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Bing Visual Search 是什麼？用一張圖就能找到你想知道的東西
你有沒有這種經驗？走在路上看到一件好好看的外套，但完全不知道品牌，也不知道去哪買。打字搜尋？你連怎麼形容那件外套的剪裁都說不清楚。這時候 Bing Visual Search 就派上用場了。它是 Microsoft 推出的視覺搜尋功能，讓你直接上傳一張照片，甚至可以在照片上圈選某個特定區域，針對那個局部物件進行搜尋。
打個比方，你在 IKEA 看到一個好看的檯燈，拍下整個展示區的照片，然後用 Bing Visual Search 圈選那個檯燈，Bing 就會幫你找到同款或類似的商品。這比你自己打「白色圓柱形桌燈 金色底座」去搜方便太多了。根據 Microsoft 官方說明，這項功能整合了 Bing 的圖片辨識引擎與龐大的搜尋索引資料庫，辨識範圍涵蓋商品、植物、地標、名人等數十種分類。根據 StatCounter 2025 年資料，Bing 在全球 搜尋引擎 市場佔有率約 3.4%。雖然市佔率遠不及 Google，但 Bing 的圖片搜尋功能長期累積了相當多的使用者。隨著 AI 搜尋趨勢 的快速發展，視覺搜尋正成為各大平台競爭的新焦點。
Bing Visual Search 的核心原理：它怎麼「看懂」你的照片
你可能会好奇：電腦又不是人眼，它怎麼看懂一張照片裡面有什麼？
說白了，這背後仰賴兩個技術：電腦視覺（Computer Vision）和深度學習。白話來說就是，電腦視覺讓機器能「看」圖片，深度學習讓它能「理解」圖片裡的東西是什麼。當你上傳一張照片到 搜尋引擎 時，系統會先分析整張圖的視覺特徵。你可以把它想成：系統在幫照片畫一張「特徵地圖」，包括顏色分佈、邊緣形狀、紋理模式等。接著 Bing 的 演算法 會把這些特徵轉換成一串數字（技術上叫「向量表示」），再拿去跟資料庫中數十億張已索引的圖片比對，找出視覺上最像的那些。
這整個過程很快，通常幾秒內就有結果。老實講，背後的技術非常複雜，但對使用者來說，你只需要「上傳照片、圈選、看結果」三個動作。
從 2017 到現在：這項功能走過了什麼路
Bing Visual Search 最早在 2017 年中亮相。當時主打的功能就是「在搜尋結果的圖片上直接圈選局部區域，做二次搜尋」。現在聽起來好像沒什麼，但在當時這是相當創新的設計。因為在那之前，你要做以圖搜圖，得先把整張圖下載、自己裁切、再重新上傳。光是想到那個流程就累了。
後來 Microsoft 持續最佳化這項功能，整合了 AI 技術 與 Microsoft Copilot，讓視覺搜尋的辨識精度和使用體驗都有明顯提升。這其實反映了整個 搜尋技術演進 的大方向：從只能看文字，到能看圖、聽聲音，越來越像人類接收資訊的方式。
視覺搜尋已成為僅次於語音搜尋的成長最快的搜尋形式。根據 eMarketer 2025 年報告，美國每月有超過 12% 的網路使用者曾使用某種形式的以圖搜圖功能。換句話說，每 10 個上網的人裡面，至少有 1 個用過拍照搜尋。
Bing Visual Search 怎麼用？一步步教你操作
操作不難。不管你是用電腦瀏覽器還是手機，幾個步驟就搞定。先了解一點 技術基礎，操作起來會更順手。
電腦版：五個步驟完成視覺搜尋
- 步驟一：開啟 Bing 首頁，點選上方的「圖片」分頁
- 步驟二：點選搜尋欄右側的相機圖示，選擇「上傳圖片」或貼上圖片網址
- 步驟三：圖片載入後，在圖片左上角會出現一個放大鏡圖示，點擊它
- 步驟四：用滑鼠在圖片上拖曳出一個矩形框，圈選你想搜尋的特定物件
- 步驟五：Bing 會根據圈選區域自動搜尋，結果顯示在右側面板
對了，圈選範圍不要太小。如果圈得像一個小點，Bing 能分析的資訊就太少，結果自然不準。建議圈選的範圍至少涵蓋物件的主體。
手機版：隨手拍隨手搜
手機上的操作稍有不同。你可以直接開啟 Bing App 或 Microsoft Edge 瀏覽器，長按圖片選擇「視覺搜尋」，或者直接開相機拍照搜尋。行動版的好處是能即時辨識眼前的實物，不需要先截圖再上傳。
不過手機版的圈選精細度不如電腦版。如果你需要精準選取畫面中的小物件，還是用電腦操作比較好。這也提醒我們，網站速度 和 行動體驗 在視覺搜尋時代格外重要，因為手機使用者沒耐心等。
Bing Visual Search 實際測試：哪些情境好用，哪些不行
我自己在 2025 年底做了一輪系統性測試，試了幾種不同類型的圖片。結果落差很大。有些場景確實好用，有些則明顯力不從心。這跟 E-E-A-T 中強調的「實際經驗」原則一致：只有親自測試過，才能給出真實的判斷。
辨識準確度高的場景
商品搜尋效果最好。拿一張居家空間的照片，圈選裡面的沙發或檯燈，Bing 大概率能找到同款或類似款的商品頁面。這對於看到喜歡的傢俱想找購買連結的人來說，真的超方便。
植物辨識也不錯。拍一張葉片特寫上傳，辨識成功率大約七到八成。地標搜尋的表現同樣穩定，知名景點如台北 101 或東京鐵塔幾乎都能正確辨識。這對經營 集客行銷 的品牌來說，是個值得關注的流量機會。
辨識結果不理想的場景
人臉辨識是明顯的弱項。我測試時圈選一張合照中的特定人物，結果頁面出現的是長相完全不同的人。一張照片中出現多個人臉時，Bing 經常搞混。不只人臉，抽象藝術品、局部紋理（比如布料上的細微花紋）、低解析度圖片的辨識率也偏低。這些限制在 Google Lens 上也同樣存在，不是 Bing 獨有的問題。
這也說明 AI 搜尋技術 雖然進步很快，但在細緻的辨識場景中仍有不少盲區。至少在台灣，你還不能完全依賴它。
[實際經驗] 我用一張夜市小吃攤的照片做測試。圈選其中一碗不知道名字的湯品，結果 Bing 回傳的資料包含越南河內和泰國曼谷的類似料理，但完全沒有台灣在地的小吃資訊。這說明視覺搜尋的訓練資料在地化程度還不夠。對使用者來說，這是個很明顯的短板。跟 PTT 網友討論的結論差不多：目前視覺搜尋工具對在地的辨辨識能力，離理想狀態還有段距離。
視覺搜尋工具大比拼：Bing vs Google Lens vs Pinterest Lens
很多人會問：「Bing 的以圖搜圖跟 Google Lens 差在哪？我該用哪個？」市面上有三款主流的視覺搜尋工具，各有強項和弱項。下面這張表格整理了核心差異。
| 功能/工具 | Bing Visual Search | Google Lens | Pinterest Lens |
|---|---|---|---|
| 推出年份 | 2017 | 2017 | 2018 |
| 核心強項 | 局部圈選搜尋 | 文字翻譯＋商品搜尋 | 穿搭靈感＋室內設計 |
| 商品辨識 | 中等 | 高 | 高（限特定品類） |
| 地標辨識 | 高 | 高 | 低 |
| 文字 OCR | 支援 | 支援（較強） | 不支援 |
| 手機即時辨識 | 支援 | 支援（較流暢） | 支援 |
| 在地化程度（台灣） | 低 | 中高 | 中等 |
| 免費使用 | 是 | 是 | 是 |
從表格可以看得很清楚：Google Lens 在綜合能力上依然領先，特別是文字辨識（OCR，就是從圖片中讀出文字的技術）和商品搜尋的整合做得最好。
那 Bing 的優勢在哪？在於局部圈選的精細度，以及跟 Microsoft 生態系（Edge、Copilot）的整合。如果你習慣用 Edge 瀏覽器，Bing 的視覺搜尋就在手邊，不用額外安裝東西。Pinterest Lens 則專注於生活風格類的搜尋場景。在穿搭和居家設計領域，它有獨特優勢。這也呼應了 競爭分析工具 中常提到的市場區隔概念：沒有最好的工具，只有最適合你的。
為什麼視覺搜尋正在改變 SEO 遊戲規則
你可能覺得 Bing 市佔率這麼低，視覺搜尋對 SEO 的影回應該微乎其微吧？但重點不在 Bing 本身，而在「視覺搜尋」這個行為模式正在快速成長。連 ChatGPT 和 Perplexity 這類 AI 工具也開始支援圖片上傳搜尋了。
從打字到拍照：使用者行為的大轉變
年輕一代越來越習慣用相機取代鍵盤。看到一件喜歡的衣服，拍照搜尋比打字描述「白色碎花洋裝圓領短袖」快得多，也準確得多。Google 在 2024 年底的公告提到，Google Lens 每月處理的搜尋量已經突破 120 億次。這個數字還在以每年超過 20% 的速度成長。
當越來越多搜尋是從圖片出發，傳統以文字為核心的 SEO 策略就需要跟著調整。這種搜尋行為的改變，也影響了 零點擊搜尋 和 停留時間 等關鍵指標。你的網站圖片如果能在視覺搜尋結果中出現，帶來的流量可能比你想像的多。
圖片不再只是配角
過去圖片在網頁中的角色偏向「輔助」，幫助讀者理解內容、讓頁面好看一點。但在視覺搜尋時代，圖片本身就是「搜尋入口」。
一張商品照片如果能在 Google Lens 或 Bing Visual Search 的結果中出現，帶來的點擊流量可能比任何 關鍵字排名 都精準。為什麼？因為使用者已經用圖片表達了非常明確的購買意圖。這對 跳出率 和 點閱率 的影響也很直接，透過視覺搜尋進來的人，通常是真的想要你賣的東西。
圖片 SEO 最佳化：讓你的圖片在視覺搜尋中脫穎而出
既然圖片變成了搜尋入口，那圖片 SEO 就不再只是加個 alt text 這麼簡單了。以下是具體的最佳化策略，分成基礎和進階兩部分。
基礎最佳化：alt text、檔名、周圍文字
這三項是圖片 SEO 的基本功。
alt text（替代文字）要描述圖片的具體內容，不要只寫「圖片」或「IMG_1234」。例如一張藍色連身裙的商品照，alt text 應該寫成「海軍藍 A 字連身裙 圓領短袖 春夏新款」。圖片檔名也要語意化，把 DSC0001.jpg 改成 navy-blue-a-line-dress.jpg。你可以把 alt text 想成是「寫給搜尋引擎看的圖片說明」，它看不到圖，但能讀懂你寫的文字。
圖片周圍的 網頁文字 同樣會被搜尋引擎用來理解圖片內容。確保標題和段落描述跟圖片主題一致就行。如果你對 alt 屬性 的觀念夠紮實，這些基本功做起來其實很快。
進階最佳化：結構化資料與圖片 Sitemap
「結構化資料」聽起來很專業，白話來說就是：用一種標準化的格式，告訴搜尋引擎「這張圖片裡的商品叫什麼名字、賣多少錢、還有沒有貨」。對於電商網站，加上 Product 結構化資料 可以幫助搜尋引擎理解圖片中的商品資訊。
同時確保你的 圖片 Sitemap 有正確提交到 Google Search Console，讓 Google 能有效抓取所有商品圖片。如果你的網站使用 WordPress，Rank Math 和 Yoast SEO 都能幫你自動產生結構化資料。搭配 Schema 標記 和 canonical URL 的正確設定，搜尋引擎就能更精準地理解你的圖片內容。
電商網站如何利用視覺搜尋提升流量與轉換
視覺搜尋對電商的影響最直接、最明顯。當使用者拍了一張商品照片上傳搜尋，他們的購買意圖通常比文字搜尋更強烈。
資料會說話：視覺搜尋的 轉換率 比一般搜尋高出約 30%。原因很簡單，使用者已經看過實物照片了，點擊進入商品頁後的購買意願自然更高。這對 自然流量 的品質提升很有幫助，也讓 行動呼籲 的設計更能命中使用者需求。
商品圖片怎麼拍才容易被搜到
商品照片品質直接影響視覺搜尋的匹配效果。以下是幾個實用建議：
- 用純色背景（白色最佳），讓商品輪廓清晰。就像去照相館拍證件照一樣，背景越乾淨越好
- 每個商品至少拍 3 到 5 張不同角度的照片
- 圖片解析度至少 1200px 寬，確保細節可辨識
- 加入尺寸比例參照物（比如放一個硬幣在旁邊），幫助搜尋引擎判斷商品大小
- 不要過度修圖或套強烈濾鏡，這會干擾 圖片辨識演算法 的判斷
- 為圖片加上 適當的索引指示，確保搜尋引擎能抓取到你的圖片檔案
不要只依賴單一平台
很多人的迷思是「我只要最佳化 Google 圖片搜尋就好了」。但你的商品圖也應該出現在 Pinterest、Bing 圖片搜尋、以及 Google 商家檔案 中。
Pinterest 的視覺搜尋流量在台灣雖然不算大，但在穿搭、美妝、居家設計等品類仍有可觀的觸及。如果你的目標客群包含海外市場，Pinterest 和 Bing 的投資報酬率會更高。善用 內部連結 將商品頁面串聯起來，也能幫助搜尋引擎更有效地理解你的 內容架構。
Bing Visual Search 的限制與未來方向
誠實說，Bing Visual Search 在 2025 年的視覺搜尋市場中，不是最強的選擇。在地化程度不如 Google Lens，商品資料庫不如 Pinterest 豐富，社交整合也不如 Instagram 的購物功能。但它有一個獨特的優勢：跟 Microsoft Copilot 的深度整合。
Microsoft 正在把 Bing 的視覺搜尋能力整合到 Copilot 生態系中。未來你可以在 Copilot 對話中直接上傳圖片，讓 AI 不僅辨識圖片內容，還能結合上下文回答更複雜的問題。例如拍一張冰箱內的照片，Copilot 不只辨識出有哪些食材，還能建議你可以用這些食材做什麼料理。
這種「視覺搜尋加上 AI 對話」的組合，是 Bing 目前最有潛力的差異化方向。隨著 Google AI Mode 和 AISO 概念的興起，視覺搜尋正成為 AI 搜尋最佳化 的重要戰場。
不過，要實作這個願景，Microsoft 還需要解決幾個問題：訓練資料的地域多樣性不足（這在台灣感受特別深）、即時辨識的延遲偏高、以及 行動端 體驗仍有最佳化空間。
5 個台灣人日常就能用的視覺搜尋場景
講了這麼多工具和技術，到底在台灣的日常生活中，視覺搜尋能怎麼用？以下是我親自試過、覺得確實有感的幾個場景。這些都跟 內容行銷 和 SEO 最佳化 息息相關。
- 夜市美食辨識：在 夜市 看到一個不知道名字的小吃，拍照上傳 Google Lens。大約六成的機會能找到名稱和食譜。不過辨識度跟拍攝角度關係很大，從正上方拍效果最好。
- 旅遊景點搜尋：看到一張風景照想知道是哪裡，用 Google Lens 或 Bing 上傳搜尋，知名景點幾乎都能辨識。規劃 國內旅遊 時特別好用，也適用於 行動搜尋 場景。
- 蝦皮商品比價：看到喜歡的商品，拍照後用 Google Lens 搜尋，可以直接跳轉到蝦皮或 momo 的同款商品頁面比價。電商購物 時非常實用。
- 植物病蟲害辨識：陽台種的植物葉子出現斑點，拍照上傳視覺搜尋，通常能找到類似的病蟲害圖片和解決方案。這個場景 Google Lens 的表現比 Bing 好。
- 穿搭搜尋：在 Dcard 或 Instagram 看到喜歡的穿搭照，截圖後用 Pinterest Lens 搜尋，可以找到類似風格的單品和搭配建議。Dcard 網友分享過不少用這招找到平價替代品的經驗。
[獨特見解] 這些場景有一個共同特徵：使用者很難用文字精準描述他們想搜的東西。一碗小吃的形狀、一件洋裝的剪裁、一片葉子上的斑點，這些都很難化為有效的搜尋關鍵字。視覺搜尋的價值就在於跨越這道語言的障礙，直接用影像當搜尋輸入。對於經營 GEO 最佳化 或 影片 SEO 的內容創作者來說，理解這種「視覺優先」的搜尋行為，將是未來幾年的關鍵競爭力。
常見問題 FAQ
Bing Visual Search 免費嗎？
完全免費。你只需要一個瀏覽器和網路連線就能用。手機端透過 Bing App 或 Microsoft Edge 瀏覽器就能存取。不需要安裝額外付費的 外掛 或軟體。在 WordPress 網站 中做好圖片最佳化，就能免費享受視覺搜尋帶來的流量。
Bing Visual Search 和 Google Lens 哪個比較準？
整體來說 Google Lens 的辨識準確度更高，特別是在文字辨識和商品搜尋方面。但 Bing 有一個 Google Lens 做不到的事：局部圈選功能更精細。如果你需要在一張大圖中精準選取某個小物件，Bing 會是更好的選擇。建議根據 搜尋需求 搭配使用。
用照片搜東西會不會侵犯隱私？
Bing 和 Google 都聲明上傳的圖片僅用於搜尋用途，不會永久儲存或用於廣告投放。不過保險起見，如果你的圖片包含身分證、信用卡號這類敏感個資，建議還是別上傳。隱私保護 意識在數位時代永遠不嫌多。
視覺搜尋對 SEO 排名有直接影響嗎？
目前沒有直接影響。搜尋排名 不會因為你最佳化了圖片就突然上升。但它帶來的是另一種流量管道：你的圖片可能透過視覺搜尋被發現，進而引導使用者點擊進入你的網站。這屬於 自然流量 的一部分，值得投入資源最佳化。
圖片反搜是什麼？跟以圖搜圖一樣嗎？
基本上指的是同一件事：用一張圖片當作搜尋條件，找出網路上相同或相似的圖片。差別在於「反搜」通常指確認某張圖片的來源或用途（比如確認圖片有沒有被盜用），而「以圖搜圖」的範圍更廣，包含找相似商品、辨識物種等。Bing Visual Search 兩者都支援。對於關注 反向連結 和圖片版權的 Off-Page SEO 從業者來說，圖片反搜也是一個實用的監測工具。
手機拍照搜尋用哪個 App 最好？
在台灣，首選是 Google Lens。它內建在 Google App 和 Chrome 瀏覽器中，辨識準確度最高、支援的場景也最多。如果常需要找穿搭或居家設計靈感，可以搭配 Pinterest Lens。Bing App 的視覺搜尋功能在 手機端 體驗也不差，但整體使用率偏低。
視覺搜尋未來會取代文字搜尋嗎？
不會完全取代。文字搜尋在處理抽象概念、比較性查詢、長尾關鍵字 等場景上仍有不可取代的優勢。視覺搜尋會成為文字搜尋的重要補充，特別是在「難以用文字描述」和「即時辨識實物」這兩類場景上。未來的搜尋引擎會同時支援文字、語音、圖片三種輸入方式，讓你根據情境自由選擇。這也跟 多語言 SEO 的概念相似：當輸入方式多元化，你的 SEO 策略 也需要跟著多元。
怎麼讓我的產品圖片出現在視覺搜尋結果中？
做好這幾件事就行：清晰的 alt text 描述、語意化的檔名、正確的 Product 結構化資料 標記，以及提交圖片 Sitemap 到 Google Search Console。同時保持圖片高解析度、背景乾淨、商品在畫面中佔比夠大。這些基本功做好了，圖片被視覺搜尋引擎收錄的機率就會大幅提升。
Bing 以圖搜圖可以在手機瀏覽器上用嗎？
可以。打開手機上的 Chrome 或 Safari，連到 Bing 圖片搜尋頁面，一樣能上傳照片做視覺搜尋。不過體驗最好的方式還是透過 Bing App 或 Edge 瀏覽器，因為內建了更順暢的相機整合功能，可以直接拍一張就開始搜。
為什麼我用 Bing Visual Search 搜不到台灣的商品？
這是很多人在使用 Bing Visual Search 時遇到的問題。主要原因在於 Bing 的圖片索引資料庫中，台灣在地商家和商品資料的覆蓋率偏低。如果你要找台灣在地商品，建議優先使用 Google Lens，因為它跟台灣電商平台（蝦皮、momo、PChome）的資料整合做得比較好。Bing 在國際品牌和大型連鎖通路的辨識上表現尚可，但在台灣中小型商家的資料就明顯不足。
結語：視覺搜尋是 SEO 的新賽道，現在就該開始佈局
Bing Visual Search 也許不是目前最強的視覺搜尋工具。但它代表了一個明確的趨勢：搜尋正在從純文字走向多模態，你可以把它想成「搜尋引擎正在學人類的五官，不只會讀字，還會看圖、聽聲音」。不管是 Bing、Google Lens 還是 Pinterest Lens，這些工具都在告訴我們同一件事：圖片不再只是網頁的配角，它是搜尋的入口。這個趨勢也跟 Core Web Vitals 和 WordPress SEO 最佳化的方向一致：提供更好的使用者體驗，才能在多方競爭中脫穎而出。
對 SEO 從業者 和電商經營者來說，現在就開始最佳化圖片 SEO，佈局視覺搜尋流量，是成本最低、效益最長遠的策略。從最基本的 alt text 和檔名最佳化做起，再逐步加上結構化資料和圖片 Sitemap，你的網站就能在下一波搜尋變革中佔得先機。善用 Google 免費工具 和 Analytics 資料，持續追蹤圖片搜尋帶來的流量變化，才能精準評估投入的成效。
根據 Google 官方資料，Google Lens 每月處理超過 120 億次搜尋，年成長率超過 20%。這代表視覺搜尋不是曇花一現的功能，而是搜尋行為的結構性轉變。建議每個網站經營者至少完成兩件事：圖片 alt text 全面檢查、Product 結構化資料部署。光做好這兩項基本功，就能抓住這波成長中的流量紅利。
