Wyszukiwanie głosowe i obrazem – jak zmienia się sposób pozyskiwania informacji?

W dobie dynamicznego rozwoju technologii, ewolucji ulegają również zachowania użytkowników Internetu – w tym także preferencje w zakresie wyszukiwania informacji. Rosnąca popularność wyszukiwania głosowego oraz obrazowego stanowi sygnał, którego nie możemy ignorować.

Na początek – trochę liczb

Dane jednoznacznie świadczą o rosnącym znaczeniu ww. technologii – jednoczesny rozwój AI, zwiększający ich skuteczność, stanowi przesłankę, że trend utrzyma się w najbliższych latach, a być może przyśpieszy.

Zagadnienia związane z wyszukiwaniem obrazem i głosowym już w tym momencie powinny stanowić istotny obszar strategii marketingowej (w tym oczywiście także SEO). Ich umiejętne wykorzystanie umożliwi lepsze docieranie do odbiorców, a w efekcie skuteczniejszą realizację celów biznesowych.

Czym jest wyszukiwanie głosowe?

Wyszukiwanie głosowe pozwala użytkownikowi zadawanie pytań oraz wydawanie poleceń za pomocą mowy, bez konieczności używania tekstu. Technologia ta wykorzystuje:

• ASR (Automatic Speech Recognition), czyli rozpoznawanie wymawianych słów, a następnie konwertowanie ich na tekst.
• NLP (Natural Language Processing), czyli metody umożliwiające narzędziom „rozumienie” języka ludzkiego.
• AI oraz Machine Learning – na podstawie wcześniejszych interakcji narzędzie uczy się lepiej rozpoznawać intencję użytkownika i lepiej dopasowywać wyniki wyszukiwania do danego zapytania.

Technologia ta jest dobrze znana z takich narzędzi jak Asystent Google, Siri czy Alexa.

Dlaczego wyszukiwanie głosowe zyskuje na popularności?

Najważniejszą przewagą wyszukiwania głosowego nad tekstowym jest jego szybkość oraz wygoda. Mówienie jest dla nas naturalniejsze niż tradycyjna metoda wpisywania zapytań. Dużo łatwiej jest nam wyrazić nasze intencje, zadając pytanie „Jakiego polskiego autora możesz mi polecić, jeśli jestem fanem skandynawskiego kryminału w stylu Camilli Läckberg?” niż poprzez lakoniczne z założenia zapytanie do Google „Camilla Läckberg podobni autorzy” (dodanie „polscy” nic nie daje). A efektem tego są bardziej dopasowane do zapytania wyniki – a więc to, co najdobitniej świadczy o skuteczności narzędzia bądź jego braku.

Oczywiście nie sposób pominąć tak prozaicznej zalety, jaką jest możliwość korzystania z narzędzia bez użycia rąk, co znajduje zastosowanie w wielu codziennych sytuacjach, takich jak gotowanie czy jazda samochodem.

Optymalizacja pod kątem wyszukiwania głosowego

Połączenie specyfiki komunikacji z narzędziami wykorzystującymi wyszukiwanie głosowe z rosnącą popularnością tej technologii zmienia priorytety w naszych strategiach SEO. Na popularności zyskują pełne pytania zadawane w języku naturalnym. Optymalizacja treści powinna uwzględniać ten czynnik nie tylko pod względem stricte językowym, tj. dostarczając zwięzłe, konwersacyjne odpowiedzi, ale także (i przede wszystkim) w obszarze rozpoznawania potrzeb oraz intencji użytkowników, a w konsekwencji precyzyjnego udzielania trafnych odpowiedzi na bardziej skomplikowane, bardziej szczegółowe niż dotychczas pytania.

Ponad 50% zapytań głosowych w USA ma charakter lokalny[3] – tj. zawiera takie sformułowania jak, np.: „near me” lub „close by”, wskazujące na zainteresowanie usługą lub miejscem w najbliższej okolicy. To wprost przekłada się na konieczność położenia większego nacisku na lokalne aspekty SEO, takie jak optymalizacja zawartości strony pod kątem fraz i zapytań lokalnych czy optymalizacja wizytówki Google My Business.

Czym jest wyszukiwanie obrazem?

Jak sama nazwa wskazuje, technologia ta umożliwia przetwarzanie grafik w celu znalezienia podobnych obrazów czy też informacji związanych z zawartością przesłanej grafiki. Wykorzystuje ona zaawansowane systemy oparte na sieciach neuronowych, które najpierw wyodrębniają poszczególne cechy obrazu, takie jak kolory, krawędzie czy tekstury – a następnie porównują wspomniane cechy z rozległą bazą danych w celu klasyfikacji obiektów znajdujących się na grafice.

W końcowym etapie narzędzie zwraca wyniki (obrazy lub informacje), które sklasyfikowane zostały jako powiązane z graficznym zapytaniem.

Wyszukiwanie za pomocą obrazu – zastosowania

W niektórych sytuacjach wyszukiwanie obrazem jest zdecydowanie skuteczniejsze niż tradycyjne wyszukiwanie tekstowe, np. zamiast próbować opisać kształt, kolor czy styl stolika, który zachwycił nas w oglądanym właśnie serialu, wystarczy zrobić zdjęcie. Funkcję wyszukiwania obrazem w aplikacji mobilnej podobnych produktów oferują, np. Amazon czy AliExpress, eliminując konieczność wpisywania długich, skomplikowanych (a przy tym, zazwyczaj mało skutecznych) zapytań.

Technologia ta stosowana jest również, np. w aplikacjach tłumaczących tekst w czasie rzeczywistym – taką funkcję posiada np. Obiektyw Google (Google Lens) – wystarczy skierować aparat na obcojęzyczny tekst (np. menu w restauracji), a system natychmiast przetłumaczy go na wybrany język. Szybkość i wygoda takiego rozwiązania są nieocenione, szczególnie w przypadku języków posługujących się innym alfabetem niż łaciński.

Funkcjonalność i oszczędność czasu charakteryzująca tego rodzaju rozwiązania przekłada się bezpośrednio na ich rosnącą w ostatnich latach popularność. Nie bez znaczenia pozostaje również dynamiczny rozwój AI, dzięki któremu systemy rozpoznawania obrazów stają się coraz bardziej precyzyjne oraz skuteczniejsze. Możemy wiec spodziewać się, że szukanie obrazem coraz mocniej zyskiwać będzie na znaczeniu w strategiach marketingowych, także w SEO.

Przeczytaj również: Link building w pozycjonowaniu lokalnym

Wpływ wyszukiwania wizualnego na optymalizację SEO

Rosnąca popularność wyszukiwania obrazem wymusza na nas zwrócenie większej uwagi na grafiki używane na stronie i ich dostosowanie do tego sposobu pozyskiwania informacji.

Aby zapewnić efektywne indeksowanie oraz rozpoznawanie obrazów przez algorytmy wyszukiwarek, muszą być one odpowiednio zoptymalizowane – na co składają się poniższe aspekty:

Wysoka jakość obrazów przy jednoczesnym zachowaniu relatywnie małej wagi pliku

Algorytmy rozpoznawające obrazy analizują takie elementy, jak kształty i kontury, kolory, kontrast oraz ostrość. Dlatego, w celu zwiększenia szansy na prawidłową identyfikację i indeksowanie obrazów, powinniśmy:

• Używać grafik w wysokiej rozdzielczości, ale unikać zbyt ciężkich plików mogących negatywnie wpływać na wydajność strony.
• Szczególnie w przypadku zdjęć produktowych – zapewnić dobre oświetlenie i kontrast, a produkt fotografować z różnych kątów, co ułatwi jego identyfikację.
• Unikać stosowania nadmiernych filtrów i efektów, które mogą utrudnić analizę obrazu przez algorytm.

Opisowe nazwy plików

Wyszukiwarki nie „widzą” zawartości obrazów tak jak ludzie – zamiast tego polegają na metadanych i kontekście. Dlatego też nazwa pliku powinna być opisowa i zawierać kluczowe informacje na temat zawartości danej grafiki. Nazwy plików nie powinny być ogólne (img2137.jpg) – zamiast tego warto zawrzeć w nazwie krótki, precyzyjny opis zawierający najważniejsze cechy identyfikacyjne obiektu (drewniany-stolik-skandynawski-bialy.jpg) – przy czym należy pamiętać o oddzielaniu słów myślnikami ( - ), zamiast podkreśleń ( _ ).

Atrybut „alt”

Zawartość atrybutu „alt” stanowi kolejny aspekt, który algorytmy wykorzystują w procesie rozpoznawania tego, co przedstawia dana grafika. Atrybut „alt” powinien zawierać zwięzły, ale jednocześnie jak najbardziej dokładny opis zawartości grafiki, np. „Okrągły, biały stolik w stylu skandynawskim, drewniane nogi”. Z kolei unikać należy nadmiernego używania fraz kluczowych, np. „stolik biały stolik skandynawski drewniany stolik” oraz zbędnych słów jak: obrazek, zdjęcie, grafika.

Schema Markup

Schema Markup to specjalny kod oparty na danych strukturalnych, służący lepszemu zrozumieniu przez wyszukiwarki jej zawartości – w tym przypadku umożliwia on oznaczenie obrazów jako produkty, przepisy, miejsca turystyczne, wydarzenia, etc. – np.:

<script type="application/ld+json">

{

  "@context": "https://schema.org/",

  "@type": "Product",

  "name": "Białe sneakersy Adidas Superstar",

  "image": "https://example.com/obrazek.jpg",

  "description": "Klasyczne białe sneakersy Adidas Superstar z trzema czarnymi paskami.",

  "brand": {

    "@type": "Brand",

    "name": "Adidas"

  },

  "offers": {

    "@type": "Offer",

    "price": "399.99",

    "priceCurrency": "PLN",

    "availability": "https://schema.org/InStock",

    "url": "https://example.com/produkt"

  }

}

</script>

Powyższy kod  dostarcza takich informacji, jak:

• Nazwa produktu – „Białe sneakersy Adidas Superstar”
• Zdjęcie produktu – URL do grafiki ("https://example.com/obrazek.jpg")
• Opis produktu – „Klasyczne białe sneakersy Adidas Superstar z trzema czarnymi paskami.”
• Marka – Adidas
• Oferta – cena (399,99 PLN)
• Dostępność (InStock - produkt dostępny)
• Link do strony sprzedażowej ("https://example.com/produkt")

Jeśli algorytm wyszukiwarki rozpozna produkt na podstawie obrazu przesłanego przez użytkownika, może od razu dostarczyć mu dodatkowe informacje, takie jak nazwa, cena, dostępność oraz bezpośredni link do zakupu.

Wyszukiwanie głosowe i obrazem – przyszłość SEO

Oczywiście wyszukiwanie tekstowe nie znika całkowicie – staje się po prostu jedną z wielu dostępnych metod, a użytkownicy mogą wybierać tę, która najlepiej odpowiada w danym momencie ich potrzebom. Natomiast możemy spodziewać się, że rozwój technologii w zakresie wyszukiwania głosowego i wyszukiwania obrazem jeszcze przyspieszy, intensyfikując trendy, które już dziś obserwujemy – tj. wzrost popularności, a więc także znaczenia, tych jakże wygodnych metod szukania informacji. Istotne jest, aby pomyśleć o dostosowaniu strategii SEO już teraz, aby nie zostać w tyle za zmieniającym się w mgnieniu oka rynkiem.

[1] https://www.yaguara.co/voice-search-statistics/

[2] https://www.invespcro.com/blog/the-state-of-visual-search/

[3] https://www.linkedin.com/pulse/impact-voice-search-local-seo-strategies-leanport-digital-cqyrf/