| Kosten | Среда, 18 Апреля 2018 | Сообщение 1 |
| Одним из лучших способов создания быстрых сайтов является оптимизация изображений для интернета. Оптимизация изображения включает доставку изображений с наименьшим размером файла при сохранении визуального качества. Оптимизация изображений означает сохранение байтов и повышение производительности вашего сайта.
Благодаря оптимизации изображений вы можете одновременно уменьшить коэффициент отказов и снизить скорость загрузки вашего блога. Поскольку поисковые системы становятся умнее и умнее, процесс достижения хорошего рейтинга поиска становится все более сложным. Теперь для достижения вершины требуется гораздо больше, чем просто качественный контент. Есть много факторов, которые способствуют успеху в ранжировании в поисковых системах, одним из наиболее важных из них является оптимизация страницы.
Что означает, чем меньше байтов на изображение, тем быстрее браузер может загружать и отображать контент на экранах ваших пользователей. Исследования показывают, что эта скорость напрямую связана с удовлетворенностью посетителей и даже денежными преобразованиями.
Ключевые слова с оптимизацией ключевого слова
Тег title появляется после текста alt в теге изображения, и вместо описания изображения, как в случае с текстом alt, это текст текста всплывающей подсказки, если вы решите его использовать. Всплывающая подсказка - это в основном дополнительный набор текста, который будет отображаться при наведении на изображение. Это можно использовать для добавления дополнительной информации или даже вызова к действию - или ее можно полностью удалить.
Под переход на другую страницу:
Код <a href="мой-сайт.ru" title="Описание ссылки"><img src="http://мой-сайт.ru/kartinka.jpg" alt="Альт картинки – он же скрытый анкор ссылки"></a>
Для картинки
Код <img src="http://zornet.ru/Aben/Gsa/Fsagter.jpg" alt="Вид материала на сайт кино онлайн"/>
Использование ключевых слов здесь может помочь вам с оптимизацией вашего изображения или это может быть не так. На самом деле нет никаких веских доказательств того, что они так или иначе указывают. Вот почему лучший способ - это, вероятно, использовать теги заголовков, когда они имеют смысл и помогут улучшить опыт для читателя, но в противном случае вы сможете их пропустить.
Использование ключевых слов в метаданных изображения
В отличие от alt text, что добавляется к изображению после его загрузки для использования, метаданные - это информация о изображении, которое выполняется с самим изображением. Метаданные могут содержать информацию о том, кто создал изображение, описание изображения и даже информацию об авторских правах. Это похоже на довольно хорошее место для включения некоторых ключевых слов, однако, включает ли Google метаданные в своих ранговых факторах.
Что же такая оптимизация может дать вашему сайту?
- Увеличение трафика, приходящего на сайт из поиска Яндекса или Google.
- Повышение качества этого трафика.
- Более тесный контакт со своими читателями.
- Повышение релевантности текста статьи.
Предоставление изображений на вашем сайте с различными именами файлов и атрибутами «alt», альтернативный текст отображаемый при невозможности отображения изображения, может помочь пользователям и поисковым системам лучше понять ваш сайт.
1. Поисковые системы могут сканировать текст атрибутов «alt» изображений и обрабатывать его как якорный текст, помогая двигателям лучше понять информацию на вашем сайте. Это также полезно, если кто-то просматривает ваш сайт в браузере или на экране, который не отображает изображения.
2. Конкретные имена файлов и текст «alt» также помогут поисковым системам на основе изображений лучше понять ваш контент.
3. Сохранение размера файлов небольших размеров, в то же время доступное для просмотра, также поможет быстрее загружать страницы. Поисковые системы все чаще отслеживают скорость страницы веб-сайта, и пользователи оценят более быстрое время загрузки и скорее всего останутся на вашем сайте дольше.
4. Объединение изображений в один каталог поможет упростить путь к вашим изображениям для поисковых систем и пользователей.
5. Стремитесь использовать общие типы файлов "JPEG, GIF, PNG и BMP" чтобы большинство браузеров, скорее всего, узнали их.
Почему вам нужно оптимизировать изображения
Вы много работаете над созданием оригинального контента, где проводите бесчисленные часы. Исследования показывают, что до 40% посетителей нажимают кнопку «Назад» если для загрузки сайта требуется более трех секунд. Зная, что три секунды действительно не так долго, но когда вы находитесь в мобильной связи, и вы ждёте загрузки сайта, вторая может показаться навсегда.
Элементы оптимизации изображений
Таких факторов всего три:
Название изображения файла.
Атрибут “Alt”.
Атрибут “Title”.
И поскольку половина ваших посетителей может быть на более медленных мобильных соединениях, становится ясно, что вам нужно уменьшить размер вашей страницы. И мы уже знаем, что самый большой нарушитель раздувания страницы.
Поисковые системы на основе изображений, такие как Google Images, могут генерировать значительный объем трафика на сайте. Общение важных сведений о ваших изображениях, что улучшит понимание поисковых систем для ваших изображений, и безусловно повысит эффективность поиска изображений.
| | Страна: (RU) |
| |
| Kosten | Пятница, 18 Мая 2018 | Сообщение 2 |
|
| Есть несколько механизмов, благодаря чему Google Image Search. Google может просматривать различные источники информации для определения того, что такое изображение, например: индексирование текста вокруг слова, индексация имени файла изображения. Где google работает над индексированием похожих изображений. Со всей этой информацией Google Search может по существу «видеть» сходство между изображениями и создавать точные результаты поиска изображений.
Есть два способа сделать это
1) Индексирование текста, окружающего любое изображение и сопоставление его с данным запросом. Если запрос совпадает, получается соответствующее связанное изображение. Это то, что используется большинством поисковых систем.
2) В дополнение к связыванию текста, окружающего изображение с этим изображением, мы можем связать все визуально похожие изображения с этим изображением с тем же текстом.
Например, рассмотреть изображение фото Img1 на любом сайте с его окружающим текстом Txt1. И давайте скажем, что есть другие изображения Img2, Img3, Img4 и так далее. Которые могут иметь или не иметь текст, но их (визуальный) контент соответствует содержимому Img1.
Теперь для данного запроса, если Txt1 является хорошим совпадением, полученный результат может содержать Img1 в дополнение к Img2, Img3, Img4 и так далее.
Это всего лишь один из факторов, помимо многих других, таких как совпадение запросов с текстом, функции, используемые для представления изображения, рейтинг страницы, содержащей изображение, релевантность, индексированный размер базы данных, доступный с помощью поисковой системы.
Огромная доступность индексированной базы данных с помощью Google является одной из причин, по которой Google может дать вам наилучшие результаты.
Теперь Google использует один из таких методов для выполнения своего поиска изображений. Ниже приведены шаги, которые Google может выполнить для быстрого поиска визуально похожих изображений.
1. Всякий раз, когда боты Google (пауки) находят изображение во время сканирования в Интернете, сначала это изображение может быть изменено до нужного размера. (например, изображение размером 1024 * 768 пикселей может быть изменено до заданного 32 * 32-пиксельного изображения, как в приведенном выше случае)
2. Затем он может попытаться найти эту N-мерную форму сжатия для изображения с размерами (N - 8 в примере выше) с использованием сети Auto-Encoder.
3. Поскольку большая часть изображений окрашена, каждое изображение может быть разложено в цветовые пространства R, G и B, а затем найти сжатую форму в каждом цветовом пространстве было бы намного проще.
4. Таким образом, у Google есть все его изображения в виде легкодоступного формата N-мерного массива, т.е. теперь каждое изображение представляет собой просто N-мерный массив, где N намного меньше исходных размеров изображения.
5. Что требуется поисковой системе Google, когда кто-то просит визуально похожее изображение своей фотографии, находит N-мерную форму сжатия этого нового изображения, а затем он может найти все точки, которые ближайших к нему в N-мерном пространстве и ранжировать их по расстоянию.
Этот способ поиска визуально похожих изображений не только упрощает индексирование, но и ускоряет поиск, но также помогает выделить все изображения в разные кластеры.
| | Страна: (RU) |
| |
