音声検索最適化（VSO=Voice Search Optimization）とは、ウェブサイトやコンテンツを音声検索エンジンが理解しやすくするための最適化手法です。音声検索は、スマートフォンやスマートスピーカーなどのデバイスを使って、ユーザーが話し言葉で検索する機能です。近年、音声アシスタント（Siri、Googleアシスタント、Amazon Alexaなど）の普及に伴い、音声検索の利用が急速に増加しています。この記事では音声検索最適化のための重要なポイントや戦術をお伝えしていきます。

参考：SEO対策全般についての解説はこちら

音声検索最適化の重要性

音声検索は、スマートフォンやスマートスピーカーなどのデバイスを使って、ユーザーが話し言葉で検索する機能です。近年、音声アシスタント（Siri、Googleアシスタント、Amazon Alexaなど）の普及に伴い、音声検索の利用が急速に増加しています。

また、スマートスピーカー市場も拡大しており、AmazonのEcho（アレクサ）、Google Homeなどが日本市場で展開されています。スマートスピーカーの利用者も増加しており、家庭で音声アシスタントを利用する機会も増えています。

今後は音声認識技術の進化やAIの発展により、今後日本でも音声検索がさらに普及することが予想されます。そのため、ウェブサイトやコンテンツの音声検索最適化は今後ますます重要になるでしょう。

加えて、音声検索はユーザーが直接的な質問や要望を口頭で伝えるため、より具体的な情報やサービスを求めている場合が多くあります。このため、音声検索最適化を行うことで、コンバージョン率が向上する可能性があります。

音声検索の仕組み

音声検索の仕組みは、主に以下のステップで構成されています。

音声入力: ユーザーが音声アシスタントに質問やコマンドを話しかけます。この音声データは、音声アシスタントのデバイスに送信されます。

音声認識: 音声アシスタントは、ユーザーの音声データをテキスト形式に変換します。このプロセスは、音声認識技術によって実現されています。

自然言語処理（NLP）: 音声アシスタントは、テキスト形式に変換されたデータを解析し、質問の意図や重要なキーワードを理解します。このプロセスは、自然言語処理技術によって実現されています。

検索クエリの生成: 音声アシスタントは、解析されたデータを元に検索クエリを生成します。このクエリは、検索エンジンに送信され、適切な検索結果を取得するために使用されます。

検索結果の取得: 検索エンジンは、生成されたクエリに基づいて最適な検索結果を提供します。検索アルゴリズムが適切なウェブページや情報をランク付けし、音声アシスタントに戻ってきます。

応答生成: 音声アシスタントは、検索結果を元に適切な応答を生成し、ユーザーに音声で返答します。このプロセスでは、自然言語生成（NLG）技術が使用されています。

これらのステップを経て、音声検索はユーザーからの質問やコマンドを受け取り、適切な回答やアクションを提供する仕組みとなっています。

音声検索最適化の基本の考えかた

3.1 キーワードの選定と最適化

音声検索最適化において、キーワード選定は非常に重要です。以下に、キーワード選定において考慮すべきポイントをいくつか紹介します。

長尾キーワードの使用: 音声検索では、ユーザーはより自然な会話のような形で質問をすることが一般的です。したがって、長尾キーワード（より具体的でフレーズが長いキーワード）を使用することで、音声検索に適したコンテンツを作成できます。

会話的なキーワードの選定: 音声検索では、一般的にテキスト検索よりも会話的なキーワードが使用されます。例えば、「東京の天気は？」や「最寄りのコンビニはどこ？」のようなフレーズが考えられます。このような会話的なキーワードに対応するコンテンツを作成することが重要です。

質問形式のキーワード: 音声検索では、ユーザーは質問形式で検索を行うことが多いです。したがって、「どうすれば」「何が」「どこに」などの疑問詞を含むキーワードを選定し、それに対応するコンテンツを作成することが効果的です。

業界やターゲット層の調査: 音声検索のキーワード選定では、自社の業界やターゲット層がどのような言葉やフレーズを使用しているかを調査し、それに基づいてキーワードを選定することが重要です。顧客のニーズや言葉遣いを理解することで、より効果的な音声検索最適化が可能になります。

キーワードリサーチツールの利用: キーワードリサーチツール（Googleキーワードプランナーなど）を利用して、音声検索に関連するキーワードの検索ボリュームや競合状況を調査しましょう。これにより、効果的なキーワード選定ができます。

これらのポイントを考慮して、音声検索に適したキーワードを選定し、コンテンツ作成に取り組むことが、音声検索最適化に繋がります。

3.2 ロングテールキーワードの活用

音声検索最適化において、ロングテールキーワード（長尾キーワード）の活用は非常に重要です。以下に、ロングテールキーワードを効果的に活用する方法をいくつか紹介します。

よくある質問（FAQ）ページの作成: ロングテールキーワードは、具体的で会話的なフレーズが特徴的です。よくある質問ページを作成し、その中でロングテールキーワードを用いた質問と回答を提供することで、音声検索ユーザーの質問に対応することができます。

ブログ記事や解説記事の作成: ロングテールキーワードを題材にしたブログ記事や解説記事を作成しましょう。具体的な質問や疑問に対して、詳細な情報や解決策を提供することで、音声検索ユーザーに価値あるコンテンツを提供できます。

キーワードを自然に組み込む: ロングテールキーワードをコンテンツに組み込む際、無理にキーワードを詰め込むのではなく、自然な会話の流れの中でキーワードを使用することが重要です。これにより、音声検索アルゴリズムによって適切に評価される可能性が高まります。

リッチスニペットや構造化データの活用: ロングテールキーワードに関連するコンテンツを構造化データやリッチスニペットとしてマークアップすることで、検索エンジンがコンテンツを理解しやすくなります。これにより、音声検索結果での表示確率が向上します。

キーワードリサーチ: 音声検索に適したロングテールキーワードを見つけるために、キーワードリサーチツールを利用しましょう。また、競合サイトや顧客の声からも、役立つロングテールキーワードを見つけることができます。

これらの方法を取り入れて、ロングテールキーワードを音声検索最適化に活用しましょう。ユーザーの質問やニーズに対応するコンテンツを提供することで、音声検索でのランキング向上に繋がります。

3.3 リッチスニペットと構造化データ

音声検索最適化のために、リッチスニペットと構造化データを効果的に活用する方法を以下に示します。

適切な構造化データマークアップの選択: まず、Webサイトのコンテンツに適した構造化データマークアップを選びます。一般的には、Schema.orgが提供する構造化データマークアップが広く利用されています。例えば、レシピ、イベント、製品、FAQなど、それぞれに対応するマークアップが存在します。

コンテンツの詳細を記述: 構造化データマークアップを使用して、コンテンツの詳細を記述します。これには、タイトル、説明、画像、価格、レビューなど、検索エンジンに伝えたい情報を含めます。

JSON-LD形式を利用: 構造化データマークアップには、JSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data）形式を使用することが推奨されています。JSON-LDは、HTMLコードとは別にデータを記述することができるため、コードが煩雑にならず、検索エンジンにも理解しやすい形式です。

リッチスニペットの活用: リッチスニペットは、検索結果においてより多くの情報を表示するためのものです。構造化データを適切に記述することで、検索結果に星評価や画像などの追加情報が表示されるようになります。これにより、検索ユーザーにとって魅力的な結果が表示され、クリック率が向上する可能性があります。

構造化データのテスト: 構造化データを記述した後、Googleの構造化データテストツールを使用して、正しくマークアップされているか確認しましょう。エラーや警告があれば修正し、検索エンジンが適切に理解できるようにします。

音声検索に適したコンテンツの強化: 構造化データとリッチスニペットを活用して、音声検索に適したコンテンツを強化します。例えば、FAQページの構造化データマークアップを最適化することで、音声検索ユーザーがよく尋ねる質問に対応しやすくなります。また、ローカルビジネス情報やイベント情報など、音声検索ユーザーにとって有益な情報を構造化データとして提供することで、検索エンジンが適切にコンテンツを評価し、音声検索結果に表示される可能性が高まります。

定期的な検証と更新: 構造化データとリッチスニペットは、定期的に検証し、必要に応じて更新することが重要です。検索エンジンのアルゴリズムや検索トレンドが変化することを考慮して、最新の情報に基づいて構造化データを最適化しましょう。

音声検索最適化の具体的な方法

4.1 モバイルフレンドリーなウェブサイトの構築

モバイルフレンドリーなウェブサイトを構築することは、音声検索最適化にも重要です。以下の方法を取り入れて、モバイルフレンドリーなウェブサイトを作成しましょう。

レスポンシブデザインの採用: レスポンシブデザインは、デバイスの画面サイズに応じてコンテンツの表示を自動的に調整するデザイン手法です。これにより、スマートフォンやタブレットなどのモバイルデバイスでの閲覧時にも、適切な表示がされるようになります。

タップしやすい要素の配置: モバイルデバイスでは、指でタップして操作することが一般的です。ボタンやリンクは十分に大きく、十分な間隔を持たせて配置することで、ユーザーが誤操作をせずに快適に操作できるようにしましょう。

高速なページ読み込み速度: モバイルユーザーは、高速なページ読み込み速度を求めています。画像やスクリプトの最適化、キャッシュの活用などを通じて、ページの読み込み速度を向上させましょう。GoogleのPageSpeed Insightsツールを使用して、ページのパフォーマンスをチェックし、改善点を見つけることができます。

シンプルなナビゲーション: モバイルデバイスでは画面スペースが限られているため、シンプルでわかりやすいナビゲーションが重要です。必要なメニュー項目を選りすぐり、ユーザーが求める情報に簡単にアクセスできるようにしましょう。

テキストの最適化: モバイルデバイスでは、小さな画面でテキストを読むことになります。適切なフォントサイズや行間、コントラストを設定し、モバイルユーザーにとっても読みやすいテキストを提供しましょう。

Googleのモバイルフレンドリーテストツールの利用: Googleが提供するモバイルフレンドリーテストツールを使用して、ウェブサイトがモバイルフレンドリーかどうかを確認しましょう。問題点が見つかった場合は、指摘された問題を改善してモバイルフレンドリーなウェブサイトに仕上げましょう。

モバイルファーストインデックス対策: Googleはモバイルファーストインデックスを導入しており、モバイル版のコンテンツを主に評価・ランク付けしています。モバイル版のコンテンツがデスクトップ版と同等の品質・情報量を持つようにしましょう。

モバイルデバイスでの音声検索に対応: 音声検索はモバイルデバイスでよく利用されます。音声検索に適したキーワードやフレーズを取り入れ、より自然な言い回しでコンテンツを作成することで、音声検索最適化に対応できます。

これらの方法を取り入れて、モバイルフレンドリーなウェブサイトを構築しましょう。モバイルデバイスでの利用者が増える中、モバイルフレンドリーなウェブサイトは音声検索最適化だけでなく、SEO全般においても非常に重要です。

4.2 ローカルSEO対策

音声検索最適化を行う場合、ローカルSEO対策は非常に重要です。音声検索は、特にローカル情報を求めるユーザーによく利用されるため、ローカルSEO対策を適切に行うことで、検索結果に表示される可能性が高まります。以下に、ローカルSEO対策の方法とその理由を示します。

Googleマイビジネスの登録・最適化: Googleマイビジネスは、企業や店舗の情報をGoogle検索やGoogleマップに表示するサービスです。Googleマイビジネスに登録し、情報を最新かつ正確に保つことで、音声検索で「近くの〜」などのローカル情報を求めるユーザーに対応できます。

ローカルキーワードの使用: ウェブサイトのコンテンツで、地域名を含むローカルキーワードを使用しましょう。これにより、その地域に関連する検索クエリに対して、検索結果に表示される可能性が高まります。

NAP情報の一貫性: NAP（Name, Address, Phone number）情報は、ウェブサイトやディレクトリサイトにおいて一貫性を持つようにしましょう。情報の不一致があると、検索エンジンが信頼性に疑問を持ち、ローカル検索結果に表示されにくくなります。

ローカルレビューの取得・管理: ユーザーによる口コミや評価は、ローカルSEOにとって重要な要素です。積極的にレビューを募集し、悪い評価があった場合は適切に対応して改善を図りましょう。多くの良いレビューがあるほど、検索エンジンはそのビジネスを信頼性が高いものと判断し、検索結果に表示されやすくなります。

ローカルディレクトリへの登録: その地域に特化したディレクトリサイトへの登録も、ローカルSEO対策として有効です。ディレクトリサイトに登録することで、検索エンジンがそのビジネスをローカル情報として認識しやすくなります。

これらの方法を取り入れて、音声検索最適化に対応したローカルSEO対策を行いましょう。これらの対策は、検索エンジンがあなたのビジネスやウェブサイトをローカル情報として認識しやすくなり、音声検索で「近くの〜」や「〜周辺の」などの地域に関連するクエリに対して、検索結果に表示される可能性が高まります。

音声検索が増える中、特にモバイルデバイスを使用したローカル情報の検索は一般的になっており、音声検索最適化とローカルSEO対策を同時に行うことで、ウェブサイトへのトラフィックを増やし、より多くの顧客にアプローチすることができます。最適なローカルSEO対策を実施し、音声検索に対応したウェブサイトを構築していきましょう。

4.3 FAQページの活用

音声検索最適化において、FAQページの活用は非常に効果的です。音声検索ユーザーは、よく疑問や質問を自然言語で検索するため、FAQページが適切に構築されていれば、そのような検索クエリに対して上位表示される可能性が高まります。以下に、FAQページの活用方法を示します。

ターゲットユーザーの疑問を洗い出す: まずは、ターゲットユーザーが持つ可能性のある疑問や質問をリストアップしましょう。顧客からの問い合わせやソーシャルメディアでの質問などを参考にして、FAQページで取り扱うべきトピックを決定します。

自然言語での質問形式を使用する: 音声検索では、ユーザーが自然言語で質問を入力することが一般的です。FAQページでは、質問を自然な言い回しで書き、ユーザーが声で検索する際に使いそうなフレーズを採用しましょう。

簡潔で明確な回答を提供する: 音声検索では、短くて明確な回答が好まれます。FAQページの回答は、簡潔でわかりやすいように書くことで、音声検索での結果表示に適しています。

構造化データの活用: FAQページに構造化データを適用することで、検索エンジンがそのページの内容を理解しやすくなります。Googleなどの検索エンジンは、FAQ構造化データをサポートしており、適切に実装された構造化データは音声検索最適化に役立ちます。

FAQページのリンク整理: ウェブサイト内でFAQページへのリンクを適切に設置し、ユーザーが簡単にアクセスできるようにしましょう。また、関連するページやブログ記事にもFAQページへのリンクを貼ることで、検索エンジンがFAQページの重要性を認識しやすくなります。

これらの方法を取り入れて、音声検索最適化に対応したFAQページを作成しましょう。FAQページが適切に構築されていれば、音声検索においてユーザーの質問に対する答えを提供することができ、ウェブサイトへのトラフィックを増やすことが期待できます。また、FAQページはユーザーの問題解決に役立つだけでなく、ブランドの信頼性を高める役割も果たします。

音声検索最適化においてFAQページを効果的に活用することで、ユーザーが求める情報を効率的に提供し、検索エンジンからの評価も高まります。これにより、検索結果での表示順位が向上し、ウェブサイトへのアクセス数が増える可能性が高まります。FAQページを適切に活用し、音声検索最適化を成功させましょう。

測定と分析

5.1 音声検索のトラフィック測定

音声検索のトラフィック測定は、ウェブサイトのパフォーマンスを評価し、最適化の効果を把握するために重要です。ただし、音声検索のトラフィック測定は、従来のテキスト検索の測定方法とは異なります。以下に、音声検索のトラフィック測定方法を分かりやすく説明します。

Google Search Consoleの利用: Google Search Consoleは、ウェブサイトの検索パフォーマンスを分析するツールです。Search Consoleでは、検索の種類別（例えば、画像検索や動画検索）にトラフィックを分析できますが、残念ながら、音声検索に関する直接的なデータは提供されていません。しかし、Search Consoleのデータを分析することで、音声検索に関連するキーワードやフレーズのトレンドを把握し、間接的に音声検索のトラフィックを推定することができます。

Google Analyticsのセグメント設定: Google Analyticsでは、特定の条件に基づいてトラフィックをセグメント化することができます。音声検索でよく使われるキーワードやフレーズをセグメント条件として設定し、そのセグメントに含まれるトラフィックを分析することで、音声検索によるトラフィックを推定することができます。

音声検索に関連するキーワードやフレーズのトラッキング: 音声検索では、自然言語での質問形式が一般的です。従来のテキスト検索と異なるキーワードやフレーズが使われるため、音声検索に関連するキーワードやフレーズのランキングやトラフィックを追跡することが重要です。SEOツールを活用して、これらのキーワードやフレーズに関するデータを収集し、分析しましょう。

音声検索のトラフィック測定は、従来のテキスト検索の測定方法とは異なりますが、上記の方法を活用することで、間接的に音声検索のトラフィックを推定し、ウェブサイトのパフォーマンスを評価することができます。これにより、音声検索最適化の効果を把握し、さらなる改善に役立てることが可能です。また、音声検索のトラフィック測定を継続的に行うことで、音声検索最適化の取り組みが実際に効果をもたらしているかどうかを評価し、必要に応じて戦略を見直すことができます。

音声検索が今後ますます重要になることを考慮すると、音声検索のトラフィック測定はウェブサイト運営において欠かせない要素となります。適切なツールや方法を用いて音声検索のトラフィックを測定し、最適化戦略を見直し、効果的な音声検索最適化を実現していきましょう。

5.2 音声検索のコンバージョン分析

音声検索のコンバージョン分析は、音声検索トラフィックがウェブサイト上でどの程度の成果をもたらしているかを評価するために重要です。音声検索のコンバージョン分析を行う方法は、現在のところ従来のテキスト検索のコンバージョン分析と直接的には異なりますが、以下に示す方法を用いることで、間接的に音声検索のコンバージョン分析を行うことができます。

Google Analyticsの目標設定: まず、Google Analyticsで目標（コンバージョン）を設定しましょう。目標は、フォーム送信、購入完了ページへのアクセス、ダウンロードなど、ウェブサイトの成果として定義したいアクションです。

セグメントの作成: 次に、音声検索に関連するキーワードやフレーズを用いてGoogle Analyticsのセグメントを作成します。これにより、音声検索からのトラフィックとそのコンバージョンを分析することができます。

ユーザーセグメントのコンバージョン率の比較: 音声検索に関連するキーワードやフレーズを含むセグメントと、それ以外のセグメントのコンバージョン率を比較します。これにより、音声検索トラフィックがどの程度のコンバージョンに寄与しているかを推定することができます。

音声検索に関連するコンテンツのコンバージョン分析: 音声検索でよく使われる質問形式のキーワードやフレーズをターゲットにしたコンテンツ（例: FAQページ、ブログ記事）のコンバージョンを分析します。これらのコンテンツがコンバージョンにどの程度寄与しているかを評価し、音声検索最適化の効果を把握します。

コンバージョンパスの分析: Google Analyticsのマルチチャネルファネル機能を利用して、音声検索トラフィックがコンバージョンに至るまでのパスを分析します。これにより、音声検索がコンバージョンにどのように関与しているかを理解できます。

これらの方法を組み合わせることで、音声検索のコンバージョン分析を行い、ウェブサイト上での音声検索トラフィックの成果を評価することができます。また、分析結果に基づいて、音声検索最適化の取り組みを見直し、改善策を立案していくことが重要です。

音声検索のコンバージョン分析は、ウェブサイトのパフォーマンス向上に寄与し、より効果的な音声検索最適化を実現するために欠かせない要素です。適切なツールや方法を活用して、音声検索のコンバージョン分析を行い、最適化戦略の見直しや改善に取り組みましょう。これにより、音声検索からのトラフィックを最大限活用し、ウェブサイトの成果を向上させることが期待できます。