图像标注通过提供显式元数据来帮助搜索引擎理解和索引视觉内容，从而提高搜索质量。 如果没有标注，搜索系统将依赖于间接线索，如文件名、周围文本或基本像素分析，这些线索通常会错过上下文。 例如，一个名为“IMG_123.jpg”的图像，如果没有替代文本，可能在搜索“金毛猎犬玩耍”时不会被注意到，即使照片描绘了该确切场景。 像替代文本、标题或结构化数据标签这样的注释显式地描述了内容，使得搜索算法更容易将用户查询与相关图像进行匹配。 这种元数据也增强了可访问性，因为屏幕阅读器使用注释来向用户描述图像，间接地加强了它们在搜索索引中的重要性。
注释添加了上下文，帮助搜索引擎确定相关性的优先级。 例如，一个电子商务平台使用“红色毛衣”、“羊毛材质”和“冬季服装”等属性标记产品图像，允许过滤器更准确地缩小结果范围。 像 Schema.org 标记这样的结构化数据格式可以实现更丰富的搜索结果，例如直接在图像预览中显示价格或可用性。 搜索算法还使用注释来推断图像和其他内容之间的关系。 一篇关于徒步旅行路线的博客文章，其中包含带有山脉和装备注释的图像，更有可能在相关查询中排名更高，因为注释创建了语义连接。 如果没有这些，相同的图像可能会出现在不相关的搜索中，从而降低整体结果质量。
随着时间的推移，注释有助于训练驱动图像识别系统的机器学习模型。 当开发者一致地标记图像时（例如，用“日落”标记带有橙色天空的过水照片），搜索引擎学会识别未标记图像中的相似模式。 例如，一个用菜肴名称和配料注释图像的美食博客，有助于提高食谱搜索引擎自动分类新上传内容的能力。 像点击或在图像结果上花费的时间这样的用户交互，通过指示哪些注释与真实世界的查询对齐，进一步细化相关性。 这个反馈循环确保了带注释的数据不断提高搜索准确性，减少了用户搜索内容与系统返回内容之间的不匹配。
