Image Captioning mit Microsoft Azure Vision Studio für Bilder-Suchmaschinenoptimierung (SEO)
Hunderte Stockbilder liegen noch auf der Website – aber du hattest bislang keine Lust auf Suchmaschinenoptimierung für Image Search? Mit Image Captioning auf der Microsoft Azure Cloud kannst du Bildbeschreibungen und Tags automatisiert erstellen.
Wer organische Reichweite will, braucht Content: Suchmaschinen können erst dann organische Impressionen und Klicks von Nutzern auslösen, wenn es Website-Content gibt, der zu bestimmten Suchbegriffen passt. Dafür werden im Content Marketing Informationsseiten und Blogartikel mit relevanten Keywords für die Google-Suche erstellt. Dabei türmen sich aber schnell hunderte oder tausende Stockbilder, Infografiken und Dashboard-Screenshots. Die Beschriftung mit suchmaschinenrelevanten Titeln, Beschreibungen und Alt-Tags bleibt oft auf der Strecke.
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Das ist auch nachvollziehbar, da die organischen Google-Zugriffe aus Image Search bei Unternehmen häufig nur 10% des gesamten organischen Traffics ausmachen. Das klingt zwar wenig, ist aber auf jeden Fall ein verstecktes Potenzial, wenn es darum ad hoc mehr Klicks aus organischer Google-Suche zu generieren – insbesondere, wenn deine organischen Zugriffe trotz neuem Content über Monate stagnieren. Wenn du also ein bisschen Inspiration und Beschleunigung für deine SEO-Bildbeschriftungen brauchst, kannst du folgendes tun: Beschreibungen, Titel und Tags automatisch generieren – mit der kontextuellen Objekt- und Gesichtserkennung via Microsoft Azure Cognitive Services Vision Studio.
Hauptübersicht im Microsoft Azure Cognitive Services Vision Studio. Hier kannst du auf die Funktionen Image Captioning und Common Tags zugreifen.
Image Captioning mit Microsoft Azure Cognitive Services Vision Studio
Im Jahr 2020 veröffentlichte Microsoft eine neue und revolutionäre Anwendung auf der Microsoft-Azure-Cloud: Image Captioning. Dabei handelt es sich um eine leistungsstarke KI-Bilderkennung, die sowohl Bilder und Gesichter identifizieren als auch in ihrem Kontext einordnen kann. Hierfür muss nur ein Bild hochgeladen oder per URL ausgewählt werden, und das System analysiert es. Anschließend kommt die Datenausgabe in Form eines automatisch generierten, stimmigen und passenden Textes, der wiedergibt, was auf dem Bild zu sehen ist: Die Objekte, Personen und der Zusammenhang, in dem diese stehen. Bemerkenswert dabei sind vor allem die hohe Zuverlässigkeit bei der Erkennung von Objekten und Personen, sowie die Wiedergabe ihres kontextuellen Verhältnisses. Das kannst du entweder direkt in der Microsoft Azure Cloud programmieren oder ohne Programmierkenntnisse im Microsoft Azure Vision Studio nutzen.
Beispiel für die kontextuelle Bilderkennung mit Image Captioning im Microsoft Azure Cognitive Services Vision Studio: Aus diesem Bild wurde die Caption A person holding a phone extrahiert.
In diesem Beispiel hat die KI-Bilderkennung mit Image Captioning den Satz A laptop with a keyboard ermittelt.
Ein weiteres Beispiel: Dieses Bild bekam mit Image Captioning die Beschreibung: A glass lantern with lights.
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Common Tags mit Microsoft Azure Cognitive Services Vision Studio
Es gibt noch einen wichtigen Baustein für die Suchmaschinenoptimierung deiner Bilder: Die Anwendung Common Tags. Damit kannst du via Microsoft Azure Cognitive Services Eigenschaften aus Bildern extrahieren, und zwar in Form von Schlagworten. Das geschieht ebenfalls über die KI-Bilderkennung für Objekte, Gesichter und Zusammenhänge. Die Auflistung dieser Schlagworte ist wesentlich reichhaltiger, als ein einzelner Satz mit Image Captioning, da hier zusätzlich verwandte Begriffe gelistet werden, Oberbegriffe und viele Objektbezeichnungen, die neben dem Hauptzusammenhang im Bild auftauchen.
Aus den extrahierten Tags mit Microsoft Azure Cognitive Services kannst du zusätzliche Beschreibungen für deine SEO-Bildbeschriftungen erstellen, indem du zum Beispiel einen oder mehrere Sätze daraus für Bilder-ALT-Tags bildest.
Mit Microsoft Azure Cognitive Services Image Captioning könnt ihr relevante Schlagworte mit der KI-basierten Objekterkennung aus einem Bild extrahieren. Das geht mit der Anwendung Common Tags.
In diesem Beispiel werden die Common Tags angezeigt, die unter Detected Attributes zusätzlich prozentuale Konfidenzwerte enthalten. Diese beschreiben, wie wahrscheinlich es ist, dass das Schlagwort auf den Bildkontext am ehesten zutrifft.
Im Microsoft Azure Cognitive Services Vision Studio werden Objekte und Personen KI-basiert erkannt. Dabei werden direkte Bezeichnungen, verwandte Bezeichnungen und Oberbegriffe im Bildkontext als Schlagworte ausgegeben.
Image Captioning und Common Tags via Microsoft Azure Vision Studio in der englischen Sprachausgabe erhältlich
Die Funktionen Image Captioning und Common Tags sind aktuell (Stand 2022) nicht in der deutschen Sprachausgabe erhältlich, sondern nur in der englischen. Das ist meistens der Fall, wenn neue und disruptive Cloud-KI-Anwendungen auf den Markt kommen. Das bedeutet, für die Verwendung der gewonnenen Texte für SEO-Bildbeschriftungen auf deutschsprachigen Websites müsste der Umweg über eine Übersetzung mit DeepL, einem anderen Übersetzungstool oder manueller Übersetzung genommen werden. Allerdings sollte das kein Problem sein – bei einer Übersetzung kurzer und einfacher Sätze (via Image Captioning), sowie einer Reihe von Eins-zu-Eins-Übersetzungen von Schlagworten (via Common Tags).
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Anleitung: So verwendest du das Vision Studio via Microsoft Azure Cloud
Schritt 1 - Microsoft Azure Account erstellen
Damit du das Microsoft Azure Vision Studio für Image Captioning und Common Tags nutzen kannst, benötigst du zunächst einen Account auf der Microsoft Azure Cloud. Diesen kannst du schon kostenlos mit einem Startguthaben von 200 US-Dollar für 30 Tage erhalten. Das reicht vollkommen aus, um deine Website-Bilder textlich durchzuarbeiten.
Schritt 2 - Ressourcengruppe auf der Microsoft Azure Cloud erstellen
Nachdem du einen Account mit einer Subscription erstellt hast, notiere dir den Namen deines Abonnements. Das kann zum Beispiel Azure subscription 1 sein. Gehe anschließend in der Cloud Console auf den Menüpunkt Ressourcengruppen. Klicke oben auf den Button Erstellen.
Erstelle eine neue Ressourcengruppe in der Cloud Console der Microsoft Azure Cloud.
Wähle in der neuen Ressourcengruppe nun dein Abonnement aus, lege einen Namen für die Ressourcengruppe fest und – ganz wichtig – wähle bei Ressourcendetails – Region unbedingt US East oder US West aus (also nichts anderes). Der Grund dafür ist: Vision Studio wird unter anderem von diesen Server-Standorten bedient und wenn du eine andere Region auswählst, funktioniert die Anwendung auch nicht.
Wähle dein Abonnement aus und benenne deine Ressourcengruppe.
Schritt 3 - Öffne das Microsoft Azure Cognitive Services Vision Studio
Öffne nun das Microsoft Azure Cognitive Services Vision Studio und wähle aus: Add captions to images (Image Captioning), wenn du ganze Sätze als Bildbeschriftung generieren möchtest, oder Extract common tags from images (Common Tags), wenn du die wichtigsten Schlagworte aus einem Bild extrahieren willst.
Schritt 4 - Ressourcengruppe auf der Microsoft Azure Cloud auswählen
Bevor du ein Bild hochladen kannst, musst du zunächst deine soeben erstellte Ressourcengruppe auswählen. Bestätige, dass die Verwendung des Vision Studios von deinem kostenlosen Startguthaben auf der Microsoft Azure Cloud abgerechnet wird und wähle deine Ressourcengruppe aus bei Please select a resource.
Klicke im Microsoft Azure Cognitive Services Vision Studio auf Please select a resource.
Wähle nun dein Microsoft-Azure-Abonnement aus und klicke bei Azure Resources auf Create a new resource.
Erstelle eine neue Ressource (create a new resource), die du anschließend deiner zuvor erstellten Ressourcengruppe zuordnen kannst.
Gib deiner neuen Azure-Ressource einen Namen, wähle dein Azure-Abonnement aus (Subscription). Anschließend kannst du bei Resource group die Ressourcengruppe auswählen, die du zuvor in der Microsoft Azure Cloud erstellt hast. Wähle bei Location die Server-Region aus, die du für deine Ressourcengruppe konfiguriert hast (also: East US oder West US). Wähle bei Price tier S0 aus – das ist die Standardabrechnung für dein kostenloses Startguthaben. Klicke dann auf Create resource. Fertig! Nun kannst du deine Bilder hochladen und die Funktionen Image Captioning und Common Tags nutzen.
Gib der Ressource nun einen Namen, wähle im Dropdown-Menü deine zuvor erstellte Ressourcengruppe aus, lege den Server-Standort fest (East US oder West US) und verwende als Price tier S0.
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– im Online Marketing
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Inhalt
- Image Captioning
- Common Tags
- Image Captioning und Common Tags in der englischen Sprachausgabe erhältlich
- Anleitung: So verwendest du das Vision Studio via Microsoft Azure Cloud
- Schritt 1 - Microsoft Azure Account erstellen
- Schritt 2 - Ressourcengruppe auf der Microsoft Azure Cloud erstellen
- Schritt 3 - Öffne das Microsoft Azure Cognitive Services Vision Studio
- Schritt 4 - Ressourcengruppe auf der Microsoft Azure Cloud auswählen
Was bringt dir Image Captioning mit Microsoft Azure Vision Studio für dein Bilder-SEO?
Bildbeschriftungen mit starken Keywords können gut 10% aller organischen Klicks aus der Google-Suche ausmachen.
Das bedeutet: Wenn du noch nicht so viele Klicks aus Google-Bildersuche hast, kannst 10% mehr organische Klicks generieren, indem du Bildbeschriftungen erstellst und sie mit Keywords anreicherst, die ein hohes Suchvolumen haben.
Image Captioning mit Microsoft Azure Vision Studio hilft dir dabei, KI-basiert den Inhalt des Bildes zu analysieren und ganze Sätze, sowie Schlagworte zu erstellen. Diese Textbausteine kannst du mit Keywords anreichern und für dein SEO verwenden.
Fragen stellen
info@slavawagner.de
Überblick: Microsoft Azure Image Captioning
Mit der Anwendung Image Captioning auf der Microsoft-Azure-Cloud hast du die Möglichkeit, Bilder automatisch zu analysieren und zu beschriften, um die Textvorlagen für deine Bilder-Suchmaschinenoptimierung zu nutzen. Dafür solltest du dir zunächst ein kostenloses Azure-Konto erstellen und eine Ressourcengruppe auf der Azure-Cloud anlegen. Anschließend kannst du im Vision Studio Bilder hochladen und mit Image Captioning eine Beschriftung generieren, die den Inhalt des Bildes zusammenfasst.
Image Captioning mit Microsoft Azure bietet Unternehmen vor allem zwei Vorteile. Zum einen erleichtert es die Beschriftungen für dein Bilder-SEO, indem es den Inhalt von Bildern schnell und einfach automatisiert zusammenfasst. Zum anderen kann es auch dazu beitragen, die Barrierefreiheit von Bildern zu verbessern, indem es Bildinhalte für Menschen, die das Bild nicht sehen können, zugänglich macht (über Textreader, die das ALT-Tag des Bildes vorlesen). Insgesamt bietet Microsoft Azure mit seinem Computer Vision-Dienst ein leistungsstarkes Tool zur automatischen Analyse und Beschriftung von Bildern.
FAQ - Zusammenfassung zu Image Captioning mit Microsoft Azure Vision Studio
Hier findest du eine Zusammenfassung wichtiger und häufig gestellter Fragen zum Thema Image Captioning mit Microsoft Azure Vision Studio:
Mit Image Captioning auf der Microsoft Azure Cloud kannst du im Vision Studio deine Bilder automatisiert beschriften. Es werden automatisch Personen und Objekte im Bild erkannt, sowie der Zusammenhang, in dem diese stehen.
Mit Common Tags auf der Microsoft Azure Cloud im Vision Studio kannst du hochgeladene Bilder verschlagworten. Dadurch erhältst du für deine Bilder-Tags im Bereich Suchmaschinenoptimierung (SEO) zahlreiche passende Schlagworte sowie Synonyme und Oberbegriffe für den Inhalt deines Bildes.
Mit den automatisierten Bildbeschriftungen via Image Captioning auf der Microsoft Azure Cloud kannst du dir die Arbeit erleichtern, SEO-Beschriftungen für deine Bilder zu finden, da du einen ganzen Satz für dein Bild erhältst, den du beispielsweise als ALT-Tag nutzen kannst.
Mit dem Microsoft Azure Vision Studio kannst du mit einem Azure-Konto für deine Bilder unter anderem die Funktion Image Captioning nutzen, mit der du eine automatisierte Textbeschreibung deines Bildes erhältst. Außerdem kannst du mit Common Tags deine Bilder automatisiert verschlagworten.
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