{"id":31816,"date":"2024-11-12T12:40:18","date_gmt":"2024-11-12T12:40:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.seobility.net\/?post_type=wiki&#038;p=31816"},"modified":"2025-03-18T13:46:23","modified_gmt":"2025-03-18T13:46:23","slug":"Visual_Search","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/Visual_Search","title":{"rendered":"Visual Search"},"content":{"rendered":"<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Die_Entwicklung_der_klassischen_Google_Bildersuche\">Die Entwicklung der klassischen Google Bildersuche<\/span><\/h2>\n<p>Die Entwicklung der klassischen Bildersuche von Google wurde im Jahr 2001 durch ein Foto von Jennifer Lopez in einem gr\u00fcnen Chiffon-Kleid bei den Grammy Awards angesto\u00dfen. Kurz nach der Ver\u00f6ffentlichung dieses Fotos wurde \u00fcber Google millionenfach nach dem Kleid gesucht. Die Suche z\u00e4hlt noch heute <strong>zu den beliebtesten Suchanfragen aller Zeiten<\/strong> und war der Startschuss f\u00fcr die Entwicklung von Googles Bildersuche.\n<\/p>\n<p>Die <strong>Google Bildersuche ist eine kontextbasierte Bildersuche<\/strong>. Das bedeutet, dass die Google-Bots den Kontext und die Umgebung eines Bildes analysieren, um dessen Relevanz f\u00fcr eine Suchanfrage zu ermitteln. Der grafische Inhalt des Bildes selbst wird dabei nicht ber\u00fccksichtigt. Stattdessen liefern der Text der Webseite, der das Bild umgibt, der Inhalt des <a href=\"\/de\/wiki\/ALT_Attribute\" title=\"ALT Attribute\">Alt-Attributs<\/a>, das mit dem Bild verkn\u00fcpft ist, die Bildunterschrift und auch der Dateiname die wesentlichen Hinweise, die <strong>Google zum Kategorisieren und Sortieren von Bildern<\/strong> verwendet. Die Bereitstellung dieser Informationen ist daher ein wichtiger Teil der <a href=\"\/de\/wiki\/Bilder_SEO\" title=\"Bilder SEO\">Bilder-SEO<\/a>. Die Informationen sind f\u00fcr Google und andere Suchmaschinen unverzichtbar, um mit einer hohen Genauigkeit nachvollziehen zu k\u00f6nnen, was ein Bild darstellt.\n<\/p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Was_ist_Visual_Search_und_worin_besteht_der_Unterschied_zur_klassischen_Bildersuche.3F\">Was ist Visual Search und worin besteht der Unterschied zur klassischen Bildersuche?<\/span><\/h2>\n<div class=\"thumb tright\">\n<div class=\"thumbinner\" style=\"width:452px;\"><a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/images\/9\/9d\/Visual-Search.png\"><img decoding=\"async\" alt=\"Visual Search\" src=\"\/de\/wiki\/images\/thumb\/9\/9d\/Visual-Search.png\/450px-Visual-Search.png\" width=\"450\" height=\"340\" class=\"thumbimage\" srcset=\"\/de\/wiki\/images\/thumb\/9\/9d\/Visual-Search.png\/675px-Visual-Search.png 1.5x, \/de\/wiki\/images\/9\/9d\/Visual-Search.png 2x\" \/><\/a>  <\/p>\n<div class=\"thumbcaption\"><b>Abbildung:<\/b> Visual Search &#8211; Autor: Seobility &#8211; Lizenz: <a href=\"\/de\/wiki\/creative-commons-lizenz-by-sa-4-0\" title=\"Creative Commons Lizenz BY-SA 4.0\">CC BY-SA 4.0<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>Die Bildersuche, bei der eine Suchmaschine eine textbasierte Abfrage durchf\u00fchrt und versucht, die beste visuelle \u00dcbereinstimmung zu finden, unterscheidet sich stark von der visuellen Suche. Visual Search bedeutet, <strong>Suchmaschinennutzer k\u00f6nnen mit Bildern suchen<\/strong>, nicht nur nach ihnen. Bei der visuellen Suche kann also ein Bild anstelle von Text als Abfrage verwendet werden. Der Begriff Visual Search bezieht sich daher auf visuelle Dateneingaben und -abfragen, einschlie\u00dflich der neuen umgekehrten Bildsuchtechnologie und des traditionellen Keyword-In-\/Bild-Out-Modells.\n<\/p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Arten_der_visuellen_Suche\">Arten der visuellen Suche<\/span><\/h2>\n<p>Die visuelle Suche beruht auf der <strong>Erkennung von Objekten und dem Vergleich visueller Informationen<\/strong> mit bekannten Bildinhalten. Es gibt eine Reihe verschiedener Arten der visuellen Suche, die unterschiedliche Techniken zum Erkennen und Vergleichen von Bildinhalten nutzen. Die Arten der visuellen Suche sind:\n<\/p>\n<ul>\n<li> Reverse Image Search<\/li>\n<li> Related Search<\/li>\n<li> Filtered Search &amp; Deep Image Search<\/li>\n<li> Augmented Reality Search<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Reverse_Image_Search\">Reverse Image Search<\/span><\/h3>\n<p>Mit der von Google entwickelten umgekehrten Bildersuche ist es m\u00f6glich, <strong>das Internet nach einem bestimmten Bild zu durchsuchen<\/strong>. Das Bild wird hierbei als Suchanfrage genutzt. Die umgekehrte Bildersuche wurde zuerst von Unternehmen genutzt, die versuchten, nicht genehmigte Verwendungen ihrer Produktbilder zu identifizieren. Reverse Image Search spielt heute aber auch im Marketing eine wichtige Rolle. So lassen sich beispielsweise oft verwendete Stockfotos mittels der umgekehrten Bildersuche auffinden. Die Liste der Ergebnisse zeigt die Websites an, die dieses Bild ebenfalls verwenden.\n<\/p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Related_Search\">Related Search<\/span><\/h3>\n<p>Die Related Search (\u00c4hnlichkeitssuche) wurde von Pinterest eingef\u00fchrt. Die auch als inhaltsbasierte Bildsuche bezeichnete Technik beruht auf dem <strong>Vergleich zwischen Bildern oder Bildinhalten<\/strong> mithilfe visueller Computertechniken. Diese Techniken erm\u00f6glichen es, nach \u00e4hnlichen Bildern oder einzelnen Gegenst\u00e4nden in Bildern zu suchen. Related Search nutzt damit eine \u00e4hnliche Logik wie die <a href=\"\/de\/wiki\/Google_Suggest\" title=\"Google Suggest\">Google Suggest-Funktion<\/a> und liefert als Antwort auf eine Suchanfrage allgemein Ergebnisse, die aus Sicht der Suchmaschinen \u00e4hnlich zu dem sind, wonach gesucht wird. Auch das Stockfotoportal Shutterstock verwendet eine vergleichbare Technologie. Zieht man beispielsweise ein Foto einer Gruppe junger Menschen oder eines Meetings in die Suchmaske, liefert die Suche Bilder, auf denen diese Elemente ebenfalls zu sehen sind.\n<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"Related Search als Art der Visual Search\" src=\"\/de\/wiki\/images\/thumb\/a\/a2\/Related_Search_bei_Shutterstock.PNG\/700px-Related_Search_bei_Shutterstock.PNG\" title=\"Related Search bei Shutterstock als Beispiel f\u00fcr Visual Search\" width=\"700\" height=\"205\" class=\"thumbborder\" srcset=\"\/de\/wiki\/images\/a\/a2\/Related_Search_bei_Shutterstock.PNG 1.5x, \/de\/wiki\/images\/a\/a2\/Related_Search_bei_Shutterstock.PNG 2x\" \/>\n<\/p>\n<p>Screenshot mit Beispiel f\u00fcr Related Search von <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https:\/\/www.shutterstock.com\/de\/\">shutterstock.com<\/a>\n<\/p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Filtered_Search_.26_Deep_Image_Search\">Filtered Search &amp; Deep Image Search<\/span><\/h3>\n<p>Die gefilterte Bildersuche hat ihren Ursprung ebenfalls bei Pinterest. Diese Funktion baut auf der verwandten Suche auf und <strong>schl\u00e4gt Filter &#8211; wie Farbe und Gr\u00f6\u00dfe<\/strong> &#8211; vor, damit Benutzer ihre Suche fokussieren k\u00f6nnen. So kann beispielsweise eine Lampe oder ein Tisch auf dem Bild eines stileingerichteten Zimmers markiert werden. Die Suchmaschine liefert dann die dazu passenden Produkte. Der Erfolg dieser visuellen Suche hat dazu gef\u00fchrt, dass die meisten Suchmaschinen diese Suchmethode \u00fcbernommen haben.\n<\/p>\n<p>Die von Bing entwickelte tiefe Bildsuche folgt einem \u00e4hnlichen Ansatz. <strong>Sie erm\u00f6glicht die Auswahl von Objekten in einem Bild<\/strong> mithilfe eines Freistellungswerkzeugs und die Suche nach zugeh\u00f6rigen Bildern und weiteren Informationen.\n<\/p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"Augmented_Reality_Search\">Augmented Reality Search<\/span><\/h3>\n<p>Im Rahmen der Augmented Reality Search k\u00f6nnen Benutzer mit der Kamera ihres Smartphones visuelle Eingaben f\u00fcr Suchanfragen nutzen. So k\u00f6nnen User mit den Lens-Apps von Google und Pinterest Objekte in der Realit\u00e4t fotografieren und <strong>zugeh\u00f6rige Bilder und weitere Informationen abrufen<\/strong>. Beispielsweise besteht die M\u00f6glichkeit, Sehensw\u00fcrdigkeiten zu fotografieren und sich Hintergrundinformationen zu diesen zu beschaffen. Im Alltag kann beispielsweise auch ein Restaurant fotografiert werden und Google liefert Informationen wie \u00d6ffnungszeiten und Speisekarte.\n<\/p>\n<p>Trotz dieser neuen M\u00f6glichkeiten ist die Meta-Suche bei der Visual Search immer noch wichtig. Durch die Kombination von kontextbasierten und visuellen Suchmethoden k\u00f6nnen die Suchergebnisse in der Bildersuche optimiert werden.\n<\/p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Wie_funktioniert_Visual_Search.3F\">Wie funktioniert Visual Search?<\/span><\/h2>\n<p>Die unbewussten Entscheidungen, die uns erlauben, Muster in Bildern zu verstehen, k\u00f6nnen bislang nur unvollkommen in Maschinen integriert werden. Um eine genaue visuelle Suche durchzuf\u00fchren, ben\u00f6tigen Suchmaschinen allerdings viel <strong>ausgekl\u00fcgeltere Prozesse als bei der herk\u00f6mmlichen Bildersuche<\/strong>. Aus diesem Grund werden k\u00fcnstliche Intelligenz und neuronale Netzwerke bei der visuellen Suche genutzt, um die Funktionsweise des menschlichen Gehirns bei der Identifizierung von Bildinhalten nachzuahmen.\n<\/p>\n<p>Der typische menschliche Prozess, bei dem wir die Bestandteile eines Bildes entschl\u00fcsseln, relevante Informationen herausfiltern und unwichtige Informationen, die sogenannten Distraktoren, verwerfen, wird bei der Visual Search von komplexen Bilderkennungsalgorithmen \u00fcbernommen. Mithilfe dieser Algorithmen werden <strong>Farb- und Helligkeitswerte der Bildpunkte, Formen und Texturen<\/strong> sowie weitere visuelle Informationen aus einem Bild extrahiert, ausgewertet und mit anderen Bildinhalten verglichen. Anhand dieser Informationen entscheiden die Suchmaschinen, worum es auf einem Bild geht, um dann verwandte Elemente zu konzeptualisieren und zu kategorisieren.\n<\/p>\n<p>Diese Aufgabe wird bei der Visual Search von neuronalen Netzen durchgef\u00fchrt. Diese Netzwerke arbeiten ohne menschlichen Eingriff und \u00e4ndern ihre Funktionsweise basierend auf R\u00fcckkopplungssignalen wie dem Nutzerverhalten, um die gew\u00fcnschte Ausgabe zu liefern. Die visuelle Bildersuche w\u00e4re, wie die Sprachsuche, ohne k\u00fcnstliche Intelligenz und Machine Learning Algorithmen nicht m\u00f6glich.\n<\/p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Bedeutung_f.C3.BCr_Marketing_und_SEO\">Bedeutung f\u00fcr Marketing und SEO<\/span><\/h2>\n<p>F\u00fcr das Marketing bietet die Visual Search viele neue Chancen. 93% der Verbraucher geben an, dass sie bei einem Produktkauf vor allem visuelle Faktoren ber\u00fccksichtigen. Mithilfe von bildbasierten Suchanfragen k\u00f6nnen sie schneller genau das finden, wonach sie suchen, denn visuelle Suchfunktionen erm\u00f6glichen <strong> das Suchen und Einkaufen anhand eines einzigen Bildes<\/strong>. K\u00e4ufer, die mit Bildern suchen, werden daher ein gew\u00fcnschtes Produkt schneller finden und es ist weniger wahrscheinlich, dass sie den Kauf nicht abschlie\u00dfen.\n<\/p>\n<p>Die Visual Search er\u00f6ffnet dar\u00fcber hinaus <strong>neue M\u00f6glichkeiten f\u00fcr das Cross-Selling<\/strong>. Wenn Nutzer nach einem bestimmten Produkt suchen, ist die Wahrscheinlichkeit hoch, dass sie weitere Produkte kaufen, die sie auf dem gleichen Bild sehen. Beispielsweise k\u00f6nnen im Bereich Fashion und Mode komplette Outfits pr\u00e4sentiert werden, wobei die einzelnen Produkte \u00fcber die Deep oder Related Search gesucht werden k\u00f6nnen. IKEA praktiziert dies seit Jahren sehr erfolgreich offline mit den sorgf\u00e4ltig abgestimmten Wohnwelten in seinen M\u00f6belh\u00e4usern.\n<\/p>\n<p>Aktuell und in der n\u00e4heren Zukunft haben Marketer nur wenig Konkurrenz bei der visuellen Suche. Relativ gesehen steckt die visuelle Suche noch in den Kinderschuhen und ist bisher nur selten Bestandteil von Marketingstrategien. Dies bietet eine gro\u00dfe Chance f\u00fcr Unternehmen, die bereit sind, in visuelle Suchergebnisse (VSERPs) zu investieren.\n<\/p>\n<p>F\u00fcr die Suchmaschinenoptimierung bringt die Visual Search ebenfalls Ver\u00e4nderungen mit sich. W\u00e4hrend die klassische Bilder-SEO nach wie vor wichtig ist und bleiben wird, haben die durch Amazon popul\u00e4r gewordenen Produktbilder vor einem wei\u00dfen Hintergrund in Zukunft mehr und mehr ausgedient. F\u00fcr <strong>Visual Search optimierte Bilder sind hochaufl\u00f6send<\/strong> und zeigen das Produkt in einer nat\u00fcrlichen Umgebung. Der Nutzer und potentielle Kunde erh\u00e4lt so einen Eindruck vom Nutzen des Produkts im Alltag. Die Bildoptimierung f\u00fcr die neue Bildersuche beginnt daher bereits bei der Aufnahme der Bilder.\n<\/p>\n<p>Google, Bing und SEOs gehen davon aus, dass <strong>Smartphones und andere mobile Ger\u00e4te<\/strong> in Zukunft immer mehr als visuelle Suchmaschinen genutzt werden. Nutzer fotografieren beispielsweise ein Restaurant von au\u00dfen und erhalten als Suchergebnis ausf\u00fchrliche Informationen \u00fcber dessen Angebot und erfahren, welche Freunde das Restaurant bereits besucht haben. Sicher scheint, dass die Visual Search neben der <a href=\"\/de\/wiki\/Voice_Search\" title=\"Voice Search\">Voice Search<\/a> in naher Zukunft den mit Abstand gr\u00f6\u00dften Teil der Suchanfragen ausmachen wird. Aktuell ist jedoch noch nicht entschieden, welche der Suchmaschinen das Rennen um die beste visuelle Suche f\u00fcr sich entscheiden wird.\n<\/p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\".C3.84hnliche_Artikel\">\u00c4hnliche Artikel<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li> <a href=\"\/de\/wiki\/Bilder_SEO\" title=\"Bilder SEO\">Bilder SEO<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"\/de\/wiki\/ALT_Attribute\" title=\"ALT Attribute\">ALT Attribute<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p><script type=\"application\/ld+json\">\n    {\n      \"@context\": \"https:\/\/schema.org\/\",\n      \"@type\": \"ImageObject\",\n      \"contentUrl\": \"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/images\/9\/9d\/Visual-Search.png\",\n      \"license\": \"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-sa\/4.0\/deed.de\",\n      \"acquireLicensePage\": \"https:\/\/www.seobility.net\/de\/wiki\/creative-commons-lizenz-by-sa-4-0\"\n    }\n    <\/script><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die Entwicklung der klassischen Google Bildersuche Die Entwicklung der klassischen Bildersuche von Google wurde im Jahr 2001 durch ein Foto von Jennifer Lopez in einem gr\u00fcnen Chiffon-Kleid bei den Grammy Awards angesto\u00dfen. 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