Slik fungerer søkemotorer [MakeUseOf Explains]

Annonse

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 (på bedre eller verre) bare ett bildesøk unna.

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

Gammeldags tekst

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

Mer spesifikt er filnavnet viktig. Gå videre - gjør et bildesøk. Hva har toppresultatene felles? Nesten alltid er det en del av filnavnet deres. De fleste av toppresultatene for "pizza" har ordet pizza i filnavnet.

Det kan virke åpenbart. Men faktisk er det ikke det. Mest digitale fotografier Hva er digital fotografering? [Teknologi forklart] Les mer vil for eksempel starte livet med et filnavn som "1020302.jpg." Det er først senere at de får nytt navn. For webansvarlige er det like grunnleggende og viktig å sikre at et relevant filnavn blir gitt til et bilde som å sørge for at nøkkelordet til en webside vises i sidens metadatatittel og / eller beskrivelse. Men det er ikke automatisk. Det krever konstant innsats.

Kontekstmål

Søkemotorer kan selvfølgelig ikke bare stole på filnavn. Hvis det var tilfelle, ville alle bare navngi fotografier av hunden sin som "kjendiswifeswap.png" og kalt det en dag.

Søk må gå litt dypere for å sikre at bildet, uansett filnavn, faktisk er relevant for et gitt nøkkelord. Og for å gjøre det, er søkemotoren avhengig av data som er funnet på websiden som bildet ligger. Tross alt blir bilder vanligvis brukt som støtte for tekstinnhold, slik at innhold 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 lage dem. Hvis du stikker et bilde på et sted som er relevant, vil du øke sjansene.

Dette virker litt for opplagt når du tenker på det, men det er det virkelig ikke annerledes enn vanlig nettsøk 10 vanlige SEO feil som kan ødelegge nettstedet ditt [Del I] Les mer . Der blir nettsteder som kretser rundt et felles tema nesten alltid belønnet, mens de uten fokus ofte blir straffet. Selv å ha en passende URL kan være en stor sak.

Klassifisering og gruppering

Nå kommer vi til de interessante tingene.

Når en bildesøkemotor har gjennomsøkt et bilde, sett på filnavnet og sett på innholdet som omgir det, har det sannsynligvis en god ide hva bildet handler om. Personer som søker etter et bilde etter nøkkelord, kan finne det de leter etter mesteparten av tiden basert på filnavn og kontekst, som begge ikke har noe 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 finn 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 forskjellige omgivelser i forskjellige aldre, filmplakater og til og med fan Kunst.

Det er her klassifisering kommer inn. Bildesøkemotorer analyserer et bilde og stiller noen grunnleggende spørsmål om det. Er det et ansikt? Hvilke farger brukes, og hvor ofte? Hva er oppløsningen? Søkere kan deretter begrense søket basert på denne informasjonen, og noen tjenester (inkludert Google Image Search) la brukere søke ved å laste opp et bilde Søk etter lignende bilder online ved hjelp av bilder snarere enn nøkkelord Les mer .

Vanligvis er søk i stand til å finne en rekke lignende alternativer, selv om travle og fargerike bilder har en tendens til å kaste en skiftenøkkel i verkene. Til tross for hva du kanskje har hørt om avanserte teknikker for ansiktsgjenkjenning og annen slik teknologi, bredskala bildeklassifisering ser fortsatt ut til å være en vanskelig virksomhet som ikke alltid skaper riktig resultater.

En annen teknikk som hjelper brukere er gruppering. Dette er et forsøk på å gruppere bilder som ligner innhold. Når du for eksempel søker med Google eller Bing, vil du finne et antall valgfrie søkere øverst på grensesnittet. I Luke Skywalker-eksemplet blir disse 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 er relatert til et tegn fra en populær film.

Som webmaster er dette noe som i stor grad er utenfor hånden din. Alt du kan gjøre er å forsøke å tilby bilder av høy kvalitet som tilbyr tydelig innhold. Et travelt bilde med mye som skjer vil være vanskeligere å klassifisere og klynge enn et som er relativt enkelt, med fokus på bare ett objekt eller ansikt.

Konklusjon

Bildesøk er interessant, men sannsynligvis ikke så banebrytende som noen mistenker. Algoritmene som er brukt, men aldri presist videresendt til publikum, prioriterer åpenbart enkel informasjon.

Hvis du er en bruker av bildesøk og lurer på om det er noe triks for å få mest mulig ut av det - vel, det er virkelig ikke det. De samme teknikkene som du ville brukt for å søke etter en webside, er vanligvis gjeldende for bilder. Webmastere vil også finne dette sant når du prøver å rangere bilder. Akkurat som med websøk er klarhet, spesifisitet og kvalitet viktig.