内幕 | 东南亚语音搜索：在线搜索转型——语音搜索如何彻底改变搜索行为

印度尼西亚有 38% 的人每月使用语音搜索，中国有 36% 的人每月使用语音搜索

我们早已开始与设备对话，但就在西方国家还在争论其基本原理时，东南亚地区一场悄然发生的革命已经彻底改变了在线搜索。该地区的用户数量令人印象深刻——印度尼西亚 38% 的用户每月使用语音搜索，中国 36% 的用户每月使用语音搜索——远远超过了西方市场。在极高的移动连接率和年轻且精通科技的人群的推动下，用智能手机对话正成为最自然的互动方式。

但是什么让这个地区成为语音搜索创新的中心呢？这是一个复杂的混合体，融合了语言多样性、文化差异和独特的用户习惯。像“语码转换”（即在一句话中流畅地在英语和当地语言之间转换）这样的现象给算法带来了巨大的挑战。此外，还有无数的方言、口音和根深蒂固的文化礼貌，这些都使得传统的基于关键词的搜索引擎优化策略显得过时。对于企业来说，这意味着任何想要在这里获得关注的人都必须彻底重新学习搜索规则，并了解如何不仅针对搜索引擎进行优化，还要针对真实、复杂的人类对话进行优化。

欧洲 GEO 和 SEO 专家请注意：真正的语音搜索革命正在亚洲发生

当人们停止输入搜索词并开始说话时，究竟会发生什么？语音搜索在东南亚引发了一场革命，远远超出了许多网站运营商的理解范围。尽管语音搜索在西方市场增长缓慢，但亚洲市场已经展现出令人印象深刻的数据：在印度尼西亚，38% 的智能手机用户每月使用语音搜索，在中国这一数字为 36%，在印度为 34%。这些数字远远超过美国的 25% 和英国的 19%。

东南亚市场之所以发展如此迅速，得益于其独特的市场结构。东南亚拥有超过8.87亿的手机连接，覆盖总人口的132%，人们已经广泛地接受了数字技术。这些年轻、精通科技的人口平均年龄为30.2岁，这使得语音搜索等创新技术成为他们数字日常生活中不可或缺的一部分。

但语音搜索为何如此成功？答案在于该地区的语言多样性。在印度尼西亚、马来西亚和菲律宾等拥有多种本地语言和方言的国家，语音输入比基于文本的搜索更自然、更便捷。说话比打字更快，尤其是在书写系统复杂的语言中。

代码转换如何颠覆搜索引擎优化

为什么像“我附近哪里可以买到有机蔬菜？”这样的搜索查询对搜索引擎来说如此困难？答案是语码转换现象——即在句子中间自发地切换不同语言。在东南亚，这种现象并不罕见，而是每天都在发生。

代码转换是指人们自然地在母语和英语之间切换，有时甚至在一个句子中切换多次。这给语音识别系统带来了巨大的技术挑战。系统不仅要识别单个单词，还要识别这些单词所使用的语言。因此，现代语音识别系统结合使用了语音识别算法和多语言声学模型。

这些混合语言形式对搜索引擎优化 (SEO) 有直接影响。传统的 SEO 策略侧重于单一语言关键词，而语音搜索的内容必须在关键内容、标题和元数据中包含混合语言短语。仅针对英语或本地语言进行优化的网站会错失相当一部分搜索查询。

技术实施需要专门的方法。SEO 专家必须了解常见的代码转换模式，并将替代拼写、语音变体或口语术语融入内容和元数据中。这有助于确保正确理解和映射来自不同地区的语言查询。

地方方言和口音的挑战

当同一个词被泰语、马来语或越南语口音表达时，语音搜索引擎该如何解读？这个问题是东南亚语音搜索面临的最大挑战之一。

地区方言和口音会显著改变发音，导致语音识别系统产生误解。非正式语言，包括缩写或地方表达，又增加了一层复杂性。研究表明，由于非母语口音（尤其是东亚、中东和东南亚地区的口音）在训练数据集中的代表性较低，因此识别这些口音的准确率较低。

对于网站所有者来说，这意味着他们需要在其内容和元数据中包含替代拼写、语音变体或口语化术语。举个实际的例子：曼谷的一家餐厅不仅应该使用“泰国菜”作为关键词，还应该使用当地变体，例如“正宗泰国菜”、“传统泰国菜”，甚至混合使用“原味泰式炒河粉”等词。

解决方案在于开发针对该地区的专用语言模型。东南亚语言的云端自动语音识别系统越来越多地使用基于国际音标 (IPA) 的词典，以便将声学模型定义为 IPA 元素。这些策略已成功应用于各种东南亚 ASR 系统，包括马来语、泰米尔语、印尼语、泰语、越南语和粤语。

理解礼貌和文化差异

为什么在泰国，语言查询通常以礼貌的问候开始，而在其他文化中却直奔主题？答案在于直接影响语言搜索的文化交流模式。

“请”、“打扰一下”或“您能帮我一下吗”等礼貌用语不仅仅是社会习俗，还会积极影响语音助手如何理解和响应请求。研究表明，语调中的信息会改变社会印象和潜在的大脑活动，因为听众会评估话语的人际相关性。

研究表明，礼貌的语音请求具有多种韵律特征：音调较高、音域较宽且语调优美的请求被认为更礼貌；而不礼貌的请求则语速较慢、音调较低。这些韵律变化对于传达礼貌至关重要，并会影响语音助手对请求的响应方式。

为了优化，这意味着内容不仅要考虑查询的事实方面，还要考虑文化因素决定的礼貌程度。例如，常见问题解答部分应该使用不同程度的礼貌来回答问题：“最近的餐馆在哪里？”，以及“请问附近哪里有好吃的餐馆？”

实际实施需要将礼貌标记融入自然语言模式。这意味着内容必须考虑直接和间接的礼貌问句表达，以涵盖所有可能的语言查询。

长尾关键词：不仅仅是更长的搜索词

为什么网站所有者应该放弃“曼谷餐厅”这样的短关键词，而专注于“在曼谷市中心哪里可以找到营业到很晚的正宗泰国餐厅？”这样的长短语？答案在于人们与语音助手交流的自然方式。

长尾关键词是更长、更具体的搜索短语，其搜索量通常低于短尾关键词，但由于其能够捕捉详细、精准的查询，因此购买意向更高。在语音搜索领域，长尾关键词至关重要，因为用户通常会提出完整的问题或进行具体的询问。

长尾关键词如此重要的主要原因在于语音搜索的对话特性。当用户与语音助手互动时，他们会像与人交谈一样提出问题。他们不会输入“明天天气”，而是问“旧金山明天的天气怎么样？”

长尾关键词通常反映出更高的搜索意图，这意味着使用这些详细短语的用户通常更接近做出购买决定。搜索“最适合大学生的平价笔记本电脑”的用户比只搜索“笔记本电脑”的用户更有可能做好购买的准备。

识别合适的长尾关键词需要策略性的方法。Google 的“人们也问”功能是发现用户搜索常见问题的宝库。像 AnswerThePublic 这样的工具可以生成与特定关键词相关的问题、介词和比较词列表。通过 Google Analytics（分析）分析网站搜索数据，可以深入了解受众提出的问题类型。

自然语言模式与传统 SEO

口头搜索查询与键入的查询有何不同？区别不仅在于长度，还在于沟通的整体结构和背景。

与传统的基于文本的搜索相比，语音搜索更倾向于使用对话式的语言。用户可能不会输入“圣达菲最佳户外活动”，而是说“嘿 Siri，圣达菲有什么好玩的户外活动吗？” 这些自然语言模式需要对内容策略进行彻底的改革。

自然语言处理 (NLP) 通过激活系统，使其能够更准确地理解、分析和检索语音内容，从而改善音频搜索结果。Whisper 和 Google 的 Speech-to-Text 等现代自动语音识别系统使用深度学习来处理口音、重叠语音和技术术语。

在实际操作中，优化长尾关键词时需要使用对话式的语气。模仿人们说话的对话语气非常重要。语音搜索查询通常比输入查询更自然、更随意，因此您的内容应该体现这种对话风格。

技术日新月异。谷歌全新的语音检索 (S2R) 方法可以直接从语音查询中解读并检索信息，无需经过完美的文本转录这一中间步骤。这代表了机器处理人类语言方式的根本架构和理念转变。

常见问题解答页面是语音搜索的金矿

为什么常见问题解答页面会成为语音搜索最重要的 SEO 工具之一？答案在于人们与语音助手互动时提问的方式。

由于语音搜索查询通常以问题形式提出，因此在整个网站中自然地整合一些更具体的长尾关键词可能会更加困难。常见问题解答页面可以大大简化这一过程。围绕最常见的本地语音搜索查询创建常见问题解答页面，并提供听起来自然的答案，可以增加出现在语音搜索结果中的机会。

常见问题解答架构标记尤其有价值，因为长问题是结构良好的语音搜索优化策略的关键要素。语音查询通常以问题的形式表达，而使用结构化数据来阐明问答格式可以增加在答案中被引用的机会。

优化常见问题解答页面需要战略思维。它们应该专注于回答语音搜索中经常出现的特定问题：“我在哪里可以找到……”、“什么是最好的……”、“我如何……”、“为什么我应该……”。这些基于问题的查询反映了人们与语音助手沟通的自然方式。

实际操作意味着创建包含清晰直接答案的常见问题解答页面，并使用项目符号、编号列表和简短段落来构建内容，以便 Google 可以轻松提取内容并将其显示为精选摘要。精选摘要尤其有价值，因为语音助手通常会从这些摘要中获得答案。

B2B 支持与 SEO 和 GEO（AI 搜索）的 SaaS 相结合：面向 B2B 公司的一体化解决方案 - 图片：Xpert.Digital

人工智能搜索改变一切：这个 SaaS 解决方案如何彻底改变您的 B2B 排名。

B2B 公司的数字化格局正在经历快速变革。在人工智能的驱动下，在线可见性的规则正在被改写。对于企业而言，不仅要确保在数字世界中的曝光度，还要与正确的决策者保持联系，这始终是一个挑战。传统的 SEO 策略和本地存在管理（地理营销）复杂、耗时，而且往往需要应对不断变化的算法和激烈的竞争。

但是，如果有一个解决方案，不仅能简化这个过程，还能让它更智能、更具预测性、更高效，那会怎样呢？这时，专业的 B2B 支持与强大的 SaaS（软件即服务）平台相结合就显得尤为重要，该平台专为满足人工智能搜索时代的 SEO 和 GEO 需求而设计。

新一代工具不再仅仅依赖于手动关键词分析和反向链接策略。相反，它利用人工智能更精准地理解搜索意图，自动优化本地排名因素，并进行实时竞争分析。其结果是一种主动的、数据驱动的策略，为 B2B 公司带来决定性的优势：它们不仅能被发现，还能被视为其利基市场和所在地区的权威。

这是 B2B 支持和人工智能驱动的 SaaS 技术的共生关系，它正在改变 SEO 和 GEO 营销，以及您的公司如何从中受益以在数字领域实现可持续发展。

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本地搜索意图和“附近”查询

为什么 46% 的语音搜索都带有本地意图？答案在于语音搜索的移动特性以及移动用户的即时需求。

本地 SEO 对于语音搜索优化至关重要，因为许多语音查询都带有本地意图。改进本地 SEO 需要策略性地整合超本地关键词和短语，优化您的 Google 商家资料，并持续收集评论，以便在特定社区的语音查询中获得更高的排名。

优化本地语音搜索需要特定的策略。公司必须确保其业务信息在所有平台上准确、完整且最新。这包括详细的业务描述、类别和高质量的图片。Google 商家资料、Yelp、Apple 地图和 Tripadvisor 等平台上的评论也在语音搜索可见性方面发挥着重要作用。

本地化内容是另一个关键因素。企业应该开发涵盖特定地点主题的博客文章、落地页或常见问题解答，例如“圣地亚哥小型企业的顶级本地SEO服务”。添加能够明确您所在位置和附近景点的关键词至关重要。

技术实现包括本地商家架构 (Local Business Schema)，它会告知爬虫程序您的商家位置、营业时间和服务。这支持本地化，并让您能够轻松地向询问“附近”问题的用户推荐您的商家。

Schema 标记：搜索引擎的隐形语言

搜索引擎如何理解一段文本包含地址、评论或说明？答案在于模式标记——一种对语音搜索尤为重要的结构化数据语言。

Schema 标记，通常称为 Schema.org 标记或结构化数据，是一种语义词汇（代码）。Schema 标记可帮助搜索引擎理解内容的上下文和含义，从而提高您的内容出现在语音搜索结果中的机会。

不同类型的模式对语音搜索尤为重要。FAQ 模式非常理想，因为语音搜索通常以问题的形式提出。HowTo 模式非常适合提供分步说明的内容。本地商家模式为爬虫提供位置、营业时间和服务。Speakable 模式虽然仍处于测试阶段，但它可以识别页面中最适合音频播放的特定部分。

现代 SEO 工具让技术实现变得更加容易。Google 建议尽可能使用 JSON-LD（一种 JavaScript 表示法）来存储结构化数据。对于语音搜索而言，Schema 尤其重要，因为它能够提供数据结构化，从而增强语音搜索结果所需的直接答案。

实际应用需要策略性地选择架构类型。餐厅应该实施 LocalBusiness、Menu 和 Review 架构。对于电商网站来说，Product、Offer 和 AggregateRating 架构至关重要。服务公司应该重点关注 LocalBusiness、Service 和 FAQ 架构。

移动优先：为什么桌面 SEO 还不够

为什么语音搜索会自动引导移动优先战略？统计数据不言而喻：移动用户使用语音搜索的可能性是其他用户的三倍。

由于许多语音搜索都是在移动设备上进行的，因此确保您的网站适合移动设备且加载速度快至关重要。优化 Google 核心网页指标（最大内容绘制、首次输入延迟、累积布局偏移）对于获得最佳语音搜索排名至关重要。

语音搜索的移动优化包含几个关键要素。响应式设计是基础——网站必须在不同的屏幕尺寸和设备上正确显示并快速加载。专门针对移动设备优化图片和视频，并在网站和内容设计的每个元素中采用移动优先的策略至关重要。

技术要求远不止简单的响应式设计。页面加载速度至关重要，因为语音搜索用户期望即时获得答案。大多数语音助手优先使用 HTTPS 而非 HTTP 的网站的结果，因此切换到 HTTPS 不仅可以提高安全性，还能增加被选为语音查询响应的几率。

谷歌 Nest Hub 和亚马逊 Echo Show 等设备的出现意味着语音搜索越来越多地与视觉信息相结合。用户进行语音查询时，通常不仅会收到语音答案，还会在屏幕上看到图像、视频、地图或精选摘要等辅助视觉内容。

精选片段：语音搜索的圣杯

为什么精选摘要也被称为“零位置”？为什么它们对语音搜索如此重要？答案在于语音助手检索和呈现信息的方式。

语音助手通常依靠精选摘要来回答用户查询。精选摘要显示在 Google 搜索结果的顶部，并为用户查询提供简洁的答案。这些摘要正成为语音搜索答案的黄金标准。

长尾关键词在精选摘要排名中起着至关重要的作用。由于语音搜索查询通常与这些较长的、基于问题的关键词一致，因此优化内容以提供清晰、直接的答案可以增加被选中成为精选摘要的机会。

针对精选摘要进行优化需要特定的格式。内容应直接回答长尾查询，并使用项目符号、编号列表和短段落来构建内容，以便 Google 轻松提取内容并将其显示为精选摘要。重点应放在基于问题的搜索上，因为许多精选摘要都是由基于问题的搜索触发的。

实际操作意味着创建直接回答特定问题的内容。如果目标关键词是“最好的有机护肤品”，那么内容可以回答“哪些有机护肤品最适合敏感肌肤？”这个问题。这种方法有助于提高出现在语音搜索查询的精选摘要中的几率。

语音搜索的技术基础设施

网站要进行语音搜索优化，需要建立哪些技术基础？答案远不止内容优化，而是涵盖整个技术架构。

现代语音识别技术是语音搜索的基石。它将口语转化为文本，使数字助理能够处理用户查询。先进的语音识别技术可以区分同音异义词并理解上下文，这对于多语言优化至关重要。

自然语言处理 (NLP) 弥合了语音识别和理解搜索意图之间的差距。NLP 分析文本的结构和含义，使语音助手能够正确解读用户查询。NLP 的关键组件包括标记化、词性标注、命名实体识别和情感分析。

对于多语言语音搜索，NLP 必须处理特定语言的细微差别、惯用表达和语法结构。这需要针对每种支持的语言建立专门的模型。正确使用 hreflang 标签对于向搜索引擎提交特定语言的内容至关重要。

技术实现需要强大的服务器基础设施，以确保快速的响应时间。基于云的自动语音识别系统利用深度学习算法来提高准确性，并处理不同的口音和方言。从语音识别、语言处理到后端集成等各种技术的集成，使语音机器人能够弥合人类语音与机器智能之间的差距。

语音 SEO 的可衡量成功和 KPI

当传统的SEO指标不足时，如何衡量语音搜索优化的成功？挑战在于开发能够反映语音搜索特定特征的新指标。

预计到 2030 年，亚太地区语音助手市场规模将达到 111.2 亿美元，复合年增长率高达 31.3%。这些数据凸显了量化语音 SEO 成功率的必要性。点击率和页面浏览量等传统指标已无法满足需求，因为语音搜索通常能够提供直接的答案，而不会带来网站访问量。

语音SEO的新KPI包括精选摘要排名，因为语音助手经常引用这些摘要。“零位”展示位置的数量正成为一个关键指标。随着用户越来越多地通过语音互动与品牌互动，音频品牌指标也变得越来越重要。

本地 SEO 指标正变得越来越重要，因为 46% 的语音搜索都带有本地意图。“附近”搜索、本地广告位展示位置以及 Google 我的商家互动正成为关键指标。监控架构标记的实施及其对语音结果可见性的影响也变得至关重要。

分析需要新的工具和方法。Google Search Console 提供了精选摘要效果的洞察。专门的语音 SEO 工具正在兴起，用于跟踪特定语言的指标。传统 SEO 数据与特定语言指标的结合，可以实现全面的成功衡量。

未来展望：旅程将通向何方

未来几年，东南亚的语音搜索将面临哪些发展趋势？答案在于技术进步、用户习惯的改变以及监管的发展。

人工智能和机器学习正在不断提升语音识别的准确率。Google 全新推出的语音到检索 (S2R) 方法代表着一项根本性的转变，它无需文本转录作为中间步骤，即可直接从语音生成搜索结果。这项技术现已投入使用，并且与传统的级联系统相比，其准确率显著提升。

5G技术的融合将彻底改变语音搜索。预计到2030年，5G将占据亚太地区移动连接的41%，届时5G连接将超过14亿个。这一基础设施将实现更快、更可靠的语音交互，并拓展更多应用。

监管发展，尤其是在数据保护领域的发展，将对行业产生影响。在欧洲，由于用户更加谨慎，语音助手必须遵守严格的数据处理规则，GDPR 和隐私问题减缓了语音优化的积极步伐。东南亚预计也会出现类似的发展。

语音商务（虚拟商务）与传统电商的融合将催生新的商业模式。Lazada 等平台已将语音搜索功能集成到其移动应用中，Grab 也正在尝试语音订餐。这些发展表明，语音搜索正从简单的信息检索向交易导向的交互发展。

东南亚语音搜索的未来将由技术进步、文化多样性和移动创新的独特组合塑造。那些及早发现这些趋势并相应调整战略的公司将在快速发展的数字环境中蓬勃发展。

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