Голосовой поиск и его влияние на сбор данных.
Posted: Wed Jun 04, 2025 10:47 am
Голосовой поиск (через голосовых помощников, умные колонки, смартфоны) становится все более распространенным, что оказывает значительное влияние на способы взаимодействия пользователей с информацией и, следовательно, на методы сбора данных для маркетинговых баз.
Влияние голосового поиска на сбор данных:
Изменение типов запросов:
Голосовые запросы часто длиннее, более разговорные и естественные, чем текстовые. Они содержат больше контекста и намерений пользователя (например, "где ближайшая пиццерия, которая работает до полуночи?" против "пиццерия рядом").
Это предоставляет более богатый контекст для понимания потребностей и намерений пользователя.
Данные о контексте использования:
Голосовые помощники собирают данные о времени суток, местоположении пользователя, используемом устройстве, а иногда и о фоновом шуме или эмоциях в голосе. Этот "контекст использования" может быть интегрирован в маркетинговые базы.
Повышение значимости микро-моментов:
Люди используют голосовой поиск для быстрых ответов на конкретные вопросы "здесь и сейчас". Данные о таких "микро-моментах" (например, поиск "как доехать до магазина", "что взять с собой в поход") с данные bc hong kong тановятся ценными для релевантного таргетинга.
Увеличение объема неструктурированных данных:
Голосовые запросы являются неструктурированными данными. Для их анализа требуется более сложные технологии обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения, способные извлекать смысл и интегрировать его в структурированные профили в базе данных.
Данные о предпочтениях в контенте и формате:
Голосовые помощники часто выдают один лучший ответ. Данные о том, какие ответы предпочитают пользователи, как они взаимодействуют с голосовым контентом, могут повлиять на контент-стратегию.
Рост данных о "нулевом клике":
Многие голосовые запросы не приводят к переходу на сайт, поскольку голосовой помощник дает ответ прямо. Это означает, что маркетологам нужно искать новые способы сбора данных о взаимодействии, даже если нет прямого "клика".
Проблемы конфиденциальности и сбора данных:
Пользователи могут быть менее осведомлены о том, какие данные собираются при голосовом взаимодействии. Это требует повышенной прозрачности и четкого получения согласия.
Вопросы, связанные с хранением и анализом голосовых записей, требуют особого внимания к безопасности.
Что это означает для маркетинговых баз данных:
Расширение типов данных: Необходимость хранить и обрабатывать не только текстовые, но и аудиоданные, а также данные о контексте использования.
Усиление NLP и ИИ: Интеграция с более мощными системами обработки естественного языка и машинным обучением для извлечения инсайтов из голосовых данных.
Фокус на намерении: Смещение от ключевых слов к пониманию истинного намерения пользователя.
Новые метрики: Разработка новых метрик для оценки эффективности голосовых взаимодействий.
Влияние голосового поиска на сбор данных:
Изменение типов запросов:
Голосовые запросы часто длиннее, более разговорные и естественные, чем текстовые. Они содержат больше контекста и намерений пользователя (например, "где ближайшая пиццерия, которая работает до полуночи?" против "пиццерия рядом").
Это предоставляет более богатый контекст для понимания потребностей и намерений пользователя.
Данные о контексте использования:
Голосовые помощники собирают данные о времени суток, местоположении пользователя, используемом устройстве, а иногда и о фоновом шуме или эмоциях в голосе. Этот "контекст использования" может быть интегрирован в маркетинговые базы.
Повышение значимости микро-моментов:
Люди используют голосовой поиск для быстрых ответов на конкретные вопросы "здесь и сейчас". Данные о таких "микро-моментах" (например, поиск "как доехать до магазина", "что взять с собой в поход") с данные bc hong kong тановятся ценными для релевантного таргетинга.
Увеличение объема неструктурированных данных:
Голосовые запросы являются неструктурированными данными. Для их анализа требуется более сложные технологии обработки естественного языка (NLP) и машинного обучения, способные извлекать смысл и интегрировать его в структурированные профили в базе данных.
Данные о предпочтениях в контенте и формате:
Голосовые помощники часто выдают один лучший ответ. Данные о том, какие ответы предпочитают пользователи, как они взаимодействуют с голосовым контентом, могут повлиять на контент-стратегию.
Рост данных о "нулевом клике":
Многие голосовые запросы не приводят к переходу на сайт, поскольку голосовой помощник дает ответ прямо. Это означает, что маркетологам нужно искать новые способы сбора данных о взаимодействии, даже если нет прямого "клика".
Проблемы конфиденциальности и сбора данных:
Пользователи могут быть менее осведомлены о том, какие данные собираются при голосовом взаимодействии. Это требует повышенной прозрачности и четкого получения согласия.
Вопросы, связанные с хранением и анализом голосовых записей, требуют особого внимания к безопасности.
Что это означает для маркетинговых баз данных:
Расширение типов данных: Необходимость хранить и обрабатывать не только текстовые, но и аудиоданные, а также данные о контексте использования.
Усиление NLP и ИИ: Интеграция с более мощными системами обработки естественного языка и машинным обучением для извлечения инсайтов из голосовых данных.
Фокус на намерении: Смещение от ключевых слов к пониманию истинного намерения пользователя.
Новые метрики: Разработка новых метрик для оценки эффективности голосовых взаимодействий.