Wyszukiwanie głosowe to nowoczesna technologia, która pozwala użytkownikom szukać informacji w internecie, używając głosu zamiast wpisywania zapytań w wyszukiwarkę. Wyszukiwanie na podstawie głosu funkcjonuje dzięki połączeniu systemów rozpoznawania mowy (ASR – Automatic Speech Recognition) z popularnymi wyszukiwarkami, m.in. Google czy Bing, oraz asystentami głosowymi, do których należą Siri, Alexa czy Google Assistant.
Użytkownik wyszukiwarki, który szuka wyników w wyszukiwarce, wystarczy, że wypowie, czego potrzebuje, a system zamienia jego słowa na tekst, rozumie intencję i prezentuje odpowiednie rezultaty.
Jak działa wyszukiwanie głosowe?
Wyszukiwanie głosowe to proces w połączeniu z głosem i pozycjonowaniem w sieci danych fraz kluczowych, który łączy zaawansowane technologie rozpoznawania mowy, przetwarzania języka naturalnego (NLP) i wyszukiwania informacji.
Wyszukiwanie na podstawie głosu uwzględnia kilka etapów. Oto one:
1. Rozpoznawanie mowy (ASR – Automatic Speech Recognition)
System przekształca słowa wypowiedziane przez użytkownika na tekst. Algorytmy analizują dźwięk, identyfikują poszczególne słowa i zamieniają je na formę tekstową. Ten etap wymaga dużej precyzji, aby uniknąć błędów w rozumieniu polecenia.
2. Interpretacja zapytania (NLP – Natural Language Processing)
Następnie system analizuje tekst, aby zrozumieć intencję użytkownika. Dzięki technologiom przetwarzania języka naturalnego (NLP) wyszukiwarka rozpoznaje kontekst, np. czy użytkownik szuka informacji, produktu, lokalizacji czy wykonania konkretnej czynności (np. „Jak wypozycjonować stronę w Poznaniu” lub „Co warto zobaczyć w Rzeszowie?”).
3. Wyszukiwanie i generowanie wyników
Na podstawie zrozumianej intencji system przeszukuje swoje bazy danych (np. indeksy Google) i generuje odpowiednie wyniki.
Mogą do nich należeć:
- Odpowiedzi głosowe – np. asystent mówi, jak można generować leady na LinkedInie.
- Wyniki tekstowe – np. lista restauracji w okolicy Łodzi.
- Wizualizacje – np. mapa z zaznaczoną lokalizacją, np. w Katowicach.
4. Prezentacja wyników
W zależności od urządzenia i kontekstu, wyniki są prezentowane użytkownikowi w formie głosowej (np. przez asystenta) lub wizualnej (np. na ekranie smartfona). W przypadku bardziej złożonych zapytań, system może zaproponować dodatkowe kroki, np. zakup biletu w Bramie Poznania.
5. Uczenie maszynowe (machine learning) i poprawa dokładności
Wyszukiwanie głosowe ciągle się uczy i poprawia dzięki technologiom uczenia maszynowego. System analizuje poprzednie zapytania, poprawia rozpoznawanie akcentów, dialektów i kontekstów, aby dostarczać coraz bardziej precyzyjne odpowiedzi.
Przykład działania:
Gdy użytkownik mówi: „Jak wypozycjonować stronę internetową w Krakowie?”, system:
- Rozpoznaje słowa i zamienia je na tekst.
- Rozumie, że chodzi o pozycjonowanie organiczne (SEO) i lokalizację (Kraków).
- Wyszukuje aktualne dane na temat promowania strony dla Krakowa.
- Odpowiada głosowo: pozycjonowanie strony w Rzeszowie polega na długofalowym budowaniu content marketingu, tworzenia bazy linków poprzez…”.
Podsumowując, wyszukiwanie głosowe to połączenie technologii rozpoznawania mowy, analizy języka i wyszukiwania informacji, które razem tworzą intuicyjne i wygodne narzędzie dla użytkowników.
