视觉搜索的发展对SEO意味着什么

作者:汪氢

<p>Pinterest Lens和谷歌镜头的到来引发了视觉搜索引擎至上的争夺除了为电子商务商店开辟新的收入来源之外,视觉搜索可以完全改变消费者的习惯和购买决策在一个由即时满足驱动的世界中,视觉搜索可以为“快照和冲浪”购买打开大门,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产品列表广告(PLA)和在线目录,同时还处于起步阶段,优化视觉搜索可以极大地改善您的网站的用户体验,转换率和在线流量然而,SEO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使用关键词和基于文本的搜索的重要性,它可能完全扰乱SEO和SEM行业我喜欢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前进目前主要搜索公司正在采用三种不同的视觉搜索流程: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,只是使用表示匹配的查询的图像TinEye提供了第一个视觉搜索应用程序,现在仍然在使用这种形式的图像搜索将图像与基于相似特征(如形状和颜色)的网络上的其他图像相匹配不幸的是,TinEye提供了有限的搜索应用程序未能绘制图像中不同对象的轮廓今天的图像识别技术实际上可以识别mu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描绘的特定项目Microsoft甚至正在检测图像的选定部分何时具有一个购物意图,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,如家用电器和旅行现在,这项技术是有限的Pinterest,微软和谷歌等公司正在投资的是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想法是让机器识别图像中的不同形状,大小和颜色,就像人类大脑一样</p><p>当我们查看特定图片时,我们看不到大海点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,我们仍然勉强了解我们的思维如何解释图像,因此将其编程到机器中会出现一些明显的复杂性视觉搜索引擎已经开始依赖神经网络利用机器学习技术来改进其过程像Google这样的公司可以从其丰富的信息中获益应用程序不断改进其搜索功能Google Lens不仅能够识别图片中的不同对象,还能够将它们匹配到您附近的位置,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</p><p>所以,这项技术对用户和企业有什么影响</p><p>想象一下,能够拍摄餐厅的照片并让搜索引擎告诉你餐厅的名称,位置,高峰需求时间和夜晚的菜单特价这项技术可以用来拍摄一双鞋子的照片来自杂志或陌生人,让您可以在那里订购它们对于电子商务商店,视觉搜索让人们在渠道中占据很高的位置通过一些独特的图像,产品评论和良好的产品描述,您可以吸引买家制作一个当场购买决定这也将打开竞争领域一点点Pinterest视觉搜索引擎是迄今为止市场上最具颠覆性的一个 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那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接口SEO的趋势(虽然我怀疑关键词和基于文本的搜索仍将保留其重要性,即使是购物和购买决策)在优化视觉搜索方面,一些最基本的SEO实践仍然应用结构化数据仍然非常重要,特别是对于像微软那样依赖它来匹配特性的视觉搜索算法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,你应该坚持基于图像的搜索优化的基础知识:视觉搜索将为电子通信提供新的收入来源erce存储并大大改善用户的购物体验这可能会对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,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优化移动搜索和您的可视化网络存在更有先见之明本文中表达的观点是客座作者的观点,....