搜索引擎优化（SEO）常被视为一门“黑魔法”，许多倡导者提供的建议虽仍有效，但已显过时，未能反映新技术发展。这不仅适用于传统文本SEO，也适用于图片搜索SEO。
你的图片在网络上主要通过视觉搜索和图片搜索两种途径被发现。作为电商商家，需确保图片能被展示。以下建议源自《Tamebay关于搜索的立场文件》，旨在强调图片重要性及针对图片搜索的SEO优化策略。
视觉搜索
视觉搜索指消费者浏览搜索结果中的图像集合。典型例子包括eBay的图片画廊搜索（而非列表视图）以及Google图片搜索体验。
视觉搜索的顶级技巧
对于支持缩放的网站，应使用色彩鲜艳、大尺寸的产品图片。图片需清晰无杂乱、无边框、无文字或装饰，否则可能被搜索引擎屏蔽。请确保产品填满画面，并以清晰干净的图像呈现。
传统图片搜索SEO
图片搜索分为两类：较新的类型能直接分析图像本身；较旧的类型则依赖相关信息推断主题。
早期图片搜索通过图像内部或周围信号（如文件名、标签、标题及页面文本）工作。虽然这能帮助搜索引擎推断内容，但在基于相似标签查找相似图像方面存在局限，实质上仅将图像简化为文本搜索的子集。
传统图片搜索SEO的顶级技巧
过去常见建议包括：重命名文件以匹配图像内容、添加替代文本（alt标签）和图像描述，并在图像周围放置上下文信息。
如今的图像搜索SEO
当前图像搜索基于图像本身。上传至购物搜索引擎后，系统会对图像进行分析，将形状、线条、颜色和比例等细节转化为数学模型，从而在数据库中搜索具有相似属性的其他图像。
人工智能是驱动图像搜索结果的两大关键组件——计算机视觉和深度学习。消费者可通过拍照、上传设备图像或使用现有图像进行搜索，这些图像将被分析并与数据库比对，呈现视觉上相似的图像及可购买的商品。
图像分析旨在理解内容并推断独特属性，以便与数据库比较并展示相似图像；在电商领域即意味着展示相似商品。
图像搜索SEO的顶级技巧
零售商需理解多角度拍摄如何帮助搜索引擎分析商品。例如，仅在包装中拍摄的衬衫可能无法显示袖长。通过在人体模型或平坦表面拍摄，图像搜索可立即分析并推断袖长，从而更准确地与相似商品进行匹配。
延伸阅读
如需了解更多电子商务SEO信息，包括图像搜索优化部分，请阅读并免费下载《Tamebay搜索立场文件》。