Képzeld el, hogy valaki a műhelyben áll egy elrepedt szivattyúfedéllel, a típusszám már lekopott róla, ezért elővesz egy telefont és lefotózza. Nincs keresőszava, csak a tárgy van a kezében. Ha ilyenkor a te oldalad jön elő, vevőt kaptál egy olyan keresésből, amelyre kulcsszóval sosem tudtál volna készülni. Ha nem jön elő, valószínűleg az adataid hiányoznak, és ezek többsége javítható.
Mi történik, amikor a vásárló lefotóz egy terméket?
A motor felismeri a képen látható tárgyat és a rajta lévő feliratokat, hasonló képeket és hozzájuk tartozó oldalakat keres, majd ezekből találati listát vagy szöveges választ állít össze. Google Lensnél ez a folyamat elég jól dokumentált, a csevegő AI-knál kevesebbet tudunk róla.
A gyakorlatban három lépést érdemes megkülönböztetni.
- Értelmezés. A rendszer eldönti, mi a kép tárgya, kivágja a hátteret, és elolvassa a látható szöveget, például a márkanevet vagy a cikkszámot.
- Párosítás. Összeveti a képet az indexelt képekkel és a termékadatbázissal, Google-nél a Shopping Graph adataival.
- Rangsorolás és válasz. A jelöltek közül a hasonlóság és a relevancia alapján választ, majd termékkártyát, weboldalt vagy megfogalmazott választ mutat.
A Google 2024 októberében azt közölte, hogy a Lenssel havonta közel 20 milliárd vizuális keresés történik, és ezek körülbelül 20 százaléka vásárláshoz kötődik. Ez globális adat, magyar bontást nem ismerünk.
Miben más a Lens, a Gemini és a ChatGPT?
A Lens keresőként működik, vagyis saját kép- és termékindexből dolgozik, és linkeket ad vissza. A Gemini és a ChatGPT nyelvi modellek, amelyek a feltöltött képet leírják, és szükség esetén webes keresést indítanak. Az a szakmai feltételezésünk, hogy ilyenkor a modell a képből szöveges keresést fogalmaz, például a leolvasott cikkszámból. Ezért a csevegő AI-nál különösen sokat számíthat, hogy a fotón olvasható adat szövegként is szerepeljen az oldaladon.
Milyen adatok alapján kapcsolja a motor a képet egy konkrét termékoldalhoz?
A képi hasonlóság adja a jelölteket, a pontos terméket pedig az azonosítók és a kép körüli szöveg döntik el. A Google a Lens működéséről azt írja, hogy a képeket hasonlóság és relevancia szerint rangsorolja, és jelzésként felhasználhatja a befogadó oldal szavait, nyelvét és metaadatait. Súlyokat nem közöl, ezért az alábbi sorrend a saját olvasatunk.
- Maga a fotó. A forma, a szín, a felület és a jellegzetes részletek alapján történik a vizuális egyeztetés.
- A képen olvasható szöveg. A címke, a típustábla és a csomagolás felirata gyakran gyorsabban azonosít, mint a forma.
- GTIN, MPN és márka. A GTIN (a vonalkód száma) és a gyártói cikkszám egy pontos változatra szűkít. Az 5 literes és a 10 literes kiszerelés hasonlóan néz ki, a GTIN-jük viszont eltér.
- Termékfeed. A Merchant Centerbe töltött adat megmondja a Google-nek, hogy melyik kép melyik termékhez, árhoz és készlethez tartozik.
- Strukturált adat. A Schema.org Product jelölés géppel olvashatóan köti össze a képet, az azonosítókat és az ajánlatot.
- A kép környezete. A Google képes útmutatója szerint a kép témájára az oldal tartalmából, a képaláírásból és a címből is következtet, ezért a képet releváns szöveg közelébe érdemes tenni.
- Alt szöveg és fájlnév. Mindkettő a Google hivatalos ajánlásában szerepel. Egy leíró fájlnév többet mond a rendszernek, mint egy IMG_4471.jpg.
Miért ad kézzelfogható előnyt a saját termékfotó a gyártói képpel szemben?
A gyártói kép sok boltban ugyanaz, így a vizuális találat nem téged különböztet meg, míg a saját fotó egyedi, és jobban hasonlít arra, amit a vásárló a telefonjával lát. Ez a cikk fő állítása, és fontos jelölni, hogy szakmai következtetés, a Google ilyet hivatalosan nem mond ki.
A logika egyszerű. Ha ötven bolt használja ugyanazt a fehér hátterű renderképet, a képi egyezés mind az ötvenre igaz, a választás tehát más jelzéseken múlik, például az oldal erősségén, az áron vagy a készleten. Ezen a versenyen egy kisebb bolt ritkán nyer. A vásárló fotója ráadásul nem renderkép. Ferde szögből készült, árnyék van rajta, a tárgy koszos vagy kopott, és gyakran a címke látszik belőle. Egy műhelyasztalon, természetes fényben készült saját fotó ehhez közelebb áll, mint a stúdiókép.
A saját fotó olyan nézeteket is lefed, amelyeket a gyártó általában nem mutat meg, például a hátoldalt, a csatlakozót, a típustáblát vagy a csomagolás vonalkódos oldalát. Egy alkatrésznél sokszor éppen ezek alapján dől el, melyik változatról van szó.
Az előny feltétele, hogy a fotó éles legyen, és a termék jól kivehető. A homályos, túl kicsi kép semmit sem ér, és a saját fotó sem pótolja a hiányzó azonosítót. Az EXIF-adatokra (kamera, GPS) nem építenénk, mert nem ismerünk hivatalos megerősítést arról, hogy ezek segítenének a termékfelismerésben.
Milyen fotót készíts, hogy a motor is jól értse?
A jó termékfotó éles, jól megvilágított, egy tárgyat mutat, és láthatóvá teszi a termék azonosító részleteit. Ehhez elég egy mai telefon, ablak melletti szórt fény és egy nyugodt háttér, stúdióra nincs szükség.
- Tedd a terméket egyszínű, de nem feltétlenül fehér felületre, és vedd el mellőle a zavaró tárgyakat.
- Készíts egy teljes nézetet, amelyen a forma jól felismerhető.
- Fotózd le a címkét vagy a típustáblát úgy, hogy a felirat szabad szemmel is olvasható legyen.
- Mutasd meg azt a részletet, amely a hasonló változatoktól megkülönbözteti, például a menetet, a csatlakozót vagy a rögzítési pontokat.
- Ha van csomagolás, a vonalkódos oldalát is fotózd le, és a nagy felbontású fájlt töltsd fel, a méretezést és a tömörítést a rendszer végezze el.
A fájlt a feltöltés előtt nevezd át, és a képaláírásba írd bele, mi látszik a fotón. Így a kép és a szöveg ugyanarról szól, ami a látássérült látogatóknak is segít.
Mikor téved a termékfelismerés?
A felismerés leginkább a nagyon hasonló változatoknál, a jellegtelen alkatrészeknél és a rossz minőségű fotóknál téved. Egy fekete műanyag fedél vagy egy sima tömítőgyűrű kevés vizuális fogódzót ad, ilyenkor a motor gyakran csak a termékkört találja el. A csevegő AI magabiztosan is megnevezhet rossz típust, ezért alkatrésznél a vásárlónak mindig a cikkszámmal vagy a típustáblával kell egyeztetnie. Ha szerviz vagy, ezt az oldaladon is érdemes kimondani, és megmutatni, hogyan ellenőrizhető a megfelelő alkatrész.
Hogyan néz ki a jól megjelölt termékkép a kódban?
A kép legyen valódi img elem, beszédes fájlnévvel és alt szöveggel, az azonosítók pedig szerepeljenek a Product jelölésben is. A Google a CSS-háttérként betöltött képeket nem indexeli, ezért a fő termékfotó soha ne háttérkép legyen.
<img src="/kepek/acme-sz200-szivattyufedel-hatoldal-tipustabla.jpg" alt="Acme SZ200 szivattyúfedél hátoldala a típustáblával" width="1200" height="1200">
{"@context":"https://schema.org","@type":"Product","name":"Acme SZ200 szivattyúfedél","image":["https://pelda.hu/kepek/acme-sz200-szivattyufedel-elolnezet.jpg","https://pelda.hu/kepek/acme-sz200-szivattyufedel-hatoldal-tipustabla.jpg"],"brand":{"@type":"Brand","name":"Acme"},"mpn":"SZ200-F","gtin13":"5990000000000"}
A fenti értékek kitalált példák, a saját terméked valós adatait írd be, az ajánlat (offers) blokkjával együtt. GTIN-t soha ne találj ki. Ha a terméknek nincs ilyen azonosítója, hagyd el a mezőt.
Mit nézzen át a webshop?
A webshopnak három dolgot kell rendbe tennie, a saját fotókat, a feed és az oldal egyezését, valamint a képek feltérképezhetőségét. Ezt a listát a legfontosabb termékeiddel kezdd.
- Termékenként legalább egy saját fotó van, a fontosabbaknál több nézet (egész termék, címke, részlet, csomagolás).
- A Merchant Center főképén a termék jól látszik, felirat és vízjel nélkül, a további fotók az
additional_image_linkmezőbe kerülnek. - A GTIN, az MPN és a márka megegyezik a feedben, a strukturált adatban és a látható termékleírásban.
- Minden változatnak (méret, szín, kiszerelés) saját képe és azonosítója van, ha ez eltér.
- Az alt szöveg a konkrét terméket írja le, kulcsszóhalmozás nélkül.
- A típusszám és a cikkszám szövegként is szerepel az oldalon, a kép közelében.
- A robots.txt nem tiltja a képek mappáját, a lazy load pedig nem rejti el a képet a feltérképező elől.
- Van képes sitemap, vagy a képek szerepelnek a meglévő oldaltérképben.
- Ha ChatGPT-láthatóság is cél, az
OAI-SearchBotnincs kitiltva. Az OpenAI termékfeed-lehetőségének hazai elérhetőségét külön ellenőrizd.
Mit nézzen át a szerviz vagy az alkatrész-kereskedő?
A szerviznél a cél az, hogy a hibás vagy kopott alkatrész fotójából a vásárló eljusson a javítást vagy a cserét leíró oldaladhoz. Itt a legtöbb ügyfél azt nem tudja megnevezni, ami a kezében van, ezért a képes keresés kifejezetten jól illik ehhez a szakmához.
- A gyakori alkatrészekről saját fotó készül, lehetőleg használt állapotban is.
- A típustábla helye le van fényképezve, és szövegben is le van írva, hol találja meg az ügyfél.
- Minden alkatrészhez tartozik szöveg arról, hogy milyen készülékekbe illik, a régi és az új cikkszámmal együtt.
- A jellegzetes hibákhoz (repedés, kormozódás, kopás) saját képpel illusztrált oldal tartozik.
- Az oldalon szerepel a szolgáltatási terület és az elérhetőség, a Cégprofilban pedig a műhelyről és a javított alkatrészekről készült valós fotók vannak.
- Product jelölést csak azokon az oldalakon használj, ahol tényleg megvásárolható termék áll. Javításnál a Service és a LocalBusiness típus illik jobban.
- Minden képet saját munkából készíts, ügyféladat, rendszám vagy személyes információ nélkül.
Hogyan tesztelheted a saját termékeid fotójával?
Egy tízes termékmintával, telefonnal és egy táblázattal megnézheted, hogy a motorok felismerik-e a termékeidet, és elvezetnek-e hozzád. Az eredmény tájékoztató jellegű, mert a találatok helytől, eszköztől és időponttól függően változnak.
- Válassz tíz terméket, ötöt saját fotóval és ötöt gyártói képpel az oldaladon.
- Termékenként készíts három fotót a telefonoddal a vásárló szemszögéből, egy teljes nézetet, egy címkéset és egy részletfotót. A monitorról ne fotózz vissza, és ne a weboldalon lévő képet töltsd fel.
- Keresd meg mindegyiket Google Lensszel, kijelentkezett állapotban.
- Töltsd fel ugyanezeket a Geminibe és a ChatGPT-be, és kérdezd meg tőlük, mi ez a termék, és hol vásárolhatod meg Magyarországon.
- Egy táblázatba írd fel, hogy felismerte-e a pontos terméket, a pontos változatot, megjelent-e az oldalad, és melyik versenytárs jött elő helyetted.
- Nézd meg, melyik nézetnél a legjobb a találat, és hasonlítsd össze a saját fotós és a gyártói képes csoportot.
- Javítsd a hiányokat, majd néhány hét múlva, az újraindexelés után ismételd meg a tesztet ugyanazokkal a fotókkal.
Ha a motor felismeri a terméket, de az oldaladat nem hozza, jellemzően a fotó, az index vagy a feed a gyenge pont. Ha már a terméket is félreazonosítja, a kevés online vizuális és azonosító adat a valószínűbb ok. Tíz termék irányt mutat, statisztikai bizonyítéknak kevés.
Mi hivatalos, mi tapasztalat, és mi feltételezés?
A jelölési és technikai szabályok dokumentáltak, a rangsorolás belső súlyai viszont nem ismertek. Ezt a három szintet érdemes külön kezelni, amikor döntesz arról, mire költesz időt.
Hivatalosan igazolt
- A Lens hasonlóság és relevancia alapján rangsorol, és figyelembe veheti a befogadó oldal szavait, nyelvét és metaadatait.
- A Google ajánlja a leíró alt szöveget és fájlnevet, valamint a kép elhelyezését releváns szöveg mellett.
- A CSS-háttérképeket a Google nem indexeli.
- A Merchant Center kéri a GTIN-t, ha a gyártó adott ki ilyet a termékhez, és a képekre külön szabályai vannak.
Saját tapasztalat
- Termékoldalak átnézésekor a leggyakoribb hiány az, hogy a cikkszám csak a képen látszik, szövegként nem.
- Sok feedben az azonosítók hiányosak, vagy eltérnek a termékoldal adataitól.
- A címkés fotóval végzett teszt jellemzően több használható adatot ad, mint az egész tárgyról készült kép.
Szakmai feltételezés
- Az egyedi saját fotó jó eséllyel javítja az esélyt arra, hogy a vizuális találat a te oldaladra mutasson.
- A valós környezetben készült kép közelebb áll a vásárló fotójához, ezért könnyebben párosulhat vele.
- A Gemini és a ChatGPT a fotóból kiolvasott szöveggel indíthat webes keresést, ezért az oldalon szereplő cikkszám náluk is sokat számíthat.
Források és további olvasnivalók
- Google Search Central: Google Images SEO best practices
- Google Search Central: Product structured data
- Google: How Lens works
- Google Blog: Lens-bejelentés, 2024. október
- Google Merchant Center: Product data specification
- OpenAI dokumentáció: Overview of OpenAI crawlers
- OpenAI Help Center: Shopping in ChatGPT search
- Schema.org: Product
- W3C: Web Accessibility Tutorials, Images
- A Google hivatalosan is leírja, hogy a Lens a képek hasonlóságát és a találati oldal szavait, nyelvét, metaadatait is figyelembe veheti.
- A GTIN, az MPN és a márka köti a fotót egy pontos termékváltozathoz, ezért ezeknek a feedben és a strukturált adatban is egyezniük kell.
- A gyártói kép sok boltban ugyanaz, így a vizuális találat önmagában nem különböztet meg téged a többi eladótól.
- A szervizeknek a címkéről, a csatlakozóról és a kopott alkatrészről készült fotó ér a legtöbbet, mert a vásárló is ezt fotózza le.
- Tíz termékkel, háromféle telefonos fotóval és egy egyszerű táblázattal megmérheted, hol tartasz most.
Gyakori kérdések
Miért nem talál rá a Google Lens a termékemre?
A leggyakoribb okok a hiányzó vagy nem indexelt kép, a sok boltban azonos gyártói fotó, valamint a hiányzó azonosítók. Érdemes megnézni, hogy a kép feltérképezhető-e, és a GTIN, az MPN és a márka szerepel-e az oldalon és a feedben.
Elég az alt szöveg, ha gyártói képet használok?
Az alt szöveg segíti a kép értelmezését, de nem teszi egyedivé a fotót. Gyártói képnél a megkülönböztetést a saját fotók, a részletes szöveg és a pontos azonosítók adhatják.
Kell-e GTIN annak a terméknek, amelyet én gyártok?
Ha a terméknek nincs GTIN-je, ne találj ki ilyet. A Merchant Centerben a márka és az MPN, illetve a feed megfelelő beállítása kezelheti ezt a helyzetet, a részleteket a Merchant Center aktuális leírásában ellenőrizd.
Lecserélhetem a gyártói fotókat vízjeles saját képekre?
Vízjelet ne tegyél a Merchant Centerbe küldött képekre, mert a Google képszabályai ezt nem engedik. A saját fotó mehet főképnek is, ha a termék tisztán látszik rajta.
Kijelenthető, hogy a saját fotó jobb helyezést hoz?
Ilyet nem lehet kijelenteni, helyezést semmi sem garantál. A saját fotó hatása szakmai következtetés, amelyet a saját termékeiden végzett egyszerű teszttel ellenőrizhetsz.
Források és további olvasnivalók
Ezen az oldalon a hivatalosan igazolt információt elsődleges forrásokból építjük fel; a saját tapasztalatot és a szakmai becslést mindig külön jelöljük a szövegben.