Google Image Search, pour trouver des photos utiles également pour le contenu
Nous pouvons l'appeler un SEO parallèle, qui vise à optimiser un type de contenu spécifique : la recherche d'images devient un défi intéressant non seulement pour ceux qui fournissent le service (c'est-à-dire les moteurs de recherche d'images), mais aussi et surtout pour les sites qui veulent apparaître dans des positions de visibilité et exploiter ces ressources pour gagner de nouveaux visiteurs organiques.
Comme nous en faisons probablement l'expérience tous les jours, trouver l'image parfaite pour accompagner un contenu peut souvent être un défi, mais il est très utile pour réussir à atteindre l'objectif de conquérir le lecteur : à notre appui viennent différents moteurs de recherche d'images, à commencer par le service de Google, mais aussi le mécanisme de recherche d'images inversées, avec lequel nous pouvons également approfondir le contexte autour de la photo.
Recherche d’images, ce que c’est ?
Il est certainement arrivé à chacun d'entre nous de faire une recherche d'images ou une recherche d'images, c'est-à-dire d'utiliser un moteur de recherche classique dans le but exprès d'afficher des résultats multimédia, des photos pour être précis.
Selon certaines estimations, en effet, près de 20 % de toutes les requêtes de recherche sur Google font référence à des images et les internautes recherchent des millions d'images en ligne chaque jour.
Il n'y a pas si longtemps encore, le moyen le plus simple d'effectuer cette tâche consistait à utiliser un moteur de recherche normal et à taper "query+image" (ou "query+photo") dans la barre de recherche, mais grâce à l'évolution générale de la technologie, nous disposons aujourd'hui de moyens encore plus rapides et surtout plus efficaces pour rechercher des images, à savoir utiliser des moteurs de recherche d'images ou tirer parti de la fonctionnalité de recherche inversée.
Dans tous les cas, cependant, nous devons encore saisir un mot clé pertinent et croiser les doigts, en espérant que l'image que nous avons en tête existe réellement sur l'internet et le web. Si nous avons de la chance (si nous avons utilisé la bonne requête et choisi le meilleur moteur de recherche), il ne faudra que quelques secondes pour trouver la ressource et éventuellement l'utiliser sur notre site, si possible sous licence.
À cet égard, il convient de rappeler que la plupart des images trouvées en ligne sont normalement soumises à des droits d'auteur et que nous ne pouvons donc pas simplement les télécharger ou les copier pour les utiliser sur notre blog ou notre site web. Mais à notre secours viennent les différents sites de photos de stock qui mettent à disposition des images haute définition, souvent gratuitement, sous licence Creative Commons.
Les possibilités de SEO offertes par la recherche d'images
D'après ce qui a déjà été écrit, on comprend déjà pourquoi il est important pour ceux qui travaillent dans le domaine du numérique d'apprendre à faire une recherche d'images efficace : le contenu multimédia est désormais un atout fondamental pour les pages web, dont il faut prendre soin au même titre que le contenu textuel, et il faut mettre en œuvre une bonne optimisation SEO des images pour exploiter pleinement leur valeur.
En résumé, l'hébergement d'images uniques, contextualisées et cohérentes en termes de contenu sur les pages du site - et étiquetées avec les bons mots clés - peut augmenter les chances de classement de ces actifs dans les moteurs de recherche et, concrètement, les chances que les utilisateurs trouvent ces images et atterrissent sur notre site par le biais d'une recherche d'image générale ou d'une recherche d'image inversée.
Ainsi, les médias constituent une source possible de trafic organique supplémentaire pour notre activité, ainsi qu'un levier supplémentaire pour surpasser les concurrents. Plus généralement, les médias prennent de plus en plus d'importance chaque année, jouant un rôle crucial dans l'amélioration de l'expérience utilisateur et la réponse à l'intention de recherche de l'utilisateur.
Moteurs de recherche d’images, les alliés pour trouver des photos en ligne
Un moteur de recherche d'images est simplement un portail en ligne qui stocke et indexe des fichiers d'images, étiquetés en fonction de mots-clés ou de balises spécifiques : aujourd'hui, ils sont plus avancés que jamais et permettent à l'utilisateur d'affiner la recherche de l'image souhaitée grâce à des filtres de recherche avancés et à d'autres outils.
La recherche d'images fonctionne exactement comme la recherche de texte, à la différence que la SERP qui s'affiche après la saisie d'une requête ne sera pas constituée de liens bleus cliquables, mais de vignettes d'aperçu correspondant aux mots clés de la recherche.
De cette manière, la recherche d'images devient beaucoup plus simple car nous éviterons de devoir parcourir des centaines de photos similaires avant de trouver celle qui convient et qui, malheureusement, ne sera peut-être pas accessible ou librement utilisable.
Grâce aux moteurs de recherche d'images, nous pouvons trouver une photo à lier à un contenu textuel, avec les droits d'utilisation corrects, ou une image haute résolution à utiliser dans une campagne de marketing, ou simplement une photo à utiliser comme fond d'écran : dans tous les cas possibles, il existe de nombreux outils pour nous aider.
Comment fonctionnent les moteurs de recherche d'images
Le Web offre de nombreuses options différentes pour la recherche d'images, depuis les moteurs de recherche généraux dotés d'une fonction de recherche d'images jusqu'aux moteurs de recherche plus spécifiques dédiés à la navigation et à l'indexation des images. Ces derniers, en particulier, sont des portails très utiles qui aident des millions de personnes à trouver des images de haute qualité sans avoir à perdre de temps à parcourir le web pour trouver la photo exacte dont ils ont besoin.
Le succès d'un moteur de recherche repose sur sa capacité à fournir des images pertinentes, et donc à faire correspondre correctement les ressources indexées à la requête recherchée par les utilisateurs, notamment au moyen de balises qui définissent le "contexte" et facilitent le filtrage. Classiquement, le balisage permet de distinguer le type d'image (photographie ou graphique), les couleurs (noir et blanc, couleurs, couleur dominante), la catégorie (pour simplifier la recherche) et le contenu (les tags proprement dits, comme ceux des blogs en bref).
Comme nous l'avons dit, il existe de nombreux moteurs de recherche d'images et il n'est pas facile (ni peut-être possible) d'identifier le meilleur absolu, car chaque système a ses avantages et ses inconvénients et tout dépend de nos besoins. Le plus célèbre et le plus utilisé est évidemment Google Images, qui a de son côté la force du système de recherche classique, mais aussi la combinaison d'une puissante recherche générale d'images et d'une fonctionnalité de recherche inverse.
Il ne faut toutefois pas négliger l'alternative représentée par Bing qui, avec son interface visuelle attrayante et ses options de filtrage faciles à comprendre, se positionne comme un concurrent solide pour les recherches d'images générales, tout comme les anciens Yahoo ! ou Yandex qui proposent également leur propre moteur de recherche d'images.
Il existe ensuite des outils plus spécifiques, axés précisément sur les ressources visuelles : par exemple, Pinterest (qui est précisément une plateforme basée sur l'image) dispose de son propre outil de recherche visuelle qui permet de parcourir les résultats visuellement similaires à l'image qui a attiré l'attention, sélectionnés dans une base de données d'images assez importante grâce aux épingles créées par les utilisateurs. Même Flickr, bien qu'en perte de vitesse, reste une mine possible d'images originales provenant de photographes amateurs et professionnels qui partagent leur travail sur la plateforme, tandis que TinEye offre des suggestions plus fines et souvent meilleures que la recherche inversée d'images de Google.
Dans tous les cas, apprendre à utiliser efficacement les moteurs de recherche d'images sera d'une grande aide et, souvent, nous trouverons le meilleur résultat simplement en lançant des requêtes de recherche sur plusieurs outils et en comparant leurs réponses.
Recherche d’images inversées, à quoi sert-elle ?
Outre la recherche textuelle classique, nous disposons désormais d'une autre possibilité à laquelle nous avons déjà fait allusion, à savoir la recherche inversée d'images, qui nous permet de trouver des photos similaires à une photo que nous avons dans nos archives informatiques ou qui a attiré notre attention en ligne.
En un mot, les moteurs de recherche d'images inversées sont capables de trouver le fichier source d'une image, ce qui nous aide à retrouver la source originale de l'image après avoir téléchargé une image similaire et apparentée comme requête de recherche.
Les cas d'utilisation possibles de ces outils sont nombreux : nous pouvons, par exemple, partir d'une image de petite taille ou floue pour afficher (et utiliser) l'original en haute résolution, ou lancer une recherche sur un produit dont nous n'avons aucune information autre qu'une photo (et ainsi trouver des détails sur le nom, la marque et d'autres informations utiles), ou encore approfondir le contexte d'une image.
Les recherches d'images inversées sont particulièrement utiles pour les webmasters et les créateurs de contenu qui doivent trouver une image similaire de meilleure qualité ou un fichier source. Parmi les avantages de ces systèmes, citons la possibilité de vérifier l'origine d'une image (et éventuellement aussi sa diffusion en ligne, ce qui est particulièrement efficace pour authentifier les profils de personnes, les images d'actualité et d'événements), de contrôler les images protégées par le droit d'auteur (en découvrant précisément les sites qui ont utilisé ce contenu médiatique, avec ou sans attribution) et de trouver précisément des images similaires, c'est-à-dire de meilleures prises de vue ou options pour une image.
Parmi les inconvénients, il faut surtout dire que la recherche inversée d'images ne fonctionne pas toujours, car il peut arriver que la fonction soit exécutée sans obtenir de résultats, et cela dépend de différents facteurs - site hébergeant l'image empêchant l'indexation du contenu multimédia, par exemple, ou centre de données légèrement désynchronisé, ou moteur de recherche pas particulièrement efficace dans la reconnaissance.
Comment effectuer une recherche inversée d'images avec Google
Outre l'outil TinEye mentionné plus haut et d'autres systèmes similaires, le moteur de recherche d'images inversées le plus célèbre et le plus utilisé est sans aucun doute Google avec sa recherche d'images inversées, qui est essentiellement une méthode alternative pour trouver des images sur Google à partir de photos, valable lorsque nous avons des doutes sur les termes les plus appropriés à utiliser dans la requête ou lorsque nous voulons en savoir plus sur une image que nous avons vue en ligne ou enregistrée sur notre disque dur.
Lancée en tant que fonctionnalité en 2011, la recherche inversée d'images de Google est vraiment facile à utiliser, tant depuis un ordinateur de bureau que depuis un mobile, car elle fonctionne sur Safari, Firefox et Chrome, avec des avantages évidents lorsqu'on utilise le navigateur interne de Google. Par exemple, les utilisateurs de Chrome peuvent simplement cliquer avec le bouton droit de la souris sur une image n'importe où dans la fenêtre et sélectionner "rechercher cette image sur le Web" (désormais "rechercher cette image avec Google Lens") pour afficher une SERP qui renvoie ce que les algorithmes considèrent comme la "meilleure estimation de cette image", ainsi que des pages contenant des images correspondantes.
Depuis la page d'accueil de Google Images, nous pouvons lancer une recherche en cliquant sur l'icône de l'appareil photo et en sélectionnant l'un des deux onglets disponibles : intuitivement, "coller l'URL de l'image" nous permet de lancer une recherche sur une image déjà présente en ligne, tandis que "télécharger une image" nous permet de télécharger une ressource sauvegardée dans nos archives hors ligne (contrairement à Tineye, il n'y a pas de limite à la taille des images qui peuvent être téléchargées sur Google).
Dans les deux cas, après avoir cliqué sur "Recherche par image", la photo téléchargée s'affiche en haut de la page, accompagnée de quelques suggestions de mots clés. À côté de l'image, Google indique s'il existe d'autres tailles d'images disponibles pour le téléchargement. À partir de là, nous pouvons explorer des images similaires ou vérifier les sites web qui contiennent l'image.
Si nous voulons lancer une recherche d'image inversée à partir d'un smartphone, la procédure n'est pas très différente : nous ouvrons l'application mobile Google et cliquons sur l'icône de l'appareil photo à droite. Le système nous demandera un accès à Lens afin de cadrer directement un objet avec la caméra et de trouver des résultats connexes - une approche qui sera de plus en plus centrale dans la recherche et qui est également la base du système Multisearch présenté lors de la dernière Google I/O 2022.
Les caractéristiques techniques de Google Image Search
Nous avons fait directement référence à Google Images parce que ce système est non seulement le plus utilisé, mais aussi probablement le plus à l'avant-garde dans le domaine des moteurs de recherche d'images, et certaines nouvelles et études le confirment - tout en mettant en évidence l'attention que l'entreprise californienne consacre au sujet, surtout du côté technologique.
Google accélère le chargement des images
En ce sens, Google a depuis quelque temps activé officiellement une fonctionnalité utile pour améliorer les performances des contenus multimédias, en rendant disponible un système de chargement paresseux des images sur Google Chrome Canary (la version expérimentale du navigateur disponible pour les développeurs). Déjà dans son discours à la Google I/O 2019, Tal Oppenheimer, chef de produit Chrome, a déclaré que les sites modernes sont plus visuels que jamais et utilisent beaucoup d'images en haute résolution ; cependant, le chargement de toutes ces images individuellement peut ralentir le navigateur et gaspiller les données de connexion de l'utilisateur, car sont également chargées des images que la personne ne verra pas réellement.
Pour cette raison, poursuit le Googler, il est souvent préférable de n'autoriser le chargement que des images nécessaires, une technique connue sous le nom de "lazy loading" (chargement paresseux). Estimant qu'il peut être compliqué pour les développeurs d'utiliser des solutions JavaScript autonomes à cette fin (et, dans le même temps, de maintenir la qualité de l'expérience pour leur entreprise), Google a conçu une solution pour simplifier et accélérer le chargement des images de son site.
Solutions pour les développeurs dans Chrome Canary
Concrètement, en sélectionnant un drapeau dans Chrome Canary (et en activant la coche sur loading="lazy"), il est possible de tester la nouvelle expérience de chargement des images après avoir ajouté les nouveaux attributs de chargement aux balises d'image ; Chrome se charge du reste pour déterminer quand charger les images, en évaluant des facteurs tels que la vitesse de connexion de l'utilisateur, et vérifie également les deux premiers kilo-octets des différentes images du site pour ajouter un espace réservé de la bonne taille.
Le résultat final du système est une expérience plus fluide pour les sites web contenant des images lourdes, ce qui peut les rendre utilisables plus rapidement sans avoir à écrire de code supplémentaire.
Google possède le meilleur système de reconnaissance d'images
La certification de l'avantage concurrentiel du système de recherche de la société de Mountain View est, d'autre part, une étude de Perficient Digital, qui a comparé les performances de Google Images avec les concurrents de Microsoft, Amazon et IBM dans l'étude de la reconnaissance d'images. Selon le rapport, les performances de la technologie Google Vision sont meilleures que celles enregistrées par les concurrents, notamment Amazon AWS Rekognition, IBM Watson et Microsoft Azure Computer Vision, en matière de reconnaissance adéquate des images, avec une précision supérieure à 80 %. Un chiffre qui, étonnamment, n'est pas très éloigné des performances de l'échantillon humain utilisé dans les tests (un peu moins de 90 %).
L'étude de Perficient Digital
Le test a suivi cette méthodologie : deux humains ont collecté et étiqueté 2000 images dans quatre catégories distinctes, à savoir les personnes, les paysages, les graphiques et les produits, en répartissant environ 500 images dans chaque section et en attribuant cinq étiquettes pour décrire chaque photo. Le logiciel de Perficient a fait passer toutes les images par chacune des API des technologies d'analyse énumérées ci-dessus, examinant les résultats avec un ensemble unique d'étiquettes/balises pour chaque image dans chaque API ; lorsque chaque étiquette a reçu une valeur, l'image suivante a été présentée.
Comme mentionné plus haut, Google Vision s'est avéré être le logiciel le plus avancé actuellement et le plus capable de reconnaître correctement des éléments dans les images. Ces informations peuvent être très utiles pour comprendre l'état d'avancement des travaux sur le raffinement de ces détails, et il est facile d'imaginer que la technologie intégrée dans le moteur de recherche est encore plus évoluée que celle présentée au public avec l'API.
