{"id":31817,"date":"2024-11-12T12:40:18","date_gmt":"2024-11-12T12:40:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.seobility.net\/?post_type=wiki&#038;p=31817"},"modified":"2025-03-18T13:55:23","modified_gmt":"2025-03-18T13:55:23","slug":"busqueda-visual","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/www.seobility.net\/es\/wiki\/busqueda-visual","title":{"rendered":"B\u00fasqueda visual"},"content":{"rendered":"<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"La_creaci.C3.B3n_del_buscador_de_im.C3.A1genes_de_Google\">La creaci\u00f3n del buscador de im\u00e1genes de Google<\/span><\/h2>\n<p>Aunque parezca un chiste, a Google le surgi\u00f3 la idea de crear un buscador de im\u00e1genes en 2001, cuando Jennifer Lopez asisti\u00f3 a la gala de los Grammy vistiendo un Versace confeccionado en chiffon verde.\n<\/p>\n<p>Tras publicarse la primera fotograf\u00eda del evento, Google recibi\u00f3 millones de consultas relacionadas con este vestido. Tanto as\u00ed, que   esta consulta es considerada como la <strong>m\u00e1s popular de toda la historia<\/strong> y se convirti\u00f3 en el punto de partida para el desarrollo del buscador Google Im\u00e1genes.\n<\/p>\n<p>Desde sus inicios, el buscador de im\u00e1genes siempre ha sido un <strong>motor de b\u00fasqueda basado en el contexto<\/strong>. Esto significa que <a href=\"\/es\/wiki\/Google_Bot\" title=\"Google Bot\">Google Bot<\/a> analiza el contexto y el entorno de una imagen para determinar su relevancia en relaci\u00f3n con determinada consulta.\n<\/p>\n<p>El contenido gr\u00e1fico de la imagen en s\u00ed no se toma en cuenta en el an\u00e1lisis que determina su clasificaci\u00f3n. En cambio, el texto que la rodea, el contenido de sus <a href=\"\/es\/wiki\/Atributo_ALT\" title=\"Atributo ALT\">atributos ALT<\/a>, el pie de foto, e incluso el nombre del archivo, proporcionan las pistas claves que Google utiliza para <strong>categorizar y ordenar las im\u00e1genes<\/strong>.\n<\/p>\n<p>Ofrecer toda esta informaci\u00f3n de la manera correcta es una parte esencial de la optimizaci\u00f3n <a href=\"\/es\/wiki\/seo-para-imagenes\" title=\"SEO para im\u00e1genes\">SEO para im\u00e1genes<\/a>, ya que resulta fundamental para que Google y otros buscadores puedan comprender correctamente lo que muestra cada ilustraci\u00f3n.\n<\/p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\".C2.BFQu.C3.A9_es_la_b.C3.BAsqueda_visual_y_en_qu.C3.A9_se_diferencia_de_la_b.C3.BAsqueda_de_im.C3.A1genes_convencional.3F\">\u00bfQu\u00e9 es la b\u00fasqueda visual y en qu\u00e9 se diferencia de la b\u00fasqueda de im\u00e1genes convencional?<\/span><\/h2>\n<div class=\"thumb tright\">\n<div class=\"thumbinner\" style=\"width:452px;\"><a href=\"https:\/\/www.seobility.net\/es\/wiki\/images\/6\/6e\/Busqueda-visual.png\"><img decoding=\"async\" alt=\"B\u00fasqueda visual\" src=\"\/es\/wiki\/images\/thumb\/6\/6e\/Busqueda-visual.png\/450px-Busqueda-visual.png\" width=\"450\" height=\"340\" class=\"thumbimage\" srcset=\"\/es\/wiki\/images\/thumb\/6\/6e\/Busqueda-visual.png\/675px-Busqueda-visual.png 1.5x, \/es\/wiki\/images\/6\/6e\/Busqueda-visual.png 2x\" \/><\/a>  <\/p>\n<div class=\"thumbcaption\"><b>Imagen:<\/b> B\u00fasqueda visual &#8211; Autor: Seobility &#8211; Licencia &#8211; <a href=\"\/es\/wiki\/creative-commons-license-by-sa-4-0\" title=\"Creative Commons License BY-SA 4.0\">CC BY-SA 4.0<\/a><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<p>El buscador de im\u00e1genes de Google toma las consultas realizadas partiendo de un texto e intenta encontrar la mejor coincidencia visual posible.\n<\/p>\n<p>La b\u00fasqueda visual, por otro lado, permite a los usuarios y las usuarias <strong>hacer consultas a partir de im\u00e1genes y fotograf\u00edas<\/strong>, lo que significa que pueden utilizar cualquier imagen para efectuar las consultas sin necesidad de escribir ning\u00fan texto.\n<\/p>\n<p>La b\u00fasqueda visual hace referencia a la recuperaci\u00f3n de los datos visuales ingresados. Su implementaci\u00f3n incluye la nueva tecnolog\u00eda de b\u00fasqueda inversa de im\u00e1genes y el modelo tradicional que involucra la utilizaci\u00f3n de palabras clave para obtener resultados en im\u00e1genes.\n<\/p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Tipos_de_b.C3.BAsqueda_visual\">Tipos de b\u00fasqueda visual<\/span><\/h2>\n<p>Este tipo de consultas se basan en el reconocimiento de objetos y su comparaci\u00f3n con la informaci\u00f3n visual del contenido existente. Existen varios tipos de b\u00fasqueda visual y cada uno usa diferentes t\u00e9cnicas para identificar y comparar el contenido de una imagen. A continuaci\u00f3n se mencionan algunos de los tipos m\u00e1s utilizados en la actualidad:\n<\/p>\n<ul>\n<li>B\u00fasqueda inversa de im\u00e1genes.<\/li>\n<li>B\u00fasqueda relacionada.<\/li>\n<li>B\u00fasquedas filtradas y deep image search.<\/li>\n<li>B\u00fasqueda de realidad aumentada.<\/li>\n<\/ul>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"B.C3.BAsqueda_inversa_de_im.C3.A1genes\">B\u00fasqueda inversa de im\u00e1genes<\/span><\/h3>\n<p>El buscador inverso de im\u00e1genes de Google permite <strong>buscar im\u00e1genes espec\u00edficas en Internet<\/strong> partiendo de una imagen para realizar la consulta. Los primeros usuarios y usuarias en usar este tipo de b\u00fasqueda fueron las compa\u00f1\u00edas que intentaban identificar si las fotos de sus productos eran usadas por otras webs sin la debida autorizaci\u00f3n.\n<\/p>\n<p>En la actualidad, esta forma de consulta resulta de vital importancia dentro del mundo del marketing. Con frecuencia se utilizan fotograf\u00edas para buscar productos en la red y gracias a la b\u00fasqueda inversa los resultados muestran los sitios webs que emplean dichas im\u00e1genes para exhibir los productos en stock.\n<\/p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"B.C3.BAsqueda_relacionada\">B\u00fasqueda relacionada<\/span><\/h3>\n<p>Pinterest desarroll\u00f3 este tipo de consulta, que tambi\u00e9n se conoce como b\u00fasqueda basada en el contenido de la imagen. Su funci\u00f3n consiste en <strong>comparar im\u00e1genes o el contenido de una imagen <\/strong>utilizando t\u00e9cnicas inform\u00e1ticas. Con este m\u00e9todo es posible buscar im\u00e1genes similares a la de referencia o incluso identificar objetos espec\u00edficos dentro de una imagen.\n<\/p>\n<p>La b\u00fasqueda relacionada usa una l\u00f3gica similar a la funci\u00f3n de sugerencias de Google, por lo cual, ofrece resultados similares a lo que se est\u00e1 buscando.\n<\/p>\n<p>El proveedor de fotograf\u00edas Shutterstock tambi\u00e9n usa una tecnolog\u00eda similar. Por ejemplo, al arrastrar una fotograf\u00eda con un grupo de personas j\u00f3venes o en una reuni\u00f3n a la caja de b\u00fasqueda, el buscador ofrece como resultado im\u00e1genes que tengan los mismos elementos o que sean similares.\n<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" alt=\"B\u00fasqueda relacionada como tipo de b\u00fasqueda visual\" src=\"\/es\/wiki\/images\/thumb\/d\/d2\/Busqueda-visual-relacionada.png\/650px-Busqueda-visual-relacionada.png\" title=\"Captura de pantalla mostrando una b\u00fasqueda visual relacionada de una imagen sobre el \u201cocaso\u201d\" width=\"650\" height=\"348\" class=\"thumbborder\" srcset=\"\/es\/wiki\/images\/thumb\/d\/d2\/Busqueda-visual-relacionada.png\/975px-Busqueda-visual-relacionada.png 1.5x, \/es\/wiki\/images\/d\/d2\/Busqueda-visual-relacionada.png 2x\" \/>\n<\/p>\n<p>Ejemplo que muestra una b\u00fasqueda relacionada realizada en <a rel=\"nofollow\" class=\"external text\" href=\"https:\/\/www.shutterstock.com\/\">shutterstock.com<\/a>\n<\/p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"B.C3.BAsqueda_filtrada_y_deep_image_search\">B\u00fasqueda filtrada y deep image search<\/span><\/h3>\n<p>Este tipo de b\u00fasqueda tambi\u00e9n se origin\u00f3 en Pinterest y est\u00e1 basado en la b\u00fasqueda relacionada, su funci\u00f3n es sugerir <strong>filtros (como el color y el tama\u00f1o)<\/strong> para delimitar la b\u00fasqueda.\n<\/p>\n<p>Por ejemplo, en Pinterest se puede filtrar por criterios muy espec\u00edficos como el tono de piel o el tipo de cabello para que las usuarias y usuarios encuentren inspiraci\u00f3n y los mejores looks de maquillaje y peinados. La mayor\u00eda de los buscadores han adoptado este m\u00e9todo debido al \u00e9xito que supone mostrar resultados tan relevantes para las audiencias.\n<\/p>\n<p>La \u201cdeep image search\u201d desarrollada por Bing es una funcionalidad que comparte  el mismo enfoque, puesto que permite<strong> seleccionar objetos en una imagen utilizando una herramienta de recorte<\/strong> para luego mostrar resultados con im\u00e1genes relacionadas y m\u00e1s informaci\u00f3n importante.\n<\/p>\n<h3><span class=\"mw-headline\" id=\"B.C3.BAsqueda_de_realidad_aumentada\">B\u00fasqueda de realidad aumentada<\/span><\/h3>\n<p>La b\u00fasqueda de realidad aumentada permite usar las c\u00e1maras de los tel\u00e9fonos inteligentes como medio de entrada para realizar una consulta. Con las aplicaciones \u201clens\u201d de Google y Pinterest es posible <strong>fotografiar un objeto similar al que se busca<\/strong> y recibir como resultado im\u00e1genes e informaci\u00f3n relacionadas con la consulta.\n<\/p>\n<p>Este tipo de b\u00fasqueda puede emplearse en el d\u00eda a d\u00eda para cualquier cosa. Por ejemplo, se puede fotografiar un restaurante para averiguar su horario de apertura y el men\u00fa que ofrece, o tomar fotos de  lugares de inter\u00e9s para conocer m\u00e1s a fondo su historia y m\u00e1s informaci\u00f3n relacionada.\n<\/p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\".C2.BFC.C3.B3mo_funciona_la_b.C3.BAsqueda_visual.3F\">\u00bfC\u00f3mo funciona la b\u00fasqueda visual?<\/span><\/h2>\n<p>Hasta el momento, el proceso inconsciente que usamos las personas para reconocer patrones en las im\u00e1genes solo se puede integrar en las m\u00e1quinas de manera parcial. Dicho esto, para realizar una b\u00fasqueda visual precisa, los buscadores deben implementar <strong>procesos mucho m\u00e1s sofisticados <\/strong>que los empleados en una b\u00fasqueda de im\u00e1genes convencional.\n<\/p>\n<p>Por esta raz\u00f3n, la b\u00fasqueda visual emplea herramientas como la inteligencia artificial (IA) y las neural networks para imitar la forma en que el cerebro humano identifica el contenido de una imagen.\n<\/p>\n<p>En este tipo de consulta, algoritmos complejos de reconocimiento se encargan de aplicar el proceso por el que las personas somos capaces de descifrar los componentes de una imagen, filtrar la informaci\u00f3n relevante y descartar los resultados sin relevancia.\n<\/p>\n<p>Estos <strong>algoritmos son capaces de extraer<\/strong> los valores de color y brillo en los p\u00edxeles, formas y texturas, as\u00ed como tambi\u00e9n cualquier otra <strong>informaci\u00f3n de una imagen<\/strong> del tipo visual, para luego evaluarla y compararla con otro contenido del mismo formato. Los buscadores se basan en esta informaci\u00f3n para establecer de qu\u00e9 trata una imagen para luego conceptualizar y categorizar los elementos que se relacionan con ella.\n<\/p>\n<p>Las \u201cneural networks\u201d se encargan de realizar todos estos procesos sin que intervenga ning\u00fan ser humano. Son capaces de cambiar su mecanismo en funci\u00f3n de las <a href=\"\/es\/wiki\/senales-de-usuario\" title=\"Se\u00f1ales de usuario\">se\u00f1ales de usabilidad<\/a> que reciben, bas\u00e1ndose en ellas, y pueden adaptarse para ofrecer los resultados que los usuarios y las usuarias desean.\n<\/p>\n<p>Al igual que la <a href=\"\/es\/wiki\/busqueda-por-voz\" title=\"B\u00fasqueda por voz\">b\u00fasqueda por voz<\/a>, la b\u00fasqueda visual no ser\u00eda posible sin la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje que se han venido desarrollando para las m\u00e1quinas.\n<\/p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Importancia_para_el_marketing_y_el_SEO\">Importancia para el marketing y el SEO<\/span><\/h2>\n<p>La b\u00fasqueda visual ofrece un sin fin de nuevas oportunidades para el marketing. El 93% de los consumidores y las consumidoras asegura que tiene en cuenta los factores visuales al momento de comprar cualquier producto.\n<\/p>\n<p>Con la b\u00fasqueda por im\u00e1genes, los usuarios y las usuarias son capaces de encontrar exactamente lo que necesitan porque pueden <strong>buscar y comprar utilizando solo una imagen<\/strong>. Esto tiene un impacto positivo en las ventas, ya que a mayor velocidad de resultados, mayor es la posibilidad de que se complete la transacci\u00f3n.\n<\/p>\n<p>Adicionalmente, este m\u00e9todo genera <strong>nuevas oportunidades de ventas cruzadas<\/strong>. Cuando las y los visitantes buscan alg\u00fan producto, las posibilidades de que compren otros objetos que aparezcan en la imagen promocional son mayores.\n<\/p>\n<p>Un ejemplo de lo anterior son los vestuarios completos que se muestran en algunos sitios web de moda, en donde cada pieza se puede encontrar usando una b\u00fasqueda relacionada o la \u201cdeep search\u201d de Bing. Esta t\u00e9cnica tambi\u00e9n se aplica en tiendas f\u00edsicas como IKEA, en donde se crean conjuntos de muebles cuidadosamente dispuestos  para brindar al comprador o compradora una  experiencia similar a la que experimentar\u00edan en su propio hogar.\n<\/p>\n<p>En la actualidad y el futuro m\u00e1s pr\u00f3ximo, la b\u00fasqueda visual no representa una amenaza para los y las especialistas en marketing. Aunque es una tecnolog\u00eda vanguardista, a\u00fan se encuentra en desarrollo y no suele formar parte de estrategias o campa\u00f1as de ventas. Esto representa una buena oportunidad para las compa\u00f1\u00edas que desean invertir en los resultados de este tipo de consultas (VSERPs).\n<\/p>\n<p>La b\u00fasqueda visual ha ido generando algunos cambios en la optimizaci\u00f3n de im\u00e1genes para los buscadores. Aunque el SEO de im\u00e1genes convencional a\u00fan tiene gran importancia, algunos aspectos como el fondo blanco en la fotograf\u00eda de un producto que se hizo popular gracias a Amazon, se est\u00e1n volviendo cada vez m\u00e1s obsoletos.\n<\/p>\n<p>Las <strong>fotograf\u00edas optimizadas para este tipo de consultas<\/strong> suelen ser de alta definici\u00f3n y muestran los productos en un ambiente natural. De esta manera, los compradores y las compradoras potenciales pueden hacerse una idea de la utilidad del producto en el d\u00eda a d\u00eda. Por lo cual, este tipo de optimizaci\u00f3n empieza con la creaci\u00f3n de im\u00e1genes adecuadas para cada producto y situaci\u00f3n en la que se puede implementar.\n<\/p>\n<p>Tanto Google, como Bing, como tambi\u00e9n las y los expertos del SEO creen que <strong>los tel\u00e9fonos inteligentes y otros dispositivos m\u00f3viles<\/strong> se usar\u00e1n cada vez con mayor frecuencia para realizar b\u00fasquedas visuales.\n<\/p>\n<p>Con esta metodolog\u00eda, los usuarios y las usuarias podr\u00edan, por ejemplo, fotografiar el exterior de un restaurante para obtener informaci\u00f3n detallada sobre los servicios que ofrece y cu\u00e1les de sus contactos le hicieron una visita.\n<\/p>\n<p>Es muy probable que la b\u00fasqueda visual y la b\u00fasqueda por voz constituyan la mayor proporci\u00f3n de consultas realizadas en un futuro cercano. No obstante, a\u00fan no se ha decidido cu\u00e1l de los buscadores ganar\u00e1 la carrera para retornar la mejor experiencia de usabilidad con la b\u00fasqueda visual.\n<\/p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Ampliar_conocimientos\">Ampliar conocimientos<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external free\" href=\"https:\/\/www.inboundcycle.com\/blog-de-inbound-marketing\/visual-search-que-es\">https:\/\/www.inboundcycle.com\/blog-de-inbound-marketing\/visual-search-que-es<\/a><\/li>\n<li><a rel=\"nofollow\" class=\"external free\" href=\"https:\/\/bloo.media\/blog\/visual-search-que-es-y-como-te-puede-ayudar\/\">https:\/\/bloo.media\/blog\/visual-search-que-es-y-como-te-puede-ayudar\/<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<p><script type=\"application\/ld+json\">\n{\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\n  \"@type\": \"Article\",\n  \"author\": {\n    \"@type\": \"Organization\",\n    \"name\": \"Seobility\",\n    \"url\": \"https:\/\/www.seobility.net\/\"\n  }\n}\n<\/script>\n<\/p>\n<h2><span class=\"mw-headline\" id=\"Enlaces_relacionados\">Enlaces relacionados<\/span><\/h2>\n<ul>\n<li> <a href=\"\/es\/wiki\/seo-para-imagenes\" title=\"SEO para im\u00e1genes\">SEO para im\u00e1genes<\/a><\/li>\n<li> <a href=\"\/es\/wiki\/Atributo_ALT\" title=\"Atributo ALT\">Atributo ALT<\/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\/es\/wiki\/images\/6\/6e\/Busqueda-visual.png\",\n      \"license\": \"https:\/\/creativecommons.org\/licenses\/by-sa\/4.0\/\",\n      \"acquireLicensePage\": \"https:\/\/www.seobility.net\/es\/wiki\/creative-commons-license-by-sa-4-0\"\n    }\n    <\/script><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La creaci\u00f3n del buscador de im\u00e1genes de Google Aunque parezca un chiste, a Google le surgi\u00f3 la idea de crear un buscador de im\u00e1genes en 2001, cuando Jennifer Lopez asisti\u00f3 a la gala de los Grammy vistiendo un Versace confeccionado en chiffon verde. 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