Búsqueda por voz y asistentes virtuales: resumen de la SMX

Con más de 420 millones de asistentes de voz vendidos, está claro que los SEO necesitan optimizar su contenido para la búsqueda por voz. El colaborador Eric Enge recapitula la sesión y cubre las oportunidades y desafíos que presenta la búsqueda por voz.

La búsqueda por voz es todo lo que se rumorea, y algunos dicen que para 2020, el 50 por ciento de todas las consultas podrían ser por imagen o por voz. Personalmente, creo que ese cálculo es agresivo, pero el hecho es que se trata de un segmento en rápido crecimiento.

También es importante tener en cuenta que la búsqueda por voz puede no ser la etiqueta correcta. Digo esto porque muchas de las consultas son en realidad comandos, como llamar a mamá. Eso no es algo que jamás haya ingresado en un cuadro de búsqueda de Google.

No obstante, hay grandes oportunidades para aquellos que se involucran en la voz temprano. Aprender sobre las interfaces conversacionales es un trabajo arduo, y requerirá práctica y experiencia.

Por esa razón, esperaba ver el panel Optimización para búsqueda de voz y asistentes virtuales en SMX Advanced, y hoy presentaré un resumen de lo que compartieron los tres oradores.

Upasana Gautam, Ziff Davis

Primero fue Upasana Gautam (alias Pas). Su atención se centró en cómo Google mide la calidad del reconocimiento de voz como se documenta en este libro blanco de Google.

Pas revisó las cinco principales métricas de calidad discutidas en el documento:

– Tasa de error de palabra (WER).

– Calidad Semántica (Webscore).- Perplejidad (PPL).Tasa de fuera de vocabulario (OOV).- Latencia.Luego, entró en las métricas de calidad en detalle.

Tasa de error de palabra (WER)

Esta métrica, que mide la falta de reconocimiento a nivel de palabra, se calcula de la siguiente manera:

WER no es necesariamente una buena medida de lo que afectará los resultados finales de la búsqueda, por lo tanto, mientras se mide, es secundario a algunas de las otras medidas a continuación.

Webscore

Webscore rastrea la calidad semántica del reconocedor. Los niveles más altos de reconocimiento dan como resultado Webscores más altos. Las relaciones temporales y las relaciones semánticas son de lo que se trata WebScore, y Google enfoca una energía significativa en la optimización de esta métrica. Se calcula de la siguiente manera:

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