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网站seo优化-视觉搜索的发展对SEO意味着什么

网站seo优化

Pinterest Lens和Google Lens的到来引发了视觉搜索引擎至上的争夺战。除了为电子商务商店开辟新的收入来源之外,视觉搜索还可以完全改变消费者的习惯和购买决策。

在即时满足驱动的世界中,视觉搜索可以打开“快速冲浪”购买的大门,简化搜索界面。这为电子商务商店提供了一个充满希望的前景,这些商店为视觉网络开发他们的产品列表广告(PLA)和在线目录。

虽然仍处于起步阶段,但优化排名视觉搜索可以极大地改善您网站的用户体验,转化率和在线流量。然而,搜索引擎优化专家通常很少关注图像,他们通常更关注优化速度而不是替代属性和吸引力。

虽然视觉搜索不会取代关键字的使用和基于文本的搜索的重要性,但它可能完全破坏SEO和SEM行业。我想讨论视觉搜索的一些基本原理以及它将如何影响我们的数字营销战略。

什么是视觉搜索?
目前主要搜索公司正在使用三种不同的视觉搜索流程:

传统的图像搜索依赖于文本查询。
反向图像搜索依赖于结构化数据来确定类似的特征。
逐像素图像搜索,可以按图像或部分图像进行“捕捉和搜索”。
在本文中,我主要关注第三种类型,它允许消费者通过简单地上传或捕捉图片并将他们的查询集中在他们想要研究的图像部分上来在线发现信息或产品。它与文本搜索基本相同,只是表示与其匹配的查询的图像。

TinEye提供了第一个视觉搜索应用程序,至今仍在使用。这种形式的图像搜索基于类似的特征(例如形状和颜色)将图像与网络上的其他图像相匹配。不幸的是,由于未能在图像中绘制出不同对象的轮廓,因此TinEye提供了有限范围的搜索应用程序。

今天的图像识别技术实际上可以识别单个图像中包含的多个形状和轮廓,以允许用户匹配不同的对象。例如,Microsoft的图像搜索技术允许用户搜索更大图像中的特定项目。

微软甚至致力于检测图像的选定部分何时具有购物意图,在这些实例中显示“相关产品”。不幸的是,微软的视觉搜索相当于一些垂直行业,例如家用电器和旅行。

目前,这项技术是有限的。像Pinterest,微软和谷歌这样的公司正在投资的是一个由机器学习技术和深度神经网络驱动的视觉搜索应用程序。

我们的想法是让机器以与人类大脑相同的方式识别图像中的不同形状,大小和颜色。当我们看特定图片时,我们看不到点海和虚线。我们根据过去的经验立即识别图案和形状。不幸的是,我们仍然很难理解我们的思维如何解释图像,因此将其编程到机器中会带来一些明显的复杂性。

视觉搜索引擎已经开始依赖于利用机器学习技术改进其过程的神经网络。像Google这样的公司可以从其丰富的信息中获益,这些信息使其Lens应用程序能够不断改进其搜索功能。Google镜头不仅能够识别图片中的不同对象,还能够将它们与您附近的位置相匹配,提供客户评论并按照管理其自己的搜索算法的相同原则对列表进行排序。

意义和未来
那么,这项技术对用户和企业有什么影响?想象一下,能够拍摄餐厅的照片并让搜索引擎告诉您餐厅的名称,位置,高峰需求时间和夜晚菜单特价。这项技术可以用来从杂志或陌生人那里拍下一双鞋子的图片,让你可以在那里订购。

对于电子商务商店,视觉搜索将人们置于漏斗中。通过一些独特的图像,产品评论和良好的产品描述,您可以吸引买家当场做出购买决定。

这也将开辟竞争领域一点点。Pinterest视觉搜索引擎是迄今为止市场上最具破坏性的搜索引擎之一。然而,Pinterest的搜索引擎只会将pinners重定向到Pinterest上的帖子,这意味着你需要在这个平台上建立一个存在以接触这些受众成员。

随着语音搜索和自然语言处理(NLP)的兴起伴随着这一趋势,这项技术可以帮助启动无界面搜索引擎优化的趋势。(虽然我怀疑关键词和基于文本的搜索仍然会保留其重要性,即使是购物和购买决策。)

潜在的策略
在优化视觉搜索方面,一些最基本的seo优化实践仍将适用。结构化数据仍然非常重要,特别是对于像Microsoft这样的视觉搜索算法仍然依赖它来匹配特征。

重要的是图像清晰显示并且没有杂乱,以便视觉应用程序更容易处理它们。除此之外,您应该坚持基于图像的搜索优化的基础知识:

将描述性alt-text添加到图像以进行索引。
将图像提交到图像站点地图。
使用有针对性的关键字优化图片标题和替代属性。
设置图像徽章并通过结构化数据测试运行它们。
优化理想的图像大小和文件类型。
为图像和内容页面使用适当的模式标记。
优化图像以在移动和桌面显示器上呈现。
结论
视觉搜索将为电子商务商店提供新的收入来源,并极大地改善用户的购物体验。这可能对网站搜索引擎优化和付费媒体产生重大影响,重新关注图像优化,这一点长期以来一直被SEO从业者所忽视。这一新的搜索前沿只会强化现有的搜索引擎优化策略,并且需要针对移动搜索进行优化,并使您的可视化网络存在更具先见之明。

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