SEO و الذكاء الاصطناعي: كيف تحسن الذكاء الاصطناعي الرؤية في محركات البحث عن الصور

المقدمة

في عصرنا الحالي، حيث تصبح محركات البحث عن الصور أكثر شعبية، فإن تحسين SEO للصور هو أمر أساسي لVisibility الموقع. الذكاء الاصطناعي (AI) يثور هذا العملية، ويقدم أدوات وتقنيات متقدمة تساعد في فهرسة وتصنيف الصور بشكل أفضل. في هذا المقال، سنناقش كيف يحسن الذكاء الاصطناعي الرؤية في محركات البحث عن الصور وكيف يمكن استخدام هذه التقنيات في الممارسة العملية.

1. التعرف على الصور وتسميتها

أحد أهم جوانب تحسين SEO للصور هو التسمية الصحيحة. الذكاء الاصطناعي يتيح التعرف التلقائي على محتوى الصور وتوليد التسميات والوصفات المناسبة. على سبيل المثال، يمكن لأدوات مثل Google Vision AI أو Amazon Rekognition تحليل الصور واستخراج المعلومات الرئيسية منها.

مثال كود لـ Google Vision AI

from google.cloud import vision

def detect_labels(path):
    """Detects labels in the file."""
    client = vision.ImageAnnotatorClient()

    with open(path, 'rb') as image_file:
        content = image_file.read()

    image = vision.Image(content=content)

    response = client.label_detection(image=image)
    labels = response.label_annotations

    print('Labels:')
    for label in labels:
        print(label.description)

detect_labels('path_to_image.jpg')

2. تحسين الوصف البديل

الوصف البديل (alternative text) هو ضروري للوصولية وتحسين SEO. الذكاء الاصطناعي يمكن أن يساعد في توليد نصوص بديلة دقيقة ووصفية بناءً على تحليل الصورة. يمكن لأدوات مثل Azure Computer Vision إنشاء نصوص بديلة وصفية تلقائيًا، مما يحسن رؤية الصور في محركات البحث.

مثال كود لـ Azure Computer Vision

import azure.cognitiveservices.vision.computervision as cv
from msrest.authentication import CognitiveServicesCredentials

subscription_key = "YOUR_SUBSCRIPTION_KEY"
endpoint = "YOUR_ENDPOINT"

computervision_client = cv.ComputerVisionClient(endpoint, CognitiveServicesCredentials(subscription_key))

def get_description(image_path):
    with open(image_path, "rb") as image_stream:
        description = computervision_client.describe_image_in_stream(image_stream)
        return description.captions[0].text

print(get_description('path_to_image.jpg'))

3. توليد المحتوى الدلالي

الذكاء الاصطناعي يمكن أيضًا أن يساعد في إنشاء المحتوى الدلالي الذي يسهل على محركات البحث فهم سياق الصورة. يمكن لأدوات مثل معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تحليل النصوص المصاحبة للصور وتوليد معلومات إضافية تحسن تحسين SEO.

مثال كود لـ NLP

from transformers import pipeline

summarizer = pipeline("summarization")

def generate_summary(text):
    summary = summarizer(text, max_length=135, min_length=30, do_sample=False)
    return summary[0]['summary_text']

text = "وصف الصورة: قطط تلعب على العشب في الحديقة."
print(generate_summary(text))

4. تحليل المنافسة

الذكاء الاصطناعي يمكن استخدامه لتحليل المنافسة في مجال تحسين SEO للصور. تقدم أدوات مثل SEMrush أو Ahrefs وظائف تحليل الصور التي تساعد في فهم التسميات والوصفات التي يستخدمها المنافسون.

مثال كود لـ SEMrush API

import requests

api_key = "YOUR_API_KEY"
url = "https://api.semrush.com/?type=image_analytics&key=YOUR_API_KEY&database=us&image_url=YOUR_IMAGE_URL"

response = requests.get(url)
data = response.json()

print(data)

5. تخصيص المحتوى

الذكاء الاصطناعي يتيح تخصيص المحتوى المرئي بناءً على تفضيلات المستخدمين. من خلال تحليل سلوك المستخدمين، يمكن لأدوات مثل TensorFlow توليد توصيات مرئية مخصصة، مما يحسن المشاركة والرؤية.

مثال كود لـ TensorFlow

import tensorflow as tf
import tensorflow_recommenders as tfrs

# مثال كود لنظام توصيات الصور
class MyModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.embedding = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.StringLookup(vocabulary=["image1", "image2", "image3"]),
            tf.keras.layers.Embedding(1000, 32)
        ])
        self.dense = tf.keras.Sequential([
            tf.keras.layers.Dense(32, activation="relu"),
            tf.keras.layers.Dense(1)
        ])

    def call(self, inputs):
        feature_embedding = self.embedding(inputs)
        return self.dense(feature_embedding)

model = MyModel()

الخاتمة

الذكاء الاصطناعي يقدم العديد من الأدوات والتقنيات التي يمكن أن تحسن بشكل كبير رؤية الصور في محركات البحث. من التسمية التلقائية وتوليد الوصف البديل إلى تحليل المنافسة وتخصيص المحتوى، الذكاء الاصطناعي يثور تحسين SEO للصور. استخدام هذه التقنيات يمكن أن يجلب فوائد كبيرة للرؤية الموقع وزيادة مشاركة المستخدمين.

شكرًا لاهتمامكم!