Kurs:Digital Marketing/ThemenWS2021/Voice Search Optimization

Einleitung

Laut Google werden rund 20% aller Suchanfragen auf Mobile durch Voice Search ausgeführt. Diese Zahl nimmt durch die neuen Geräte und Entwicklung auf dem Markt laufend zu. Dies bietet auch für Marketer neue Vermarktungschancen. Die Sprachsuche, auch als Voice Search bekannt, wird für die Websuche immer wichtiger. Immer mehr Nutzer tippen Ihre Suchanfrage nicht mehr per Hand ein, sondern nutzen Sprachassistenten wie Alexa, Cortana, Siri oder die Google Voice Search, um die Suchanfrage bequem mit ihrer Stimme einzusprechen. In dieser Arbeit wird erklärt, wie Voice Search funktioniert und wie Sie deren Mechanismen nutzen können, um ein besseres Ranking in den Suchmaschinen zu erzielen. Kapitel 2 stellt einen Überblick Digitalen Assistenten und Ihre Rolle vor. Im dritten Kapitel wird den Begriff Voice Marketing und seine Wichtigkeit in Voice Search erklärt. Danach wird im Kapital 4 Maßnahmen und Kennzahlen für die Optimierung von Voice Search SEO erläutern. Zum Schluss wird über die Zukunft und Perspektiven von Voice Search gesprochen.

Digitale Assistenten und ihre Rolle

Bei digitalen Assistenten handelt es sich um Software, die Sprachbefehle entgegennimmt und diese ausführt. Beispiele solcher digitalen Assistenten sind u.a. Siri (Apple), Alexa (Amazon Echo), Google Assistant/HeyGoogle/Google Now (GoogleHome), Cortana (Microsoft), Tinka (Microsoft) und Bixby (Samsung).

Sprachgesteuerte Suche

Sprachsuche bedeutet die Möglichkeit, Suchanfragen mittels gesprochener Sprache direkt in einem Gerät ohne Tastatur oder Touchscreen durchzuführen. Die Nutzer erwarten präzise Antworten auf ihre Suchanfragen in kürzester Zeit. Doch wie sieht es mit der Relevanz der Antworten aus, die die digitalen Assistenten bei der Sprachsuche ausgeben? Um diese Frage zu beantworten, ist es notwendig, die Technologie hinter dem Sprachassistenten zu betrachten. Grundlage dafür ist das Zusammenspiel von vier Kerntechnologien:

• Automated Speech Recognition (ASR) wandelt die Spracheingabe in Textform um
• Natural Language Processing (NLP) kann einzelnen Textfragmenten eine Bedeutung zuweisen
• Dialog Manager (DM) veranlasst die Entscheidung und Durchführung notwendiger Schritte zur Beantwortung der Anfrage
• Text-to-Speech (TTS) übernimmt die Text- oder Sprachausgabe einer Antwort zur Anfrage

Zudem sind leistungsstarke, hochmoderne Prozessoren dazu in der Lage, statistische Modelle künstlicher Intelligenz so zu verarbeiten, dass in Folge dessen aus großen Mengen strukturierter Daten fortgeschrittene Analysen machbar werden. Der Nutzen von Sprachassistenzsystemen erhöht sich zusätzlich dadurch, dass die Sprachausgabe in immer mehr Sprachen möglich ist und Metadaten in diesem Zusammenhang intensiver genutzt werden können. Dies führt zu einer fast natürlichen Maschineninteraktion und beschleunigt die Verbreitung von Geräten mit Sprachsteuerung exponentiell.

Hintergrund und Entwicklung

Die Geschichte der modernen sprachgesteuerten Websuche ist noch relativ jung. Vorreiter davon wie Google und auch Apple veröffentlichten 2010 ihre ersten Dienste Google Voice Search und Apple Siri. Microsoft entwickelte vier Jahre später mit Cortana ihren ersten Sprachassistenten als Bestandteil von Windows 8.1. Diese drei genannten Systeme sind integrierte Bestandteile der Betriebssysteme ihrer Anbieter. Dabei greifen sie auf vergleichbare Technologien zur Verarbeitung von Spracheingaben zurück, welche selbstlernende Systeme sind, die auf Cloud-Server-Architekturen basieren. Diese sind unter anderem dafür da, um Eingaben per Stimme durch ihre Nutzer auszuwerten und Websuchen durchzuführen. Dies bedeutet in der Praxis, dass ein Nutzer eine Suchanfrage per Stimme stellt, die dann durch Suchmaschinen aus dem Internet verarbeitet wird und die Ergebnisse dem Nutzer anschließend präsentiert werden. Dabei hängen die Darstellung und die Verarbeitung von der Integration der Suchmaschinen in das Betriebssystem des Gerätes ab. Dann wird die akustische Suchanfrage entweder direkt in Text umgewandelt und an eine Suchmaschine weitergeleitet oder es findet eine Aufbereitung der Suchergebnisse in Bezug auf das System statt. Die Anbieter wie Google, Microsoft und Bing setzen dabei auf Suchmaschinentechnologien, die sie entweder selbst entwickelt haben oder verwenden eine Kombination aus schon vorhandenen Suchtechnologien. Apple zum Beispiel nutzt Google, Bing, Yandex sowie zusätzliche Suchmaschinen. Die Ergebnisse unterscheiden sich bei den Anbietern in der Hinsicht, dass Google bei Suchanfragen per Stimme eine Darstellung analog zur traditionellen Search Engine Result Page (SERP) bei textuellen Suchanfragen nutzt, wohingegen Microsoft und Apple in diesem Fall jeweils ein eigenes Layout der Ergebnisse darstellen lassen. Vereinzelt unterscheiden sich die Ergebnisse außerdem dahingegen, dass bestimmte Suchanfragen durch die Spracheingabe der Nutzer ebenfalls akustisch beantwortet werden. Des Weiteren unterscheidet sich die sprachgesteuerte Websuche von der herkömmlichen Suche dadurch, dass die Systeme teilweise dazu fähig sind, mit dem Anwender akustisch zu kommunizieren, indem sie in einen Dialog mit ihm treten und sich so auf die vorherige Suchen beziehen können (z. B. „Wer ist gerade der oder die Bundeskanzler/in der deutschen demokratischen Republik?“ → Antwort → „Wo ist er oder sie geboren?“ → Antwort).
Ein anderer digitaler Sprachassistent war das Fire Phone von Amazon. Dessen Sprachsteuerung trug keinen eigenen Namen und ist von anderen sprachbasierten Amazon-Diensten wie beispielweise der bekannte Assistent Alexa abzugrenzen. Dieser ist nicht mehr käuflich erhältlich (Ausnahmen sind private Verkäufe).

Überblick von sprachgesteuerten Assistenten

Die bekanntesten und meistgenutzten Sprachassistenten sind Alexa von Amazon und der Google Assistant von Google. Zum einen werden sie mit dem Aktivierungswort "Alexa", zum anderen mit "Ok, Google". In Deutschland sind beide seit 2017 erhältlich. Alexa wird hauptsächlich über das Amazon Echo-Gerät (oder seine Varianten wie den Echo Dot etc.) verwendet. Zusätzlich gibt es die ersten Geräte (hauptsächlich Haushalt), in denen Alexa integriert ist. Ergänzt wird der Amazon Echo durch den Google Home, auf dem der Google Assistant in vielen Haushalten zum Einsatz kommt. Der Google Assistant wird auch sehr häufig auf Android-Smartphones als Smartphone-Anwendung verwendet. In beiden Systemen - Alexa und Google Assistant können sich Drittanbieter über eine Sprachanwendung mit den Sprachassistenten verbinden. Bei Amazons Alexa werden diese Sprachanwendung Skills genannt, bei Google heißt sie Action. Zu diesen beiden bekanntesten Modellen kommt noch Apples Siri auf Apple-Smartphones sowie auf dem HomePad. Samsung hat bei seinen Geräten einen Sprachassistenten, Bixby, im Einsatz. Ausserdem bietet Microsoft Cortana hauptsächlich auf PCs an. Für den asiatischen Markt hingegen verdienen die Sprachassistenten von Baidu, die auf DuerOS basieren, sicherlich Beachtung. In Russland hat die Suchmaschine Yandex die Sprachassistentin Alice eingeführt. In China hat die Suchmaschine Baidu den digitalen Sprachassistenten DuerOS entwickelt. Schliesslich hat Alibaba AliGenie auf den Markt gebracht und auch das chinesische Technologieunternehmen Xiaomi verfügt über einen digitalen Sprachassistent, der Xiao AI genannt wird.

Zielgruppen und Anwendungsgebiete

Das Technologieunternehmen Quantcast hat im ersten Quartal des Jahres 2019 eine Studie zu deutschen Internetnutzern durchgeführt, die nach den bekanntesten Sprachassistenten im Netz suchen und diese näher betrachtet. Untersucht wurden dabei die demografischen Merkmale von den Nutzern, die nach den Begriffen Alexa, Siri, Cortana, Bixby oder Google Assistant recherchiert haben. Das bedeutet, dass Die Zahlen sich auf die tatsächlichen Nutzer der genannten Sprachassistenten beziehen. Dafür wurden pro Suchbegriff jeweils mindestens 1000 Cookies ausgewertet. Die Datenabfrage erfolgte, Quantcast nach, dabei zu drei Zeitpunkten, nämlich jeweils am 09. Januar 2019, am 12. Februar 2019 und am 12. März 2019. Der dort angezeigte Index stelle die Abweichung vom Internetdurchschnitt (Internetdurchschnitt = 100) dar und sei ein Indikator dafür, wie stark das jeweilige Merkmal in der Zielgruppe ausgeprägt sei. Beispielsweise zeige ein Indexwert über 100, dass das Merkmal überrepräsentiert sei, ein Indexwert unter 100 bedeute, dass das Merkmal unterrepräsentiert sei – jeweils im Vergleich zum Internetdurchschnitt der Nutzer des untersuchten Landes.

Laut Quantcast seien männliche Nutzer bei allen analysierten Sprachassistenten stark überrepräsentiert. Im März etwa läge der Indexwert der männlichen Nutzer bei 172 Punkten - der Durchschnitt läge bei 100 Indexpunkten. Eine Ausnahme sei Siri: Dem Apple-Assistentin gelinge es noch am ehesten, weibliche Nutzer zu begeistern. Dieser Trend zeige sich vor allem in Deutschland, aber auch in anderen europäischen Märkten wie Italien und Frankreich. Alexa sei dagegen die einzige der gängigen Sprachassistentinnen, die bei Familien mit Kindern punkten könne. Im März schafften es die digitale Assistenten aus dem Hause Amazon in dieser Zielgruppe auf 130 Indexpunkte. Quantcast begründet das damit, dass Alexa nicht nur im Smartphone, sondern auch in dem dazugehörigen Bluetooth-Speaker stecke, der von allen Personen in einem Haushalt genutzt werden können. Zudem setze Amazon in der werblichen Ansprache für seine Produktreihe Amazon Echo auf Familien mit Kindern. Neben Familien stünden auch Geringverdiener neuerdings auf Alexa. Hier sei als Grund die jüngste Preissenkung angegeben. So hatte Amazon Anfang März die Preise für seine Produktreihe Echo gesenkt. Eine Folge dafür:
War in der Gruppe der Nutzer, die im Januar und Februar nach Alexa suchten, noch die Gruppe mit einem Monatseinkommen von 3.000 bis 4.000 Euro überrepräsentiert (Januar-Index 150, Februar-Index 154), ging der Indexwert im März auf 121 zurück. Gleichzeitig sei im März der Anteil der Nutzer mit einem Einkommen von 2.000 bis 3.000 Euro von allen Einkommensklassen am höchsten (Index 133) und läge damit deutlich über dem Wert vom Januar (Index 105).

Siri profitiert dagegen offenbar noch vom Hochpreis-Image von Apple. Im genauen Wettbewerb zum deutschen Internetdurchschnitt seien Nutzer mit einem Nettoeinkommen von über 4.000 Euro im Monat (Index zwischen 159 und 184) und mit Universitätsabschluss (Index 146 bis 160) deutlich überrepräsentiert. Das gälte auch im Vergleich zu den anderen untersuchten Sprachassistenten.

Wer dahingegen junge Leute ansprechen wolle, solle dahingegen am besten Bixby nutzen. Der Untersuchung zufolge weise die Samsung-Assistentin einen stetig steigenden Indexwert bei jungen Nutzern zwischen 16 bis 19 Jahren auf. So sei dieser seit Januar von 149 auf 175 Punkte im März gestiegen. Für die anderen Assistentinnen interessieren sich die jungen Leute, der Studie nach, dagegen offenbar deutlich weniger.

"Änderungen in der Produkt- oder Marketingstrategie haben eine unmittelbare Auswirkung auf die digitale Zielgruppe wie das Beispiel von Alexa bzw. Amazon Echo zeigt", fasst Sara Sihelnik, Country Director DACH von Quantcast, die Ergebnisse zusammen. Allerdings seien nicht nur interne, sondern auch externe Faktoren für die eigene Zielgruppe relevant. "Mit First-Party-Daten lassen sich solche Änderungen direkt nachvollziehen und in die Kampagnenauslieferung einbeziehen. Das hilft Marken dabei, relevante Nutzer zu erreichen und die Wirksamkeit ihrer Kampagnen zu steigern", macht Sihelnik Werbung in eigener Sache.

Voice-Marketing

In Anlehnung an klassische Defnitionen von Marketing kann das Voice-Marketing beschrieben werden als Planung, Implementierung und Kontrolle aller auf die aktuellen und potenziellen Märkte ausgerichteten Unternehmensaktivitäten, die sich die gesprochene Sprache und/ oder Voice-Engines als Kommunikations-, Verkaufs- und Distributionskanal zunutze machen, um langfristig profitable Kundenbeziehungen aufzubauen, zu erhalten und weiterzuentwickeln. Darüber hinaus geht es im Voice Marketing auch um die Frage, wie Voice-Applikationen auch in bestehende Produkte und Dienstleistungen integriert werden können, um die Customer-Experience weiter zu verbessern.

Die Software-Experten von Adobe haben auf ihrem Digital Experience Blog fünf Regeln zusammengetragen, die Marketer bei dieser Art Produktbewerbung beachten sollten.
Diese fünf Regeln beinhalten:

1. Adaptives Kundenerlebnis schaffen
Hierbei wirkt im Gegensatz zu einem normalen Computerein digitaler Sprachassistent fast schon menschlich. Allein per Sprachbefehl kann der Nutzer sich über die neuesten Nachrichten informieren lassen, eine Einkaufsliste erstellen, oder sogar Anrufe tätigen. Die meisten Assistenz-Systeme arbeiten inzwischen mit Künstlicher Intelligenz (KI). Das bedeutet, sie können auch die Stimmung und den Tonfall des Nutzers beurteilen und analysieren.

Für das Marketing bedeutet dies enorme Vorteile. Durch die Antizipation der Bedürfnisse und Anforderungen des Nutzers können Marken ein adaptives Kundenerlebnis schaffen. Dieses ist im Idealfall sogar ganz individuell auf den Kunden zugeschnitten. Eine persönliche Ansprache kann die Kundenloyalität laut einer Untersuchung der Goldsmith University enorm steigern.

2. Kombination mehrerer Apps
Bei Regel zwei möchte der Nutzer zum Beispiel eine Reise mit Hotelaufenthalt buchen. Dabei scheint es ziemlich praktisch, alle dafür notwendigen Schritte direkt über den digitalen Assistenten abzuwickeln. Dies gelingt allerdings nur, wenn gleich mehrere unterschiedliche Apps in das System integriert sind. Für Marketer heißt das, dass verschiedene Branchen kooperieren müssen. Beim Beispiel der Urlaubsreise etwa bietet es sich an, wenn Anwendungen für Airlines, Hotels und Verkehrsgesellschaften sowie auch Banking- und Shopping-Apps zusammenarbeiten. Der Kunde bucht nicht mehr nur einzelne Dienstleistungen, sondern ein ganzes Paket.

3. Assistenzsysteme im Kundensupport
Die dritte Regel umfasst einn noch recht jungen, wenn auch vielversprechenden Trend. Dieser beinhaltet den Einsatz von Assistenzsystemen wie Chatbots und Sprachassistent im Kundenservice. Zunächst einmal bieten derartige Technologien ein nicht zu unterschätzendes Einsparungspotenzial im Bereich Personal. Standardanfragen müssen nicht mehr von einem Mitarbeiter bearbeitet werden, sondern das Assistenzsystem kümmert sich automatisch darum. Die menschliche Komponente kommt erst dann ins Spiel, wenn entweder das System nicht mehr weiter weiß oder aber der Kunde verärgert scheint. Über KI-basierte Stimmanalyse erkennt der Sprachassistent die Stimmungslage des Nutzers und entscheidet, ob ein realer Mitarbeiter erforderlich ist oder ob der Kunde anderweitig besänftigt werden kann.

4. SEO nicht außer Acht lassen
Digitale Sprachassistenten bieten im Vergleich zu Display-Werbung eine gewisse Herausforderung. Zudem funktionieren psychologische Branding-Methoden nur sehr bedingt. Auch wenn die Systeme dank KI menschlich erscheinen. Sie sind und bleiben am Ende doch nur Maschinen. Und diese benötigen einen Daten-Input. Um sicher zu stellen, dass die kleinen Sprach-Helferlein auch tatsächlich das eigene Produkt präsentiert, helfen nur altbewährte Mittel wie die Suchmaschinenoptimierung (SEO). Diese gilt es zu verfeinern, da Sprachassistenten nur die topplatzierten Produkte empfehlen.

5. Zielgruppengenau arbeiten
Sprachassistenten werden oft von mehreren verschiedenen Anwendern gleichzeitig genutzt. Für das System bedeutet dies eine gewisse Anstrengung, herauszufiltern, mit wem genau es gerade zu tun hat. Für die Marketer heißt dies hingegen, dass sie ihre Produkte kontextbezogen ausspielen lassen müssen. Grundsätzlich ist es ratsam, KI zu verwenden. Nur so kann sichergestellt werden, dass die Sprachassistenten auch über das jeweilige Gerät hinaus nutzerspezifisch agieren. Etwa dann, wenn der Anwender gleich mehrere Schnittstellen, wie das Home-Device, ein Connected Car oder auch einen mobilen Sprachassistenten auf dem Smartphone in Kombination verwendet. Neben der Erkennung der jeweiligen Person ist es hierbei auch wichtig, dass das System die augenblickliche Situation sowie die Örtlichkeit in die Kommunikation mit einbezieht. Ohne KI ist das allerdings kaum möglich.

Diese fünf aufgestellten Regeln von Adobe Experten stammen vom "Adobe Digital Experience Blog" und wurden von der Internetplattform "Internetworld" zusammengefasst.

Optimierung sprachgesteuerter Suche

Die Suche über die Sprache unterscheidet sich sehr stark von einer herkömmlichen Suche mit der Tastatur.

Voice Search ändert vor allem:

Wie wir suchen.

Wann wir suchen.

Und was wir suchen.

Dieser Abschnitt widmet sich der Optimierung der Sprachsuche, da diese für den Dialog mit dem Kunden von großer Bedeutung ist. Ein wesentlicher Bestandteil des Voice Marketings ist nämlich die Optimierung der sprachgesteuerten Suchmaschinenoptimierung (Voice SEO). Hier müssen die Informationen (Angebot, Standort, etc...), die ein Unternehmen zur Verfügung stellt, so gut gepflegt werden, dass sie die Wahrscheinlichkeit erhöhen, als Sprachsuchergebnisse ausgespielt zu werden. Um einen schnellen und sehr personalisierten Dialog mit dem Kunden zu ermöglichen, ist neben einer intelligenten Software vor allem eine vollständige Vernetzung verschiedener Daten notwendig, damit Sprachassistenten qualitativ hochwertige Antworten ausspielen können. Im Bereich der Sprachsuche ist die Wettbewerbsfähigkeit in Bezug auf einzelne Keywords noch relativ schwach ausgeprägt. Durch die zunehmende Entwicklung von Digitalen Assistenten ist in den nächsten Jahren mit einer deutlichen Zunahme des Wettbewerbs in diesem Bereich zu rechnen. Das Ziel der Sprachsuchmaschinenoptimierung ist, die Position Zero zu erreichen. Das bedeutet, dass Unternehmen sollen sich jetzt schon mit dem Thema Voice -Marketing beschäftigen und die Erfolgsentscheidenden Kriterien von Beginn zu beachten um gute Chancen, bei Voice Search die Position Zero zu erreichen.

Bei der Erstellung von Inhalten für die Sprachsuche sollte berücksichtigt werden, dass sich die Sprachsuche komplett von der klassischen Tastatursuche unterscheidet. Sprachassistenten geben höchstens zwei oder drei Suchergebnisse an oder geben sehr oft sogar direkt die Antwort auf die Frage, ohne vorher die Suchergebnisse zu präsentieren. SEO ist also nur dann eine Erfolg, wenn eine Webseite wirklich das beste Ergebnis im Vergleich zu allen anderen Websites zu bieten hat. Die andere Positionen auf der ersten Ergebnisseite der Suchmaschinen sind relevant für den klassischen SEO aber die werden in der Zukunft in Voice SEO Keine Bedeutung mehr haben, da nur die erste Position relevant wird. Während Suchanfragen über die Tastatur in der Regel nur aus zwei Wörtern bestehen, sind Sprachsuchen meist drei bis vier Wörter. Auch die gesprochene Sprache enthält viel mehr Füllwörter. Außerdem unterscheidet sich die Wortwahl des Benutzers, je nachdem, ob es sich um Text- oder Spracheingabe handelt. Die Sprachsuche ist gekennzeichnet durch die starke Verwendung von W-Fragen: was?, wie?, warum?, wo?, wann? Für die Erstellung von Content sollen diese Fragen im Betracht genommen werden um eine sinnvolle Grundlage für Sprachsuchen und Digital Assistenten seien zu können. Außerdem soll der Inhalt gut zusammengefasst werden, damit die wichtigen Informationen sinnvoll vorgelesen werden können. Eine gute Antwort für die Sprachsuche sollte nicht mehr als 30 Wörter haben und die Sätze sollten nicht zu verschachtelt sein und die Länge der Suchanfragen ist zu berücksichtigen. Die meisten Contentersteller konzentrieren sich auf ein hohes Suchvolumen und vernachlässigen den Long Tail Bereich welcher sich besten für Voice Search Anfragen eignet. Daher gibt es in schema.org den Schema-Typ „speakable“. Mit ihm können ausgesucht Inhalte auf Websites gekennzeichnet werden, die für eine gesprochene Ausgabe besonders gut geeignet sind und den Inhalt einer Seite (oder eines bestimmten Content-Teils) besonders prägnant wiedergeben. Sinn und Zweck dieser ist es, dem Nutzer eine präzise und kurze Antwort auf seine Suchanfrage zu geben, ohne dass er gezwungen ist, eine Website zu besuchen oder sich mühsam einzulesen. Sinnvoll ist es auch, Inhalte in (Frequently-Asked-Questions)FAQ-Seiten zu packen, diese haben aufgrund Ihrer Struktur aus Frage und Antwort eine hohe Relevanz für Voice Search. Die Seitengeschwindigkeit und Domain der Werbseitte sind von großer Bedeutung in Voice Search. Webseiten sollen so wenig ( Bilder, CSS, Script, usw...) wie möglich haben. Alle Möglichkeiten der Geschwindigkeit Optimierung sollen gemacht werden um das Ranking auf Suchmaschinen zu verbessern. Strukturierte Daten sollen auch berücksichtigt werden. Sie helfen Suchmaschinen und anderen Algorithmen dabei eindeutig zu identifizieren, was mit einem bestimmten Wort gemeint ist. Sie zeigen, ob im Satz „Beachten sollte man dabei Hörner“ das Wort „Hörner“ sich auf ein biologisches Merkmal von Tieren bezieht oder auf einen Experten für E-Commerce und Onlinemarketing (weil der Autor dieses Satzes mit Nachname so heißt). Das gleiche Wort hat damit zwei verschiedene Bedeutungen an zwei Positionen im Knowledge-Graph

Die Tonalität der Antworten ist nicht zu vergessen. Es ist die Art und Weise, wie Unternehmen eine Botschaft an Ihren Kunden sprachlich überbringen. Dazu gehört z. B. die Entscheidung, ob Sie Ihre Kunden duzen oder siezen, ob Sie Umgangssprache verwenden oder Ihre Zielgruppe im gehobenen Hochdeutsch ansprechen. Auch der CTA (Call-to-action) hilft den Unternehmen die Nutzer auf weitere Inhalte, konkrete Angebote aufmerksam zu machen, um so die final angestrebte Conversion zu erreichen.

Nach der Optimierung der Sprachsuche empfiehlt es sich, die Wirkung der vorgenommenen Anpassungen zu messen, um die Performance zu verbessern.

Kennzahlen des Voice marketings
Die folgenden Kennzahlen können jeden Monat gemessen werden, um die Erfolge oder Misserfolge des Voice-Marketings zu analysieren:

• Anzahl der Personen, die eine Voice-Search im relevanten Markt (bspw. für Schuhe, Bekleidung, Haushaltselektronik) gestartet haben (in % der Gesamtzahl aller Suchanfragen)
• Anzahl der Personen, die eine Voice-Search gestartet und mit einer spezifischen Konversion abgeschlossen haben
• Anzahl der Voice-Search-Abbrüche (in % der Gesamtzahl aller Voice-Searches)
• Durchschnittsumsatz bei Voice-Search (in Relation zum Durchschnittsumsatz insgesamt)
• Anzahl der Fragen pro Voice-Search
• Dauer der Voice-Search-Prozesse (gesplittet nach Abschluss mit und ohne Konversion)
• Anzahl der nicht beantwortbaren Fragen (in Relation zu Gesamtzahl der gestellten Fragen
• Anzahl der regelmäßigen Voice-Search-Nutzer (in % der Gesamtzahl der Voice-Search-Nutzer)
• Anzahl der Unique Voice-Search-Nutzer (in % der Gesamtzahl der eigenen Kunden)
• Ladezeit der Website bei verschiedenen Fragestellungen

Herausforderungen

Voice Search Optimization ist ein noch sehr junges Themengebiet, dass auf immer Software basiert, welche stetig verbessert wird. Daher ergeben sich hier auch einige Herausforderungen, welche in diesem Abschnitt kurz näher betrachtet werden. Dazu wird dir Internetgigant Google herangezogen.
Google hat bereits Richtlinien für Sprachsuchen erstellt und empfehlen darin kurze und prägnante Sprachsuchergebnisse. Damit ist das, das genaue Gegenteil von dem, was für herkömmliche SEO-Aktivitäten empfohlen wird. Denn die beste Strategie für textbasierte Suchmaschinenoptimierung sei, laut Google, die Produktion von hochwertigem Content, der bis 2.500 Wörter umfasse. Die Sprachsuche sei dahingegen eine ganz neue Ebene für SEO-Experten – denn hier umfassen die Suchergebnisse durchschnittlich nur 29 Wörter. Um Voice Search SEO-Strategien zu optimieren, sei es daher wichtig, dass der Content regelmäßig aktualisiert und somit auf dem neusten Stand gehalten werde. Sie sollten zusätzlich Keyword-Recherche-Tools nutzen, um neue Fragen, die im Rahmen der Sprachsuchen gestellt werden können, zu identifizieren und zu erheben. Dabei schlägt Google vor, auf Tools zurück zugreifen, die sich auf sogenannte Long-Tail-Keywords spezialisieren. Dazu zählen zum Beispiel Keyword.io, Answer the Public oder der Question Analyzer von Buzzsumo.

Folgende Aspekte zur Beachtung schlägt Ubermetics Technolgies, (nach eigenen Angaben - eine führende Content Intelligence-Plattform für Marketing- & PR-Experten) den Unternehmen vor, um erfolgreiche Voice Search Optimization durchführen zu können:

Reduktion der Ladezeiten von Webseiten.
Die übliche Ladezeit für Sprachsuchergebnisse betragen 0,54 Sekunden, im Vergleich zu 2,1 Sekunden für eine durchschnittliche Webseite.

Verwendung von HTTPS-Technologie.
70,4% aller Sprachsuchergebnisse ergeben HTTPS-URLs; für Suchergebnisse auf dem Desktop seien es 50%.

Verwendung von einer einfache Sprache.
Das durchschnittliche Suchergebnis für Google-Sprachsuchen wurde so geschrieben, dass es von Jugendlichen verstanden werden könne.

Nicht zu formal sein.
Die Effektivität von Sprachsuchen werde überwiegend davon bestimmt, wie Menschen im Alltag miteinander sprechen und sich verhalten.

Nutzung von Fragen und Antworten
Menschen formulieren Sprachsuchen eher als Fragen und nicht als Aussagen. Ein Beispiel könnte die Nutzung von FAQ Seitens sein.

Aktualisierung des bestehenden Contents mit der Skyscraper-Technik sowie die Entfernung von Verlinkungen zu Seiten, die nicht mehr existieren.

Der Schlüssel zum Erfolg sei es, den bestehenden Content regelmäßig aufzufrischen, damit dieser als wertvolle Informationsquelle wahrgenommen werde. So wie bei regulären SEO-Aktivitäten, könne auch in Bezug auf Voice Search SEO der Erfolg über die Sichtbarkeit in den Suchergebnissen gemessen werden können. Da Voice Search SEO allerdings noch ein relativ neues Phänomen ist, gibt es leider noch keine Tools oder einheitliche Metriken, die PR-Agenturen oder Marken dabei helfen können, den Erfolg der Suchergebnisse zu messen. Bis dahin können PR-Agenturen zum Beispiel die Anzahl ihrer Featured Snippets als Erfolgsmetrik benutzen.

Fazit

Durch Sprachsuche ist heute und in Zukunft ein wesentlich schnellerer Zugriff auf die gewünschten Informationen möglich. Es besteht daher wenig Zweifel, dass sich die Sprachsuche in den kommenden Jahren immer weiter verbreiten wird. Im Gegensatz zu den üblichen Suchergebnissen gibt es für die Sprachsuche noch keinen Ranking-Guide.Die Faktoren, die die Wahl einer Website oder eines Produkts bestimmen, sind noch relativ unbekannt. Websites, die die Voice-Search-Optimierung bereits in ihrem SEO berücksichtigen, verbessern die Sichtbarkeit ihrer Inhalte jedoch erheblich, da sich die Voice-Search-Ergebnisse zunehmend auf die besten Seiten beschränken. Da es sich noch um ein sehr neues Feld handelt, entwickelt sich Voice SEO sehr schnell weiter. Sie wird in den nächsten Jahren sicher noch Änderungen unterliegen.

Literatur

• PWC (2018). Consumer Intelligence Series: Prepare for the voice revolution. Abgerufen am 30.12.2020 von https://www.pwc.com/us/en/advisory-services/publications/consumer-intelligence-series/voice-assistants.pdf
• Kreutzer, R. T., Seyed, V. D., & Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH. (2020). Voice-Marketing: Der Siegeszug der digitalen Assistenten. In Essentials. Wiesbaden: Gabler Verlag. 1. Auflage.
• Sünkler, S., Kerkmann, F., Quirmbach, S. & Schultheiß, S., (2016). Sprachgesteuerte Websuche im Test - Ein Erfahrungsbericht aus der Perspektive von Auftraggeber, Auftragnehmer und Durchführendem. In: Mayr, H. C. & Pinzger, M. (Hrsg.), Informatik 2016. Bonn: Gesellschaft für Informatik e.V.. (S. 211-225).
• Deloitte (2020). Beyond Touch: Voice-Commerce 2030. Abgerufen am 05.01.2021 von https://www2.deloitte.com/de/de/pages/consumer-business/articles/sprachassistent.html
• Weareroast (2018). Voice search vertical report - Q3 2018. Abgerufen am 01.01.2021 von https://weareroast.com/whitepapers/voice-search-vertical-report-q3-2018-2/
• YEP (2019). Voice Search & SEO – Ein Leitfaden zur Optimierung. Abgerufen am 10.12.2020 von https://yep.swiss/voice-search-seo-optimierung/
• Horizont (2019): Diese Zielgruppen interessieren sich für Alexa, Siri & Co. Abrufen am 10.12.2020 von https://www.horizont.net/tech/nachrichten/digitale-sprachassistenten-diese-zielgruppen-interessieren-sich-fueralexa-siri--co-174428
• Pleil (2017): Mein Flirt mit Alexa: Was Sprachassistenten für Marketing und PR bedeuten. Abgerufen am 03.12.2020 von https://thomaspleil.de/2017/07/28/amazon-alexa-was-sprachassistenten-fuer-marketing-und-pr-bedeuten/
• Internet World (2018): 5 Marketing-Tipps für Sprachassistenten. Abgerufen am 01.12.2020 von https://www.internetworld.de/marketing-trends/sprachassistent/5-marketing-tipps-sprachassistenten-1467031.html
• BARTH, B., CERNY, S. (2017): IAB Trendmonitor: Digitale Assistenten., Nr. 5432
• BOPP, Christian (2020) User Experience bei Voice User Interfaces – Eine Tagebuchstudie am Beispiel Amazon Echo. Facit. Abgerufen am 20.12.2020 von blog.facit-digital.com|user-

experience-bei-voice-user-interfaces-eine-tagebuchstudie-am-beispiel-amazon-echo

• BRANDT, Mathias (2018) Alexa lernt schnell. Statista. Abgerufen am 17.12.2020 von de.statista.

com|infografik|10134|verfuegbare-skills-fuer-amazons-digitale-assistentin-alex

• Walloch, N. (2018).Voice Search Optimisation (VSO) ist die neue Herausforderung für die digitale PR. Abgerufen am 09.01.2020 von https://www.ubermetrics-technologies.com/de/blog/voice-search-optimisation-ist-die-neue-herausforderung-fuer-die-digitale-pr/