Novas oportunidades para SEO de imagem: como aproveitar a visão artificial para vitórias estratégicas

Os resultados da pesquisa de imagens são usados ​​para oferecer a opção de "visualizar imagens" sem precisar navegar para o site em que a imagem foi hospedada.

Quando começou em 2013, os sites tiveram uma redução de 63% no tráfego orgânico dos resultados de imagens.

Porque

Porque não havia necessidade de clicar em quando a imagem podia ser visualizada na íntegra a partir dos resultados da pesquisa.

E então tudo mudou

Em fevereiro de 2018, o Google decidiu remover o botão "visualizar imagem". Agora, os mecanismos de pesquisa devem visitar o site que hospeda essa imagem diretamente, restaurando os resultados da imagem ao seu antigo poder de pesquisa orgânica.

Segundo alguns estudos recentes, essa mudança aumentou o tráfego de imagens orgânicas em 37%.

Como os resultados das imagens retornam ao valor, os profissionais de marketing se perguntam como podem aproveitar ao máximo esse mecanismo de pesquisa.

Então, quais são algumas das novas maneiras pelas quais podemos tirar proveito das ferramentas para entender melhor como otimizar imagens para classificá-las?

Para explorar isso, decidi ver se o Vision AI do Google poderia ajudar a descobrir informações ocultas sobre o que importa para a classificação de imagens. Especificamente, eu queria saber o que a modelagem do Google de temas de imagens revelaria sobre imagens classificadas para pesquisas de palavras-chave individuais, bem como grupos de palavras-chave relacionadas, tematicamente adicionados em torno de um tópico ou nicho específico.

Foi isso que fiz e o que encontrei.

Um mergulho profundo no "equipamento de caça"

Comecei com 10 a 15 palavras-chave principais em nosso nicho. Para este artigo, escolhemos "equipamento de caça" como categoria e obtivemos palavras-chave de grande intenção, alto valor e grande volume. As palavras-chave que selecionamos foram:

• Equipamento de caça de proa
• Cheap equipamento de caça
• Equipamento de caça ao coiote
• Dans equipamento de caça
• Equipamento de caça ao veado
• Desconto equipamento de caça
• Equipamento de caça ao pato
• Equipamento de caça
• Equipamento de chuva para caça
• Equipamento de caça Sitka
• Equipamento de caça na Turquia
• Equipamento de caça nas montanhas
• Equipamento de caça para mulheres

Em seguida, extraí os resultados da imagem das 50 melhores imagens de classificação para cada uma dessas palavras-chave, obtendo aproximadamente ~ 650 imagens para fornecer a API de análise de imagem do Google. Fiz questão de anotar a posição de classificação de cada imagem em nossos dados (isso é importante para mais tarde).

Aprendendo com tags

A primeira análise, e talvez a mais acionável, para a qual a API pode ser usada é marcar imagens. Ele usa modelos de reconhecimento de imagem de última geração para analisar cada imagem e retornar rótulos para tudo o que pode ser identificado nessa imagem. A maioria das imagens tinha entre 4 e 10 objetos identificáveis ​​contidos nelas. Para as palavras-chave relacionadas a "equipamento de caça" mencionadas acima, esta foi a distribuição de tags:

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Em um nível alto, isso nos fornece muitas informações sobre o entendimento do Google sobre quais imagens esses termos devem representar. Algumas conclusões:

• Imagens de classificação mais alta nas 13 principais palavras-chave têm uma distribuição bastante uniforme nas tags.
• As roupas, e especificamente a camuflagem, são altamente representadas, com quase 5% de todas as imagens contendo roupas no estilo camuflagem. Agora, talvez isso pareça óbvio, mas é instrutivo. A inclusão de imagens em seus posts relacionados a essas palavras-chave de caça com imagens contendo equipamento de camuflagem provavelmente oferece uma chance maior de que uma de suas imagens seja incluída nos resultados de imagens de classificação mais alta.
• As etiquetas externas também são super-representadas: animais selvagens, árvores, plantas, animais etc. As imagens de caçadores camuflados, na natureza e com animais próximos a eles são representadas desproporcionalmente.

Uma análise mais detalhada das tags de distribuição por categoria de palavra-chave pode fornecer uma compreensão mais profunda de como as imagens de classificação diferem entre palavras-chave semelhantes.

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Aqui vemos:

• Para "equipamento de caça de perus" e "equipamento de caça de patos", ter imagens em pássaros parece muito importante e as outras palavras-chave raramente incluem imagens com pássaros.
• É possível fazer comparações simples com os painéis interativos do Tableau, que oferecem uma compreensão rápida de como as distribuições de imagem procuram uma palavra-chave individual em comparação com qualquer outra ou todas as outras. A seguir, destaquei apenas "equipamento de caça ao pato" e você pode ver uma distribuição semelhante de tags mais frequentes do que as outras palavras-chave na parte superior. No entanto, "aves aquáticas", "pato", "pássaro", "pernalta", "cão de caça", "isca de caça" etc. são super-representadas, o que fornece amplas idéias para incluir ótimas imagens no corpo do seu conteúdo.

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Comparações de classificação

Também é possível obter uma intuição das diferenças na classificação superior (classificação das imagens nas 10 primeiras imagens para uma pesquisa por palavra-chave) versus a classificação mais baixa (classificação das imagens nas posições 41 a 50).

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Aqui podemos ver que alguns rótulos parecem preferidos para as primeiras classificações. Por exemplo:

• Tags relacionadas a roupas são muito mais comuns entre as melhores imagens do ranking.
• Tags relacionadas a animais são menos comuns entre as melhores imagens de classificação, mas mais comuns entre as imagens de classificação mais baixa.
• As armas parecem significativamente mais propensas a aparecer em imagens de alta classificação.

Pesquisando tendências em suas tags de palavras-chave, você pode ter muitas idéias interessantes sobre as imagens com maior probabilidade de classificação para seu nicho específico. Essas idéias serão diferentes para qualquer conjunto de palavras-chave, mas uma análise completa dos resultados produzirá mais do que algumas idéias acionáveis.

Não é de surpreender que haja maneiras de aprofundar sua análise com outras APIs de inteligência artificial. Vamos dar uma olhada em como podemos complementar nossos esforços.

Uma análise ainda mais profunda para entender

O Deepai.org possui um incrível conjunto de APIs que são facilmente acessíveis para fornecer recursos adicionais de marcação de imagem. Uma dessas APIs é "Legendas de imagem", que é semelhante à marcação de imagens do Google, mas, em vez de fornecer tags individuais, fornece tags descritivas, como "o homem tem uma arma".

Executamos as mesmas imagens que a detecção de tags do Google por meio dessa API e obtivemos excelentes detalhes adicionais para cada imagem.

Assim como na análise de tags, separei as distribuições de legendas e analisei suas distribuições por palavra-chave e por frequência geral para todas as palavras-chave selecionadas. Então comparei as imagens da classificação superior e inferior.

Uma descoberta final interessante

Às vezes, o Google classifica miniaturas de vídeos do YouTube em resultados de pesquisa de imagens. Abaixo está um exemplo que encontrei nas pesquisas de imagens de equipamentos de caça.

Parece provável que pelo menos parte do entendimento do Google sobre por que essa miniatura deve se qualificar para equipamentos de caça vem da detecção de tags de imagem. Embora outros fatores, como ter "equipamento de caça" no título e proveniente da NRA (autoridade tópica tópica), certamente ajudem, o fato de que essa miniatura mostra muitos dos mesmos rótulos de outras imagens de alto escalão também deve desempenhar um papel. .

A lição aqui é que a escolha certa da miniatura do vídeo pode ajudá-la a se qualificar para termos competitivos. Portanto, aplique seu aprendizado da tag de resultados de pesquisa de imagens e análise de legendas à sua estratégia de SEO. de vídeo!

No caso de miniaturas de vídeo ou imagens padrão, não negligencie o potencial de classificação dos elementos apresentados: isso pode fazer a diferença em suas posições SERP.