구글에서 준비하는 VisualRank소개

지난주 베이징에서 열렸던 국제www컨퍼런스에서는 구글과 조지아텍대학 연구원이 VisualRank라는
이미지검색을 위한 랭크알고리즘을 소개하였습니다.
원리는 다르지만 용어자체에서 시사하는 바와 같이 구글의 웹검색알고리즘의 한가운데에 있는 PageRank를
이미지에도 적용한다는 것으로 이미지의 검색엔진최적화를 위한 중요한 전환점이 될 것입니다.
그동안  구글을 비롯한 검색엔진들은 대개 이미지파일명,캡션,이미지주위의 키워드,타이틀태그,

링크구문등을 분석해서 이미지를 노출시켜오다 보니 가끔 생뚱맞은 검색결과들을 보여주곤 했는데

구글이 앞서서 보다 진전된 이미지검색알고리즘을 선보일 것으로 보입니다.
 
먼저 현재의 이미지검색을 보겠습니다.
 
구글이미지검색에서 "Effeil Tower"를 검색한 결과로 적절한 검색결과를 보여주고 있습니다.

"McDonalds"의 검색결과로 혼합된 결과를 보여주고 있어서 덜 적절한 결과를 보여주고 있습니다.
그런데 새 알고리즘은 그동안의 콘텐츠를 기반으로한 이미지랭킹에다
이미지의 Ratation,Histogram,Transformatioin등 이미지편집프로세스반영,이미지간의 시각적 유사성,
방문자들의 방문빈도,이미지특성을 그래프화해서 최선의 적절한 검색결과 노출을 시도하고 있습니다.
 
위그림은 오리지널 모나리자와 짝퉁모나리자를 필터링하는 개념을 나타내고 있습니다.
이미지 내부를 볼 수 있다는 것인가요?
이전에 구글이 이미지내부의 텍스트를 추출한다는 글을 생각하면 그럴 수도 있겠다 싶습니다.
앞으로는 쇼핑몰등에서 포샵처리하거나 몰핑작업등을 하는데 주저하게 만드는 요소가 될 것입니다.
 
위그림은 이미지를 덩어리화해서(Image Chunk) 이미지간의 유사성을 그래프화한 모습입니다.
무작정 이미지를 올릴게아니라 검색엔진에서 보편타당하고 어느정도 표준화한 이미지를 가지고
덩어리내에서 핵심위치에 들어가는 노력이 필요하다는 암시를 주고 있습니다.
나만 잘난체하는 것은 결국 무리에서 왕따당한다는 것을 보여주고 있습니다.  
 
위그림은 VisualRank를 적용한 결과와 현재 이미지검색에서 적절치못한
이미지 검색결과비율을 조사한 결과입니다.
현재의 Top10 이미지검색결과에서 VisualRank를 적용하니 87%가 개선되었습니다.
 
위 그림은 Dell을 검색한 결과에서 부적절하게 노출된 예들입니다.
콘텐츠를 기반으로하다보니 이런 결과를 나타내었는데 비록 연관성은 많지만
VisualRank요소에서는 배제되어야할 것들입니다.
기존 사이트내부의 인위적인 링크구조를 반영한 PageRank알고리즘을 여기서는
검색자의 클릭을 반영할 듯합니다.
위와 같은 이미지는 검색자에게는 불필요한 검색결과들이기 때문입니다.
 
기존 텍스트콘텐츠검색결과에서 요즘은 이미지검색이 상당히 증가하고 있습니다.
따라서 제품관련 사이트나 쇼핑몰등에서는 이 이미지를 위한 검색엔진최적화노력을
더욱 재촉하고 있습니다.
만일 위와 같은 VisualRank가 본격화되면 현재 구글의 유니버설 검색에서
1-4개씩 나오는 이미지노출수가 확대되어 카테고리위주의 국내 포탈과는 다른
명실상부한 유니버설 검색을 서비스할 가능성이 있고 이전에 Froogle로 베타서비스하던
Products검색이 더욱 개선될 수도 있을 것입니다.

작성:본인, 이미지출처: 발표자의 자료.