A medida que el uso del Visual Search se está expandiendo a través de varias plataformas, la tecnología de búsqueda visual está mejorando considerablemente. De hecho, las aplicaciones y sitios web de marca que han conseguido incorporar el Visual Search han logrado que el panorama del marketing de búsqueda haya dado un giro de 360º. Y más aún teniendo en cuenta que plataformas como Pinterest, Bing y Google ya incorporan la tecnología.
El director general de Pinterest, Ben Silbermann, ha apuntado en varias ocasiones que «el futuro de las búsquedas estará sobre imágenes y elementos visuales en lugar de estar enfocado en palabras clave». De hecho, los recientes avances en la tecnología de Visual Search en espacios como Pinterest, Target y ASOS ya hacen que sea mucho más fácil para los usuarios sacar una foto y comprar el producto capturado. O incluso encontrar artículos similares.
Tanto el ahorro de tiempo y la conveniencia que brinda esta tecnología son sus puntos fuertes. Y, sin duda, representan una oportunidad emocionante para cualquier ecommerce.
Conociendo el Visual Search
Visual Search hace referencia al proceso de realizar una búsqueda utilizando la inteligencia artificial y el Machine Learning. Para ello, analiza todos los componentes de una imagen visual. Aunque la tecnología que ejecuta todo este proceso es muy similar al que usa Facebook para reconocer las caras de amigos.
El Visual Search se desarrolla en el momento en el que un usuario ingresa una keyword al motor de búsqueda y éste, como resultado, muestra imágenes relacionadas. Ten en cuenta que ni siquiera el propio motor de búsqueda reconoce las imágenes. Solo reconoce los datos estructurados asociados con ellas.
Con todo, el Visual Search utiliza una imagen como consulta en lugar de texto. Identifica objetos dentro de la imagen y después realiza una búsqueda para encontrar contenidos visuales relacionados con ese objeto. Por ejemplo, si la imagen es una fotografía de un escritorio, el Visual Search podría utilizarse para comprar un escritorio idéntico o similar al de la foto.
No obstante, la tecnología que rodea el Visual Search sigue siendo algo limitada. Esto se debe a que el Machine Learning debe recrear ese procesamiento de imágenes antes de que pueda producir una aplicación de búsqueda visual viable. Es decir, no basta con que se identifique la imagen. También debe ser capaz de reconocer colores, formas, tamaños y patrones. Tal y como lo hace la mente humana.
El crecimiento del Visual Search
La tecnología de Visual Search es mucho más compleja que las búsquedas basadas en texto, ya que ahora, la imagen en sí pasa a ser la propia consulta. Los motores de búsqueda están mejorando en la comprensión de los componentes de las imágenes. Y por lo tanto, los resultados cada vez son más confiables.
Aunque lo más importante es conocer el uso que se hace de esta tecnología. Y en los últimos años, las búsquedas visuales han aumentado considerablemente. Ahora un usuario puede buscar algo en base a una imagen simplemente utilizando la cámara del smartphone o alguna app de realidad aumentada.
De hecho, un informe de Jumpshot y Moz asegura que el Visual Search está en aumento. Un 27% de todas las búsquedas se dividen en 10 propiedades principales para imágenes. Por lo tanto ¿cómo pueden adaptarse las marcas?
Pinterest ha informado que sus usuarios realizaron más de 600 millones de búsquedas mensuales combinadas con la tecnología Lens. Y ahora Google ha sido capaz de devolver más resultados de imagen que nunca.
¿Cómo afecta el Visual Search al SEO?
Los motores de búsqueda ya son capaces de indexar imágenes y vídeos y clasificarlos en consecuencia. De hecho, SEO de vídeo y el SEO de imágenes han existido durante años. Sobre todo desde que el contenido visual se hizo popular en sitios como Youtube y Facebook.
Sin embargo, a pesar del aumento de este tipo de contenido, el SEO aún satisface las necesidades de aquellos que buscan posicionarse en los motores de búsqueda. Factores como la creación de texto alternativo, mapas de imagen, títulos SEO y contenido de imagen original son los encargados de poner las imágenes de tu sitio web un paso por delante de tu competencia.
Como consecuencia, el comportamiento de búsqueda visual de compra instantánea convierte al SEO en un desafío. Esto se debe a que el usuario ya no tiene que escribir. Simplemente tiene que sacar una foto de un producto y esperar por los resultados.
Elementos más importantes para la optimización del SEO visual
Actualmente, el SEO y las búsquedas visuales han funcionado gracias al etiquetado alternativo, la optimización de imágenes, el marcado de esquemas y los metadatos. Y estos dos últimos son especialmente importantes para el SEO visual. Pueden ser una de las únicas fuentes de información textual que los motores de búsqueda rastrean.
La catalogación meticulosa de imágenes con microdatos puede ser tediosa. Sin embargo, la descripción mejorada que brindan los microdatos cuando se combina con una imagen optimizada debería ayudar a que la imagen tuviera un rango más alto en la búsqueda visual.
Los metadatos son igual de importantes. Tanto en las búsquedas basadas en texto como en las búsquedas visuales, los metadatos refuerzan la capacidad del comercializador para dirigir el tráfico online a su sitio web y sus productos. Los metadatos se ocultan en el HTML de las páginas web y las imágenes. Aunque los motores de búsqueda utilizan esta información para encontrar resultados relevantes.
Marcar tus imágenes con metadatos es esencial para el SEO de tu contenido visual
Por este motivo, es fundamental que utilices metadatos para las imágenes de tu sitio web y no solo para el sitio web en sí. Tanto los microdatos como los metadatos seguirán desempeñando un papel importante en la industria de SEO, incluso cuando los motores de búsqueda visual desarrollen y revolucionen la experiencia online. Sin embargo, las técnicas de SEO existentes adicionales deberán avanzar y mejorar para adaptarse al futuro de la búsqueda visual.
Principales aplicaciones de Visual Search
Con la creciente tendencia a usar Visual Search, lo mejor es que conozcas cuáles son las plataformas que utilizan esta tecnología y que están disponibles en la actualidad.
1.- Pinterest Lens
A pesar de que el Visual Search ha funcionado durante más tiempo del que se tiene constancia, hay una plataforma que siempre ha estado a la última: Pinterest. La red social más visual del momento comenzó a invertir en inteligencia artificial y Machine Learning, lo que la condujo a lanzar una app llamada Lens.
Sus múltiples actualizaciones dieron paso a herramientas como Shop the Look, la primera plataforma de compra visual. Ahí es donde Pinterest comenzó a destacar. Sin embargo, en 2018, un año después del lanzamiento de Lens, los usuarios realizaron más de 600 millones de búsquedas visuales de forma mensual. Este dato supone un aumento del 140% año tras año.
2.- Google Lens
Esta aplicación, además, contará con una característica «Match Style» similar a la de Pinterest Lens. Pricipalmente proporcionará a los usuarios un enlace para comprar el artículo que han buscado. O, por el contrario, les indicará cuáles son los artículos más parecidos o relacionados con él.
Del mismo modo, Google también ha actualizado sus resultados de aplicaciones y dispositivos móviles para incluir credenciales para la búsqueda de imágenes. Ahora, en las búsquedas realizadas dentro de la aplicación, los usuarios ven una insignia en la esquina inferior izquierda de una imagen.
3.- Bing Visual Search
Al igual que Pinterest, Bing ha desarrollado una búsqueda inteligente de imágenes basada en la web y una búsqueda de imágenes basada en fotos sacadas con la cámara.
A pesar de que no resulta del todo revolucionario, el Visual Search de Bing sigue siendo una herramienta útil. De hecho, ha mejorado significativamente su oferta de búsqueda de imágenes en los últimos años. Sobre todo en comparación con la oferta actual de Google.
Bing ahora permite a los usuarios seleccionar partes de imágenes y centrarse en elementos específicos para refinar aún más cada búsqueda. Por ejemplo, una búsqueda de «ideas de comedor» te devolverá la imagen del ejemplo.
¿Cómo pueden las marcas aprovechar el Visual Search?
El Visual Search presenta una gran oportunidad para las marcas. Pero ¿cómo pueden éstas exprimir todo su potencial? ¿Cuáles son las mejores prácticas a seguir?
A.- Céntrate en la visibilidad de la imagen orgánica
El aumento en el Visual Search significa que para competir en los resultados de búsqueda de imágenes se necesita un mayor enfoque de SEO.
B.- Construye una búsqueda de imágenes en tu inventario web
El año pasado, Pinterest implementó su tecnología de búsqueda visual en las aplicaciones y sitios web de su target. Como parte del acuerdo, su público objetivo aumentó la inversión publicitaria en su plataforma. Tanto, que se están probando nuevos formatos de anuncios.
Además, una investigación reciente de L2 ha descubierto que únicamente el 8% de las marcas ha incorporado el Visual Search. Es decir, si trabajas esta tecnología ahora, conseguirás destacar de tu competencia.
C.- Lanza anuncios en Pinterest
Como se ha mencionado anteriormente, se realizan 600 millones de búsquedas en Pinterest Lens al mes. Gracias a la tecnología de Visual Search de la plataforma y al reconocimiento avanzado de imágenes, las marcas obtienen un gran beneficio al posicionar sus anuncios junto a productos visuales relacionados.
Asimismo, existen más opciones para llegar a tu target y conseguir nuevos clientes y más ventas. En Antevenio te ayudaremos a mejorar tu visibilidad en los motores de búsqueda de imágenes con una estrategia SEO adecuada a tus necesidades.