Markus Kindler

Zur Zeit ist die Optimierung eines Bildes für die Bildersuche noch relativ leicht. So reicht ein wenig OnPage Optimierung mit dem passenden Code und entsprechendem Linkjuice aus um sich gut in den Serps zu positionieren. Die Relevanz des Bildes selbst wurde aber bisher (ausser bei Außnahmen, zum Beispiel der Gesichtserkennung) nicht bewertet, was sich nun ändern soll.

Berichtet über die großen Veränderungen die auf der Wide Web Konferenz in Peking präsentiert wurden und zu der es auch ein 9 Seiten langes PDF gibt, haben bis jetzt das GoogleWatchBlog, Golem.de und nicht zuletzt heise online, wo man sich auf einen Artikel in der New York Times beruft. Verlassen sollte man sich aber nur auf das Google Paper, zumindest die deutschen Quellen weisen einige Fehler auf, den NY Times Artikel habe ich nicht gelesen.

Die von zwei Googlern entwickelte neue Technik für die Google Bildersuche stellt eine Veränderung des PageRank Konzepts für Bilder dar. Hiermit wird die Relevanz eines Bildes zum Suchbegriff bestimmt um somit mögliche unpassende Bilder auszusortieren. Die Sortierung der Bilder in den Serps bleibt davon aber unbeeinflusst! Bis die Technik in die Bildersuche integriert wird aber noch einige Zeit vergehen, da die Kapazitäten fehlen. Andere Anwendungsgebiete der neuen Technik sind aber schon denkbar dazu später mehr.

Wie funktioniert das aber jetzt genau mit dem Visual Rank? - Nun, zunächst werden Bilder wie üblich für das passende Keywords über Alt-Tags usw. gesucht, bis jetzt also nichts neues. Dann werden aber alle Bilder miteinander verglichen (was auch zu den hohen benötigten Kapazitäten führt). Hierzu versucht man spezielle Merkmale, wie Formen und Konturen, auf beiden Bildern miteinander zu vergleichen. Sollten sich hierbei Gleichungen zwischen zwei Bildern auftun, interpretiert man hierin rein, dass es sich um einen Link zwischen beiden Bildern handelt. Im Grunde genommen handelt es sich daher um ein änliches Konzept wie bei normalen Links, also bestehen gewissen Ähnlichkeiten zwischen dem PageRank und dem VisualRank. Dies bedeutet aber nicht, wie von einigen (auch von einigen der obigen Quellen) fehlerhaft reininterpretiert, dass der PageRank an sich (einer Seite) irgendwie in die Bewertung des VisualRanks einfließt.

Nachdem obige Berechnungen abgeschlossen sind, weiß man welche Bilder zueinander passen. Hierbei gibt es zwei Fälle:

• 1. Es gibt nur ein einziges Bild das man in einen Begriff reininterpretieren kann, zum Beispiel Suchbegriff “Mona Lisa” wo es sich fast ausschließlich um das berühmte Gemälde handeln wird.
• 2. Zu einem Suchbegriff gibt es mehrere mögliche Bilder. Hier zum Beispiel das Suchwort “Mone”, bei dem man auf der Suche nach den verschiedenen Bildern des Malers Mone ist

Alle Bilder, die nicht in eine der beiden Kategorien fallen, also auch mit großer Wahrscheinlichkeit nicht zum Suchbegriff passen, werden nun von den vorderen Plätze aussortiert, was ziemlich gut Funktionieren soll. Die anderen Bilder werden aber nun, wie schon oben geschrieben, nicht auch noch mit dem VisualRank sortiert, dieser dient einzig und alleine dem aussortieren gar nicht passender Bilder.

Getestet haben das die Google Leute mit den Top 2000 Suchbegriffen der Google Produktsuche, da eine Bearbeitung des ganzen Google Bilder Indexes zu viele Kapazitäten verschlingen würde. Daher wird es auch in naher Zukunft nicht zum Einsatz der Technik in der Bildersuche kommen. Allerdings werden in dem Dokument von Google zwei Anwendungsgebiete vorgestellt, wo die Technik schon bald zum Einsatz kommen solle:

• Wenn in den Ergebnissen der normalen Websuche Bilder angezeigt werden (Stichwort Universal Search), dann sollen mit Hilfe des Visual Ranks hier nicht passende Bilder ausgefiltert werden.
• Bei der Google Produktsuche soll die neue Technik ebenfalls zum Einsatz kommen, um nur passende Produktbilder anzuzeigen

In dem Dokument wird aber auch von zwei Problemen, die derzeit noch mit dem VisualRank bestehen, berichtet. Zum einen können häufig auftauchende Firmenlogos in Bildern die Ergebnisse stark beeinflussen. Aus SEO Sicht ist aber viel interessanter: Indem man massenhaft Bilder zu einem Suchbegriff auf verschiedenen Webseiten veröffentlicht, die alle ein änliches Motiv haben, lassen sich diese in Augen des VisualRanks als relevant einstufen.