Avant de rentrer dans le vif du sujet et de vous apporter des aides avancées pour l’optimisation des images, il me semble important de faire une petite introduction sur les algorithmes de classement et de reconnaissance des images pour les moteurs de recherche.
Comment fonctionne le classement et la reconnaissance des images
Les images peuvent être affichées dans plusieurs contextes de recherche sur les pages de résultats de Google, tels que :
- Les résultats de recherche réguliers basés sur des mots-clés, avec une section d'images intégrées (par le biais de la recherche universelle).
- Des miniatures d'images intégrées avec des extraits enrichis.
- Des images incluses avec les extraits en vedette.
- Les résultats de recherche verticale de la recherche d'images.
- Les résultats de recherche d'actualités.
- Les résultats de recherche vidéo.
Il est intéressant de comprendre comment Google et d'autres moteurs de recherche trouvent des images en réponse aux requêtes des utilisateurs.
Contrairement aux humains, les systèmes informatiques n'ont pas les mêmes capacités sophistiquées de traitement d'image. Les algorithmes de recherche d'images dépendent principalement des métadonnées associées aux images, comme les noms de fichiers, les légendes, le texte entourant les images et le texte alternatif. Cependant, ces métadonnées ne sont pas toujours disponibles ou fiables, car elles sont souvent omises par les webmasters.
Par conséquent, les moteurs de recherche ont développé des algorithmes pour analyser les formes dans les images. Ils ont également utilisé la technologie de reconnaissance optique de caractères (OCR) pour identifier le texte dans les images.
En 2005, Google a contribué à faire de Tesseract un projet OCR open source, et ils ont lancé Image Labeler en 2006 pour aider à identifier les images par crowdsourcing.
Ces données ont été incorporées pour aider à former des algorithmes d'IA pour améliorer la recherche d'images.
Les algorithmes d'analyse d'images de Google ont ensuite été améliorés en utilisant des réseaux de neurones de type IA pour identifier les formes dans les images.
Un bon exemple de l’IA pour la recherche d’image est Inception. Un modèle de réseau de neurones convolutifs (Convolutional Neural Network ou CNN) utilisé pour la classification d'images.
Les réseaux de neurones convolutifs sont une sous-classe de réseaux de neurones artificiels, particulièrement adaptés à l'analyse d'images. Ils sont capables d'apprendre à détecter des motifs et des structures dans les images. Il a été conçu pour être très efficace et précis pour la classification d'images, et il a remporté plusieurs compétitions importantes en vision par ordinateur.
Cependant, il est important de noter que Inception n'est qu'un modèle de réseau de neurones parmi de nombreux autres qui peuvent être utilisés pour l'analyse d'images.
Si vous souhaitez continuer à apprendre directement l’optimisation des images depuis les algorithmes, vous pouvez continuer cette lecture en lisant mon article sur comment Google classe les images dans la recherche. Si vous souhaitez un guide actionnable rapide avec des optimisations peu connues, continuez de lire.
Image SEO : Facteurs de classement avancées
Notez que ce guide ne propose pas les optimisations SEO d’images classiques. Il ne repose que sur des suggestions additionnelles pour classer vos images. Les optimisations qui vont suivre ne sont pas les premières à prendre en compte pour améliorer le référencement de vos images.
PageRank d’image
Pour optimiser vos images pour le référencement, il est important de considérer les liens pointant vers celles-ci, de la même manière que pour l'optimisation d'une page. Si vous souhaitez que votre image soit bien classée dans les résultats de recherche, il est donc important de la faire apparaître sur d'autres sites web en incluant un lien vers l'article ou la page où elle est hébergée. Idéalement, il est préférable que ces liens soient des backlinks avec l'image renvoyant vers l'article ou la page qui l'héberge, ce qui aura un impact positif sur le référencement de votre contenu et sur l’image.
Vous pouvez ajouter des liens vers votre site Web sur chaque épingle que vous publiez, ce qui peut aider à augmenter le trafic vers votre site Web. En outre, si d'autres utilisateurs décident de partager vos épingles, cela peut également aider à générer des liens vers votre site Web, ce qui peut avoir un impact positif sur votre référencement.
Pinterest est souvent présent dans les résultats de recherche pour les requêtes d'images, ce qui signifie que vos images publiées sur Pinterest ont une chance supplémentaire d'apparaître dans les résultats de recherche pour ces requêtes.
Utiliser Pinterest pour optimiser votre référencement d'images peut également avoir un impact positif sur votre visibilité en ligne dans son ensemble, car il y a des utilisateurs qui ne se limitent pas à Google pour rechercher des images. En d'autres termes, en utilisant Pinterest, vous pourriez toucher un public plus large et améliorer votre visibilité.
Flickr
Flickr est une plateforme qui peut sembler dépassée, mais qui continue de présenter de nombreux avantages en matière de référencement sur Google et qui dispose d'une base d'utilisateurs importante. Il est utile pour publier des images avec des liens vers des pages de votre site Web, comme Pinterest.
De plus, Flickr publie automatiquement certaines données EXIF, vous permettant de publier des photos sur des cartes et d'ajouter des balises de mots-clés.
Instagram est une plateforme de médias sociaux majeure pour le partage d'images et peut également apparaître dans les résultats de recherche d'images.
Cependant, les publications d'images individuelles sur Instagram sont très limitées en termes de transmission d'avantages de liens potentiels car les liens ne peuvent pas être ajoutés à chaque publication.
Les descriptions de publication peuvent être utilisées pour indiquer aux utilisateurs comment trouver votre média, comme l'URL de votre profil Instagram ou les termes à rechercher dans Google.
Les images Instagram sont principalement utilisées pour l'optimisation des images en elles-mêmes. Il est important d'utiliser la description de la publication avec l'image et d'inclure plusieurs hashtags liés à son contenu pour augmenter sa visibilité auprès des autres personnes intéressées par les sujets.
Données structurées pour le référencement d’images avancées.
Les données structurées pour les images n’est pas très importantes en fonction du contexte dans lequel il est utilisé. Si vous êtes une banque d’image ou un photographe professionnel, ceux-ci peuvent être en revanche importants, notamment en précisant dans les données structurées que ces images vous appartiennent et qu'elles ont été prises ou créées par vous-même. Cette pratique peut également vous protéger en partie contre le droit d'auteur, empêchant Google de classer les images que vous avez créées vous-même et qu'un concurrent utilise sans votre permission. Enfin, cela pourrait éventuellement vous donner un petit coup de pouce si quelqu’un recherche votre nom ou votre entreprise sur Google, les images vous créditant pourraient remonter plus facilement.
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"@context": "https://schema.org/",
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"@type": "Person",
"name": "Brixton Brownstone"
},
"copyrightNotice": "Clara Kent"
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Si vous souhaitez en savoir plus sur les données structurées d’images, référez-vous au guide de Google.
https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/image-license-metadata
Métadonnées dans les fichiers image (EXIF et IPTC)
Les métadonnées vont au-delà de ces balises et peuvent inclure des données structurées telles que les balises Open Graph de Facebook, les balises Twitter Card, un schéma, etc.
En ce qui concerne les images, elles peuvent avoir leurs propres métadonnées qui sont souvent collées sur le fichier image lui-même. Les données EXIF contiennent des informations techniques telles que la date/horodatage de la prise de vue, la marque et le modèle de l'appareil photo, l'ouverture, l'objectif, la distance focale, l'espace colorimétrique, les coordonnées de géolocalisation de la photo, etc.
Les données IPTC peuvent inclure un titre, une description, des mots-clés, des informations sur les personnes apparaissant dans l'image, des informations de localisation, des informations sur les droits d'auteur, etc. Les données IPTC sont probablement la norme leader du secteur, bien que de nombreux contenus hérités et systèmes plus anciens utilisent EXIF.
Il y a des années, il semblait que Google pourrait utiliser autant de métadonnées que possible pour classer les images, mais cela n'a pas été confirmé. Les données EXIF peuvent aider à générer des données de mots clés pour le classement sur certains sites Web de partage d'images. Les données de géolocalisation intégrées dans les EXIF peuvent également être utiles pour les sites Web locaux, mais cela n'a pas été confirmé. Il existe des logiciels et des services en ligne pour personnaliser les données EXIF.
Google utilise uniquement certaines parties des données IPTC, telles que le créateur de l'image, la ligne de crédit et l'avis de licence/droit d'auteur. Vous pouvez utiliser des métadonnées d'image via le protocole IPTC ou des données structurées, mais il est préférable de ne pas utiliser les deux avec des valeurs de champ conflictuelles. Bien qu'il puisse y avoir des arguments en faveur de l'utilisation d'autres données IPTC et EXIF sur des sites de médias sociaux tels que Flickr, cela ne devrait avoir qu'un effet marginal sur les mots-clés et les classements. En fin de compte, les métadonnées d'image sont peu susceptibles d'offrir à votre site Web de nombreux avantages en dehors de la transmission des informations sur le créateur et la licence.
Originalité
Il est crucial de se concentrer sur l'originalité lors de la création ou de la recherche d'images pour votre site Web. Les résultats de recherche d'images de Google ont tendance à éviter les contenus en double, tout comme les résultats de recherche par mot-clé. Si plusieurs copies de la même image apparaissent dans les résultats de recherche, Google considère cela comme une mauvaise expérience utilisateur et essaie d'éviter cela. Si vous utilisez une image qui a déjà été utilisée ailleurs, vous devez la modifier suffisamment pour la rendre différente ou en trouver une nouvelle. Si vous utilisez des flux de données de produits fournis par un fournisseur, il est préférable de prendre vos propres photos. Si le produit est sur fond blanc, vous pouvez demander à un graphiste de le modifier pour le rendre unique. Modifier la couleur, recadrer ou même retourner l'image peut aider à la rendre suffisamment différente pour éviter les doublons. Si votre image est identique à celles d'autres sites Web apparaissant pour le même mot-clé, il est peu probable qu'elle soit considérée comme pertinente lorsque Google filtre les résultats.
N’hésitez pas à être inventif comme en utilisant la saturation et le contraste. Dans diverses situations, votre image peut apparaître sous forme de miniature, comme dans les résultats de recherche d'images ou sous forme de vignette dans la liste des pages Web. Dans ces cas-là, votre image est en concurrence avec d'autres pour attirer l'attention des utilisateurs.
Une manière d'aider votre image à se démarquer, augmentant ainsi les chances d'obtenir des clics, est d'augmenter légèrement le contraste et la saturation des couleurs pour la version miniature.
Il est important d'évaluer l'image dans son ensemble - peut-elle être éclaircie et saturée légèrement, tout en restant naturelle ? De telles modifications peuvent avoir un impact positif à long terme sur les performances de l'image.
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