询问SMXpert –优化语音搜索和虚拟助手

Ask SMXpert系列继续了在西雅图SMX Advanced 2018会议期间举行的问答（Q&A）环节。

今天的问答来自Ziff Davis的Upasna Gautam的“优化语音搜索和虚拟助手”会议。

问题：语音搜索中的同音异义字，重音和重音会产生多大影响？

Upasna：语音搜索系统的自动语音识别功能已经变得足够智能，可以理解口音，方言和重音单词，以及解密同音异义词。

Google Assistant Group产品经理Brad Abrams最近在Voicebot播客中对此进行了讨论，他强调了（17:00标记）在一个地区差异较大的国家中，口音是如何构成问题的，但是本地化所涉及的不仅仅是口音。

这个挑战可以分为两个部分：自动语音识别（ASR）和自然语言理解（NLU）。 语音和口音识别属于ASR领域，而理解意图，语，语法变体和口语表达都需要NLU。

去年，当Google添加30种新的语言品种时，他们与讲母语的人合作，要求他们阅读自己口音和方言中的常用短语，以收集语音样本。 这个过程训练了他们的机器学习模型，以理解新语言的声音和单词，并随着时间的推移暴露于更多声音样本中，从而提高了系统的准确性。 神经翻译比以前的基于短语的系统要好得多，因为它现在可以一次翻译完整的句子，而不是句子的片段。

来自Google：

为了整合30种新的语言种类，我们与讲母语的人一起收集了语音样本，要求他们阅读常用短语。 这个过程训练了我们的机器学习模型，以了解新语言的声音和单词，并随着时间的推移暴露于更多示例中，从而提高了它们的准确性。

通过使用这种较广泛的上下文，它可以找出最相关的翻译，然后将其重新排列和调整为更像具有适当语法的人类说话。 谷歌搜索已经存在了很长时间，并且已经能够以所有这些语言运行，它提供了强大的智能数据源来构建语音搜索功能，从而能够理解用户查询并提供相关答案。

Google语音识别现在以惊人的准确性支持119种语言。

问题：Siri呢？ 我们应该使用与Google语音搜索相同的规则吗？

Upasna：当我们谈论如此动态的情况时，我不喜欢“规则”一词的僵化，所以我们说“最佳实践”。

是的，可以并且应该应用相同的最佳做法，因为像Google语音搜索一样，我们通过了解ASR的工作原理来了解Siri的工作方式。 苹果已经在生产中有很多ASR模型，它们支持36个国家/地区的21种语言（现在可能更多）。

在过去的几年中，Apple还一直在努力完善其ASR语言模型，尽管在游戏中起步较晚，但已经赶上了潮流。

问题：在为语音搜索创建内容时，整页的问题和答案是否有意义，还是将一个问题/答案集成到每个内容中更好？

Upasna：最佳做法是在FAQ部分中创建清晰的信息架构。 创建一个顶级FAQ页面，然后在一个子页面中将类似的问题分组在一起，以创建主题权限并提供详细的答案。 了解和回答超特定问题是语音搜索的关键，尤其是对于购买驱动的查询。

例如，语音搜索用户比“最佳健身追踪器”更有可能搜索“ 2018年能与我的iPhone同步的最佳防水健身追踪器”或“冲浪最佳防水健身追踪器”。

在过去的四个星期中，我和我的团队注意到这些查询的搜索引擎结果页（SERP）发生了巨大变化，其中正在搜索的超特定查询以功能为特征的摘要中的产品轮播形式提供结果。知识图面板引入特定的单一产品来回答问题。

我们越能准确回答这些特定问题，就越能为用户服务并获得自然的可见度。 如果尚未使用它，建议您使用SEMrush关键字魔术工具的“问题”过滤器。

问题：您如何预见其他国家/地区会采用语音搜索？

Upasna： Google的目标是使网络更具包容性，这意味着要消除尽可能多的语言障碍。 我认为这已经直接影响了其他国家/地区采用语音搜索的速度，并将继续如此。

印度的采用率就是这种进步的一个很好的例子。 根据Google东南亚和印度副总裁兼董事总经理Rajan Anandan的说法，截至2017年12月，印度28％的搜索查询是通过语音进行的，而印地语语音搜索查询则增长了400％以上。

就像我之前提到的，去年，谷歌推出了30种新语言的语音搜索功能，其中9种是印度语言。 印度次大陆本身拥有22种正式/主要语言，13种不同的文字和720多种方言。 我们只能想象将语音搜索之类的复杂功能引入该国所面临的挑战，但是这种挑战正在发生。

曾经讲过旁遮普语或泰米尔语等当地印度语言的人以前很难在其母语中找到准确且相关的内容，但是去年，Google将其新的神经机器翻译技术引入了英语与9种广泛使用的印度语言（印地语，孟加拉语）之间的翻译中，旁遮普语，马拉地语，泰米尔语，泰卢固语，古吉拉特语，马拉雅拉姆语和卡纳达语）-覆盖全国的语言。

我们知道，当我们已经了解某种相关语言时（例如，印地语旁遮普语，印地语和古吉拉特语就是这种情况），学习一种语言会更容易，而且Google还发现，当他们在某个语言中学习多种语言时，他们的神经技术就能说出更好的语言。时间。 由于北印度语是该国的母语，并且在全国范围内使用，因此Google拥有北印度语的示例数据要多于其地区亲戚Marathi和Bengali。 Google已经意识到，将所有语言进行一起培训后，与单独培训每种语言相比，所有语言的翻译效果都会有所改善。

我们通过Chrome的内置翻译功能在实践中看到了这一点。 Chrome用户每天通过单击或点击一次机器翻译的奇妙功能即可翻译超过1.5亿个网页。

随着印度在语言准确性和翻译方面的这些进步，Google统计数据现在表明，在印度使用互联网时，农村地区正迅速赶上大城市地区，因为消费者使用自己喜欢的语言进行的搜索比以往任何时候都多。 随着越来越多的印度人发现互联网及其相关和有用的应用程序，它正迅速融入城市和农村地区的日常生活。

我相信，随着Google继续向其提供更多语言数据并对其神经机器翻译系统进行培训，我们将继续在其他国家/地区看到这种采用模式。

问题：您认为电子商务已经可以进行语音搜索了吗？ 你将从哪里开始？

Upasna：我认为这距准备工作仅一步之遥。 SERP本身早就准备好了，因为多年来我们已经看到Google为电子商务页面的整合做准备。 特别是在过去的五年中，我们已经看到整个SERP演变成一个动态的，以购买为导向的环境，其中集成了产品轮播，带有产品排名的精选摘要，研究轮播，当然还有购物轮播。

我说，由于最近电子商务SERP行为不规律，这离准备工作仅一步之遥，很明显Google仍在试验。 这是在产品级别，详细内容，技术规格，优化的产品图像，用户评论和评级以及语义标记方面进行优化的最佳时机！

Upasna：这是我的#SMXInsights：

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本文中表达的观点是来宾作者的观点，不一定是Search Engine Land。 工作人员作者在此处列出。