成都网站建设开发:视觉搜索的发展将影响SEO策略

2022-12-22    分类: 网站建设

成都网站建设开发:视觉搜索的发展将影响SEO策略

什么样的视觉搜索发展将影响搜索引擎优化策略
的专栏作家网站建设谈到了视觉搜索的现状,并对未来的战略和SEO利用这一技术进行开发的启示。
Pinterest Shots和Google Shots的出现点燃了视觉搜索引擎主导地位的战斗,在开放电子商务商店的新收入流中,视觉搜索可以彻底改变消费者的消费习惯和购买决策。
在世界即时满足的驱动下,视觉搜索可以打开大门,捕捉和浏览购物,简化搜索界面。这一潜在的电子商务商店,开发自己的产品列表广告(PLA),并提供视觉网络在线目录。
虽然优化在视觉搜索领域还处于起步阶段,但它可以极大地提高网站的用户体验、转换率和网络流量,但是图像往往很少受到SEO专家的关注,他们通常比其他属性和需求更关注优化的速度。
视觉搜索不会取代使用关键词和文本搜索的重要性,它会彻底扰乱SEO和SEM的行业。我想讨论一些视觉搜索的基本原则,以及它将如何影响我们的数字营销战略。
什么是可视化搜索
目前有三种不同的可视化搜索流程使用大型搜索公司:
传统的图像搜索依赖于文本查询。
反向图像搜索依靠结构化数据来识别相似的特征。
像素图像搜索,以便快速搜索图像或图像的一部分。
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获图像以及集中查询图像的部分来发现信息或产品。他们想在网上学习,基本上是相同的文本搜索,但代表的是图像的查询匹配。
Tineye首次提供视觉搜索应用程序,目前仍在使用。这种形式的图像搜索根据网络的类似功能(如形状和颜色)匹配图像和其他图像。不幸的是,该引擎提供的搜索应用程序范围有限,无法映射不同对象的轮廓图像。
今天的图像识别技术允许用户通过识别单个图像中包含多个对象成都网站建设开发的轮廓来匹配不同的对象。例如,Microsoft的图像搜索技术允许用户在较大的图像中搜索特定的项目。
微软甚至会在图片的选定部分有购物意图时进行检查,在这种情况下会显示相关的产品。不幸的是,微软的视觉搜索在一些行业非常有限,如家用电器和旅游业。
现在,这项技术是有限的,像Pinterest一样,微软和谷歌也在投资机器学习技术和深度神经网络能力,用于视觉搜索应用。
我们的想法是让机器以与人类大脑在图像中的大小和颜色相同的方式识别不同的形状。当我们仔细观察图片时,我们在海上看不到虚线。我们根据过去的经验立即识别图案和形状。不幸的是,我们仍然不知道我们的大脑是如何解释图像的,所以这个专业人士革兰氏病为机器提供了一些明显的并发症。
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他们的流程。

例如,谷歌从他们丰富的信息中获益,使其水晶应用程序能够继续提高公司的搜索能力。谷歌镜头不仅可以识别照片中的不同对象,而且还可以识别LSO匹配他们靠近您的位置,为客户提供基于相同搜索算法原则的评估和排序列表。

影响与未来
那么,这对用户和企业需要什么技术呢想象一下拍餐馆的照片。有一个搜索引擎可以告诉你餐馆、名字的位置、晚上的高峰需求和特殊的菜单。这项技术实际上可以用来从杂志上的一双鞋子或陌生人身上截取照片,并让你订购它们。
电子商务商店使人们的搜索漏斗视野非常开阔,一些独特的图像、产品评论和良好的产品描述可以吸引消费者当场做出购买决定。
它还将打开一点竞争。Pinterest的视觉搜索引擎是迄今为止最具破坏性的市场。然而,Pinterest的搜索引擎只重定向Pinterest的停机坪帖子,这意味着平台上有你需要开发的受众。
随着语音搜索和自然语言处理(NLP)的兴起,随着这一趋势的发展,这项技术有助于开启优化这一具有界面的免费搜索引擎的发展趋势。(尽管我怀疑关键字和文本搜索会保留它们的重要性,即使是购物和购买决策。)
潜在策略
在视觉搜索优化中,一些最基本的SEO实践仍然适用。结构化数据非常重要,特别是对于重庆网站建设开发像微软这样仍然依赖它来匹配功能的搜索算法。
重要的是图像显示清晰、无杂乱,以使可视化应用程序更容易处理。此外,您应坚持图像搜索优化的基本知识:
添加描述性alt文本图像索引。
提交的图像地图。
优化图像标题、可选属性和目标关键字。
设置图像徽章并通过结构化数据测试运行它们。
优化的理想图像大小和文件类型。
对图片和内容页使用适当的模式标记。
优化图像显示在移动和桌面上。
结论
视觉成都网站建设开发搜索将为电子商务商店提供新的收入来源,并大大改善用户的购物体验。这可能对搜索引擎优化和付费媒体产生重大影响,从而使长期被忽视的首席执行官IMAGE 优化回归。这种新出现的搜索只会加强现有的搜索引擎优化策略,并使优化成为需要移动服务的企业。拱门和你的视觉网站的存在,更可预测。

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新闻来源:https://www.cdcxhl.com/news47/224697.html

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