Tagovanje slika je postupak označavanja ključnim riječima kako bi se slike lakše pretraživale.
Ovo je pojednostavljena definicija jer nije imperativ tagovanja samo lakše pretraživanje.
Nije rijetkost da se uz vijesti na server dižu slike, a da pritom slične slike (recimo portret javne osobe ili neka lokacija) već postoje na serveru. Ovo je čest scenarij jer je interno pretraživanje slika loše ili nije ni moguće.
Što više slika na serveru imamo to je brzina učitavanja web stranice slabija. Nismo još došli do prodaje oglasa i prometa na web stranici, a već smo opisali dva problema.
Što je tagovanje slika?
Tagovanje slike je proces identifikacije i označavanje u skladu s tom identifikacijom.
To se može raditi ručno tako da netko pogleda sliku i upiše opis ili automatski pomoću umjetne inteligencije.
Kada su slike označene, te informacije postaju podaci koji se mogu koristiti u razne svrhe kao što je pristupačnost weba, interno upravljanje sadržajem i SEO.
U nastavku ćemo objasniti sve što trebate znati o optimizaciji slika za SEO putem označavanja slika.
Kompanija Imagga kreirala je bijelu knjigu koju je sponzorirala AI4Media (projekt Horizon 2020).
Za potrebe objave ove bijele knjige provedeno je istraživanje u kojem je 41 ispitanik/ica odgovarao na pitanja.
Prema rezultatima ankete “(i)spitanici u anketi identificirali su najveći izazov mogućnost pretraživanja i otkrivanja slikovnog i video sadržaja koji njihova organizacija već ima. Tagovanje slika i videozapisa čini se još jednim opterećujućim problemom, jer ručno označavanje zahtijeva specifične jezične vještine i oduzima puno vremena.”
Kao dodatni značajni problemi navode se provjera problematičnog i nesigurnog sadržaja za rad, upravljanje dupliciranim sadržajem, dopuštenjima i upravljanjem pravima.
Tagovanje slika i metapodaci, zašto trebamo oboje
Važno je razlikovati tagovanje slika od metapodataka.
Već smo objasnili da su metapodaci oni podaci koji su priloženi sadržaju kako bi pružili dodatne informacije o njemu. Na primjer, možete dodati metapodatke nekoj slici da biste uvijek točno znali tko ju je stvorio, kada je stvorena i gdje je stvorena. Metapodaci se također mogu koristiti za definiranje formata slika, imaju jasan format, poput "datuma." Često se koriste za strukturiranje biblioteke materijala, slično kao što "žanr" strukturira neku glazbenu biblioteku.
Tagovi su definirani prema potrebama korisnika/ica i onih ključnih riječi koje oni pretražuju.
Stoga je glavna razlika između tagovanja slike i metapodataka slike u tome što tagovanje opisuje kako slika izgleda, a metapodaci sadrže informacije o samoj slici.
Ovo je važno istaknuti da ne bi u zabuni netko pomislio: “mi imamo metapodatke na slikama, automatski imamo i tagove.”
Kada slike tagujete ključnim riječima, stvarate vlastitu bazu podataka metapodataka o slikama jer je tagove moguće pretraživati.
Koje su prednosti tagovanja slika?
Optimiziranje svih procesa u biznisu ima jednu svrhu, podići učinkovitost na što veću razinu, a smanjiti troškove na što manju. Tagovanje slika ima svoje mjesto u ovoj optimizaciji. Ovo su neke od prednosti tagovanja slika.
Poboljšanje mogućnosti pretraživanja i digitalne pristupačnosti
Tagovanje slika uključuje dodavanje opisnih podataka slikama, omogućujući tražilicama da ih točnije indeksiraju. Tagovi slika prilagođeni SEO-u povećavaju vidljivost u rezultatima pretraživanja, čineći sadržaj vidljivijim. Dodatno, opisni tagovi olakšavaju čitače zaslona, pomažući slabovidnim korisnicima u pristupu informacijama, promičući inkluzivnost i šireći doseg publike.
Moderiranje sadržaja i poticanje sigurne online zajednice
Moderiranje sadržaja doprinosi održavanju sigurnog digitalnog ekosustava. Integrirajući napredne AI algoritme i ljudsku stručnost, platforme mogu brzo prepoznati i ukloniti štetne ili neprikladne slike. Borba protiv uvredljivog sadržaja, internetskog zlostavljanja potiče pozitivno korisničko iskustvo i potiče aktivno sudjelovanje u online zajednicama.
Prepoznavanje slike
Tehnologija prepoznavanja slike omogućuje razumijevanje i tumačenje vizualnih podataka. Prepoznavanje slika poboljšava praktičnost i personalizaciju. Praktičnost u onom dijelu kada na brz način umjetna inteligencija detektira sadržaj na slici i iz naše “biblioteke tagova” ponudi najbolju opciju za određenu sliku.
Sinergija različitih tehnologija
Kada se kombiniraju tagovanje slika, moderiranje sadržaja i prepoznavanje slika, zajedno stvaraju holistički pristup upravljanja sadržajem. SEO optimizirani tagovi slika povećavaju vidljivost, dok moderiranje štiti od štetnog sadržaja.
Uloga umjetne inteligencije
Umjetna inteligencija pokreće učinkovitost, brzinu i točnost prilikom tagovanja slika. Algoritmi pokretani umjetnom inteligencijom neprestano uče i poboljšavaju se, pri tom se prilagođavaju novim potrebama i ponašanju korisnika. Dok se označavanje fotografija može obaviti ručno, softver za označavanje slika automatizira cijeli proces označavanja u bibliotekama slika bilo koje veličine kako bi proces bio brži i učinkovitiji.
Tom Jackson u članku za portal In Publishing analizira uvođenje procesa tagovanja u News UK.
“Kada je pokrenuta inicijativa za tagovanje, pretpostavljalo se da će koristi za News UK biti uglavnom u tri područja: SEO, analitika i personalizacija. Od pokretanja projekta tagovanja, mnogo puta su u News UK bili sretni što sada postoji precizno tagovanje za podršku novim slučajevima upotrebe.”
Na kraju je zaključio da je projekt bio uspješan s ljudske strane, mijenjajući ponašanje u redakcijama. Prednosti su sve vidljivije u News UK i svima je jasno da je tagovanje doista važno za poticanje digitalnog rasta u poslovanju.
