Búsqueda visual
Contenido
La creación del buscador de imágenes de Google
Aunque parezca un chiste, a Google le surgió la idea de crear un buscador de imágenes en 2001, cuando Jennifer Lopez asistió a la gala de los Grammy vistiendo un Versace confeccionado en chiffon verde.
Tras publicarse la primera fotografía del evento, Google recibió millones de consultas relacionadas con este vestido. Tanto así, que esta consulta es considerada como la más popular de toda la historia y se convirtió en el punto de partida para el desarrollo del buscador Google Imágenes.
Desde sus inicios, el buscador de imágenes siempre ha sido un motor de búsqueda basado en el contexto. Esto significa que Google Bot analiza el contexto y el entorno de una imagen para determinar su relevancia en relación con determinada consulta.
El contenido gráfico de la imagen en sí no se toma en cuenta en el análisis que determina su clasificación. En cambio, el texto que la rodea, el contenido de sus atributos ALT, el pie de foto, e incluso el nombre del archivo, proporcionan las pistas claves que Google utiliza para categorizar y ordenar las imágenes.
Ofrecer toda esta información de la manera correcta es una parte esencial de la optimización SEO para imágenes, ya que resulta fundamental para que Google y otros buscadores puedan comprender correctamente lo que muestra cada ilustración.
¿Qué es la búsqueda visual y en qué se diferencia de la búsqueda de imágenes convencional?
El buscador de imágenes de Google toma las consultas realizadas partiendo de un texto e intenta encontrar la mejor coincidencia visual posible.
La búsqueda visual, por otro lado, permite a los usuarios y las usuarias hacer consultas a partir de imágenes y fotografías, lo que significa que pueden utilizar cualquier imagen para efectuar las consultas sin necesidad de escribir ningún texto.
La búsqueda visual hace referencia a la recuperación de los datos visuales ingresados. Su implementación incluye la nueva tecnología de búsqueda inversa de imágenes y el modelo tradicional que involucra la utilización de palabras clave para obtener resultados en imágenes.
Tipos de búsqueda visual
Este tipo de consultas se basan en el reconocimiento de objetos y su comparación con la información visual del contenido existente. Existen varios tipos de búsqueda visual y cada uno usa diferentes técnicas para identificar y comparar el contenido de una imagen. A continuación se mencionan algunos de los tipos más utilizados en la actualidad:
- Búsqueda inversa de imágenes.
- Búsqueda relacionada.
- Búsquedas filtradas y deep image search.
- Búsqueda de realidad aumentada.
Búsqueda inversa de imágenes
El buscador inverso de imágenes de Google permite buscar imágenes específicas en Internet partiendo de una imagen para realizar la consulta. Los primeros usuarios y usuarias en usar este tipo de búsqueda fueron las compañías que intentaban identificar si las fotos de sus productos eran usadas por otras webs sin la debida autorización.
En la actualidad, esta forma de consulta resulta de vital importancia dentro del mundo del marketing. Con frecuencia se utilizan fotografías para buscar productos en la red y gracias a la búsqueda inversa los resultados muestran los sitios webs que emplean dichas imágenes para exhibir los productos en stock.
Búsqueda relacionada
Pinterest desarrolló este tipo de consulta, que también se conoce como búsqueda basada en el contenido de la imagen. Su función consiste en comparar imágenes o el contenido de una imagen utilizando técnicas informáticas. Con este método es posible buscar imágenes similares a la de referencia o incluso identificar objetos específicos dentro de una imagen.
La búsqueda relacionada usa una lógica similar a la función de sugerencias de Google, por lo cual, ofrece resultados similares a lo que se está buscando.
El proveedor de fotografías Shutterstock también usa una tecnología similar. Por ejemplo, al arrastrar una fotografía con un grupo de personas jóvenes o en una reunión a la caja de búsqueda, el buscador ofrece como resultado imágenes que tengan los mismos elementos o que sean similares.
Ejemplo que muestra una búsqueda relacionada realizada en shutterstock.com
Búsqueda filtrada y deep image search
Este tipo de búsqueda también se originó en Pinterest y está basado en la búsqueda relacionada, su función es sugerir filtros (como el color y el tamaño) para delimitar la búsqueda.
Por ejemplo, en Pinterest se puede filtrar por criterios muy específicos como el tono de piel o el tipo de cabello para que las usuarias y usuarios encuentren inspiración y los mejores looks de maquillaje y peinados. La mayoría de los buscadores han adoptado este método debido al éxito que supone mostrar resultados tan relevantes para las audiencias.
La “deep image search” desarrollada por Bing es una funcionalidad que comparte el mismo enfoque, puesto que permite seleccionar objetos en una imagen utilizando una herramienta de recorte para luego mostrar resultados con imágenes relacionadas y más información importante.
Búsqueda de realidad aumentada
La búsqueda de realidad aumentada permite usar las cámaras de los teléfonos inteligentes como medio de entrada para realizar una consulta. Con las aplicaciones “lens” de Google y Pinterest es posible fotografiar un objeto similar al que se busca y recibir como resultado imágenes e información relacionadas con la consulta.
Este tipo de búsqueda puede emplearse en el día a día para cualquier cosa. Por ejemplo, se puede fotografiar un restaurante para averiguar su horario de apertura y el menú que ofrece, o tomar fotos de lugares de interés para conocer más a fondo su historia y más información relacionada.
¿Cómo funciona la búsqueda visual?
Hasta el momento, el proceso inconsciente que usamos las personas para reconocer patrones en las imágenes solo se puede integrar en las máquinas de manera parcial. Dicho esto, para realizar una búsqueda visual precisa, los buscadores deben implementar procesos mucho más sofisticados que los empleados en una búsqueda de imágenes convencional.
Por esta razón, la búsqueda visual emplea herramientas como la inteligencia artificial (IA) y las neural networks para imitar la forma en que el cerebro humano identifica el contenido de una imagen.
En este tipo de consulta, algoritmos complejos de reconocimiento se encargan de aplicar el proceso por el que las personas somos capaces de descifrar los componentes de una imagen, filtrar la información relevante y descartar los resultados sin relevancia.
Estos algoritmos son capaces de extraer los valores de color y brillo en los píxeles, formas y texturas, así como también cualquier otra información de una imagen del tipo visual, para luego evaluarla y compararla con otro contenido del mismo formato. Los buscadores se basan en esta información para establecer de qué trata una imagen para luego conceptualizar y categorizar los elementos que se relacionan con ella.
Las “neural networks” se encargan de realizar todos estos procesos sin que intervenga ningún ser humano. Son capaces de cambiar su mecanismo en función de las señales de usabilidad que reciben, basándose en ellas, y pueden adaptarse para ofrecer los resultados que los usuarios y las usuarias desean.
Al igual que la búsqueda por voz, la búsqueda visual no sería posible sin la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje que se han venido desarrollando para las máquinas.
Importancia para el marketing y el SEO
La búsqueda visual ofrece un sin fin de nuevas oportunidades para el marketing. El 93% de los consumidores y las consumidoras asegura que tiene en cuenta los factores visuales al momento de comprar cualquier producto.
Con la búsqueda por imágenes, los usuarios y las usuarias son capaces de encontrar exactamente lo que necesitan porque pueden buscar y comprar utilizando solo una imagen. Esto tiene un impacto positivo en las ventas, ya que a mayor velocidad de resultados, mayor es la posibilidad de que se complete la transacción.
Adicionalmente, este método genera nuevas oportunidades de ventas cruzadas. Cuando las y los visitantes buscan algún producto, las posibilidades de que compren otros objetos que aparezcan en la imagen promocional son mayores.
Un ejemplo de lo anterior son los vestuarios completos que se muestran en algunos sitios web de moda, en donde cada pieza se puede encontrar usando una búsqueda relacionada o la “deep search” de Bing. Esta técnica también se aplica en tiendas físicas como IKEA, en donde se crean conjuntos de muebles cuidadosamente dispuestos para brindar al comprador o compradora una experiencia similar a la que experimentarían en su propio hogar.
En la actualidad y el futuro más próximo, la búsqueda visual no representa una amenaza para los y las especialistas en marketing. Aunque es una tecnología vanguardista, aún se encuentra en desarrollo y no suele formar parte de estrategias o campañas de ventas. Esto representa una buena oportunidad para las compañías que desean invertir en los resultados de este tipo de consultas (VSERPs).
La búsqueda visual ha ido generando algunos cambios en la optimización de imágenes para los buscadores. Aunque el SEO de imágenes convencional aún tiene gran importancia, algunos aspectos como el fondo blanco en la fotografía de un producto que se hizo popular gracias a Amazon, se están volviendo cada vez más obsoletos.
Las fotografías optimizadas para este tipo de consultas suelen ser de alta definición y muestran los productos en un ambiente natural. De esta manera, los compradores y las compradoras potenciales pueden hacerse una idea de la utilidad del producto en el día a día. Por lo cual, este tipo de optimización empieza con la creación de imágenes adecuadas para cada producto y situación en la que se puede implementar.
Tanto Google, como Bing, como también las y los expertos del SEO creen que los teléfonos inteligentes y otros dispositivos móviles se usarán cada vez con mayor frecuencia para realizar búsquedas visuales.
Con esta metodología, los usuarios y las usuarias podrían, por ejemplo, fotografiar el exterior de un restaurante para obtener información detallada sobre los servicios que ofrece y cuáles de sus contactos le hicieron una visita.
Es muy probable que la búsqueda visual y la búsqueda por voz constituyan la mayor proporción de consultas realizadas en un futuro cercano. No obstante, aún no se ha decidido cuál de los buscadores ganará la carrera para retornar la mejor experiencia de usabilidad con la búsqueda visual.
Ampliar conocimientos
- https://www.inboundcycle.com/blog-de-inbound-marketing/visual-search-que-es
- https://bloo.media/blog/visual-search-que-es-y-como-te-puede-ayudar/
| Sobre las autoras y autores: |
 |
Enlaces relacionados