聲控取代觸控，語音搜尋將徹底改寫行銷世界嗎？|數位時代 BusinessNext

聲控取代觸控，語音搜尋將徹底改寫行銷世界嗎？

隨著Siri、Google Home、Amazon Alexa等語音助裡的出現，人們從打字搜尋日趨語音搜尋，語音搜尋優化將成為行銷新戰場。

如何優化語音搜尋來抓住要瞬間資料的消費者

你可能會好奇的是，語音搜尋與一般搜尋到底哪裡不同？首先，語音搜尋其實像與某人進行對話。當使用者透過語音工具進行搜尋行為時，例如手機或語音助理工具（類似Google Home或Amazon Alexa）時，他們會使用長尾字詞，並且會形成比較完整的句子。另一方面，語音搜尋是從問題字啟發搜尋，例如5W1H的「who」，「what」，「when」，「where」，「why」和「how」。就搜尋意圖而言，大多數問題詞的意圖是偏向尋找資訊，如「為什麼」、「怎麼做」；但另一方面，「什麼時候」和「在哪裡」等這類型問題關鍵詞多數是偏向行動意圖，我們後續會談到商家如何對於「在哪裡」這個問題類型的語音搜尋行為作出相對應回應。

那麼，在語音搜尋漸趨重要之下，我們需要做什麼來讓自己的網站排名到語音搜尋結果上呢？首先，你需要正確優化網站中的Structured Data。Structured Data（結構化資料）指的是放在網站後台的特定部分程式碼，用來簡化並分類網站內容以幫助搜尋引擎更快速找到必要的資訊，包括網站的URL、店家地址、電話號碼、圖片、產品評論等相關資訊都是Structured Data的範疇。

語音搜尋優化關鍵-在地化、店家資訊、FAQ

由於許多語音查詢是具有「在地性」的搜尋意圖，因此你需要的不只是建置妥善的Structured Data而已，更需要使用Google My Business頁面，讓你的網站在商業上能與GoogleMap相結合，這樣一來能讓消費者更快知道他身處附近的相關店家資訊。接下來，我們可以再優化Google My Business頁面上的「店家地址」和「產品特色」等關鍵字，呈現的結果如下圖，這都是地方商家普遍能進行的語音搜尋優化策略。

大多數語音搜尋都會從Featured Snippet（一種提供簡明扼要答案的搜尋結果形式）文字區塊中獲得結果，這些被稱為「精選摘要」。根據Backlinko研究證明，語音提供的平均網頁有下面這些條件：網頁載入速度約為4.6秒、超過70％的語音搜尋排名網站提供的資訊內容是安全的、答案不能超過30個字來解釋搜尋問題且閱讀難度要在中學程度；平均網站權重建議在70左右，頁面權威度應該在20左右（網站權重與頁面權威度指的是該網站頁面的排名競爭力）。另外，內容豐富度與社群影響力也佔有一席之地：網頁內容上應有2,000個單詞、Facebook分享數量要1k左右。若你的網路具備了上述提出的條件，才有可能排名到Featured Snippet的搜尋結果位置。

關於語音搜尋的優化實作，以下會分享來自於我們其中一個客戶的案例。

在我們過去的研究中，只要掌握幾個要素，是有機會帶出以下Featured Snippet的結果。

在網站中，建立FAQ問與答頁面
盡可能在FAQ問題與答案中置入語音搜尋常用的關鍵字，當然，網站的權重也不能太低。以這個客戶為例，他們的網站權重至少有30以上，才有機會得到顯示於語音搜尋最佳答案的優先順位。

另一個方式則是在文章頁面中，以問題和條列式的回覆，也會有很大的機會使其出現在Featured Snippet中，如下所示。

另外，我們發現使用超過60%語音搜尋的主要產業來自於包括食品/飲料、健康、體育、新聞、生活方式和汽車。因此，相關的產業店家應更關切語音搜尋趨勢，並實際進行相關優化，以回應消費者搜尋行為變化後的需求。

在接下來的十年，語音搜尋將是大幅影響廣告行銷領域發展的關鍵因素，當大家還在考慮買哪些關鍵字、或設計廣告視覺圖片時，你應該要更思考的是，如何提供有價值且符合消費者想要的資訊內容。隨著語音搜尋越來越普遍的情況下，建議商業腳步要盡快跟上相關趨勢，第一時間讓消費者就能即時找到他們要的資訊，增加你商業上的更多曝光。

為守護保戶資產，南山人壽集結客戶服務、數位、資訊三個部門的能量，自行研發「黃金眼 AI 防詐模型」，自 2024 年底完成開發後，截至今年 11 月已成功阻擋多起詐騙案件、攔阻金額累計逾新臺幣 900 萬元，並獲得 2025 數位金融獎等殊榮。

「黃金眼 AI 防詐」模型為什麼可以有效防詐、更好守護保戶資產？

南山人壽客戶服務資深副總經理李淑娟面帶微笑地解釋：「『黃金眼 AI 防詐』是透過龐大的保戶資料結合前線客服的實務經驗建構而成的模型，不僅克服了壽險業交易頻率低且詐欺樣本極度不平衡的挑戰，還能夠偵測在臨櫃辦理保單借款或解約的高風險個案，讓客服人員可以主動提醒與關懷，有效降低詐騙風險，守護客戶資產安全與信任。」

從詐保到詐財，壽險業面臨的風險加劇

過往，壽險業者面對的主要風險是保險詐欺，例如，透過偽造事故情節、虛構醫療紀錄等方式詐領保險理賠金，然而，隨著科技迭代與詐欺集團的組織化、專業化，這類手法已快速進化，從「偽造病歷、輕病久住、醫療共犯」等傳統模式，轉向結合數位科技與精準話術的跨領域詐財操作。

這一波詐欺風險不僅滲透力強、具備高迷惑性，也直接影響保戶資產安全。例如，詐欺集團利用假冒理賠諮詢等方式竊取保戶個資，再一步步誘導客戶辦理解約或申請保單借款，最後要求將資金匯到不明帳戶等，壽險業者面臨的風險範圍也從「詐領保險理賠」延伸到「詐騙保戶資產」。

李淑娟資深副總經理進一步指出，南山人壽每年要處理逾 35 萬件解約與借款案件，很難單憑人力在海量案件中精準辨識高風險個案。「為有效防堵詐欺事件，南山人壽除開發 AI 模型辨識詐保事件，更進一步研發黃金眼 AI 防詐模型，用前瞻科技主動攔截風險，強化保戶資產的安全防護。」

南山人壽以黃金眼 AI 防詐模型守護保戶資產

在打造黃金眼 AI 防詐模型時，南山人壽面臨兩個挑戰：首先是壽險的交易頻率低，導致資料稀缺；其次，是詐欺樣本比例高度失衡，導致 AI 很容易誤判。為化解這些挑戰，南山人壽整合保戶行為、保戶與保單側寫資訊與情境因素等多模態資訊進行模型訓練，爾後，透過集成學習（Ensemble Learning）整合多個不同觀點的「專家模型」共同判讀，提升模型判斷準確性。

南山人壽數位專案經理蔡其杭表示：「以多模態數據源跟集成學習的策略打造黃金眼 AI 防詐模型後，我們除了將模型串連至臨櫃客服系統，以直觀的「紅、黃、綠」三色燈號即時呈現保戶的風險等級，協助客服人員快速識別高風險個案，主動介入並阻斷詐騙，更透過『自適應演進』與『外部資源擴充』兩個機制，持續優化模型辨識精準度。」

「自適應演進」指的是，客服人員會依據模型亮起的燈號，結合系統提供的關懷提問表，向臨櫃辦理解約或借款的保戶進行關懷詢問，如資金用途、是否接獲可疑來電等，藉此釐清是否存在異常情況，並將相關結果回貼標籤，作為後續調校模型的關鍵訓練素材，讓黃金眼 AI 防詐模型越用越精準。

「外部資源擴充」則是透過更多元的外部數據強化模型的防詐能力。例如南山人壽與內政部警政署刑事警察局簽署反詐騙合作備忘錄（MOU），在合規架構下共享情資，協助核對保戶是否曾有詐欺通報紀錄。蔡其杭補充，南山人壽目前正與電信業者合作，將其超過 1,400 項特徵因子導入模型，有效提升模型燈號判斷的靈敏度與可靠度，使黃金眼 AI 防詐成為更全面的金融詐欺偵測引擎。

蔡其杭表示，詐騙的手法日新月異，AI 阻詐模型除了能準確識別可疑的高風險案例外，更重要的是具備與時俱進、持續調優模型能力和效果的機制；如同維持客戶服務的品質一樣，刻不容緩。

李淑娟表示：「隨著模型的持續優化，黃金眼 AI 防詐模型的應用範疇將從目前的『臨櫃防堵』延伸到『全通路、跨產業、事前預警』的防禦機制，以事前預警的方式防堵詐欺事件。」舉例來說，當保戶撥打電話詢問保單借款或解約時，系統就會開始運作、提前識別風險，針對透過手機 APP 或網路平台辦理業務的數位客群，系統也會即時偵測，當出現高風險行為時即會立即展開關懷提問。

不僅從科技著手，南山人壽以 SAFE 逐步提升防詐安全網

值得特別注意的是，南山人壽並未將防詐視為單一的科技工程，而是從 SAFE–Skilled（防詐訓練）、Awareness（全民防詐）、Fintech（科技運用）、Engagement（聯防合作）–四個構面打造更完整的防護機制。

在專業技能方面，南山人壽不僅協助相關人員熟悉黃金眼 AI 防詐模型的操作模式，也持續透過內部教育訓練，以及跟刑事警察局等單位合作舉辦的工作坊等方式，全面提升員工識詐、阻詐的能力，達到 AI 人機互動的阻詐聯防保護網。

在防詐意識宣導方面，南山人壽除於全台 18 個分公司櫃檯播放刑事警察局提供的反詐騙影片，並在櫃檯明顯位置放置防詐文宣，協助來訪保戶掌握最新詐騙趨勢；更主動走入偏鄉、校園與新住民社群，並針對聽語障人士製作友善素材，以多元形式推廣防詐知識，降低詐騙事件發生的可能性。

在公私協力方面，李淑娟表示，南山人壽積極培育、鼓勵每一位壽險業務員成為「防詐大使」，在拜訪客戶時主動觀察各種異常徵兆，例如可疑的投資文宣或陌生人的頻繁出入，並將這些現場蒐集到的「軟性數據」提供回公司，作為模型判斷的補強資訊，以提升事前預警效果。

為了更好的保護高齡與失智等高風險族群，南山人壽也積極推動「保單安心聯絡人」機制，鼓勵保戶指定第二聯絡人，在其申請保單借款或終止契約時，可以主動通知聯絡人介入確認，降低詐騙風險；此外，亦針對受詐保戶提供「喘息關懷服務」，以低利紓困貸款協助保戶在遭遇詐騙後仍能穩定度過財務壓力，將防詐保護從事中攔阻延伸到事前預警與事後援助兩個層面，樹立產業新標竿。