{"id":16693,"date":"2019-07-19T09:24:57","date_gmt":"2019-07-19T07:24:57","guid":{"rendered":"https:\/\/www.antevenio.com\/it\/?p=16693"},"modified":"2019-07-19T09:28:04","modified_gmt":"2019-07-19T07:28:04","slug":"cose-il-visual-search-e-come-influisce-sul-posizionamento-seo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.antevenio.com\/it\/blog\/cose-il-visual-search-e-come-influisce-sul-posizionamento-seo\/","title":{"rendered":"Cos\u2019\u00e8 il Visual Search e come influisce sul posizionamento SEO"},"content":{"rendered":"

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Man mano che l\u2019uso del visual search cresce attraverso le diverse piattaforme, la tecnologia di ricerca visual sta migliorando considerevolmente. Di fatto le applicazioni e i siti web di brand che hanno inserito il visual search hanno modificato il panorama del search marketing. E ancor di pi\u00f9 se si considerano le piattaforme come Pinterest, Bing e Google che gi\u00e0 inglobano questa tecnologia.<\/p>\n

Il direttore generale di Pinterest, Ben Silbermann ha segnalato<\/a> in varie occasioni che \u201cil futuro delle ricerche riguarder\u00e0 le immagini e elementi visuali alposto delle parole chiave<\/strong><\/em>\u201d. I recenti avanzamenti della tecnologia di visual search negli spazi come Pinterest, Target e ASOS rendono molto pi\u00f9 facile per gli utenti scattare una foto e comprare il prodotto<\/strong> o trovare articoli similari<\/strong>.<\/p>\n

Sia il risparmio di tempo sia la convenienza di questa tecnologia sono i punti forti. E senza dubbio rappresentano un\u2019opportunit\u00e0 emozionante per qualsiasi ecommerce.<\/p>\n

Conoscere il visual search<\/h2>\n

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Visual search fa riferimento al processo di effettuare una ricerca utilizzando l\u2019intelligenza artificiale<\/strong><\/a> e il machine learning<\/strong><\/a>. Per farlo analizza i componenti di un\u2019immagine visuale. Anche se la tecnologia che agisce in questo processo \u00e8 molto simile a quella di Facebook per riconoscere i visi degli amici.<\/p>\n

Il visual search si sviluppa nel momento in cui l\u2019utente utilizza una keyword sul motore di ricerca che, come risultato, mostra immagini correlate. Considera che nemmeno il motore riconosce le immagini. Riconosce solo i dati strutturati associati.<\/p>\n

Ma il visual search utilizza un\u2019immagine come verifica al posto del testo. Identifica oggetti nelle immagini e poi fa una ricerca per trovare contenuti visuali collegati all\u2019oggetto stesso. Per esempio se l\u2019immagine \u00e8 una fotografia di una scrivania, il visual search potrebbe essere usato per comprare una scrivania identica o similare.<\/strong><\/p>\n

Ma la tecnologia che sta attorno al visual search \u00e8 ancora limitata. Ci\u00f2 \u00e8 dovuto al fatto che il machine learning deve ricreare il processo di immagini prima di produrre un\u2019applicazione di ricerca accettabile. Ossia non basta identificare l\u2019immagine. Deve anche essere in grado di riconoscere colori, forme, dimensioni e modelli<\/strong>. Come fa la mente umana.<\/p>\n

La crescita del visual search<\/h2>\n

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La tecnologia di visual search \u00e8 molto pi\u00f9 complessa delle ricerche testuali dato che ora l\u2019immagine diventa il metodo di ricerca. I motori di ricerca stanno migliorando nella comprensione dei componenti delle immagini. E quindi i risultati sono sempre pi\u00f9 affidabili.<\/p>\n

Anche se l\u2019aspetto pi\u00f9 importante \u00e8 conoscere l\u2019uso che si fa di questa tecnologia. Negli ultimi anni le ricerche visuali sono cresciute considerevolmente. Ora un utente pu\u00f2 cercare qualcosa in base a un\u2019immagine semplicemente usando la fotocamera dello smartphone o un\u2019app di realt\u00e0 aumentata.<\/p>\n

Un report di Jumpshot e Moz<\/a> segnala che il visual search \u00e8 in crescita. Il 27% di tutte le ricerce si dividono in 10 propriet\u00e0 principali delle immagini. Quindi come possono adattarsi i brand?<\/p>\n

Pinterest ha segnalato<\/a> che i suoi utenti effettuano oltre 600 milioni di ricerche mensili<\/strong> supportate dalla tecnologia Lens. Ora Google \u00e8 in grado di ritornare risultati<\/a> ottimali<\/p>\n

Il visual search che impatto ha sulla SEO?<\/h2>\n

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I motori di ricerca sono gi\u00e0 in grado di indicizzare le immagini e i video e classificarli di conseguenza. Di fatto il SEO video e il SEO per immagini esiste da anni. Soprattutto da quando il contenuto visuale \u00e8 diventato pi\u00f9 popolare sui siti come Youtube e Facebook.<\/p>\n

Ovviamente nonostante l\u2019aumento di questo tipo di contenuto, il SEO soddisfa ancora le necessit\u00e0 di chi vuole posizionarsi sui motori di ricerca. Fattori come la creazione di testi alternativi, mappe di immagini, titoli SEO e contenuto per immagini originale hanno l\u2019obiettivo di promuovere le immagini rispetto alla concorrenza.<\/p>\n

Di conseguenza il comportamento di acquisto legato alla ricerca visuale trasforma il SEO in una sfida. Ci\u00f2 si deve al fatto che l\u2019utente non deve scrivere ma \u00e8 sufficiente che scatti una foto.<\/p>\n

Elementi pi\u00f9 importanti dell\u2019ottimizzazione SEO visuale<\/h3>\n

Attualmente il SEO e le ricerche visuali hanno funzionato grazie al tag alt, l\u2019ottimizzazione di immagini, il mercato degli schemi e i metadati<\/strong>. E questi ultimi due sono particolarmente importanti per la SEO visuale. Possono essere le uniche fonti di informazione testuale che i motori rilevano.<\/p>\n

La catalogazione meticolosa di immagini con microdati pu\u00f2 essere noiosa. Ovviamente la descrizione migliorata che offrono i microdati quando combinata con le immagini ottimizzate dovrebbe aiutare le immagini stesse ad emergere nei risultati.<\/p>\n

I metadati sono ugualmente importanti. Sia nelle ricerche basate sul testo come nelle ricerche visuali, i metadati rafforzano la capacit\u00e0 di dirigere il traffico verso il sito e i prodotti. I metadati sono nascosti nell\u2019HTML della pagina e nelle immagini. Anche se i motori utilizzano queste informazioni per trovare risultati rilevanti.<\/p>\n

Identificare le tue immagini con metadati \u00e8 essenziale per la SEO del tuo contenuto visuale<\/h3>\n

Per questo motivo \u00e8 fondamentale utilizzare metadati per le immagini del tuo sito e non solo per il sito in s\u00e9. Sia i microdati sia i metadati svolgeranno un ruolo importante nel settore del SEO, anche quando i motori di ricerca svilupperanno e rivoluzioneranno l\u2019esperienza online. Ovviamente le tecniche SEO esistenti aggiuntive miglioreranno il futuro della ricerca visuale.<\/p>\n

Principali applicazioni del visual search<\/h2>\n

Con la crescente tendenza dell\u2019utilizzo visual search, la cosa migliore \u00e8 conoscere quali sono le piattaforme che usano questa tecnologia e che sono disponibili attualmente.<\/p>\n

1 \u2013 Pinterest Lens<\/h3>\n

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Nonostante il visual search funzioni da tempo c\u2019\u00e8 una piattaforma che \u00e8 sempre stata aggiornata: Pinterest. Il social pi\u00f9 visual del momento ha cominciato a investire sull\u2019intelligenza artificiale e sul machine learning, cosa che ha portato alla nascita di Lens.<\/p>\n

I suoi diversi aggiornamenti hanno fanno nascere strumenti come Shop the Look<\/a>, la prima piattaforma di acquisto visual. \u00c8 qui che Pinterest ha cominciato a emergere. Ovviamente nel 2018, un anno dopo il lancio di Lens, gli utenti hanno fatto pi\u00f9 di 600 milioni di ricerche visuali<\/a> mensili.<\/strong> Questo dato suppone una crescita del 140% anno dopo anno.<\/p>\n

2 \u2013 Google Lens<\/h3>\n