In der Suchmaschinenoptimierungs-Szene ist die Sprachsuche (Voice Search) das nächste große Ding. Kein Wunder, wird die Sprachsuche, nicht nur durch die Zunahme der verschiedenen Sprachassistenten, immer häufiger genutzt. Schon am 18. Mai 2016 sagte Google CEO Sundar Pichai in seiner Google I/O Keynote, dass 20 Prozent aller Anfragen innerhalb der Mobile App auf Android Geräten Sprachsuchen sind.1 Mit der Zunahme der Sprachsuche wird es damit auch unumgänglich sich mit der Optimierung der Voice Search zu befassen. Nachfolgend wird deshalb darauf eingegangen, wie man die Inhalte für die Voice Search optimieren kann.

Voice Search SEO Grundlagen

Bevor wir zu konkreten SEO-Maßnahmen zur Optimierung der Voice Search kommen, müssen wir uns kurz noch mit den Grundlagen vertraut machen. Schon bevor es eine Sprachsuche gab, hat Google unter anderem mit einem großen Update für die Grundlage der Sprachsuche gesorgt: Dem Hummingbird Update.

Mit dem Hummingbird Update berücksichtigte Google bei einer Suchanfrage nun auch den Absicht des Users und die kontextuelle Bedeutung einer Suchanfrage. Dieser Weg wird bei der Sprachsuche weiterverfolgt und darauf aufgebaut.

So ist bei einer Sprachsuche beispielsweise der Kontext sehr wichtig. Man kann beispielsweise den Sprachassistenten Google Assistant erst einmal allgemein Fragen: „Wer ist Angela Merkel?“ und anschließend ganz konkret: „Wie alt ist sie?“. Die zweite Frage kann nur im Kontext mit der ersten Frage beantwortet werden und siehe da, der Google Assistant gelingt diese Kunststück.

Der Kontext ist aber nur eine Sache, die Sprachsuchen so besonders machen. Nachfolgend sollen einige weitere Charakteristiken von Sprachsuchen aufgezählt werden und welche Implikationen sich dadurch auf die Voice Search Optimierung ergeben.

Sprachsuchen sind länger

Statt Keywords einzutippen, sprechen wir mit dem Sprachassistenten. Auf der Microsoft Konferenz Build im Jahr 2016 spitzte es Microsoft CEO Satya Nadella zu:

„human language is the UI layer”

Es ist erst einmal offensichtlich, dass gesprochene Sprache meist ausschweifender ist als manuell eingetippte Suchen, insbesondere auf einem mobilen Gerät, wo die Eingabe noch einmal etwas aufwändiger ist. So können wir rund 150 Wörter pro Minute sprechen, aber lediglich etwa 40 Wörter pro Minute schreiben.

Purna Virji von Microsoft hat sich schon im Mai 2016 einmal angeschaut, wie sich die Länge der Suchanfrage beim Suchassistenten Cortana im Vergleich zu allgemeinen Textsuchen unterscheiden. Während man bei der Texteingabe durchschnittlich lediglich 2 Wörter eingibt, sind es bei einer Sprachsuche immerhin 3 Wörter. Darüber hinaus fällt auf, dass gerade bei längeren Anfragen, jeweils die Sprachsuche über der Texteingabe steht.2

Voice Search: Anzahl Wörter im Vergleich zur Textsuche
Quelle: https://moz.com/blog/how-voice-search-will-change-digital-marketing-for-the-better


Nun ist ein Wort nicht gerade die Welt, allerdings war dies vor rund zwei Jahren. Darüber hinaus darf man nicht vergessen, dass die Generation, die bisher mit der Desktop-Suche aufgewachsen ist, ihr Suchverhalten nahezu 1:1 auf die Sprachsuche übertragen. Statt einer Konversation, sagt man dem Sprachassistenten genau die zwei gleichen Keywords, die man auch in den Suchschlitz eingetippt hätte. Die jüngere Generation, die hingegen mit der Sprachsuche aufwächst, ist deutlich kommunikativer bei der Nutzung dieser.

Laut Google sollen beim Google Assistant im Mai 2017 fast 70% der Anfragen in natürlicher Sprache gestellt worden sein und nicht mit den oben genannten typischen Keywords, wie man bisher im Web gesucht hat3. Im August 2018 legte Scott Huffman (VP, Engineering, Google Assistant) auf dem Google-Blog The Keyword nach:

“When people start using voice assistants, we often see very simple commands. But very quickly, expectations go up in terms of complex dialogue. We might see “weather Chicago” typed in Search, whereas with the Assistant we see much longer and more conversational queries like “what’s the weather today in Chicago at 3pm.” On average, Assistant queries are 200 times more conversational than Search.”

Maßnahmen:

Bei der Voice Search rücken nun Long-tail Keywords in den Mittelpunkt. Das hat Vorteile, sind diese doch nicht so hart umkämpft und konvertieren auch schneller. Man sollte sich also auf diese Art von Keywords einstellen und die vorhandene Texte explizit darauf optimieren. Dies kann beispielsweise durch die Beantwortung durch Fragen und den jeweiligen Antworten sein.

Sprachsuche beinhaltete Fragewörter

Die Sprachsuche besteht, wie oben schon festgestellt, nicht nur aus einzelnen Wörtern, sondern aus ganzen Sätzen. Dementsprechend finden sich in Sprachsuchen nun auch die Fragewörter zu den einzelnen Suchabsichten. Wer das Alter von Angela Merkel wissen möchte, frägt nicht mehr nach „Angela Merkel Alter“, sondern nach „Wie alt ist Angela Merkel?“.

Die Fragewörter geben dabei einen ersten Hinweis, in welcher Phase der Customer Journey sich der Suchende befindet. Die Fragewörter „Was“ und „Wer“ sind beispielsweise eher informativer Natur, der Suchende will sich über etwas Bestimmtes informieren. Der Grad an Aktionismus steigt hingegen mit dem Frage Wort „Wie“, da man hier eine konkrete Anleitung erwartet, die einem bei der Lösung eines Problems helfen. Das Fragewort „Wo“ ist hingegen klar transaktionaler Natur, der Suchende möchte etwas erwerben.

Maßnahmen

Man sollte explizit Fragen auf der eigenen Website aufgreifen und beantworten. Um Fragen zu finden, kann man sich beispielsweise Tools, wie https://answerthepublic.com/, Google mit der in der englischen Suche angezeigten „People also ask“-Box oder internen Daten, z.B. wenn man an Call-Center-Daten kommt, bedienen.

Sprachsuchen haben einen Kontext – Lokale Anfragen steigen

Wir haben schon gesehen haben, dass Sprachsuchen sich auf vorherige Suchen beziehen können. Es kann aber auch ein ganz anderer Kontext sein, beispielsweise die Zeit oder der Ort. Bei letzterem kann direkt über den Standort des Sprachassistenten eine Suchanfrage ausgelöst werden, ohne den jeweiligen Ort noch einmal explizit zu nennen. Musste man früher fragen: „Alexa, wo kann ich in Stuttgart gut essen gehen?“, kann man nun, wenn man sich gerade in Stuttgart befindet, auch einfach direkt fragen: „Alexa, wo kann ich jetzt gut essen gehen?“

Es ist damit nicht verwunderlich, dass gerade beim Einsatz der Sprachsuche auf Mobilgeräten der Anteil an lokalen Suchanfragen sehr hoch ist.

Maßnahmen

Sofern man ein lokales Angebot besitzt, sollte man auf jeden Fall eine Google My Business Seite erstellen und diese auch aktiv pflegen. Wichtig ist dabei, dass alle dort veröffentlichten Informationen auch jederzeit korrekt sind und falls es Änderungen gibt, diese dort auch eingetragen werden.

Mit einer Schema.Org Auszeichnung kann man Google darüber hinaus, für die eigene Website mitteilen, dass diese für die jeweiligen ortsbezogenen Suchanfragen relevant ist. So kann man hier noch einmal Adresse, Telefonnummer und Öffnungszeiten maschinenlesbar auszeichnen.

Auch positive Bewertungen nehmen an Wichtigkeit zu und sollten aktiv angegangen werden. So sollte man zufriedene Kunden dazu animieren, Bewertungen abzugeben.

Wer Adwords schaltet, kann ebenfalls auf ortsbezogene Suchanfragen reagieren. Dafür kann man beispielsweise auf die Adwords Location Extensions zurückgreifen oder gleich Google Maps Local Search Ads buchen.

Sprachesuchen enthüllen deutlicher die Suchabsicht

Als SEO hat man es bei sehr kurzen Suchanfragen oft nicht ganz einfach zu erkennen, was der Suchende denn nun überhaupt genau will und erwartet. Nehmen wir einmal das Beispiel „Geschwindigkeit Jaguar“, hier gibt es nun zwei Antworten, je nachdem ob das Tier oder das Auto gemeint ist. Lautet die Frage hingegen „Wie schnell fährt ein Jaguar“, dann offenbart diese Suchanfrage, dass es sich hier um das Auto handeln muss.

Sprachsuchen wollen direkt beantwortet werden

Im Gegenteil zu einer Textsuche, die den Suchenden erst über die Suchergebnisseite auf die Seiten weiterleiten, die die gewünschten Informationen beinhalten, wird bei einer Sprachsuche die sofortige Beantwortung der Anfrage erwartet. Sprachassistenten müssen dafür die benötigten Informationen sammeln und aufbereiten, da die Anfrage nicht nur beantwortet, sondern vor allem sehr kurz beantwortet werden soll.

Google hat dafür die sogenannten Feature Snippets eingeführt. Oberhalb der normalen Suchergebnissen wird noch einmal ein Ergebnis prominent dargestellt. Dieses Ergebnis wird dann bei einer passenden Suchanfrage vorgelesen. Im Mai 2017 veröffentlichte Stone Temple Consulting eine Studie, die unter anderem besagt, dass zu diesem Zeitpunkt, fast schon 30% der Google Ergebnissen ein Feature Snippet anzeigten4.

Diese Anfrage, bei denen eine sofortige Nutzenbefriedigung im Mittelpunkt steht, nennt Google übrigens Mirco-Moments. Diese Micro-Momente unterteilt Google noch einmal in vier Kategorien:

  • i-Want-to-Know Moments
  • i-Want-to-Go Moments
  • i-Want-to-Do Moments
  • i-Want-to-Buy Moments

Maßnahmen

Man kann gezielt seine Inhalte optimieren, damit diese in den Feature Snippets angezeigt werden. Dafür ist erst einmal eine grundsätzliche saubere Auszeichnung wichtig. Das bedeutet, man sollte Überschriften und Unterüberschriften setzen, Textpassagen auszeichnen und auch Aufzählungen und Tabellen verwenden.

Für die Informationsaufbereitung sollte man auf die umgekehrte Pyramide zurückgreifen. Dabei startet man mit den wichtigsten Informationen, die eine Frage direkt beantworten. Anschließend kommen erst weitere Hintergründe und Details.

Seit Juli 2018 unterstützt Google offiziell ein neues Voice-Markup. Dafür zeichnet man seine Daten mit dem Schema.Org Markup speakable aus. Die Schema-Auszeichnung befindet sich allerdings noch in der Beta-Phase (Stand August 2018) und ist nur Google News-Publishern vorbehalten. Alles weitere zu der Google Speakable-Auszeichnung findet man unter: https://developers.google.com/search/docs/data-types/speakable

Sprachsuchen erkennen

Google bietet Webmaster mit der Search Console einen kleinen Einblick in das Suchverhalten der eigenen Besucher. Man sieht dort, über welche Suchbegriffe ein Besucher auf die eigene Seite von der Google Suche gestoßen ist. Ebenfalls kann man dort zwischen Desktop- und Mobile-Suche unterscheiden. Leider ist es bisher aber nicht möglich, Sprachsuchen aus den vorhandenen Daten heraus zu extrahieren. Zwar könnte Google ohne Probleme ebenfalls solch eine Filter in die Search Console integrieren, bis es aber soweit ist, muss man sich noch mit eigenen gebastelten Lösungen aushelfen.

Einer dieser Lösungen stammt von Hamlet Batista. Auf der Seite practicalecommerce.com beschreibt er, wie er mit dem Google Data Studio potentielle Voice Searches aus den Google Search Console-Daten herausextrahiert.

Podcasts

Für alle die noch nicht genug zum Thema Voice Search haben, habe ich nachfolgend noch einige Podcast-Episoden verlinkt, die sich ebenfalls rund um das Thema befassen.

Quellen und Verweise