¿Cómo influyen las búsquedas por voz el marketing de marca?

Manuel Porras Blanco

dic 10, 201815 min de lectura
¿Cómo influyen las búsquedas por voz el marketing de marca?

La tendencia de las búsquedas por voz sigue siendo creciente pero, ¿qué influencia tiene en el marketing de marca?

Las ventajas de las nuevas tecnologías son muchas y el boom que estamos viviendo en el sector de las telecomunicaciones es buena prueba de ello.

Y es que hoy en día tenemos dispositivos móviles desde los cuales podemos hacer cosas que hasta hace pocos años parecían impensables, como por ejemplo, las búsquedas por voz con fines SEO.

Aunque las búsquedas por voz aún están en muchos casos en fase de desarrollo y todavía no han llegado a un gran nivel de fiabilidad, cada vez ganan más peso en la manera en que los usuarios interactúan con el medio online.

Por ello, se trata de un factor a seguir en los próximos años y del que será necesario analizar en profundidad (de esto aún hay mucho por escribir) su influencia en el posicionamiento online de sitios web y cómo esto puede influir en cuanto a la visibilidad, reputación y lealtad de los usuarios hacia una marca.

En este artículo, trato de dar luz sobre algunas de las preguntas que todos los que nos dedicamos al marketing online, nos planteamos cuando pensamos en la mejor forma de enfocar nuestras estrategias teniendo en cuenta la influencia de las búsquedas por voz.

¿Cómo influyen las búsquedas por voz al posicionamiento y contenido del sitio web de una marca?

Actualmente, se estima que el consumo por voz en cuanto a búsquedas en Google es de alrededor del 20% de todas las búsquedas realizadas, pudiendo llegar a un 50% en el 2020.

Por ello, es ineludible pensar en su influencia en el tráfico, en el posicionamiento y en el contenido con el que debe contar un sitio web para estar optimizado de cara a esta nueva tecnología, que como decimos, está en franca expansión.

No se trata de algo del futuro, es otra interfaz de información más que ya está aquí y ha llegado para quedarse.

Por ello, hay que conocer las diferentes características y elementos que componen esta tecnología para poder comprender su funcionamiento y poder extraer conclusiones que nos permitan enfocar nuestras estrategias de contenidos online.

¿Qué es la búsqueda por vozy cómo funciona?

Una búsqueda por voz es aquella que permite al usuario usar comandos de voz para buscar información ya sea desde el propio dispositivo desde el que se realiza (a través de en un dispositivo portátil por medio de un micrófono) o bien en internet.

Para ello, combina lo que se conoce como el Procesamiento de Lenguajes Naturales (NLP o Natural Language Processing, esto es, la comprensión de las interacciones entre las computadoras y el lenguaje humano) y la Síntesis de Habla (TTS, Text-to-Speech o lo que es lo mismo, la producción artificial del habla) para reconocer y procesar el comando de voz del usuario.

Una vez reconocida y analizada, la información contenida en el comando de voz entra dentro de una enorme base de datos ( RankBrain) donde la consulta encuentra la respuesta más relevante, tal y como lo haríamos si buscásemos directamente en Google (por medio de sus algoritmos de búsqueda).

Por último, el dispositivo desde el que se realizó la búsqueda por voz convierte los datos nuevamente en voz o texto y los envía como respuesta al usuario.

Cómo hacer una búsqueda por voz

¿Qué características tienen las búsquedas por voz?

Según los expertos, las búsquedas por voz son realizadas mayoritariamente desde un dispositivo móvil y, por tanto, están dentro de un contexto puro.

Esto nos lleva a extraer varias conclusiones sobre este tipo de búsquedas y los resultados ofrecidos por los motores de búsqueda por medio de sus asistentes virtuales:

  • Son búsquedas generalmente geolocalizadas por lo que revelan información muy importante sobre la ubicación en la que se realizan y la información que el usuario requiere o espera obtener.
  • Son búsquedas que se llevan a cabo desde dispositivos de uso personal y que, por tanto, no suelen compartirse con otras personas, por lo que en cierto modo son un reflejo claro de las necesidades y gustos del individuo como usuario-consumidor de un producto o servicio, una marca, etcétera.
  • Son búsquedas realizadas dentro de un contexto temporal, un aspecto que determina en gran medida el tipo de información requerida. En este sentido, la inmediatez y la adaptación de la respuesta ofrecida en dicho contexto debe estar analizada y estudiada previamente.

Si analizamos el contexto en el que se desarrollan las búsquedas por voz, se puede extraer como conclusión que el dispositivo móvil nos ofrecerá una determinada información como respuesta en base al historial de búsqueda previo, la localización y el momento temporal en que se lleve a cabo la misma.

Podemos determinar que las búsquedas por voz son específicas con lo que el resultado ofrecido debe ser conciso y claro.

Así lo ha demostrado Google con sus últimas actualizaciones y cambios de algoritmo.

Además, suelen ser más largas ya que no nos expresamos igual cuando hacemos una búsqueda por voz que mediante una búsqueda textual.

Por decirlo de alguna manera, nos lleva menos tiempo decirlo que escribirlo y, sin duda alguna, resulta mucho más cómodo.

Esta longitud hace que Google tenga que ofrecer resultados cada vez más refinados.

Aquí es donde entran en juego los snippets o descripciones resumidas de un sitio que extrae Google para ofrecer resultados de búsqueda ajustados según los parámetros indicados.

¿Cuál es la relación entre asistentes virtuales, algoritmos, snippets y las búsquedas por voz?

  • Asistentes virtuales

En gran medida, el cambio que la búsqueda móvil ha experimentado viene determinado por el desarrollo tecnológico de los dispositivos.

Aunque también ha tenido que ver en ello, el desarrollo de algoritmos y sistemas de inteligencia artificial por parte de los motores de búsqueda.

Para ello, los grandes gigantes tecnológicos han desarrollado sus propios asistentes virtuales a fin de ofrecer una experiencia cada vez más satisfactoria al usuario.

En este sentido, el primero de ellos fue SIRI de Apple, tecnología que abrió el camino al resto: Cortana (Windows), Alexa (Amazon), DurOs (Baidú) y Assistant (Google).

Búsquedas por voz - Asistentes

Es importante comentar en este punto, que la mayoría de estas tecnologías utilizan, generalmente, como fuente de información online, los resultados ofrecidos por el principal motor de búsqueda del mercado, Google.

Por ello, es fundamental comprender el funcionamiento de su algoritmo para poder entender los resultados de búsqueda que ofrece y poder encontrar una tendencia clara que poder aprovechar en la estrategia de marketing online y comunicación de una marca.

Dentro del motor de búsqueda de Google, se encuentran varios engranajes que trabajan entre sí para ofrecer el mejor resultado de búsqueda posible para la búsqueda realizada.

  • Rankbrain

RankBrain es un sistema de inteligencia artificial que aprende solo.

Sí, lo que lees, lo aprende solo.

Aglutina ingentes cantidades de contenido textual y las transforma en elementos matemáticos (denominados vectores) que puedan ser comprendidos por el ordenador.

De este modo, RankBrain puede encontrar un término de búsqueda o frase que le resulte familiar y relacionarlo con otros.

Además, puede adivinar qué otras palabras o frases podrían tener un significado similar y filtrar los resultados en base a ello para, de este modo, predecir los resultados correctos ante búsquedas abiertas o ambiguas con distintas interpretaciones posibles.

Esto es debido a que las búsquedas por voz pueden tener una interpretación que conlleva un mayor margen de error para una máquina que se guía por términos lógicos literales y, por tanto, es necesario refinar el funcionamiento del motor de búsqueda para poder ofrecer resultados lógicos.

Google siempre requería de personas programando detrás para prevenir este tipo de problemas, hasta la aparición de RankBrain.

Y es que RankBrain funciona como nexo entre las búsquedas long tail específicas de mayor complejidady la búsqueda de resultados relevantes para las mismas.

Para muchos especialistas, RankBrain representa el tercer gran factor de posicionamiento, por detrás del contenido y los links a tener en cuenta para lograr una buen posición.

Es por ello, que habrá que prestar especial atención a la evolución de esta tecnología y su influencia durante los próximos años si se quiere lograr el éxito con una campaña de marketing de contenidos y SEO.

Búsquedas por voz - Rankbrain

Para ello, será necesario trabajar en gran medida el long tail de un término de búsqueda más amplio con páginas diferenciadas (entradas de blog, categorías, subcategorías, productos-servicios, páginas internas, landing pages, etcétera) en las cuales se respondan las diferentes preguntas relacionadas que puedan surgir para un término con una intención de búsqueda amplia o poco clara.

También crear un contenido muy completo en una única página sobre el long tail intentando adaptar el contenido en todo momento a lo que el usuario esperaría encontrar, para así tener más opciones de ofrecer la información exacta y lograr posicionar el contenido de forma óptima.

  • Algoritmos

Por un lado está RankBrain, el sistema de inteligencia artificial de Google como parte del motor de búsqueda que gestiona los diferentes algoritmos de Google y, por otro lado, sus diferentes algoritmos (y sus diferentes actualizaciones): Hummingbird (Colibrí), Panda, Pigeon (Paloma), Penguin (pingüino) y Owl (Búho).

Cada uno cumple una función específica, por ejemplo:

  • Owl se encarga de aumentar la calidad y autoridad del contenido posicionado, evitando lo falso u engañoso para permitir una experiencia de búsqueda limpia al usuario.
  • Panda se encarga de valorar el contenido y comprobar la calidad del mismo.
  • Penguin valora la reputación y autoridad del sitio, analizando el enlazado del mismo y penalizando las malas prácticas relacionadas con el linkbuilding.

Aunque todos tienen una importancia directa en cómo se muestran los resultados de búsqueda, en este caso, es necesario centrarse en 2 de ellos, ya que tienen una incidencia palpable en cuanto a su relación con este tipo de búsquedas y la información que extrae el motor.

1.- Pigeon 

Organiza las búsquedas enfocándose en la relevancia de la geografía para ofrecer el mejor resultado relacionando la distancia y la ubicación.

Como es obvio, se trata de un algoritmo que tiene una relación intrínseca, respecto a las búsquedas realizadas a través de dispositivos móviles y que, por tanto, tiene en consideración el contexto local en que se producen.

2.- Hummingbird

Es el algoritmo que se encarga de gestionar y relacionar la información en Google para ordenarla en los resultados de búsqueda.

Se encarga de mejorar la precisión y rapidez con la cual es interpretado el significado detrás de las palabras en una búsqueda.

Clasifica y favorece aquellas páginas según las intenciones tras las palabras clave utilizadas por el informante y la necesidad de conocimiento del usuario.

Hay que tener en cuenta que, en gran medida, las personas elaboran sus búsquedas utilizando frases que trascienden de la mera transcripción de la palabra clave.

Este algoritmo, permite a Google comprender variables como dónde y cómo hacer algo o qué es algo en compañía de una frase que no necesariamente tiene por qué contener la palabra clave, sino sinónimos de la misma o términos más específicos de búsqueda.

A esto es a lo que se le conoce como búsquedas semánticas.

De ahí, la tremenda importancia que tiene para cualquier profesional del marketing online, especialmente los especializados en SEO y contenidos, el uso de términos del tipo long tail.

  • Snippets

Google ideó los Snippets como una manera de ofrecernos información concisa y rápida a partir del contenido de las páginas webs que posiciona y cuyos resultados ofrece de forma orgánica.

Al respecto, hay que diferenciar entre:

1.- Rich Snippets

Se trata de información extraída de una página web (para ello, es necesario un marcado HTML del contenido para facilitar a los buscadores dicha información) que es mostrada como un resultado de búsqueda.

Se muestran de distintas formas: opiniones, productos, eventos, contactos y personas, vídeos, noticias, música, recetas, empresas y organizaciones, etc.

Siempre se van a mostrar en el propio resultado de búsqueda pero en la posición que ocupe dicho resultado, enriqueciendo de esta forma el texto del mismo.

2.- Featured Snippets

Son textos cortos y concisos, creados directa y automáticamente por Google, desde la página enlazada, como respuesta a una pregunta o consulta del usuario.

Es decir, extrae cierta información y la muestra según el caso de una u otra forma (Text Snippets, Video Snippets y Snippets con listas y tablas).

En el caso de los Featured Snippets, se muestran oaparecen siempre por encima de los resultados orgánicos.

Los featured snippets son los primeros resultados en aparecer en una búsqueda.

Esto es lo que se denomina "Zero-Result SERP’s", "Rank#0", "posición 0" o lo que es lo mismo, resultados destacados puramente informativos que Google ha identificado como la mejor respuesta para la búsqueda del usuario.

Búsquedas por voz - Featured snippets

Este tipo de resultados tienen especial importancia cuando hablamos de búsquedas por voz, ya que son los únicos resultados que escuchan los asistentes virtuales para mostrar la información requerida por el usuario al realizar solicitudes por voz.

Y es que, si un resultado aparece destacado en texto, será devuelto como el primer resultado de la búsqueda por voz.

Esto se debe a la relación existente entre este tipo de resultados y el feedback recibido del usuario en el snippet, gracias al cual el algoritmo de Google extrae la información necesaria para saber si la respuesta es la más adecuada para la pregunta planteada o no.

Al ser información creada por el propio motor de búsqueda, Google entiende que siempre será la mejor respuesta posible cuando el usuario hace una búsqueda específica por voz.

Por ejemplo, en productos interactivos como Google Home, las búsquedas realizadas dan como resultados respuestas por voz.

Es por ello, que Google debe refinar al máximo sus resultados y la forma que ha encontrado para ello es ofrecer Featured Snippets, como cajas de texto para dar respuesta a las preguntas realizadas.

Es interesante aparecer por este tipo de resultados.

En este sentido, una de las estrategias de marketing de contenidos que más se utilizan para aprovechar los resultados desde dispositivos móviles, y más en específico en búsquedas por voz, es la creación de glosarios de términos relacionados con la temática del sitio a semejanza de las grandes plataformas online como Wikipedia.

Y es que podemos extraer muchas conclusiones y existe una tendencia clara en la forma en que Google posiciona los resultados de Wikipedia (uno de los sitios que más soluciones ha aportado al mundo del SEO y los contenidos) en multitud de snippets para términos tanto específicos como amplios, ya que aparece por un gran volumen de los resultados con fragmentos destacados que encontramos en las SERPs.

¿Cómo influyen las búsquedas por voz en la visibilidad, reputación y lealtad de los usuarios hacia una marca?

Lo primero que se debe tener en cuenta, antes de hablar de visibilidad, reputación y/o lealtad de los consumidores de una marca en internet, es que sin posicionamiento, no hay visibilidad.

Si no existe posicionamiento del sitio de la marca, nadie la encuentra y por tanto, nadie puede ver, juzgar o adquirir sus productos - servicios.

Por ello, es primordial contar con una buena visibilidad online que permita mejorar el alcance de la marca y que permita hacer otro tipo de acciones que mejoren por ejemplo la reputación de la marca o la lealtad de los usuarios.

¿Cómo influirán las búsquedas por voz en la lealtad de los usuarios y la reputación de la marca?

1.- Lealtad de los usuarios

En este sentido, el Deep Learning está cobrando gran relevancia dada su utilidad para la mejora de los resultados ofrecidos en las búsquedas por voz.

Debido al aumento de las búsquedas por voz y al avance de los principales asistentes de voz virtuales, existe un número significativo de marcas que planean invertir en este tipo de tecnologías y el aprendizaje automático a fin de mejorar sus campañas de marketing digital.

Y es que para los ecommerces y otros tipos de sitios web, es primordial mantenerse actualizados y tener en cuenta el potencial en cuanto a oportunidades de negocio que ofrece esta tecnología en alza para poder ofrecer resultados más ajustados y, de este modo, aparecer en búsquedas transaccionales mostrando aquel o aquellos productos y/o servicios que el usuario requiere en cada momento.

La inversión en tecnología de aprendizaje automático para la mejora de los resultados en búsquedas por voz es ya un hecho y muchas compañías están apostando ya por ella.

Las razones son obvias.

Permite a las marcas rastrear y unificar el recorrido del cliente a través del funnel de venta en todos los canales que ponen a disposición del usuario-consumidor y, de este modo, pueden entregar mensajes personalizados de forma puntual para conseguir una mayor demanda y fidelización por parte de los consumidores.

Según el informe CMO Performance Report 2018, actualmente se realizan unos 50.000 millones de búsquedas por voz de forma mensual y sólo el 3% de las marcas encuestadas han adaptado sus estrategias de SEO y contenidos para garantizar que su marca aparezca entre los principales resultados de búsqueda por voz.

Además, para el 2020 se espera que el 50% de las búsquedas sean realizadas a través de comandos de voz y suponen a día de hoy, un negocio de más de 600 millones de dólares, una oportunidad de negocio, nada desdeñable.

Esto indica una tendencia clara para cualquier medio online.

Será necesario adaptar la información y el contenido ofrecido para que se muestren como resultados en las búsquedas móviles.

2.- Reputación online

Optimizar la presencia online de una marca cuidando su reputación para generar confianza, autoridad y relevancia es vital para que los algoritmos de reconocimiento de voz muestren los resultados del sitio.

Para este fin, se pueden seguir las clásicas estrategias de inbound marketing de aportar valor para ofrecer al usuario aquella información que necesita en cada momento, con artículos en medios de comunicación, colaboraciones con expertos, prescriptores de la marca e influencers, menciones, etcétera.

En cuanto a la mejora de la lealtad de los consumidores hacia la marca, cuanto mejor se enfoque el contenido del sitio para ofrecer información concisa, bien estructurada y clara de cara a un correcto posicionamiento, mayor será la satisfacción del cliente y, por tanto, mayor será su lealtad.

Aspectos a tener en cuenta para aumentar el alcance, visibilidad, reputación y lealtad de los usuarios hacia la marca

Alcance y visibilidad

  • El posicionamiento ASO, ganará un gran peso en cualquier estrategia de marketing online dirigida a la distribución de aplicaciones móviles, dado que los asistentes virtuales cada vez comprenden mejor este tipo de búsquedas y, por tanto, se basarán en gran medida en la optimización en las tiendas App para seleccionar un resultado u otro para que el usuario proceda a la descarga de la aplicación.
  • En cuanto a la creación de contenido, tendrá gran relevancia la variedad del mismo tanto a nivel temático como de formato. Y es que los snippets pueden mostrar, tanto texto, como vídeos e imágenes. Por ello, nunca está de más contar con contenido para diferentes canales e intenciones de búsqueda a fin de ofrecer siempre la mejor respuesta al usuario.

Ahora que conoces cómo funcionan las búsquedas por voz y su influencia en el marketing de una marca, sólo me queda preguntarte.

¿Has actualizado y adaptado ya tu sitio y tus estrategias de SEO y contenidos para aprovechar las ventajas que ofrecen y ofreceránlas búsquedas por voz en el futuro?

Compartir
Author Photo
SEM & SEO Manager en Yungle Marketing; Amante del marketing online y la dirección y administración de empresas. Emprendedor con ganas de seguir aprendiendo y progresando, con gran experiencia en la gestión y administración de negocios y en marketing online