Wie die multimodale generative Suche die Optimierung verändern wird

Einführung

Die Suche beschränkt sich nicht mehr nur auf Text. Generative Suchmaschinen verarbeiten und interpretieren nun Text, Bilder, Audio, Video, Screenshots, Diagramme, Produktfotos, Handschrift, UI-Layouts und sogar Workflows – alles in einer einzigen Suchanfrage.

Dieses neue Paradigma wird als multimodale generative Suche bezeichnet und wird bereits in Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT Search, Claude, Perplexity und Apples kommender On-Device-KI eingeführt.

Nutzer beginnen, Fragen zu stellen wie:

• „Wer stellt dieses Produkt her?“ (mit einem Foto)

• „Fasse dieses PDF zusammen und vergleiche es mit dieser Website.“

• „Korrigiere den Code in diesem Screenshot.“

• „Planen Sie eine Reise anhand dieses Kartenbildes.“

• „Finden Sie mir die besten Tools basierend auf dieser Videodemonstration.“

• „Erklären Sie dieses Diagramm und empfehlen Sie Maßnahmen.“

Im Jahr 2026 und darüber hinaus werden Marken nicht mehr nur für textbasierte Abfragen optimiert sein – sie müssen von generativer KI visuell, akustisch und kontextuell verstanden werden.

Dieser Artikel erklärt, wie multimodale generative Suche funktioniert, wie Suchmaschinen verschiedene Datentypen interpretieren und was GEO-Praktiker tun müssen, um sich anzupassen.

Teil 1: Was ist multimodale generative Suche?

Herkömmliche Suchmaschinen verarbeiteten nur Textabfragen und Textdokumente. Die multimodale generative Suche akzeptiert und korreliert mehrere Eingabeformen gleichzeitig, wie zum Beispiel:

• Text

• Bilder

• Live-Video

• Screenshots

• Sprachbefehle

• Dokumente

• strukturierte Daten

• Code

• Diagramme

• räumliche Daten

Die Suchmaschine ruft nicht nur passende Ergebnisse ab, sondern versteht den Inhalt auf die gleiche Weise wie ein Mensch.

Beispiel:

Hochgeladenes Bild → analysiert → Produkt identifiziert → Merkmale verglichen → generative Zusammenfassung erstellt → beste Alternativen vorgeschlagen.

Dies ist die nächste Evolutionsstufe von Abruf → Schlussfolgerung → Beurteilung.

Teil 2: Warum die multimodale Suche derzeit einen Boom erlebt

Drei technologische Durchbrüche haben dies ermöglicht:

1. Einheitliche multimodale Modellarchitekturen

Modelle wie GPT-4.2, Claude 3.5 und Gemini Ultra können:

• siehe

• lesen

• hören

• interpretieren

• überlegen

in einem einzigen Durchgang.

2. Fusion von Bildverarbeitung und Sprache

Vision und Sprache werden nun gemeinsam und nicht mehr getrennt verarbeitet. Dadurch können Engines:

• Verstehen von Beziehungen zwischen Text und Bildern

• Konzepte ableiten, die nicht explizit dargestellt sind

• Entitäten in visuellen Kontexten identifizieren

3. On-Device- und Edge-KI

Da Apple, Google und Meta die On-Device-Verarbeitung vorantreiben, wird die multimodale Suche schneller und privater – und damit zum Mainstream.

Die multimodale Suche ist der neue Standard für generative Engines.

Teil 3: Wie multimodale Engines Inhalte interpretieren

Wenn ein Benutzer ein Bild, einen Screenshot oder einen Audioclip hochlädt, durchlaufen die Engines einen mehrstufigen Prozess:

Stufe 1 – Extraktion von Inhalten

Identifizieren Sie, was in den Inhalten enthalten ist:

• Objekte

• Marken

• Text (OCR)

• Farben

• Diagramme

• Logos

• UI-Elemente

• Gesichter (bei Bedarf unscharf)

• Landschaften

• Diagramme

Stufe 2 – Semantisches Verständnis

Interpretieren Sie die Bedeutung:

• Zweck

• Kategorie

• Beziehungen

• Stil

• Verwendungskontext

• emotionaler Ton

• Funktionalität

Stufe 3 – Entitätsverknüpfung

Verbinden Sie Elemente mit bekannten Entitäten:

• Produkte

• Unternehmen

• Standorte

• Konzepte

• Personen

• SKUs

Stufe 4 – Beurteilung und Schlussfolgerung

Generieren Sie Maßnahmen oder Erkenntnisse:

• Vergleichen Sie dies mit Alternativen

• Zusammenfassung der aktuellen Situation

• wichtige Punkte herausarbeiten

• Optionen empfehlen

• Anweisungen geben

• Fehler erkennen

Multimodale Suche ist keine einfache Abfrage – sie ist Interpretation plus Schlussfolgerung.

Teil 4: Wie dies die Optimierung für immer verändert

GEO muss sich nun über die reine Textoptimierung hinaus weiterentwickeln.

Nachfolgend sind die Veränderungen aufgeführt.

Veränderung 1: Bilder werden zu Ranking-Signalen

Generative Engines extrahieren:

• Markenlogos

• Produktetiketten

• Verpackungsstile

• Raumaufteilungen

• Diagramme

• UI-Screenshots

• Funktionsdiagramme

Das bedeutet, dass Marken:

• Produktbilder optimieren

• Wasserzeichen-Grafiken

• Anpassung der Grafiken an die Definitionen der Entitäten

• Wahrung einer konsistenten Markenidentität über alle Medien hinweg

Ihre Bildbibliothek wird zu Ihrer Ranking-Bibliothek.

Transformation 2: Videos werden zu erstklassigen Suchressourcen

Suchmaschinen jetzt:

• Transkribieren

• zusammenfassen

• indizieren

• Schritte in Tutorials aufschlüsseln

• Marken in Frames identifizieren

• Merkmale aus Demos extrahieren

Bis 2027 wird Video-First-GEO obligatorisch für:

• SaaS-Tools

• E-Commerce

• Bildung

• Haushaltsdienstleistungen

• B2B Erläuterung komplexer Arbeitsabläufe

Ihre besten Videos werden zu Ihren „generativen Antworten”.

Transformation 3: Screenshots werden zu Suchanfragen

Nutzer werden zunehmend anhand von Screenshots suchen.

Ein Screenshot von:

• Fehlermeldung

• eine Produktseite

• eine Funktion eines Mitbewerbers

• eine Preistabelle

• ein UI-Ablauf

• ein Bericht

löst multimodales Verständnis aus.

Marken müssen:

• Struktur der UI-Elemente

• konsistente visuelle Sprache beibehalten

• Sicherstellen, dass das Branding in Screenshots lesbar ist

Die Benutzeroberfläche Ihres Produkts wird durchsuchbar.

Transformation 4: Diagramme und Datenvisualisierungen sind jetzt „abfragbar”

KI-Engines können interpretieren:

• Balkendiagramme

• Liniendiagramme

• KPI-Dashboards

• Heatmaps

• Analyseberichte

Sie können folgern:

• Trends

• Anomalien

• Vergleiche

• Prognosen

Marken benötigen:

• übersichtliche Darstellungen

• beschriftete Achsen

• kontrastreiche Designs

• Metadaten, die jede Datengrafik beschreiben

Ihre Analysen werden maschinenlesbar.

Transformation 5: Multimodale Inhalte erfordern multimodale Schemata

Schema.org wird bald um folgende Elemente erweitert:

• visuelles Objekt

• audiovisuelles Objekt

• Screenshot-Objekt

• chartObject

Strukturierte Metadaten werden unerlässlich für:

• Produktdemos

• Infografiken

• UI-Screenshots

• Vergleichstabellen

Suchmaschinen benötigen maschinelle Hinweise, um Multimedia-Inhalte zu verstehen.

Teil 5: Multimodale generative Suchmaschinen verändern die Suchkategorien

Neue Abfragetypen werden die generative Suche dominieren.

1. „Identifiziere dies”-Abfragen

Hochgeladenes Bild → KI identifiziert:

• Produkt

• Standort

• Fahrzeug

• Marke

• Bekleidungsartikel

• UI-Element

• Gerät

2. „Erkläre dies”-Abfragen

KI erklärt:

• Dashboards

• Diagramme

• Code Screenshots

• Produkthandbücher

• Flussdiagramme

Dies erfordert multimodale Kompetenz von Marken.

3. „Vergleiche dies“-Anfragen

Auslöser für Bild- oder Videovergleiche:

• Produkthandbücher

• Preisvergleiche

• Funktionsunterschiede

• Wettbewerberanalyse

Ihre Marke muss in diesen Vergleichen erscheinen.

4. „Behebe dies”-Anfragen

Screenshot → KI-Korrekturen:

• Code

• Tabellenkalkulation

• UI-Layout

• Dokument

• Einstellungen

Marken, die klare Schritte zur Fehlerbehebung anbieten, werden am häufigsten zitiert.

5. „Ist das gut?“-Anfragen

Der Nutzer zeigt das Produkt → KI bewertet es.

Die Reputation Ihrer Marke wird über den Text hinaus sichtbar.

Teil 6: Was Marken tun müssen, um sich für multimodale KI zu optimieren

Hier ist Ihr vollständiges Optimierungsprotokoll.

Schritt 1: Erstellen Sie multimodale kanonische Assets

Sie benötigen:

• kanonische Produktbilder

• kanonische UI-Screenshots

• kanonische Videos

• kommentierte Diagramme

• visuelle Funktionsübersichten

Suchmaschinen müssen im gesamten Web die gleichen visuellen Elemente sehen.

Schritt 2: Fügen Sie allen Assets multimodale Metadaten hinzu

Verwendung:

• Alt-Text

• ARIA-Beschriftung

• semantische Beschreibungen

• Wasserzeichen-Metadaten

• strukturierte Untertitel

• Versions-Tags

• einbettungsfreundliche Dateinamen

Diese Signale helfen Modellen dabei, visuelle Elemente mit Entitäten zu verknüpfen.

Schritt 3: Stellen Sie die Konsistenz der visuellen Identität sicher

KI-Engines erkennen Inkonsistenzen als Vertrauenslücken.

Sorgen Sie für Konsistenz:

• Farbpaletten

• Logo-Platzierung

• Typografie

• Screenshot-Stil

• Produktwinkel

Konsistenz ist ein Ranking-Signal.

Schritt 4: Erstellen Sie multimodale Content-Hubs

Beispiele:

• Erklärvideos

• bildreiche Tutorials

• Screenshot-basierte Anleitungen

• visuelle Arbeitsabläufe

• kommentierte Produktbeschreibungen

Diese werden zu „multimodalen Zitaten”.

Schritt 5: Optimieren Sie die Bereitstellung Ihrer Medien auf Ihrer Website

KI-Engines benötigen:

• saubere URLs

• Alt-Text

• EXIF-Metadaten

• JSON-LD für Medien

• barrierefreie Versionen

• schnelle CDN-Bereitstellung

Schlechte Medienbereitstellung = schlechte multimodale Sichtbarkeit.

Schritt 6: Bewahren Sie die visuelle Herkunft (C2PA)

Betten Sie die Herkunft ein in:

• Produktfotos

• Videos

• PDF-Anleitungen

• Infografiken

Dies hilft den Engines, Sie als Quelle zu verifizieren.

Schritt 7: Testen Sie wöchentlich multimodale Eingabeaufforderungen

Suchen Sie mit:

• Screenshots

• Produktfotos

• Diagramme

• Videoclips

Überwachen Sie:

• Fehlklassifizierung

• fehlende Zitate

• Falsche Entitätsverknüpfung

Generative Fehlinterpretationen müssen frühzeitig korrigiert werden.

Teil 7: Vorhersage der nächsten Stufe von multimodalen GEO (2026–2030)

Hier sind die zukünftigen Veränderungen.

Prognose 1: Visuelle Zitate werden genauso wichtig wie Textzitate

Suchmaschinen werden Folgendes anzeigen:

• Bildquellen-Badges

• Videoausschnitt-Quelle

• Screenshot-Herkunftsangaben

Vorhersage 2: KI wird Marken mit visuell orientierter Dokumentation bevorzugen

Schritt-für-Schritt-Screenshots werden reine Text-Tutorials übertreffen.

Vorhersage 3: Die Suche wird wie ein persönlicher visueller Assistent funktionieren

Benutzer richten ihre Kamera auf etwas → KI übernimmt den Workflow.

Vorhersage 4: Multimodale Alt-Daten werden standardisiert

Neue Schema-Standards für:

• Diagramme

• Screenshots

• Kommentierte UI-Abläufe

Vorhersage 5: Marken werden „visuelle Wissensgraphen” pflegen

Strukturierte Beziehungen zwischen:

• Symbole

• Screenshots

• Produktfotos

• Diagramme

Vorhersage 6: KI-Assistenten werden entscheiden, welchen visuellen Darstellungen sie vertrauen

Engines werden abwägen:

• Herkunft

• Klarheit

• Konsistenz

• Autorität

• Metadaten-Abgleich

Vorhersage 7: Es entstehen multimodale GEO-Teams

Unternehmen werden einstellen:

• Strategien für visuelle Dokumentation

• Multimodale Metadaten-Ingenieure

• KI-Verständnistester

GEO wird multidisziplinär.

Teil 8: Die multimodale GEO-Checkliste (kopieren und einfügen)

Medienressourcen

• Kanonische Produktbilder

• Kanonische UI-Screenshots

• Videodemos

• Visuelle Diagramme

• Kommentierte Arbeitsabläufe

Metadaten

• Alternativtext

• Strukturierte Bildunterschriften

• EXIF/Metadaten

• JSON-LD für Medien

• C2PA-Herkunft

Identität

• Konsistentes visuelles Branding

• Einheitliche Platzierung des Logos

• Standard-Screenshot-Stil

• Multimodale Entitätsverknüpfung

Inhalt

• Videoreiche Tutorials

• Screenshot-basierte Anleitungen

• Visuell orientierte Produktdokumentation

• Diagramme mit klaren Beschriftungen

Überwachung

• Wöchentliche Screenshot-Abfragen

• Wöchentliche Bildanfragen

• Wöchentliche Videoanfragen

• Überprüfung auf fehlerhafte Klassifizierung von Entitäten

Dies gewährleistet vollständige multimodale Einsatzbereitschaft.

Fazit: Die multimodale Suche ist die nächste Herausforderung für GEO

Die generative Suche ist nicht mehr textgesteuert. KI-Engines sind jetzt

• siehe

• verstehen

• Vergleichen

• analysieren

• begründen

• zusammenfassen

über alle Medienformate hinweg. Marken, die nur für Text optimieren, werden an Sichtbarkeit verlieren, da multimodales Verhalten sowohl bei Suchoberflächen für Verbraucher als auch für Unternehmen zum Standard wird.

Die Zukunft gehört Marken, die Bilder, Videos, Screenshots, Diagramme und Sprache als primäre Informationsquellen betrachten – und nicht als ergänzende Assets.

Multimodales GEO ist kein Trend. Es ist die nächste Grundlage für digitale Sichtbarkeit.