En las tecnicas utilizadas por los SEO al momento de tratar las imagines se tienen en cuenta las palabras y los textos que estan relacionados con las imagenes como son el nombre de los ficheros, las etiquetas "ALT" o TITLE", tags insertados por el creador, textos de la página donde se inserta y palabras en los enlaces.

Dicho esto, los desarrolladores siempre intentaron lograr que el usuario encuentre con una palabra imagenes donde se encuentre lo que la palabra indica, es decir, si el usuario escribe la palabra perro que se le devuelvan fotos en la que se ha detectado que hay un perro dentro de la imagen sin que se tenga que recurrir al artilugio de escribir perro en los textos o palabras relacionados con la imagen.

Por otro lado estan los avances en la inteligencia artificial, como por ejemplo en el reconocimiento facial dentro del buscador de imagenes de Google. Tambien hay que tener en cuenta lo que se esta haciendo con Google Image Labeler. Este experimento de Google, planteado como juego en la que dos personas deben ponerse de acuerdo en los tags, etiquetas o palabras descriptivas que se asignan a imágenes al azar que provienen de Google Images.Cuantas más se acierten más puntos se obtienen.

El resultado será bastante bueno si dos humanos consiguieron ponerse de acuerdo sobre algo tan dificil de interpretar como es una imagen cualquiera por un ordenador.

Mas adelante esta tecnica podria utilizarse en otro tipo de objetos como los archivos de audio.

Uno de los responsables de Google en inteligencia artificial, Shumeet Baluja, describe como dentro de la compañia han creado un algoritmo que combina la tecnologia de reconocimiento de fotografias con las técnicas para asignar una relevancia a la imágenes que representan el mismo concepto. Lo que se busca es que los usuarios que realizan consultas en el buscador de imagenes tengan resultados de relevancia.

Baluja, escribio un articulo titulado "Page Rank for Product Image Search" donde especifica que con el mismo proceso seguido por PageRank para las pagina web, este algoritmo asigna a cada imagen un peso en forma de valor numérico que representa la importancia relativa que imagenes similares deben tener. Por ejemplo, si una imagen para determinada consulta tiene una imagen relevante se puede suponer que las imagenes similares tambien la tendran. Google ha bautizado a esta tecnologia como VisualRank