Home поиск развитие Что развитие визуального поиска будет означать для SEO

на 01:55
Обозреватель Кристофер Джонс рассказывает о визуальном поиске - его текущем состоянии, его последствиях для будущего и стратегиях для оптимизаторов, стремящихся извлечь выгоду из этой развивающейся технологии.Прибытие объектива Pinterest и объектива Google зажгло битву за превосходство в поисковой системе. Помимо открытия нового потока доходов для магазинов электронной коммерции, визуальный поиск мог полностью изменить потребительские привычки и решения о покупке. В мире, вызванном мгновенным удовлетворением, визуальный поиск может открыть дверь для покупки «привязки и серфинга», упрощая интерфейс поиска. Это дает многообещающие перспективы для магазинов электронной коммерции, которые разрабатывают свои рекламные объявления (PLA) и онлайн-каталоги для визуальной сети. В то время как все еще в зачаточном состоянии, оптимизация для визуального поиска может значительно улучшить пользовательский интерфейс вашего веб-сайта, коэффициент конверсии и онлайн-трафик. Тем не менее изображениям часто уделяется очень мало внимания специалистам по SEO, которые в основном больше ориентируются на оптимизацию скорости, чем на альтернативные атрибуты и привлекательность. Хотя визуальный поиск не приведет к смещению использования ключевых слов и важности текстового поиска, он может полностью нарушить работу SEO и SEM. Я хотел бы обсудить некоторые из основ визуального поиска и как это повлияет на нашу стратегию цифрового маркетинга.

Что такое визуальный поиск?

В настоящее время основными поисковыми компаниями пользуются три различных процесса визуального поиска:
  • Традиционный поиск изображений, основанный на текстовых запросах.
  • Обратный поиск изображений, основанный на структурированных данных для определения аналогичных характеристик.
  • Поиск по пиксельным изображениям, которые позволяют «привязывать и искать» по изображению или по частям изображения.
    • В этой статье я сосредоточен главным образом на третьем типе, который позволяет потребителям находить информацию или продукты онлайн, просто загружая или привязывая изображение и фокусируя свой запрос на части изображения, которое они хотели бы исследовать. Это по сути то же самое, что и текстовый поиск, только с изображением, представляющим запрос, который соответствует ему. TinEye предоставила первое приложение для визуального поиска, которое все еще используется сегодня. Эта форма поиска изображений соответствовала изображению другим изображениям в Интернете на основе аналогичных характеристик, таких как формы и цвета. К сожалению, TinEye предоставил ограниченный диапазон поисковых приложений, не сумев отобразить контуры разных объектов на изображении. Сегодняшняя технология распознавания изображений может фактически распознавать несколько фигур и контуров, содержащихся в одном изображении, чтобы пользователи могли соответствовать различным объектам. Например, технология поиска изображений Microsoft позволяет пользователям искать конкретные элементы, изображенные на большом изображении. Microsoft даже работает над обнаружением, когда выбранная часть изображения имеет намерение совершить покупку, показывая «связанные продукты» в этих случаях. К сожалению, визуальный поиск Microsoft довольно ограничен несколькими вертикалями, такими как бытовая техника и путешествия. В настоящее время эта технология ограничена. Компании, такие как Pinterest, Microsoft и Google, инвестируют в это приложение для визуального поиска, основанное на технологии машинного обучения и глубоких нейронных сетях. Идея состоит в том, чтобы заставить машины распознавать разные формы, размеры и цвета в изображениях так же, как это делает человеческий мозг. Когда мы смотрим на конкретные фотографии, мы не видим моря точек и пунктирных линий. Мы сразу определяем шаблоны и формы, основанные на прошлом опыте. К сожалению, мы все еще едва понимаем, как наши умы интерпретируют изображения, поэтому программирование этого на машине представляет собой некоторые очевидные осложнения. Визуальные поисковые системы стали полагаться на нейронные сети, которые используют технологию машинного обучения для улучшения своего процесса. Такие компании, как Google, извлекают выгоду из своего богатства информации, которая позволяет приложению Lens постоянно улучшать функциональность поиска. Объектив Google не только способен идентифицировать разные объекты внутри изображений, но также может сопоставлять их с ближайшими рядом местоположениями, предоставлять отзывы клиентов и сортировать списки по тем же принципам, которые определяют его собственные алгоритмы поиска.

    Последствия и будущее

    Итак, что это значит для пользователей и бизнеса? Представьте себе, что вы можете щелкнуть фотографию ресторана и иметь поисковую систему, чтобы сообщить вам название ресторана, место, время пик спроса и специальные предложения на ночь. Эту технологию можно было бы эффективно использовать для снимка пары обуви из магазина или незнакомца и позволить вам заказать их прямо там. Для магазинов электронной коммерции визуальный поиск ставит людей очень высоко в последовательности. С некоторыми уникальными изображениями, обзорами продуктов и хорошим описанием продукта вы можете побудить покупателей принять решение о покупке на месте. Это также откроет область конкуренции. Визуальная поисковая система Pinterest на сегодняшний день является одной из самых разрушительных на рынке. Тем не менее, поисковая система Pinterest перенаправляет пиннер на сообщения на Pinterest, что означает, что вам нужно будет создать присутствие на этой платформе для охвата этих членов аудитории. С ростом голосовой поиск и обработки естественного языка (NLP), сопровождающей эту тенденцию, эта технология может помочь начать разработку бесплатного SEO-интерфейса. (Хотя я подозреваю, что ключевые слова и текстовый поиск по-прежнему сохраняют свое значение, даже для решений о покупке и покупке.)

    Потенциальные стратегии

    Что касается оптимизации для визуального поиска, некоторые из самых основополагающих методов SEO по-прежнему будут применяться. Структурированные данные остаются невероятно важными, особенно для алгоритмов визуального поиска, таких как Microsoft, которые все еще полагаются на него, чтобы соответствовать характеристикам. Важно, чтобы изображения отображались четко и без помех, так что визуальные приложения легче обрабатывали их. Помимо этого, вы должны придерживаться основ оптимизации поиска на основе изображений:
  • Добавить описательный альт-текст в изображения для индексации.
  • Добавить изображения в карту сайта.
  • Оптимизировать заголовки изображений и альтернативные атрибуты с помощью целевых ключевых слов.
  • Настройте значки изображений и запустите их с помощью теста структурированных данных.
  • Оптимизация для идеального размера изображения и типа файла.
  • Используйте соответствующую разметку схемы для изображений и страниц контента.
  • Оптимизация изображений для рендеринга на мобильных и настольных дисплеях.

    • Заключение

    Визуальный поиск обеспечит новый поток доходов для магазинов электронной коммерции и значительно улучшит пользовательский опыт покупок. Это может оказать серьезное влияние на SEO и платные медиа, возвращая обновленную ориентацию на оптимизацию изображения, которая давно игнорируется специалистами SEO. Этот новый рубеж поиска только укрепит существующие стратегии SEO и сделает оптимизацию для мобильного поиска и визуального присутствия в Интернете более предсказуемым. Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат авторам гостевых изданий, а не обязательно поисковым системам. Здесь перечислены авторы работ.
    ,
    Share To:

    celcumplit

    View Profile

    Post A Comment:

    0 comments so far,add yours

    Подписаться на: Комментарии к сообщению (Atom)