Wyszukiwanie wizualne – czym jest i jak je wdrożyć?

Współcześnie obraz dominuje w komunikacji, więc wyszukiwanie wizualne rewolucjonizuje sposób, w jaki odkrywamy świat wokół nas. Jak ta technologia umożliwia użytkownikom szybkie znajdowanie informacji i produktów oraz jak można ją stosować w działaniach marketingowych?

Z tego artykułu dowiesz się:

• Czym jest wyszukiwanie wizualne?
• Jak działa wyszukiwanie wizualne?
• Gdzie stosuje się wyszukiwanie wizualne?
• Jakie narzędzia i metody wykorzystuje wyszukiwanie wizualne?
• Jakie są aplikacje do wyszukiwania wizualnego?
• Jak stosować wyszukiwanie wizualne w SEO?
• Jak stosować wyszukiwanie wizualne w marketingu?
• Jaką rolę odgrywa wyszukiwanie wizualne?

Wyszukiwanie wizualne – definicja

Wyszukiwanie wizualne umożliwia użytkownikom wyszukiwanie informacji w Internecie za pomocą obrazów. Działa na zasadzie analizy wizualnej przesłanych zdjęć lub grafik, w których identyfikuje elementy, kolory, wzory, a nawet gesty, aby znaleźć i zaprezentować najbardziej odpowiednie informacje lub podobne obrazy z sieci. Wykorzystuje do tego celu zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego, które „rozumieją” zawartość wizualną na podobieństwo ludzkiego postrzegania^[1].

Wyszukiwanie wizualne przekracza bariery językowe i kulturowe, oferując bardziej intuicyjny i naturalny sposób interakcji z technologią. Jego początki sięgają lat 90. XX wieku, kiedy to prowadzono pierwsze, choć ograniczone przez ówczesne możliwości sprzętowe i algorytmiczne, próby analizy i indeksowania obrazów. Wczesne badania skupiały się na podstawowych aspektach rozpoznawania obrazów, takich jak identyfikacja kształtów i kolorów^[2].

Wyszukiwanie wizualne to technologia, pozwalająca na wyszukiwanie informacji w Internecie za pomocą obrazów zamiast słów.

Definicja wyszukiwania wizualnego

Wraz z rozwojem Internetu i cyfrowych baz danych pojawiła się potrzeba bardziej zaawansowanych technik wyszukiwania obrazowego. Przełom nadszedł na początku XXI wieku – sieci neuronowe i uczenie głębokie zrewolucjonizowały możliwości rozpoznawania obrazów, umożliwiając komputerom „rozumienie” i interpretowanie zawartości wizualnej na poziomie zbliżonym do ludzkiego postrzegania^[3].

Jednym z pierwszych szeroko dostępnych zastosowań wyszukiwania wizualnego był uruchomiony w 2009 roku Google Goggles. Pozwala on użytkownikom przeszukiwać Internet za pomocą zdjęć i choć usługę ostatecznie wycofano, nie zmienia to faktu, że była ona kamieniem milowym w rozwoju tej technologii. W tym okresie inne firmy też zaczęły eksperymentować i powoli integrować wyszukiwanie wizualne z platformami e-commerce, mediami społecznościowymi i systemami CRM^[4].

Rozwój technologii mobilnych, w tym kamer w smartfonach, jeszcze bardziej ułatwił dostęp do wyszukiwania wizualnego, czyniąc z niego narzędzie używane na co dzień przez miliony ludzi na całym świecie. Współcześnie aplikacje do wyszukiwania wizualnego, takie jak Google Lens czy Bing Visual Search, są ważnymi elementami strategii wielu firm^[5].

Działanie wyszukiwania wizualnego

Na pierwszy rzut oka mechanizm działania wyszukiwania wizualnego może wydawać się magiczny, ale opiera się na skomplikowanych algorytmach i modelach uczenia maszynowego, które „nauczyły się” rozpoznawać i interpretować zawartość wizualną.

Gdy użytkownik przesyła obraz do systemu wyszukiwania wizualnego, oprogramowanie identyfikuje cechy, takie jak kolory, kształty czy tekstury. Jest to możliwe dzięki wykorzystaniu sieci neuronowych, które przetwarzają obraz w wielu warstwach, aby wydobyć z niego różnorodne atrybuty i konteksty.

Na podstawie zidentyfikowanych cech system wyszukuje w bazie danych obrazy o podobnych atrybutach. Może ona zawierać miliardy obrazów, każdy z nich przypisany do konkretnych słów kluczowych, opisów lub metadanych, co umożliwia efektywne przeszukiwanie.

Algorytmy porównują cechy przesłanego obrazu z cechami obrazów w bazie danych, starając się znaleźć najlepsze dopasowania. Wymaga to zaawansowanych metod porównywania i klasyfikacji, które mogą uwzględniać nie tylko wygląd zewnętrzny obiektów, lecz także ich kontekst i możliwe zastosowania.

Wynikiem jest zestaw obrazów lub informacji najbardziej odpowiadających zapytaniu użytkownika. Wyniki przedstawia się w formie galerii podobnych obrazów, linków do stron internetowych zawierających ten obraz lub powiązane informacje, produktów do kupienia online, a nawet więcej szczegółowych danych, takich jak nazwy miejsc, osób lub rzeczy przedstawionych na obrazie.

Zastosowanie wyszukiwania wizualnego

Wyszukiwanie wizualne otwiera nowe możliwości dla wielu branż, umożliwiając im m.in. tworzenie bardziej angażujących doświadczeń dla użytkowników. Oto branże, w których wyszukiwanie wizualne może przynieść szczególne korzyści:

• W handlu detalicznym i e-commerce wyszukiwanie wizualne rewolucjonizuje sposób poszukiwania produktów. Użytkownicy mogą przesyłać zdjęcia towarów, które ich interesują, aby znaleźć podobne lub identyczne przedmioty dostępne do zakupu online. Ułatwia to zakupy, zwłaszcza gdy nie zna się dokładnej nazwy produktu.
• W branży mody wyszukiwanie wizualne pozwala klientom odkrywać nowe style i produkty. Platformy e-commerce mogą następnie sugerować podobne elementy z ich aktualnych kolekcji.
• W sektorze wnętrz i domu użytkownicy mogą wykorzystać wyszukiwanie wizualne do znalezienia mebli, dekoracji czy rozwiązań aranżacyjnych.
• W turystyce wyszukiwanie wizualne może pomóc podróżnym w identyfikacji miejsc i zabytków, które widzą, ale których nazwy mogą nie znać.
• W edukacji wyszukiwanie wizualne oferuje możliwość szybkiego identyfikowania roślin, zwierząt, minerałów i innych obiektów naukowych.
• W branży wellness wyszukiwanie wizualne umożliwia klientom znajdowanie produktów kosmetycznych lub porad zdrowotnych na podstawie obrazów problemów skórnych czy pożądanych efektów makijażu.

Narzędzia i metody wyszukiwania wizualnego

Wyszukiwanie wizualne opiera się na wielu zaawansowanych narzędziach i metodach technologicznych:

• Konwolucyjne sieci neruonowe zaprojektowano specjalnie do przetwarzania danych, mających formę wielowymiarowych macierzy, takich jak obrazy. Są one fundamentem większości systemów wyszukiwania wizualnego, ponieważ potrafią skutecznie rozpoznawać wzory, tekstury i obiekty na obrazach, ucząc się hierarchii cech wizualnych od najprostszych do najbardziej złożonych.
• Algorytmy przetwarzania obrazów wykorzystują techniki służące do poprawy jakości obrazu, ekstrakcji cech, segmentacji i klasyfikacji. Stosuje się je do wstępnego przetwarzania obrazów przed analizą za pomocą konwolucyjnych sieci neuronowych lub innych metod uczenia maszynowego. Pozwalają usunąć szumy, normalizują rozmiary i poprawiają kontrast.
• Oprócz konwolucyjnych sieci neuronowych wyszukiwanie wizualne wykorzystuje szereg algorytmów uczenia maszynowego i głębokiego uczenia do klasyfikacji, detekcji i rozpoznawania obiektów na obrazach. Pozwalają one systemom „uczyć się” z przykładów i poprawiać skuteczność rozpoznawania obrazów na podstawie zgromadzonych danych.
• Hashowanie perceptualne to metoda tworzenia unikalnych „odcisków palców” dla obrazów na podstawie ich zawartości wizualnej. Dzięki temu można je szybko porównywać i wyszukiwać podobne, co jest szczególnie użyteczne w systemach, w których konieczna jest szybka identyfikacja i eliminacja duplikatów.
• Do budowy systemów wyszukiwania wizualnego wykorzystuje się różnorodne biblioteki i frameworki programistyczne, takie jak TensorFlow, PyTorch, OpenCV, czy Keras.
• Istnieje wiele gotowych API i usług chmurowych, oferujących funkcje wyszukiwania wizualnego, takie jak Google Vision API, Microsoft Azure Computer Vision, Clarifai, czy Amazon Rekognition. Dzięki nim można – bez konieczności budowania własnych systemów od podstaw – integrować zaawansowane funkcje rozpoznawania obrazów z aplikacjami i stronami internetowymi.
• Platformy e-commerce, takie jak Shopify, Magento, czy WooCommerce, coraz częściej integrują funkcje wyszukiwania wizualnego, aby ułatwić użytkownikom znajdowanie produktów.

Aplikacje do wyszukiwania wizualnego

Aplikacje do wyszukiwania wizualnego wykorzystują sztuczną inteligencję do analizy obrazów przesłanych przez użytkowników i dostarczania informacji lub znalezienia podobnych elementów w Internecie. Najpopularniejsze to:

• Google Lens to zaawansowane narzędzie do wyszukiwania wizualnego, które pozwala użytkownikom na skanowanie obiektów za pomocą kamery telefonu, aby uzyskać więcej informacji. Można na przykład zeskanować roślinę, aby dowiedzieć się, jaki to gatunek, zeskanować kod QR lub kod kreskowy, aby szybko przekierować do strony internetowej lub wyszukać produkty online, pokazując po prostu ich zdjęcie.
• Pinterest Lens pozwala użytkownikom robić zdjęcia przedmiotom w rzeczywistym świecie, a następnie znajduje podobne obrazy na platformie Pinterest. Jest to szczególnie przydatne dla osób szukających inspiracji w dziedzinach, takich jak moda, wnętrzarstwo czy przepisy kulinarne.
• Amazon Visual Search oferuje funkcję wyszukiwania wizualnego w swojej aplikacji mobilnej, umożliwiając użytkownikom skanowanie przedmiotów, kodów kreskowych, etykiet i więcej, aby szybko znaleźć produkt w ich ogromnym katalogu online.
• CamFind pozwala użytkownikom robić zdjęcia dowolnych przedmiotów, aby uzyskać informacje o nich. Aplikacja może identyfikować produkty, słynne miejsca, okładki filmów i książek, a nawet tłumaczyć teksty z obrazów.
• Bing Visual Search od Microsoft umożliwia użytkownikom wyszukiwanie informacji za pomocą obrazów. Funkcja jest dostępna w przeglądarce Bing i pozwala na wyszukiwanie produktów, identyfikację punktów orientacyjnych, rozpoznawanie roślin i zwierząt, a także na uzyskiwanie szczegółów na temat obrazów znalezionych online.
• Snapchat Visual Search współpracuje z Amazonem, oferując funkcję wyszukiwania wizualnego, która pozwala użytkownikom skanować przedmioty za pomocą kamery Snapchat, aby znaleźć i kupić je na Amazonie.

Wyszukiwanie wizualne w SEO

Wyszukiwanie wizualne przekształca sposób, w jaki marki i twórcy treści muszą myśleć o widoczności w Internecie oraz wpływa na strategie SEO. Tradycyjne SEO skupiało się na optymalizacji słów kluczowych, tworzeniu treści tekstowych i link buildingu, ale rosnąca popularność wyszukiwania wizualnego sprawiła, że wzrosła ważność obrazów jako elementu przyciągającego ruch na stronę internetową. Szacuje się, że 30% milienialsów i zoomerów przynajmniej raz korzystało z wyszukiwania wizualnego^[6].

Żeby efektywnie wykorzystywać wyszukiwanie wizualne w SEO, obrazy powinny być ściśle zintegrowane z kontekstem treści strony. Powinny być nie tylko wysokiej jakości, lecz także odpowiednio otagowane i opisane, aby algorytmy wyszukiwania wizualnego mogły łatwo je zidentyfikować i zrozumieć ich kontekst oraz zawartość.

Metadane obrazów, takie jak tagi alt, tytuły, nazwy plików i atrybuty caption, odgrywają kluczową rolę w optymalizacji pod wyszukiwanie wizualne. Dobre praktyki SEO zalecają stosowanie w nich opisowych, dobrze zbadanych słów kluczowych – pomaga to wyszukiwarkom w lepszym rozumieniu i indeksowaniu obrazów.

Ważna jest też szybkość wczytywania strony i obrazów. Optymalizacja obrazów pod tym kątem, poprzez kompresję i wybór odpowiedniego formatu, nie tylko pozwala utrzymać użytkowników na witrynie, lecz także wpływa na lepsze pozycjonowanie strony w wynikach wyszukiwania.

Należy też pamiętać, że do dalszego opisu obrazów i ich kontekstu dla wyszukiwarek powinno się stosować Schema.org i inne formy oznaczania danych strukturalnych. Ułatwia to indeksowanie obrazów i powiązanie ich z odpowiednimi zapytaniami w wyszukiwaniu wizualnym.

Również media społecznościowe są ważnym elementem w ekosystemie wyszukiwania wizualnego, szczególnie w przypadku Pinteresta czy Instagrama. Aktywne wykorzystanie tych platform do dzielenia się obrazami może zwiększyć ich widoczność i szanse na pojawienie się w wynikach wyszukiwania wizualnego.

Wyszukiwanie wizualne w marketingu

Wyszukiwanie wizualne w marketingu otwiera nowe możliwości angażowania klientów i zwiększania konwersji, ale wymaga przemyślanej strategii, aby wykorzystać jego pełny potencjał. Pierwszym krokiem jest zrozumienie potrzeb i zachowań swojej grupy docelowej. Konsumenci, zwłaszcza młodsze pokolenia, coraz częściej polegają na obrazach, więc oferowane przez Twoją firmę obrazy powinny odzwierciedlać faktyczny wygląd produktu oraz być atrakcyjne wizualnie.

Należy też zadbać, aby funkcja wyszukiwania wizualnego była łatwo dostępna i zrozumiała dla użytkowników Twojego sklepu internetowego, profilu na platformie e-commerce czy aplikacji mobilnej – może to sprawić, że wartość zakupów wzrośnie nawet o 20%^[7]. Warto również uwzględnić różnorodność urządzeń, z których klienci mogą korzystać – funkcje powinny być kompatybilne dla wszystkich typów urządzeń.

Jednocześnie należy pamiętać o optymalizacji obrazów pod kątem SEO, aby zwiększyć ich widoczność w wyszukiwarkach internetowych. W kontekście treści nie należy polegać wyłącznie na wyszukiwaniu wizualnym jako jedynym kanale dotarcia do klientów. Strategia marketingowa powinna być zróżnicowana i obejmować również inne formy komunikacji, aby dotrzeć do różnych segmentów odbiorców.

Stosując wyszukiwanie wizualne, nie można ignorować kwestii prywatności i bezpieczeństwa danych użytkowników. Wszelkie funkcje muszą być zgodne z obowiązującymi przepisami dotyczącymi ochrony danych, takimi jak RODO. Należy unikać także nadmiernego skomplikowania wyszukiwania – im prostsze i bardziej intuicyjne w obsłudze, tym lepiej dla użytkownika.

Należy również regularnie analizować efektywność wdrożenia wyszukiwania wizualnego, monitorując wskaźniki, takie jak liczba wyszukiwań, konwersje czy satysfakcja klientów. Dzięki temu można ciągle doskonalić tę funkcję i dostosowywać ją do zmieniających się potrzeb rynku oraz oczekiwań użytkowników.

Rola wyszukiwania wizualnego

Wyszukiwanie wizualne oferuje bezprecedensową szybkość i dokładność w wyszukiwaniu informacji, co otwiera nowe ścieżki dla doświadczeń użytkownika. Na poziomie podstawowym ułatwia im poszukiwanie produktów i informacji bez potrzeby ich opisywania. W świecie, w którym obraz stał się dominującym medium komunikacji, pozwala to szybciej odnaleźć interesujące treści. Otwiera to drzwi do nowych form edukacji i odkrywania – w nauce, turystyce czy kulturze pozwala łatwo zdobywać wiedzę o otaczającym świecie poprzez skanowanie obiektów, dzieł sztuki czy miejsc.

Wyszukiwanie wizualne pomaga też markom lepiej zrozumieć swoich klientów. Dzięki niemu mają one możliwość prezentowania im produktów odpowiadających na niezdefiniowane wcześniej potrzeby oraz dostosowania rekomendacji do indywidualnych preferencji i zachowań. Przekłada się to na głębsze, bardziej osobiste relacje z klientami oraz budowanie lojalności konsumenckiej.

Z perspektywy treści wyszukiwanie wizualne stymuluje tworzenie wysokiej jakości, atrakcyjnych wizualnie materiałów, ponieważ pozwalają one wyróżnić się w przesyconej treścią sieci. Marki i twórcy treści muszą myśleć kreatywnie o tym jak przedstawiać swoje produkty i usługi, aby przyciągnąć uwagę algorytmów wyszukiwania wizualnego oraz oczu użytkowników.

Rosnące znaczenie wyszukiwania wizualnego to również wyzwania dotyczące prywatności i bezpieczeństwa danych. Marki i twórcy technologii muszą być świadomi zagrożeń i zapewniać, że ich rozwiązania chronią prywatność i dane osobowe użytkowników.

W kontekście globalnym wyszukiwanie wizualne demokratyzuje dostęp do informacji, przekraczając bariery językowe i kulturowe. Umożliwia użytkownikom z różnych części świata odkrywanie produktów i treści, które mogłyby pozostać nieodkryte przy użyciu tradycyjnych metod wyszukiwania tekstowego.