LÀM THẾ NÀO ĐỂ HÌNH ẢNH GET XẾP HẠNG TRÊN IMAGE TÌM KIẾM?

LÀM THẾ NÀO ĐỂ HÌNH ẢNH GET XẾP HẠNG TRÊN IMAGE TÌM KIẾM?

Khi bạn thực hiện một tìm kiếm cho hình ảnh tại một công cụ tìm kiếm , bạn có bao giờ tự hỏi tại sao một số hình ảnh xuất hiện trước khi những người khác?

Một bài báo xuất bản gần đây của Google, PageRank tìm kiếm ảnh của sản phẩm (pdf) , cung cấp một số suy nghĩ về cách các nội dung thực tế của hình ảnh bản thân có thể được đưa vào hình ảnh như thế nào được xếp hạng với các điều kiện tại Google .

Một ứng dụng bằng sáng chế được công bố tuần trước của Microsoft cung cấp một cái nhìn vào bảng xếp hạng của hình ảnh trong tìm kiếm hình ảnh, và một số trong những điều mà có thể được xem xét khi xếp hạng hình ảnh.

Nó không phải là một cách tiếp cận hoàn toàn như cách mạng là một trong những đề xuất trong bài báo của Google, nhưng có thể có một số bất ngờ trong cách hình ảnh có thể được xếp hạng. Nộp bằng sáng chế là :
Xếp hạng hình ảnh cho Web Hình ảnh hồi

Được phát minh bởi Hugh J. Williams, Nick Craswell , Nicholas A. Whyte , Julie H. Farago , James E. Walsh , và Carsten Rother
Giao cho Microsoft
Ứng dụng bằng sáng chế Mỹ 20080097981
Công bố ngày 24 tháng 4 2008
Nộp : Tháng 10 20, 2006

trừu tượng

Một hệ thống , phương pháp , và máy tính có thể đọc được phương tiện truyền thông , được trình bày để cung cấp hình ảnh theo một thứ tự xếp hạng. Hệ thống có thể bao gồm một thành phần tổng hợp cho tập hợp được đa số hình ảnh với văn bản tương ứng .

Ngoài ra, hệ thống có thể bao gồm một máy dò tên một máy dò để phát hiện tên tên trong một truy vấn tìm kiếm . Hơn nữa, hệ thống có thể bao gồm một thành phần xếp hạng để xếp hạng những hình ảnh tổng hợp dựa vào việc phát hiện tên phát hiện một tên .

Công nghệ tìm kiếm hình ảnh ở công cụ tìm kiếm không chủ yếu dựa vào tìm kiếm nơi hình ảnh có liên quan đến từ khóa chứ không phải là để biết chi tiết cụ thể về những hình ảnh bản thân (ví dụ như kích thước tập tin , loại tập tin, độ phân giải , vv). Hình ảnh được lập chỉ mục của các URL nơi họ xuất hiện, và các văn bản liên quan đến việc trang tại URL đó.

Đôi khi các văn bản trên các trang không phải là rất phù hợp với hình ảnh trình bày trên những trang đó. Một cách hình ảnh xếp hạng sử dụng một kết hợp của các yếu tố xếp hạng có thể làm cho nó nhiều khả năng rằng các hình ảnh trình bày cho những người tìm kiếm chúng có liên quan đến truy vấn họ đã sử dụng trong quá trình tìm kiếm của họ .

Các tác giả của sáng chế nộp hồ sơ cho chúng tôi biết rằng các yếu tố họ liệt kê trong tài liệu này là một minh chứng cho những gì họ có thể nhìn vào hình ảnh khi xếp hạng , và rằng những tín hiệu có thể được sửa đổi hoặc bổ sung vào trong quá trình cuối cùng .

Liên kết văn bản và hình ảnh với tên

Quyết định những gì hình ảnh có liên quan đến mà các truy vấn đầu tiên phụ thuộc vào một công cụ tìm kiếm hình ảnh kết hợp với các từ khóa có thể được sử dụng như truy vấn tìm kiếm .

Một chương trình thu thập dữ liệu web đi qua các trang web và tập hợp hình ảnh và văn bản xuất hiện trên các trang tương tự như những hình ảnh . Nó có thể mất tất cả các văn bản từ các trang này và lưu trữ nó trong một cơ sở dữ liệu , hoặc văn bản mà chỉ là một khoảng cách nhất định từ các hình ảnh.

Nó cũng có thể tìm kiếm văn bản được liên kết với một hình ảnh, nhưng được tìm thấy trên một trang khác nhau (có thể liên kết đến các hình ảnh, văn bản và có thể liên kết với các liên kết) .

Các yếu tố xếp hạng này sau đó được sử dụng để xác định sự liên quan của một hình ảnh để truy vấn, và thứ tự mà các hình ảnh liên quan được trình bày cho một người tìm kiếm .

Một chương trình phát hiện tên có thể nhận ra một truy vấn như tên của một người , và có thể kích hoạt việc sử dụng một chương trình phát hiện khuôn mặt , để cho mọi người để đáp ứng với các truy vấn có sử dụng tên của người dân .

Một số yếu tố xếp hạng mà có thể được sử dụng khi xếp hạng hình ảnh

Số trang web mà phần một hình ảnh giống hệt nhau

Hình ảnh xuất hiện trên nhiều trang web có thể là phù hợp hơn cho một thuật ngữ truy vấn hơn hình ảnh mà chỉ hiển thị trên một trang web, hoặc họ có thể được coi là ít có liên quan.

Lý do đằng sau này không được mô tả , nhưng có lẽ các văn bản liên quan đến mỗi hiển thị của hình ảnh được so sánh , và nếu nó là tương tự từ một đến khác nó có thể được coi là có liên quan cho các văn bản được sử dụng. Nếu văn bản khác nhau với mỗi màn hình hiển thị , nó có thể được coi là ít có liên quan.

Tìm xem hình ảnh giống hệt nhau có thể có nghĩa là tìm kiếm để xem nếu những hình ảnh hiển thị trên các trang khác nhau thực sự tại cùng một địa chỉ . Ví dụ, cùng một hình ảnh có thể hiển thị trên mười trang web khác nhau, nhưng hình ảnh bản thân là tại một địa chỉ , chẳng hạn như :

http://www.example.com/picture.jpg .

Hình ảnh giống hệt nhau mà không phải là ở cùng một địa chỉ có thể được so sánh bằng cách giảm điện tử chúng vào một máy tính có thể đọc được giá trị băm và so sánh chúng với nhau.

Số trang web mà phần một hình ảnh tương tự

Có thể sau khi suy nghĩ tương tự như trên , văn bản liên quan đến các phiên bản tương tự của hình ảnh ở các trang khác nhau có thể củng cố sự liên quan của một hình ảnh vào văn bản hoặc có thể làm cho nó có vẻ ít liên quan tùy thuộc vào sự giống nhau của văn bản trên các trang khác nhau .

Một hình ảnh tương tự như là một trong những thay đổi kích cỡ phải lớn hơn hoặc nhỏ hơn, hoặc đã được cắt chỉ chứa một phần của hình ảnh khác, hoặc đã có một biên giới thêm vào nó.

Kích thước của hình ảnh

Kích thước của một hình ảnh cũng có thể được coi là một yếu tố xếp hạng . Các ứng dụng bằng sáng chế cho chúng ta biết rằng ” người dùng có nhiều khả năng nhấp vào hình ảnh với số lượng lớn hơn các điểm ảnh “, vì vậy họ có thể xếp hạng hình ảnh cao hơn nếu họ có nhiều điểm ảnh. Nhưng , chúng tôi cũng được nói rằng hình ảnh với một số lượng lớn các điểm ảnh có thể được xếp hạng thấp hơn so với hình ảnh với một số ít .

Không hoàn toàn chắc chắn về kích thước của một hình ảnh đã làm với sự liên quan của nó . Có lẽ yếu tố xếp hạng này có nhiều hơn để làm với việc cung cấp một trải nghiệm người dùng tốt .

Các mối quan hệ liên kết giữa hình ảnh

Một số hình ảnh được liên kết với nhau , chẳng hạn như một phiên bản thu nhỏ , và một phiên bản lớn hơn của cùng một hình ảnh . Thông tin về những hình ảnh có thể được chia sẻ , chẳng hạn như kích thước tập tin trong điểm ảnh, cũng như văn bản liên quan đến mỗi bức ảnh.

Một lần nữa, các ứng dụng bằng sáng chế cho chúng ta biết rằng thông tin này có thể gây ra những hình ảnh được xếp hạng cao hơn hoặc thấp hơn cao cho các từ khóa nhất định, nhưng không giải thích lý do tại sao .

Nó có thể là nếu những hình ảnh liên quan có văn bản gần nhau có liên quan một cách có ý nghĩa rằng nó có thể làm tăng sự liên quan của những hình này cho văn bản đó. Nếu có liên quan đến văn bản, và nó không liên quan , họ có thể được xem là ít có liên quan.

Tần số của một hình ảnh Trong một Website

Số lần mà một hình ảnh được sử dụng trên cùng một trang web có thể ảnh hưởng đến thứ hạng của các hình ảnh đó cho các từ khóa nhất định, cả tích cực và tiêu cực. Điều này có thể là một hình ảnh được sử dụng trên nhiều hơn một trang , hoặc trên cùng một trang nhiều hơn một lần .

Nếu hình ảnh là một phần của thiết kế đồ họa của các trang web , giống như một danh sách bullet , chứ không phải là có ý nghĩa riêng của mình , nó có thể được xếp hạng thấp hơn. Nếu nó có ý nghĩa hơn ngày của riêng mình ( có lẽ là một biểu tượng cho trang web? ) , Nó có thể nhận được một thứ hạng cao hơn .

Mức độ tính năng hình ảnh công ty seo uy tín 

Các tính năng của một bức tranh cũng có thể ảnh hưởng đến thứ hạng của nó , chẳng hạn như ” số lượng điểm ảnh , tỉ lệ, kích thước tập tin hình ảnh, hình ảnh dữ liệu ngẫu nhiên , và hình ảnh gradient . ” Không chắc chắn cách này được coi là một yếu tố liên quan, nhưng có thể có một số suy nghĩ đằng sau chất lượng hình ảnh như là một chất lượng hoặc tầm quan trọng đo lường.

Nó cũng có thể là một cái gật đầu một lần nữa với ý tưởng rằng chất lượng tốt hơn một hình ảnh , thì tốt hơn trải nghiệm người dùng nhìn thấy nó .

Các yếu tố xếp hạng khác

a) Tổng số hình ảnh trên một trang
b ) Tổng số hình ảnh được liên kết đến một trang cụ thể
c ) Tổng số hình ảnh thu nhỏ được đặt trên cùng một trang web như hình ảnh xếp hạng.
d) Tổng số liên kết có đến URL của hình ảnh.

Trọng văn bản bằng cách của nó từ một hình ảnh

Văn bản đó là gần gũi hơn với một hình ảnh trên một trang web có thể phù hợp hơn với những hình ảnh là khoảng hơn văn bản đó là xa . Khoảng cách có thể được tính toán một số cách , trong đó có xem xét các yếu tố khoảng cách khác nhau , chẳng hạn như :

a) Số lượng các can thiệp từ giữa văn bản và hình ảnh,
b) Số lượng can thiệp chấm như ” . ” ” ” ” ” và câu kết thúc khác chấm câu / biểu tượng giữa các văn bản và hình ảnh ,
c) Số lượng các can thiệp bảng thẻ dữ liệu ( <td> ) giữa các văn bản và hình ảnh, và ;
d) Số lượng các can thiệp hàng bảng thẻ ( <tr> ) giữa các văn bản và hình ảnh.

Khuôn mặt và tên phát hiện công ty seo

Hình ảnh với số lượng lớn nhất của khuôn mặt có thể được xếp hạng cao hơn những người khác trong một số trường hợp , và chỉ với một khuôn mặt trong đó xếp hạng cao hơn trong các trường hợp khác . Một lần nữa, lý do đằng sau những yếu tố này không trình bày chi tiết trong hồ sơ bằng sáng chế.

Nó có thể là nếu truy vấn tìm kiếm được phát hiện là tên một người cụ thể , đó là một khuôn mặt duy nhất có thể là một trong những xếp hạng cao hơn .

kết luận

Các ứng dụng bằng sáng chế của Microsoft trên hình ảnh xếp hạng không đi vào chi tiết về lý do tại sao một số trong những yếu tố họ chỉ ra có thể hữu ích trong việc xác định có liên quan một hình ảnh có thể được cho từ khóa nhất định , nhưng nó mô tả một số yếu tố mà đi nhiều quá chỉ liên kết văn bản xuất hiện trên một trang với hình ảnh hoặc hình ảnh trên các trang này.

Nó để lại rất nhiều suy nghĩ về …