블로그 이미지 재사용,저품질과 저작권 알아보세요.

윕사이트,블로그 이미지 재사용 포스팅 고찰

The consequences of reusing images on websites and blogs

한번 사용한 블로그 사진을 재 사용해서 블로그 포스팅을 하면 어떤 일들이 일어나는지 검색엔진 입장에서, 블로그 오너 입장에서, 서핑하는 입장에서 ,seo입장에서 ,등을 알아 봅니다.

한 번 사용한 블로그 사진을 재 사용하여 블로그 포스팅을 하는 경우, 여러 측면에서 다양한 영향이 있을 수 있습니다. 이를 검색엔진 최적화(SEO), 블로그 오너 입장, 서핑하는 사용자 입장 등에서 나누어  각각 기술합니다.

1. 검색엔진 족에서의 영향 (SEO)

검색엔진은 콘텐츠와 미디어를 크롤링하여 해당 웹페이지의 순위를 결정합니다. 블로그 포스팅에서 한 번 사용한 사진을 재 사용할 때 발생할 수 있는 SEO 측면의 영향을 먼저 알아 봅니다.

중복 콘텐츠 문제:

사진 자체는 중복 콘텐츠로 간주되지는 않지만, 해당 이미지가 이미 다른 페이지나 포스팅에서 사용되었다면, 검색엔진은 이를 "신선하지 않은 콘텐츠"로 간주할 수 있습니다.

즉, 새롭고 독창적인 콘텐츠를 선호하는 검색엔진의 특성상 SEO 점수에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

이미지 재사용 최적화:

만약 이미지를 재 사용 해야겠다면 이미지가 적절하게 최적화되지 않으면, 페이지 로딩 속도가 느려지고, 이는 SEO에 나쁜 영향을 미칠 수 있습니다.

또한, 이미지의 alt 태그가 업데이트 되지 않으면 검색엔진이 이미지의 내용을 제대로 이해하지 못할 수 있습니다.

동일한 이미지라도 새롭게 alt 태그를 수정하거나, 파일명을 변경하여 이미지 최적화를 진행하는 것이 SEO에 유리할 수 있습니다.

구글 이미지 검색:

구글은 이미지가 원본 콘텐츠에 속하는지 여부를 확인하기 위해 이미지 검색을 합니다. 만약 같은 이미지가 여러 페이지에서 반복 사용되면, 이미지가 새로운 콘텐츠의 일부로 인식되지 않아 검색 결과에 나타나지 않을 수 있습니다.

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2. 블로그 오너 측에서의 영향

블로그 오너 입장에서는 발행한 글이 검색엔진에게 좋은 점수로 인식 되길 바랄 것인데,이미지의 재 사용이 여러 측면에서 영향을 미칠게 될 것입니다.

콘텐츠의 신선도:

동일한 이미지를 여러 포스팅에 반복적으로 사용하면, 블로그의 콘텐츠가 신선하지 않다고 판단할 수 있습니다. 이는 방문자에게 새로운 경험을 제공하지 못하게 되므로 사용자 경험 측면에서 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.

브랜딩과 비주얼의 일관성:

특정 이미지를 반복 사용하면 블로그의 시각적 일관성을 유지할 수 있지만, 너무 자주 사용하면 오히려 신선함이 떨어질 수 있습니다. 브랜드 이미지나 스타일을 유지하려면 다양한 이미지를 적절히 활용하는 것이 중요합니다.

저작권 및 이미지 소스 관리:

사용한 이미지에 저작권이 있을 경우, 재 사용 시 저작권 문제가 발생할 수 있습니다. 라이선스를 확인하고 적절히 사용해야 합니다.

3. 서핑하는 사용자 입장에서의 영향

사용자가 블로그를 서핑하는 입장에서, 동일한 이미지를 반복적으로 사용하면 다음과 같은 점들이 영향을 미칠 수 있습니다.

비주얼 피로감:
방문자가 반복적으로 본 이미지를 또 본다면, 시각적인 피로감이나 지루함을 느낄 수 있습니다. 이는 사용자의 페이지 체류 시간을 단축시키고, 사이트를 떠나게 만들 수 있습니다.

콘텐츠의 질:
이미지가 매력적이지 않거나 유사한 이미지들로만 구성되어 있다면, 사용자는 그 블로그에 더 이상 관심을 가지지 않게 될 수 있습니다. 다양한 이미지와 비주얼 콘텐츠는 방문자의 관심을 끌고, 더 오래 머무르게 하는 요소가 됩니다.

4. SEO 입장에서의 재사용 전략

이미지를 재 사용하는 것 자체는 나쁘지 않다고 해도, SEO 최적화 관점에서 몇 가지 점을 고려해야 합니다:

이미지 이름과 ALT 태그 업데이트:
동일한 이미지를 재 사용할 때, 이미지 파일명과 ALT 태그를 변경하여 SEO에 맞게 최적화하는 것이 중요합니다. 이를 통해 검색엔진은 각 포스팅에서 해당 이미지가 새로운 내용에 적합하다고 판단할 수 도 있습니다.

이미지 압축 및 최적화:
이미지를 재 사용할 때, 최적화된 버전을 사용하는 것이 좋습니다. 예를 들어, 파일 크기를 줄이거나 고해상도를 유지하면서도 최적화된 버전으로 페이지 속도에 영향을 미치지 않도록 할 수 있습니다.

새로운 문맥에서 이미지 사용:
동일한 이미지를 여러 번 사용하되, 각 포스팅마다 다른 문맥에서 사용하여 새롭게 보이게 할 수 있습니다. 이때 이미지에 대한 설명과 관련 콘텐츠가 다르면 검색엔진에서 더 높은 가치를 부여할 수 있습니다.

이미지 재 사용에 대한 결론

검색엔진 측면에서는 SEO 점수에 미칠 수 있는 부정적인 영향이 있을 수 있으며, 이미지를 재사용할 때 최적화가 꼭 필요합니다.

블로그 오너 측면에서는 콘텐츠의 신선도와 사용자 경험을 고려해야 하며, 적절한 이미지 활용이 중요합니다.

사용자 측면에서는 비주얼 피로감을 줄이기 위해 다양한 이미지를 사용하는 것이 좋습니다.

SEO 전략으로는 이미지 최적화, ALT 태그와 파일명 변경 등이 필요합니다.
따라서, 이미지를 재 사용하는 것이 반드시 나쁜 전략은 아니지만, 신선도 점수는 각이겠지만 적절한 최적화와 다양한 콘텐츠를 제공하는 데 초점을 맞춘다면 차선책은 되겠습니다.

검색엔진에게 묻는다

검색 봇은 이미지 모양으로 중복을 판단하는가? 이미지 이름이나 태그로 판단 하는가 ?

검색엔진 봇(크롤러)은 이미지를 모양으로 직접적으로 중복을 판단하지는 않습니다. 대신, 이미지를 평가하고 중복 여부를 판단하는 데 있어 파일명, ALT 태그, 이미지의 컨텍스트(문맥) 등을 주로 사용합니다. 여기서 몇 가지 중요한 점을 알아야 합니다.

1. 이미지 파일명

검색엔진은 이미지의 파일명을 중요하게 생각합니다. 동일한 이미지를 여러 페이지에서 사용하더라도, 그 파일명이 다르면 검색엔진은 중복으로 인식하지 않을 가능성이 높습니다. 예를 들어, image1.jpg와 image2.jpg가 다른 페이지에서 사용된다면, 검색엔진은 이를 별개의 이미지로 인식합니다.

그러나, 파일명이 동일한 이미지를 여러 번 사용하면, 검색엔진은 이를 중복된 콘텐츠로 처리할 수 있습니다. 그래서 이미지의 이름을 다르게 설정하거나, 관련성을 나타낼 수 있는 키워드를 포함시키는 것이 좋겠습니다.

2. ALT 태그

이미지의 *ALT 태그(대체 텍스트)*는 이미지의 의미나 내용을 설명하는 데 사용됩니다. 검색엔진은 이 ALT 태그를 통해 이미지의 콘텐츠를 이해합니다. 

만약 여러 페이지에서 같은 이미지를 사용하더라도, 각 이미지에 대해 고유한 ALT 태그를 설정하면 검색엔진이 이를 중복된 콘텐츠로 간주하지 않을 수 있습니다.

예를 들어, 동일한 이미지를 두 포스팅에서 사용하면서 ALT 태그를 다르게 설정하면, 검색엔진은 이 이미지를 다르게 인식할 가능성이 큽니다.

3. 이미지 파일 자체 (파일 해시)

검색엔진은 이미지 파일의 내용을 분석하여 중복 여부를 파악할 수도 있습니다. 이를 위해 이미지의 파일 해시를 비교하는 방법이 사용될 수 있습니다. 해시는 이미지 파일의 고유한 "디지털 지문"처럼 작동하는 값으로, 두 이미지가 완전히 동일하면 해시값도 동일합니다.

구글 이미지 검색의 경우, 이미지가 원본 콘텐츠로 등록되었는지, 그리고 해당 이미지가 다른 사이트에 중복 사용되었는지 여부를 판단할 때 이러한 기술을 사용할 수 있습니다. 그러나 이는 주로 이미지 검색에서 중요한 역할을 하며, 일반적인 웹 페이지 SEO에서는 이미지의 메타데이터나 ALT 태그, 파일명 등을 더 많이 고려합니다.

4. 이미지의 컨텍스트

이미지가 사용되는 문맥도 중복 판단에 영향을 미칠 수 있습니다. 동일한 이미지를 다른 페이지나 포스트에서 사용할 때, 그 이미지가 제공하는 정보가 각기 다르다면 검색엔진은 이를 다른 콘텐츠로 간주할 가능성이 높습니다.

예를 들어, 같은 이미지를 두 페이지에서 사용하더라도, 각 페이지가 다른 주제나 키워드를 다룬다면 검색엔진은 이를 중복된 콘텐츠로 판단하지 않을 수 있습니다.

반대로, 동일한 이미지를 같은 문맥에서 반복적으로 사용한다면, 검색엔진은 이를 중복 콘텐츠로 판단할 위험이 있습니다.

5. 구글 이미지 검색의 역할

구글 이미지 검색은 이미지의 비주얼을 분석하여 이미지가 다른 웹사이트에 중복 사용되고 있는지 확인할 수 있습니다. 이를 통해 웹사이트에 사용된 이미지를 원본인지, 아니면 다른 사이트에서 유래된 이미지인지 구별할 수 있습니다. 

이때 이미지의 해시 값이나 이미지의 내용 자체를 분석하기 때문에, 서치 엔진이 이미지의 모양을 인식한다고 볼 수 있습니다. 하지만 이는 주로 이미지 검색과 관련된 부분입니다.

검색엔진 입장에서 정리하면

모양으로 중복 판단: 

검색엔진 봇은 이미지를 모양으로 중복을 판단하지 않는것 같습니다. 대신, 이미지를 파일명, ALT 태그, 컨텍스트 등을 기준으로 중복 여부를 판단한다고 볼수있습니다.

이미지 파일의 해시값은 이미지가 원본인지 중복된 것인지를 확인하는 데 사용될 수 있지만, 일반적인 웹페이지 SEO에서는 파일명과 ALT 태그가 더 중요하겠습니다.

이미지 이름과 ALT 태그를 잘 설정하는 것이 중복 문제를 다소 회피하고, SEO에서 유리하게 작용할 수 있겠습니다.
따라서 이미지를 재 사용하거나 반복적으로 사용할 경우, 이미지의 메타데이터(파일명, ALT 태그 등)를 수정하여 SEO 최적화를 돕는 것이 중요합니다.

검색엔진에게 질문

Q .구글이미지 검색에서 꽃 이미지로 검색해서 같은 꽃을 찾아 내던데 이 때는 이미지 모양을 비교하는 알고리즘이 있나 본데? 


A. 구글 이미지 검색에서 이미지를 사용해 유사한 이미지를 찾는 기능은 이미지 모양을 비교하는 알고리즘을 기반으로 작동합니다.

구글은 이미지 인식 및 유사도 검색을 위한 고급 알고리즘을 사용하여, 이미지를 기반으로 다른 이미지를 찾을 수 있습니다.
이 알고리즘은 이미지의 모양과 구성 요소를 분석하여, 실제로 이미지의 시각적 특성을 비교합니다. 이와 관련된 기술에는 다음과 같은 방법들이 사용됩니다:

1. 컴퓨터 비전(Computer Vision)

컴퓨터 비전 기술은 이미지를 해석하고 분석하는 데 사용되는 인공지능(AI) 기술입니다. 구글은 이를 통해 이미지에서 모양, 색상, 형태, 패턴, 객체 등을 인식하고 분석합니다. 예를 들어, 꽃 이미지의 경우, 꽃의 모양, 색, 꽃잎의 배열 등을 분석하여, 유사한 꽃 이미지를 검색할 수 있습니다.
특징 추출(Feature Extraction): 이미지에서 중요한 특징을 추출하는 과정입니다. 꽃의 이미지를 예로 들면, 꽃잎의 모양, 꽃의 색깔, 크기, 위치 등이 특징으로 추출됩니다.
패턴 인식: 구글은 이미지에서 인식한 패턴을 바탕으로 유사한 이미지를 찾아냅니다.

2. 딥러닝(Deep Learning)과 컨볼루션 신경망(CNN)

구글은 딥러닝 기술을 활용하여 이미지를 처리하고 분석합니다. 특히,컨볼루션 신경망(CNN)은 이미지 인식에서 매우 중요한 역할을 합니다. CNN은 이미지를 여러 필터를 통해 다양한 특징을 추출하고, 이를 기반으로 이미지를 분류하거나 유사한 이미지를 찾아내는 데 사용됩니다.

CNN은 이미지의 국소적인 특성을 파악하는 데 매우 효과적입니다. 예를 들어, 꽃의 경우 꽃잎의 곡선 모양, 색상 분포 등을 특성으로 추출하여 비슷한 꽃 이미지를 찾아냅니다.

3. 이미지 해시(Image Hashing)

구글은 이미지 해시 기술을 사용하여 이미지의 고유한 디지털 지문을 생성할 수 있습니다. 해시는 이미지의 비트 패턴을 숫자나 문자열로 변환하여, 서로 다른 이미지라도 동일한 해시값을 가지게 할 수 있습니다. 구글은 이 해시값을 기반으로 유사한 이미지를 검색할 수 있습니다.

예를 들어, 두 꽃 이미지는 색상과 형태는 다를 수 있지만, 구글은 각 이미지의 해시값을 비교하여 비슷한 이미지를 찾아낼 수 있습니다.

4. 이미지의 고유한 색상 분포

이미지의 색상 정보도 중요한 역할을 합니다. 

구글은 이미지의 색상 팔레트를 분석하고, 색상 분포를 기반으로 유사한 이미지를 찾을 수 있습니다. 색상 히스토그램을 사용하여 이미지에서 주로 사용되는 색상을 추출하고, 이를 기반으로 유사한 이미지를 찾는 방법입니다.

5. 모양 일치 알고리즘(Shape Matching)

모양 일치 알고리즘은 이미지의 형태나 윤곽선을 비교하여 유사한 이미지를 찾아냅니다. 

예를 들어, 꽃의 꽃잎 모양이나 전체적인 형태를 기반으로 유사한 꽃을 찾는 기술입니다. 

이 기술은 엣지 검출(Edge Detection), 윤곽선 분석(Contour Analysis) 등을 사용합니다.
SIFT (Scale-Invariant Feature Transform)와 SURF (Speeded-Up Robust Features)와 같은 알고리즘은 이미지의 크기나 회전에 관계없이 특징을 추출하여 유사한 이미지를 검색할 수 있도록 돕습니다.

6. 텍스트 기반 이미지 검색과 결합

구글 이미지 검색은 텍스트 기반 검색 기능과 결합되어 있습니다. 

예를 들어, 사용자가 "꽃" 또는 "장미"와 같은 키워드를 입력하면, 해당 키워드와 관련된 이미지를 먼저 찾아낸 후, 그 이미지들이 유사한 꽃을 포함하고 있는지 확인하는 방식입니다. 

이때, 이미지의 시각적인 특성 뿐만 아니라 이미지의 메타데이터(파일명, ALT 태그, 주변 텍스트 등)도 유사도 판단에 활용됩니다.

구글 기술에 대한 결론

따라서, 구글 이미지 검색은 이미지의 모양을 분석하는 컴퓨터 비전 알고리즘을 사용하여 유사한 이미지를 찾을 수 있습니다. 

이를 위해 딥러닝, 컨볼루션 신경망(CNN), 이미지 해시, 그리고 형태 일치 알고리즘을 활용하여 시각적 특성이나 패턴을 비교합니다. 이러한 기술 덕분에, 꽃 이미지와 같은 시각적 특성이 중요한 검색에서 정확한 결과를 제공할 수 있는 것입니다.

따라서, 이미지를 기반으로 한 검색은 이미지의 모양과 특성을 정밀하게 분석하는 방식으로 이루어집니다.

구글이 의도한다면 이미지 중복 사용은 금방 알려 지겠습니다.

이미지를 중복해서 사용하는 것이 금방 드러날 수 있습니다. 구글과 같은 검색엔진은 이미지의 모양, 색상, 형태 등 시각적 특징을 분석하여 중복 이미지를 쉽게 식별할 수 있기 때문입니다. 이를 통해 검색엔진은 같은 이미지를 여러 사이트에서 사용하는 경우를 쉽게 찾아내고, 그 이미지를 중복 콘텐츠로 판단할 수 있습니다.

이미지 중복 사용이 드러나는 이유

1, 이미지 해시와 유사도 비교:

구글 이미지 검색은 이미지를 해시 값으로 식별하기 때문에, 이미지의 내용이 동일하면 해시 값도 동일하게 나옵니다. 이미지를 중복으로 사용하면 이 해시 값이 중복되어 다른 페이지에서 사용된 이미지를 쉽게 찾을 수 있습니다. 

예를 들어, 같은 꽃 이미지를 여러 번 사용하면, 그 해시 값이 동일하게 생성되므로 구글은 이를 중복으로 인식할 수 있습니다.

2, 이미지 검색을 통한 중복 탐지:

구글은 이미지 검색을 통해 사용자가 이미지를 업로드하거나 키워드로 이미지를 검색하면, 해당 이미지와 유사한 이미지를 찾아서 보여줍니다. 이 과정에서 동일한 이미지가 여러 사이트에서 사용되었음을 쉽게 알 수 있습니다. 특히 이미지 크기, 비율, 색상, 패턴 등을 비교하기 때문에 같은 이미지를 여러 사이트에서 사용할 경우 쉽게 찾아낼 수 있습니다.

3, 사이트의 SEO에 미치는 영향:

같은 이미지를 여러 블로그나 웹사이트에서 반복 사용하면, 콘텐츠의 신선도나 유니크함이 떨어질 것입니다. 검색엔진은 새로운 콘텐츠를 선호하고, 중복된 이미지는 그만큼 신선한 콘텐츠로 판단하지 않기 때문에, SEO 순위가 하락할 수 있습니다.

4, 구글의 이미지 및 페이지 인덱싱:

구글은 페이지의 텍스트와 이미지 뿐만 아니라, 페이지 전체의 구조와 메타데이터까지 분석합니다. 이미지를 여러 번 재 사용하면서 동일한 ALT 태그나 파일명을 사용하면 중복이 쉽게 발견될 수 있습니다. 이미지 메타데이터(파일명, ALT 태그 등)를 일관되게 관리하지 않으면 중복으로 인식될 확률이 높아집니다.

5, 이미지 중복 사용을 피하는 방법

이미지 최적화:
같은 이미지를 사용할 때, 파일명이나 ALT 태그를 다르게 설정하거나, 이미지 크기와 형태를 조금 다르게 수정하는 방법을 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 같은 이미지라도 다른 컨텍스트로 처리될 수 있습니다.

이미지 수정:
이미지를 편집하거나 재구성하여 사용하는 것도 하나의 방법입니다. 예를 들어, 같은 꽃 이미지를 다른 배경에서 사용하거나, 색상을 조정하여 비주얼적인 차이를 만들면 중복으로 인식되지 않게 됩니다.

원본 이미지를 사용:
저작권이 없는 고해상도 이미지나 자체 제작한 이미지를 사용하는 것이 가장 안전합니다. 원본 이미지를 사용하면, 구글 이미지 검색에서도 "원본 이미지"로 인식되기 때문에 중복 콘텐츠가 될 확률이 낮습니다.

이미지 저작권 관리:
다른 웹사이트에서 가져온 이미지를 사용할 경우, 저작권을 명확히 확인하고 적절한 출처를 표시하는 것이 중요합니다. 특히, 상업적 목적의 경우 저작권 문제가 발생할 수 있기 때문에, 중복된 이미지 사용에 주의해야 합니다.

결론적으로, 이미지를 중복해서 사용할 경우 구글 검색엔진은 빠르게 해당 이미지의 중복을 감지할 수 있으며, 이는 SEO에 부정적인 영향을 미칠 것입니다. 따라서 이미지 최적화와 다양화는 검색엔진 최적화(SEO)뿐만 아니라 사용자 경험에도 중요한 요소로 작용한다는 것을 기억해야 할것입니다.

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