如果你的 SEO 策略還停留在「填寫 ALT 標籤」和「無損壓縮圖片」，你正在失去來自 Google Lens 和 Circle to Search 的龐大流量。
搜尋行為已經發生了根本性的改變。根據 Google 的數據，Lens 每月的搜尋量已突破 120 億次。用戶不再只是輸入關鍵字，他們直接拿起手機對著產品拍照，或者圈選螢幕上的圖片進行搜尋。在多模態 AI（Multimodal AI）主導的環境下，Google 的演算法不再只是「讀取」檔名，而是像人類一樣「看懂」圖片內容。
像素即數據：AI 如何「閱讀」你的圖片
過去，搜尋引擎它必須依賴文字（檔名、周圍文字、ALT）來猜測圖片內容。但隨著 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）等模型的應用，Google 現在能直接分析圖片的像素特徵。
這意味著圖片本身的品質會直接影響排名。如果你的圖片主體不清、光線昏暗，或者被裁切得亂七八糟，即便你有完美的 ALT 文字，AI 也無法將其識別為「高品質」。
圖片SEO執行重點：
- 視覺清晰度優先： 確保圖片主體佔據畫面核心位置，邊緣清晰。
- 獨特性（Uniqueness）： 停止使用過度氾濫的圖庫照片（Stock Photos）。AI 能夠輕易識別出這張圖是否在網路上重複了幾萬次。原創、真實的攝影更能獲得演算法的青睞。
破除迷思：過度壓縮是 AI 識別的殺手
許多為了追求 Core Web Vitals 的極致分數，會建議將圖片壓縮到極限。這在純文字搜尋時代是正確的，但在視覺搜尋時代卻是致命傷。
當你將一張 JPEG 壓縮到品質 60% 以下，圖片會出現肉眼可見的噪點（Artifacts）。對於人類來說這可能只是「有點糊」，但對於依賴邊緣檢測和特徵提取的 AI 來說，這些噪點會干擾識別準確度。AI 可能因此無法判斷你的產品有什麼特點。
解決方案：擁抱次世代格式，在「格式」上優化。
- 全面採用 AVIF 或 WebP： 這些格式能在保留極高細節（利於 AI 識別）的同時，比傳統 JPEG 減少 30%-50% 的檔案大小（利於載入速度）。
- 設定 srcSet： 針對不同螢幕尺寸提供不同解析度的圖片，確保手機用戶看到的是清晰但輕量的版本，而不是模糊的縮圖。
講求上下文關聯：圖片不再是裝飾品
Google 的多模態模型在理解網頁時，是將「圖片」與「周圍的文字」視為一個整體。如果你的文章在談論你的產品有多好，但配圖卻是一張毫無關聯的「辦公室開會圖」，這會降低頁面的主題權威性。AI 試圖理解圖片與文字之間的邏輯關係。
- 優化策略：圖文緊密結合： 圖片應直接解釋或補充周圍段落的內容。
結構化資料
雖然 AI 能看圖，但你不能依賴它自行推斷所有資訊。結構化資料（Schema Markup）是你與機器之間的翻譯協定。
透過 ImageObject、Product 或 Recipe 的 Schema 標記，你是直接告訴 Google：「這張圖片裡顯示的是型號 X 的產品，價格是 Y，庫存狀態是 Z。」這對於電商網站尤為關鍵。加上 Schema 的圖片有更高機率出現在 Google 圖片搜尋中，顯示價格標籤或「有現貨」標記即能大幅提升點擊率（CTR）。
檔案命名與 ALT 的現代化寫法
雖然像素分析很重要，但傳統信號仍然是基礎。不過，寫法需要升級。
替代文字（ALT Text）：
不要寫給搜尋引擎看，要寫給「看不見圖片的人」和「試圖理解圖片細節的 AI」看。
- 舊思維： alt=”藍色跑鞋”
- AI 思維： alt=”穿著「某某品牌」藍色跑鞋的跑者在濕滑的跑道上衝刺，特寫鞋底抓地力”
這種描述方式提供了動作、場景和具體產品型號，極大豐富了 AI 的理解維度。
