「VSO」音声検索の最適化(Voice Search Optimization)




「VSO」音声検索の最適化(Voice Search Optimization)がようやく盛り上がってきた。
だが音声検索の最適化の対策についてどのぐらいご存じだろうか?

デジタル関連のマーケティングやデジタル広告に関わる人でも、
じつは音声検索についてまだ不透明な部分は多いだろう。

音声検索の最適化を行うには、検索エンジンや音声検索アシスタントデバイスなどが、
どのようにユーザーに音声検索体験を提供しているかを知るところから始まる。

音声検索とは

そもそも音声検索とは、文字通りスマホにキーワード、キーフレーズを語りかけると検索できるという機能だ。
現在はAmazon EchoやGoogle Homeなど音声アシスタントデバイスを使った検索も可能。

音声検索は別の名を会話型検索と言い、会話型検索最適化の事をConversational Search Optimization(CSO)とも言う。
欧米を中心に普及し始めており、日本でも広がりを少しずつ見せている。

その音声検索は今後、従来のテキスト検索と対を成すものとなると見られている。
現在、サイトのアクセス数をPC対モバイルで比較するように、
将来的にはテキスト検索vs音声検索という比較もされるようになるだろう。
ゆくゆくはインターフェイスとして音声検索の数が上回る可能性は高い。

ではその音声検索に対する最適化とはどのようなものだろうか。

音声検索最適化(VSO)の手順

音声検索の最適化、VSOの具体的な方法とは、次の通り。

  1. ローカル検索の最適化
  2. モバイルフレンドリーへ対応する
  3. 音声検索キーワードを推測する
  4. 音声アシスタントデバイスの仕様を理解する
  5. 音声検索がなされるシーンを知る

一つずつ見ていこう。

1.ローカル検索最適化

音声検索と言えば、今の段階ではほぼ「ローカル検索」である。
ローカル検索とは特定の店舗や特定のエリアについて知りたい時に行う検索の事をまとめてそう呼んでいる。

例えば「新宿駅 イタリアン」といったキーワードで新宿のイタリアンのお店がどこにあるかを調べるような検索行為を指す。

現在、音声検索のTVCMなどでもよく描かれる光景だが、
音声で検索している対象の多くが飲食店とか、何かの場所についての情報だ。

だから現状、音声検索の対策とは、ほぼ「ローカル検索最適化=ローカルSEO」であり、
これから音声検索の用途も年を追うごとに増えていくだろうが、今のところはこれで十分である。

具体的なローカル検索の最適化とは以下のようなものだ。

  • Googleマイビジネスの最適化
  • titleタグやhタグに地名キーワードを記入
  • NAPの統一
  • ランディングページ
  • 地名入りリンク
  • 構造化データ

「Name(名前)、Address(住所)、Phone(電話番号)」の事。

2.モバイルフレンドリーへ対応する

音声検索は以下の3つで行われる事が想定される。

  • モバイル(スマホ)
  • Amazon EchoやGoogle Homeと言った音声アシスタントデバイス
  • Amazon Alexa、Google Assistantなどを搭載したIoT端末

このうちウェブサイトを運用し、音声検索最適化によってトラフィックを獲得したいなら、
モバイル、スマホでの利用を想定する必要がある。
つまりモバイルフレンドリー対応が必要となる。
(Googleはモバイルファーストをうたっており、モバイルファーストインデックスの導入を予定しているほど)

モバイルフレンドリー対応の方法については以下にまとめたのでご参照を。

  • スマホ向けページ作成、もしくはレスポンシブウェブデザイン対応
  • 可能な限りレスポンシブウェブデザインの方が1つのURLで可能なためおすすめだ。

  • アノテーション
  • これはスマホ向けページとPC向けページが別々のURLである場合の紐づけの事。
    これができれば、PC向けページが先に作成されている場合、
    PC向けページへの外部リンクや、PC向けページのコンテンツ、
    内部リンク構造など、検索エンジンの評価をそのままスマホ向けページに移せる可能性が高い。

  • スマホ向けページのUX(ユーザー体験)の向上
  • UX観点からは、PC向けページと比べてスマホ向けページでは、
    コンテンツや内部リンクをどこまで省略するかを検討する必要がある。
    スマホ向けページではメインコンテンツも内部リンクも全て残しつつ、
    CSS(JSではなく)で折りたたむ、非表示にしておく事が望ましい。

  • ページの表示速度の向上
  • これも広義には上記のUX観点となるが、表示速度は速いに越したことはない。
    Googleの提供する表示速度計測ツールである、
    Page Speed Insightsか、
    Test My Siteで計測し、改善項目を調べよう。
    また表示速度をさらに突き詰めるなら、
    ウェブキャッシュを使った高速化ページを表示するAMP(Accelerated Mobile Pages)や、
    あらかじめ必要な情報を通信する事で高速化を図るPWA(Progressive Web Apps)の対応も、
    今なら日本語の公式ドキュメントが増えてきたこともあり、推奨する。

3.音声検索キーワードを推測する

まず現時点で、音声検索について、Google Search ConsoleやGoogle Analyticsなどで、
音声検索分析の機能を提供できていない
従って、音声検索を辿ってやってきたトラフィックなのかは、
検索キーワードを見ながら、ある程度推測するしかない

ではどうやって推測するのか?

音声検索時のフレーズは従来のPCやスマホの検索エンジンを使った検索とは少し異なる。
従来の検索のやり方は単語を羅列する事が主流だったが、
音声検索キーワードの特徴は文章型、それも質問文の形を取る事が多い点にある。

例えば従来型の検索キーワードが「新宿駅 イタリアン」だとすれば、
音声検索キーワードは「新宿駅のイタリアンのおすすめを教えて」とか、
「ここから新宿駅までの距離は?」というものになりうる。

現に私自身、Google Analyticsなどを分析していても、
そういった文章、会話型キーワードで流入してくる人の数が、微妙に最近増えて来ている。
「白いスニーカーのおすすめは何?」みたいな長文で口語体の検索キーワードがじわじわと。
(Google Search ConsoleやGoogle Analyticsで探してみよう)

音声検索かも知れない検索キーワードは次のようなフレーズを含む。

  • ~は何?いつ?どこ?どうするの?など5W1Hを含むもの
  • ~を教えて
  • ~を見せて
  • ~ですか

など。
あとは逆にちょっと長い検索キーワードなら音声検索と見てもかも知れない。

東京駅までの行き方を調べるのに、
TVCMでやるように「ここから東京駅までの行き方」と言う人もいれば、
「東京駅にどうやって行くの?」とか「東京駅への行き方を知りたい」もありうる。
今の音声検索はやり方が確立されていないため、かなりフリースタイルである可能性もある。

この辺りは「長い」「文章型」「口語」かどうかを見て判断する方が良さそうだ。
Google AnalyticsやGoogle Search Consoleに音声検索の項目が出るまでは。

さて、そんな音声検索キーワードをある程度予測することも可能だ。
以下に書く様に、音声検索アシスタントデバイスの仕様をある程度知っておけば、
音声検索に使われそうなキーワード、フレーズを推測できる。

4.音声アシスタントデバイスの仕様を理解する

音声検索のプラットフォームとしてこれまで携帯端末が主流だった。
だが急に音声検索アシスタント機器の普及が見られるようになっている。
これはAmazon EchoやGoogle Homeといった、主に音声で操作し音声で情報を得る端末だ。
(もちろん操作の目的によって別の機器を操作できたりもする)

まずAmazon Echoは2014年の発売以来、
800万台を突破したと言う調査もあるほどだ。

米国では音声起動型アシスタントデバイスの利用者は約3,650万人いて、
Amazon Echoが音声検索の7割を占めていると言われる。

なお猛追するGoogle Homeでシェアが約2割強程度だ。
米国だけの数字とは言えこの数は音声検索や音声操作がいかに早く普及しているかを示している。
特にAmazon Echo、Alexaのシェアと勢いは凄い事になっている。

さらにAmazon Echoが凄いのは、2017年1月開催の世界的なIT・家電見本市であるCESで、
出展されたプロダクトに使用された音声アシスタントの多く(700件超)はAppleやGoogleではなく、
AmazonのAlexaであったと言う事。

このようにAmazon Echoシリーズがすでに音声アシスタントデバイス市場の7割を獲得しているが、こいつがとにかく凄い。破竹と言える勢いでシェアを撮り続けている。

従って音声検索の在り方もAmazon Echo、Alexaに引っ張られる可能性がある
もう少し具体的に説明しよう。

AlexaとはAmazonのクラウドベースAIアシスタントのことだ。
主に音声アシスタントデバイスであるAmazon Echoシリーズに使われている。
Amazon Alexaには「スキル」と言う音声コマンドのようなものがある。

スキルはサードパーティのデベロッパーが「Alexa Skills Marketplace」という、
AndroidやiOSなどで言うアプリストアのようなプラットフォームに開発・登録できる。

これが2017年7月現在で約15,000件が登録され、爆発的に増加中だ。

このスキルだが、音声アシスタントにしゃべりかける単語を指定することで、
特定のアクションを引き出すもの。
これらは以下の順で1つのフレーズとして登録する。
一概には言えないが、大まかなよくある「スキル」の例を挙げてみよう。

  1. ウェイクワード
  2. これは「Alexa,」と呼びかけスキルを開始するためのもの。

  3. スターティングフレーズ
  4. 「Begin(~を始めて)」「Launch(~を立ち上げて)」「Open(~を開いて)」などを指す

  5. インヴォケーションネーム
  6. これはスキルを呼び出し発動させるための単語。

  7. Alexaにして欲しい行動
  8. 3.で呼び出したスキルに具体的にどんな行動させたいか、リクエストする。

例えば、
「Alexa, Open Daily Horoscopes」
(今日の星座占いを開いて)
などになる。
(これはインヴォケーションネームまで登録した場合の例)

Amazon Alexa スキルのStarting Phrases例

以下のフレーズがAlexaのスキルを始めるためのStarting Phraseとされている。
音声検索もユーザーがこれらのStarting Phraseを含むものからつい始めてしまう事になるかも知れない。

  • Ask(~に聞いて)
  • Begin(~を始めて)
  • Do(~をして)
  • Launch(~を立ち上げて)
  • Load(~を読み込んで)
  • Open(~を開いて)
  • Play(~で遊んで)
  • Play the game(~のゲームで遊んで)
  • Resume(~を再開して)
  • Run(~を実行して)
  • Start(~を始めて)
  • Start playing(~で遊ぶのを始めて)
  • Start playing the game(~のゲームで遊ぶのを始めて)
  • Talk to(~に話しかけて)
  • Tell(~に伝えて)
  • Use(~を使って)

Alexaのその他の詳細なスキルの開発に関しては割愛するが、
AmazonのAlexaのスキルは上記の様に、自然な会話になるようなフレーズを使う事が指定されている。
つまり、近い将来、音声アシスタントの利用者はこうした特定の会話フレーズを使うことが定着する可能性が高い

音声アシスタントで最も多い用途は検索である

そして、こうした音声検索プラットフォームの用途として最も多いのは質問だと言う。
つまり音声アシスタントは何かを調べたり検索する用途が多いのだ。

その場合の検索キーワードは、
上記のスターティングフレーズでいえば「~を教えて(tell)」が将来的に定着しそうであり、
Google Search Consoleで見られた「近くのピザ屋を教えて
「鎌倉のお土産に何を買えばいいか教えて
と言った検索キーワードが音声検索である可能性がある。

このように、音声アシスタントデバイスの台頭が、音声検索のルールや文化を決める可能性があり、
マーケッターや代理店は理解をしておいた方が良いだろう。

5.音声検索がなされるシーンを知る

最後に、音声検索の場合、現状とても「パーソナルな検索」だという事も理解しておこう。
「プライベート感が強い検索」と言い換えても差し支えない。

人ごみのど真ん中でスマホを使って音声検索をするより、
部屋の中や車の中でこっそり行う方が現時点では大きな用途だろう。

Amazon EchoやGoogle Homeは部屋の中で音声操作をする事を想定したデバイスだし、
自動車メーカーのFordはAmazonのAlexaの搭載を、
ヒュンダイはGoogle Assistantの搭載を予定している。

ちなみに日本で音声検索が今一つ欧米と比べて普及していないのは、
音声検索の精度とかよりも、人前で音声検索する事自体が恥ずかしい、
または音声検索を行うと自分の調べたい事が周囲に伝わってしまう、
そういった恥じらいのような感情が多分に影響しているのではないだろうか。
(少なくとも自分はそう)

Amazon EchoやGoogle Homeなどの音声検索アシスタントデバイスや各種IoTデバイスの日本の発売、普及が待たれるが、
当面は部屋の中や車中という限られたシーンでの音声検索を想定する必要がありそうだ。

ただし、そういった音声検索のプライベート志向も、
5-10年程度たてば大きく変わるとも考えられる。
音声検索に抵抗のない世代が育つからだ。

日本でどこまで音声検索が普及するかわからないが、
少なくとも文字入力が必要な従来型の検索に比べ、音声検索は「早い検索」なので便利だ。
便利なものはいずれスタンダードになる。

いかがだろうか。
音声検索への理解を深め、音声検索の最適化(VSO)を成功させて欲しい。




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