Jak multimodální generativní vyhledávání změní optimalizaci

Úvod

Vyhledávání již není pouze textové. Generativní vyhledávače nyní zpracovávají a interpretují text, obrázky, zvuk, video, snímky obrazovky, grafy, fotografie produktů, rukopis, rozvržení uživatelského rozhraní a dokonce i pracovní postupy – to vše v jediném dotazu.

Tento nový model se nazývá multimodální generativní vyhledávání a již se zavádí v Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT Search, Claude, Perplexity a chystané On-Device AI od Apple.

Uživatelé začínají klást otázky jako:

• „Kdo vyrábí tento produkt?“ (s fotografií)

• „Shrňte tento PDF soubor a porovnejte ho s touto webovou stránkou.“

• „Opravte kód v tomto snímku obrazovky.“

• „Naplánujte výlet pomocí tohoto mapového obrázku.“

• „Najděte mi nejlepší nástroje na základě tohoto videa.“

• „Vysvětlete tento graf a doporučte opatření.“

V roce 2026 a dále nebudou značky optimalizovány pouze pro textové dotazy – budou muset být generativní AI chápány vizuálně, sluchově a kontextově.

Tento článek vysvětluje, jak funguje multimodální generativní vyhledávání, jak vyhledávače interpretují různé typy dat a co musí odborníci v oblasti GEO udělat, aby se přizpůsobili.

Část 1: Co je multimodální generativní vyhledávání?

Tradiční vyhledávače zpracovávaly pouze textové dotazy a textové dokumenty. Multimodální generativní vyhledávání přijímá a koreluje více forem vstupů současně, například:

• text

• obrázky

• živá videa

• snímky obrazovky

• hlasové příkazy

• dokumenty

• strukturovaná data

• kód

• grafy

• prostorová data

Vyhledávač nejen vyhledává odpovídající výsledky, ale také rozumí obsahu stejným způsobem jako člověk.

Příklad:

Nahraný obrázek → analýza → identifikace produktu → porovnání vlastností → vytvoření generativního shrnutí → návrh nejlepších alternativ.

Jedná se o další evoluci vyhledávání → uvažování → posuzování.

Část 2: Proč multimodální vyhledávání zažívá v současnosti takový boom

To umožnily tři technologické průlomy:

1. Jednotné multimodální modelové architektury

Modely jako GPT-4.2, Claude 3.5 a Gemini Ultra dokážou:

• viz

• číst

• poslouchat

• interpretovat

• uvažovat

v jediném průchodu.

2. Fúze zraku a jazyka

Zrak a jazyk jsou nyní zpracovávány společně, nikoli odděleně. To umožňuje enginům:

• porozumět vztahům mezi textem a obrázky

• vyvozovat pojmy, které nejsou explicitně uvedeny

• identifikovat entity ve vizuálních kontextech

3. On-Device a Edge AI

Díky tomu, že Apple, Google a Meta prosazují uvažování na zařízení, se multimodální vyhledávání stává rychlejší a soukromější – a proto se stává mainstreamem.

Multimodální vyhledávání je novým standardem pro generativní vyhledávače.

Část 3: Jak multimodální vyhledávače interpretují obsah

Když uživatel nahraje obrázek, snímek obrazovky nebo zvukový klip, motory postupují podle vícestupňového procesu:

Fáze 1 – Extrakce obsahu

Identifikace obsahu:

• objekty

• značky

• text (OCR)

• barvy

• grafy

• loga

• prvky uživatelského rozhraní

• tváře (v případě potřeby rozmazané)

• krajina

• diagramy

Fáze 2 – Sémantické porozumění

Interpretace významu:

• účel

• kategorie

• vztahy

• styl

• kontext použití

• emocionální tón

• funkčnost

Fáze 3 – Propojení entit

Propojte prvky se známými entitami:

• produkty

• společnosti

• lokality

• koncepty

• lidé

• SKU

Fáze 4 – Posuzování a uvažování

Generujte akce nebo poznatky:

• porovnejte s alternativami

• shrňte, co se děje

• vyjměte klíčové body

• doporučte možnosti

• poskytnout pokyny

• detekujte chyby

Multimodální vyhledávání není vyhledáváním — je to interpretace a uvažování.

Část 4: Jak to navždy změní optimalizaci

GEO se nyní musí vyvinout nad rámec optimalizace pouze textu.

Níže jsou uvedeny transformace.

Transformace 1: Obrázky se stávají signály pro hodnocení

Generativní vyhledávače extrahují:

• loga značek

• etikety produktů

• styly balení

• rozvržení místností

• grafy

• screenshoty uživatelského rozhraní

• diagramy funkcí

To znamená, že značky musí:

• optimalizace obrázků produktů

• vodoznaky

• sladění vizuálů s definicemi entit

• udržujte konzistentní identitu značky napříč médii

Vaše knihovna obrázků se stává vaší knihovnou pro hodnocení.

Transformace 2: Video se stává prvotřídním vyhledávacím prostředkem

Motory nyní:

• přepisovat

• shrnout

• indexovat

• rozdělit kroky v návodech

• identifikovat značky v rámečcích

• extrahovat funkce z ukázek

Do roku 2027 se video-first GEO stane povinným pro:

• SaaS nástroje

• e-commerce

• vzdělávání

• domácí služby

• B2B vysvětlení složitých pracovních postupů

Vaše nejlepší videa se stanou vašimi „generativními odpověďmi“.

Transformace 3: Screenshoty se stanou vyhledávacími dotazy

Uživatelé budou stále častěji vyhledávat pomocí screenshotů.

Screenshot:

• Chybová zpráva

• stránka produktu

• funkce konkurence

• ceník

• tok uživatelského rozhraní

• zpráva

spouští multimodální porozumění.

Značky musí:

• struktura prvků uživatelského rozhraní

• udržujte konzistentní vizuální jazyk

• zajistit čitelnost značky na screenshotech

Uživatelské rozhraní vašeho produktu se stává prohledávatelným.

Transformace 4: Grafy a vizualizace dat jsou nyní „dotazovatelné“

AI motory mohou interpretovat:

• sloupcové grafy

• čárové grafy

• KPI panely

• teplotní mapy

• analytické zprávy

Mohou odvodit:

• trendy

• anomálie

• srovnání

• předpovědi

Značky potřebují:

• přehledné vizuální prvky

• označené osy

• vysokokontrastní designy

• metadata popisující každý grafický údaj

Vaše analytické údaje se stanou strojově čitelnými.

Transformace 5: Multimodální obsah vyžaduje multimodální schéma

Schema.org se brzy rozšíří o:

• vizuální objekt

• audiovizuální objekt

• screenshotObject

• chartObject

Strukturovaná metadata se stávají nezbytnými pro:

• ukázky produktů

• infografika

• screenshoty uživatelského rozhraní

• srovnávací tabulky

Vyhledávače potřebují strojové signály, aby rozuměly multimédiím.

Část 5: Multimodální generativní vyhledávače mění kategorie dotazů

Nové typy dotazů budou dominovat generativnímu vyhledávání.

1. Dotazy typu „Identifikuj toto“

Nahraný obrázek → AI identifikuje:

• produkt

• umístění

• vozidlo

• značka

• oděv

• prvek uživatelského rozhraní

• zařízení

2. Dotazy „Vysvětli toto“

AI vysvětluje:

• palubní desky

• grafy

• kód screenshoty

• příručky k produktům

• vývojové diagramy

Tyto dotazy vyžadují od značek multimodální gramotnost.

3. Dotazy typu „Porovnejte toto“

Spouštěče porovnání obrázků nebo videí:

• alternativy produktů

• srovnání cen

• rozdíly ve funkcích

• analýza konkurence

Vaše značka se musí v těchto srovnáních objevit.

4. Dotazy typu „Opravte toto“

Screenshot → Opravy pomocí AI:

• kód

• tabulka

• rozložení uživatelského rozhraní

• dokument

• nastavení

Nejčastěji jsou citovány značky, které poskytují jasné kroky k řešení problémů.

5. Dotazy typu „Je to dobré?“

Uživatel ukáže produkt → AI jej zhodnotí.

Reputace vaší značky se stává viditelnou i mimo text.

Část 6: Co musí značky udělat, aby se optimalizovaly pro multimodální AI

Zde je váš kompletní optimalizační protokol.

Krok 1: Vytvořte multimodální kanonická aktiva

Potřebujete:

• kanonické obrázky produktů

• kanonické snímky obrazovky uživatelského rozhraní

• kanonická videa

• anotované diagramy

• rozbor vizuálních prvků

Vyhledávače musí vidět stejné vizuální prvky na celém webu.

Krok 2: Přidejte multimodální metadata ke všem aktivům

Použijte:

• alternativní text

• označení ARIA

• sémantické popisy

• metadata vodoznaku

• strukturované titulky

• značky verze

• název souboru vhodný pro vložení

Tyto signály pomáhají modelům propojit vizuální prvky s entitami.

Krok 3: Zajistěte konzistenci vizuální identity

AI motory detekují nesoulad jako nedůvěryhodnost.

Zachovejte konzistenci:

• palety barev

• umístění loga

• typografie

• styl screenshotů

• úhly produktu

Konzistence je signálem pro hodnocení.

Krok 4: Vytvářejte multimodální obsahová centra

Příklady:

• vysvětlující videa

• výukové programy bohaté na obrázky

• průvodci založení na screenshotech

• vizuální pracovní postupy

• komentované rozbory produktů

Ty se stávají „multimodálními citacemi“.

Krok 5: Optimalizujte doručování médií na vašem webu

AI motory potřebují:

• čisté URL adresy

• alternativní text

• metadata EXIF

• JSON-LD pro média

• přístupné verze

• rychlé doručení CDN

Špatné doručování médií = špatná multimodální viditelnost.

Krok 6: Zachovejte vizuální provenienci (C2PA)

Vložte původ do:

• fotografie produktů

• videa

• PDF příručky

• infografika

To pomáhá motorům ověřit vás jako zdroj.

Krok 7: Testujte multimodální výzvy každý týden

Vyhledávejte pomocí:

• screenshoty

• fotografie produktů

• grafy

• videoklipy

Sledujte:

• nesprávná klasifikace

• chybějící citace

• nesprávné propojení entit

Generativní nesprávné interpretace je nutné včas opravit.

Část 7: Předpověď další fáze multimodálního GEO (2026–2030)

Zde jsou budoucí změny.

Předpověď 1: Vizuální citace budou stejně důležité jako textové citace

Vyhledávače budou zobrazovat:

• odznaky zdroje obrázku

• zdroj videoukázky

• značky původu screenshotů

Předpověď 2: AI bude upřednostňovat značky s vizuální dokumentací

Krok za krokem pořízené snímky obrazovky předčí textové návody.

Předpověď 3: Vyhledávání bude fungovat jako osobní vizuální asistent

Uživatelé namíří kameru na něco → AI se postará o zbytek.

Předpověď 4: Multimodální alternativní data se stanou standardem

Nové standardy schémat pro:

• diagramy

• snímky obrazovky

• anotované toky uživatelského rozhraní

Předpověď 5: Značky budou udržovat „vizuální znalostní grafy“

Strukturované vztahy mezi:

• ikony

• screenshoty

• fotografie produktů

• diagramy

Předpověď 6: Asistenti AI budou vybírat, kterým vizuálním prvkům důvěřovat

Motory budou zvažovat:

• původ

• srozumitelnost

• konzistence

• autorita

• sladění metadat

Předpověď 7: Vzniknou multimodální GEO týmy

Podniky budou najímat:

• vizuální dokumentace stratégové

• inženýři multimodálních metadat

• testeři porozumění AI

GEO se stane multidisciplinárním.

Část 8: Multimodální GEO kontrolní seznam (kopírovat a vložit)

Mediální zdroje

• Kanonické obrázky produktů

• Kanonické snímky obrazovky uživatelského rozhraní

• Videoukázky

• Vizuální diagramy

• Anotované pracovní postupy

Metadata

• Alternativní text

• Strukturované popisky

• EXIF/metadata

• JSON-LD pro média

• Původ C2PA

Identita

• Konzistentní vizuální branding

• Jednotné umístění loga

• Standardní styl screenshotů

• Multimodální propojení entit

Obsah

• Výukové programy bohaté na videa

• Průvodci založení na screenshotech

• Vizuálně orientovaná dokumentace k produktu

• Grafy s jasnými popisky

Monitorování

• Týdenní dotazy na základě screenshotů

• Týdenní dotazy týkající se obrázků

• Týdenní dotazy týkající se videí

• Kontroly nesprávné klasifikace entit

To zajišťuje plnou multimodální připravenost.

Závěr: Multimodální vyhledávání je další hranicí GEO

Generativní vyhledávání již není založeno na textu. AI motory nyní:

• viz

• porozumět

• porovnat

• analyzovat

• důvod

• shrnout

napříč všemi formáty médií. Značky, které optimalizují pouze pro text, ztratí viditelnost, protože multimodální chování se stává standardem jak v uživatelských, tak v podnikových vyhledávacích rozhraních.

Budoucnost patří značkám, které považují obrázky, videa, screenshoty, diagramy a hlas za primární zdroje pravdy, nikoli za doplňkové prostředky.

Multimodální GEO není trend. Je to další základ digitální viditelnosti.