O que é a pesquisa por voz (voice search)?
A pesquisa por voz, ou voice search, é a realização de pesquisas de forma oral em dispositivos ativados por voz, como o Google Assistant, Siri, Alexam ou outros. Este tipo de pesquisa dispensa a digitação (ou escrita) das palavras-chave da consulta e permite que o utilizador apenas fale para o dispositivo.
Os assistentes digitais presentes nos dispositivos são sustentados por algoritmos avançados com inteligência artificial (IA) para a compreensão e interpretação das palavras e pesquisas do utilizador, de forma a dar as respostas mais relevantes.
Esta forma de pesquisa é uma evolução significativa na experiência de pesquisa do utilizador e na forma como ele interage com a tecnologia.
Como funciona a pesquisa por voz?
A pesquisa por voz utiliza sistemas de processamento de linguagem natural, ou PLN, nos assistentes digitais para que estes possam processar e “entender” os vários idiomas da linguagem humana, tal como também a mensagem transmitida e o seu contexto.
Estes sistemas permitem que os assistentes reconheçam propriedades (entidades) tais como nomes, datas, locais, sentimentos, padrões e sintaxe.
A forma como o utilizador se exprime oralmente difere da forma escrita. Na pesquisa de voz são utilizadas expressões maiores e mais complexas, com palavras-chave longas. Quando o utilizador digita a sua pesquisa utiliza expressões mais concisas e menos naturais.
PLN como base da compreensão da linguagem humana
O Processamento de Linguagem Natural, ou PLN, é uma tecnologia que permite à inteligência artificial compreender a linguagem humana eficazmente. Esta tecnologia é necessária para adequar os resultados às pesquisas dos utilizadores e alinha-os com a sua intenção de pesquisa e/ou fase de funil de vendas (topo de funil, meio de funil, fundo de funil).
O processamento de linguagem natural permite que o utilizador obtenha resultados adequados ao usar uma palavra-chave longa e mais natural, como por exemplo “quais as melhores empresas de contabilidade perto de mim?” em vez de palavras-chave como “melhores empresas contabilidade lisboa”.
Como consequência de uma linguagem mais humana e natural, a pesquisa por voz será impactada e alavancada pois o utilizador expressa-se de forma mais humana e o processo de fala é mais prático que o de escrita.
Como a Inteligência Artificial vai impactar a pesquisa por voz?
As evoluções sentidas no campo da inteligência artificial permitem refinar os sistemas de PLN, ou Processamento de Linguagem Natural, existentes nos assistentes de voz, smartphones e diretamente nos serviços de pesquisa dos maiores players.
Estes vão conseguir melhorar a experiência do utilizador com uma melhor compreensão das palavras, contexto e mensagem transmitida. Vão também permitir apresentar resultados mais ajustados às pesquisas dos utilizadores.
Os sistemas de machine learning, ou aprendizagem de máquina, vão aprender com as interações de cada utilizador de forma a melhorar continuamente a capacidade de resposta e fornecer resultados de pesquisa mais específicos e adequados a cada pesquisa.
A melhoria significativa da experiência do utilizador, com menos falhas no uso da tecnologia, vai permitir a sua maior adoção e consequente massificação em todos os aspetos.
A Finances Online no seu estudo de 2023 indica que a pesquisa por voz é usada maioritariamente durante a condução (52.8%), seguida por outras atividades gerais (21.3%), assistir televisão (7.5%) e no trabalho (7.4%).
A melhoria da experiência da pesquisa por voz vai permitir, por exemplo, um maior uso da mesma em contexto de trabalho devido à maior praticidade e diferenças no comportamento do utilizador entre a realização da pesquisa por voz e a realização da pesquisa escrita.
Estudos da Loup Ventures demonstram que após a realização de 800 perguntas à Siri, Google Assistant, Alexa e Cortana entre 2017 e 2018 os assistentes conseguiram melhorar bastante a taxa de respostas certas e de perguntas compreendidas.
| Respostas certas | Perguntas compreendidas | |||
|---|---|---|---|---|
| 2017 | 2018 | 2017 | 2018 | |
| Google Assistant | 74.8% | 85.5% | 99% | 100% |
| Siri | 66.1% | 78.5% | 95% | 99% |
| Cortana | 48.8% | 52.4% | 97% | 98% |
| Alexa | n/a | 61.4% | n/a | 98% |
Segundo os dados da tabela acima, é possível notar uma subida de performance tanto nas respostas certas como nas perguntas ou pesquisas compreendidas pelos assistentes virtuais. O Google Assistant tem as melhores pontuações (com 85.5% de respostas certas e 100% de perguntas compreendidas em 2018), seguido pela Siri, Cortana e Alexa.
Otimização SEO para pesquisa por voz
O crescimento exponencial da pesquisa por voz derivado ao avanço da tecnologia e a popularização de dispositivos ativados por voz (smartphones, smart speakers e assistentes virtuais), as mudanças no comportamento do utilizador devido à forma como interage com os motores de pesquisa (de forma mais conversacional e natural), uma intenção cada vez mais específica nas pesquisas realizadas aliadas à maior velocidade e conveniência da pesquisa por voz, fazem com que seja necessário otimizar a estratégia e conteúdo SEO para a pesquisa por voz.
Dicas para otimizar conteúdo para pesquisa por voz (voice search)
- Usar linguagem natural. O conteúdo deve ser adaptado para uma linguagem mais natural (adaptada ao tom e tipo de linguagem usado pelo target) e coloquial, de forma a considerar possíveis perguntas e respostas que o utilizador faça aos assistentes de voz.
- Usar palavras-chave de cauda longa (long tail keywords). Com pesquisas mais longas e específicas deve ser dado um maior ênfase a palavras-chave mais extensas e contextuais, estas são usadas de forma mais frequente em voice search.
- Incluir perguntas e respostas (FAQ). A zona de perguntas e respostas (FAQ) deve ter conteúdo relacionado. Usar h3 para as perguntas e parágrafos (p) para as respostas. A resposta deve ser composta por um primeiro parágrafo curto (resposta resumida) e segundo parágrafo mais extenso (informativo). Pesquisar FAQ em ferramentas como Answer The Public.
- Criar dados estruturados para o site. A implementação de estruturas de dados (schema markups) nas várias páginas do site permite os motores de pesquisa uma melhor compreensão do seu conteúdo, contexto e eventual melhor indexação do conteúdo.
- Palavras-chave conversacionais. Devem ser identificados e incluídos termos usados frequentemente em conversas e deve ser desenvolvido conteúdo em volta das palavras-chave conversacionais.
- Multimedia. Incluir transcrições de áudio e legendas em vídeos e podcasts, tal como a otimização dos metadados (imagens e vídeos) permite uma melhor indexação dos algoritmos. As palavras-chave relevantes devem ser incluídas nos títulos e descrições.
- Google my Business. O perfil do Google my Business (e outros motores de pesquisa que permitam localizar geograficamente negócios e entidades) deve ser atualizado constantemente e otimizado, de forma a contemplar que várias pesquisas por voz têm intenções geográficas.
