Visual Search – De ultieme gids voor 2021
Visual Search of visueel zoeken is al een aantal jaren bezig met een opmars in de zoekmachines en het aandeel van Google Afbeeldingen en gerelateerde platformen blijft maar groeien. Om jou en je bedrijf optimaal voor te bereiden op de toekomst, delen we onze ultieme gids tot het omgekeerd zoeken met afbeeldingen. Visueel zoeken is niet nieuw, maar begint inmiddels wel serieuze vormen aan te nemen. Net als met spraakgestuurd zoeken zullen we hier op een gegeven moment allemaal mee te maken krijgen. Altijd al willen weten wat het is of hoe het werkt? In dit artikel behandelen we alle vormen van visual search en hoe jij je afbeeldingen kunt optimaliseren. Zo ben je goed voorbereid op de nieuwe generatie mensen die visueel zoeken!
Wat is visual search?
Visual search is het zoeken met afbeeldingen, ook wel visueel zoeken of omgekeerd zoeken genoemd. Met deze technologie is het mogelijk om niet met een zoekopdracht, maar met een afbeelding te zoeken. Hierdoor ontloop je een veel voorkomend probleem: formulering.
Jij en ik kunnen namelijk online naar precies hetzelfde zoeken, met twee totaal verschillende bewoordingen. Dit sluit een hoop resultaten uit, immers: als jij niet dezelfde exacte zoektermen hebt gebruikt als ik kan het resultaat erg verschillend zijn. Terwijl we hetzelfde bedoelen!
Visual search is dus een manier om dit te omzeilen. Als ik een afbeelding van schoen invoer in Google, zal deze mij gerelateerde resultaten (vergelijkbare schoenen) laten zien. Maar hoe werkt dat precies?
Hoe werkt visual search?
Visueel zoeken is een concept dat draait op AI (Artificial Intelligence), Computer Vision en Machine Learning. Hiermee kan een zoekmachine het doel van een afbeelding bepalen en de context waarin deze gebruikt wordt, om zo een vergelijkbaar resultaat te kunnen tonen.
Een voorbeeld van hoe het werkt: stel, ik maak een foto van een schoen om omgekeerd mee te zoeken. Dan worden er direct een aantal onderdelen uit mijn foto lezen om te kunnen koppelen aan andere resultaten. Bijvoorbeeld:
- Wat de afbeelding voorstelt (een schoen);
- In welke categorie deze valt;
- Welke kleuren er in de afbeelding terugkomen.
Hoe de computer dit doet, komt voort uit “computer vision”. Dit is het proces waarmee een computer begrijpt wat hij ziet. Machine learning wordt gebruikt om deze input te valideren en om context te geven aan de afbeelding. Door middel van trial en error worden deze resultaten steeds verder verfijnd.
Je moet het zo zien: de grote zoekmachines beschikken over extreem veel data. Deze data wordt als input gebruikt om machines te laten zien. De afbeeldingen worden gekoppeld aan de Google Knowledge Graphs, oftewel Featured Snippets aangezien google bij deze resultaten al de vraag en het antwoord heeft gedefinieerd.
Op deze manier proberen ze stukje bij beetje alle informatie die al beschikbaar is, te koppelen aan visuele resultaten. Omdat de zoekmachines begrijpen waar dit over gaat, kunnen ze dit weer koppelen aan nieuwe resultaten. Deep Mind is hier een goed voorbeeld van. Als je meer onderzoeken wilt lezen over dit onderwerp raad ik je echt even aan om hier te kijken.
Verschillende vormen van visual search
Visual Search komt in verschillende vormen. Hieronder lichten we de belangrijkste spelers in het zoekmachine landschap uit en benoemen we de belangrijkste onderdelen. Met name Pinterest is een interessante, met meer dan 250 miljoen maandelijkse gebruikers en een schat aan data. Welk platform spreekt jou het beste aan om omgekeerd afbeeldingen te zoeken?
Google Lens
De belangrijkste is natuurlijk de Google Lens. Hiermee kun je foto’s maken van alledaagse objecten, die je vervolgens kunt zoeken in de gigantische database van Google. Je kunt dit op dit moment via de app op iOS doen, bij android zit de Google Lens al ingebouwd in de telefoon, hier heb je dus geen app voor nodig.
Het bizarre van Google Lens is dat het dus niet alleen werkt om uit te vogelen wat een afbeelding is, maar ook waar je het kunt kopen bijvoorbeeld. Of als je een foto maakt van een vreemde taal, kun je het laten vertalen. De mogelijkheden zijn eindeloos!
You’ve always wanted to know what type of that is. With Google Lens in the Google app on iOS, now you can → https://t.co/xGQysOoSug pic.twitter.com/JG4ydIo1h3
— Google (@Google) December 10, 2018
Pinterest Lens
Verreweg de speler die je het best in de gaten moet houden: Pinterest! Met meer dan 600 miljoen maandelijkse gebruikers in 2018 en een advertentieomzet van 1 miljard begint dit echt een serieuze concurrent te worden in de wereld van visual search.
De Pinterest Lens zit ingebakken in de app, je hoeft er dus niet iets aparts voor te downloaden. Er zitten voor- en nadelen aan. Natuurlijk kan pinterest een stuk minder functies weergeven dan google, simpelweg omdat ze die data niet hebben. Echter is de zoekfunctie wel vele malen beter, wat er voor zorgt dat dit echt heel goed werkt. Daardoor is de Pinterest Lens heel prettig in gebruik!
Pinterest is al erg lang bezig om de top van de funnel te bemachtigen: dit is immers waar mensen hun zoekopdracht beginnen. Met de komst van Pinterest Lens kan dit nog verder uitgebouwd worden en nog belangrijker, gecombineerd worden met e-commerce. Dat maakt de opmars van Pinterest Lens onmisbaar voor de concurrentiepositie van Pinterest.
Omgekeerd Foto Zoeken of Google Reverse Image Search
Deze functie bestaat echt al een tijdje, maar is nog steeds even relevant. De voorloper van de google lens werkt op een iets andere manier: hij zoekt namelijk gerelateerde afbeeldingen op basis van een afbeelding die je zelf invoert.
Dit wordt niet zozeer gebruikt om te begrijpen wat iets is, maar meer waar het staat. Zo kun je bijvoorbeeld een foto omgekeerd zoeken als je wilt weten of iemand deze foto ook op zijn site geplaatst heeft (copyright redenen). Het wordt vaak ook gebruikt om te kijken of iemand Catfisht, oftwel jouw foto gebruikt om andere mensen online te misleiden.
Met omgekeerd zoeken kun je dus heel gemakkelijk zien waar jouw foto’s staan op het internet of wie jouw foto’s gebruikt. Echter is het niet erg accuraat wat betreft gerelateerde afbeeldingen, waar je iets kunt kopen etc. Daar gebruik je de google lens voor!
Amazon StyleSnap
Waar elk groot tech platform inmiddels een eigen afbeelding zoekmachine heeft, kon Amazon natuurlijk niet achterblijven. De Amazon StyleSnap is een zoekfunctie met een affiliate functie er in gebakken. Het werkt als volgt: Je maakt een foto van je outfit, gaat naar de amazon app en upload daar je afbeelding. Daarna upload je de afbeelding naar je eigen social media platform.
Amazon matcht jouw foto met artikelen en gerelateerde artikelen en koppelt dit aan je account. Jouw volgers kunnen een screenshot van jouw post uploaden in Amazon en vervolgens heel gemakkelijk alle artikelen zien! Zo kun je gemakkelijk alle artikelen kopen die een influencer draagt!
De functie is geïntegreerd met het Amazon influencer programma dat speciaal voor social media influencers is ontworpen. Hier kunnen mensen producten aanbevelen en commissies krijgen per verkocht product. Je krijgt een eigen pagina waar je al deze producten op kunt zetten om het zo makkelijk mogelijk te maken voor een gebruiker.
Amazon zei het al: “Visual Search is perfect for shoppers who face two common dilemmas: “I don’t know what I want, but I’ll know it when I see it” and “I know what I want, but I don’t know what it’s called”.
Bing Object Detection
De naam: Bing Object Detection geeft een bijzondere functie aan in Bing Visual Search, namelijk: Het herkennen van losse objecten. Dat is het verschil met andere zoekmachines, die letterlijk op de hele afbeelding zoeken. Bij bing kun je binnen een afbeelding kiezen welke onderdelen je interessant vindt en hier op zoeken. Ideaal als er meerdere onderdelen op dezelfde afbeelding staan, maar je niet geïnteresseerd bent in alles! Wil je meer lezen over de bijzonderheden, kijk dan eens hier.
Ook een toffe geïntegreerde functie: Bing Celebrity Search! Hiermee kun je foto’s van bekende personen koppelen aan artikelen wie ze zijn. Hoewel dit misschien lijkt op Bing Object Detection, is het toch echt wat anders. Dit model werkt namelijk op de facial recognition software van Bing.
Snapchat Camera Search
Met Snapchat Camera Search kun je gemakkelijk onderdelen van foto’s zoeken, direct uit snapchat! Deze functie heeft ook een integratie met Amazon en Shazam, om zo gemakkelijk producten te kunnen bestellen of een liedje te kunnen vinden.
Google Cameos
Als laatste een leuke nieuwe visual search functie van Google: Cameos! Hiermee wordt een functie toegevoegd waar men al een tijdje op wachtte: FAQ’s direct in de zoekresultaten. Natuurlijk zijn die er ook al, maar dit is een nieuwe versie.
Deze is alleen beschikbaar voor bepaalde “entiteiten” zoals Gary Vaynerchuk, een autoriteit op het gebied van ondernemen. Hij kan met deze korte filmpjes gemakkelijk vragen beantwoorden die aan hem gesteld worden en op deze manier heel gemakkelijk kennis delen.
De enige kanttekening: het is op dit moment alleen beschikbaar op uitnodiging en ik heb het nog niet gezien in Nederland. Maar dit is wel een perfect voorbeeld van de mogelijkheden van Visual Search!
Wat zijn shoppable image ads?
Shoppable image ads zijn, zoals de naam al verraad, een combinatie tussen een afbeelding en een advertentie. Google’s blog hierover legt uit waarom. Uit data blijkt namelijk dat 50% van online shoppers getriggerd wordt om te kopen door de afbeelding van het product en dat ze hoog in de funnel vaak zoeken in google afbeeldingen.
Om hier ook zo goed mogelijk aan de zoekvraag te voldoen, rolde Google shoppable advertenties uit op google afbeeldingen. Zo biedt google een nieuwe manier voor adverteerders om hun publiek te bereiken, een publiek dat duidelijk de voorkeur geeft aan visuele advertenties.
Uiteraard kon Pinterest niet achterblijven en hebben zij Shop the Look Ads gelanceerd. Je kunt tot 25 onderdelen taggen in 1 afbeelding en gemakkelijk afrekenen. Helaas is de functie nog niet beschikbaar in Nederland.
Seo optimaliseren voor visual search: hoe doe je dat?
Oke, nu weet je precies wat er mogelijk is met de huidige platformen en waarom het interessant is om te gebruiken. Maar hoe kun je hier je seo voor optimaliseren? Dat gaan we je uitleggen! Tip: al deze dingen zou je eigenlijk ook al in je huidige seo strategie moeten implementeren, zodat je klaar bent voor de toekomst.
- Alt Tekst. Hoewel Google een stuk beter wordt in het herkennen van afbeeldingen, een alt tag is een van de onderdelen die meegenomen wordt in het proces van bepalen wat er gebeurt in een afbeelding. Hier reken ik de volgende velden onder, alt tag, titel en beschrijving. Vul hier zo beschrijvend mogelijk in waar je afbeelding over gaat en verwerk zoekwoorden in deze omschrijving. Als tip: ik zou je alt tag relatief kort houden en hier een zoekwoord exact verwerken. In de beschrijving heb je wat meer ruimte, dus daar kun je wat minder exact gaan.
- Afbeeldingsgrootte. Verklein je afbeeldingen tot ze niet te veel ruimte innemen en je laadtijd niet in de weg zitten.
- Bestandsnaam. Zorg voor een beschrijvende bestandsnaam, dus niet IMG_173hfl maar nike-sportschoenen-type-kleur-bijzonderheden bijvoorbeeld. Verwerk hier ook je zoekwoord in!
- Afbeelding Sitemap. Gebruik een aparte sitemap voor je afbeeldingen. Deze kun je gemakkelijk uploaden en je bundelt zo al je afbeeldingen op een handige manier voor een zoekmachine robot. Ook wanneer je aanpassingen doet is het makkelijk om in een keer de gehele sitemap te uploaden.
- Structured data. Dit implementeer je met behulp van de Image schema.org property. Bekijk alle belangrijke onderdelen die voor jou van toepassing zijn en maak je afbeelding op met structured data om in aanmerking te komen voor geavanceerde weergave.
- Bestandstype. Overweeg om een bestandstype te gebruiken wat de voorkeur heeft van een zoekmachine, zoals WebP bij Google.
Als je deze onderdelen hebt toegepast, ben je een stuk beter voorbereid op de komst van visual search in de marketingwereld! Wil jij nou hulp met het implementeren van Visual Search? Neem dan contact met ons op.
Inhoud