8 個即將到來的語音搜索趨勢

“嘿 Alexa，你能告訴我語音搜索的未來嗎？”
Alexa：“我不是算命先生，但 RevGlue 有一篇關於 2021 年及以後的前八名語音搜索預測的文章。”

無論您是通過語音搜索、網絡搜索還是我們的社交媒體找到我們，我們都很高興您在這裡。 RevGlue 幫助博主和附屬機構通過各種渠道將他們的內容貨幣化，並且語音搜索正在上升。 Statista 預測，到 2024 年將有 84 億個語音助手投入使用，現在是時候做好準備了。 今天，我們正在研究未來幾個月和幾年語音搜索將如何變化，以及您如何利用趨勢來增加流量並最終增加收入。

內容：

1. 語音在電子商務中的作用
2. 增加的智能導致對用戶意圖的理解
3. 單詞和短語的預測
4. 語音轉文本功能或語音識別功能
5. 品牌將通過人聲建立信任
6. 超本地搜索將繼續從文本搜索轉向語音搜索
7. 對支持語音的音頻廣告說“是”
8. 語音助手的貨幣化

語音在電子商務中的作用

根據最新的數字商務 360 報告，“2020 年，消費者在美國零售商的在線支出為 8611.2 億美元，比 2019 年的 5980.2 億美元增長了 44.0%。” COVID-19 改變了我們在線購物的方式，這些趨勢不太可能恢復到以前的樣子。

隨著語音搜索與電子商務一起增加，OC&C Consultants 認為，到 2022 年，語音購物在美國將達到 400 億美元，在英國將達到 50 億英鎊。 一些品牌已經與語音激活平台合作，以推動更高的銷售額。

隨著時間的推移，您可以期待看到更多的品牌和平台語音合作夥伴。

增加的智能導致對用戶意圖的理解

雖然電影經常描繪機器人智能的災難性後果，但企業知道可以永遠利用增加的智能。 人工智能不斷發展和學習，增強用戶體驗並增加轉化率。 2015年，谷歌確認了RankBrain的存在。 Google 核心算法的這一方面利用機器學習來更好地了解用戶意圖並顯示與搜索查詢最相關的結果。

不再因為 AI 誤解了您的客戶編號或投訴而對電話另一端的 AI 大喊大叫的日子一去不復返了。 每一天，人工智能都變得越來越聰明，可以預測行為、識別情緒的細微差別，並理解不同口音的請求。 2016 年，Apple 收購了 Emotient，這是一家旨在通過分析面部表情來理解情緒的初創公司。 當時，該技術被出售給廣告商，作為一種評估用戶在訪問商店時對促銷和購物者面部表情的反應的方法。

當人工智能能夠理解更廣泛的受眾時，使用量就會增加，由此產生的收入也會增加。

單詞和短語的預測

除了解釋意圖之外，Google 的 RankBrain 還可以預測丟失的單詞和短語以返回合適的答案。 例如，當你問 Siri“我在哪裡可以找到星巴克？” 您可能會收到與您所在位置最近的星巴克共享的答案。 但是，如果 AI 僅根據查詢進行回答，它可能會返回類似“星巴克在 76 個國家/地區擁有 32,660 個地點”的結果。

感謝 RankBrain，Siri 填補了缺失的“我在哪裡可以找到附近的星巴克？” 提供目前對您最有幫助的結果。 隨著人工智能更多地了解用戶意圖並收集更多有關成功語音搜索的數據，該技術在預測丟失的單詞和短語時將變得更快、更準確。

這些是語音搜索最常見的一些查詢：

• 詢問方向
• 檢查交通更新
• 尋找當地企業。

由於這些問題可能是在一個人已經在車上行駛時被問到的，因此為了路上每個人的安全，語音搜索的預測性必須繼續擴展。 Voicebot 的一項研究表明，62% 的司機在車內使用語音搜索，我們相信隨著語音搜索通過預測性響應贏得用戶的信任，這一數字只會上升。

語音轉文本功能或語音識別功能

最近，我要求 Siri 向朋友發送一條短信，說明“給我打電話”。 取而代之的是，文字上寫著：“給我一輛車。” 我的朋友對我突然和不合時宜的要求感到困惑是可以理解的。 如果您曾經從汽車中發送過完全錯誤的語音文本，那麼您就是語音轉文本能力差的受害者。

Speech-to-text（也稱為語音識別）是計算機將人類所說的單詞翻譯成書面格式的過程。 隨著我們進入語音搜索的未來，語音轉文本功能對於返回準確結果至關重要。

自 1962 年以來，IBM 一直處於語音識別的前沿，其網站討論了算法、定制和計算技術，這些技術結合在一起以創建準確和智能的語音到文本輸出。 由於 IBM 和類似技術品牌的創新，語音識別可以標記不同的說話者，應用語言加權來優先考慮常用或行業特定的短語，並通過文本消息提供可訪問性。

隨著語音轉文本功能變得更加準確，用戶信任度將增加，語音搜索將繼續從新奇事物轉變為日常生活的基本部分。

品牌將通過人聲建立信任

當您與 Siri、Alexa 或 Google 交談時，很明顯您正在與虛擬助手交談——而不是真人。 然而，一些品牌正在捕捉數字聲紋來創造聽起來比機器人更像人的人工智能。 您可以在下面聆聽 Barack Obama、Donald Trump 和 Hilary Clinton 討論使用深度學習和人工神經網絡複製聲音的算法。

當然，我們知道那實際上並不是三位政客，而是用他們的聲紋創建的數字模擬。 通過技術進步，人工智能變得更加逼真、對話和智能。 當我們可以將人工智能視為“我們中的一個”時，品牌就可以建立信任，而無需在易於解決的問題上花費金錢和時間。

雖然一些專家聲稱我們將來會在人工智能領域看到更多人形聲音，但其他人則不太確定。 恐怖谷由東京工業大學機器人學教授森正弘於 1970 年創造，指的是人類與機器人之間的關係。 隨著機器人變得越來越逼真，吸引力因素也越來越大——直到它們變得過於逼真。 一旦到達“恐怖谷”，人類就會對一個看起來幾乎是人類的機器人產生不信任和不安感。

恐怖谷會阻礙逼真的人工智能聲音成為常態，還是增加對逼真人工智能的接觸會增加信任度？ 我們需要多一點時間來確定這種趨勢如何發展。

超本地搜索將繼續從文本搜索轉向語音搜索

BrightLocal 的一項調查顯示，58% 的消費者在過去一年中使用語音搜索尋找本地商家，46% 的語音搜索每天使用該功能尋找本地商家。 只有 18% 的參與者表示他們甚至不會考慮使用語音搜索，當前和潛在的語音搜索用戶數量達到數十億。 隨著超本地搜索從文本搜索轉向語音搜索，現在是優化語音搜索列表的時候了。

如果您是依賴全球 SEO 的附屬公司，那麼是時候改變您的策略並考慮本地化了。 您如何定位關鍵字以吸引尋找本地企業的語音搜索者？

對支持語音的音頻廣告說“是”

到目前為止，廣告在很大程度上是一種片面的對話。 品牌利用報紙、收音機、電視和網站來傳達他們的信息。 隨著我們進入語音優先的世界，廣告商正在重新考慮將客戶帶入對話的策略。

Pandora、Spotify、Doritos、BMW、雀巢和宜家等大品牌正在通過“選擇你自己的冒險”式廣告直接與客戶交談。 例如，Spotify 要求聽眾說出一系列命令來播放推廣的播客。 Hellmann's Mayonnaise 教聽眾如何使用他們的產品在製作烤奶酪時獲得更令人滿意的嘎吱聲。 宜家會向用戶提出一系列問題，以製作以他們選擇的產品為特色的個性化搖籃曲。

這種新穎的直接參與方式確實取得了回報。 雖然典型的純音頻廣告的點擊率低於 1%，但這些語音對話廣告的參與率和利率為 7.68% 和 4.28%。 雖然僅這些數字就具有開創性，但這些廣告也證明更令人難忘。 58.3% 的聽眾記住了語音對話廣告，而純音頻廣告的典型召回率為 25-35%。

雖然這種廣告方式實際上需要用戶的互動，但 39% 的人表示這種廣告方式比傳統廣告方式更具侵入性。 這些支持語音的廣告需要聽眾的互動才能開始。 這種形式的口頭同意讓消費者坐在駕駛座上，而不是依賴於在廣播中播放廣告時被俘虜的觀眾的傳統廣告。

支持語音的數字廣告提供了一種相關的、人性化的體驗，從而提高了轉化率、品牌認知度和信任度。 現在是利用這項技術的時候了——儘管它仍然是新的和不斷發展的。 如果您正在為您的附屬機構製作廣告，請在市場飽和之前投資交互式語音廣告，以獲得吸引用戶興趣和購買力的最佳機會。

語音助手的貨幣化

第一個記錄在案的 PPC（按點擊付費）廣告實例發生在 1996 年。隨著我們向用戶提供無屏幕搜索體驗，語音助手的貨幣化是下一個重要話題。 當用戶繞過可增加收入的可點擊廣告時，附屬公司和廣告商如何獲得收入？

一篇關於 Medium 的文章提出了通過語音貨幣化的三種可能性：推薦、每次轉化成本和與用戶當前情況相關的優惠。 隨著時間的推移，我們可以期待看到科技品牌通過語音搜索提供付費推廣的機會，以及企業和附屬機構從語音搜索貨幣化中受益的機會。

我們未來可能會看到一些語音搜索貨幣化的可能性：

• 付費搜索結果
• 本地列表廣告
• 交易驅動的收入

由於科技目前的重點是為其語音助手贏得市場份額，因此貨幣化處於次要地位。 然而，隨著語音搜索變得越來越主流並融入我們的日常生活，廣告肯定會隨之而來。 科技品牌需要在貨幣化和用戶信任之間走鋼絲——只採用在這個新領域建立信任和忠誠度的策略。

當談到語音搜索的功能和應用程序時，我們只是處於冰山一角。 現在是時候開始製定您的語音搜索策略，並著眼於我們今天討論的未來趨勢。 當您制定包含這 8 個技巧的語音搜索策略時，請務必查看我們關於如何優化語音搜索的文章：7 種語音搜索的 SEO 策略以供找到。

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