Яндекс.Картинки

Сервис поиска изображений появился у Яндекса в 2002 году, сразу вслед за появлением аналогичного инструмента у главного конкурента – лидирующего в зарубежном интернете Google. Затем в 2007 году сервис обзавелся собственным роботом-индексатором, призванным собирать новые изображения в коллекцию Яндекса. А начиная с 2008 года, функционал расширяют фильтрами, первым из которых стал фильтр лиц.

Немного статистики

Каждый день поиск по картинкам обрабатывает более 8 миллионов запросов, это примерно 8 500 запросов ежесекундно*. В среднем на каждый запрос приходится 12 просмотров страниц результатов поиска.

По данным инфографики Яндекса за 2010 год, пользователи чаще всего ищут:

Научился сервис искать и по различным параметрам: размерам, формату, в том числе и по преобладающему цвету. В целом, цветовые предпочтения в запросах выглядят примерно так:

серии картинок в Яндекс

Серии картинок

Сравнительно недавно, в 2013 году, Яндекс поиск по картинкам научился группировать их в серии. Серии картинок – уникальная разработка Яндекса, позволяющая прямо на странице поиска в режиме слайд-шоу посмотреть группу изображений.

Это может быть:

Серия Яндекс картинки

Найдет и без слов

В 2013 году в лабораториях Яндекса была разработана интересная технология, названная «Сибирь» - CBIR (Content-Based Image Retrieval, что в переводе означает «поиск изображения по содержанию»). Она используется при поиске по загруженной пользователем картинке.


технология Сибирь для поиска по картинке в Яндекс

Эта технология позволяет пользователям задавать поисковой машине не текстовый запрос, а загружать изображение, для которого поисковая система проводит поиск похожих. Поиск по изображению происходит в несколько этапов.

разделение на визуальные слова для поиска по картинке

Этап 1: изображение разбивается на «визуальные слова». Визуальные слова — это удобные для обработки программой численные представления ключевых элементов картинки (границы объектов, контрастные области и так далее).

Этап 2: набор «визуальных слов» изображения сравнивается с базой всех изображений, которые знает Яндекс, и обнаруживает похожие.

Этап 3: ранжирование найденных изображений – все найденные картинки выстраиваются по порядку в соответствии с их близостью к загруженному образцу.

Похожие изображения

Бывает достаточно непросто определить взаимосвязи и степень похожести тех или иных изображений. Даже человеку иной раз бывает проблематично определить, какие из картинок являются более схожими между собой.

Какие из следующих картинок более похожи?

какие из этих картинок более схожикакие из этих картинок более схожикакие из этих картинок более схожи

какие из этих картинок более схожикакие из этих картинок более схожикакие из этих картинок более схожи

какие из этих картинок более схожикакие из этих картинок более схожикакие из этих картинок более схожи

Если мы опросим несколько человек, то получим разные ответы: для кого-то более важна схожесть форм, другой больше внимания уделит текстурам, третий будет судить по цвету.

Сложность задачи состоит в том, чтобы научить поисковую систему анализировать не один из факторов по отдельности, а целую совокупность, взвешивая ценность того или иного фактора в каждом конкретном случае.

Яндекс успешно решает такую задачу: например, для многих изображений, доступен поиск похожих, где используются все факторы.

похожие картинки в поиске яндекс

Поиск по «похожим» картинкам поможет найти аналогичные товары.

поиск аналогичных товаров в яндекс с помощью интерфейса похожих картинок

Таким образом, при осуществлении оптимизации сайта и проведении всех работ над ним необходимо помнить и о грамотной оптимизации изображений, поскольку поисковыми системами сегодня это также учитывается. Уникальное и качественное изображение помогает создать эффективный контент, дополнить статью наглядной информацией, что может быть важным для посетителей, и обеспечить более высокую посещаемость на сайте.