Comments 2
Интересно, насколько большой вес содержание изображения имеет при ранжировании, потому что, может быть в топ просто забрасывает изображения с хорошими поведенческими факторами страницы, на которой это изображение размещается итп.
То, что ИИ умеет ставить изображениям теги, мне кажется, не означает, что ранжирование происходит именно на основе тегов. Потому что в таком случае теги логично было бы подбирать но основе ключевого запроса, а этого не происходит, в топе тегов всякая одежда, когда запрос у нас про снаряжение, снаряжение — это скорее про оружие, патроны итд, а не про одежду.
То, что ИИ умеет ставить изображениям теги, мне кажется, не означает, что ранжирование происходит именно на основе тегов. Потому что в таком случае теги логично было бы подбирать но основе ключевого запроса, а этого не происходит, в топе тегов всякая одежда, когда запрос у нас про снаряжение, снаряжение — это скорее про оружие, патроны итд, а не про одежду.
В статье как раз исследуются лейблы изображений, занимающих ТОП выдачи по картинкам, так что можно говорить о некой корреляции между информативностью картинки и местом в выдаче.
Если проскролить интерактивные графики по ссылкам в статье глубже, можно увидеть: чем ниже в ТОПе картинка, тем меньше лейблов смог поставить на ней Гугл. Это вроде как подтверждает тезис о связи тегирования и ранжирования)
Sign up to leave a comment.
Оптимизация картинок: как с помощью Google’s Vision AI разобраться в принципах ранжирования изображений