trang, có ảnh hưởng rõ rệt đến kết quả voice search – đây đều là những thông tin hữu ích bạn nên cân nhắc khi sử dụng dịch vụ tối ưu hóa voice search.
Bạn có thể xem nghiên cứu của chúng tôi và khám phá các yếu tố xếp hạng quan trọng ảnh hưởng đến kết quả voice search bằng cách nhấp vào đây.
Đưa góc nhìn thành kế hoạch.
Chia sẻ website và mục tiêu để LionTech tư vấn giải pháp phù hợp.
Đăng ký tư vấn ↗