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SEO local
Ricardo Mendoza Castro

Búsqueda por voz para negocios locales [Estudio de SEMrush]

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Ricardo Mendoza Castro
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Búsqueda por voz para negocios locales [Estudio de SEMrush]

Cada año, la búsqueda por voz se convierte cada vez más en un factor dominante a tener en cuenta. El 20% de la población mundial online ya utiliza la búsqueda por voz, y el 58% de los usuarios de voz la emplea para realizar búsquedas de empresas locales. 

El año pasado, realizamos un estudio centrado en descubrir los factores que influyen en las clasificaciones de búsqueda por voz en 2019. Este año decidimos verificar cómo las preguntas sobre negocios y servicios locales son reflejadas en los resultados de búsqueda por voz, y tomamos en cuenta que los resultados de búsqueda varían según la ubicación donde se realizan las consultas.

Este estudio de 2020 proporciona información única sobre los algoritmos de búsqueda. Además, explicamos cómo varios asistentes (o dispositivos) de voz ayudan a las empresas a aprovechar el poder de la búsqueda por voz.

Sobre el estudio de Búsqueda por Voz para Negocios Locales

A medida que esta tendencia se expande, el mercado sigue presentando más y más asistentes virtuales. El estudio del año anterior se centró exclusivamente en los dispositivos de Google. Este año, hemos agregado a Siri y Alexa para cubrir casi el 100% del mercado de asistentes de voz:

Cuota de mercado de los Asistentes de Voz

Para llevar a cabo el estudio, usamos los siguientes dispositivos:

Asistentes de voz utilizados para el estudio de SEMrush 2020

El objetivo principal del estudio fue entender cómo se comparan los diferentes asistentes de voz entre sí al presentar resultados locales. El segundo objetivo fue descubrir cómo funcionan los algoritmos detrás de ellos:

  • Comparar todos los asistentes de voz relacionados a parámetros básicos como: la longitud de la respuesta y el número de preguntas que pueden (o no pueden) responder.

  • Analizar los factores que afectan la forma en que los asistentes de voz eligen los resultados locales a mostrar.

Conclusiones clave del estudio

Hay algunas ideas clave que nos gustaría que los negocios locales tomen en cuenta de nuestros hallazgos. Y así, integrarlas en sus estrategias de SEO y marketing:

  • El asistente de Google, Siri y Alexa tienen una cuota de mercado similar. Por lo que las empresas deben intentar adaptarse a los tres asistentes, cuyos algoritmos son drásticamente diferentes.

  • La longitud promedio de respuesta para todos los asistentes analizados es de 23 palabras. Los dispositivos del Asistente de Google arrojan las respuestas más largas - 41 palabras.

  • Alexa no puede dar resultados para cada cuarta pregunta. Lo que implica que se trata principalmente de un dispositivo doméstico que entiende los comandos de voz, pero no está diseñado para realizar consultas de búsqueda.

  • Con los dispositivos de Google, las empresas pueden aplicar una lógica “estándar” de SEO local para mejorar su presencia en Local Pack. Y también pueden ajustar su contenido para que coincida con un lenguaje más natural de las consultas de búsqueda por voz.

  • Para aparecer en las respuestas de Siri de Apple, las empresas deben apuntar a posiciones más altas en Yelp. También deben tener más reseñas positivas de sus clientes. Además, tener una calificación de 4.5/5 en Yelp con el mayor número de reseñas convertirá a cualquier negocio local en el más popular a los ojos (o según el algoritmo) de Siri.

Comparando varios asistentes de voz

Ahora, si profundizamos más en los hallazgos, revelaremos las especificidades de los diferentes asistentes de voz. Y descubriremos cómo cada uno elige dar ciertos resultados comparado con el resto.

1. ¿Cuál es la longitud promedio de las respuestas?

La longitud promedio de respuesta que devuelve un asistente de voz para una consulta local es de 23 palabras:

Longitud promedio de respuesta de los asistentes de voz

Para los dispositivos de Google, la presencia de una pantalla explica la diferencia en el recuento de palabras: la longitud promedio de respuesta de Google Home/Mini es 3,7 veces más que la de Home Hub. 

2. ¿Son las mismas respuestas en los diversos asistentes de Google?

Los asistentes de Google no devuelven los mismos resultados a pesar de tener algoritmos similares. La coincidencia de respuestas promedio entre los asistentes de Google es de apenas 22% en todos los dispositivos.

  • A pesar de la diferencia en la naturaleza de los dispositivos, Google Home Hub y el Android phone tienen el porcentaje más alto de resultados similares con un 66%.

  • Solo el 0,33% de las respuestas coinciden entre Google Home Mini y el Android phone, a pesar de una alta coincidencia entre el teléfono y Google Home Hub.

3. La similitud de respuestas entre los Asistentes de Google 

Debido a que los dispositivos del Asistente de Google funcionan con algoritmos similares, es decir con la búsqueda de Google, esencialmente devuelven las mismas respuestas, pero con una redacción diferente.

La razón principal por la que vemos diferencias en los resultados tiene que ver con la presencia/ausencia de pantalla. Un dispositivo sin pantalla generalmente arroja una respuesta más detallada. Por otro lado, aquellos dispositivos con pantalla a menudo responden con "Esto es lo que he encontrado..." o algo parecido, con la información en la pantalla.

4. Cuántas consultas los asistentes de voz no pudieron contestar

Nuestra investigación confirma que los asistentes de voz están mejorando en entender a los usuarios. 

El porcentaje medio de preguntas que no tienen respuestas en todos los dispositivos es solo del 6,3%. Esta es una tendencia positiva, ya que el estudio de Forrester sugirió que, hace poco más de un año, esta cifra llegaba al 35%.

De los seis dispositivos que analizamos, cinco de ellos tuvieron problemas para responder solo cinco (o menos) preguntas de cada cien realizadas. Asimismo, Alexa tuvo problemas para responder casi una de cada cuatro.

Porcentaje de preguntas que no fueron contestadas

Con el 23% de preguntas sin respuesta, Alexa no se compara con los dispositivos de Google y Apple. Es necesario mencionar que Alexa tuvo problemas respondiendo casi una de cada cuatro peticiones de búsqueda relacionadas con negocios (locales). Esto puede deberse a que es un altavoz inteligente diseñado inicialmente para el hogar, por lo que es difícil compararlo con los dispositivos de Google y Apple.

Cuando se trata de búsquedas, su función fue diseñada para ayudar a las personas a comprar, no para realizar búsquedas en la web. Es un gran asistente, pero cuando le haces una pregunta general, es esencialmente como preguntarle a Amazon quién fue el primer rey de Prusia, cómo son las condiciones del tráfico o recomendar un restaurante. Alexa no fue diseñada para eso.

— Dan Saunders, especialista en marketing de Amazon y Performance Marketing Manager en Ingenuity Digital

5. ¿Los dispositivos de asistentes de voz recomiendan los mismos negocios?

Al analizar las respuestas dadas por los diferentes dispositivos y al compararlas con las SERPs, hemos confirmado que, cuando se trata de consultas de intención local:

  • Los dispositivos de Google devuelven resultados basados en la funcionalidad de SERP de Local Pack.

  • Siri usa Yelp cuando arroja resultados que indican un lugar.

  • A diferencia de los demás, Alexa toma información del motor de búsqueda Bing y usa datos de Yelp y Yext para dar una respuesta.

Fuente de información para las respuestas de cada Asistente de voz

Debido a que los diferentes asistentes de voz se basan en diferentes fuentes de información para elegir respuestas, la mayoría devuelven resultados diferentes para las mismas preguntas.

Porcentaje de dispositivos con las mismas respuestas

 

¿Es realmente personalizada la búsqueda por voz de Google?

Con énfasis en la personalización de Google, decidimos analizar cómo se aplica esta tendencia a la búsqueda por voz. 

Al comparar los resultados del Android Phone (con una cuenta adjunta) y del SERP regular de Google (sin iniciar sesión en ninguna cuenta), vimos que los resultados parecen ser aproximadamente los mismos. 

Establecimos la ubicación en el Empire State Building, realizamos algunas búsquedas, y obtuvimos la siguiente evidencia:

Comparación de resultados entre Android phone y las SERPs

Con resultados aparentemente no vinculados a la cuenta adjunta, detectamos que pueden ocurrir algunas diferencias según la cantidad de lugares "parecidos" disponibles y la hora actual.

Comprensión de los algoritmos de búsqueda por voz para resultados locales

Al saber de dónde obtienen las respuestas los asistentes de voz, es más fácil descifrar qué algoritmos hay detrás de cada resultado. 

Descifrando el algoritmo del Asistente de Google

El algoritmo del Asistente de Google se explica así: al ser un sistema administrado por Google, el asistente opera de acuerdo con la lógica "tradicional" de búsqueda local. 

En la mayoría de los casos, una búsqueda activada por voz para encontrar un lugar donde ir de compras, comer u obtener algún servicio, arroja resultados de Local Pack. El consejo clave para los SEOs que buscan optimizar la visibilidad y la cuota de mercado en el Asistente de Google es optimizar las posiciones dentro del paquete local.

Optimización para el Asistente de Google a través de Local Pack

Nuestro estudio de búsqueda por voz de 2019 se centró en gran medida en factores de posicionamiento para los asistentes de Google.

Resultados clave del estudio de búsqueda por voz 2019

Si bien los principales factores que influyen en las respuestas del Asistente de Google siguen siendo: la velocidad de la página, una posición en el top 3 de los resultados, y un espacio en un fragmento destacado, hay otras cosas peculiares de la búsqueda local.

Para optimizar la búsqueda por voz local del Asistente de Google debes:

  • Mejorar la página de Google My Business de tu empresa: redacta la información de tu negocio, y asegúrate de que sea coherente en todas las fichas de empresa de la Web. Aprende cómo mejorar tu perfil de GMB en esta publicación.

  • Aprovechar los datos estructurados: Gary Illyes compartió durante el reciente episodio de podcast Marketing Scoop que los asistentes de voz de Google ya están usando el marcado de schema que todos conocemos.

  • Crear contenido que sea simple y fácil de entender: desde enfocarse en las palabras clave de cola larga, hasta crear páginas de preguntas frecuentes; puedes adaptar el contenido de tu sitio para que coincida con el tono conversacional de la búsqueda por voz. Esta publicación te guiará a través de este proceso de optimización de contenido.

Si estabas prestando atención para escribir a tus usuarios en lugar de las máquinas, creo firmemente que ya estás optimizando la búsqueda por voz.

— Gary Illyes, Analista de tendencias para webmasters de Google

Entendiendo el algoritmo de Siri

Los asistentes de Google toman información del Local Pack. No obstante, Siri de Apple opera de manera diferente. 

Siri cuenta con la tecnología de Apple Maps, que toma información comercial de Yelp. Siri lee en voz alta las respuestas, y las muestra en la pantalla del dispositivo:

Apple's Siri answer to the local search query "Where to buy impossible burger"

Descubrimos que hay cuatro factores principales (enumerados en orden de importancia) que influyen en la respuesta del asistente de voz:

  1. Distancia 

  2. Número de reseñas (Yelp) 

  3. Calificación de estrellas

  1. Coeficiente de precios (generalmente se muestra como un conjunto de signos de dólar)

Factores que afectan el ranking local para Siri

Observaciones de los factores de posicionamiento de Siri

Para un caso específico, cuando Siri muestra los resultados de una búsqueda de "restaurante cerca de mí", el proceso parece ser el siguiente:

  • Siri busca el restaurante local que aparece en los mapas de Apple.

  • El asistente muestra el más cercano, lo que sugiere que la distancia es un factor clave al hacer consultas "cerca de mí".

  • Recopila información sobre negocios de Yelp, TripAdvisor u opentable.com (en caso correspondan) junto con la calificación promedio de estrellas y el número de reseñas. Y cuando hay varias fuentes de datos, Siri da prioridad a Yelp. 

En el caso de la búsqueda de "mejor restaurante":

  • Siri muestra los restaurantes con la calificación de estrellas promedio más alta. Y la distancia no influye en los resultados obtenidos. 

  • Siri presta menos atención a la cantidad de reseñas de un lugar, y prioriza la calificación por estrellas. Un lugar que no es popular con solo una reseña de 5 estrellas puede tener una posición más alta que un lugar más conocido con una calificación de 4,5 estrellas. 

Para una búsqueda del "mejor restaurante cerca de mí", Siri devolverá los mismos resultados que en el caso anterior, lo que sugiere que la palabra clave "mejor" es más valiosa que la palabra clave "cerca de mí":

Apple's Siri answer to the local search query "Best pizza near me"

Cuando la búsqueda tiene que ver con consultas relacionadas a Apple (por ejemplo, "dónde comprar Airpods"), Siri solo sugiere visitar apple.com

Apple's Siri answer to the local search query "Where to buy airpods"

Optimización para Siri

No hay mucho que hacer con el factor de distancia. La clave de optimización para Siri es implementar una estrategia para recopilar excelentes reseñas y mayor cantidad comparado con otros competidores locales.

Para ocupar una posición más alta en Yelp y, por lo tanto, la primera posición con Siri, las empresas deben:

  • Trabajar constantemente para generar nuevas buenas reseñas en Yelp. Esta guía de reputación online incluye consejos sobre cómo fomentar las reseñas positivas de los clientes.

  • Optimizar la ficha de empresa en Yelp:

    • Completar tanta información como sea posible en el perfil de Yelp;

    • Elegir la categoría más relevante para el negocio. Usar la categoría incorrecta puede dañar notablemente las posiciones en Yelp, lo que afecta la visibilidad en Siri;

    • Agregar fotos ya que Yelp podría dar preferencia a las fichas de empresa que tienen más imágenes;

    • Optimizar el contenido de la ficha con las palabras clave objetivo;

    • Mantener la ficha al día, actualizar la información comercial y responder a las reseñas de los clientes.

Resumen

Resultados del estudio de búsqueda por voz de SEMrush 2020

 

Metodología del estudio de búsqueda por voz 2020

Usamos 6 dispositivos con asistentes de voz de Google, Siri y Alexa e hicimos 5,000 preguntas a:

Devices used for SEMrush Voice Search 2020 study

  • Google Home

  • Google Home Mini

  • Google Home Hub

  • iPad Mini 1 (Siri)

  • Amazon Echo (Alexa) 

  • Android Phone

Definimos las preguntas con la ayuda de Keyword Magic Tool de SEMrush y las ordenamos por volumen de búsqueda. De esa manera nos centramos en las consultas más populares y las combinaciones más frecuentes. 

Las preguntas se dividieron en varios tipos y combinaciones.

Preguntas básicas:

  1. Where to <entity> (por ejemplo, “where to buy pizza”/ "Dónde comprar pizza")

  2. <entity> near me (por ejemplo, “pizza near me” / "pizza cerca de mi")

  3. Best <entity> - (por ejemplo, “best pizza”/ "la mejor pizza")

  4. <entity> delivery - (por ejemplo, “pizza delivery” / "entrega de pizza")

Preguntas combinadas:

5. Best <entity> near me (por ejemplo, “best pizza near me”/ "la mejor pizza cerca de mi")

6. Otras combinaciones - (por ejemplo, “best pizza delivery near me” / "la mejor entrega de pizza cerca de mi")

Todos los dispositivos utilizados en este estudio estaban configurados en la misma ubicación para obtener una respuesta contundente.

Para explicar el algoritmo del Asistente de Google:

Registramos las respuestas para cada consulta desde cada dispositivo. Para ello usamos la herramienta de Keyword Magic Tool que guarda las SERPs de Google, y las comparamos con los resultados de búsqueda que los usuarios obtienen en una búsqueda tradicional de escritorio. 

Para descifrar el algoritmo de Siri:

  • Recopilamos los resultados de respuestas de una serie de consultas de búsqueda de Siri. Y guardamos automáticamente los datos de texto de las capturas de pantalla que tomamos.

  • Recopilamos el enlace en la página de Yelp de cada resultado (cuando fue posible), y también los datos de Yelp para mostrados en la captura de pantalla (sólo si estaba presente el nombre y la dirección). 

  • Luego recopilamos la lista de lugares en la ubicación.

  • Para cada negocio, recopilamos el nombre, la posición, el precio, las etiquetas de comida (para restaurantes) y las reseñas.

Para construir el modelo de posicionamiento, tomamos las primeras 3 posiciones de cada consulta, y luego hicimos una comparación.

Notas especiales

Los altavoces inteligentes se utilizan más allá de la búsqueda por voz. Muchos usan estos dispositivos para controlar la casa (smart homes), reproducir canciones o configurar un temporizador.

Apple Homepod y Amazon Echo (Alexa) son, en gran parte, dispositivos domésticos. Y, con una base de datos prediseñada de respuestas a consultas populares como "¿quién es Elon Musk?", están destinadas principalmente a comandos de voz y preguntas sobre temas generales, y no de consultas locales específicas. 

Para obtener datos más precisos, sólo nos quedamos con Amazon Echo. Y no tuvimos en cuenta al Apple Homepod para nuestro estudio. 

Para concluir

La optimización para la búsqueda por voz no es una cuestión de elección, ya que más usuarios recurren a asistentes para búsquedas locales. Con las ventas de búsqueda por voz proyectadas a alcanzar los $40 mil millones, las empresas que invierten en la optimización de la búsqueda por voz pueden esperar resultados tangibles. 

El caso de éxito de Lionbridge es solo una prueba. Después de que la empresa comenzó a optimizar la búsqueda por voz, vio que el 25% de las palabras clave rastreadas alcanzaron las 3 primeras posiciones de SERP, y obtuvo un crecimiento de 46 veces más en el número de fragmentos destacados obtenidos. Como resultado, obtuvieron un aumento interanual del tráfico del 127%. 

La búsqueda por voz también ofrece oportunidades para las empresas locales que buscan llegar a las 3 primeras posiciones de SERP y obtener un fragmento destacado. La proximidad y la variedad de asistentes que utilizan diferentes algoritmos de búsqueda - a parte de la lógica de posicionamiento de Google - pueden jugar a favor y ayudar a obtener un lugar importante en la respuesta de Siri o Alexa. 

Ricardo Mendoza Castro
SEMrush

Empleado de SEMrush.

Ricardo is the International Lead for Spain and Latinamerica at SEMrush. He has experience in different international markets and is acquainted with negotiations with cross-international stakeholders. Currently he is in charge of marketing for the Iberoamerican region.
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