Parece que registra Alt y Título para las imágenes en el sitio, y ya está por delante de los competidores perezosos. Pero no, eso puede no ser suficiente. Además del soporte textual, la imagen en sí misma juega un papel, o más bien, las entidades que Google inteligente detectará en ella. Y resultó que se revelan muchas cosas interesantes.
Tradujeron un estudio interesante: cómo Google analiza las imágenes y cómo entender qué debería estar presente en la imagen para obtener una clasificación más alta.
En 2013, la opción Ver imagen apareció en los resultados de búsqueda de imágenes de Google. Los usuarios pueden abrir la imagen sin ir al sitio en el que se encuentra. La innovación redujo el tráfico orgánico de los resultados de búsqueda de imágenes en un 63%.
En febrero de 2018, Google decidió eliminar el botón Ver imagen. Ahora, para abrir la imagen a tamaño completo, el usuario debe ir al sitio. Así que "Imágenes" nuevamente se convirtió en una fuente importante de tráfico de búsqueda.
Un estudio reciente mostró cómo, después de estos cambios, el tráfico orgánico al sitio en las imágenes aumentó en un 37%.
El potencial de búsqueda de imágenes ha regresado, pero ¿cómo usarlo de manera más efectiva? ¿Cómo optimizar imágenes para una mejor clasificación? ¿Puede Vision AI de Google comprender los principios de clasificación de imágenes?
En particular, los investigadores estaban interesados en qué modelado temático podría decir Google sobre las imágenes clasificadas por consultas de búsqueda específicas y grupos de palabras clave relacionadas temáticamente.
Nota: Esta es una traducción del estudio en inglés de Google. Todas las palabras clave se dan en la ortografía original (más la traducción entre paréntesis).
Analizamos el tema del "equipo de caza" (equipo de caza)
Al principio, se seleccionaron 10-15 consultas principales en el tema. Para este artículo, se ha seleccionado la categoría temática "equipo de caza". Para ella, seleccionamos consultas clave de tres tipos: alta intención (consultas con alta intención), alto valor (consultas con alta conversión), alto volumen (alta frecuencia).
Estas son las solicitudes:
- Equipo de caza con arco (equipo de caza con arco)
- Cheap equipo de caza
- Equipo de caza de coyote (equipo de caza de coyote)
- Equipo de caza dans (equipo de caza dans - aprox.: Dan's - marca)
- Equipo de caza de ciervos (equipo de caza de ciervos)
- Descuento equipo de caza
- Equipo de caza de patos (equipo de caza de patos)
- Equipo de caza
- Equipo de lluvia de caza
- Equipo de caza Sitka (equipo de caza Sitka - aprox.: Sitka - marca)
- Equipo de caza de Turquía (equipo de caza de Turquía)
- Equipo de caza de tierras altas (equipo de caza de montaña)
- Equipo de caza para mujeres (equipo de caza para mujeres)
Luego, para cada solicitud, se seleccionaron las 50 imágenes principales en los resultados de búsqueda de Google. En total, se analizaron 650 imágenes utilizando la API de Google Vision.
Para cada imagen, se fijó una posición en la salida (esto es importante para un análisis posterior).
Lo que puedes aprender de las etiquetas
Lo primero y, quizás, lo principal, por qué debería usar la API: etiquetado de imágenes . Los modelos modernos de reconocimiento de imágenes analizan cada imagen y dan etiquetas (etiquetas) para los objetos que se pueden identificar en la imagen.
Es importante A continuación, mostramos fragmentos de gráficos con traducción. Usando el enlace, puede ir al gráfico interactivo original, que es significativamente más grande en volumen, y ver tendencias y momentos individuales allí. Para traducir lienzos enormes enteros consideramos inapropiado.
Puede trabajar con gráficos: los clics en etiquetas individuales, categorías y palabras resaltan fragmentos del gráfico. Y hay muchas pestañas. (Nos gustó la herramienta, ¿y tú?)
En la mayoría de las imágenes, se pueden reconocer de 4 a 10 objetos. Por ejemplo, para palabras clave relacionadas con "equipo de caza", obtuvimos la siguiente distribución de etiquetas:
Etiquetas principales para "equipo de caza" ( gráfico interactivo )
A partir de estos datos, puede comprender mucho sobre lo que, desde el punto de vista de Google, debería estar presente en una imagen relevante.
Algunas conclusiones
- Para las imágenes superiores de las 13 palabras clave, se observa una distribución bastante uniforme entre las etiquetas.
- Alrededor del 5% de las imágenes mostraban ropa, la mayoría de las veces camuflaje. Si las imágenes con equipo de camuflaje se publican en una publicación de blog de atuendo de caza, aumentarán las posibilidades de que aparezca una imagen en la parte superior.
- A menudo hay etiquetas asociadas con la naturaleza: vida silvestre, árboles, plantas, animales, etc. Las fotos de cazadores en camuflaje al aire libre cerca de animales están activamente representadas en el tema de las llaves en consideración.
Si observa de cerca la distribución de etiquetas por categoría de palabras clave, puede comprender mejor cómo difieren los principios de clasificación para diferentes consultas:
Distribución de etiquetas de imagen en la categoría de equipo de caza ( gráfico interactivo )
Aquí puedes notar:
- Para las solicitudes de "equipo de caza de pavo" y "equipo de caza de pato", las aves deben estar presentes en las imágenes, mientras que para otras solicitudes relacionadas con la caza, las fotos con aves rara vez entran en la parte superior de la búsqueda de imágenes.
- En el panel interactivo, puede ver cómo se distribuyen las imágenes por una palabra clave específica y comparar con la distribución por otras palabras. A continuación se selecciona una categoría separada: "equipo de caza de patos", y puede ver la distribución de las etiquetas más populares por palabras clave. Las etiquetas "pájaro de agua" "pato" "pájaro" "ave zancuda" "perro de caza" "señuelo de caza" etc. están muy extendidas. Dicha información es una gran pista para seleccionar imágenes para la página.
Distribución de etiquetas de imágenes en la categoría de equipo de caza de patos ( gráfico interactivo )
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Comparación: imágenes clasificadas altas y bajas
Para una comprensión más profunda de los algoritmos, vale la pena prestar atención a las diferencias entre las imágenes de alto rango (top 10 en búsqueda de imágenes) y de bajo rango (de 41 a 50 posiciones).
Etiquetas para imágenes en el top 10 y top 41-50 para el "equipo de caza" ( gráfico interactivo )
Puede notar que algunas etiquetas están mejor clasificadas que otras . Por ejemplo:
- Las etiquetas asociadas con la ropa tienen muchas más probabilidades de estar en las SERP superiores.
- Las etiquetas con animales tienen menos probabilidades de llegar a la cima, pero hay muchas de ellas en los últimos diez (41-50).
- Las armas a menudo aparecen en la parte superior de las imágenes.
Al explorar las etiquetas de imágenes populares para sus palabras clave, puede encontrar muchos patrones relacionados con la clasificación de imágenes en su tema. Los resultados variarán según las palabras clave, sin embargo, un análisis cuidadoso sacará conclusiones muy útiles.
Usando otras API de inteligencia artificial, puede sumergirse aún más en el análisis de clasificación de imágenes.
Análisis aún más profundo
Deepai.org tiene un excelente conjunto de API con las que puede obtener más información sobre las imágenes de su tema.
Una de estas API es "Subtítulos de imágenes", que es similar a etiquetar imágenes en Google, pero en lugar de etiquetas individuales, aquí se usan etiquetas de descripción , por ejemplo "el hombre está sosteniendo una pistola".
Ejecutamos imágenes a través de esta API con la que trabajamos a través de las API de Google y recopilamos información adicional para cada imagen.
Distribución de descripciones de imágenes en la categoría de equipo de caza ( gráfico interactivo )
Al igual que con las etiquetas, analizamos la distribución de descripciones por palabra clave y la frecuencia general de todas las palabras clave. Luego comparamos las descripciones de las imágenes de los 10 primeros y los primeros 41-50 (ver tablas comparativas en el cuadro interactivo).
Otro hallazgo interesante
A veces puedes encontrar una vista previa de un video en YouTube en los resultados de búsqueda de Google en imágenes. Aquí hay un ejemplo de la emisión de equipo de caza:
Se puede suponer que al clasificar el video de vista previa, Google se basa parcialmente en el reconocimiento de las etiquetas de imagen. A pesar de que en este caso hay otros factores importantes (la clave "equipo de caza" en el título del video y la fuente es un canal popular en el tema), la presencia de los mismos elementos de etiqueta que en las imágenes superiores parece jugar un papel.
La elección correcta de vistas previas de video puede contribuir a una buena clasificación, por lo que la información que obtiene del análisis de imágenes también debe usarse para promocionar el video.
Hallazgos obvios (y no obvios)
Vimos cuán profundamente Google analiza las imágenes. Al mismo tiempo, la optimización de imágenes en SEO todavía está en pañales. Se puede suponer que esto también se debe a la falta de recursos para la producción de imágenes relevantes de alta calidad.
Por lo tanto, decir que tales estudios deben llevarse a cabo e implementar de inmediato los resultados obtenidos será algo prematuro. Sin embargo, en un campo altamente competitivo, comprender por qué las ilustraciones prácticamente similares se clasifican de manera diferente puede ser crucial. Y si todo el éxito de la promoción depende de la clasificación en la búsqueda de imágenes, debemos entenderlo más profundamente. Aproximadamente lo mismo que se hizo anteriormente.
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