Ask an SMXpert系列继续了在西雅图举行的2018年SMX高级会议上的提问和回答部分。
今天的问答环节来自Ziff Davis的Upasna Gautam在优化语音搜索和虚拟助手方面的讨论。
问:同音异义词、重音和重读词对语音搜索的影响有多大?
Upasna:语音搜索系统的自动语音识别能力已经变得足够智能，可以理解口音、方言和重音单词，以及破译同音异义词的上下文。
谷歌助理集团产品经理Brad Abrams最近在Voicebot播客中讨论了这个问题，他强调了(17:00 mark)在一个地区差异的国家，口音是如何造成问题的，但是本地化涉及的不仅仅是口音。
这个挑战可以通过两个部分来解决: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。
去年谷歌增加了30种新的语言变体，他们与母语为英语的人合作，通过让他们阅读他们自己口音和方言中的常见短语来收集语音样本。这个过程训练他们的机器学习模型来理解新语言的声音和单词，并在长时间接触更多的声音样本时提高系统的准确性。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。
从谷歌:
为了融入30种新的语言变体，我们与母语为英语的人合作，收集语音样本，让他们阅读常用短语。这一过程训练了我们的机器学习模型来理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语境，它可以找出最相关的翻译，然后重新安排和调整，使其更像一个具有正确语法的人说话。谷歌搜索已经存在并在所有这些语言中运行了很长时间，它提供了一个强大的智能数据来源来构建能够理解用户查询并提供相关答案的语音搜索功能。
谷歌语音识别现在支持119种语言，准确率令人印象深刻。
问:Siri怎么样?我们应该使用与谷歌语音搜索相同的规则吗?
Upasna:当我们谈论这样一个动态的场景时，我不喜欢“规则”这个词的僵硬，所以让我们说“最佳实践”。
是的，同样的最佳实践可以而且应该被应用，因为就像谷歌语音搜索一样，我们通过理解ASR的工作原理来理解Siri的工作原理。苹果已经生产了很多ASR模型，支持36个国家的21种语言(现在可能更多)。
在过去的几年中，苹果一直致力于改进他们的ASR语言模型，尽管起步较晚，但已经迎头赶上。
问题:当为语音搜索创建内容时，是否有意义的整个页面的问题和答案，还是更好地集成一个问题/答案到每个内容块?
Upasna:最佳实践是在FAQ部分创建一个清晰的信息架构。创建一个顶级FAQ页面，然后将类似的问题分组到子页面中，以创建主题权威并提供长格式的答案。理解和回答超特定的问题是语音搜索的关键，特别是购买驱动的查询。
例如，语音搜索用户更有可能搜索“2018年能与iPhone同步的最佳防水健身追踪器是什么”或“最佳冲浪防水健身追踪器”，而不仅仅是“最佳健身追踪器”。
仅在过去四个星期,我和我的团队已经注意到剧烈的变化在搜索引擎结果页面(serp中)这些查询,专门化的查询搜索是提供结果的形式产品精选片段内旋转木马和知识图面板拉在一个特定的单一的产品来回答这个问题。
我们越准确地回答这些具体的问题，我们就能更好地为用户服务，获得有机的知名度。如果你还没有使用它，我建议你使用SEMrush关键字魔术工具的“问题”过滤器。
问:你对语音搜索在其他国家的应用有什么看法?
Upasna:谷歌的目标是让网络更具包容性，这意味着尽可能多地消除语言障碍。我认为这已经直接影响了语音搜索在其他国家的普及率，并将继续如此。
印度的普及率就是一个很好的例子。谷歌副总裁兼东南亚和印度董事总经理拉詹·阿南丹表示，