SEO

SMXpert'e sor – Sesli arama ve sanal asistanlar için optimizasyon

Ask bir SMXpert dizisi, Seattle'daki SMX Advanced 2018 oturumları sırasında düzenlenen soruları ve cevap (Q & A) segmentini devam ettiriyor.

Bugünkü Q & A, Ziff Davis'den Upasna Gautam ile Sesli Arama ve Sanal Asistanlar için Optimizasyon oturumundan.

Soru: Sesli aramada, çarpıtmanın, aksanların ve vurgulanan kelimelerin ne kadarı var?

Upasna: Sesli arama sisteminin otomatik konuşma tanıma yetenekleri, aksan, lehçeleri anlayabilecek kadar akıllı hale geldi. ve aynı zamanda homonislerin deşifre içeriğini de vurguladı.

Google Asistan Grubu Ürün Müdürü Brad Abrams yakın zamanda bu konuyu Voicebot Podcast'inde tartıştı, zira aksanların bölgesel bir ülkede sorunların nasıl ortaya çıktığı (17:00 işareti) varyasyonlar, ancak bu yerelleştirme sadece vurgulardan çok daha fazlasını içerir.

Bu meydan okuma iki kısımda ele alınabilir: otomatik konuşma tanıma (ASR) ve doğal dil anlama ing (NLU). Konuşma ve vurgu tanıma, ASR segmentine girer, niyet, argo, dilbilgisi varyantları ve konuşma ifadelerini anlamak NLU'ya ihtiyaç duyar.

Google, geçen sene 30 yeni dil türünü eklediğinde, sorarak konuşma örnekleri toplamak için ana dili konuşanlarla çalıştı. Kendi cümleleri ve lehçelerinde ortak ifadeler okumak. Bu süreç, yeni dillerin seslerini ve sözcüklerini anlamak ve zaman içinde daha fazla ses örneğine maruz kaldığında sistemin doğruluğunu geliştirmek için makine öğrenim modellerini eğitmiştir. Nöral çeviri, eski cümle tabanlı sistemden çok daha iyi çalışmıştır, çünkü şimdi bir cümlenin parçaları yerine bir seferde tam cümleleri çevirir.

Google'dan:

30 yeni dil çeşidini birleştirmek için anadili konuşanlar, konuşma örneklerini toplayarak ortak cümleleri okumalarını isteyerek. Bu süreç, yeni dillerin seslerini ve sözcüklerini anlamak ve zaman içinde daha fazla örneğe maruz kaldıklarında onların doğruluğunu geliştirmek için makine öğrenim modellerini eğitmiştir.

Bu daha geniş bağlamı kullanarak, en uygun çeviriyi bulabilir. Daha sonra yeniden düzenlenmiş ve uygun dilbilgisi ile bir insan konuşmaya daha çok benzetilmiştir. Google arama, söz konusu dillerin çok uzun bir süredir zaten var olduğunu ve çalışmasını sağlamıştır. Bu, kullanıcı sorgularını anlayabilen ve alakalı yanıtlar sunabilen sesli arama yetenekleri oluşturmak için güçlü bir akıllı veri kaynağı sağlamıştır.

Google konuşma tanıma şimdi etkileyici doğruluk oranlarında 119 dili destekliyor.

Soru: Peki ya Siri? Google ses aramasıyla aynı kuralları mı kullanmalıyız?

Upasna: Böyle dinamik bir manzaradan bahsettiğimizde “kurallar” kelimesinin katılığını beğenmedim, o zaman “en iyi uygulamalar” diyelim. ”

Evet, aynı en iyi uygulamalar uygulanabilir ve uygulanmalıdır, çünkü Google ses araması gibi, Siri'nin ASR'nin nasıl çalıştığını anlayarak nasıl çalıştığını anlıyoruz. Apple zaten 36 ülkede (belki daha da fazla) 21 dili destekleyen üretimde çok fazla ASR modeline sahip.

Apple, aynı zamanda ASR dil modellerini son birkaç yıl içinde rafine etmek için çalışıyor. Oyunda geç bir başlangıç.

Soru: Sesli arama için içerik oluştururken, tüm sorulara ve cevaplara sahip olmak mantıklı mıdır, yoksa her bir içerik parçasına bir soru / cevap entegre etmek daha mı iyidir?

] Upasna: En iyi uygulama, SSS bölümünüzde net bir bilgi mimarisi oluşturmak olacaktır. Üst düzey bir SSS sayfası oluşturun, daha sonra topikal otorite oluşturmak ve uzun biçimli cevaplar sağlamak için benzer soruları bir alt sayfada bir araya getirin. Hiper spesifik soruları anlamak ve yanıtlamak, özellikle satın alma odaklı sorgular için sesli aramada önemli bir rol oynar.

Örneğin, bir sesli arama kullanıcısı, “2018'in en iyi su geçirmez spor izleyicisi hangisi ile uyumludur? “iPhone'um” veya “sörf için en iyi su geçirmez spor izleyicisi” sadece “en iyi fitness izci” den

Sadece son dört hafta içinde, ekibim ve ben bu sorgular için arama motoru sonuç sayfalarında (SERP) ciddi değişiklikler olduğunu fark ettik , araştırılan hiper-spesifik sorguda, öne çıkan snippet içindeki ürün karuselleri formunda ve soruya cevap vermek için belirli, tek bir ürünü çeken bir bilgi grafik paneli şeklinde sonuçlar elde edilir.

Bu sorulara daha kesin bir şekilde cevap verebiliriz. sorular, kullanıcıya daha iyi hizmet verebilir ve organik görünürlük kazanabiliriz. Henüz kullanmıyorsanız, SEMrush Keyword Magic Tool'un “soru” filtresine tıklamanızı öneririm.

Soru: Diğer ülkelerde sesli aramanın benimsenmesini nasıl öngörüyorsunuz?

Upasna: Google’ın amacı, web’in daha kapsamlı olmasını sağlamaktır. Bu da mümkün olduğu kadar çok sayıda dil engelini ortadan kaldırmaktır. Bence bu, diğer ülkelerde sesli aramanın benimsenme oranını doğrudan etkilemiş ve bunu yapmaya devam edecektir.

Hindistan'daki evlat edinme oranı bu ilerlemenin mükemmel bir örneğidir. Aralık 2017'den itibaren Google Başkan Yardımcısı ve Güney Doğu Asya ve Hindistan Genel Müdürü Rajan Anandan'a göre Hindistan'daki arama sorgularının yüzde 28'i sesli ve Hintçe sesli arama sorguları yüzde 400'ün üzerinde büyüyor.

Daha önce de belirttiğim gibi, Google, dokuz yeni dili Hint dilleri olan 30 yeni dil için sesli arama özelliğini başlattı. Hint yanlılarının kendisi 22 resmi / büyük dil, 13 farklı senaryo ve 720'den fazla lehçeye sahiptir. Sadece bu ülkeye sesli arama kadar karmaşık bir şey getirme zorluğunu hayal edebiliriz, fakat bu gerçekleşiyor.

Pencap ya da Tamil gibi bir yerel Hint dilinin konuşmacısı ana dillerinde doğru ve alakalı içerik bulmakta zorluk çekiyordu. Ancak geçen yıl, Google, yeni Neural Machine Translation teknolojisini İngilizce ve dokuz yaygın olarak kullanılan Hint dilleri (Hintçe, Bengalce, Punjabi, Marathi, Tamil, Telugu, Gujarati, Malayalam ve Kannada) dillerine çevirdi – tüm ülkeyi kapsayan diller.

Zaten ilgili bir dili anladığımızda bir dil öğrenmenin daha kolay olduğunu biliyoruz (örneğin, Hintçe Pencapça ya da Hintçe ve Gucerata örneğinde olduğu gibi), ve Google ayrıca, nöral teknolojilerinin, öğrendiğinde her dili daha iyi konuştuğunu keşfetti. her seferinde birkaç tane. Hintçe ulusal dil olduğu ve ülke genelinde konuşulduğu için, Google'ın Hintli için bölgesel akrabaları Marathi ve Bengalce'den çok daha fazla örnek verisi vardır. Google, diller hep birlikte eğitildiğinde, herkes için çevirilerin tek tek eğitildiğinden daha fazla geliştiğini fark etti.

Bunu pratikte Chrome’un yerleşik çeviri işleviyle görüyoruz. 150'den fazla web sayfası, tek bir tıklama ile makine çevirilerinin büyüsüyle veya her gün dokunarak Chrome kullanıcılarına çevrilir.

Hindistan'daki dilin doğruluğu ve çevirisindeki bu ilerlemeler sayesinde, Google istatistikleri artık kırsal alanların yakalandığını gösteriyor Tüketiciler tercih ettikleri dillerden daha önce hiç olmadığı kadar çok arama yaptıkları için Hindistan'da internet kullanımı söz konusu olduğunda büyükşehir bölgeleriyle hızlı bir şekilde. Hindistan'da gittikçe daha fazla kişi interneti ve ilgili ve kullanışlı uygulamalarını keşfettikçe, kentsel ve kırsal alanlardaki günlük yaşamın dokusuna hızla dokunuyor.

Bu evlat edinme modelini ortaya çıkarmaya devam edeceğimize inanıyorum. Google gibi diğer ülkeler daha fazla dil verilerini beslemeye ve Neural Machine Translation sistemini eğitmeye devam ediyor.

Soru: Sizce e-ticaret sesli arama için hazır mıdır? Nereden başladınız?

Upasna: Bence bu, hazır olmaktan sadece bir adım ötede. Google'ın e-ticaret sayfalarını yıllardır daha belirgin bir şekilde hazırlayıp entegre ettiğini gördüğümüz için SERP'nin kendisi çoktan hazır. Özellikle son beş yılda, tüm SERP'in, ürün karuselleri, ürün sıralaması özellikli snippet'ler, araştırma karuselleri ve elbette alışveriş atlıkarıncalarının entegrasyonu ile dinamik, satın alma odaklı bir ortama dönüştüğünü gördük. [19659002] E-ticaret SERP'lerinin son zamanlardaki kararsız davranışlarından dolayı hazır olmanın sadece bir adım ötesine geçtiğini söylüyorum. Bu ürün seviyesi, ayrıntılı içerik, teknik özellikler, optimize edilmiş ürün resimleri, kullanıcı yorumları ve derecelendirmeleri ve elbette semantik işaretleme için en uygun zaman!

Upasna: İşte benim #SMXInsights'ım :



Sunum güvertesi: Ses, Arama ve Anlambilim: Form Nasıl Çalışıyor


SMXperts'larımızdan daha fazla bilgi ve cevap görmek ister misiniz? Ask bir SMXpert makalelerinin büyüyen kütüphanesine göz atın!


نبذة عن الكاتب

Debra Mastaler, Arama Motoru Arazisinde Özellikler Editörü. Bağlantı kurma konusunda uluslararası kabul görmüş bir otoritedir ve OMCP Sertifikalı Link Oluşturma Eğitmeni'dir. Washington DC'de bulunan Debra, aynı zamanda, Arama Motoru Arazi için bir köşe yazarıdır, çok sayıda teknik yayın için yazılmıştır ya da yayınlanmıştır ve arama pazarlama konferansı devrinde bir konuşmacı ve eğitmen olarak aktiftir. Debra, Landy Awards için bir yargıç olarak hizmet veriyor ve Alliance-Link.com'un Başkanı. İletişimde kalmak için Twitter'dan ve LinkedIn ile iletişime geçin.