Jak AI Google widzi obrazy i co z tego wynika dla marketingu?
Rola grafik w marketingu jest jasna: strona ma przyciągać uwagę, a zdjęcia mają sprzedawać i prezentować produkt. Warto też zadbać o to, by zdjęcia pokazywały się wysoko w wyszukiwaniu Google Images. Temat jest szczególnie ciekawy, gdy zastanowimy się, w jaki sposób sztuczna inteligencja Google, FB i innych gigantów interpretuje obrazy i co z tego może wynikać w przyszłości.
Czy wyszukiwanie graficzne jest popularne?
Gdy czegoś wyszukujesz, wpisujesz w wyszukiwarkę słowa kluczowe – to oczywiste. Jednak wyszukiwanie graficzne od 2016 do 2018 wzrosło w Stanach Zjednoczonych o ponad 60 procent. Google wykorzystuje zresztą grafiki chociażby w ramach wyników wtrąconych, a nawet w podpowiedziach Google Suggest.
Na zachodzie zwraca się zresztą uwagę na to, że nie tylko w Google widać ten trend. Pinterest w roku 2018 odnotowywał 600 milionów wyszukiwań graficznych miesięcznie – co oznaczało wzrost o 140 procent względem roku 2017.
Warto się zastanowić, czy w danej branży wyszukiwanie graficzne ma potencjał marketingowy. I to nie tylko bezpośredni, jak w przypadku mody, gdzie wyszukiwanie zdjęć odzieży lub biżuterii może zakończyć się konwersją. Ktoś szuka zdjęć z miast popularnych wśród turystów? Całkiem prawdopodobne, że jest na wstępnym etapie planowania wakacji i dobrze go „złapać” na listę remarketingową. Ktoś inny sprawdza zdjęcia prezentujące technikę ćwiczeń? Może przy okazji uda się go namówić na zapisanie się do newslettera.
No dobrze, ale co widzi Google?
Jakiś czas temu Sławek Borowy omówił pozycjonowanie w Google Images. Ten artykuł będzie dla odmiany o tym, co Google potrafi w dziedzinie rozpoznawania obrazu – i co być może (a być może nie) w bliższej lub dalszej przyszłości będzie wpływać na wyszukiwanie. A potrafi sporo. Udostępniane przez wyszukiwarkowego giganta API radzi sobie nawet z całymi scenami, zawierającymi mnóstwo obiektów.
Google jest przy tym w stanie zidentyfikować między innymi:
– obiekty na zdjęciach,
– emocje na twarzach,
– kontekst (kategorię tematyczną, porę dnia itp.),
– niektóre marki i modele (np. na powyższym zdjęciu algorytm rozpoznał KIA Sorento),
– treści nieodpowiednie (np. przemoc).
Facebook, Amazon, IBM i inni gracze
Zaawansowane mechanizmy rozpoznawania zawartości zdjęć i grafik. Chyba nikogo nie zdziwi, że wykorzystuje je również Facebook i Amazon.
Zapisz się do newslettera
i pobierz checklistę
wdrożeniową GA4
Dzięki niej prawidłowo wdrożysz Google
Analytics 4 na swojej stronie!
W przypadku Facebooka podstawowe informacje na temat zawartości zdjęcia wyświetlają się automatycznie w atrybucie ALT i zaczynają się od frazy „Obraz może zawierać”. To drobny ukłon w stronę niewidomych użytkowników portalu Zuckenberga, a jednocześnie całkiem niezły wyznacznik tego, że FB nie tylko identyfikuje obiekty i kontekst, ale też określa, które z nich są najistotniejsze (bo nie ma co się łudzić – rozpoznanych informacji na pewno jest więcej, niż te wymienione w opisie alternatywnym).
Amazon udostępniając API do rozpoznawania obrazu idzie krok dalej i pozwala na analizę nie tylko zdjęć, ale i materiałów video.
Ciekawy jest przypadek IBM, którego rozwiązanie jest wykorzystywane w bardzo kreatywny sposób – m.in. do identyfikacji usterek w samochodach (co pozwala na wycenianie online ofert naprawy).
Wspomniane powyżej zastosowanie rozpoznawania obrazu w zdalnym wycenianiu usług jest ciekawy, ale nie w każdej sytuacji się sprawdzi. Istnieją jednak bardziej uniwersalne zastosowania.
Rozpoznawanie obrazu a reklamy
Dzięki zaawansowanemu rozpoznawaniu zawartości zdjęć, portale społecznościowe będą dysponować coraz większymi możliwościami targetowania reklam, tym bardziej, że algorytmy coraz lepiej rozpoznają nie tylko obiekty, ale też kontekst, emocje na twarzach czy logotypy marek. Zauważ, że przydatne mogą być nawet takie informacje, jak chociażby:
– okulary (idealnie dla reklam okulistycznych),
– marki przedmiotów (może chcesz dotrzeć do klientów konkurencji?),
– tło (jeśli wiele zdjęć jest na szlaku, można targetować reklamy sprzętu trekkingowego?).
Rozpoznawanie obrazu a monitoring marki
Rozpoznawanie obrazu może w przyszłości przenieść monitoring marki na zupełnie nowy poziom. Wykrywanie logotypów na zdjęciach (a przy odpowiednim wyuczeniu algorytmów także tych produktów, których loga zostały na zdjęciu zasłonięte) już samo w sobie daje ogromne możliwości. Jeśli do tego dodać automatyczną identyfikację kontekstu – otrzymamy raj dla kreatywnych marketerów.
Czy i jak rozpoznawanie obrazu wpłynie na wyszukiwanie organiczne?
To całkiem dobre pytanie, ale odpowiedź byłaby czystą zabawą w futurologię. Jeśli jednak uda się odpowiednio zoptymalizować algorytmy, byłoby to całkiem logicznym krokiem, pozwalającym przy okazji na sprawną indeksację galerii internetowych. A skoro już bawimy się w próby przepowiadania przyszłości – prawdopodobnie powstanie aplikacja, która po zrobieniu zdjęcia produktu będzie potrafiła znaleźć podobne przedmioty w porównywarce cen.
Black Mirror za rogiem
Zdolność algorytmów do rozpoznawania zdjęcia może wydawać się cudowna, ale warto jednak dodać też łyżkę dziegciu. Im więcej można automatycznie rozpoznać na zdjęciu, tym większe zagrożenia dla prywatności. Coś, co dzisiaj nie narusza anonimowości osoby na zdjęciu, w przyszłości może być już interpretowane inaczej.
Ciekawostka na koniec
Skoro algorytmy mogą tak wiele rozpoznać, to być może potrafią też samodzielnie odtworzyć obraz na podstawie podanego im słowa? To pytanie zadali sobie już dawno pracownicy Google, gdy pół dekady temu próbowali sprawdzić, w jaki sposób tworzony przez nich AI wizualizuje hantle. Efekt był nieco dziwny:
Osiągaj wysokie pozycje w wyszukiwarce, które przełożą się na większą sprzedaż.
Od tego czasu dużo się jednak zmieniło i obecnie istnieją nawet strony generujące wiarygodnie wyglądające twarze nieistniejących osób.
Polecamy również:
O autorze:
Marcin Opolski
