如果你的 SEO 策略还停留在「填写 ALT 标签」和「无损压缩图片」，你正在失去来自 Google Lens 和 Circle to Search 的庞大流量。
搜寻行为已经发生了根本性的改变。根据 Google 的数据，Lens 每月的搜寻量已突破 120 亿次。用户不再只是输入关键字，他们直接拿起手机对着产品拍照，或者圈选荧幕上的图片进行搜寻。在多模态 AI（Multimodal AI）主导的环境下，Google 的算法不再只是「读取」档名，而是像人类一样「看懂」图片内容。
像素即数据：AI 如何「阅读」你的图片
过去，搜寻引擎它必须依赖文字（档名、周围文字、ALT）来猜测图片内容。但随着 CLIP（Contrastive Language-Image Pre-training）等模型的应用，Google 现在能直接分析图片的像素特征。
这意味着图片本身的质量会直接影响排名。如果你的图片主体不清、光线昏暗，或者被裁切得乱七八糟，即便你有完美的 ALT 文字，AI 也无法将其识别为「高质量」。
图片SEO执行重点：
- 视觉清晰度优先： 确保图片主体占据画面核心位置，边缘清晰。
- 独特性（Uniqueness）： 停止使用过度泛滥的图库照片（Stock Photos）。AI 能够轻易识别出这张图是否在网络上重复了几万次。原创、真实的摄影更能获得算法的青睐。
破除迷思：过度压缩是 AI 识别的杀手
许多为了追求 Core Web Vitals 的极致分数，会建议将图片压缩到极限。这在纯文字搜寻时代是正确的，但在视觉搜寻时代却是致命伤。
当你将一张 JPEG 压缩到质量 60% 以下，图片会出现肉眼可见的噪点（Artifacts）。对于人类来说这可能只是「有点糊」，但对于依赖边缘检测和特征提取的 AI 来说，这些噪点会干扰识别准确度。AI 可能因此无法判断你的产品有什么特点。
解决方案：拥抱次世代格式，在「格式」上优化。
- 全面采用 AVIF 或 WebP： 这些格式能在保留极高细节（利于 AI 识别）的同时，比传统 JPEG 减少 30%-50% 的档案大小（利于载入速度）。
- 设定 srcSet： 针对不同荧幕尺寸提供不同分辨率的图片，确保手机用户看到的是清晰但轻量的版本，而不是模糊的缩图。
讲求上下文关联：图片不再是装饰品
Google 的多模态模型在理解网页时，是将「图片」与「周围的文字」视为一个整体。如果你的文章在谈论你的产品有多好，但配图却是一张毫无关联的「办公室开会图」，这会降低页面的主题权威性。AI 试图理解图片与文字之间的逻辑关系。
- 优化策略：图文紧密结合： 图片应直接解释或补充周围段落的内容。
结构化资料
虽然 AI 能看图，但你不能依赖它自行推断所有信息。结构化资料（Schema Markup）是你与机器之间的翻译协定。
透过 ImageObject、Product 或 Recipe 的 Schema 标记，你是直接告诉 Google：「这张图片里显示的是型号 X 的产品，价格是 Y，库存状态是 Z。」这对于电商网站尤为关键。加上 Schema 的图片有更高机率出现在 Google 图片搜寻中，显示价格标签或「有现货」标记即能大幅提升点击率（CTR）。
档案命名与 ALT 的现代化写法
虽然像素分析很重要，但传统信号仍然是基础。不过，写法需要升级。
替代文字（ALT Text）：
不要写给搜寻引擎看，要写给「看不见图片的人」和「试图理解图片细节的 AI」看。
- 旧思维： alt=”蓝色跑鞋”
- AI 思维： alt=”穿着「某某品牌」蓝色跑鞋的跑者在湿滑的跑道上冲刺，特写鞋底抓地力”
这种描述方式提供了动作、场景和具体产品型号，极大丰富了 AI 的理解维度。
