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[语音搜索]优化语音搜索和虚拟助手

  [语音搜索]优化语音搜索和虚拟助手,SMXpert Upasna Gautam继续SMX Advanced的问答,并讨论了许多主题,包括创建正确的内容,在优化语音搜索时使用同音异义词,压力词和质量指标。

  Ask an SMXpert系列继续在西雅图的SMX Advanced 2018会议期间举行的问答(Q&A)部分。

  今天的问答来自Ziff Davis 与Upasna Gautam的优化语音搜索和虚拟助手会议 。

  问题:同音异义词,口音和压力词在语音搜索中会产生多大的影响?

  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,方言和强调词,以及解密同音词的上下文。

  谷歌助理集团产品经理布拉德艾布拉姆斯最近在Voicebot播客中讨论了这一点,因为他强调(17:00标记)口音如何在一个地区差异的国家内造成问题,但本地化涉及的不仅仅是口音。

  这一挑战可以分为两部分: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部分,而理解意图,俚语,语法变体和口语表达都需要NLU。

  当谷歌增加30个新品种的语言,去年,他们用母语的工作,要求他们在自己的口音和方言读常用短语来收集语音样本。这个过程训练他们的机器学习模型,以了解新语言的声音和单词,并随着时间的推移接触更多的声音样本,提高系统的准确性。神经翻译比旧的基于短语的系统工作得更好,因为它现在一次翻译完整的句子,而不是句子的片段。

语音搜索

  来自Google:

  为了整合30种新的语言变体,我们与母语人士一起收集语音样本,要求他们阅读常用短语。这个过程训练我们的机器学习模型,以了解新语言的声音和单词,并在随着时间的推移接触到更多的例子时提高它们的准确性。

  通过使用这个更广泛的背景,它可以找出最相关的翻译,然后重新排列并调整为更像是具有正确语法的人类说话。Google搜索已经存在并在所有这些语言中运行了很长时间,它提供了强大的智能数据源,可以构建能够理解用户查询并提供相关答案的语音搜索功能。

  Google语音识别现在支持119种语言,准确率令人印象深刻。

  问题:Siri怎么样?我们应该使用与Google语音搜索相同的规则吗?

  Upasna: 当我们谈到这样一个充满活力的景观时,我不喜欢“规则”这个词的僵硬,所以让我们说“最佳实践”。

  是的,可以并且应该应用相同的最佳实践,因为像Google语音搜索一样,我们 通过了解ASR的工作原理了解Siri的工作原理。Apple已经有很多ASR模型投入生产,在36个国家支持21种语言(现在可能更多)。

  在过去的几年里,苹果公司一直在努力改进他们的ASR语言模型,尽管在游戏中起步较晚,但它已经赶上了。

  问题:在为语音搜索创建内容时,有一整页问题和答案是否有意义,或者将问题/答案集成到每个内容片段中是否更好?

  Upasna: 最佳做法是在FAQ部分中创建清晰的信息架构。创建顶级常见问题解答页面,然后在子页面中将类似问题组合在一起,以创建主题权威并提供长篇答案。理解和回答超特定问题是语音搜索的关键,特别是对于购买驱动的查询。

  例如,语音搜索用户更有可能搜索“能够与我的iPhone同步的2018年最佳防水健身追踪器”或“最佳防水健身追踪器”,而不仅仅是“最佳健身追踪器”。

  在过去的四周里,我的团队和我注意到这些查询的搜索引擎结果页面(SERP)发生了巨大变化,其中搜索的超特定查询在特色代码段中以产品轮播的形式提供结果,一个知识图表面板,提取特定的单一产品来回答问题。

  我们可以越精确地回答这些具体问题,我们就能越好地为用户服务并获得有机可见性。如果你还没有使用它,我建议你点击SEMrush关键字魔术工具的“问题”过滤器。

  问:您如何预见其他国家/地区采用语音搜索?

  Upasna: Google的目标是让网络更具包容性,这意味着尽可能减少语言障碍。我认为这已经直接影响了其他国家采用语音搜索的速度,并将继续这样做。

  印度的采用率是这一进程的一个很好的例子。根据谷歌副总裁兼东南亚和印度常务董事Rajan Anandan的说法,截至2017年12月,印度有28%的搜索查询是通过语音进行的,印地语语音搜索查询的增长率超过400%。

  正如我之前提到的,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。印度次大陆本身有22种官方/主要语言,13种不同的剧本和720多种方言。我们只能想象将像语音搜索这样复杂的东西带到这个国家的挑战,但它正在发生。

  像旁遮普语或泰米尔语这样的区域印度语言的发言人过去很难用他们的母语找到准确和相关的内容,但去年,谷歌将其新的神经机器翻译技术应用于英语和九种广泛使用的印度语言之间的翻译(印地语,孟加拉语) ,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 - 跨越整个国家的语言。

  我们知道,当我们已经理解了相关语言时(例如印地语旁遮普语,或者印地语和古吉拉特语),学习语言会更容易,谷歌也发现他们的神经技术在学习了几种语言时能说得更好。时间。由于印地语是全国语言并且在全国范围内使用,因此谷歌的印地语样本数据远远多于其地区亲属马拉希和孟加拉语。谷歌已经意识到,当语言被一起训练时,所有人的翻译都比单独训练的人更有所改进。

  我们在Chrome的内置翻译功能中实现了这一点。Chrome用户通过一键点击或每天点击机器翻译的魔力翻译超过1.5亿个网页。

  随着印度语言准确性和翻译方面的这些进步,谷歌统计数据现在显示,在印度的互联网使用方面,随着消费者比以往任何时候都更多地使用他们的首选语言,农村地区正迅速赶上大都市区。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,它正在快速融入城市和农村地区的日常生活结构中。

  我相信,随着谷歌继续向语言数据提供更多语言数据并对其进行培训,我们将继续看到这种采用模式向其他国家展开。

  问题:您认为电子商务是否已准备好进行语音搜索?你会从哪里开始的?

  Upasna: 我认为距离做好准备还有一步之遥。SERP本身早就准备好了,因为我们已经看到谷歌多年来一直在为电子商务页面做准备和整合。特别是在过去的五年中,我们已经看到整个SERP演变成一个充满动态的,以购买为导向的环境,产品轮播,特色片段与产品排名,研究轮播,当然还有购物轮播的整合。

  我说它距离准备只有一步之遥,因为最近电子商务SERP的不稳定行为显然谷歌仍在试验。这是在产品级别,详细内容,技术规格,优化产品图像,用户评论和评级以及语义标记进行优化的最佳时机!

【文章来源:语音搜索】

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