Bing Images API：如何将图片搜索结果提取为 JSON

Bing Images 是很有价值的视觉搜索数据来源。

对开发者、SEO 团队、AI 应用和数据团队来说，图片搜索结果可以显示主题、商品、品牌、人物、地点和视觉概念在网络上的呈现方式。与其手动打开 Bing Images 并复制链接，不如使用 Bing Images API 将图片结果采集为结构化 JSON。

这适合需要以下数据的场景：

• 图片标题
• 缩略图 URL
• 原始图片 URL
• 来源页面 URL
• 来源域名
• 图片尺寸
• 排名位置
• 相关视觉结果
• 本地化图片搜索数据

TalorData 提供 Bing Images API，可采集实时图片搜索结果，包括图片标题、来源 URL、缩略图、原始图片链接、尺寸、排名位置和相关视觉结果。API 支持结构化 JSON 或 HTML 输出，也支持地理定位。

基本流程如下：

搜索查询
↓
Bing Images API
↓
结构化 JSON 响应
↓
图片结果提取
↓
数据库、仪表盘、AI 工作流程或视觉 SEO 报告

需要注意的是，Microsoft 已于 2025 年 8 月 11 日退役 Bing Search APIs，并完全停用既有实例。Microsoft 现在建议客户使用 Azure AI Agents 中的 Grounding with Bing Search。对仍需要结构化 Bing 图片搜索 JSON 的团队来说，SERP API workflow 通常是更实用的方式。

什么是 Bing Images API？

Bing Images API 可以让开发者发送搜索查询，并以机器可读格式获取图片搜索结果。

你不需要手动解析视觉搜索页，而是可以直接获取结构化数据，提取图片标题、缩略图、来源 URL 和排名位置等字段。

常见使用场景包括：

目标不只是采集图片链接。

真正目标是将图片搜索结果转成可以存储、筛选、比较和重复使用的结构化数据。

可以提取哪些图片数据？

实用的 Bing Images JSON 响应应包含以下字段：

TalorData Bing Images API 可采集图片结果、缩略图、来源页面、原始图片 URL、尺寸、视觉标签和本地化图片结果。

标准化图片结果可以像这样：

{
  "query": "modern office projector",
  "position": 1,
  "title": "Modern projector in office meeting room",
  "thumbnail_url": "https://example.com/thumb.jpg",
  "image_url": "https://example.com/full-image.jpg",
  "source_url": "https://www.example.com/projector-guide",
  "source_domain": "example.com",
  "width": 1200,
  "height": 800,
  "collected_at": "2026-07-17T09:00:00Z"
}

这种结构比原始 HTML 更容易使用，因为每个字段都有明确用途。

步骤 1：定义搜索查询

先从聚焦查询开始。

不推荐：

shoes

更好：

white running shoes product photography

图片搜索中，查询措辞会影响视觉意图。太宽泛的查询容易返回混合结果，具体查询更容易采集干净数据。

常见查询模式：

在生产流程中，每条结果都应保存 query，否则图片记录会失去上下文。

步骤 2：加入地区和语言上下文

图片结果会因市场而变化。

Bing Images API workflow 应支持 country、language 或 region 等本地化参数。TalorData 的 Bing Images 参数文档涵盖 query 配置、本地化、地理定位和进阶输出选项。

常用参数包括：

请求形态可以像这样：

{
  "engine": "bing_images",
  "q": "modern office projector",
  "country": "us",
  "language": "en",
  "device": "desktop",
  "output": "json"
}

实际 endpoint 和参数名称请以 TalorData dashboard 或 API 文档为准。重要的是让图片搜索可重现。

步骤 3：从 JSON 中提取图片结果

API 返回 JSON 后，只提取 workflow 需要的字段。

Python 示例：

from urllib.parse import urlparse
from typing import Any

def get_domain(url: str) -> str:
    if not url:
        return ""
    return urlparse(url).netloc.replace("www.", "")

def normalize_image_results(
    response: dict[str, Any],
    query: str,
) -> list[dict[str, Any]]:
    raw_results = (
        response.get("image_results")
        or response.get("images")
        or response.get("results")
        or []
    )

    normalized = []

    for index, item in enumerate(raw_results, start=1):
        source_url = item.get("source_url") or item.get("source") or item.get("link") or ""
        image_url = item.get("image_url") or item.get("original") or item.get("content_url") or ""
        thumbnail_url = item.get("thumbnail_url") or item.get("thumbnail") or ""

        normalized.append(
            {
                "query": query,
                "position": item.get("position") or index,
                "title": item.get("title") or item.get("name"),
                "thumbnail_url": thumbnail_url,
                "image_url": image_url,
                "source_url": source_url,
                "source_domain": item.get("source_domain") or get_domain(source_url),
                "width": item.get("width"),
                "height": item.get("height"),
            }
        )

    return normalized

实际响应中的字段名称可能不同。Parser 应保持简短、清楚、容易更新。

步骤 4：将图片结果保存为快照

做监控时，不要覆盖旧结果。

应保存快照。

简单表格可以包括：

快照可以回答：

• 哪些域名最常出现？
• 哪些图片从结果中消失？
• 哪些品牌视觉变得更可见？
• 哪些商品图片排名上升？
• 哪些缩略图发生变化？

这对视觉 SEO、品牌监控和电商图片分析很重要。

步骤 5：筛选和去重结果

图片搜索常出现重复或近似重复结果。

在送入仪表盘或 AI workflow 前，应先筛选。

实用规则：

对 AI workflow 来说，筛选尤其重要。Agent 不需要 100 张相似缩略图，而是需要干净、有用的图片记录。

步骤 6：将 Bing Images JSON 用于 AI Workflow

结构化图片结果可以支持 AI workflow，而不需要模型手动浏览图片页。

流程示例：

用户提出视觉研究需求
↓
Bing Images API 返回 JSON
↓
Workflow 筛选图片结果
↓
AI 摘要视觉模式
↓
保存或审核选中的 source URLs

可支持：

AI 不应把每个 image URL 都当成已验证事实。图片搜索数据适合作为发现上下文，必要时再审核或抓取来源页面。

TalorData Bing Images API 可以帮开发者将实时图片搜索数据采集为结构化 JSON，包括图片标题、缩略图、来源 URL、原始图片链接、尺寸、排名位置和相关视觉结果。它支持地理定位、按成功请求计费，以及 JSON 或 HTML 输出。

使用 TalorData，流程可以简化为：

搜索查询
↓
TalorData Bing Images API
↓
结构化 JSON
↓
筛选后的图片记录
↓
数据库、仪表盘、AI agent 或报告

这适合建立视觉 SEO 工具、品牌监控系统、电商研究流程、AI agent 和图片市场研究产品的团队。

结语

当图片搜索结果需要转成结构化数据时，Bing Images API 很有用。

核心流程很简单：

定义 query。
设置地区和语言。
请求 Bing Images 结果。
提取 title、thumbnail、source URL 和 image URL。
标准化 JSON。
保存快照。
去重和筛选。
将数据用于仪表盘、报告或 AI workflow。

对开发者来说，价值不只是拿到图片。

真正的价值是拿到系统可以直接使用的图片搜索数据。

FAQ

什么是 Bing Images API？

Bing Images API 可以让开发者将 Bing 图片搜索结果采集为结构化数据，包括 title、thumbnail、image URL、source page、dimensions 和 ranking position。

Microsoft Bing Image Search API 还能使用吗？

Microsoft 已于 2025 年 8 月 11 日退役 Bing Search APIs，并完全停用既有实例。需要结构化图片搜索结果的开发者，可以使用 SERP API workflow。

应该从 Bing image results 提取哪些字段？

至少应提取 title、thumbnail URL、original image URL、source URL、source domain、ranking position、dimensions、query、location、language 和 collection time。

Bing Images 数据可以用于 AI 应用吗？

可以。结构化图片结果可支持 AI 视觉研究、品牌监控、商品研究、内容规划和 RAG 来源发现。