Казалось бы, прописать Alt и Title для изображений на сайте — и ты уже опередил ленивых конкурентов. Но нет, этого может оказаться недостаточно. Помимо текстового сопровождения роль играет сама картинка — вернее, сущности, которые умный Google на ней обнаружит. И как выяснилось, обнаруживается много интересного. Перевели интересное исследование: как Google анализирует изображения и как понять, что должно присутствовать на картинке для более высокого ранжирования. В 2013 году в результатах поиска по картинкам Google появилась опция View Image (Смотреть изображение). Пользователи могли открыть картинку, не переходя на сайт, на котором она размещалась. Нововведение привело к снижению органического трафика из результатов поиска по изображениям на 63%. В феврале 2018 года в Google приняли решение убрать кнопку View Image. Теперь чтобы открыть картинку в полном размере, пользователь должен зайти на сайт. Так «Картинки» снова стали важным источником поискового трафика. Недавнее исследование показало, как после этих изменений органический трафик на сайт по картинкам вырос на 37%. Потенциал поиска по картинкам вернулся, но как его использовать наиболее эффективно? Как оптимизировать изображения для лучшего ранжирования? Можно ли с помощью Google’s Vision AI разобраться в принципах ранжирования изображений? В частности, исследователей интересовало, что именно тематическое моделирование Google может рассказать об изображениях, которые ранжируются по определенным поисковым запросам и группам тематически связанных ключевых слов. Прим.ред.: Это перевод исследования в англоязычном Google. Все ключевые слова даны в оригинальном написании (плюс перевод в скобках). Сперва было отобрано 10-15 топ-запросов в тематике. Для этой статьи была выбрана тематическая категория «hunting gear» (охотничье снаряжение). Для нее мы отобрали ключевые запросы трех типов: high-intent (запросы с высоким намерением), high-value (запросы с высокой конверсией), high-volume (высокочастотные). Вот эти запросы: Затем по каждому запросу были отобраны топ-50 картинок в выдаче Google. Итого с помощью Google Vision API было проанализировано 650 изображений. Для каждого изображения была зафиксирована позиция в выдаче (это важно для дальнейшего анализа). Первое и, возможно, главное, для чего стоит использовать API — лейблинг изображений. Современные модели распознавания изображений парсят каждую картинку и выдают метки (лейблы) для объектов, которые можно идентифицировать на изображении. Важно. Далее мы показываем фрагменты графиков с переводом. По ссылке можно перейти к оригинальному интерактивному графику, который существенно больше по объему, и смотреть уже там тренды и отдельные моменты. Переводить целиком огромные полотна мы сочли нецелесообразным. С графиками можно работать — клики по отдельным лейблам, категориям и словам выделяют фрагменты графика. И там много вкладок. (Нам понравился инструмент, а вам?) На большинстве изображений можно распознать от 4 до 10 объектов. Например, для ключевых слов, связанных с «hunting gear», мы получили следующее распределение лейблов: Топ лейблов для «hunting gear» (интерактивный график) Из этих данных можно многое понять о том, что с точки зрения Google должно присутствовать на релевантном изображении. Некоторые выводы: Если внимательнее присмотреться к распределению лейблов по категориям ключевых слов, можно глубже понять, как отличаются принципы ранжирования для разных запросов: Распределение лейблов изображений в категории «hunting gear» (интерактивный график) Здесь можно отметить: Распределение лейблов изображений в категории «duck hunting gear» (интерактивный график) Для более глубокого понимания алгоритмов стоит обратить внимание на различия между высоко ранжируемыми (топ-10 в поиске по изображениями) и низко ранжируемыми (от 41 до 50 позиции) картинкам. Лейблы изображений в топ-10 и топ 41-50 для «hunting gear» (интерактивный график) Можно заметить, что одни лейблы ранжируются лучше, чем другие. Например: Исследуя популярные лейблы изображений по вашим ключевым словам, можно обнаружить множество закономерностей, связанных с ранжированием изображений в вашей тематике. Результаты будут различаться в зависимости от ключевых слов, однако тщательный анализ позволит сделать очень полезные выводы. С помощью других API искусственного интеллекта можно еще глубже погрузиться в анализ ранжирования изображений. У Deepai.org есть отличный набор API, с помощью которых можно получить дополнительную информацию по изображениям в вашей тематике. Один из таких API — «Image Captioning», который похож на лейблинг изображений в Google, однако здесь вместо отдельных лейблов используются метки-описания, например «the man is holding a gun» (мужчина держит оружие). Мы прогнали через этот API изображения, с которыми работали через API Google, и собрали дополнительную информацию по каждой картинке. Распределение описаний изображений в категории «hunting gear» (интерактивный график) Как и в случае с лейблами, мы проанализировали распределение описаний по ключевому слову и общую частотность по всем ключевым словам. Затем мы сравнили описания изображений из топ-10 и топ 41-50 (см. сравнительные таблицы в интерактивном графике). Иногда в выдаче Google по картинкам можно найти превью видео на YouTube. Вот пример выдачи по тематике охотничьего снаряжения: Можно предположить, что при ранжировании превью видео Google частично опирается на распознавание лейблов изображения. Несмотря на то, что в этом случае присутствуют и другие важные факторы (ключ «hunting gear» в названии видео и источник — популярный в тематике канал), наличие тех же элементов-лейблов, что и на топовых изображениях, похоже, играет определенную роль. Мы увидели, насколько глубоко Google анализирует изображения. При этом оптимизация изображений в SEO до сих пор находится в зачаточном состоянии. Можно предположить, что это связано еще и с отсутствием ресурсов для производства качественных релевантных изображений. Поэтому говорить, что подобные исследования нужно проводить и немедленно внедрять полученные результаты, будет несколько преждевременно. Однако в высококонкурентной сфере понимание, почему практически схожие иллюстрации ранжируются по-разному, может оказаться решающим. И если от ранжирования в поиске по картинкам зависит весь успех продвижения — надо бы разобраться глубже. Примерно так, как это сделали выше. Оригинал. Рекламная экосистема для контекста и таргета