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विज़ुअल सर्च से लोग शब्दों की जगह इमेज से सर्च कर सकते हैं। जानें कि यह कैसे काम करती है, इसके पीछे कौन से टूल हैं और इसके लिए कैसे ऑप्टिमाइज़ करें।
टूल
Sorank के संस्थापक, SEO में 7+ वर्षों का अनुभव, GEO के उत्साही।
विज़ुअल सर्च एक सर्च तकनीक है, जो इमेज, वीडियो या किसी अन्य विज़ुअल कंटेंट में मौजूद चीज़ों को पहचानती है और उसी के आधार पर सर्च चलाती है, न कि टाइप किए गए कीवर्ड के आधार पर। किसी चीज़ का शब्दों में वर्णन करने की बजाय यूज़र कैमरा दिखाता है या फ़ोटो अपलोड करता है, और सिस्टम उस चीज़ को पहचानकर मिलते-जुलते परिणाम, प्रोडक्ट मैच या संबंधित जानकारी लौटाता है। कई सवालों के लिए यह सर्च की सबसे कठिन बाधा हटा देता है: ऐसी चीज़ को शब्दों में बताना जो आप देख सकते हैं, पर जिसका नाम नहीं जानते।
यह इसलिए मायने रखता है क्योंकि अब बहुत सी डिस्कवरी, ख़ासकर शॉपिंग में, इमेज से शुरू होती है। Google Lens और Pinterest Lens ने विज़ुअल सर्च को मुख्यधारा में ला दिया है, और इस बदलाव के साथ नए ranking factors आए हैं, जिनकी वजह से इमेज ऑप्टिमाइज़ेशन भी पारंपरिक कीवर्ड काम जितना ही ज़रूरी हो गया है।
विज़ुअल सर्च एक कंप्यूटर विज़न आधारित तकनीक है, जो विज़ुअल कंटेंट से पहचाने जा सकने वाले फ़ीचर निकालती है और वेब पर मिलते-जुलते कंटेंट को खोजकर उन्हें वर्गीकृत करती है। टेक्स्ट सर्च पूछती है कि इन शब्दों का वर्णन क्या है, जबकि विज़ुअल सर्च पूछती है कि यह क्या है और इससे मिलता-जुलता क्या दिखता है। इनपुट एक तस्वीर होती है, और आउटपुट समानता और प्रासंगिकता के आधार पर रैंक किए गए मैच होते हैं।
विज़ुअल सर्च को रिवर्स इमेज लुकअप से अलग समझना ज़रूरी है। शुरुआती रिवर्स इमेज टूल किसी फ़ाइल की हूबहू कॉपी ढूँढते थे। आधुनिक विज़ुअल सर्च इमेज के कंटेंट को समझती है: वह किसी ख़ास डिज़ाइन की कुर्सी या कुत्ते की नस्ल पहचानती है, और भले ही कोई एक जैसी फ़ाइल मौजूद न हो, फिर भी अर्थ के स्तर पर मिलते-जुलते आइटम ढूँढ लेती है। यही सिमैंटिक समझ इसे डिस्कवरी के लिए सचमुच उपयोगी बनाती है।
इसके पीछे आर्टिफ़िशियल इंटेलिजेंस, मशीन लर्निंग और इमेज रिकग्निशन हैं, ख़ासकर convolutional neural networks नाम के डीप लर्निंग मॉडल। ये नेटवर्क इमेज से आकार, रंग, टेक्सचर और स्थानिक पैटर्न जैसी विज़ुअल विशेषताएँ निकालते हैं। फिर सिस्टम इन फ़ीचर्स को इंडेक्स की गई इमेज के डेटाबेस से मिलाकर मैच या लगभग मैच खोजता है, और परिणामों को समानता और प्रासंगिकता के आधार पर रैंक करता है।
सबसे अहम बात यह है कि ये इंजन केवल पिक्सल पर निर्भर नहीं रहते। वे सिमैंटिक संदर्भ जोड़ने के लिए इमेज मेटाडेटा, alt text, फ़ाइल के नाम, कैप्शन और schema markup का भी मूल्यांकन करते हैं। ऑब्जेक्ट डिटेक्शन की मदद से सिस्टम एक ही फ़ोटो में कई चीज़ें पहचान सकता है, हर एक के चारों ओर वर्चुअल सीमा खींचकर। और मॉडल लगातार बेहतर हो रहे हैं: जितने ज़्यादा विज़ुअल इनपुट वे देखते हैं, उतने ही सटीक और संदर्भ समझने वाले बनते हैं। इसी से विज़ुअल सर्च चल रही मल्टीमोडल AI की प्रगति से जुड़ जाती है।
Google Lens सबसे व्यापक उदाहरण है। यह समझ सकता है कि आप क्या देख रहे हैं और उस पर कार्रवाई कर सकता है: टेक्स्ट का अनुवाद, पौधों और जानवरों की पहचान, लैंडमार्क की खोज, प्रोडक्ट ढूँढना, और मिलती-जुलती इमेज दिखाना। यह आपकी तस्वीर की चीज़ों की तुलना वेब की दूसरी इमेज से करता है, उन्हें समानता के आधार पर रैंक करता है और पूरे वेब से प्रासंगिक परिणाम लाता है।
Pinterest Lens एक संकरा, लाइफ़स्टाइल-केंद्रित रास्ता चुनता है, जो फ़ैशन, होम डेकोर और प्रेरणा पर केंद्रित है, और इसमें शॉपिंग का मज़बूत इंटीग्रेशन है। इनके अलावा Amazon StyleSnap, eBay Image Search, IKEA Kreativ, Sephora Virtual Artist और ASOS Style Match भी इमेज-आधारित सर्च से प्रोडक्ट डिस्कवरी को आगे बढ़ाते हैं। इसी वजह से विज़ुअल सर्च AI शॉपिंग के साथ इतनी बड़ी हद तक ओवरलैप करती है।
मूल अंतर इनपुट का है। टेक्स्ट सर्च में आपको बताना पड़ता है कि आपको क्या चाहिए, जबकि विज़ुअल सर्च में आप उसे दिखा सकते हैं। इससे उस आइटम का वर्णन करने की परेशानी ख़त्म हो जाती है जिसका नाम आप नहीं जानते। फ़ैशन, फ़र्नीचर और स्टाइल-आधारित शॉपिंग में यह आम स्थिति है, जहाँ ज़्यादातर लोगों के पास सही शब्द नहीं होते।
दोनों एक-दूसरे के पूरक हैं। अमूर्त या जानकारी वाले सवालों के लिए टेक्स्ट सर्च अब भी सबसे अच्छी है, जबकि विज़ुअल सर्च ठोस, “यही चाहिए” वाले पलों में बेहतर है। अब यह फ़र्क धुंधला हो रहा है, क्योंकि इंजन एक इमेज के साथ टेक्स्ट में सुधार भी स्वीकार करने लगे हैं। यह मल्टीमोडल पैटर्न मल्टीमोडल सर्च ऑप्टिमाइज़ेशन और AI सर्च की बड़ी दिशा के साथ चलता है।
विज़ुअल सर्च नए ranking factors लाती है: इमेज की क्वालिटी, साइज़ और संदर्भ की प्रासंगिकता। इसलिए इमेज ऑप्टिमाइज़ेशन कीवर्ड ऑप्टिमाइज़ेशन जितना ही अहम हो गया है। ई-कॉमर्स के लिए व्यावसायिक तर्क मज़बूत है। 50 प्रतिशत से अधिक उपभोक्ता कहते हैं कि ख़रीदारी के फ़ैसलों में विज़ुअल जानकारी टेक्स्ट से ज़्यादा असरदार होती है, और रिटेलर ThredUp ने बताया कि इमेज सर्च से कन्वर्ज़न रेट 85 प्रतिशत अधिक रहा।
प्लेटफ़ॉर्म के नतीजे भी यही बताते हैं। IKEA Kreativ पर सेशन की अवधि लगभग दोगुनी रही, Sephora Virtual Artist ने try-on करने वाले यूज़र्स के लिए कन्वर्ज़न रेट में 80 प्रतिशत बढ़ोतरी बताई, और ASOS Style Match ने प्रोडक्ट डिस्कवरी 35 प्रतिशत तेज़ कर दी, जबकि ऐप की ख़रीदारी में विज़ुअल सर्च का हिस्सा 10 प्रतिशत से अधिक रहा। इमेज रिकग्निशन का बाज़ार 2024 में 46.7 अरब डॉलर से बढ़कर 2029 तक 98.6 अरब डॉलर होने का अनुमान है, जो दिखाता है कि यह कितना केंद्रीय बनता जा रहा है।
शुरुआत इमेज से करें। स्टॉक फ़ोटो की जगह हाई-रेज़ोल्यूशन और यूनिक इमेज इस्तेमाल करें, उन्हें कंटेंट से मेल खाते वर्णनात्मक फ़ाइल नाम दें, प्रासंगिक कीवर्ड वाला विस्तृत alt text लिखें और संदर्भ के लिए उपयोगी कैप्शन जोड़ें। ये संकेत रिकग्निशन इंजन को वह सिमैंटिक आधार देते हैं, जिसे वह पिक्सल के साथ इस्तेमाल करता है, और यही इमेज सर्च ऑप्टिमाइज़ेशन का मूल है।
तकनीकी स्तर पर, इंजन इमेज का कंटेंट समझ सकें इसके लिए schema.org markup लगाएँ, image sitemaps बनाएँ, मोबाइल पर अच्छा रिस्पॉन्स और तेज़ लोडिंग सुनिश्चित करें, और rich-result के लिए structured data लागू करें। प्लेटफ़ॉर्म के लिए, Pinterest पर इमेज को पिन करने योग्य और सही टैग वाली बनाएँ, Google Lens के लिए विवरण साफ़ रखें, और हर इमेज को उसके प्रोडक्ट पेज से लिंक करें। इसके साथ कीवर्ड रिसर्च और कंटेंट प्लानिंग पर अनुशासित काम करने से आपकी इमेज विज़ुअल क्वेरी के पीछे के इरादे से मेल खाती हैं।
रिटेल सबसे आगे है, लेकिन विज़ुअल सर्च इससे भी आगे जाती है। हेल्थकेयर में यह दिखने वाली स्थितियों की पहचान में मदद करती है, रियल एस्टेट में मिलते-जुलते प्रॉपर्टी दिखाती है, और ऑटोमोबाइल में मिलते-जुलते वाहन मॉडल खोजती है। यात्री लैंडमार्क पहचानने और मेन्यू का अनुवाद करने के लिए इसका उपयोग करते हैं, और छात्र पौधों, कलाकृतियों या अनजानी चीज़ों को देखकर पहचानने के लिए।
इसका सार वही है जो शॉपिंग में है: यूज़र के सामने कोई ऐसी चीज़ है जिसका वह आसानी से वर्णन नहीं कर सकता। जिस भी व्यवसाय के प्रोडक्ट या जानकारी को इमेज से पहचाना जा सकता है, उसके पास अपना विज़ुअल कंटेंट खोजने योग्य बनाने का कारण है। इस तरह विज़ुअल सर्च केवल कैटलॉग पेज से आगे बढ़कर सामान्य इमेज ऑप्टिमाइज़ेशन के अभ्यास तक फैल जाती है।
विज़ुअल सर्च की सटीकता इमेज की क्वालिटी पर और इस पर निर्भर करती है कि मॉडल किसी ख़ास क्षेत्र के लिए कितना अच्छी तरह प्रशिक्षित है। कमज़ोर रोशनी, भरे हुए बैकग्राउंड या असामान्य कोण रिकग्निशन को भ्रमित कर सकते हैं, और ऐसे निश प्रोडक्ट जो मॉडल ने शायद ही देखे हों, ख़राब मेल खा सकते हैं। साइट मालिकों के लिए नतीजे उन प्लेटफ़ॉर्म पर भी निर्भर करते हैं जो उनके नियंत्रण में नहीं हैं, क्योंकि यह Google और Pinterest तय करते हैं कि परिणाम कैसे दिखाए जाएँ।
मापन में भी अंतर हैं। विज़ुअल सर्च से आई विज़िट को कीवर्ड ट्रैफ़िक की तरह ट्रैक करना कठिन है, इसलिए असर साबित करना मुश्किल हो सकता है। भरोसेमंद तरीका यह है कि मज़बूत इमेज ऑप्टिमाइज़ेशन को बुनियादी काम मानें, जिसका फ़ायदा सामान्य इमेज सर्च, विज़ुअल सर्च और AI जवाबों, तीनों में मिलता है, न कि किसी एक प्लेटफ़ॉर्म की सुविधा पर दाँव लगाने में।
विज़ुअल सर्च एक तस्वीर से शुरू होती है और उसके अंदर की चीज़ों को पहचानती है। इमेज सर्च शब्दों से शुरू होती है और तस्वीरें लौटाती है। रिवर्स इमेज सर्च एक तस्वीर से शुरू होती है और उसी तस्वीर की कॉपी या मूल स्रोत ढूँढती है। मल्टीमोडल AI असिस्टेंट अब एक चौथा मामला जोड़ते हैं: एक तस्वीर और एक सवाल, जिसका जवाब टेक्स्ट में मिलता है।
| प्रकार | यूज़र क्या देता है | क्या वापस आता है | सामान्य उदाहरण |
|---|---|---|---|
| इमेज सर्च | एक टेक्स्ट क्वेरी | इमेज का ग्रिड | Google Images, Bing Images |
| रिवर्स इमेज सर्च | एक इमेज | वही या लगभग एक जैसी इमेज और उन्हें होस्ट करने वाले पेज | Google Lens का “find image source” विकल्प |
| विज़ुअल सर्च | एक फ़ोटो या कैमरे का दृश्य | पहचानी गई चीज़ें, मिलते-जुलते प्रोडक्ट, स्थान या टेक्स्ट | Google Lens, Pinterest Lens, Bing Visual Search |
| मल्टीमोडल AI सर्च | एक इमेज और एक सवाल | लिखित जवाब, कभी-कभी स्रोतों के साथ | Gemini, ChatGPT, Google Search में AI Mode |
यह फ़र्क मायने रखता है क्योंकि हर प्रकार अलग तरह के काम का फ़ल देता है:
व्यवहार में, एक ही तरह के काम अधिकांश मामलों को कवर करते हैं: मूल इमेज, उनके आसपास वर्णनात्मक टेक्स्ट और पूरा प्रोडक्ट डेटा। AI पक्ष के बारे में और जानकारी के लिए मल्टीमोडल सर्च ऑप्टिमाइज़ेशन की एंट्री देखें।
विज़ुअल सर्च लोगों को शब्दों की जगह तस्वीर से सर्च करने देती है, और कंप्यूटर विज़न से इमेज के कंटेंट को पहचानकर उसे इंडेक्स की गई विज़ुअल सामग्री से मिलाती है। यह डिस्कवरी को नया रूप दे रही है, ख़ासकर कॉमर्स में, जहाँ यह कन्वर्ज़न बढ़ाती है और देखने से ख़रीदने तक का रास्ता छोटा करती है। मार्केटर्स के लिए सीधा सबक यह है: अच्छी क्वालिटी की इमेज, वर्णनात्मक मेटाडेटा, schema और image sitemaps अब कीवर्ड जितने ही मायने रखते हैं।
आगे बढ़ने के लिए इसे इमेज सर्च ऑप्टिमाइज़ेशन और मल्टीमोडल सर्च ऑप्टिमाइज़ेशन से जोड़ें, और Sorank के रिसर्च और कंटेंट प्लानिंग टूल से अपने विज़ुअल कंटेंट को असली इरादे से मिलाएँ। संदर्भ स्रोत: G2 और Ignite Visibility.
स्रोत
शुरुआती रिवर्स इमेज टूल ज़्यादातर वेब पर किसी ख़ास फ़ाइल की हूबहू कॉपी ढूँढते थे। आधुनिक विज़ुअल सर्च डीप लर्निंग से इमेज के असली कंटेंट को समझती है, इसलिए वह किसी चीज़ या स्टाइल को पहचान सकती है और भले ही कोई एक जैसी फ़ाइल न हो, फिर भी अर्थ के स्तर पर मिलते-जुलते आइटम लौटा सकती है। प्रोडक्ट डिस्कवरी और प्रेरणा के लिए यही सिमैंटिक समझ इसे उपयोगी बनाती है।
Google Lens सबसे व्यापक है, जो चीज़ें, टेक्स्ट, पौधे, लैंडमार्क और प्रोडक्ट पहचान सकता है और पूरे वेब पर मिलती-जुलती इमेज ढूँढ सकता है। Pinterest Lens फ़ैशन, लाइफ़स्टाइल और डेकोर पर केंद्रित है, जिसमें शॉपिंग लिंक मज़बूत हैं। रिटेलर भी अपने इंजन चलाते हैं, जिनमें Amazon StyleSnap, eBay Image Search, IKEA Kreativ, Sephora Virtual Artist और ASOS Style Match शामिल हैं।
वर्णनात्मक फ़ाइल नाम, विस्तृत alt text और उपयोगी कैप्शन वाली हाई-रेज़ोल्यूशन और यूनिक इमेज इस्तेमाल करें, ताकि इंजन पिक्सल के आसपास का सिमैंटिक संदर्भ पढ़ सकें। schema.org markup लगाएँ, image sitemaps बनाएँ और मोबाइल पर तेज़ लोडिंग सुनिश्चित करें। प्लेटफ़ॉर्म के लिए इमेज को Pinterest पर पिन करने योग्य बनाएँ, Google Lens के लिए विवरण साफ़ रखें और हर इमेज को उसके प्रोडक्ट या कंटेंट पेज से लिंक करें।
आपसे पहले लोगों ने Sorank आज़माया है
“मैंने Sorank को एक असली क्लाइंट की साइट पर आज़माया और यह कमाल का है। यह वह सब कुछ करता है जिसके लिए एक एजेंसी आपसे हर महीने $1500 वसूलती है। अब उस क्लाइंट के लिए इसे प्रोडक्शन में डाला जा रहा है।”
Guillaume Guersanguersanguillaume.com“हम एक Ads एजेंसी हैं और हम अपने SEO को एक बार और हमेशा के लिए सही रास्ते पर लाना चाहते थे। Sorank ने हमें हमारी साइट की साफ तस्वीर दी, ऑप्टिमाइज़ेशन को प्राथमिकता देने में मदद की, और हमारे कंटेंट को सही तरीके से व्यवस्थित किया। टूल इस्तेमाल में आसान है, टीम के लिए अच्छी तरह डिज़ाइन किया गया है, और कई प्लेटफ़ॉर्म के बीच भागदौड़ किए बिना ट्रैकिंग को एक जगह रखने के लिए बहुत व्यावहारिक है। नए सिरे से SEO शुरू करने के लिए एक बहुत मज़बूत आधार।”
Gaspard MadouiAds एजेंसी
“मैंने बस Sorank सॉफ़्टवेयर को अपना काम करने दिया, और अब मेरा DR 25 है और मेरा पेज ऊपर रैंक कर रहा है।”
Lucas Flandrefoundertrace.fr“Sorank की बदौलत मैं GEO में विशेषज्ञ बन गई। GEO रैंकिंग मुझे ChatGPT पर क्लाइंट्स को उनकी प्रतियोगियों के मुकाबले उनकी पोज़िशन दिखाने देती है। यह एक असली व्यावसायिक अंतर है।”
Mélanieफ्रीलांस SEO“बेहतरीन सेवा है, हमारी वेबसाइट के लिए अच्छा काम करती है, और यह समझने में मदद करती है कि इसे कैसे सुधारें ताकि Google और दूसरी जगहों पर बेहतर रैंक हो। बधाई, ऐसे ही आगे बढ़ते रहिए। इसकी सिफ़ारिश है।”
Hugo T.E-commerce व्यापारी
