Анализ протокола GoogleApi.ContentWarehouse.V1.Model.ImageData из утечки данных Гугла 2024 года показывает, как устроен…

Анализ протокола GoogleApi.ContentWarehouse.V1.Model.ImageData из утечки данных Гугла 2024 года показывает, как устроен современный поиск по картинкам.

Это не советы из SEO-блогов, а описание многоуровневого процесса, по которому Гугл индексирует, понимает и ранжирует визуал.

Для успеха в поиске по картинкам нужна комплексная стратегия, связывающая он-пейдж контекст, семантику внутри картинки, алгоритмические оценки качества и сигналы ПФ.

Топ-10 инсайтов из схемы ImageData

1. Определение первоисточника: Гугл юзает contentFirstCrawlTime, чтобы определить, когда впервые увидел контент картинки, отдавая приоритет оригиналам.

2. Алгоритмическая эстетика: Модель NIMA (Neural Image Assessment) алгоритмически оценивает картинки по техническому качеству (nimavq — фокус, свет) и эстетической привлекательности (nimaAva — композиция).

3. Оценка анти-кликбейта: clickMagnetScore пенальтит картинки за клики по нерелевантным "плохим запросам" для борьбы с визуальным кликбейтом, так как не все клики полезны.

4. Связка с сущностями: Объекты на картинке через multibangKgEntities линкуются с графом знаний, связывая изображение с реальными понятиями вроде "Эйфелевой башни".

5. Фильтр качества при индексации: Внутренняя система Amarna (corpusSelectionInfo) фильтрует качество, и визуал низкого уровня не попадает в основной индекс.

6. Индексация всего текста: Системы OCR (ocrGoodoc, ocrTaser) считывают и индексируют текст внутри изображений, делая слова на инфографике или товарах доступными для поиска.

7. Сигнал для товарных фото: whiteBackgroundScore — косвенный признак профессиональной товарной фотографии, сигнализирующий о коммерческом трасте.

8. Иерархия дублей: Даже одинаковые картинки ранжируются в кластере дублей, а rankInNeardupCluster отдает топ-позицию изображению на более авторитетной или качественной странице.

9. Лицензирование на основе метаданных: Бейдж "Лицензируемая" в выдаче подтягивается из атрибута imageLicenseInfo, который берется из метаданных IPTC в файле или из он-пейдж микроразметки.

10. Контекстно-зависимая безопасность: Финальный рейтинг SafeSearch (finalPornScore) — сводная оценка, объединяющая анализ пикселей с контекстными сигналами, включая запросы, по которым ранжируется изображение ("navboost queries").

Ключевые системы и процессы

— Архитектура и происхождение: Гугл для каждой картинки определяет источник правды. canonicalDocid — это канонический идентификатор, собирающий все факторы ранжирования. contentFirstCrawlTime — мощный сигнал для определения первоисточника. Движок Mustang ранжирует картинки и использует rankInNeardupCluster для построения иерархии даже среди идентичных изображений.

— Семантическое понимание: Гугл глубоко понимает содержание картинки: OCR извлекает текст, imageRegions определяет объекты, а multibangKgEntities связывает их с графом знаний, что является ядром SEO для картинок на основе сущностей. Специальные детекторы классифицируют изображения по типу (photoDetectorScore, clipartDetectorScore) для соответствия интенту пользователя.

— Качество и вовлеченность: Качество оценивается с двух сторон: внутреннее — алгоритмическими оценками NIMA за техничку и эстетику, а внешнее — сигналами ПФ, вроде h2c и h2i. По сути, это версия NavBoost для картинок.

— Коммерция и монетизация: Коммерческие фичи встроены в схему. Атрибут shoppingProductInformation — это богатая структура данных для товарных картинок, заполняемая структурированными данными продавцов. Поле imageLicenseInfo из IPTC или он-пейдж микроразметки отвечает за показ бейджа "Лицензируемая".

https://www.hobo-web.co.uk/the-definitive-guide-to-image-seo-google-content-warehouse-imagedata-schema-analysis/

@MikeBlazerX