Đã đến lúc chúng ta phải quan tâm đến Image Search!

Image Search không phải là khái niệm mới ra đời gần đây. Quay trở lại vào năm 2017, Google Lens và Pinterest Lens cùng được ra mắt. Song song ở thời điểm đó, ứng dụng ASOS Style Match cũng đã ra đời. Dù có những chức năng khác nhau, nhưng những ứng dụng đều có chung một tính năng lớn, đó là chúng cho phép người dùng chụp hoặc tải lên hình ảnh của một đối tượng và lấy thông tin về đối tượng đó hoặc gợi ý cho họ những đối tượng tương tự.

(Nguồn ảnh: Internet)

Và điều này đã mang lại nhiều giá trị to lớn, chỉ trong một năm, Pinterest Lens đã nhận được hơn 600 triệu lượt tìm kiếm mỗi tháng. Vào năm 2019, thống kê đã chỉ ra rằng có hơn 1 tỉ truy vấn được thực hiện thông qua Google Lens. ASOS tạo ra lợi nhuận từ việc cung cấp những sản phẩm tương tự như những truy vấn của người dùng mà họ đang có.

Tất cả những ứng dụng này đều dựa trên cơ chế tìm kiếm bằng hình ảnh (visual search). Bing, Amazon, eBay và hàng tá những công ty nhỏ hơn cũng đã bắt đầu nâng cao trải nghiệm của khách hàng lên một tầm cao mới. Đây là lý do đã đến lúc bạn phải bắt đầu chú ý đến tìm kiếm bằng hình ảnh.

Theo một nghĩa rộng hơn, thì “visual search” là một công nghệ cho phép người dùng có thể truy cứu thông tin bằng cách sử dụng hình ảnh như là một truy vấn. Nó cũng có thể trả về các kết quả bằng hình ảnh đối với những truy vấn văn bản. Nhưng thực tế là hiện nay có 3 loại hình tìm kiếm bằng hình ảnh được sử dụng rộng rãi.

Image meta search

Đây là một hệ thống truy xuất thông tin cho phép tìm kiếm những nội dung trực quan (visual content) như hình ảnh, hình động… bằng cách sử dụng các truy vấn văn bản (text-based query). Loại hình tìm kiếm này sẽ trả về một tập hợp kết quả là các hình thumbnail (hình thu nhỏ) của nhiều hình ảnh theo mức độ liên quan. Theo như tên gọi của nó, thì hệ thống này sử dụng các dữ liệu metadata của hình ảnh (tên tập tin, thẻ alt hoặc các mô tả gắn liền với hình ảnh đó) được lập chỉ mục trong cơ sở dữ liệu (database) để tìm một kết quả trùng khớp với truy vấn.

(Nguồn ảnh: Internet)

Image meta search rất giống với kiểu tìm kiếm bằng từ khóa truyền thống mà chúng ta đã biết, chỉ khác là loại kết quả trả về ở đây là các hình ảnh và đây cũng là loại hình được sử dụng rộng rãi nhất của visual search. Tuy nhiên, nó cũng có một số hạn chế. Đôi khi hệ thống sẽ khó khăn trong việc xác định chính xác bạn đang muốn tìm kiếm hình gì. Nhất là khi bạn tìm kiếm một số đối tượng cụ thể nào đó. Điều này sẽ làm cho các kết quả trả về không chính xác.

Reverse image search

Hay còn gọi là “tìm kiếm ngược bằng hình ảnh”. Đây là một kỹ thuật tìm kiếm sử dụng hình ảnh làm truy vấn. Người dùng phải tải lên một hình ảnh minh họa hoặc chèn một liên kết vào. Dựa trên những nội dung họ cung cấp, máy tìm kiếm sẽ trả về những kết quả hình ảnh giống hoặc tương tự với hình ảnh đó. Nhờ đó, người dùng có thể tìm được nguồn của một hình ảnh nào đó hoặc tìm kiếm các hình ảnh tương tự.

(Nguồn ảnh: Internet)

Loại hình reverse image search được hỗ trợ bởi cơ chế truy xuất hình ảnh dựa trên nội dung (content-based image retrieval hay CBIR). Cơ chế này “trích xuất” các hình ảnh tương đồng với hình ảnh mẫu được người dùng cung cấp từ một cơ sở dữ liệu (image database). Hệ thống sau đó sẽ phân tích tính tương đồng về mặt nội dung giữa các hình ảnh với nhau. Và “nội dung” ở đây có thể là màu sắc, hình dạng, kết cấu hoặc các thông tin khác được chứa đựng trong hình ảnh.

Bạn có thể thắc mắc làm thế nào mà điều đó có thể xảy ra. Công nghệ được áp dụng ở đây thuộc một lĩnh vực khoa học liên ngành với quy mô rộng hơn gọi là thị giác máy tính (computer vision), và lĩnh vực này lại là một phần của ngành trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence) hay khoa học máy tính (computer science).

Snap & search

Đây là một loại hình tìm kiếm tương đối mới mẻ và được nhiều người ưa thích. Người dùng sẽ tìm kiếm bằng hình ảnh hoặc một phần của hình ảnh nhờ vào công nghệ nhận diện hình ảnh (image recognition technology). Công nghệ này sẽ xác định và nhận diện nhiều vật thể khác nhau (object) xuất hiện trong bức hình. Chúng có thể là nơi chốn, các logo của thương hiệu, con người, các công trình, và những vật thể khác. Việc nhận diện hình ảnh này được vận hành trên nền tảng học máy (machine learning) cùng các mạng lưới mô phỏng hệ thần kinh mạng (neural network). Các máy trong hệ thống sẽ xác định kích thước của một vật thể trong một bức ảnh, hình dạng của nó, màu săc… và đưa ra các thông tin liên quan của vật thể. Ngoài ra, những đối tượng có sự giống nhau hoặc tương đồng cũng sẽ được hiển thị trong kết quả tìm kiếm.

Hãy cùng tìm hiểu cụ thể hơn về quy trình này. Ví dụ, khi người dùng chụp hình ảnh của một đôi giày (hoặc tải lên hình ảnh của đôi giày đó mà họ tìm thấy trên Instagram) với suy nghĩ “Tôi muốn một đôi giày như thế này”. Quy trình diễn ra bên trong hệ thống có thể được chia thành 3 bước:

Bước 1. Quét

Khi đã được tải lên, hình ảnh sẽ được quét qua bởi mạng lưới nơ-ron mạng nhân tạo (artificial neural network) của đơn vị phụ trách chức năng tìm kiếm bằng hình ảnh (visual search module). Mạng lưới này sẽ tạo ra các mô tả chính cho hình ảnh của bạn, chẳng hạn như loại giày, màu sắc, chất liệu… Những dữ liệu này sẽ được tổng hợp dưới dạng các thẻ văn bản (text tag).

Bước 2. Tìm kết quả trùng khớp

Với các text tag đã có, hệ thống sẽ tìm trong cơ sở chỉ mục (index) để tìm kiếm những kết quả trùng khớp. Trong ví dụ này thì cơ sở chỉ mục ở đây có thể hiểu là một catalog bao gồm toàn bộ hình ảnh của sản phẩm được dán nhãn bằng các thẻ mô tả tương ứng.

Cơ sở chỉ mục này cũng được tạo ra nhờ sự hỗ trợ của mạng lưới nơ-ron nhân tạo ở trên. Nếu một nhà bán lẻ triển khai xây dựng một bộ phận phụ trách chức năng tìm kiếm bằng hình ảnh trong hệ thống của họ, thì mạng neural network bên trong nó sẽ xử lý tất cả các sản phẩm có trong catalog của nhà bán lẻ để loại bỏ đi những dữ liệu metadata đang được gắn với mỗi sản phẩm và tạo ra các thẻ mô tả (descriptive tag) cho chúng. Nhờ đó, hệ thống có thể phân tích những thẻ mới được tạo ra giữa các thẻ đang tồn tại của cùng một loại sản phẩm.

Bước 3. Lọc kết quả

Cuối cùng, hệ thống sẽ lọc ra tất cả các kết quả trùng khớp tìm thấy được dựa trên sự liên quan của chúng đối với dữ liệu đầu vào. Theo như hình minh họa bên dưới thì kết quả đầu tiên sẽ là một đôi giày bốt gần giống nhất với những gì mà người dùng muốn tìm kiếm, còn lại sẽ là các kết quả của các đôi giày giống như thế cho đến những đôi có cùng màu sắc.

(Nguồn ảnh: Internet)

Những công cụ phổ biến để tìm kiếm bằng hình ảnh

Bên dưới là một số ví dụ về các công cụ khác nhau để thực hiện visual search, bao gồm các máy tìm kiếm và các ứng dụng:

Google Images (Goolge Hình ảnh) của Google là công cụ lớn nhất, được ra mắt vào năm 2001. Cả hai loại hình tìm kiếm bằng văn bản hoặc tìm kiếm ngược bằng hình ảnh đều có thể được thực hiện với công cụ này.

Bing Images là công cụ tìm kiếm hình ảnh cung cấp bởi Microsoft. Nó cũng hỗ trợ 2 loại tìm kiếm trên. Ngoài ra, Bing Images cũng cho phép làm nổi bật một đối tượng trong hình ảnh và trả về những kết quả mà hệ thống cho là tương đồng với đối tượng đó.

(Nguồn ảnh: Internet)

Pinterest là một trong những nền tảng tìm kiếm hình ảnh lớn và phổ biến nhất hiện nay. Đây là công cụ truyền cảm hứng và sức mạnh sáng tạo cho hơn 250 triệu người dùng hằng tháng. Mỗi truy vấn văn bản sẽ trả về hàng ngàn bức ảnh có liên quan. Hơn thế nữa, mỗi hình ảnh cũng có thể dẫn bạn đến những kết quả tương tự khác chỉ bằng cách nhấp vào nút như hình bên dưới nhấn mạnh vào đối tượng muốn tìm kiếm.

(Nguồn ảnh: Internet)

Google Lens là một ứng dụng visual search hỗ trợ người dùng tìm kiếm các thông tin thông qua ống kính máy ảnh của họ, theo đúng nghĩa đen. Công cụ này giúp dịch các đoạn văn bản, đọc các mã QR, tìm kiếm những trang phục hoặc phụ kiện bạn thích, khám phá những địa điểm gần đây, xác định các loại cây cối hay động vật…

Pinterest Lens – một ứng dụng visual search tuyệt vời cho phép người dùng tìm kiếm ý tưởng dựa trên những vật thể nằm trong phạm vi ống kính của camera điện thoại.

Bixby Vision – cuối cùng là một cái tên đến từ Samsung. Chức năng của công cụ này cũng tương tự như Google Lens, cho người dùng tiếp cận một cách tương tác mới với với thế giới xung quanh. Từ dịch bảng hiệu cho đến việc tìm hiểu bữa ăn có bao nhiêu ca-lo hay thử các lớp trang điểm với công nghệ AR.

Visual search mang lại lợi ích gì cho người dùng và doanh nghiệp?

Công nghệ visual search đang thay đổi hành vi tìm kiếm của người dùng và mở ra những cơ hội mới cho các doanh nghiệp để xúc tiến và bán sản phẩm của mình. Khả năng đưa ra những gì mà người dùng thật sự muốn (hoặc rất gần với nó) chính là điều mà mọi người làm kinh doanh luôn hướng tới. Thực tế là, công nghiệp thời trang là ngành đầu tiên nhận thấy được những lợi ích tiềm năng mà công nghệ này có thể mang lại. Tuy nhiên, nhìn chung thì đây vẫn là một giải pháp cực kỳ tuyệt vời cho thương mại điện tử (e-commerce). Sau đây là một số lợi ích chính mà visual search có thể mang lại cho người dùng và doanh nghiệp:

Với người dùng, tìm kiếm bằng hình ảnh đôi khi giá trị hơn là tìm kiếm bằng văn bản. Và tiết kiệm thời gian hơn nhiều. Họ không phải cố gắng đoán xem từ khóa chính xác để miêu tả cho đối tượng mà họ muốn tìm kiếm là gì và phải “bơi” trong rất nhiều kết quả mà không phải lúc nào cũng có sự liên quan. Hãy thử google từ “hoa màu đỏ có nhiều cánh” – bạn sẽ hiểu được cảm giác đó. Việc tải một bức ảnh lên (hoặc chụp) dễ dàng hơn nhiều và nó sẽ báo cho máy tìm kiếm biết chính xác cần phải tìm kiếm hình ảnh gì.

(Nguồn ảnh: Internet)

Visual search không chỉ hiệu quả khi tìm kiếm các sản phẩm, mà còn có thể nhận diện các thắng cảnh khi đi du lịch, cho người dùng biết được về một loài cây lạ nào đó, các loài chim và động vật, tìm kiếm những ý tưởng trang trí nhà cửa – khả năng ứng dụng của nó là cực kỳ đa dạng.

Đối với các doanh nghiệp, visual search có thể là một chiến lược win-win. Vì theo một nghiên cứu, thì ngày có càng nhiều khách hàng đánh giá cao việc được tiếp xúc với những nội dung mà họ có thể mua được sản phẩm được trình bày trong nội dung đó (shoppable content). Doanh nghiệp sẽ bỏ qua rất nhiều cơ hội và “trao” khách hàng cho đối thủ nếu không bắt kịp với xu hướng này.

Với visual search, các doanh nghiệp có thể:

• Thúc đẩy và nâng cao cảm hứng của người dùng. Quyết định mua hàng thường không phải tự nhiên mà được thực hiện. Đầu tiên, khách hàng phải được truyền cảm hứng bởi một thứ gì đó trước. Từ một đôi giày tuyệt đẹp trên đôi chân của một người khách qua đường cho đến một món đồ nội thất thú vị trong tạp chí, hay là một bức tranh tuyệt vời trong phòng trưng bày. Vậy nên hãy thật thông minh và sẵn sàng đưa ra những sản phẩm tiệm cận với những đối tượng truyền cảm hứng cho khách hàng từ những gì mình có.
• Bán chéo. Thuật toán visual search đưa ra những kết quả dự trên mức độ liên quan của chúng đối với truy vấn ban đầu, bạn sẽ muốn có một sản phẩm nào đó của mình để “chào hàng” đến với khách hàng tiềm năng. Thậm chí đó có thể không phải chính xác là thứ khách hàng muốn, nhưng là một thứ gì đó có sự tương đồng. Ngoài ra, đây cũng là một công cụ tuyệt vời để quảng bá sản phẩm giúp hoàn thiện lựa chọn của khách hàng. Ví dụ, một khách hàng tìm mua một chiếc quần tây kiểu cổ điên có thể mua luôn cả một bộ trang phục nếu hình ảnh của chiếc quẩn được kết hợp cùng với một chiếc áo sơ-mi đi kèm, phối cùng với một chiếc túi hoặc một đôi giày làm cho tổng thể trở nên hấp dẫn hơn rất nhiều.

Cách để khai thác và tối ưu hóa cho visual search

Tất cả các máy tìm kiếm thông dụng đều cho phép tìm kiếm bằng hình ảnh. Và vì mức độ quan tâm đối với visual search ngày càng tăng, họ cũng đã ưu tiên sự xuất hiện của loại hình này hơn. Chẳng hạn, Google trong thời gian qua đã có xu hướng hiển thị nhiều hình ảnh hơn trong kết quả tìm kiếm. Dưới đây là một số cách mà các doanh nghiệp có thể áp dụng để thúc đẩy mọi loại hình visual search.

Tối ưu hóa theo kiểu truyền thống

Như đã đề cập ở trên, image meta search là loại visual search được sử dụng nhiều nhất cho đến hiện nay. Để gia tăng mức độ hiện diện của các nội dung hình ảnh trong hệ thống tìm kiếm, thì các kỹ thuật truyền thống để tối ưu hình ảnh trong SEO vẫn hiệu quả. Mục đích của việc tối ưu hình ảnh trong SEO là để cung cấp cho máy tìm kiếm tất cả các thông tin có thể về nội dung của hình ảnh đó. Hãy chú ý đến những bước sau đây nếu muốn nội dung hình ảnh của mình xuất hiện trong các kết quả tìm kiếm.

• Thêm các hình ảnh vào XML image sitemaps. Việc này sẽ giúp bọ quét của máy tìm kiếm dễ dàng truy cập vào các hình ảnh và tăng khả năng chúng sẽ xuất hiện trên SERP.
• Đặt tên hìn hảnh đúng. Nếu bạn muốn cho máy tìm kiếm biết được đầy đủ thông tin về nội dung của hình ảnh, hãy đặt tên một cách đúng đắn. Nghĩa là nếu có hình ảnh về những chú mèo con thì tên của hình ảnh nên là black-white-kittens.jpg thay vì jpg. Điều này sẽ không hợp lý.
• Kiểm tra xem tất cả hình ảnh đều có tiêu đề mô tả (descriptive title) và các thẻ alt có chứa các từ khóa mục tiêu chưa. Những thẻ này giúp máy tìm kiếm hiểu rõ hơn về nội dung mà hình ảnh thể hiện, từ đó hỗ trợ cho việc index diễn ra hiệu quả hơn; bạn có thể kiểm tra xem hình ảnh nào chưa có thẻ alt bằng nhiều công cụ, chẳng hạn như Website Auditor.

(Nguồn ảnh: Internet)

• Đừng quên mất ngữ cảnh. Hãy đảm bảo các đoạn văn bản xung quanh có sự liên quan về mặt ngữ cảnh đến hình ảnh. Sử dụng chú thích (caption) cũng là một cách để trình bày nội dung của hình và giúp máy tìm kiếm hiểu được tốt hơn.
• Sử dụng đúng dữ liệu có cấu trúc (Schema). Khai báo Schema Markup phù hợp sẽ giúp hệ thống nhận diện cũng như hiểu được nội dung hình ảnh hiệu quả hơn rất nhiều. Có nhiều loại markup khác nhau được thiết kế cho các loại nội dung hình ảnh khác nhau, ví dụ như Product…bạn có thể tham khảo thêm chi tiết tại trang Schema.org.
• Tối ưu hóa các hình ảnh. Hình ảnh là một yếu tố chủ yếu có thể làm chậm website của bạn. Và tốc độ trang lại là một yếu tố quan trọng được dùng làm tín hiệu xếp hạng. Do đó, hãy tìm một tỉ lệ thích hợp giữa kích thước/chất lượng và tối ưu chúng. Bạn cũng có thể tham khảo các gợi ý chuyên sâu của Google về các tiêu chí để tối ưu hóa cho hình ảnh.
• Hãy đảm bảo rằng các trang có chứa nội dung hình ảnh có tốc độ tải nhanh và thân thiện với thiết bị di động. Vấn đề này đã được nói ở trên nhưng site speed thực sự ảnh hưởng lớn đến mức độ hiện diện tự nhiên nên hãy thật chú ý đến nó. PageSpeed Insights của Google là một công cụ tuyệt vời để xem hiệu quả của website đang ở mức nào so với các tiêu chuẩn của Google. Bạn cũng có thể kiểm tra dữ liệu này bằng công cụ Website Auditor.

(Nguồn ảnh: Internet)

Chất lượng hình ảnh

Các ứng dụng và máy tìm kiếm đều có thể nhận diện và diễn giải các đối tượng khác nhau trong hình ảnh. Thế nhưng, bạn vẫn có thể hỗ trợ chúng xử lý hiệu quả hơn. Hãy đảm bảo các hình ảnh trên web đều dễ dàng “đọc được”, nghĩa là các đối tượng phải có thể nhìn thấy được rõ ràng, nền phải sáng và không có những vùng bị nhiễu trong đó. Tất cả những điều này sẽ giúp máy tìm kiếm xử lý hình ảnh dễ hơn, từ đó vật thể cũng dễ dàng được nhận diện hơn.

Quảng cáo trên các nền tảng visual search

Là một trong những nền tảng visual search phổ biến nhất, Pinterest cung cấp nhiều tùy chọn quảng cáo tuyệt vời cho các doanh nghiệp và giúp họ tiếp cận với người dùng đúng thời điểm mà họ tìm kiếm cảm hứng trên ứng dụng này. Tính năng Catalogue cho phép các nhà bán lẻ tạo ra các danh mục sản phẩm và quảng bá các hình ảnh sản phẩm một cách dễ dàng thông qua quảng cáo mua sắm (Shopping Ads). Hiệu quả của hình thức này là rất tiềm năng, vì theo như một nghiên cứu thì có đến 90% người dùng Pinterest hàng tuần đã thực hiện quyết định mua hàng trên đây.

Kết luận

Nhiều chuyên gia đã dự đoán rằng vào năm 2021, những doanh nghiệp nào nhanh chóng thích nghi với những xu hướng tìm kiếm mới (và đã thiết kế lại website của họ để hỗ trợ tìm kiếm bằng giọng nói và tìm kiếm hình ảnh) sẽ gia tăng lợi tức lên đến 30%. Dù cho visual search sẽ không hoàn toàn vượt qua kiểu tìm kiếm bằng văn bản thông thường, nhưng tỉ trọng giữa chúng chắc chắn sẽ có sự thay đổi. Ngoài ra, visual search cũng đang dần trở thành một phần quan trọng trong hành trình khách hàng. Do đó các công ty muốn dẫn trước cạnh tranh nên cân nhắc và đầu tư đúng mực cho các hoạt động liên quan đến visual search, xác định những giá trị lợi ích tiềm năng và nó có thể mang lại và khai thác nó.

Visual search là một xu hướng tuyệt vời, thế nhưng nhiều người vẫn nghĩ đơn giản về nó. Chắc chắn rằng với sự phát triển về công nghệ như hiện nay thì tìm kiếm bằng hình ảnh sẽ còn tiến xa hơn nữa với nhiều biến thể sáng tạo hơn nhằm gia tăng trải nghiệm người dùng. Và đối với SEO, đây là một cơ hội vàng với phần thưởng cực kỳ hấp dẫn cho những doanh nghiệp nào biết nắm bắt.