Herramienta gratuita de análisis de imágenes de Google AI

Google proporciona una herramienta de clasificación de imágenes de IA que analiza las imágenes para categorizar el contenido y etiquetarlo.

La herramienta está diseñada como una demostración de Visión de Googleque puede cambiar automáticamente el tamaño de la clasificación de imágenes, pero se puede usar como una herramienta independiente para ver cómo un algoritmo de detección de imágenes ve sus imágenes y para qué son relevantes.

Incluso si no utiliza la API de Google Vision para escalar la detección y clasificación de imágenes, la herramienta proporciona una perspectiva interesante de lo que son capaces de hacer los algoritmos de imágenes de Google, lo que hace que sea interesante subir imágenes para ver cómo las clasifica el algoritmo de Google Vision. .

Esta herramienta muestra los algoritmos de Google AI y Machine Learning para comprender imágenes.

es parte de google Paquete de API Cloud Vision que proporciona modelos de aprendizaje automático para aplicaciones y sitios web.

¿La herramienta Cloud Vision refleja el algoritmo de Google?

Este es solo un modelo de aprendizaje automático y no un algoritmo de clasificación.

Por lo tanto, no es realista usar esta herramienta y esperar que refleje algo en el algoritmo de clasificación de imágenes de Google.

Sin embargo, es una excelente herramienta para comprender cómo los algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático de Google pueden comprender las imágenes y brindará una perspectiva educativa sobre cómo se ven los algoritmos de visión avanzada en la actualidad.

La información proporcionada por esta herramienta se puede utilizar para comprender cómo una máquina puede entender de qué se trata una imagen y, posiblemente, para dar una idea de cómo encaja exactamente esa imagen en el tema general de una página web.

¿Por qué es útil una herramienta de clasificación de imágenes?

Las imágenes pueden desempeñar un papel importante en la visibilidad de búsqueda y el CTR en las diversas formas en que se muestra el contenido de la página web en Google.

Los visitantes potenciales del sitio que buscan un tema usan imágenes para navegar al contenido correcto.

Por lo tanto, el uso de imágenes atractivas relevantes para las consultas de búsqueda puede ser útil, en algunos contextos, para comunicar rápidamente que una página web es relevante para lo que busca una persona.

La herramienta Google Vision proporciona una manera de comprender cómo un algoritmo puede mostrar y clasificar una imagen en función de lo que hay en la imagen.

de Google Instrucciones para la imagen SEO recomendamos:

«Las fotos de alta calidad atraen a los usuarios más que las imágenes borrosas y borrosas. Las imágenes claras también son más atractivas para los usuarios en la miniatura de resultados y aumentan la probabilidad de recibir tráfico de los usuarios».

Si la herramienta Vision tiene problemas para identificar de qué se trata la imagen, podría ser una señal de que los visitantes potenciales del sitio pueden tener los mismos problemas y decidir no visitar el sitio.

¿Qué es la herramienta de imágenes de Google?

La herramienta es una forma de demostrar la API de Google Cloud Vision.

La API de Cloud Vision es un servicio que permite que las aplicaciones y los sitios web se conecten a la herramienta de aprendizaje automático, proporcionando servicios de análisis de imágenes escalables.

La misma herramienta independiente le permite cargar una imagen y le dice cómo la interpreta el algoritmo de aprendizaje automático de Google.

Página de Google Cloud Vision para describir cómo se puede utilizar el servicio de la siguiente manera:

«Cloud Vision permite a los desarrolladores integrar fácilmente las capacidades de detección de visión en las aplicaciones, incluido el etiquetado de imágenes, la detección de rostros y puntos de referencia, el reconocimiento óptico de caracteres (OCR) y el etiquetado de contenido explícito».

Aquí hay cinco formas en que las herramientas de análisis de imágenes de Google clasifican las imágenes cargadas:

1. Las caras.
2. Objetos.
3. Etiquetas.
4. Propiedad.
5. Búsqueda segura.

presumiblemente

La pestaña «rostros» proporciona un análisis de la emoción expresada por la imagen.

La precisión de este resultado es bastante precisa.

La imagen de abajo es una persona descrita como confundida, pero en realidad no es una emoción.

AI describe la emoción expresada en la cara como sorpresa, con una puntuación de confianza del 96 %.

objeción

La pestaña «Objetos» muestra qué objetos están presentes en la imagen, como gafas, persona, etc.

La herramienta identifica con precisión caballos y personas.

Etiqueta

La pestaña «etiqueta» muestra detalles sobre la imagen que reconoce Google, como las orejas y la boca, así como aspectos conceptuales como el retrato y la fotografía.

Esto es particularmente interesante porque muestra cuán profundamente Google puede comprender la imagen de IA que se encuentra en una imagen.

¿Google lo usa como parte de su algoritmo de clasificación? Es algo que no se sabe.

propiedad

Las propiedades son los colores utilizados en la imagen.

En la superficie, el propósito de esta herramienta no es obvio y puede parecer algo inútil.

Pero en realidad, los colores de una imagen pueden ser muy importantes, especialmente para una imagen presentada.

Las imágenes que contienen una gama muy amplia de colores pueden ser una indicación de una imagen mal elegida con un tamaño inflado, con lo que debe tener cuidado.

Otra perspectiva útil sobre las imágenes y el color es que las imágenes con una gama de colores más oscura tienden a producir archivos de imagen más grandes.

En términos de SEO, la sección Propiedades puede ser útil para identificar imágenes en un sitio web completo, que se pueden cambiar por otras de menor tamaño.

Además, las gamas de colores para las imágenes de primer plano que están apagadas o incluso en escala de grises pueden ser algo a tener en cuenta, ya que las imágenes de primer plano que no tienen colores vivos tienden a no aparecer en las redes sociales, Google Discover y Google News.

Por ejemplo, las imágenes destacadas vívidas se pueden rastrear fácilmente y pueden recibir una tasa de clics (CTR) más alta cuando se ven en los resultados de búsqueda o en Google Discover, porque atraen la atención mejor que las imágenes atenuadas o deshabilitadas. en el fondo

Hay muchas variables que pueden afectar el rendimiento de la imagen CTR, pero esto proporciona una forma de extender el proceso de verificación de imágenes de un sitio web completo.

eBay ha creado un estudio de imágenes de productos y CTR y descubrió que las imágenes con colores de fondo más claros tienden a tener un CTR más alto.

Los investigadores de EBay señalaron:

«En este documento, encontramos que las características de la imagen del producto pueden afectar el comportamiento de búsqueda de los usuarios.

Descubrimos que algunas funciones de imagen están relacionadas con el CTR en un motor de búsqueda de productos y que estas funciones pueden ayudar a modelar la tasa de clics para las aplicaciones de búsqueda de compras.

Este estudio puede proporcionar un incentivo para que los vendedores presenten mejores imágenes de los productos que venden. «

Como anécdota, el uso de colores brillantes para las imágenes destacadas podría ser útil para aumentar el CTR de los sitios que dependen del tráfico de Google. Descubrir y Google Noticias.

Obviamente, hay muchos factores que afectan a Google Discover y Google News CTR. Pero una imagen que si distingue de los demás puede ser útil.

Por esta razón, usar la herramienta Vision para comprender los colores utilizados puede ser útil para una auditoría de imágenes a escala.

Búsqueda segura

SafeSearch le muestra cómo categorizar la imagen para contenido no seguro. Las descripciones de las imágenes potencialmente peligrosas son las siguientes:

• Adulto.
• Parodia.
• Médico.
• Violencia.
• Audaz.

La búsqueda de Google tiene filtros que califican una página web por contenido inseguro o inapropiado.

Por esta razón, la sección SafeSearch de la herramienta es muy importante, porque si una imagen activa involuntariamente un filtro de búsqueda seguro, es posible que la página web no se clasifique para los visitantes potenciales del sitio que buscan contenido en la página web.

La captura de pantalla anterior muestra una clasificación de fotos de caballos de carreras en una pista. La herramienta identifica con precisión que no hay contenido médico o para adultos en la imagen.

Texto: reconocimiento óptico de caracteres (OCR)

Google Vision tiene una capacidad notable para leer texto en una foto.

La herramienta Visión puede leer con precisión el texto en la imagen a continuación:

Como puede ver arriba, Google tiene la capacidad (a través de Reconocimiento óptico de caracteres, también conocido como OCR), para leer las palabras en las imágenes.

Sin embargo, esto no es una indicación de que Google esté utilizando OCR para fines de clasificación de búsqueda.

Lo cierto es que Google recomienda usar palabras alrededor de las imágenes para ayudarlos a comprender de qué se trata una imagen y, al igual que con las imágenes de texto dentro de ellas, Google aún confía en las palabras que rodean la imagen para comprender de qué se trata. preocupaciones y pertinentes.

de Google Pautas de SEO para imágenes enfatizar repetidamente el uso de palabras para proporcionar contexto a las imágenes.

«Al agregar más contexto alrededor de las imágenes, los resultados pueden volverse mucho más útiles, lo que puede conducir a un tráfico de mayor calidad a su sitio.

… Siempre que sea posible, coloque imágenes junto al texto relevante.

… Google extrae información sobre el tema de la imagen del contenido de la página …

… Google utiliza texto alternativo junto con visión artificial y algoritmos de contenido de página para comprender el tema de la imagen. «

De la documentación de Google queda muy claro que Google depende del contexto del texto alrededor de las imágenes para entender de qué se trata la imagen.

Quitar

La herramienta Vision AI de Google proporciona una forma de probar Vision AI de Google para que un editor pueda conectarse a ella a través de una API y usarla para escalar la clasificación de imágenes y extraer datos para usar dentro del sitio.

Pero también proporciona información detallada sobre hasta dónde han llegado los algoritmos de codificación de imágenes, anotación y reconocimiento óptico de caracteres.

Sube una foto aquí para ver cómo se clasifica y si un coche lo ve igual que tú.

Más recursos:

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Imagen presentada por Maksim Shmeljov / Shutterstock