视觉搜索：它对您的 SEO 策略意味着什么

与只有 10 个简单的蓝色链接时相比，Google 搜索已经成为一个更加动态和视觉有趣的地方。 谷歌改进的方式之一是通过其机器感知的进步——即增强机器对图像和其他媒体的理解。 对于这家搜索巨头而言，这是一个重要的研究领域，对当今的搜索体验产生了深远的影响。

Google 认识到人们不仅使用键入的文本，还使用语音和图像搜索来更多地了解他们周围的世界、查找特定产品和服务并解决他们的即时需求。 在这篇文章中，您将了解视觉搜索、营销人员用于视觉搜索优化的工具以及图像 SEO 的当前最佳实践。

用户视觉搜索工具

搜索是一种越来越多的多媒体体验。 了解用户如何发现和探索视觉内容是优化策略的重要组成部分。 以下是人们使用不同搜索引擎及其各种新工具来回答查询的几种方式。

谷歌镜头

Google Lens 是一种视觉搜索工具，它使用人工智能 (AI) 来识别现实世界中的对象。 消费者可以根据智能手机或平板电脑的相机图像搜索产品、地点和其他信息。 例如，如果有人看到一双他们喜欢的鞋子的照片，他们可以在 Google Lens 上使用这些鞋子的照片在网上找到类似的鞋子并轻松购买。

但 Google Lens 不仅仅可以帮助您找到下一双最喜欢的鞋子。 它可以实时翻译图像中的文字，通过查找教程和解释帮助搜索者进行研究，并帮助搜索者识别周围世界的植物和动物。 它还可以根据食物图片向用户展示餐馆，从而帮助用户发现去哪里吃饭。

Google Lens 搜索示例

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谷歌图片搜索

Google 的图像搜索是一种强大的视觉搜索工具，可让用户快速找到与其查询相关的图像。 随着移动设备的兴​​起和视觉内容的日益流行，Google 使用户比以往任何时候都更容易找到他们想要的东西，只需点击几下。

必应视觉搜索

重要的是要考虑 Bing，尽管它不是搜索引擎市场的顶级领导者，但仍然获得了相当多的流量。 截至 2022 年 12 月，Bing 占据了全球桌面搜索市场近 9% 的份额。 Bing 也有自己的视觉搜索工具。 Bing Visual Search 是另一个允许用户上传图像或使用 Web 上的图像来查找相关内容、图像、视频和产品的平台。 该工具还提供有关图像的详细信息，例如大小、分辨率和类型。

替代图像搜索引擎

有比 Google 和 Binge 更多的搜索引擎加入视觉搜索。 搜索者可以使用替代图像搜索引擎来查找传统搜索引擎未索引的图像。 这对于查找与利基主题或特定关键字相关的图像特别有用。

例如，TinEye 是一种流行的反向图像搜索引擎，搜索者可以使用它通过 URL 查找图像或上传照片。 此外，Yahoo、Pinterest、Yandex 和 Openverse 是可供搜索者使用的其他流行图像搜索引擎。

谷歌最近如何变得更加直观

随着谷歌的视觉搜索逐渐变得更加突出，企业需要了解他们的图像在网上是如何被使用的，并确保它们针对谷歌的视觉搜索进行了优化。 以下是去年的一些举措和发展，以确保您了解最新信息：

2022 年 4 月，谷歌推出了多重搜索。 有时，搜索者会想到一些概念，但缺乏他们需要的特定词来找到他们在线搜索的内容。 Multisearch 允许搜索者结合使用图像和文本来查找答案。

随着 TikTok 的兴起成为一种流行的视觉搜索形式，谷歌于 2022 年 9 月宣布了搜索选项以重新夺回部分用户。其中许多变化都发生在 Google Lens 上，带有搜索快捷方式，例如“购买产品”，“在照片中搜索”和“解决作业”，它们出现在搜索栏下方。

在强调视觉搜索的另一个例子中，谷歌在 2022 年 10 月更改了其图像结构化数据格式，允许用户将版权、图像创作者、摄影师或信用信息直接添加到其结构化数据属性中。 这不仅为图像提供了更多信息，而且允许用户正确地归功于创作者。

一段时间内的谷歌搜索结果

营销人员需要了解的视觉搜索技术

随着技术的发展，营销人员正在寻找新的创新方法来创造更具影响力的客户和搜索者体验——激发人们参与、分享和转化的类型。 以下是企业营销人员想要查看的一些视觉搜索工具。

视觉 API 产品搜索

Google Vision API Product Search 是一种由机器学习提供支持的在线产品搜索服务。 它使开发人员能够创建专门的搜索工具和应用程序来识别图像中的对象并提供有关它们的详细信息。 通过这项服务，用户可以识别产品并查询其可用性、价格、卖家、规格、评论等。

该 API 使开发人员只需几行代码即可轻松地将视觉搜索功能整合到他们的应用程序中。 例如，Google Vision API Product Search 通过帮助企业找到客户最有可能购买的产品来深入了解客户的购买决策。

云视觉API

Google 的 Cloud Vision API 是一组功能强大的基于机器学习的 API，用于处理和分析图像。 这些 API 使开发人员能够构建能够快速识别对象、检测面部特征和情绪、从图像中提取文本、对内容进行分类等的图像识别应用程序。 借助 Google 的 Cloud Vision API，开发人员可以轻松探索开发复杂图像识别应用程序的无限可能性。

云视AI测试工具

谷歌的 Cloud Vision AI 测试工具是一种允许开发人员在云端快速轻松地测试人工智能 (AI) 模型的工具。 该工具使用户能够上传图像和视频，并应用各种预训练的 AI 模型来执行图像分类、对象检测、面部识别、地标或徽标识别、露骨内容检测等任务。 此外，该工具还允许开发人员试验各种技术来解决特定问题。

最后，Google 的 Image Schema 指南和 Schema Markup Validator 是旨在改进网站视觉搜索引擎优化的工具。 使用这些工具，网络管理员可以构建他们的网站内容，以便 Google 的算法可以更好地解析和理解视觉内容。 此外，Google 图片支持产品、视频、食谱和图片元数据类型的结构化数据。

图片搜索引擎优化的最佳实践

帮助您的品牌在竞争性搜索结果中脱颖而出并帮助搜索者了解您在每个地点提供的本地体验的图像从未如此重要。 以下是优化图像的一些最佳实践。

从高质量图像开始

高质量的图像对于任何成功的视觉搜索策略都是必不可少的。 它们应该清楚准确地代表您要宣传的产品、服务或内容。 在为视觉搜索创建高质量图像时，必须考虑以下因素：

• 图片大小和格式：确保您的图片大小适合正在查看的设备，无论是手机、平板电脑还是台式机。 JPEG、PNG、BMP 和现在的 WebP 是视觉搜索中使用的标准图像格式。
• 图像分辨率：高分辨率的独特图像看起来更好，更有可能出现在搜索引擎结果页面 (SERP) 中。 尽可能避免库存图片。
• URL 结构：保持 URL 结构简单易懂。
• 图片放置：确保将图片放置在可以增强用户阅读内容时的体验的位置。

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优化您的图像

在为视觉搜索优化图像时，描述性标题、替代文本、文件名和说明文字是必不可少的。 描述性标题和替代文本有助于确保您的图像被搜索引擎准确索引并出现在 SERP 中。 使用优化的文件名和标题也很重要，这样用户可以更轻松地找到您的图像。

为了更好地优化您的图像，营销人员可以：

• 使用 Imagemin 等工具压缩图像
• 使用视频而不是 GIF
• 仅包含响应图像

使图像易于查找

为使您的图片可被 Google 找到，营销人员应选择响应式图片、使用图片站点地图并为图片使用语义标记。

响应式图像是一种可以更改以适应搜索者查看图像的设备的图像，从而在移动设备上提供更好的最终用户体验。 此外，响应式图像还可以通过只显示适合设备分辨率的适当大小的图像来帮助减少加载时间，使其成为帮助提高页面性能的重要工具。

接下来，图像站点地图是一个 XML 文件，其中包含有关网站所有图像的信息。 图片站点地图有助于搜索引擎更好地理解图片。 它还允许网络管理员改进他们的网站内容结构，因为它链接到具有相关图像的基本页面，使用户的导航更加简单。

最后，语义标记是一种使用额外的基于语言的标签来格式化代码的方式，这些标签为底层内容提供额外的含义和上下文。 这有助于搜索引擎了解网页上元素之间的关系，从而提高 SEO 性能。 此外，通过使网页更易于理解，语义标记可以使内容更易于访问，并且对每个人来说都更容易。

结论

视觉搜索有可能彻底改变人们在线查找信息的方式，这就是为什么企业必须了解这项技术、它会如何发展以及它如何影响他们的 SEO 策略。

视觉搜索可以使企业的产品图片和服务列表在 SERP 中更加明显，从而帮助企业吸引更多潜在客户。 通过遵循图像 SEO 的最佳实践，公司可以确保他们的图像针对视觉搜索进行了正确优化，并提高了他们网站的可见性。

通过使用高质量、优化的图像，企业可以进一步提高其网站和图像在竞争性本地搜索结果中的可发现性。 要了解有关如何优化本地照片的更多信息。

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