LLM multimodali: Testo, immagine, video e oltre

Introduzione

L'era dell'intelligenza artificiale basata esclusivamente sul testo è finita.

I motori di ricerca, gli assistenti e i sistemi LLM si stanno rapidamente evolvendo in motori di intelligenza multimodale in grado di comprendere e generare contenuti in ogni formato:

✔ testo

✔ immagini

✔ video

✔ audio

✔ registrazioni dello schermo

✔ PDF

✔ grafici

✔ codice

✔ tabelle di dati

✔ Layout dell'interfaccia utente

✔ Input della telecamera in tempo reale

Questo cambiamento sta ridefinendo la ricerca, il marketing, la creazione di contenuti, la SEO tecnica e il comportamento degli utenti più rapidamente di qualsiasi altra ondata tecnologica precedente.

Gli LLM multimodali non si limitano a "leggere" Internet, ma lo vedono, lo ascoltano, lo interpretano, lo analizzano e lo ragionano.

E nel 2026, la multimodalità non sarà più una novità. Sta diventando l'interfaccia predefinita della scoperta digitale.

Questo articolo spiega cosa sono gli LLM multimodali, come funzionano, perché sono importanti e come i professionisti del marketing e della SEO devono prepararsi a un mondo in cui gli utenti interagiscono con l'IA su ogni tipo di media.

1. Cosa sono gli LLM multimodali? (Definizione semplice)

Un LLM multimodale è un modello di IA in grado di:

✔ comprendere contenuti provenienti da più tipi di dati

✔ ragionare su diversi formati

✔ incrociare le informazioni tra loro

✔ generare nuovi contenuti in qualsiasi modalità

Un modello multimodale è in grado di:

— leggere un paragrafo — analizzare un grafico — riassumere un video — classificare un'immagine — trascrivere l'audio — estrarre entità da uno screenshot — generare contenuti scritti — generare immagini — completare attività che coinvolgono input misti

Unisce percezione + ragionamento + generazione. Questo lo rende notevolmente più potente dei modelli solo testo.

2. Come funzionano gli LLM multimodali (analisi tecnica)

Gli LLM multimodali combinano diversi componenti:

1. Codificatori unimodali

Ogni modalità ha il proprio codificatore:

✔ codificatore di testo (trasformatore)

✔ codificatore di immagini (Vision Transformer o CNN)

✔ codificatore video (rete spazio-temporale)

✔ codificatore audio (trasformatore spettrogramma)

✔ codificatore di documenti (layout + estrattore di testo)

Questi convertono i media in incorporamenti.

2. Uno spazio di embedding condiviso

Tutti i media codificati vengono proiettati in uno spazio vettoriale unificato.

Ciò consente:

✔ allineamento (immagine ↔ testo ↔ audio)

✔ ragionamento cross-modale

✔ confronti semantici

Ecco perché i modelli possono rispondere a domande come:

"Spiega l'errore in questo screenshot." "Riassumi questo video." "Cosa indica questo grafico?"

3. Un motore di ragionamento

L'LLM elabora tutti gli embedding con:

✔ attenzione

✔ catena di pensiero

✔ pianificazione in più fasi

✔ uso di strumenti

✔ recupero

È qui che avviene l'intelligenza.

4. Decodificatori multimodali

Il modello può generare:

✔ testo

✔ immagini

✔ video

✔ prototipi di design

✔ audio

✔ codice

✔ dati strutturati

Il risultato: LLM in grado di consumare e produrre qualsiasi forma di contenuto.

3. Perché la multimodalità è una svolta

Gli LLM multimodali risolvono diversi limiti dell'IA basata solo sul testo.

1. Comprendono il mondo reale

Gli LLM basati sul testo soffrono di astrazione. Quelli multimodali vedono letteralmente il mondo.

Ciò migliora:

✔ accuratezza

✔ il contesto

✔ il radicamento

✔ la verifica dei fatti

2. Possono verificare, non solo generare

I modelli di testo possono dare adito a allucinazioni. I modelli di immagini/video convalidano con i pixel.

"Questo prodotto corrisponde alla descrizione?" "Qual è il messaggio di errore visualizzato su questa schermata?" "Questo esempio contraddice il tuo riassunto precedente?"

Questo riduce drasticamente le allucinazioni nei compiti basati sui fatti.

3. Comprendono le sfumature

Un modello solo testuale non è in grado di interpretare:

✔ un grafico

✔ un logo

✔ uno screenshot

✔ un'espressione facciale

✔ un flusso dell'interfaccia utente

Gli LLM multimodali possono farlo.

4. Uniscono percezione e azione

Gli LLM multimodali possono:

✔ analizzare un sito web

✔ generare correzioni

✔ creare modifiche UX

✔ valutare gli elementi visivi

✔ rilevare errori tecnici

✔ creare prototipi di design

Questo confonde i confini tra "motore di ricerca", "assistente" e "strumento di lavoro".

5. Aprono nuovi canali di marketing

Poteri multimodali:

✔ SEO video

✔ SEO delle immagini

✔ riconoscimento visivo del marchio

✔ analisi delle dimostrazioni dei prodotti

✔ tutorial generati automaticamente

✔ campagne di contenuti sintetici

L'intero ecosistema dei contenuti si espande.

4. Come gli LLM multimodali ridefiniranno la ricerca

La ricerca sta diventando multisensoriale.

Ecco come.

1. I motori di ricerca interpreteranno le immagini come query

Gli utenti effettueranno ricerche tramite:

✔ facendo uno screenshot

✔ scattando una foto

✔ inserendo un video

✔ mostrando un problema dell'interfaccia utente

✔ caricando un documento

Esempio:

"Mostrami la migliore alternativa a questo strumento". Carica uno screenshot di un'altra interfaccia utente SaaS.

Il tuo marchio ha bisogno di riconoscibilità multimodale, non solo di parole chiave.

2. I video diventeranno una fonte primaria di dati di ricerca

Gli LLM:

✔ riassumeranno i video

✔ estrarre entità

✔ rileveranno gli argomenti

✔ indicizzeranno i timestamp

✔ classificheranno i segmenti video

Questo trasformerà:

✔ ricerca su YouTube

✔ ricerca su TikTok

✔ ricerca di prodotti basata sui video

Se il tuo marchio non è multimodale, scomparirai da questi indici.

3. Il SEO basato sulle immagini ritorna con forza

I modelli analizzeranno:

✔ infografiche

✔ foto dei prodotti

✔ accuratezza dei grafici

✔ chiarezza dell'interfaccia utente

✔ branding visivo

✔ loghi nei post

La SEO visiva torna ad essere reale.

4. Panoramiche multimodali basate sull'intelligenza artificiale

Le panoramiche AI inizieranno a fare riferimento a:

✔ spiegazioni video

✔ diagrammi con immagini

✔ screenshot annotati

✔ citazioni multimodali

Essere "indicizzabili tramite testo" non è più sufficiente.

5. La scoperta basata sulla conversazione sostituisce le SERP

Gli utenti:

✔ caricare le ricevute

✔ incollare le fatture

✔ mostrare dashboard analitiche

✔ fotografare i prodotti

✔ registrare i problemi

E chiedi:

"Cosa devo fare?" "Cosa significa?" "Qual è la soluzione più adatta a questa situazione?"

I tuoi contenuti devono essere utilizzabili come fonte di dati multimodale.

5. Cosa significa multimodalità per il marketing

È qui che la rivoluzione ha un impatto maggiore.

La multimodalità consente:

1. Una conversione più elevata attraverso la comprensione demo

I modelli possono:

✔ guardare video sui prodotti

✔ comprendere i flussi dell'interfaccia utente

✔ valutare l'onboarding

✔ identificare gli attriti

I team di marketing possono ottimizzare i flussi di conversione grazie all'intelligenza artificiale che comprende la semantica dei video, non solo il testo.

2. L'identità visiva del marchio diventa riconoscibile dalle macchine

Il tuo marchio:

✔ colori

✔ tipografia

✔ interfaccia utente

✔ icone

✔ screenshot

✔ immagini hero

saranno indicizzati da modelli visivi.

L'identità del marchio diventa un'entità meccanica, non solo un design.

3. I contenuti multimodali diventano obbligatori

Il mix di contenuti vincente:

✔ articolo

✔ infografica

✔ breve video dimostrativo

✔ screenshot annotati

✔ visualizzazioni dei dati

✔ frammenti audio

Gli LLM utilizzano tutto questo.

4. Il marketing dei prodotti diventa multimodale

L'IA confronterà:

✔ la tua interfaccia utente

✔ l'interfaccia utente della concorrenza

✔ la chiarezza dell'onboarding

✔ i segnali visivi di affidabilità

Questo influisce sui motori di raccomandazione.

5. L'assistenza clienti diventa visivamente automatizzata

Gli utenti caricheranno:

✔ screenshot

✔ problemi dell'interfaccia utente

✔ messaggi di errore

✔ foto dei dispositivi

Gli LLM effettueranno la diagnosi.

I marchi devono garantire:

✔ Interfaccia utente coerente

✔ modelli riconoscibili

✔ messaggi di errore leggibili

✔ chiara gerarchia visiva

6. Implicazioni per SEO, AIO, GEO e LLMO

I modelli multimodali richiedono nuove regole di ottimizzazione.

1. LLMO → Ottimizzazione LLM multimodale (M-LLMO)

Il contenuto deve essere:

✔ visivamente allineati

✔ strutturalmente chiari

✔ annotato con immagini

✔ riassumibile in video

✔ ricco di schemi

✔ coerente dal punto di vista delle entità

2. AIO → Interpretabilità automatica tra formati

I dati strutturati devono ora descrivere:

✔ immagini

✔ video

✔ diagrammi

✔ sequenze UI

Non solo testo.

3. GEO → L'ottimizzazione generativa dei motori si espande

I motori generativi:

✔ attingeranno dai video

✔ leggeranno le foto dei prodotti

✔ estrarre il significato dei grafici

✔ incrociare i formati

Tutti i contenuti devono essere generabili.

4. SEO → Ottimizzazione della ricerca multimodale

I futuri fattori di ranking includono:

✔ chiarezza visiva

✔ corrispondenza dell'intento video

✔ leggibilità dello schermo

✔ comprensione dei diagrammi

Questa è una nuova era per i team che si occupano di contenuti.

7. Come Ranktracker si inserisce nella SEO multimodale

Ranktracker diventa essenziale perché i motori di ricerca multimodali premiano:

✔ contenuti strutturati

✔ segnali di entità forti

✔ architettura leggibile dalle macchine

✔ chiarezza dei collegamenti interni

✔ risorse visive individuabili

✔ metadati accurati

Gli strumenti Ranktracker supportano questa trasformazione:

Ricerca parole chiave

Identifica l'intento multimodale:

✔ "spiega questo screenshot..."

✔ "video che mostra come..."

✔ "diagramma di..."

✔ "immagine di..."

SERP Checker

Mostra superfici multimodali (video, panoramica AI, righe di immagini).

Audit web

Garantisce la preparazione tecnica per:

✔ metadati delle immagini

✔ Schema video

✔ chiarezza del testo alternativo

✔ accessibilità visiva

✔ ricchezza dei dati strutturati

Controllo e monitoraggio dei backlink

Ancora essenziale per l'autorità, multimodale o meno.

Scrittore di articoli AI

Genera una struttura dei contenuti compatibile con LLM e multimodale.

Considerazione finale:

Gli LLM multimodali non sono solo "modelli migliori". Sono un nuovo mezzo per la ricerca, la scoperta e la visibilità del marchio.

In questo mondo:

✔ l'ottimizzazione solo testuale è obsoleta

✔ la chiarezza visiva è un fattore di ranking

✔ i video diventano fonti di conoscenza ricercabili

✔ gli screenshot diventano query di ricerca

✔ i diagrammi diventano risorse leggibili dalle macchine

✔ I dati strutturati diventano multiformato

✔ l'identità del marchio diventa un'entità trasversale alle modalità

✔ i contenuti devono essere ottimizzati per la percezione E il ragionamento

Gli LLM multimodali ridefiniranno la SEO allo stesso modo in cui ha fatto la ricerca mobile, ma su scala molto più ampia.

Il futuro della ricerca non è basato sul testo. È multisensoriale, multiformato, multicanale e mediato dall'intelligenza artificiale.

I marchi che si ottimizzano ora domineranno la prossima generazione di scoperte guidate dall'intelligenza artificiale.