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février 21, 2019

L'influence de la recherche vocale sur les extraits sélectionnés

L'influence de la recherche vocale sur les extraits sélectionnés


Ce poste a été publié à l'origine sur le blog STAT .


Nous savons tous que les extraits en vedette fournissent des réponses faciles à lire et fiables et que les assistants numériques adorent les dire à voix haute lorsque vous leur posez des questions.

Cela signifie que les extraits sélectionnés ont un impact sur la recherche vocale: de mauvais extraits, ou aucun extrait, et les assistants numériques se débattent. Selon cette logique: Créez beaucoup d'extraits de code et gagnez la course à la recherche vocale. Droite?

Bien, mais c’est un angle beaucoup plus intéressant à examiner, qui vous aidera à trouver plus d’extraits et à optimiser la recherche vocale en même temps. Pour explorer cela, nous devons faire comme Doctor Who et remonter dans le temps.

De la dactylographie à la conversation

À l'époque où les dinosaures parcouraient la Terre et les requêtes étaient saisies dans les moteurs de recherche via des claviers, les utilisateurs s'adaptaient aux moteurs de recherche en ajustant la manière dont ils exécutaient les requêtes. Nous avons extrait des mots et des phrases inutiles, comme «le», «de» et, enfin, «et», qui ont créé des requêtes tronquées – des recherches robotiques pour un moteur de recherche robotique.

 Premier dinosaure à utiliser Google.

Bien entendu, les moteurs de recherche ont évolué, de même que leur capacité à comprendre les schémas de langage naturel et les intentions des requêtes. La mise à jour Hummingbird 2013 de Google a ouvert la voie à une telle évolution. Ce remaniement de l’algorithme a permis au moteur de recherche de Google de mieux comprendre l’ensemble d’une requête et de l’éloigner de la correspondance des mots clés à la conversation.

C’est une bonne nouvelle si vous êtes une personne humaine: nous avons plus de difficultés à changer notre façon de parler que notre façon d’écrire. C'est encore plus intéressant pour les assistants numériques, car la recherche vocale ne fonctionne que si les moteurs de recherche peuvent interpréter la parole humaine et dialoguer entre eux.

Assistants numériques et apprentissage automatique

En examinant la manière dont les assistants numériques procèdent à la recherche vocale (ce que nous disons par rapport à ce qu'ils recherchent), nous pouvons voir à quel point l'apprentissage automatique a évolué avec le traitement du langage naturel et jusqu'à quel point doit encore y aller (les robots, ils sont comme nous!). Nous pouvons également avoir une idée du type de questions que nous devons suivre si la recherche vocale est à l'ordre du jour du référencement.

Par exemple, lorsque nous avons demandé à notre assistant Google: "Quels sont les meilleurs écouteurs pour 100 dollars", l'interrogatoire [best headphones for $100]. Nous avons ensuite suivi la procédure en demandant «qu’en est-il du sans fil?», Qui a ensuite fait une recherche [best wireless headphones for $100]. Et puis nous nous sommes souvenus que nous étions au Canada, alors nous avons suivi cela avec «Je voulais dire 100 dollars canadiens» et nous avons effectué une recherche de [best wireless headphones for $100 Canadian].

Ce tête-à-tête réussi permet de tirer deux enseignements: non seulement notre assistant Google parvient-il à construire des requêtes essentiellement complètes à partir de nos demandes principalement composées, mais il est capable de relier avec précision des questions d'actualité. Bien que nous ayons complètement abandonné notre sujet d’ici la fin, Google Assistant sait toujours de quoi nous parlons.

Bien sûr, nous ne sommes pas au-dessus de souligner les ratés. Dans la chaîne de "Comment faire un gâteau Bundt", "Quel genre de casserole faut-il", puis "Combien coûtent-ils?", La requête que Google Assistant recherchait pour la dernière question était [how much does bundt cake cost].

Juste après avoir félicité notre assistant de pouvoir maintenir le même sujet tout au long de notre enquête, nous en avions besoin pour pouvoir changer de voie. Et ça ne pourrait pas. Il associe les «ceux» à notre sujet initial de gâteau Bundt au lieu du nom le plus récent mentionné (casseroles à gâteau Bundt).

Dans une autre série de questions importantes sur la cuisson des gâteaux Bundt, «Combien de temps cela prendra-t-il» a produit la requête [how long does it take to take a Bundt cake]tandis que «Combien de temps cela prend-il» a été produit [how long does a Bundt cake take to bake].

C’est la même demande, mais notre assistant Google a eu plus de mal à analyser la définition de "prendre" utilisée par notre première phrase, en formulant une requête plutôt délicate. À moins que nous ne voulions vraiment savoir combien de temps il nous faudrait pour partir avec le gâteau Bundt fraîchement sorti du four? (Ne nous jugez pas.)

Etant donné que Google paye probablement le wazoo pour améliorer l'apprentissage automatique, nous nous attendons à ce que les échecs soient moins gênants avec le temps. Ce qui est une bonne chose, car lorsque nous avons posé des questions sur les ingrédients des gâteaux Bundt («Est-ce que ça prend du beurre»), nous nous sommes penchés sur un SERP pour [how do I bake a butter].

Ce n’est pas que ça sonne délicieux.

Des extraits apparaissent pour différents types de requêtes

Alors, que devons-nous faire de tout cela? Nous sommes essentiellement au cœur d’une renaissance du langage naturel. Et cette recherche vocale aide à mener la charge.

En ce qui concerne ce que cela signifie spécifiquement pour les extraits? Ils vont devoir se présenter pour des requêtes de type humain. Et vous ne le sauriez pas, Google a déjà adopté cette stratégie et ne crée pas simplement plus d'extraits de code pour les mêmes types de requêtes. Nous avons même des preuves.

Au cours des deux dernières années, nous avons constaté une augmentation du nombre de mots dans une requête faisant apparaître un extrait sélectionné. Les requêtes à longue queue peuvent être une nuisance et demi, mais les requêtes avec des bouts de code s'allongent de minute en minute.

Lorsque nous pondérons et pondérons les termes trouvés dans les requêtes à longue queue de TF-IDF, nous obtenons une preuve supplémentaire de l’influence de la recherche vocale sur des extraits. Le terme "comment" apparaît plus que tout autre mot et est suivi de près par "fait", "beaucoup", "beaucoup", "quoi" et "est" – tous les mots qui composent généralement des phrases complètes et qu'il est plus facile de supprimer nos recherches tapées que nos recherches parlées.

Cela signifie que si nous voulons collecter davantage d'extraits de code et aider les chercheurs à utiliser des assistants numériques, nous devons créer des listes de mots clés à long terme et de qualité naturelle pour le suivi et l'optimisation.

Formatez le contenu de votre extrait de manière à ce qu'il corresponde à

Lorsqu'il est enfin temps d'optimiser, l'un des meilleurs moyens de diffuser votre contenu dans l'oreille d'un chercheur consiste à utiliser le format correct d'extrait de code, une leçon que nous pouvons apprendre de Google. .

Prenant nos termes pondérés TF-IDF, nous avons constaté que les mots «meilleur» et «comment» apportaient la plupart des extraits de liste du groupe. Nous n’avons certainement pas à réfléchir trop longuement aux raisons pour lesquelles Google a décidé de tirer parti du format de liste – il fournit un aperçu instantané comparatif ou une étape pratique étape par étape.

À partir de là, nous pourrions être enclins à formater tout le contenu de nos mots clés "meilleur" et "comment procéder" en listes. Mais, comme vous pouvez le voir dans le graphique ci-dessus, les paragraphes et les tableaux apparaissent toujours ici, et nous pourrions laisser des extraits sur le tableau en les ignorant. Si nous avons le temps, nous allons chercher dans quels mots-clés ces formats conviennent mieux et pourquoi.

Obtenir le suivi

Vous pourriez être la Wonder Woman des méta-descriptions, mais si vous n’optimisez pas le bon type d’extraits, votre contenu aura plus de mal à se faire entendre. Construire une liste de mots clés conviviale pour la recherche vocale à suivre est la première étape pour lasso de ces extraits.

Vous voulez savoir comment faire cela avec STAT? Dites bonjour et demandez une démo personnalisée .

Vous avez besoin de plus d'extraits dans votre vie? Nous avons mis au point les SERPs de Google à double extrait: doublez les extraits, doublez le plaisir.



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