Información privilegiada | La búsqueda por voz en el Sudeste Asiático: Transformando la búsqueda en línea: Cómo la búsqueda por voz está transformando por completo el comportamiento de búsqueda

El 38% en Indonesia y el 36% en China utilizan la búsqueda por voz mensualmente.

Llevamos mucho tiempo hablando con nuestros dispositivos, pero mientras en Occidente aún debatimos los fundamentos, una revolución silenciosa en el Sudeste Asiático ya ha transformado radicalmente las búsquedas en línea. Con cifras impresionantes de usuarios (el 38 % en Indonesia y el 36 % en China utilizan la búsqueda por voz mensualmente), la región está superando con creces a los mercados occidentales. Gracias a una conectividad móvil extremadamente alta y a una población joven y experta en tecnología, hablar con un smartphone se está convirtiendo en la forma más natural de interacción.

Pero ¿qué convierte a esta región en el epicentro de la innovación en la búsqueda por voz? Se trata de una compleja mezcla de diversidad lingüística, matices culturales y hábitos únicos de los usuarios. Fenómenos como el "cambio de código" (la transición fluida entre el inglés y los idiomas locales en una sola frase) plantean enormes desafíos para los algoritmos. A esto se suman innumerables dialectos regionales, acentos y cortesías culturalmente arraigadas que hacen obsoletas las estrategias tradicionales de SEO basadas en palabras clave. Para las empresas, esto significa que cualquiera que desee ser visible aquí debe reaprender por completo las reglas de búsqueda y comprender cómo optimizar no solo para los motores de búsqueda, sino también para conversaciones humanas reales y complejas.

Atención expertos europeos en GEO y SEO: La verdadera revolución de la búsqueda por voz se está produciendo en Asia.

¿Qué sucede realmente cuando las personas dejan de escribir sus consultas de búsqueda y empiezan a hablar? La búsqueda por voz ha desencadenado una revolución en el Sudeste Asiático que supera con creces el alcance de muchos operadores de sitios web. Si bien la búsqueda por voz crece lentamente en los mercados occidentales, los mercados asiáticos ya muestran cifras impresionantes: en Indonesia, el 38 % de los usuarios de smartphones utiliza la búsqueda por voz mensualmente, en China la cifra es del 36 % y en India, del 34 %. Estas cifras superan significativamente el 25 % de EE. UU. y el 19 % del Reino Unido.

La razón de este rápido desarrollo reside en la singular estructura de los mercados del Sudeste Asiático. Con más de 887 millones de conexiones de telefonía móvil, equivalentes al 132 % de la población total, la población ha adoptado ampliamente las tecnologías digitales. La población joven y experta en tecnología, con una edad promedio de 30,2 años, integra innovaciones como la búsqueda por voz de forma natural en su vida digital cotidiana.

Pero ¿por qué tiene tanto éxito la búsqueda por voz? La respuesta reside en la diversidad lingüística de la región. En países como Indonesia, Malasia y Filipinas, con sus múltiples idiomas y dialectos locales, la entrada de voz resulta más natural y accesible que las búsquedas basadas en texto. Hablar es simplemente más rápido que escribir, especialmente en idiomas con sistemas de escritura complejos.

Cómo la alternancia de código revoluciona la optimización de motores de búsqueda

¿Qué hace que una consulta como "¿Dónde puedo comprar verduras orgánicas cerca de mí?" sea tan difícil para los motores de búsqueda? Es el fenómeno de la alternancia de código: el cambio espontáneo entre diferentes idiomas a mitad de una frase. En el Sudeste Asiático, esto no es un fenómeno raro; es una realidad cotidiana.

La alternancia de código se produce cuando las personas alternan de forma natural entre su lengua materna y el inglés, a veces incluso varias veces dentro de una misma oración. Esto supone un enorme reto técnico para los sistemas de reconocimiento de voz. Estos sistemas no solo deben reconocer palabras individuales, sino también identificar el idioma en el que se pronuncian. Por ello, los sistemas modernos de reconocimiento de voz utilizan una combinación de algoritmos de reconocimiento de voz y modelos acústicos multilingües.

Estas formas lingüísticas mixtas tienen un impacto directo en la optimización para motores de búsqueda (SEO). Mientras que las estrategias tradicionales de SEO se centran en palabras clave monolingües, el contenido para la búsqueda por voz debe incorporar frases en varios idiomas en contenido clave, encabezados y metadatos. Un sitio web optimizado solo para inglés o solo para el idioma local perderá una parte significativa de las consultas de búsqueda.

La implementación técnica requiere enfoques especializados. Los expertos en SEO deben comprender los patrones comunes de cambio de código e incorporar ortografías alternativas, variaciones fonéticas o términos coloquiales en el contenido y los metadatos. Esto ayuda a garantizar que las consultas de idiomas de diferentes regiones se comprendan y se asignen correctamente.

El desafío de los dialectos y acentos regionales

¿Cómo interpreta un motor de búsqueda por voz la misma palabra al pronunciarla con acento tailandés, malayo o vietnamita? Esta pregunta representa uno de los mayores desafíos para la búsqueda por voz en el Sudeste Asiático.

Los dialectos y acentos regionales pueden alterar significativamente la pronunciación y provocar interpretaciones erróneas en los sistemas de reconocimiento de voz. El lenguaje informal, como las contracciones o las expresiones locales, añade un nivel adicional de complejidad. Las investigaciones demuestran que la precisión en el reconocimiento de acentos no nativos, en particular de Asia Oriental, Oriente Medio y el Sudeste Asiático, es menor debido a la baja representación de estos acentos en los conjuntos de datos de entrenamiento.

Para los propietarios de sitios web, esto significa que deben incluir ortografías alternativas, variaciones fonéticas o términos coloquiales en su contenido y metadatos. Un ejemplo práctico: un restaurante en Bangkok debería usar no solo "comida tailandesa" como palabra clave, sino también variaciones locales como "auténtica cocina tailandesa", "platos tradicionales tailandeses" o incluso términos combinados como "pad thai estilo original".

La solución reside en desarrollar modelos lingüísticos especializados para la región. Los sistemas de reconocimiento automático de voz basados ​​en la nube para idiomas del Sudeste Asiático utilizan cada vez más diccionarios basados ​​en el Alfabeto Fonético Internacional (AFI), lo que permite definir los modelos acústicos como elementos del AFI. Estas estrategias se han aplicado con éxito a diversos sistemas ASR del Sudeste Asiático, como el malayo, el tamil, el bahasa indonesio, el tailandés, el vietnamita y el cantonés.

Comprender la cortesía y los matices culturales

¿Por qué una consulta de idioma en Tailandia suele comenzar con saludos educados, mientras que en otras culturas va directo al grano? La respuesta reside en los patrones de comunicación cultural que influyen directamente en las búsquedas de idiomas.

Los indicadores de cortesía como "por favor", "disculpe" o "¿podría ayudarme?" no son solo costumbres sociales, sino que influyen activamente en cómo los asistentes de voz interpretan y responden a las solicitudes. Los estudios demuestran que la información contenida en el tono de voz altera las impresiones sociales y la actividad cerebral subyacente a medida que los oyentes evalúan la relevancia interpersonal de las expresiones.

Las investigaciones han demostrado que las solicitudes de voz educadas se caracterizan por diversas características prosódicas: un tono más agudo, un mayor rango tonal y contornos de entonación melódica se perciben como más educados, mientras que las solicitudes descorteses presentan velocidades de habla más lentas y un tono más grave. Estas variaciones prosódicas son esenciales para transmitir cortesía e influyen en la respuesta de los asistentes de voz a las solicitudes.

Para optimizar, esto significa que el contenido debe considerar no solo los aspectos factuales de una consulta, sino también la cortesía cultural. Por ejemplo, una sección de preguntas frecuentes debe responder a las preguntas con distintos niveles de cortesía: "¿Dónde está el restaurante más cercano?", pero también "¿Podría decirme dónde puedo encontrar un buen restaurante cerca?".

La implementación práctica requiere la integración de marcadores de cortesía en patrones de lenguaje natural. Esto significa que el contenido debe considerar formulaciones de preguntas de cortesía, tanto directas como indirectas, para cubrir toda la gama de posibles consultas lingüísticas.

Palabras clave de cola larga: más que solo términos de búsqueda más largos

¿Por qué los propietarios de sitios web deberían abandonar palabras clave cortas como "restaurante Bangkok" y centrarse en frases más largas como "¿Dónde puedo encontrar auténticos restaurantes tailandeses en el centro de Bangkok abiertos hasta tarde?"? La respuesta está en la naturalidad con la que las personas se comunican con los asistentes de voz.

Las palabras clave de cola larga son frases de búsqueda más largas y específicas que suelen tener un menor volumen de búsqueda que las palabras clave de cola corta, pero generan una mayor intención de compra porque captan consultas detalladas y precisas. En el contexto de la búsqueda por voz, las palabras clave de cola larga son cruciales porque los usuarios suelen hacer preguntas completas o consultas específicas.

La principal razón por la que las palabras clave de cola larga son tan importantes reside en la naturaleza conversacional de la búsqueda por voz. Cuando los usuarios interactúan con los asistentes de voz, formulan preguntas como si hablaran con otra persona. En lugar de escribir "el tiempo mañana", preguntan "¿Qué tiempo hará mañana en San Francisco?".

Las palabras clave de cola larga suelen reflejar una mayor intención de búsqueda, lo que significa que los usuarios que usan estas frases detalladas suelen estar más cerca de tomar una decisión de compra. Alguien que busca "mejores laptops económicas para estudiantes universitarios" tiene más probabilidades de estar listo para comprar que alguien que simplemente busca "laptops".

Identificar las palabras clave de cola larga adecuadas requiere un enfoque estratégico. La función "Preguntas frecuentes" de Google es una mina de oro para descubrir las preguntas más frecuentes que buscan los usuarios. Herramientas como AnswerThePublic generan listas de preguntas, preposiciones y comparaciones relacionadas con palabras clave específicas. Analizar los datos de búsqueda de sitios web con Google Analytics puede proporcionar información valiosa sobre los tipos de preguntas que formula tu audiencia.

Patrones de lenguaje natural versus SEO tradicional

¿En qué se diferencia una consulta de búsqueda hablada de una escrita? La diferencia no solo radica en la longitud, sino también en la estructura general y el contexto de la comunicación.

Las búsquedas por voz suelen usar un lenguaje más conversacional que las búsquedas tradicionales basadas en texto. En lugar de escribir "mejores actividades al aire libre en Santa Fe", un usuario podría decir: "Oye Siri, ¿qué actividades divertidas puedo hacer al aire libre en Santa Fe?". Estos patrones de lenguaje natural requieren una revisión profunda de la estrategia de contenido.

El procesamiento del lenguaje natural (PLN) mejora los resultados de búsqueda de audio al activar sistemas que comprenden, analizan y recuperan el contenido hablado con mayor precisión. Los sistemas modernos de reconocimiento automático de voz, como Whisper o Speech-to-Text de Google, utilizan aprendizaje profundo para gestionar acentos, superposiciones de voz y jerga técnica.

La implementación práctica requiere usar un tono conversacional al optimizar palabras clave de cola larga. Es importante escribir en un tono conversacional que imite la forma de hablar de las personas. Las consultas de búsqueda por voz suelen ser más naturales y menos formales que las consultas escritas, por lo que su contenido debe reflejar este estilo conversacional.

La tecnología evoluciona rápidamente. El nuevo enfoque de Google, Speech-to-Retrieval (S2R), interpreta y recupera información directamente de una consulta hablada, sin el paso intermedio de una transcripción perfecta del texto. Esto representa un cambio arquitectónico y filosófico fundamental en la forma en que las máquinas procesan el lenguaje humano.

Las páginas de preguntas frecuentes como una mina de oro para las búsquedas por voz

¿Por qué las páginas de preguntas frecuentes se están convirtiendo en una de las herramientas SEO más importantes para la búsqueda por voz? La respuesta está en cómo las personas hacen preguntas al interactuar con los asistentes de voz.

Dado que las consultas de búsqueda por voz suelen formularse en forma de pregunta, puede resultar más difícil integrar de forma natural algunas de las palabras clave de cola larga más específicas en el sitio web. Las páginas de preguntas frecuentes facilitan mucho esta tarea. Crear páginas de preguntas frecuentes centradas en las consultas de búsqueda por voz locales más comunes, junto con respuestas que suenen naturales, puede aumentar las posibilidades de aparecer en los resultados de búsqueda por voz.

El marcado de esquema de preguntas frecuentes es especialmente valioso porque las preguntas largas son un elemento clave de una estrategia de optimización de búsqueda por voz bien estructurada. Las consultas de voz suelen formularse como preguntas, y contar con datos estructurados para aclarar el formato de las preguntas y respuestas aumenta las posibilidades de ser citado en una respuesta.

Optimizar las páginas de preguntas frecuentes requiere un pensamiento estratégico. Deben centrarse en responder preguntas específicas que aparecen con frecuencia en las búsquedas por voz: "¿Dónde puedo encontrar…?", "¿Cuál es la mejor…?", "¿Cómo…?", "¿Por qué debería…?". Estas consultas basadas en preguntas reflejan la forma natural en que las personas se comunican con los asistentes de voz.

Una implementación práctica implica crear páginas de preguntas frecuentes con respuestas claras y directas que utilicen viñetas, listas numeradas y párrafos cortos para estructurar el contenido, de modo que Google pueda extraerlo fácilmente y mostrarlo como un fragmento destacado. Los fragmentos destacados son especialmente valiosos porque los asistentes de voz suelen obtener respuestas de ellos.

Soporte B2B y SaaS para SEO y GEO (búsqueda con IA) combinados: la solución todo en uno para empresas B2B - Imagen: Xpert.Digital

La búsqueda con inteligencia artificial lo cambia todo: cómo esta solución SaaS está revolucionando sus clasificaciones B2B para siempre.

El panorama digital para las empresas B2B está cambiando rápidamente. Impulsadas por la inteligencia artificial, las reglas de la visibilidad online se están redefiniendo. Para las empresas, siempre ha sido un reto no solo ser visibles en el panorama digital, sino también ser relevantes para los responsables de la toma de decisiones. Las estrategias tradicionales de SEO y la gestión de la presencia local (geomarketing) son complejas, requieren mucho tiempo y, a menudo, suponen una batalla contra algoritmos en constante cambio y una intensa competencia.

Pero ¿y si existiera una solución que no solo simplificara este proceso, sino que lo hiciera más inteligente, predictivo y mucho más eficaz? Aquí es donde entra en juego la combinación de soporte B2B especializado con una potente plataforma SaaS (Software como Servicio), diseñada específicamente para las necesidades de SEO y geolocalización en la era de la búsqueda con IA.

Esta nueva generación de herramientas ya no se basa únicamente en el análisis manual de palabras clave y estrategias de backlinks. En su lugar, aprovecha la inteligencia artificial para comprender con mayor precisión la intención de búsqueda, optimizar automáticamente los factores de posicionamiento local y realizar análisis competitivos en tiempo real. El resultado es una estrategia proactiva basada en datos que ofrece a las empresas B2B una ventaja decisiva: no solo se les encuentra, sino que se les percibe como la autoridad en su nicho y ubicación.

Aquí se muestra la simbiosis del soporte B2B y la tecnología SaaS impulsada por IA que está transformando el SEO y el marketing GEO y cómo su empresa puede beneficiarse de ella para crecer de manera sostenible en el espacio digital.

Más sobre esto aquí:

• Soporte B2B y blog para SEO, GEO y AIS: búsqueda con inteligencia artificial
• Olvídese de las costosas herramientas de SEO: esta alternativa domina con funciones B2B inmejorables

Intención de búsqueda local y consultas "Cerca de mí"

¿Por qué el 46 % de las búsquedas por voz tienen una intención local? La respuesta reside en la naturaleza móvil de la búsqueda por voz y las necesidades inmediatas de los usuarios en movimiento.

El SEO local es crucial para optimizar la búsqueda por voz, ya que muchas consultas de voz tienen una intención local. Mejorar el SEO local implica incorporar estratégicamente palabras clave y frases hiperlocales, optimizar tu perfil de Google Business y recopilar reseñas de forma constante para posicionarte mejor en las consultas de voz específicas de tu zona.

Optimizar la búsqueda por voz local requiere estrategias específicas. Las empresas deben garantizar que la información de su negocio sea precisa, completa y actualizada en todas las plataformas. Esto incluye descripciones detalladas, categorías e imágenes de alta calidad. Las reseñas en plataformas como Google Business Profile, Yelp, Apple Maps y Tripadvisor también desempeñan un papel importante en la visibilidad de la búsqueda por voz.

El contenido localizado es otro factor crucial. Las empresas deberían crear entradas de blog, páginas de destino o preguntas frecuentes que aborden temas específicos de su ubicación, como "Los mejores servicios de SEO local para pequeñas empresas en San Diego". Es fundamental incluir palabras clave que especifiquen su ubicación y las atracciones cercanas.

La implementación técnica incluye el Esquema de Negocio Local, que informa a los rastreadores sobre la ubicación, el horario de apertura y los servicios de su negocio. Esto facilita la localización y la recomendación a usuarios que preguntan por su ubicación.

Marcado de esquema: el lenguaje invisible de los motores de búsqueda

¿Cómo pueden los motores de búsqueda entender que una sección de texto contiene una dirección, una reseña o instrucciones? La respuesta está en el marcado de esquema, un lenguaje de datos estructurado especialmente crucial para la búsqueda por voz.

El marcado de esquema, a menudo llamado marcado de Schema.org o datos estructurados, es un vocabulario semántico (código). El marcado de esquema ayuda a los motores de búsqueda a comprender el contexto y el significado de tu contenido, lo que puede mejorar tus posibilidades de aparecer en los resultados de búsqueda por voz.

Los diferentes tipos de esquemas son especialmente valiosos para la búsqueda por voz. El esquema de preguntas frecuentes es ideal porque las búsquedas por voz suelen formularse como preguntas. El esquema de tutoriales es excelente para contenido que proporciona instrucciones paso a paso. El esquema de negocios locales proporciona a los rastreadores la ubicación, el horario de apertura y los servicios. El esquema de audio hablado, aunque aún está en fase beta, identifica las partes específicas de una página que son más adecuadas para la reproducción de audio.

La implementación técnica se ha simplificado con las herramientas SEO modernas. Google recomienda usar JSON-LD, una notación de JavaScript, para datos estructurados siempre que sea posible. En la búsqueda por voz, Schema es especialmente valioso debido a la estructuración de datos que proporciona, lo que refuerza las respuestas directas requeridas para los resultados de búsqueda por voz.

La aplicación práctica requiere una selección estratégica de los tipos de esquemas. Los restaurantes deberían implementar los esquemas LocalBusiness, Menú y Reseña. Para los sitios web de comercio electrónico, los esquemas Producto, Oferta y Calificación Agregada son cruciales. Las empresas de servicios deberían centrarse en los esquemas LocalBusiness, Servicio y Preguntas Frecuentes.

Mobile First: Por qué el SEO para ordenadores no es suficiente

¿Por qué la búsqueda por voz conduce automáticamente a estrategias mobile-first? Las estadísticas hablan por sí solas: los usuarios móviles tienen tres veces más probabilidades de usar la búsqueda por voz.

Dado que muchas búsquedas por voz se realizan en dispositivos móviles, es fundamental garantizar que su sitio web sea compatible con dispositivos móviles y cargue rápidamente. Optimizar las métricas web principales de Google (Largest Contentful Paint, First Input Delay, Cumulative Layout Shift) es esencial para un rendimiento óptimo en las clasificaciones de búsqueda por voz.

La optimización móvil para la búsqueda por voz incluye varios elementos críticos. El diseño responsivo es fundamental: el sitio web debe mostrarse correctamente y cargarse rápidamente en diferentes tamaños de pantalla y dispositivos. Optimizar imágenes y vídeos específicamente para dispositivos móviles y adoptar un enfoque móvil en cada elemento del diseño del sitio web y del contenido es esencial.

Los requisitos técnicos van más allá de un simple diseño adaptable. La velocidad de carga de la página es crucial, ya que los usuarios de búsqueda por voz esperan respuestas instantáneas. La mayoría de los asistentes de voz priorizan los resultados de sitios web que usan HTTPS en lugar de HTTP, por lo que cambiar a HTTPS no solo mejora la seguridad, sino que también aumenta las posibilidades de ser seleccionado como respuesta a las consultas de voz.

La aparición de dispositivos como el Nest Hub de Google y el Echo Show de Amazon implica que la búsqueda por voz se combina cada vez más con información visual. Los usuarios que realizan consultas de voz a menudo reciben no solo respuestas habladas, sino también elementos visuales de apoyo como imágenes, vídeos, mapas o fragmentos destacados en pantalla.

Fragmentos destacados: El Santo Grial de la búsqueda por voz

¿Por qué los fragmentos destacados también se denominan "posición cero" y por qué son tan cruciales para la búsqueda por voz? La respuesta está en la forma en que los asistentes de voz recuperan y presentan la información.

Los asistentes de voz suelen usar fragmentos destacados para responder a las consultas de los usuarios. Estos fragmentos aparecen en la parte superior de los resultados de búsqueda de Google y ofrecen respuestas concisas. Estos fragmentos se están convirtiendo en el estándar de referencia para las respuestas de búsqueda por voz.

Las palabras clave de cola larga desempeñan un papel crucial en el posicionamiento para fragmentos destacados. Dado que las consultas de búsqueda por voz suelen coincidir con estas palabras clave más largas y basadas en preguntas, optimizar el contenido para ofrecer respuestas claras y directas a estas consultas aumenta las posibilidades de ser seleccionado para un fragmento destacado.

Optimizar los fragmentos destacados requiere un formato específico. El contenido debe ofrecer respuestas directas a consultas de cola larga y usar viñetas, listas numeradas y párrafos cortos para estructurarlo, de modo que Google pueda extraerlo fácilmente y mostrarlo como fragmento destacado. El enfoque debe estar en las búsquedas basadas en preguntas, ya que muchos fragmentos destacados se activan a partir de ellas.

La implementación práctica implica crear contenido que responda directamente a preguntas específicas. Si la palabra clave objetivo es "mejores productos orgánicos para el cuidado de la piel", el contenido podría responder a la pregunta "¿Cuáles son los mejores productos orgánicos para el cuidado de la piel sensible?". Este enfoque ayuda a mejorar las posibilidades de aparecer en un fragmento destacado en las búsquedas por voz.

Infraestructura técnica para la búsqueda por voz

¿Qué bases técnicas se deben establecer para optimizar un sitio web para la búsqueda por voz? La respuesta va mucho más allá de la optimización del contenido y abarca toda la arquitectura técnica.

La tecnología moderna de reconocimiento de voz es fundamental para la búsqueda por voz. Convierte las palabras habladas en texto y permite a los asistentes digitales procesar las consultas de los usuarios. El reconocimiento de voz avanzado puede distinguir entre homónimos y comprender el contexto, lo cual es crucial para la optimización multilingüe.

El Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) facilita el reconocimiento de voz y la comprensión de la intención de búsqueda. El PLN analiza la estructura y el significado del texto, lo que permite a los asistentes de voz interpretar correctamente las consultas del usuario. Los componentes clave del PLN incluyen la tokenización, el etiquetado gramatical, el reconocimiento de entidades con nombre y el análisis de sentimientos.

Para la búsqueda por voz multilingüe, el PLN debe gestionar matices, expresiones idiomáticas y estructuras gramaticales específicos del idioma. Esto requiere modelos especializados para cada idioma compatible. El uso correcto de las etiquetas hreflang es crucial para enviar contenido específico del idioma a los motores de búsqueda.

La implementación técnica requiere una infraestructura de servidor robusta que garantice tiempos de respuesta rápidos. Los sistemas de reconocimiento automático de voz basados ​​en la nube utilizan algoritmos de aprendizaje profundo para mejorar la precisión y gestionar diferentes acentos y dialectos. La integración de diversas tecnologías, desde el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje hasta la integración backend, permite a los bots de voz conectar el habla humana con la inteligencia artificial.

Éxito medible y KPI para el SEO de voz

¿Cómo se puede medir el éxito de la optimización de la búsqueda por voz cuando las métricas SEO tradicionales son insuficientes? El reto reside en desarrollar nuevas métricas que reflejen las características específicas de la búsqueda por voz.

Se espera que el mercado de asistentes de voz en Asia-Pacífico alcance los 11.120 millones de dólares para 2030, con una sólida tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 31,3 %. Estas cifras subrayan la necesidad de cuantificar el éxito del SEO por voz. Las métricas tradicionales, como las tasas de clics y las páginas vistas, resultan insuficientes, ya que la búsqueda por voz suele ofrecer respuestas directas sin generar visitas al sitio web.

Los nuevos KPI para el SEO de voz incluyen las posiciones de fragmentos destacados, ya que los asistentes de voz suelen citarlos. El número de ubicaciones en la "posición cero" se está convirtiendo en una métrica crucial. Las métricas de branding de audio también cobran importancia, ya que los usuarios interactúan cada vez más con las marcas a través de interacciones de voz.

Las métricas de SEO local están cobrando importancia, ya que el 46 % de las búsquedas por voz tienen una intención local. Las búsquedas "Cerca de mí", las ubicaciones de los paquetes locales y las interacciones en Google My Business se están convirtiendo en indicadores clave. Monitorear la implementación del marcado de esquema y su impacto en la visibilidad en los resultados de voz también es crucial.

El análisis requiere nuevas herramientas y enfoques. Google Search Console ofrece información sobre el rendimiento de los fragmentos destacados. Están surgiendo herramientas especializadas de SEO por voz para monitorizar métricas específicas de cada idioma. La combinación de datos de SEO tradicionales y métricas específicas de cada idioma permite una medición integral del éxito.

Perspectivas de futuro: ¿Hacia dónde nos lleva el viaje?

¿Qué desarrollos definirán la búsqueda por voz en el Sudeste Asiático en los próximos años? Las respuestas residen en los avances tecnológicos, los cambios en los hábitos de los usuarios y las novedades regulatorias.

La inteligencia artificial y el aprendizaje automático mejoran continuamente la precisión del reconocimiento de voz. El nuevo enfoque de Google, Speech-to-Retrieval (S2R), representa un cambio fundamental al pasar directamente de la voz a los resultados de búsqueda, sin la transcripción de texto como paso intermedio. Esta tecnología ya está en funcionamiento y ofrece mejoras significativas en la precisión con respecto a los sistemas tradicionales en cascada.

La integración de la tecnología 5G revolucionará la búsqueda por voz. Se prevé que el 5G represente el 41 % de las conexiones móviles en la región Asia-Pacífico para 2030, con más de 1400 millones de conexiones 5G. Esta infraestructura permitirá interacciones de voz más rápidas y fiables, así como una mayor variedad de aplicaciones.

Los cambios regulatorios, en particular en el ámbito de la protección de datos, impactarán al sector. En Europa, el RGPD y las preocupaciones sobre la privacidad han frenado la optimización agresiva de la voz, ya que los usuarios son más cautelosos y los asistentes de voz deben cumplir con estrictas normas de procesamiento de datos. Se esperan cambios similares en el Sudeste Asiático.

La convergencia del comercio por voz (comercio virtual) con el comercio electrónico tradicional creará nuevos modelos de negocio. Plataformas como Lazada ya han integrado funciones de búsqueda por voz en sus aplicaciones móviles, y Grab está experimentando con pedidos de comida activados por voz. Estos avances demuestran cómo la búsqueda por voz está trascendiendo la simple recuperación de información hacia interacciones orientadas a las transacciones.

El futuro de la búsqueda por voz en el Sudeste Asiático estará determinado por la combinación única de avances tecnológicos, diversidad cultural e innovación móvil. Las empresas que identifiquen estas tendencias con anticipación y adapten sus estrategias en consecuencia prosperarán en este panorama digital en rápida evolución.

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Konrad Wolfenstein

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