Mỗi năm, Voice Search ngày càng trở thành một thế lực đáng gờm. 20% dân số trực tuyến toàn cầu đã sử dụng Voice Search, và 58% người dùng Voice Search dùng công cụ này để tìm kiếm doanh nghiệp địa phương.
Năm ngoái, chúng tôi đã thực hiện một nghiên cứu tập trung khám phá các yếu tố ảnh hưởng đến thứ hạng Voice Search vào năm 2019. Năm nay, vì kết quả tìm kiếm thay đổi tùy theo Search Query gắn với vị trí cụ thể, chúng tôi quyết định kiểm tra xem các câu hỏi về doanh nghiệp và dịch vụ địa phương ảnh hưởng thế nào đến kết quả Voice Search.
Nghiên cứu năm 2020 cung cấp thông tin chuyên sâu độc đáo về các thuật toán tìm kiếm đứng sau nhiều trợ lý giọng nói, giúp doanh nghiệp khai thác sức mạnh của tiếp thị bằng Voice Search.
Giới thiệu nghiên cứu năm 2020 về Voice Search cho doanh nghiệp địa phương
Khi Voice Search ngày càng phổ biến, thị trường liên tục xuất hiện thêm nhiều trợ lý ảo. Nếu nghiên cứu năm trước chỉ tập trung vào các thiết bị của Google, thì năm nay chúng tôi đã bổ sung Siri và Alexa để bao quát gần 100% thị trường trợ lý giọng nói:
Để thực hiện nghiên cứu, chúng tôi đã sử dụng các thiết bị sau:
Mục tiêu chính của nghiên cứu là tìm hiểu cách các trợ lý giọng nói khác nhau so sánh với nhau khi trả về kết quả địa phương, đồng thời khám phá các thuật toán đằng sau chúng:
So sánh tất cả trợ lý giọng nói dựa trên các thông số cơ bản như độ dài câu trả lời và số câu hỏi chúng có thể hoặc không thể trả lời.
Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cách trợ lý giọng nói chọn kết quả địa phương để trả về.
Những điểm chính rút ra từ nghiên cứu
Có một số thông tin chuyên sâu chính mà chúng tôi muốn doanh nghiệp địa phương rút ra từ những phát hiện này và đưa vào chiến lược SEO và tiếp thị tổng thể:
Google Assistant, Siri và Alexa chiếm thị phần tương đương nhau, vì vậy doanh nghiệp nên điều chỉnh để phù hợp với cả ba trợ lý, vốn có thuật toán khác biệt đáng kể.
Độ dài câu trả lời trung bình của tất cả trợ lý được phân tích là 23 từ; các thiết bị Google Assistant đưa ra câu trả lời dài nhất, với 41 từ.
Alexa không thể trả về kết quả cho cứ mỗi câu hỏi thứ tư. Điều này cho thấy Alexa chủ yếu là thiết bị dùng trong gia đình, có thể hiểu lệnh thoại nhưng không được thiết kế để thực hiện Search Query.
Với các thiết bị của Google, doanh nghiệp có thể áp dụng cách làm Local SEO “regular” bằng cách tối ưu sự hiện diện trong Local Pack và điều chỉnh nội dung để phù hợp với ngôn ngữ tự nhiên hơn của truy vấn voice search .
Để xuất hiện trong các câu trả lời của Siri trên thiết bị Apple, doanh nghiệp cần hướng đến điểm đánh giá Yelp cao hơn và nhiều đánh giá tích cực hơn từ khách hàng. Điểm Yelp 4.5/5 cùng số lượng đánh giá lớn nhất sẽ giúp doanh nghiệp trở thành địa điểm địa phương nổi tiếng nhất trong mắt Siri.
So sánh các trợ lý giọng nói
Tiếp theo, hãy cùng tìm hiểu sâu hơn về các phát hiện: chúng ta sẽ khám phá đặc điểm riêng của từng trợ lý giọng nói và tìm hiểu cách chúng chọn hiển thị một số kết quả thay vì những kết quả khác.
1. Độ dài câu trả lời trung bình là bao nhiêu?
Độ dài câu trả lời trung bình mà trợ lý giọng nói đưa ra cho truy vấn có ý định địa phương là 23 từ:
Ở các thiết bị Google, việc có màn hình giải thích sự khác biệt về số từ — câu trả lời trung bình của Google Home/Mini dài gấp 3.7 lần Home Hub.
2. Các trợ lý Google có đưa ra cùng câu trả lời không?
Các trợ lý Google không đưa ra cùng kết quả dù sử dụng những thuật toán tương tự. Tỷ lệ khớp trung bình giữa các trợ lý Google chỉ đạt 22% trên tất cả thiết bị.
Dù khác nhau về loại thiết bị, Google Home Hub và điện thoại Android có tỷ lệ kết quả trùng khớp cao nhất, ở mức 66%.
Chỉ 0.33% câu trả lời trùng khớp giữa Google Home Mini và điện thoại Android, dù tỷ lệ khớp giữa điện thoại và Google Home Hub cao.
3. Mức độ tương đồng giữa câu trả lời của các trợ lý Google
Vì các thiết bị Google Assistant sử dụng những thuật toán tương tự, cụ thể là Google Search, về cơ bản chúng đưa ra cùng câu trả lời nhưng diễn đạt khác nhau.
Lý do chính dẫn đến những khác biệt là thiết bị có hoặc không có màn hình. Thiết bị không có màn hình thường đưa ra câu trả lời chi tiết hơn, trong khi thiết bị có màn hình thường trả lời bằng câu như ‘Đây là những gì tôi tìm được…’ hoặc tương tự, rồi hiển thị thông tin trên màn hình.
4. Trợ lý giọng nói không trả lời được bao nhiêu truy vấn?
Nghiên cứu của chúng tôi xác nhận rằng trợ lý giọng nói ngày càng hiểu người dùng tốt hơn.
Tỷ lệ trung bình các câu hỏi không được trả lời trên tất cả thiết bị chỉ là 6.3%. Đây là xu hướng tích cực, bởi nghiên cứu của Forrester cho thấy chỉ hơn một năm trước, con số này từng lên tới 35%.
Trong sáu thiết bị chúng tôi phân tích, năm thiết bị chỉ gặp khó khăn khi trả lời tối đa năm câu hỏi trên mỗi 100 câu được hỏi, trong khi Alexa không trả lời được gần một phần tư số câu hỏi.
Với 23% câu hỏi không được trả lời, Alexa không thể sánh với các thiết bị Google và Apple, và chủ yếu vẫn là một chiếc loa thông minh dùng trong gia đình.
Khi nói đến tìm kiếm, chức năng của Alexa được thiết kế để giúp mọi người mua sắm, chứ không phải tìm kiếm trên web. Đây là một trợ lý hữu ích, nhưng khi bạn hỏi một câu hỏi chung, về cơ bản cũng giống như hỏi Amazon xem vị vua đầu tiên của Phổ là ai, tình hình traffic ra sao hoặc giới thiệu một nhà hàng được đánh giá cao. Alexa không được thiết kế cho mục đích đó.
— Dan Saunders, chuyên gia marketing tại Amazon và Performance Marketing Manager tại Ingenuity Digital
5. Các thiết bị trợ lý giọng nói có đề xuất cùng một doanh nghiệp không?
Sau khi phân tích câu trả lời từ các thiết bị khác nhau và đối chiếu với SERP, chúng tôi xác nhận rằng với các truy vấn có local intent:
Các thiết bị Google trả về kết quả dựa trên các tính năng Local Pack trên SERP.
Siri sử dụng Yelp khi trả về kết quả chỉ địa điểm.
Khác với các thiết bị còn lại, Alexa lấy thông tin từ công cụ tìm kiếm Bing và sử dụng dữ liệu từ cả Yelp lẫn Yext để đưa ra câu trả lời.
Vì các trợ lý giọng nói khác nhau dựa vào những nguồn thông tin khác nhau để chọn câu trả lời, phần lớn chúng đưa ra kết quả khác nhau cho cùng một câu hỏi.
Tìm kiếm bằng giọng nói của Google có thực sự cá nhân hóa đến vậy không?
Vì Google chú trọng đến cá nhân hóa, chúng tôi quyết định tìm hiểu xu hướng này được áp dụng như thế nào trong tìm kiếm bằng giọng nói.
Khi so sánh kết quả từ điện thoại Android (đã đăng nhập tài khoản) với SERP tiêu chuẩn của Google (không đăng nhập tài khoản nào), chúng tôi nhận thấy kết quả nhìn chung khá giống nhau.
Chúng tôi đặt vị trí tại Empire State Building, thực hiện một số lượt tìm kiếm và thu được bằng chứng sau:
Dù kết quả dường như không bị ảnh hưởng bởi việc đăng nhập tài khoản, chúng tôi nhận thấy một số khác biệt có thể xuất hiện tùy theo số lượng địa điểm “similar” ở gần đó và thời điểm hiện tại.
Tìm hiểu thuật toán tìm kiếm bằng giọng nói tại địa phương
Khi biết các trợ lý giọng nói khác nhau lấy câu trả lời từ đâu, bạn sẽ dễ xác định thuật toán nào đứng sau từng câu trả lời hơn.
Giải mã thuật toán Google Assistant
Thuật toán của Google Assistant khá đơn giản — vì hoạt động trên hệ thống của Google, trợ lý này tuân theo logic tìm kiếm địa phương “traditional”.
Trong hầu hết trường hợp, tìm kiếm bằng giọng nói về một địa điểm địa phương để mua sắm, ăn uống hoặc sử dụng dịch vụ sẽ trả về kết quả từ danh sách Local Pack. Lời khuyên quan trọng dành cho các chuyên gia SEO muốn tối ưu khả năng hiển thị và thị phần trên Google Assistant là cải thiện thứ hạng trong Local Pack – dịch vụ tối ưu tìm kiếm bằng giọng nói có thể hỗ trợ việc này.
Tối ưu cho Google Assistant thông qua Local Pack
Nghiên cứu về tìm kiếm bằng giọng nói năm 2019 của chúng tôi tập trung nhiều vào các yếu tố xếp hạng của Google Assistant.
Dù các yếu tố chính ảnh hưởng đến câu trả lời của Google Assistant vẫn là tốc độ trang, thứ hạng trong top ba kết quả và vị trí Featured Snippet, còn có những yếu tố khác đặc thù của Local Search.
Để tối ưu cho tìm kiếm bằng giọng nói địa phương trên Google Assistant:
Hoàn thiện Google Business Profile của doanh nghiệp bạn: chỉnh sửa thông tin doanh nghiệp và đảm bảo thông tin nhất quán trên mọi danh sách doanh nghiệp trên web. Tìm hiểu cách cải thiện GBP của bạn trong bài viết này.
Tận dụng structured data: Gary Illyes chia sẻ trong tập gần đây của podcast Marketing Scoop rằng các trợ lý giọng nói của Google đã sử dụng schema markup hiện có.
Tạo nội dung đơn giản, dễ hiểu: từ việc nhắm mục tiêu Long-tail Keyword đến tạo trang FAQ, hãy điều chỉnh nội dung trên website để phù hợp với giọng điệu hội thoại của tìm kiếm bằng giọng nói. Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn qua quy trình Content Optimization.
Nếu bạn chú trọng viết nội dung thực sự dành cho người dùng thay vì máy móc, tôi tin rằng bạn đã tối ưu cho tìm kiếm bằng giọng nói
— Gary Illyes, Chuyên viên phân tích xu hướng quản trị website tại Google
Giải mã thuật toán Siri
Nếu các trợ lý do Google vận hành lấy thông tin từ Local Pack, Siri của Apple hoạt động theo cách khác.
Siri do Apple vận hành sử dụng Apple Maps, lấy thông tin doanh nghiệp từ Yelp. Siri đọc thành tiếng các câu trả lời hiển thị trên màn hình thiết bị:
Chúng tôi nhận thấy có bốn yếu tố chính (được liệt kê theo mức độ quan trọng) ảnh hưởng đến câu trả lời của trợ lý giọng nói:
Khoảng cách
Số lượng đánh giá (Yelp)
Xếp hạng sao
Hệ số giá (thường được hiển thị dưới dạng một nhóm ký hiệu đô la)
Nhận xét về các yếu tố xếp hạng của Siri
Xét một trường hợp cụ thể, khi Siri trả về kết quả cho tìm kiếm “restaurant near me” thì quy trình có vẻ diễn ra như sau:
Siri tìm nhà hàng địa phương được liệt kê trên Apple Maps.
Trợ lý hiển thị nhà hàng gần nhất, cho thấy khoảng cách là yếu tố then chốt khi người dùng tìm kiếm với cụm “near me”.
Siri thu thập thông tin doanh nghiệp từ Yelp, TripAdvisor hoặc opentable.com (nếu có), cùng với xếp hạng sao trung bình và số lượng đánh giá. Nếu có nhiều nguồn dữ liệu, Siri ưu tiên Yelp.
Trong trường hợp tìm kiếm “best restaurant” :
Siri hiển thị những nhà hàng có xếp hạng sao trung bình cao nhất, còn khoảng cách không ảnh hưởng đến các kết quả được trả về.
Siri ít chú trọng đến số lượng đánh giá của một địa điểm hơn, mà ưu tiên xếp hạng sao. Một địa điểm ít nổi tiếng chỉ có một đánh giá 5 sao có thể được ưu tiên hơn một địa điểm đang thịnh hành với xếp hạng 4,5 sao.
Với tìm kiếm “best restaurant near me”, Siri sẽ trả về kết quả giống như trường hợp trước, cho thấy keyword “best” có giá trị hơn keyword “near me”:
Nếu search có liên quan đến các truy vấn về Apple (ví dụ: “where to buy Airpods”), Siri chỉ gợi ý truy cập apple.com.
Tối ưu hóa cho Siri
Hầu như bạn không thể làm gì với yếu tố khoảng cách. Để tối ưu hóa cho Siri, điều quan trọng là triển khai chiến lược thu thập nhiều đánh giá tích cực hơn đối thủ cạnh tranh địa phương.
Để có thứ hạng cao hơn trên Yelp và xuất hiện ở vị trí đầu tiên trong câu trả lời của Siri, doanh nghiệp nên:
Liên tục tìm cách tạo thêm các đánh giá mới có số sao cao trên Yelp. Hướng dẫn về danh tiếng trực tuyến này có các mẹo khuyến khích khách hàng để lại đánh giá tích cực.
Tối ưu hóa hồ sơ doanh nghiệp trên Yelp bằng cách:- Điền càng nhiều thông tin càng tốt vào hồ sơ Yelp;
- Chọn danh mục phù hợp nhất. Chọn sai danh mục có thể ảnh hưởng đáng kể đến thứ hạng trên Yelp, từ đó ảnh hưởng đến khả năng hiển thị trên Siri;
- Thêm ảnh, vì theo thông tin được cho là Yelp ưu tiên các hồ sơ có nhiều ảnh hơn;
- Tối ưu hóa nội dung hồ sơ theo các keyword mục tiêu;
- Cập nhật hồ sơ thường xuyên, làm mới thông tin doanh nghiệp và phản hồi đánh giá của khách hàng.
Tóm tắt
Phương pháp nghiên cứu Voice Search năm 2020
Sử dụng 6 thiết bị chạy trợ lý kích hoạt bằng giọng nói của Google, Siri và Alexa, chúng tôi đặt 5.000 câu hỏi trên các thiết bị sau:
Google Home
Google Home Mini
Google Home Hub
iPad Mini 1 (Siri)
Amazon Echo (Alexa)
Điện thoại Android
Các câu hỏi cụ thể được xác định bằng Keyword Magic Tool của Semrush, công cụ sắp xếp câu hỏi theo search volume để giúp chúng tôi tập trung vào những truy vấn phổ biến nhất và các tổ hợp thường gặp nhất.
Các câu hỏi được chia thành một số dạng cơ bản và tổ hợp.
Câu hỏi cơ bản:
Mua ở đâu <entity> (ví dụ: “where to buy pizza”)
<entity> gần tôi (ví dụ: “pizza near me”)
Tốt nhất <entity> — (ví dụ: “best pizza”)
<entity> giao hàng — (ví dụ: “pizza delivery”)
Câu hỏi kết hợp:
5. Tốt nhất <entity> gần tôi (ví dụ: “best pizza near me”)
6. Các tổ hợp khác — (ví dụ: “best pizza delivery near me”)
Tất cả thiết bị được sử dụng trong nghiên cứu này đều được đặt ở cùng một vị trí để thu được câu trả lời có tính kết luận.
Để tìm hiểu thuật toán của Google Assistant:
Chúng tôi ghi lại câu trả lời cho từng truy vấn trên mỗi thiết bị. Sau đó, dùng công cụ nghiên cứu keyword duy trì SERP của Google, chúng tôi đối chiếu các câu trả lời đó với kết quả mà người dùng nhận được khi tìm kiếm thông thường trên máy tính.
Để tìm hiểu thuật toán của Siri:
Chúng tôi đã thu thập kết quả trả lời cho một loạt search query từ Siri, tự động trích xuất dữ liệu văn bản từ các ảnh chụp màn hình.
Chúng tôi thu thập liên kết đến trang Yelp của từng kết quả (nếu có), đồng thời lấy dữ liệu Yelp về từng địa điểm xuất hiện trong ảnh chụp màn hình (nếu có tên và địa chỉ).
Sau đó, chúng tôi thu thập danh sách các địa điểm tại khu vực đó.
Với mỗi cơ sở, chúng tôi thu thập tên, điểm đánh giá, mức giá, thẻ món ăn (đối với nhà hàng) và các bài đánh giá.
Để xây dựng mô hình xếp hạng, chúng tôi lấy 3 vị trí đầu tiên cho mỗi query để có thể so sánh.
Lưu ý đặc biệt
Loa thông minh được sử dụng cho nhiều mục đích hơn cả voice search; nhiều người dùng các thiết bị này để điều khiển công nghệ thông minh trong nhà, phát nhạc hoặc đặt hẹn giờ.
Apple Homepod và Amazon Echo (Alexa) chủ yếu là các thiết bị dùng trong gia đình. Với cơ sở dữ liệu câu trả lời được cài đặt sẵn cho những query phổ biến như “who is Elon Musk?”, chúng chủ yếu được thiết kế để nhận lệnh thoại và trả lời câu hỏi về các chủ đề chung, thay vì những search query địa phương cụ thể.
Để có dữ liệu chính xác hơn cho các phân tích tiếp theo, chúng tôi chỉ giữ lại Amazon Echo và không đưa Apple Homepod vào nghiên cứu.
Lời kết
Tối ưu hóa cho voice search gần như không còn là vấn đề lựa chọn khi ngày càng nhiều người dùng trợ lý ảo để tìm kiếm địa phương. Với doanh số voice search được dự đoán đạt$40 billion, các doanh nghiệp đầu tư vào việc tối ưu hóa voice search có thể kỳ vọng đạt được kết quả rõ rệt.
Câu chuyện thành công của Lionbridge chỉ là một minh chứng. Sau khi bắt đầu tối ưu hóa cho voice search, công ty ghi nhận 25% keyword được theo dõi đạt 3 vị trí đầu trên SERP và số lượng Featured Snippet đạt được tăng gấp 46 lần. Nhờ đó, traffic tăng 127% so với cùng kỳ năm trước.
Voice search cũng mở ra cơ hội cho các doanh nghiệp địa phương đang gặp khó khăn trong việc lọt vào 3 vị trí đầu trên SERP và đạt Featured Snippet. Proximity cùng phạm vi hoạt động của các trợ lý sử dụng nhiều thuật toán tìm kiếm khác nhau — không chỉ dựa trên logic xếp hạng của Google — có thể mang lại lợi thế và giúp họ xuất hiện trong câu trả lời của Siri hoặc Alexa.
Đưa góc nhìn thành kế hoạch.
Chia sẻ website và mục tiêu để LionTech tư vấn giải pháp phù hợp.
Đăng ký tư vấn ↗