Les applications pratiques de la recherche visuelle au service des nouveaux outils de recherche ont ete dévoilés des 2017 avec Google Lens, Pinterest Lens. Dévoilé le 9 mars 2019, l’application de ASOS Style match révolutionne la tendance en suivant les habitudes des gens pressés : photographiez avec son application et lancez la recherche. L’application de la recherche visuelle présente dans quel article se trouve la photo de la superbe robe que vous avez repérée. Le point commun de tous ces nouveaux outils consiste à vous répondre au doigt et à l’œil pour rechercher un article via une image ou une photo. Une addiction supplémentaire pour les utilisateurs de smartphones que nous sommes ! Bienvenue dans le monde de la recherche visuelle ! Pour le plus grand bonheur des consommateurs et des grandes marques ! Une grande opportunité d’augmenter les revenus de vos catalogues en ligne.
Les chiffres sont vertigineux : Pinterest Lens comptabilise plus de 600 millions de recherche sur sa plateforme en un an ! Amazon, eBay, Bing ont pris le train en marche avec des dizaines de petites entreprises.
Ils ont lancé le pari d’offrir la meilleure expérience utilisateur dans la recherche visuelle d’informations, à partir d’une requête textuelle ou d’une simple photo !
La révolution est lancée : Il y a 3 variantes de recherche visuelle et les techniques utilisées sont
1. Méta recherche d’images « image meta search »
2. Recherche d’image inversée « reverse image search »
3. Aligner et rechercher « snap and search »
1 Recherche visuelle avec la méthode des métadonnées
C’est la méthode classique la plus utilisée que nous connaissons déjà : vous utilisez une requête textuelle pour rechercher une image, des vidéos, des animations. Le système de recherche va consulter la base de données en scrutant le nom de fichier, ses balises, et les descriptions associées à la photo.
La SERP présente les résultats triés par ordre de pertinence sous la forme d’un ensemble de vignettes.
Cette méthode de recherche visuelle est la plus pratiquée par les internautes. Elle présente un inconvénient : la requête de métadonnées peut être insuffisante au niveau description, générant ainsi des pages de résultats inappropriés.
2 Recherche visuelle d’images basée sur le contenu
Cette fois-ci, nous entrons progressivement dans le monde de l’intelligence artificielle : la technique CBIR de Computer Vision fait appel à plusieurs techniques de l’informatique. La requête est formulée par une photo ou un lien. Le moteur de recherche examine et analyse les couleurs, les formes, les textures ainsi que toutes autres formes d’informations descriptives contenues sur la photo. La banque de la base de données présente toute une série d’images similaires ou identiques au contenu. C’est bien le contenu analysé de l’image qui devient le critère de recherche visuelle.
3 Recherche visuelle grace a la reconnaissance de forme
C’est un des apports de l’intelligence artificielle (IA) et son réseau de neurones : la technologie de reconnaissance de forme. C’est un prolongement de la vision par ordinateur.
En consultant votre e-catalogue ou le dernier modèle de robe, vous « flashez » plutôt sur le médaillon ou la paire de chaussures, mais la marque n’est pas lisible.
Encadrez le détail et lancez la recherche. La reconnaissance de forme peut donc vous renvoyer une page de résultats avec des objets similaires ou identiques. Quel est donc le processus employé pour opérer cette magie de l’intelligence artificielle de la reconnaissance d’image ?
Cette analyse de la photo par vision computer est capable de reconnaitre la taille d’un objet, la forme, les couleurs, les lieux, les logos, les personnes, les bâtiments et tous autres éléments contenus dans les bases de données. La technologie de ces machines grâce à leurs réseaux neuronaux procède à des apprentissages automatiques.
4 Comment l’intelligence artificielle reconnait les éléments d’une photo ?
Trois étapes sont nécessaires dans cette recherche : le balayage (scanning), la correspondance (matching) et enfin la filtration.
Dans un premier temps, le système télécharge et numérise l’image à analyser. Le réseau de neurones artificiels de recherche visuelle génère les principaux descripteurs : les formes, les couleurs, les objets, etc. Des requêtes « Query » spécifiques sont envoyées à la base de données. Il en résulte un ensemble de balises de texte.
Dans un deuxième temps, ces balises sont examinées pour rechercher des correspondances, dans les index de la base de données des images ou le catalogue de tous vos articles dans le cas d’un E-commerce. Nous pouvons déjà, percevoir toutes les possibilités d’une telle technologie dans la recherche d’un article pour un site de commerce en ligne. Les index font l’objet d’un apprentissage automatique à l’intérieur du réseau neuronal : de nouveaux descriptifs sont ainsi générés et actualisés sans intervention humaine. Les métadonnées erronées sont nettoyées par le système.
Et pour terminer, les résultats sont filtrés et présentés, par ordre de pertinence par rapport à la requête de l’internaute. Cette dernière phase est la page de résultats qui se présente à l’internaute, automatiquement.
5 La recherche visuelle apporte-t-elle quelque chose a l’expérience utilisateur ?
On peut évoquer « l’expérience augmentée » pour les internautes lors de leurs recherches sur le web : avec un simple détail scanné grâce à votre smartphone, l’interface vous présentera un grand choix d’articles qui lui correspond.
C’est fini les recherches fastidieuses qui vous faisaient perdre du temps ! Des grands noms en ont donc fait leurs fonds de commerces.
La recherche textuelle et la recherche d’images inversées sont combinées sur Google Image. Quel progrès depuis en moins de 20 ans !
Bing Images complète le procédé en pointant dans l’image le détail qu’il considère correspondant à la requête de l’internaute.
Plus de 250 millions d’utilisateurs mensuels de Pinterest deviennent des fans de ses épingles.
Chaque épingle, présentée par une requête peut vous renvoyer à d’autres dizaines d’épingles similaires en cliquant sur un bouton spécial. La plateforme est plébiscitée dans le monde artistique et de la mode ou de l’architecture, etc.
Les implications n’ont de « limites que votre imagination ». L’application Google Lens complète cette technique. Cet outil quasiment magique, vous permet, en pointant votre objectif de smartphone sur un texte de le traduire. Le code QR vous renverra vers des articles ou des adresses des restaurants ou magasins, manifestations, musées ou reconnaitre une plante exotique, etc.
Lentille Pinterest vous donnera des idées à partir de vos recherches visuelles. Et enfin, Samsung avec son application Bixby Vision, vous indiquera, entre autres informations, par exemple, les noms de tous les ingrédients contenus dans le plat que vous photographiez pour envoyer à vos amis et fans.
Comment les techniques de recherche visuelle peuvent augmenter vos ventes ?
L’expérience augmentée de recherche visuelle de l’internaute permet aux entreprises de commerce en ligne d’adopter une stratégie gagnant-gagnant.
Les pages de résultats présentent des articles correspondants strictement aux requêtes des internautes. Les implications sont immenses : depuis l’épingle présentant des idées de décoration intérieure ou de chaussures à la photo d’une station balnéaire exotique avec ses choix de cocktails, tout est « shoppable » !
La recherche visuelle devient donc, comme vous pouvez le voir, un outil pertinent pour compléter votre stratégie Inbound marketing. Vous présentez vos meilleurs produits correspondants aux requêtes de votre Buyer Personna dans votre Funnel. La décision d’achat est à portée de clics. Le client préfère avoir un grand choix d’articles plutôt qu’un seul : multipliez les possibilités de « ventes croisées » : une photo vaut mille mots.
Tous ces outils de recherche visuelle favorisent l’acte d’achat en permettant de visualiser plusieurs assortiments de votre catalogue d’E-commerce.
La plateforme Pinterest propose des options de promotions publicitaires en créant des catalogues dédiés grâce à Shopping Ads.
Le conseil des experts SEO de l’agence .
Optimisez les bonnes vieilles recettes de SEO pour vos images
Toutes ces nouvelles techniques ne sont opérantes que si vous avez au préalable bien optimisé les techniques de SEO pour vos images.
• Soignez la Recherche par métadonnées : transmettre aux moteurs de recherche toutes les informations sur le contenu de vos images.
• Complétez votre sitemaps XML avec vos images.
• Nommez vos images de façon évocatrice : par exemple, un nom tel que peugeot-305-noir.jpg sera plus pertinent que voiture0065.jpg.
• Titres descriptifs, balise alt, mots clés cibles, contexte, etc.
• Optimiser la qualité et la taille de vos images. Mettez en place des Tags cohérents et pertinents.
• Ne pas oublier les performances « Responsive » de vos images sur les mobiles.
Toutes les recettes SEO habituelles qui permettent aux bots de faire apparaitre vos images au premier plan et augmenter le trafic restent valides.
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