视觉搜索基准：5个平台比较（2026）
任何为“视觉搜索”构建的人实际上是在同时满足两种不同的意图：想要**查看**某物的人和想要**制作**某物的人。该试点比较了五个平台——Google Images、Bing Images、Pinterest、Canva和Curify——在2026年6月收集的58个查询中，看看每个平台在实践中如何满足这两种意图。这是一个小规模的试点，得出的结论具有方向性，而不是完整的基准。
试点范围：5个平台的58个查询
Google和Bing对所有58个查询都返回了结果，没有登录障碍。Pinterest也覆盖了所有58个查询，其中36个查询的标签芯片经过人工验证。Canva的自动收集标记了23个案例——21个需要登录，1个部分，1个结果为9/10的可接受但不完整案例——几乎全部是CJK查询；人工审核确认了这23个中的21个模板结果，使Canva在58个查询中有56个可观察的模板结果。两个查询，chiikawa和genshin，在Canva上仍然是真正的零结果案例。
这58个查询跨越8个主题类别，设计上稍微偏向创作意图：
- 词汇与语言（21%，创作）——语音工作表、ESL闪卡、单词
- 角色/IP/流行文化（19%，消费）——卡通、chiikawa、genshin、武士
- 生活方式与美学（14%，消费）——家居装饰、舒适阅读美学
- 艺术与设计（12%，创作）——水彩地图、复古海报、红包设计
- 食物与食谱（10%，混合）——古巴三明治食谱海报、餐前准备食谱
- DIY/如何做/手工艺（9%，创作）——剪纸、厨房改造、手作
- 自然与植物（9%，消费）——植物、春季花卉、 monstera护理指南
- 旅行/地点/文化（7%，消费）——偏远目的地、独特的文化体验
总体而言，26个查询（45%）是以创作为导向，25个（43%）是以消费为导向，7个（12%）是混合的——食谱灵感、MBTI图表、地图——旨在压力测试平台在满足希望制作而不仅仅是查看的用户方面的表现。
执行摘要
视觉搜索平台位于消费到创作的光谱上。Google和Bing在消费方面提供广泛的视觉召回；Canva和Curify在创作方面以模板为先，生成和导出结果；Pinterest位于中间，桥接灵感与创作，提供了测试过的任何平台中最丰富的子意图信号。
Google和Bing是本试点中最强的召回基线。Bing的相关搜索标签芯片（每个查询平均39.9个）是测试过的任何平台中最丰富的外部分类信号。
Pinterest提供了最佳的视觉多样性和最细致的子意图发现，通过其One Bar标签芯片——与Bing的更广泛类别芯片相比，这是一个质的不同的用户级信号。
Canva是英语创作意图查询的最清晰外部基准，在人工审核后达到了58个查询中可观察的模板结果的56个。Canva在人工审核中没有显示查询特定的标签芯片——只有固定的类别/样式/语言过滤器——因此其标签计数未与Google、Bing或Pinterest进行比较。
Curify是以模板为先，在任何查询中都没有登录障碍，包括CJK，并在教育和角色/IP查询中表现强劲。食物/食谱和小众设计查询是主要的增长领域。
下一步：将查询集扩展到大约200个，进行分层抽样，每季度进行一次比较，并利用Bing和Pinterest的标签信号来启动分类工作。
逐个平台发现
Google Images：召回基线
完美召回——58个查询中的58个——没有登录障碍，也没有CJK阻塞。相关搜索芯片每个查询平均17.8个，作为一个坚实的语义分类种子。限制：完全开放网络图像，没有模板路由或创作表面。
多样性类型：语义广度——测试过的任何平台中查询解释的最广泛范围。
Bing Images：最丰富的分类信号
与Google的召回相匹配，但其相关搜索芯片平均39.9个每个查询——这是本试点中最丰富的结构化分类（例如，maps返回世界地图、旧地图、地图艺术、美国地图、儿童地图）。与Google相同的限制：没有模板路由。
多样性类型：类别深度——最丰富的子类别芯片，样式范围比Google稍窄。
Pinterest：子意图桥梁
所有58个查询的完整结果，且是任何平台中视觉多样性最高的。其One Bar子意图芯片——在58个查询中的36个上存在，平均19.9个芯片——与Bing的芯片质地不同：它们显示了用户如何实际细分查询，而不仅仅是周围的广泛类别。剩余的58个查询中的22个根本没有生成One Bar芯片；这反映了Pinterest自身的行为，而不是收集失败，芯片数据无法通过自动化在规模上重现。
Pinterest展示的一些标签芯片示例：monstera plant care guide infographic返回室内、瑞士奶酪、Adansonii、泰国星座；easy weeknight dinners healthy返回高蛋白、低碳水、儿童友好、无麸质；香薰返回包装、氛围图、新中式、观夏。
多样性类型：视觉风格广度——测试过的任何平台中每个查询的美学和格式多样性最广泛。
Canva：具有CJK差距的创作基准
英语创作意图查询的最直接基准——以模板为先，像Curify一样。自动化的Canva收集标记了23个案例，几乎全部是CJK：21个需要登录，1个部分，1个结果为9/10的可接受但不完整案例。35个查询已经有自动化模板结果；对23个标记案例的人工审核确认了另外21个的模板结果，使Canva在58个查询中有56个可观察的模板结果。chiikawa和genshin仍然是真正的零结果案例——真正的零结果搜索，而不是访问阻塞。
Canva在人工审核中没有显示用户可见的查询特定标签芯片：其UI仅显示固定的类别/样式/语言过滤面板，这不是查询特定的，因此Canva的计数不应与Google、Bing或Pinterest的可见标签芯片进行比较。最好将其视为模板可用性的基准，而不是CJK标签芯片的丰富度。
多样性类型：输出类型多样性——清晰的输出类型分类，样式多样性比Pinterest或Google窄。
Curify：CJK创作意图无登录障碍
以模板为先，任何查询都没有登录障碍，包括CJK。返回了58个查询中的54个结果，使用8个集群意图标签系统按语义子主题对结果进行分组。Curify在其最大类别中实现了全面覆盖，包括词汇与语言（12/12）和角色/IP（11/11），以及几个较小的类别，包括双语闪卡、ESL可打印材料和粉丝/角色内容。
Curify的定位与Canva最接近——都是以模板为先，都是以创作为导向——但Curify的CJK访问无需登录步骤，这是本试点中未在任何其他创作优先平台上发现的结构性优势。食物/食谱和小众设计查询显示出较薄的模板覆盖——最明显的增长机会。
多样性类型：模板格式多样性——在其8个集群系统内具有良好的类别多样性。
跨平台启示
平台星级评分——基于在58个查询集中的观察行为的定性评分，而不是统计得分：
| 平台 | 广泛召回 | 模板导向 | 视觉多样性 | 意图标签清晰度 | 可操作性 |
|---|---|---|---|---|---|
| Google Images | ★★★★★ | ★★☆☆☆ | ★★★★★ | ★★★★☆ | ★★★★☆ |
| Bing Images | ★★★★★ | ★★☆☆☆ | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★☆☆ |
| ★★★★☆ | ★★★★☆ | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | |
| Curify | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★☆☆ | ★★★★☆ | ★★★★★ |
| Canva | ★★☆☆☆ | ★★★★★ | ★★★☆☆ | ★★☆☆☆ | ★★★★★ |
广泛召回反映了在自动化收集期间返回的结果，没有登录障碍；可操作性反映了结果可以被创作者直接生成或调整的程度；意图标签清晰度是基于查询特定的、用户可见的标签芯片进行评分——Canva的评分较低，因为人工审核发现没有稳定的查询特定芯片，只有固定的类别/样式/语言过滤器。该评分卡将早期的多样性和意图清晰度分析整合为一个外部视图：Pinterest在美学广度上领先，Bing在结构化标签深度上领先，而Canva作为创作目的地最强，但在审核的UI中未暴露稳定的查询特定芯片。
选择哪个平台取决于您需要的信号：
- 广泛召回基线→ Google Images——整个比较的覆盖底线
- 分类/子类别映射→ Bing Images——每个查询39.9个芯片，100%查询覆盖
- 用户级子意图发现→ Pinterest（手动芯片）——芯片反映用户如何实际细化查询
- 模板/创作意图（英语）→ Canva——与模板优先搜索输出直接可比
- CJK创作意图→ Curify——本试点中CJK查询无需登录步骤
- 内容差距检测→ Canva + Google——平台之间的大结果计数差距标志着路由差距
关于标签芯片计数：Bing（39.9）、Google（17.8）和Pinterest（总体12.4，存在时19.9）大致可比——所有都是每个查询的用户可见芯片。Curify的8.8个意图芯片，平均在54个返回结果的查询中，设计上较窄：它们是从其自身目录中提取的结果特定集群，因此数量跟踪的是目录深度而不是意图理解。Canva完全不在此比较之外——其搜索UI显示的是固定的类别/样式/语言过滤面板，而不是每个查询的芯片，因此任何来自原始收集日志的Canva“标签计数”应视为UI或内部过滤元数据，而不是与其他四个平台进行排名。
限制
- 58个查询是一个小规模的试点集——词汇与语言被过度代表（21%），而食物/食谱（10%）和旅行（7%）被低估。发现具有方向性，而不是统计上稳健。
- 数据是2026年6月的快照；平台行为、芯片可用性和登录要求可能在其他时间或不同账户/会话下有所不同。
- Pinterest的标签芯片数据（58个查询中的36个）和Canva的登录后模板可用性都是通过人工而非自动验证建立的——两者都无法通过当前的收集管道在规模上重现。
- Canva的自动化CJK覆盖低估了其实际模板可用性；
chiikawa和genshin被确认是零结果查询，无论登录状态如何，Canva的标签/类别计数不应直接与其他平台的可见芯片计数进行比较。
- 星级评分和多样性快照是基于在此查询集中的观察行为的定性判断，而不是统计得分——应将其视为方向性评分卡，而不是精确基准。
在Curify上尝试这些搜索
Curify的定位
Curify和Canva位于消费到创作光谱的创作端——都是以模板为先，都是优化用于生成和导出而非查看。它们的共同缺口是面向消费者的召回；它们之间的区别在于Curify的CJK结果在本试点中完全不需要登录步骤，而Canva的自动化CJK收集则受到登录/会话的限制。
这种结构性优势对为全球多语言受众构建的团队尤为重要：一个在单词查询和英语查询中以相同方式工作的模板平台消除了整个类别的本地化摩擦。Curify当前的增长领域——食物/食谱和小众设计查询——也是在试点中模板覆盖最薄的领域，这既是有用的路线图信号，也是限制。
下一步
这个试点是方向性的，而不是决定性的——在5个平台上进行58个查询足以看到明确的消费与创作光谱，但不足以对任何单一平台做出统计上可靠的声明。下一轮应将查询集扩大到大约200个查询，并在所有8个主题类别中进行分层抽样，每季度进行一次比较，以跟踪平台行为随时间的变化，并利用Bing和Pinterest更丰富的标签信号来推动创作优先侧的分类工作。
试点数据于2026年6月在Google Images、Bing Images、Pinterest、Canva和Curify收集——在5个平台上进行58个查询，定性和半定量分析。
在您自己的查询中尝试Curify的视觉搜索→
Take the next step
Putting what you read into practice.
