Hvordan bildesøkemaskiner jobber [MakeUseOf Forklarer]

I disse dager trenger du ikke å begrense søket til bare nettsteder. Mange andre former for innhold er enkle å finne, inkludert bilder. Uansett hva du leter etter, er et bilde (for bedre eller verre) bare ett bilde søk unna.

Du lurer kanskje på hvordan bildesøk fungerer. Hvordan sorteres og klassifiseres bilder, noe som gjør det mulig å finne titalls eller hundrevis av relevante resultater? Kanskje du bare er nysgjerrig, eller kanskje du kjører et nettsted og vil vite, slik at du kan forbedre din egen rangering. I begge tilfeller kan det være nyttig å ta et dypere utseende.

Gammeldags tekst

Noen mennesker antar at bildesøk utføres via fancy algoritmer som bestemmer hva et bilde handler om og deretter indekserer det. Jeg vet det er der jeg begynte. Som det viser seg, er gammeldags tekst en av de viktigste faktorene i et bilde rangering.

Mer spesifikt betyr filnavnet. Fortsett - gjør et bildesøk. Hva har de beste resultatene til felles? Nesten uansett er det en del av filnavnet. De fleste av de beste resultatene for “pizza” Har ordet pizza i filnavnet.

Det kan virke åpenbart. Men faktisk er det ikke. De fleste digitale fotografier Hva er digital fotografi? [Teknologi forklart] Hva er digital fotografi? [Teknologi forklart] Les mer, for eksempel, vil starte livet med et filnavn som “1020302.jpg.” Det er bare senere at de er omdøpt. For webmastere, som sikrer at et relevant filnavn blir gitt til et bilde, er like grunnleggende og viktig som å sørge for at nettsidens søkeord vises på den sidenes metadatatittel og / eller beskrivelse. Men det er ikke automatisk. Det tar konstant innsats.

Kontekst Matters

Selvfølgelig kan søkemotorer ikke bare stole på filnavn. Hvis det var tilfelle, ville alle bare nevne bilder av hunden deres som noe “celebritywifeswap.png” og ring det en dag.

Søket må gå litt dypere for å sikre at bildet, uavhengig av filnavnet, er faktisk relevant for et gitt søkeord. Og for å gjøre det, er søkemotoren avhengig av data som er funnet på nettsiden bildet er plassert. Tross alt blir bilder vanligvis brukt til støtte for tekstinnhold, slik at innholdet kan gi informasjon om hva bildet representerer. Hva dette betyr er at, akkurat som med tekstinnhold, ser bildesøk etter mønstre, og belønner nettsteder som kan skape dem. Stikker et bilde på et sted som er relevant, vil øke sjansene.

Dette virker litt for åpenbart når du tenker på det, men det er egentlig ikke annerledes enn vanlig nettsøk. 10 Vanlige SEO-feil som kan ødelegge nettstedet ditt [Del I] 10 Vanlige SEO-feil som kan ødelegge nettstedet ditt [del I] Les mer. Der, nettsteder som dreier seg om et felles tema, blir nesten alltid belønnet, mens de uten fokus blir ofte straffet. Selv å ha en passende nettadresse kan være en stor avtale.

Klassifisering og clustering

Nå kommer vi til interessante ting.

Når en bildesøkemotor har gjennomsøkt et bilde, så på filnavnet, og så på innholdet som omgir det, har det sannsynligvis en god ide om hva bildet handler om. Folk som søker etter et bilde etter søkeord, kan finne det de leter etter mesteparten av tiden basert på bare filnavn og kontekst, som begge har ingenting å gjøre med innholdet i bildet i det hele tatt.

Likevel innholdet i bildet gjør saken. Hva gjør du hvis du vil søke etter bilder av Luke Skywalker i Star Wars? Du kan bare skrive inn “luke skywalker” og finne mange alternativer. Du finner bilder av Luke Skywalker av seg selv, bilder av ham som gjør ting, bilder av ham som poserer, bilder av skuespilleren som spilte Luke i ulike innstillinger i ulike aldre, filmplakater og til og med fanekunst.

Det er der klassifisering kommer inn. Bildesøkemotorer analyserer et bilde og stiller noen grunnleggende spørsmål om det. Er det et ansikt? Hvilke farger blir brukt, og hvor ofte? Hva er oppløsningen? Søkerne kan deretter begrense søket deres basert på denne informasjonen, og noen tjenester (inkludert Google Image Search) lar brukere søke ved å laste opp et bilde. Søk etter lignende bilder på nettet. Bruk bilder i stedet for søkeord. Søk etter lignende bilder på nettet. Bruk bilder i stedet for nøkkelord. Les mer .

Vanligvis er det mulig å finne en rekke lignende alternativer, men opptatt og fargerike bilder har en tendens til å kaste en skiftenøkkel i verkene. Til tross for det du kanskje har hørt om avanserte ansiktsgjenkjennelsesteknikker og annen slik teknologi, ser det ut til å være en vanskelig bedriftsklassifisering som ikke alltid gir de riktige resultatene..

En annen teknikk som hjelper brukere er clustering. Dette er et forsøk på å gruppere bilder som er like i innhold. Når du søker med Google eller Bing, finner du for eksempel en rekke valgfrie søkere øverst i grensesnittet. I vårt Luke Skywalker-eksempel er disse endene ting som “luke skywalker bakgrunnsbilde” og “luke skywalker tegneserie.” Noen søkemotorer, som Bing, tilbyr til og med en liste over relaterte tegn hvis søket ditt relaterer til et tegn fra en populær film.

Som webmaster er dette noe som i stor grad er utenfor hendene. Alt du kan gjøre er å forsøke å gi bilder av høy kvalitet som gir klart innhold. Et opptatt bilde med mye skjer vil være vanskeligere å klassifisere og klynge enn en som er relativt enkel, med fokus på bare ett objekt eller ansikt.

Konklusjon

Bildesøking er interessant, men sannsynligvis ikke så banebrytende som noen mistenker. Algoritmene som brukes, men aldri nettopp videresendt til offentligheten, tydeligvis legger vekt på enkel informasjon.

Hvis du er en bruker av bildesøk og lurer på om det er noe lurt å få mest mulig ut av det - vel, det er egentlig ikke. De samme teknikkene du vil bruke for å søke etter en nettside, er vanligvis gjeldende for bilder. Webmastere vil også finne dette sant når du prøver å rangere bilder. Akkurat som med nettsøk, klarhet, spesifisitet og kvalitet er viktige.

Utforsk mer om: Bildesøk, Websøk.