1. 4. Отличный пользовательский опыт
2. 5. Файлы Sitemap для изображений
3. Факторы? Может быть нет
4. 1. Ссылки вне страницы / использование
5. 2. EXIF ​​Метаданные изображения
6. 3. Размеры изображения
7. Уровень развития
8. 1. PageRank для поиска изображения товара
9. 2. Крупномасштабная проблема визуального распознавания ImageNet
10. Последние мысли
11. Об авторе

) между текстом и изображением.

4. Отличный пользовательский опыт

Для Google важны пользователи, поэтому у изображений, которые отражают то, что хотят пользователи, больше шансов быть видимыми. Так же, как и контент, это означает, что лучший подход - иметь изображения высокого качества, с которыми легко работать. Рассмотрим следующие рекомендации:

• Используйте четкие, четкие фотографии.
• Если на вашем сайте появятся несколько одинаковых изображений, рассмотрите возможность создания отдельной целевой страницы для каждого изображения. «Если вы сделаете это, обязательно предоставьте уникальную информацию - такую ​​как описательные заголовки и подписи - на каждой странице. Вы также можете включить комментарии, обсуждения или оценки для каждого изображения ». - Правила публикации изображений Google
• Изображения должны быть высоко на экране, так как некоторые пользователи не прокручивают.
• Структура каталогов, так что похожие изображения могут быть сохранены вместе.
• Укажите высоту и ширину для каждого изображения, чтобы ускорить время загрузки страницы.

5. Файлы Sitemap для изображений

Опубликовать изображение сайта ; это эффективный способ помочь Google обнаружить ваши изображения. Убедитесь, что файлы изображений вашего сайта проверены с помощью учетной записи Google Search Console, связанной с доменом.

Для дальнейшей оптимизации используйте дополнительные теги caption , geo_location и title в вашем графическом файле сайта.

Факторы? Может быть нет

Следующие пункты подлежат обсуждению с точки зрения того, влияют ли они на ранжирование изображений в результатах поиска (и если да, то в какой степени).

Я собрал информацию о каждой из них, чтобы вы могли решить для себя. Имейте в виду, что некоторые из этих вещей не могут быть факторами ранжирования сейчас, но могут быть в будущем.

1. Ссылки вне страницы / использование

В Обновление внутреннего поиска 2011 года Google упомянул, что они «решили удалить сигнал в Поиске изображений, связанный с изображениями, на которые были ссылки из нескольких документов в Интернете». Некоторые интерпретируют это как означающее, что входящие ссылки на изображения не считаются сигналом ранжирования.

Однако при обсуждении лучших способов защиты ваших изображений от несанкционированного использования, Google говорит в своей документации поисковой консоли что запрет на использование или ссылки на ваши изображения другими лицами может снизить их «обнаруживаемость поисковыми системами». Мы можем сделать вывод, что распределение ссылок на ваши изображения, как минимум, улучшает индексацию этих изображений.

В той же части Google продолжает говорить, что «некоторые люди добавляют авторские права на текст, водяные знаки или другую информацию к своим изображениям. Такая информация не повлияет на эффективность вашего изображения в результатах поиска ».

Если мы возьмем подсказку о том, как Google обрабатывает ссылки и входящий якорный текст, я считаю, что мы можем сделать вывод, что изображения извлекают выгоду не из простого подсчета ссылок или самозаверяющего текста ALT, а из более широкого контекста и актуальности страницы, на которой упоминается является признаком

2. EXIF ​​Метаданные изображения

Немного, как Нил Патель в прошлом выражал интерес к использованию метаданных изображения EXIF ​​(встраивание информации в сам файл изображения) в качестве метода оптимизации. В конце концов, это позволяет нам сообщать такие вещи, как размер изображения, дата / время съемки, гео-координаты и многое другое.

В феврале 2014 года Мэтт Каттс, глава Google, был спросил «Использует ли Google данные EXIF ​​из изображений в качестве фактора ранжирования?» Каттс ответил, что Google знает о данных, но указал, что данные в то время не использовались в качестве фактора ранжирования. Он добавил: «Если вы делаете снимки, я бы включил такую ​​информацию, если она доступна в вашей камере».

Также примечательно, что многие элементы данных изображения EXIF ​​могут быть установлены с помощью микроданных схемы, а когда дело доходит до геоинформации, даже карты сайта изображения.

Хотя нет никаких указаний на то, что эти три типа «метаданных» активно используются поисковыми системами, мы рекомендуем, как минимум, использовать разметку схемы и файлы Sitemap для изображений в качестве более простых способов передачи элементов оптимизации, ожидаемых через EXIF.

3. Размеры изображения

В патентной заявке Microsoft о ранжировании изображений для Web Image Retrieval действительно говорится, что «пользователи с большей вероятностью нажимают на изображения с большим количеством пикселей», но это с 2006 года и не заходит так далеко, чтобы классифицировать это как потенциальный фактор ранжирования.

Кроме того, SEO-блог Graywolf еще в 2011 году заявил, что «изображения размером более 100 × 100 и менее 1200 × 1200 работают лучше всего», но не предоставил никакого анализа, подтверждающего это.

Учтите, что изображение с большими размерами все еще может быть плохо оптимизировано, что может привести к плохому восприятию пользователя (и, таким образом, стать негативным фактором ранжирования). Сосредоточьтесь на аспектах оптимизации вашего изображения, а не на размерной цели.

Уровень развития

Ниже приведены передовые технологии, которые могут повлиять на оптимизацию изображения, как сейчас, так и в будущем. Возможно, в данный момент вы мало что можете сделать с этой информацией, но полезно понять, что там есть.

1. PageRank для поиска изображения товара

В 2008 году Google представила документ под названием «PageRank для поиска изображений товаров», в котором был установлен способ расчета нового фактора ранжирования изображений. Короче говоря, этот метод собирает изображения, которые возвращаются для запроса, и выполняет еще один шаг: он идентифицирует точки интереса в изображениях, использует эти точки интереса для установления сходства между изображениями, а затем ранжирует изображение, у которого больше всего точек, похожих на другие изображения. самый высокий.

Думайте об этом как о предпочтении «архетипического» изображения в рейтингах, а не его отклонениях. Один из приведенных примеров - Мона Лиза, где изображение с самым высоким рейтингом - это изображение, которое имеет наибольшее сходство со всеми другими изображениями, возвращаемыми для запроса.

Я не могу найти никакой документации о том, что этот метод был активирован как фактор ранжирования, но я думаю, что он будет использоваться в будущем, если он еще не используется.

Что это означает для нашего рассмотрения оптимизации изображения? Моя поверхностная мысль состоит в том, что это означает, что мы должны избегать любых элементов изображения, которые помешают заметить точки сходства: используйте четкие изображения, сделанные непосредственно перед объектом и с минимальным фоновым отвлечением.

2. Крупномасштабная проблема визуального распознавания ImageNet

В сентябре 2014 года Google Research разместил блог кусочек об их участии в масштабном конкурсе визуального распознавания ImageNet («ILSVRC»). Эта задача была сосредоточена на сопоставлении изображений со сложными запросами, такими как «собака с широкими полями».

Вышеуказанные факторы оптимизации показывают, что Google может использовать имена файлов, теги ALT и окружающий контент, чтобы попытаться понять содержание изображения; но это соревнование делает его еще более глубоким, чтобы фактически находить и идентифицировать объекты внутри самого изображения.

Таким образом, Google не полагается на сгенерированный пользователем текст или оптимизацию для понимания и ранжирования изображений собак в шляпах с широкими полями, а вместо этого разбирает изображения на свои элементы и заново формирует собственный семантический профиль того, что происходит, чтобы соответствовать запрос пользователя. Вместе с ImageRank этот тип обработки определяет, как минимум Google будет ранжировать изображения в будущем.

Последние мысли

Шаги по оптимизации изображений, которые я описал выше, являются общеизвестными для многих профессионалов SEO. Моим намерением было не только предоставить обновленную единую ссылку, но и выделить две вещи:

1. Потребность - или, по крайней мере, моя потребность - в большем статистическом обосновании таких идей, как «изображения, которые больше, чем 100 × 100 и меньше, чем 1200 × 1200, работают лучше всего».
2. Замена методов оптимизации старой школы машинным обучением.

Оптимизированы ли вручную изображения теперь, чтобы стать картиной устаревания? (хар хар)

Мнения, выраженные в этой статье, принадлежат автору гостя и не обязательно относятся к Search Engine Land. Штатные авторы перечислены Вот ,

Об авторе

Подпишитесь на наши ежедневные обзоры постоянно меняющегося ландшафта поискового маркетинга.

Примечание. Отправляя эту форму, вы соглашаетесь с информацией, предоставленной Third Door Media. термины , Мы уважаем вашу Конфиденциальность ,

Похожие

Комментарии