破解Pinterest算法：如何通过详细描述驱动视觉发现

关于Pinterest存在一个根本性的误解，这导致90%的创作者和企业无法在该平台上取得成功。

大多数人将Pinterest视为社交媒体网络。他们认为这是关于"点赞"、"粉丝"和"美学氛围"的平台。他们发布一张漂亮的图片，配上一个通用的说明文字，比如"爱死这个造型了！✨"，然后期待最好的结果。

这就是他们失败的原因。

Pinterest不是社交媒体。Pinterest是一个视觉搜索引擎。 就功能而言，它与Google的共同点比与Instagram更多。

就像Google一样，Pinterest的算法（通常称为"智能信息流"）严重依赖SEO（搜索引擎优化）来决定向用户展示哪些内容。但这里有一个问题：计算机无法像人类一样"看到"图像——至少在没有帮助的情况下是这样。

要在2025年破解Pinterest算法，你需要弥合像素和关键词之间的差距。在本指南中，我将解释为什么详细的AI生成描述是让你月度浏览量爆发的关键，并介绍如何使用Lens Go等工具来自动化这一过程。

视觉发现的机制

要理解为什么描述很重要，我们需要深入了解Pinterest如何为内容建立索引。

当你上传一个Pin时，算法会扫描三个主要数据点，为你的图像分配一个"主题"：

1. 视觉对象检测： Pinterest自己的AI会扫描图像以识别形状（例如"椅子"、"连衣裙"、"蛋糕"）。
2. 用户行为： 这个Pin被保存到哪些其他看板上？
3. 文本元数据： 与Pin相关联的标题、描述和替代文本（Alt Text）。

文本元数据是这里最可控且最强大的变量。

如果你上传了一张复古中世纪现代风格咖啡桌的照片，但你的描述只是"客厅目标"，那你就是在浪费机会。你完全依赖于Pinterest的视觉猜测。

然而，如果你的描述与照片中的视觉内容相符——例如，"米白色极简主义客厅里的胡桃木中世纪咖啡桌，带有锥形桌腿"——你就会创建一个强烈的信任信号。

算法会看到视觉匹配，读取文本匹配，并创建一个高度可信的索引。现在，当用户搜索"中世纪家具"时，你的Pin就会出现在顶部。

"关键词差距"：为什么人类不擅长描述

手动SEO的问题在于，人类本质上是懒惰的作者，或者更确切地说，我们是"语境盲"。

当我们看到一张美味巧克力蛋糕的照片时，我们倾向于写主观的说明：

"太好吃了！周末最好的甜点。"

我们忘记描述客观的视觉现实。我们忘记提及配料、质地、光线或环境。

这就是AI视觉成为你秘密武器的地方。

像Lens Go（可在本页面顶部找到）这样的工具没有主观感受。它们基于原始数据分析图像。当AI看到同样的蛋糕时，它会看到：

"带有甘纳许淋面的深色巧克力分层蛋糕，顶部点缀着新鲜覆盆子，放在白色陶瓷盘子上，质朴的木质背景，高对比度的美食摄影。"

你看到区别了吗？AI生成的描述包含了5到10个高价值关键词（甘纳许、覆盆子、质朴、木质、分层蛋糕），而人类可能会忽略这些。

如何使用Lens Go编写爆款Pin描述

以下是一个将文件夹中的图像转变为流量生成机器的分步工作流程。

步骤1：视觉审计

在上传到Pinterest之前，将你的图像通过Lens Go进行分析。 我们不仅仅是在寻找说明文字；我们是在挖掘长尾关键词。

假设你是一个时尚博主，发布了一套穿搭。

• 人类大脑： "可爱的秋季穿搭。"
• Lens Go分析： "宽松米色风衣，粗针织白色高领毛衣，做旧高腰牛仔裤，短靴，秋季街头风格，黄金时段光线。"

步骤2："句子堆叠"技术

Pinterest讨厌关键词堆砌（例如"外套毛衣牛仔裤靴子"）。这看起来很像垃圾内容，可能会导致你的账号被影子封禁。你需要将这些AI检测到的关键词编织成自然的句子。

获取Lens Go的原始数据并将其堆叠成叙事格式：

"正在寻找完美的秋季街头风格？这套造型搭配了宽松米色风衣和粗针织白色高领毛衣。我们用做旧高腰牛仔裤和皮革短靴打造了舒适又时髦的感觉。非常适合黄金时段拍摄。"

这个描述对人类来说是可读的，但对算法来说充满了数据。

步骤3：不要忘记替代文本

Pinterest有一个专门的替代文本字段。

这主要是为了可访问性（屏幕阅读器），但它也是一个次要的SEO信号。

你可以直接将Lens Go的原始客观描述粘贴到这里。你不需要让它"具有销售性"。只需准确描述图像中的内容即可。

• 示例： "粗针织毛衣纹理和米色风衣纽扣的特写。"

利用"Pinterest Lens"兼容性

Pinterest有一个面向消费者的功能叫做"Pinterest Lens"，用户可以拍摄现实世界中物体（如一双鞋）的照片，在平台上找到类似的产品。

通过使用AI视觉工具来编写你的描述，你实际上是在逆向工程Pinterest Lens。

你使用与Pinterest内部机器人相同的计算机视觉语言来描述你的图像。这会在你的内容和算法对你内容的理解之间创造完美的一致性。当文本和视觉数据完美同步时，你的"视觉相关性得分"会飙升。

重新发布的策略（Fresh Pins）

Pinterest鼓励"Fresh Pins"——同一URL的新图像。但是为同一个产品想出10个不同的描述是令人筋疲力尽的。

你可以使用Lens Go来找到同一图像的不同角度。

• 分析1（关注物体）： 关注"皮革纹理"和"缝线"。
• 分析2（关注上下文）： 关注"办公室环境"或"桌面组织"。
• 分析3（关注氛围）： 关注"极简美学"和"中性色彩"。

你可以使用这三种不同的AI生成视角来为同一图像编写三个独特的描述，让你能够针对三种不同的搜索意图，而不会重复自己。

结论：数据驱动的创造力

猜测使用哪些关键词的日子已经一去不复返了。在竞争激烈的视觉搜索世界中，赢家是那些为算法提供最准确、最详细、最具描述性数据的人。

通过将Lens Go集成到你的Pinterest工作流程中，你不再依赖"感觉"，而是开始依赖计算机视觉数据。你节省了时间，为更多关键词排名，并确保你的精美内容真正被看到。

准备好唤醒你的Pinterest流量了吗？ 向上滚动，上传你最新的Pin设计，让我们的AI告诉你算法想要听到什么。