Google Cloud Vision API AI Görüntü Analiz Aracı

Google Cloud Vision API, Google, içeriği sınıflandırmak ve bunlara etiketler atamak için görüntüleri analiz eden bir AI görüntü sınıflandırma aracı sunar.

Araç, görüntü sınıflandırmasını otomatik olarak ölçekleyebilen ancak bir görüntü algılama algoritmasının görüntülerinizi nasıl gördüğünü ve neyle alakalı olduğunu görmek için bağımsız bir araç olarak kullanılabilen Google Vision’ın bir gösterimi olarak tasarlanmıştır .

Görüntü algılamayı ve sınıflandırmayı ölçeklendirmek için Google Vision API’yi kullanmasanız bile, araç, Google’ın görüntüyle ilgili algoritmalarının neler yapabileceğine dair ilginç bir görünüm sağlar; bu da, Google’ın Vision algoritmasının onları nasıl sınıflandırdığını görmek için görüntüleri yüklemeyi ilginç hale getirir. .

Bu araç, görüntüleri anlamak için Google’ın AI ve Machine Learning algoritmalarını gösterir. Uygulamalar ve web siteleri için görsel makine öğrenimi modelleri sunan Google’ın Cloud Vision API paketinin bir parçasıdır.

Cloud Vision Tool, Google’ın Algoritmasını Yansıtıyor mu?

Bu sadece bir makine öğrenimi modelidir ve bir sıralama algoritması değildir. Dolayısıyla, bu aracı kullanmak ve Google’ın görsel sıralama algoritması hakkında bir şeyler yansıtmasını beklemek gerçekçi değildir.

Bununla birlikte, Google’ın AI ve Machine Learning algoritmalarının görüntüleri nasıl anlayabildiğini anlamak için harika bir araçtır ve günümüzün vizyonla ilgili algoritmalarının ne kadar gelişmiş olduğuna dair eğitici bir fikir sunacaktır.

Bu araç tarafından sağlanan bilgiler, bir makinenin bir görüntünün ne hakkında olduğunu nasıl anlayabileceğini anlamak ve muhtemelen bu görüntünün bir web sayfasının genel konusuna ne kadar doğru uyduğuna dair bir fikir sağlamak için kullanılabilir.

Bir Görüntü Sınıflandırma Aracı Neden Yararlıdır?

Görseller , web sayfası içeriğinin Google’da gösterilmesinin çeşitli yollarından arama görünürlüğü ve TO’da önemli bir rol oynayabilir . Bir konuyu araştıran potansiyel site ziyaretçileri, doğru içeriğe gitmek için görselleri kullanır.

Bu nedenle, belirli bağlamlarda arama sorgularıyla alakalı çekici resimler kullanmak, bir web sayfasının bir kişinin aradığı şeyle alakalı olduğunu hızlı bir şekilde iletmede yardımcı olabilir.

Google Vision aracı, bir algoritmanın bir görüntüyü nasıl görüntüleyebileceğini ve görüntüde ne olduğuna göre sınıflandırabileceğini anlamanın bir yolunu sağlar.

“Yüksek kaliteli fotoğraflar, kullanıcılara bulanık, net olmayan görüntülerden daha çok hitap ediyor. Ayrıca, keskin görüntüler, sonuç küçük resminde kullanıcılara daha çekici geliyor ve kullanıcılardan trafik alma olasılığını artırıyor.”

Google’ın görsel SEO yönergeleri

Vizyon aracı görüntünün ne hakkında olduğunu belirlemede sorun yaşıyorsa, bu, potansiyel site ziyaretçilerinin de aynı sorunları yaşadığına ve siteyi ziyaret etmemeye karar verdiğine dair bir işaret olabilir.

Google Görsel Aracı Nedir?

Araç, Google’ın Cloud Vision API’sini tanıtmanın bir yoludur. Cloud Vision API, uygulamaların ve web sitelerinin makine öğrenimi aracına bağlanmasına olanak tanıyan ve ölçeklenebilen görüntü analizi hizmetleri sağlayan bir hizmettir.

Bağımsız aracın kendisi bir resim yüklemenize izin verir ve size Google’ın makine öğrenimi algoritmasının onu nasıl yorumladığını söyler.

“Cloud Vision, geliştiricilerin görüntü etiketleme, yüz ve yer işareti algılama, optik karakter tanıma (OCR) ve müstehcen içeriği etiketleme dahil olmak üzere görsel algılama özelliklerini uygulamalara kolayca entegre etmelerine olanak tanır.”

Google’ın Cloud Vision sayfası

Google’ın resim analiz araçlarının yüklenen resimleri sınıflandırmasının beş yolu şunlardır:

• Yüzler.
• Nesneler.
• Etiketler.
• Özellikleri.
• Güvenli arama.

Yüzler

“Yüzler” sekmesi, görüntü tarafından ifade edilen duygunun bir analizini sağlar. Bu sonucun doğruluğu oldukça doğrudur.

Aşağıdaki resim, kafası karışmış olarak tanımlanan bir kişidir, ancak bu gerçekten bir duygu değildir. Yapay zeka, yüzde 96 güven puanı ile yüzde ifade edilen duyguyu şaşırmış olarak tanımlar.

Nesneler

“Nesneler” sekmesi, gözlük, kişi vb. gibi görüntüde hangi nesnelerin olduğunu gösterir. Araç, atları ve insanları doğru bir şekilde tanımlar.

Etiketler

“Etiketler” sekmesi, kulaklar ve ağız gibi Google’ın tanıdığı görselle ilgili ayrıntıların yanı sıra portre ve fotoğrafçılık gibi kavramsal yönleri de gösterir.

Bu özellikle ilginç çünkü Google’ın görüntü AI’sının bir görüntüde ne olduğunu ne kadar derinden anlayabildiğini gösteriyor. Google bunu sıralama algoritmasının bir parçası olarak mı kullanıyor? Bu bilinmeyen bir şey.

Özellikleri

Özellikler, görüntüde kullanılan renklerdir. Yüzeyde, bu aracın amacı açık değildir ve bir şekilde faydasız gibi görünebilir. Ancak gerçekte, bir görüntünün renkleri, özellikle öne çıkan bir görüntü için çok önemli olabilir.

Çok geniş bir renk yelpazesi içeren görüntüler , dikkat edilmesi gereken bir şey olan şişkin bir boyuta sahip kötü seçilmiş bir görüntünün göstergesi olabilir.

Görüntüler ve renkler hakkında bir başka yararlı bilgi, daha koyu renk aralığına sahip görüntülerin daha büyük görüntü dosyalarıyla sonuçlanma eğiliminde olmasıdır.

SEO açısından, Mülk bölümü, tüm bir web sitesinde daha az şişkin olanlarla değiştirilebilecek görüntüleri tanımlamak için yararlı olabilir.

Ayrıca, canlı renklere sahip olmayan öne çıkan görseller sosyal medyada, Google Keşfet’te ve Google Haberler’de görünmeme eğiliminde olduğundan, sessizleştirilmiş veya gri tonlamalı öne çıkan görsellerin renk aralıkları da dikkat edilmesi gereken bir şey olabilir .

Örneğin, canlı olan öne çıkan görseller kolayca taranabilir ve arama sonuçlarında veya Google Discover’da gösterildiğinde muhtemelen daha yüksek bir tıklama oranı (TO) alabilir, çünkü bunlar sessize alınmış ve solgun görsellerden daha iyi göze çarpar. arka plana.

Görüntülerin TO performansını etkileyebilecek birçok değişken vardır, ancak bu, bir web sitesinin tamamının görüntülerini denetleme sürecini büyütmek için bir yol sağlar.

eBay , ürün görselleri ve TO ile ilgili bir araştırma yaptı ve daha açık arka plan renklerine sahip görsellerin daha yüksek TO’ya sahip olma eğiliminde olduğunu keşfetti.

“Bu yazıda, ürün görsel özelliklerinin kullanıcı arama davranışı üzerinde bir etkisi olabileceğini bulduk. Bir ürün arama motorunda bazı görsel özelliklerinin TO ile korelasyona sahip olduğunu ve bu özelliklerin alışveriş arama uygulamaları için tıklama oranını modellemede yardımcı olabileceğini bulduk. Bu çalışma, satıcıları sattıkları ürünler için daha iyi görseller sunmaya teşvik edebilir.”

eBay araştırmacıları

Anekdot olarak, öne çıkan resimler için canlı renklerin kullanılması, Google Discover ve Google Haberler’den gelen trafiğe bağlı sitelerin TO’sunu artırmada yardımcı olabilir.

Açıkçası, Google Discover ve Google Haberler’den gelen TO’yu etkileyen birçok faktör vardır. Ancak diğerlerinden öne çıkan bir görüntü yardımcı olabilir.

Bu nedenle, kullanılan renkleri anlamak için Vision aracını kullanmak, görüntülerin ölçekli bir denetimi için yardımcı olabilir.

Güvenli Arama

Güvenli Arama , görüntünün güvenli olmayan içerik açısından nasıl sıralandığını gösterir. Potansiyel olarak güvenli olmayan görüntülerin açıklamaları aşağıdaki gibidir:

• Yetişkin.
• Parodi.
• Tıbbi.
• Şiddet.
• Açık saçık.

Google arama, bir web sayfasını güvenli olmayan veya uygunsuz içerik açısından değerlendiren filtrelere sahiptir.

Bu nedenle, aracın Güvenli Arama bölümü çok önemlidir, çünkü bir görsel istemeden bir güvenli arama filtresini tetiklerse, web sayfası, web sayfasındaki içeriği arayan potansiyel site ziyaretçileri için sıralamada başarısız olabilir.

Metin: Optik Karakter Tanıma (OCR)

Google Vision, bir fotoğraftaki metni okuma konusunda olağanüstü bir yeteneğe sahiptir. Yukarıda görülebileceği gibi, Google’ın ( Optik Karakter Tanıma, diğer adıyla OCR aracılığıyla ) resimlerdeki kelimeleri okuma yeteneği vardır. Ancak bu, Google’ın arama sıralaması amacıyla OCR kullandığının bir göstergesi değildir.

Gerçek şu ki Google, bir görselin ne hakkında olduğunu anlamasına yardımcı olmak için görsellerin etrafında kelimelerin kullanılmasını önerir ve içinde metin bulunan görseller için bile, Google görselin ne olduğunu anlamak için görseli çevreleyen kelimelere bağlı olabilir. hakkında ve ilgili.

“Görüntülerin etrafına daha fazla bağlam ekleyerek, sonuçlar çok daha kullanışlı hale gelebilir ve bu da sitenize daha yüksek kaliteli trafik sağlayabilir. …Mümkün olduğunda, resimleri ilgili metnin yanına yerleştirin. …Google, görselin konusuyla ilgili bilgileri sayfanın içeriğinden alır… …Google, görselin konusunu anlamak için bilgisayarla görme algoritmaları ve sayfanın içeriğiyle birlikte alternatif metin kullanır.”

Google’ın görsel SEO’su ile ilgili yönergeleri, görseller için bağlam sağlamak için kelimeleri kullanmayı tekrar tekrar vurguluyor.

Google’ın belgelerinde, Google’ın, görüntünün ne hakkında olduğunu anlamak için görüntülerin etrafındaki metnin bağlamına bağlı olduğu çok açıktır.

Google Cloud Vision API Sonuç

Google’ın Vision AI aracı, Google’ın Vision AI’sini test etmek için bir yol sunar, böylece bir yayıncı bir API aracılığıyla ona bağlanabilir ve site içinde kullanım için görüntü sınıflandırmasını ölçeklendirmek ve verileri çıkarmak için kullanabilir.

Ancak aynı zamanda görüntü etiketleme, açıklama ve optik karakter tanıma algoritmalarının ne kadar ilerlediğine dair bir fikir de sağlar. Nasıl sınıflandırıldığını ve bir makinenin sizin gördüğünüz gibi görüp görmediğini görmek için buraya bir resim yükleyin.

Google Cloud Vision API AI Görüntü Analiz Aracı Sıkça Sorulan Sorular (SSS)