Si quieres llevar a cabo la optimización de la búsqueda por voz para tu página web, es importante comprender en qué medida se modifican las consultas a través de las nuevas tecnologías. Los mayores cambios afectan al idioma en sí: las consultas se alejan del lenguaje escrito y se aproximan a un uso del idioma más natural, lo que significa que las búsquedas son más largas. En lugar de una a tres palabras clave en las consultas realizadas por escrito en los buscadores, cada vez es más habitual que las búsquedas por voz contengan entre 2 y 4 palabras clave, con lo que aumenta la relevancia de las palabras clave de cola larga (long tail keywords).
Este tipo de consultas más largas se lleva a cabo de la siguiente manera: mediante la utilización natural de la lengua, las palabras clave suelen integrarse en las preguntas. Si un usuario quiere, por ejemplo, obtener información sobre una persona pública, su búsqueda por voz no será “Steve Jobs”, sino “Quién es Steve Jobs”. Las preguntas básicas como “quién” o “qué”, por ejemplo, deben tenerse en cuenta a la hora de optimizar la búsqueda por voz. En este sentido, “quién”, “cuándo” y “dónde” se suelen utilizar más que “qué”, “por qué” o “cómo”. Los asistentes lingüísticos también entienden cada vez mejor las preposiciones (como “de” o “a”), de modo que ante consultas como “vuelo de Berlín a Madrid” ofrecen mucho más resultados adecuados que hace años.
Como consecuencia, tiene lugar un desarrollo que también afecta a la búsqueda de texto clásica: el cambio estructural de palabra clave a contenido. Las clásicas money keywords pierden volumen de búsquedas, pero sin embargo el contexto semántico gana importancia. En la evaluación de las consultas se trata, sobre todo, del propósito que va ligado a la pregunta. Las investigaciones sobre el comportamiento del usuario muestran que la búsqueda por voz también se utiliza para obtener información general, y las preguntas más concretas y las decisiones de compra tienen lugar posteriormente. Especialmente el contenido que ofrece datos concretos para responder a las consultas también dirige a aquellos que realizan búsquedas por voz a las páginas web y, en menor medida, las palabras clave aisladas o el producto concreto.
El comportamiento de búsqueda modificado tiene consecuencias en la técnica, cuyos algoritmos se van desarrollando de manera constante. Estos tienen que adaptarse según las necesidades del usuario y ofreciendo respuestas directas a sus preguntas. Esto hace referencia, por ejemplo, al Gráfico de conocimiento de Google, que fue introducido en 2012. Este muestra, por encima de los resultados de búsqueda habituales para un ámbito determinado, varios resultados, entre los que se cuentan los gráficos y un breve conjunto de hechos para el término de búsqueda en cuestión sin que el usuario tenga que buscar esta información en otra página web. Con ello, Google consigue convertirse en una máquina de respuestas independiente. Los usuarios pueden emitir estas “direct answers” en forma de respuestas de voz, como por ejemplo los resultados que lee en voz alta el asistente Google Now. Estos también son factores decisivos en lo que respecta a la comunicación bidireccional entre el hombre y la tecnología.
La popularidad de dichas respuestas directas resulta algo problemática desde el punto de vista de los gestores de las páginas web, ya que, normalmente, disminuye el tráfico obtenido por las búsquedas de Google. Es, sin embargo, cuestionable si los usuarios que prefieren respuestas directas también son visitantes con un interés constante o más profundo por las páginas web correspondientes.
Hay otra novedad técnica que entorpece la optimización efectiva en los buscadores: los nuevos algoritmos tienen como objetivo los contenidos personalizados para permitir resultados de búsqueda más individuales y anuncios publicitarios orientados a los usuarios. Para lograr este nivel de personalización, los asistentes digitales ofrecen información personal y detallada, por lo que se convierten en interfaces entre el usuario, su dispositivo de entrada y la búsqueda en la web, y recopilan datos de usuario muy variados. Los contenidos personalizados les dificultan la evaluación y el cálculo a los profesionales dedicados al SEO, ya que estos no resultan comprensibles en la búsqueda por voz de los asistentes digitales y tampoco sus datos para los profesionales del marketing y los gestores de páginas web.
Google también se ha hecho eco de la tendencia a la búsqueda por voz local. Pigeon, la actualización del algoritmo de búsqueda presentada en julio de 2014, tuvo como objetivo que los negocios locales consiguieran una mejor visibilidad. Resulta llamativo en este sentido que la búsqueda por voz muestre tres veces más resultados locales que las búsquedas que se realizan mediante texto escrito. Asimismo, Google también reacciona al uso de dicho servicio en los dispositivos móviles, por lo que es recomendable tener en cuenta este tipo de avances tecnológicos a la hora de optimizar la voice search.