ขูดรูปภาพสำหรับ Image Search Engine ของคุณ
เผยแพร่แล้ว: 2016-09-29วันก่อนผมกำลังช้อปปิ้งออนไลน์เพื่อซื้อโทรศัพท์มือถือเครื่องใหม่ เมื่อดูจากหลายๆ ไซต์ ฉันพบว่าสิ่งหนึ่งที่ฉันพูดถึงอยู่เสมอคือราคา (แน่นอน!) แต่มีอีกแง่มุมหนึ่งที่ฉันค้นหาอยู่เสมอ นั่นคือรูปภาพของโทรศัพท์ที่ฉันต้องการ ต่อมาฉันตระหนักว่าไม่ว่าคำอธิบายจะไม่ตรงกับรูปภาพที่ใด ปัจจัยความน่าเชื่อถือต่ำมากสำหรับฉันที่จะดำเนินการต่อกับผู้ขายรายนั้น และไซต์ที่ฉันพบภาพความละเอียดสูงที่ฉันสามารถซูมเข้าและมองจากหลายๆ มุมได้ มันคือไซต์ที่ฉันอยู่นานที่สุด หากพฤติกรรมการช็อปปิ้งหรือการท่องเว็บของคุณทำให้ภาพดูโดดเด่นเกินไป ก็ยินดีต้อนรับเข้าสู่โลกแห่งการค้นหารูปภาพ
อันที่จริง เทรนด์นี้มีอิทธิพลเหนือระบบนิเวศออนไลน์มากจน Google ซึ่งเป็นเครื่องมือค้นหายักษ์ใหญ่ มีการค้นหารูปภาพด้วย นอกเหนือจากการค้นหาด้วยข้อความค้นหาปกติ ไม่เชื่อเรา? จากนั้นลองลากรูปภาพหนึ่งภาพที่คุณได้รับจากคำค้นหาปกติของคุณลงในสตริงการค้นหาเพื่อดูว่าฉันหมายถึงอะไร
เห็นภาพทางด้านซ้ายของช่องค้นหาข้อความหรือไม่ นั่นคือภาพที่ฉันขอให้ Google ค้นหา และผลลัพธ์ก็ค่อนข้างแม่นยำ (นั่นคือ Asus ZenFone 3 – หนึ่งในโทรศัพท์จำนวนมากที่ฉันกำลังค้นคว้าเพื่อซื้อ)
เครื่องมือค้นหารูปภาพ
รูปแบบใหม่ของการดึงเนื้อหานี้เกิดขึ้นได้ด้วยความช่วยเหลือของเครื่องมือค้นหารูปภาพ คุณไม่จำเป็นต้องพึ่งพาการสืบค้นข้อความเพียงอย่างเดียวเพื่อค้นหาข้อมูล คุณยังสามารถค้นหารูปภาพที่คล้ายกันโดยพิจารณาจากรูปภาพต้นฉบับที่คุณให้ไว้กับเครื่องมือค้นหา นี่คือ USP ที่แน่นอนของเครื่องมือค้นหารูปภาพ มันถูกกำหนดให้เป็นเสิร์ชเอ็นจิ้นที่ออกแบบมาเพื่อค้นหาข้อมูลตามอินพุตของรูปภาพด้วยการแสดงภาพ เทคนิคนี้ใช้โดยผู้ซื้อและผู้ขายอีคอมเมิร์ซเป็นส่วนใหญ่ และเพื่อค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับภาพของวัตถุที่ไม่รู้จักหรือเพื่อรับข้อมูลสำคัญว่าคู่แข่งวางตำแหน่งผลิตภัณฑ์อย่างไร
คุณอาจสงสัยว่าอัลกอริธึมหรือแมชชีนเลิร์นนิงตัวใดที่ทำงานอยู่เบื้องหลังเพื่อให้เครื่องมือค้นหาแสดงเฉพาะรูปภาพที่เกี่ยวข้องและตรงกันเท่านั้น ส่วนใหญ่มักเป็นเรื่องง่าย รูปภาพค้นหาชื่อและชื่อนี้จะถูกรวบรวมและแสดงเป็นผลการค้นหาหากตรงกับรูปภาพที่ใช้ค้นหาสำหรับความสำคัญ วิธีการแบบเก่านี้เป็นวิธีการพื้นฐานในการขูดภาพ เมื่อทำการ ขูดเว็บ เครื่องมือจะตรวจสอบว่าชื่อไฟล์นั้นเต็มหรือบางส่วนของชื่อไฟล์ที่มีคำค้นหาและจะส่งคืนภาพนั้น
นักพัฒนา นักออกแบบ และนักการตลาดดิจิทัลส่วนใหญ่ปฏิบัติตามหลักการเปลี่ยนชื่อไฟล์ดั้งเดิม (เช่น IMG_10092015.jpg) ให้มีความหมายและเป็นผลสืบเนื่อง (เช่น Earl_Grey_Teabag_1332.jpg) นี่คือการปฏิบัติตามคำสั่งอัลกอริทึมของ Google ในการให้ชื่อที่สมเหตุสมผลแก่ไฟล์รูปภาพเป็นหนึ่งในกุญแจสำคัญในการปรับปรุงสัญญาณการจัดอันดับ และนี่คือสิ่งที่เสิร์ชเอ็นจิ้นภาพจะมองหาเพื่อให้ผลการค้นหาที่ถูกต้องแม่นยำ
แน่นอนว่านี่เป็นเพียงวิธีหนึ่งในการค้นหารูปภาพโดยใช้เครื่องมือค้นหารูปภาพ สองวิธีหลักในการค้นหาข้อมูลออนไลน์คือ -
- การค้นหาข้อมูลเมตา – ตามที่อธิบายไว้ในส่วนด้านบน การค้นหารูปภาพจะดำเนินการโดยการค้นหาข้อมูลเมตาของรูปภาพ ข้อมูลเมตานี้สามารถรวมคีย์เวิร์ด คำอธิบายภาพ alt+text หรือชื่อรูปภาพได้ตั้งแต่หนึ่งรายการขึ้นไป
- การดึงข้อมูลตามเนื้อหา – ภายใต้การค้นหาประเภทนี้ คุณลักษณะต่างๆ ของรูปภาพต้นฉบับจะถูกใช้และเรียกใช้ผ่านโปรแกรมคอมพิวเตอร์และซอฟต์แวร์เฉพาะเพื่อส่งคืนผลลัพธ์ที่เกี่ยวข้อง แทนที่จะใช้ข้อมูลเมตา การค้นหาประเภทนี้จะใช้เนื้อหาของรูปภาพในการค้นหา การค้นหาข้อมูลประเภทนี้มี เทคนิคพื้นฐาน มากมาย ดังนี้ –
- วิธีการสืบค้นข้อมูล – ผู้ใช้จัดเตรียมรูปภาพต้นฉบับ โปรแกรมจะมีลักษณะเป็นลักษณะต่างๆ เช่น รูปร่าง สี และขนาด
- การดึงความหมาย – ผู้ใช้จะอธิบายการสืบค้นเพื่อค้นหารูปภาพ นี่เป็นตัวเลือกที่ใช้น้อยกว่าเนื่องจากมีปัญหาในการจับคู่รูปภาพกับคำอธิบายที่ให้ไว้ในคำค้นหาอย่างชัดเจน
- การเรียนรู้ด้วยเครื่อง – การค้นหารูปภาพโดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องสามารถเพิ่มได้ด้วยความช่วยเหลือของเครือข่ายประสาทเทียมและการเรียนรู้เชิงลึก
- แอปพลิเคชันของบุคคลที่สาม – งานที่น่าสนใจบางอย่างเกิดขึ้นเพื่อเพิ่มความแม่นยำของรูปภาพเมื่อแสดงผลการค้นหาสำหรับข้อความค้นหารูปภาพ กรณีตรงประเด็นคือการ เข้าซื้อกิจการ Neven Vision ในปี 2549 โดย Google
การขูดรูปภาพช่วยในการรับข้อมูลและรูปภาพจากแหล่งที่หลากหลาย จากนั้นจึงย้ายข้อมูลเมตาและรูปภาพในลักษณะที่มีโครงสร้าง ช่องทางการส่งออกทั่วไปบางช่องทาง ได้แก่ Excel, ฐานข้อมูลส่วนหลัง, CSV หรือ XML การขูดเว็บสำหรับรูปภาพช่วยให้ผู้รับผลประโยชน์หลายคน รวมถึงนักพัฒนาเว็บ นักออกแบบ ผู้จัดการเนื้อหา นักข่าว ผู้บริหารการตลาด หรือบล็อกเกอร์
เมื่อใช้แมงมุมเพื่อ รวบรวมข้อมูลภาพ โปรแกรมจะค้นหาสิ่งสำคัญสี่ประการ
- ชื่อเพจ
- วันที่พิมพ์
- ภาพจริง
- URL ของเว็บไซต์
อยากรู้ว่าจะเกิดอะไรขึ้นต่อไป? จากนั้นอ่านต่อ
การวิเคราะห์การค้นหาภาพ
เมื่อโปรแกรมคัดลอกรูปภาพและดูข้อมูลเมตาและเนื้อหาที่เกี่ยวข้องกับรูปภาพแล้ว งานส่วนใหญ่ก็เสร็จเรียบร้อย อย่างไรก็ตาม ยังคงมีตัวชี้สำคัญในการยืนยันเนื้อหาของไฟล์ภาพ สมมติว่าถ้าคุณหา Superman เจอ คุณจะได้ชุดค่าผสมต่างๆ –
- ซุปเปอร์แมนในการ์ตูน
- ซุปเปอร์แมนในภาพยนตร์
- คริสโตเฟอร์ รีฟส์ รับบทเป็นซุปเปอร์แมน
- Henry Cavill รับบทเป็น ซุปเปอร์แมน
- ซุปเปอร์แมนในโปสเตอร์หนัง
- ซุปเปอร์แมนและแฟนๆ
…และอื่นๆ
นี่คือขั้นตอนการจัดหมวดหมู่ของการประมวลผลการค้นหารูปภาพ เครื่องยนต์จะโยนคำถามพื้นฐานออกไป –
- รูปภาพมีใบหน้าหรือไม่?
- มันเป็นโปรไฟล์ด้านหน้า?
- สีพื้นหลังเป็นสีอะไร?
- สีพื้นหน้าเป็นสีอะไร และความถี่/ความเข้มของสีเป็นเท่าใด
- เป็นภาพฟรีหรือได้รับอนุญาตหรือไม่?
- ขนาดไฟล์คืออะไร?
- ความละเอียดของภาพคืออะไร?
เครื่องมือค้นหารูปภาพบางตัวเช่น Google ก้าวไปอีกขั้นหนึ่งและอนุญาตให้ผู้ใช้อัปโหลดรูปภาพของตนเองเพื่อค้นหา
มีเกณฑ์ต่างๆ ในการกำหนดระดับของความสำเร็จและความถูกต้องของผลลัพธ์ที่แสดงโดยเครื่องมือค้นหารูปภาพ หากมีสิ่งใดด้านล่าง โอกาสในการส่งคืนผลลัพธ์ที่แม่นยำจะลดลงอย่างมาก:
- เสียงรบกวนมากเกินไปในพื้นหลัง
- สีมากเกินไปในพื้นหน้าหรือพื้นหลัง
- รายละเอียดน้อยเกินไปหรือ
- ความละเอียดที่ต่ำกว่าของภาพอินพุต
ตอนนี้เรามาดูวิธีการจำแนกประเภทอื่น เช่น การจัดกลุ่ม สิ่งนี้พยายามรวบรวมรูปภาพทั้งหมดที่มีเนื้อหาคล้ายกันในกลุ่มเดียว ดังนั้น ต่อจากตัวอย่างข้างต้น การจัดกลุ่มจะรวบรวมชุดค่าผสมของ Superman ทั้งหมดและรวมถึงรายการที่เกี่ยวข้อง เช่น Superman vs. Batman หรือ Superman การ์ตูน อีกครั้ง สิ่งนี้จะให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำก็ต่อเมื่อสัญญาณรบกวนในภาพน้อยกว่าและมีความละเอียดสูง
ขูดภาพ
การได้รับรูปภาพจำนวนมากเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างเครื่องมือค้นหารูปภาพ การรับข้อมูลจำนวนมากต้องใช้โซลูชันการขูดเว็บที่ปรับขนาดได้ การขูดเว็บเป็นวิธีที่สะดวกที่สุดในการรับข้อมูลจากเว็บ ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้าง URL หรือรูปภาพ ควรใช้ผู้ให้บริการขูดเว็บเพื่อขูดรูปภาพสำหรับเครื่องมือค้นหารูปภาพของคุณ
ก่อนเซ็นสัญญา
เห็นได้ชัดว่าค่าที่ได้จากเครื่องมือค้นหารูปภาพมีมากกว่าความแม่นยำ ช่วยให้ผู้ซื้อตัดสินใจซื้ออย่างมีข้อมูลและใช้ประโยชน์สูงสุดจากประสบการณ์ผู้ใช้เว็บ สำหรับเจ้าของอีคอมเมิร์ซ มันช่วยให้พวกเขารวบรวมข้อมูลที่สำคัญเกี่ยวกับการแบ่งประเภทผลิตภัณฑ์จากร้านค้าของคู่แข่ง และทำให้พวกเขาได้รับข้อมูลล่าสุดเกี่ยวกับข้อมูลต่าง ๆ เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์เฉพาะ ดังนั้นหากเจ้าของร้านค้าส่วนใหญ่มี iPhone 6s ขายปลีกประมาณ 825 ดอลลาร์ คุณจะรู้ว่าร้านค้าของคุณจะต้องตรงกับราคานี้ด้วยเพื่อช่วยในการแปลงปริมาณการใช้เว็บที่พอร์ทัลอีคอมเมิร์ซของคุณ การค้นหารูปภาพด้วยวิธีนี้ยังช่วยในเรื่องราคาอัจฉริยะอีกด้วย
วางแผนที่จะรับข้อมูลจากเว็บหรือไม่? เราอยู่ที่นี่เพื่อช่วย แจ้งให้เราทราบ เกี่ยวกับความต้องการของคุณ