在无法同时看到手柄和壶嘴的图像中
Posted: Sun Jan 05, 2025 10:36 am
举个例子，在下图中，您可以看到用Google Cloud 的 Vision AI API 测试工具和 Google Lens 分析的同一个珐琅茶壶的两张照片。
Vision AI 会以 76% 的确定性将 波兰电子邮件列表 照片解读为餐具，并以 74% 的确定性将水壶添加为最相关的可搜索标签。相反，个人资料中包含茶壶的图像会以 94% 的确定性被解读为茶壶，并以 89% 的确定性 被赋予茶壶标签。
构图如何影响视觉 AI 对图像的解读
构图如何影响视觉 AI 对图像的解释。
当我们点击水壶和茶壶的 SERP 时，我们可以看到结果的明显差异。很明显，后者与实际物品的匹配程度更高，因此更有可能满足客户的需求，从而带来更多点击量，并为整个网站带来更好的 SEO。
左侧显示“Kettle”的结果。右侧显示“Teapot”的结果
左侧显示“Kettle”的结果。右侧显示“Teapot”的结果
当我们直接在 Google Lens 中搜索相同的图片时，整体结果更好：这次两张图片都显示搪瓷茶壶。但我们再次看到，侧面照片与我的 IRL 茶壶几乎完全匹配。因此，更好的照片构图等同于更好的搜索优化。
更好的图像在 Google Lens 中更具相关性。
更好的图像在 Google Lens 中更具相关性。
实际上，这意味着，虽然人们可能希望用时尚的生活方式或 Instagram 图像来填充网站，但出于 SEO 目的，重要的是优先考虑干净的（我敢说是“无聊的”）图像，特别是对于产品列表等交易页面。
虽然这种方法并不一定是新的，但“搜索所见”工具在日常搜索体验中的可访问性和集成性将使 SEO 的图像构图考虑成为未来的优先事项。
Vision AI 会以 76% 的确定性将 波兰电子邮件列表 照片解读为餐具，并以 74% 的确定性将水壶添加为最相关的可搜索标签。相反，个人资料中包含茶壶的图像会以 94% 的确定性被解读为茶壶，并以 89% 的确定性 被赋予茶壶标签。
构图如何影响视觉 AI 对图像的解读
构图如何影响视觉 AI 对图像的解释。
当我们点击水壶和茶壶的 SERP 时，我们可以看到结果的明显差异。很明显，后者与实际物品的匹配程度更高，因此更有可能满足客户的需求，从而带来更多点击量，并为整个网站带来更好的 SEO。
左侧显示“Kettle”的结果。右侧显示“Teapot”的结果
左侧显示“Kettle”的结果。右侧显示“Teapot”的结果
当我们直接在 Google Lens 中搜索相同的图片时，整体结果更好：这次两张图片都显示搪瓷茶壶。但我们再次看到，侧面照片与我的 IRL 茶壶几乎完全匹配。因此，更好的照片构图等同于更好的搜索优化。
更好的图像在 Google Lens 中更具相关性。
更好的图像在 Google Lens 中更具相关性。
实际上，这意味着，虽然人们可能希望用时尚的生活方式或 Instagram 图像来填充网站，但出于 SEO 目的，重要的是优先考虑干净的（我敢说是“无聊的”）图像，特别是对于产品列表等交易页面。
虽然这种方法并不一定是新的，但“搜索所见”工具在日常搜索体验中的可访问性和集成性将使 SEO 的图像构图考虑成为未来的优先事项。