Optimisation pour la recherche visuelle (Visual Search Optimization)

Qu'est-ce que Optimisation pour la recherche visuelle (Visual Search Optimization) ?

L'optimisation pour la recherche visuelle (visual search optimization) consiste à préparer les images produit et leurs données pour que les outils de recherche par image, comme Google Lens et Pinterest Lens, reconnaissent tes produits et les affichent quand un acheteur cherche avec une photo plutôt qu'avec des mots. En pratique, cela couvre des photos nettes et bien éclairées sur un fond neutre, plusieurs angles, des noms de fichiers descriptifs, du texte alternatif et des attributs structurés comme la couleur, la matière et le motif, conformes à ce que montre l'image. C'est différent du SEO d'images classique, qui aide surtout les images à se classer dans les résultats d'images basés sur le texte : la recherche visuelle compare l'image elle-même, donc la qualité de l'image et la justesse des attributs comptent autant que les mots-clés. Notre guide sur la qualité des images produit explique ce qu'il faut vérifier en premier.

Pourquoi Optimisation pour la recherche visuelle (Visual Search Optimization) compte en e-commerce

Les acheteurs utilisent la recherche par caméra quand ils voient quelque chose qui leur plaît sans savoir le nommer : une lampe dans un restaurant, le motif de la robe d'une amie. L'outil cherche alors des produits qui correspondent à la photo. Si tes images sont floues ou si tes attributs de couleur et de matière sont vides, c'est le produit d'un concurrent qui ressort. La recherche visuelle compte surtout dans les catégories où l'apparence décide de l'achat, comme la mode, le mobilier et la décoration. Les mêmes bases, des images nettes et des attributs complets, améliorent aussi la recherche d'images classique et les annonces Shopping, donc l'effort rapporte à plus d'un endroit.

Exemples de Optimisation pour la recherche visuelle (Visual Search Optimization)

• 1Un magasin de meubles photographie chaque chaise sur fond blanc, de face, de côté et de dos, pour que Google Lens puisse faire correspondre la photo qu'un acheteur prend dans un café.
• 2Champ : Motif, Valeur : Floral, Canal : catalogue Pinterest. L'attribut correspond à ce que montre la photo de la robe.
• 3Une boutique d'électronique renomme IMG_4021.jpg en black-wireless-over-ear-headphones.jpg et rédige un texte alternatif qui indique le modèle et la couleur.
• 4Une marque de tricots ajoute un gros plan sur le tissu, ce qui aide la recherche visuelle à distinguer un pull torsadé d'un pull uni.

Conseils pour Optimisation pour la recherche visuelle (Visual Search Optimization)

• Photographie chaque produit sous plusieurs angles sur un fond uni et ajoute au moins une photo de détail.
• Compresse les images pour que les pages se chargent vite, tout en gardant assez de résolution pour montrer la texture et le motif.
• Garde les images, le texte alternatif et les attributs au même endroit, par exemple dans un PIM, pour qu'ils restent cohérents sur chaque canal.

Tendances autour de Optimisation pour la recherche visuelle (Visual Search Optimization)

• Le marquage automatique par AI, qui lit des attributs comme l'encolure, le motif ou la matière directement sur les photos produit.
• Les assistants d'achat AI qui combinent une photo et une question en texte, par exemple ce canapé mais en vert.
• Les modèles 3D et ressources de réalité augmentée, qui donnent à la recherche visuelle davantage d'angles à comparer.

Outils pour Optimisation pour la recherche visuelle (Visual Search Optimization)

• WISEPIM
• Google Lens
• Pinterest Lens
• Cloudinary
• Akeneo

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