图像SEO新机会利用机器视觉获得战略性流量

以前在谷歌图像搜索结果使您可以选择“查看图像”，而不必导航到托管图像的站点。然后一切都变了

Google在2021年2月决定删除“查看图片”按钮。现在，搜索者必须直接访问托管该图像的站点，以将图像结果恢复为其以前的自然搜索驱动力。根据很近的一些研究，这种变化使有机图像流量增加了37％。

考虑到图像结果的价值，营销人员正在问自己如何才能充分利用这种搜索机制。

那么，有什么新方法可以利用工具来更好地了解如何优化图像进行排名呢？

为了探索这一点，我决定看看Google的VisionAI是否可以帮助挖掘有关图像排名重要内容的隐藏信息。具体来说，我想知道Google的图像主题建模将揭示关于单个关键词搜索排名的图像，以及围绕特定主题或细分市场聚集的与主题相关的关键词组的图像。

举例说明

从我们的利基市场中抽取10到15个热门关键字。在本文中，我们选择“huntinggear”作为类别，并提取了具有高意图，高价值，高容量的关键字。我们选择的关键字是：

Bowhuntinggear

Cheaphuntinggear

Coyotehuntinggear

Danshuntinggear

Deerhuntinggear

Discounthuntinggear

Duckhuntinggear

Huntinggear

Huntingraingear

Sitkahuntinggear

Turkeyhuntinggear

Uplandhuntinggear

Womenshuntinggear

（一些技术性词汇性原因不太好翻译成中文有可能违禁词）

然后，我为这些关键字中的每一个提取了排名前50位的图像的图像结果，产生了大约650张图像，可提供给Google的图像分析API。我确保在数据中记下每个图像的排名位置（这对于以后很重要）。

该API可用于的第一个（也是很可行的）分析是在标记图像中。它利用很先进的图像识别模型来解析每个图像，并为其可识别的图像中的所有内容返回标签。大多数图像中包含4到10个可识别的对象。对于上面列出的与“huntinggear”相关的关键字，这是标签的分布：

从较高的层次上讲，这为我们提供了许多有关Google了解这些术语排名图像的信息。一些要点：

所有这13个热门关键字中排名很高的图片在标签上的分布相当均匀。

服装，尤其是迷彩，占很高的比例，在所有图像中有近5％包含迷彩服装。现在，这似乎很明显，但是很有启发性。在博客帖子中与这些狩猎关键字相关的图像中包含包含迷彩齿轮的图像，可能会提高您将其中一张图像包含在排名很高的图像结果中的可能性。

户外标签也代表过多：野-生动植物，树木，植物，动物等。迷彩，野外和四面动物的猎人形象被过多地代表。

通过按关键字类别仔细查看分布标签可以更深入地了解相似关键字之间的排名图像差异。

在这里我们看到：

对于“turkeyhuntinggear”和“duckhuntinggear”，在图像中包含鸟类似乎非常重要，而其他关键字很少包括带有鸟类的图像。

使用交互式Tableau仪表板可以轻松进行比较，从而使您“一览”了解单个关键字与其他关键字或所有其他关键字的图像分布情况。在下面，我仅突出显示了“duckhuntinggear”，您可以在顶部看到与其他关键字相似的很普遍标签分布。但是，“水鸟”，“鸭子”，“鸟”，“涉水者”，“猎狗”，“猎诱饵”等的代表过多，它们为将精美的图像包含在内容中提供了充足的想法。

排名比较

还可以直观地了解排名很高（关键字搜索的前10个图像中的图像排名）与排名底部（第41至50位中的图像排名）之间的差异。

在这里，我们可以看到一些标签似乎是优选。例如：

与服装相关的标签在排名很高的图像中更为常见。

与动物相关的标签在排名很高的图像中较少见，而在排名较低的图像中则更为常见。

枪支似乎更可能出现在排名很高的图像中。

通过调查关键字中标签的趋势，您可以获得许多有趣的见解，这些图像很有可能针对您的特定利基排名。对于任何一组关键字，这些见解都将有所不同，但是仔细检查结果将得出的结果远不止一些。

很后有趣的发现

Google有时会在图像搜索结果中将YouTube视频缩略图排名。以下是我在“huntinggear”图像搜索中找到的示例。

Google至少有部分关于为什么应将此缩略图列为狩猎装备的理解可能来自其图像标签检测。尽管其他因素（例如标题中带有“huntinggear”并来自NRA（高度权威性））肯定会有所帮助，但此缩略图与其他排名很高的图像所描绘的标签相同的事实也必须发挥作用。

正确的视频缩略图选择可以帮助该缩略图排名具有竞争性的术语，因此将您从对图像搜索结果标签和标题分析进行的学习中学到的知识应用到视频SEO策略中！

（原文KristinTynski|翻译）

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