Come la ricerca generativa multimodale cambierà l'ottimizzazione

Introduzione

La ricerca non è più solo testuale. I motori generativi ora elaborano e interpretano testo, immagini, audio, video, screenshot, grafici, foto di prodotti, scrittura manuale, layout dell'interfaccia utente e persino flussi di lavoro, il tutto in un'unica query.

Questo nuovo paradigma è chiamato ricerca generativa multimodale ed è già in fase di implementazione su Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT Search, Claude, Perplexity e la prossima IA su dispositivo di Apple.

Gli utenti stanno iniziando a porre domande come:

• "Chi produce questo prodotto?" (con una foto)

• "Riassumi questo PDF e confrontalo con quel sito web".

• "Correggi il codice in questo screenshot."

• "Organizza un viaggio utilizzando questa immagine della mappa."

• "Trova gli strumenti migliori in base a questo video dimostrativo."

• "Spiega questo grafico e consiglia delle azioni."

Nel 2026 e oltre, i marchi non saranno solo ottimizzati per le query basate sul testo, ma dovranno essere compresi visivamente, uditivamente e contestualmente dall'IA generativa.

Questo articolo spiega come funziona la ricerca generativa multimodale, come i motori interpretano i diversi tipi di dati e cosa devono fare i professionisti GEO per adattarsi.

Parte 1: Che cos'è la ricerca generativa multimodale?

I motori di ricerca tradizionali elaboravano solo query di testo e documenti di testo. La ricerca generativa multimodale accetta e correla contemporaneamente più forme di input, come ad esempio:

• testo

• immagini

• video live

• screenshot

• comandi vocali

• documenti

• dati strutturati

• codice

• grafici

• dati spaziali

Il motore non si limita a recuperare i risultati corrispondenti, ma comprende il contenuto allo stesso modo di un essere umano.

Esempio:

Immagine caricata → analizzata → prodotto identificato → caratteristiche confrontate → sintesi generativa prodotta → migliori alternative suggerite.

Si tratta della prossima evoluzione del recupero → ragionamento → giudizio.

Parte 2: Perché la ricerca multimodale sta esplodendo proprio ora

Tre innovazioni tecnologiche hanno reso possibile tutto questo:

1. Architetture di modelli multimodali unificate

Modelli come GPT-4.2, Claude 3.5 e Gemini Ultra sono in grado di:

• vedi

• leggi

• ascoltare

• interpretare

• ragionare

in un unico passaggio.

2. Fusione visione-linguaggio

La visione e il linguaggio vengono ora elaborati insieme, non separatamente. Ciò consente ai motori di:

• comprendere le relazioni tra testo e immagini

• dedurre concetti che non sono esplicitamente mostrati

• identificare entità in contesti visivi

3. AI su dispositivo e edge

Con Apple, Google e Meta che promuovono il ragionamento sul dispositivo, la ricerca multimodale diventa più veloce e più privata, e quindi mainstream.

La ricerca multimodale è il nuovo standard per i motori generativi.

Parte 3: Come i motori multimodali interpretano i contenuti

Quando un utente carica un'immagine, uno screenshot o un clip audio, i motori seguono un processo in più fasi:

Fase 1 - Estrazione dei contenuti

Identificare cosa c'è nel contenuto:

• oggetti

• marchi

• testo (OCR)

• colori

• grafici

• loghi

• Elementi dell'interfaccia utente

• volti (sfocati dove necessario)

• scenari

• diagrammi

Fase 2 — Comprensione semantica

Interpretare il significato:

• scopo

• categoria

• relazioni

• stile

• contesto d'uso

• tono emotivo

• funzionalità

Fase 3 — Collegamento delle entità

Collegare gli elementi alle entità conosciute:

• prodotti

• aziende

• sedi

• concetti

• persone

• SKU

Fase 4 — Giudizio e ragionamento

Generare azioni o intuizioni:

• confronta con le alternative

• riassumi cosa sta succedendo

• estrai i punti chiave

• consiglia opzioni

• fornire istruzioni

• rileva gli errori

La ricerca multimodale non è recupero, ma interpretazione e ragionamento.

Parte 4: Come questo cambia per sempre l'ottimizzazione

Il GEO deve ora evolversi oltre l'ottimizzazione basata esclusivamente sul testo.

Di seguito sono riportate le trasformazioni.

Trasformazione 1: le immagini diventano segnali di ranking

I motori generativi estraggono:

• loghi dei marchi

• etichette dei prodotti

• stili di confezionamento

• disposizione delle stanze

• grafici

• Screenshot dell'interfaccia utente

• diagrammi delle caratteristiche

Ciò significa che i marchi devono:

• ottimizzazione delle immagini dei prodotti

• filigrana immagini

• allineare le immagini alle definizioni delle entità

• mantenere un'identità di marca coerente su tutti i media

La tua libreria di immagini diventa la tua libreria di ranking.

Trasformazione 2: i video diventano una risorsa di ricerca di prima classe

I motori ora:

• trascrivere

• riassumere

• indicizzare

• suddividere i passaggi nei tutorial

• identificare i marchi nei fotogrammi

• estrarre caratteristiche dalle demo

Entro il 2027, il GEO video-first diventerà obbligatorio per:

• strumenti SaaS

• e-commerce

• istruzione

• servizi domestici

• B2B spiegazione di flussi di lavoro complessi

I tuoi video migliori diventeranno le tue "risposte generative".

Trasformazione 3: gli screenshot diventano query di ricerca

Gli utenti effettueranno sempre più ricerche tramite screenshot.

Uno screenshot di:

• messaggio di errore

• una pagina di prodotto

• una caratteristica di un concorrente

• una tabella dei prezzi

• un flusso dell'interfaccia utente

• un report

attiva la comprensione multimodale.

I marchi devono:

• struttura degli elementi dell'interfaccia utente

• mantenere un linguaggio visivo coerente

• garantire che il marchio sia leggibile negli screenshot

L'interfaccia utente del vostro prodotto diventa ricercabile.

Trasformazione 4: grafici e dati visivi sono ora "interrogabili"

I motori di intelligenza artificiale sono in grado di interpretare:

• grafici a barre

• grafici a linee

• Pannelli di controllo KPI

• mappe di calore

• report analitici

Sono in grado di dedurre:

• tendenze

• anomalie

• confronto

• previsioni

I marchi devono:

• grafici chiari

• assi etichettati

• design ad alto contrasto

• metadati che descrivono ogni grafico dei dati

Le tue analisi diventano leggibili dalle macchine.

Trasformazione 5: i contenuti multimodali richiedono uno schema multimodale

Schema.org si espanderà presto per includere:

• visualObject

• audiovisualObject

• screenshotObject

• chartObject

I metadati strutturati diventano essenziali per:

• dimostrazioni di prodotti

• infografiche

• screenshot dell'interfaccia utente

• tabelle comparative

I motori hanno bisogno di segnali macchina per comprendere i contenuti multimediali.

Parte 5: I motori generativi multimodali cambiano le categorie di query

Nuovi tipi di query domineranno la ricerca generativa.

1. Query "Identifica questo"

Immagine caricata → L'IA identifica:

• prodotto

• ubicazione

• veicolo

• marchio

• articolo di abbigliamento

• Elemento dell'interfaccia utente

• dispositivo

2. Query "Spiega questo"

L'IA spiega:

• cruscotti

• grafici

• screenshot del codice

• manuali dei prodotti

• diagrammi di flusso

Queste richiedono competenze multimodali da parte dei marchi.

3. Richieste "Confronta questi"

Confronto di immagini o video:

• alternative di prodotto

• confronto prezzi

• differenziazione delle caratteristiche

• analisi della concorrenza

Il tuo marchio deve apparire in questi confronti.

4. Richieste "Correggi questo"

Screenshot → correzioni AI:

• codice

• foglio di calcolo

• Layout dell'interfaccia utente

• documento

• impostazioni

I marchi che forniscono chiari passaggi per la risoluzione dei problemi vengono citati più spesso.

5. Richieste "È buono?"

L'utente mostra il prodotto → L'IA lo recensisce.

La reputazione del tuo marchio diventa visibile al di là del testo.

Parte 6: Cosa devono fare i marchi per ottimizzare l'IA multimodale

Ecco il protocollo di ottimizzazione completo.

Fase 1: Creare risorse canoniche multimodali

È necessario che:

• immagini canoniche dei prodotti

• screenshot dell'interfaccia utente canonica

• video canonici

• diagrammi annotati

• analisi delle caratteristiche visive

I motori devono vedere le stesse immagini su tutto il web.

Passaggio 2: aggiungere metadati multimodali a tutte le risorse

Utilizza:

• testo alternativo

• Etichettatura ARIA

• descrizioni semantiche

• metadati filigranati

• didascalie strutturate

• tag di versione

• nomi di file facili da incorporare

Questi segnali aiutano i modelli a collegare le immagini alle entità.

Fase 3: garantire la coerenza dell'identità visiva

I motori di intelligenza artificiale rilevano le incongruenze come lacune di affidabilità.

Mantenere la coerenza:

• tavolozze di colori

• posizionamento del logo

• tipografia

• stile screenshot

• angoli del prodotto

La coerenza è un segnale di ranking.

Fase 4: Creare hub di contenuti multimodali

Esempi:

• video esplicativi

• tutorial ricchi di immagini

• guide basate su screenshot

• flussi di lavoro visivi

• analisi dettagliate dei prodotti con annotazioni

Questi diventano "citazioni multimodali".

Fase 5: Ottimizzare la distribuzione dei media sul sito

I motori AI necessitano di:

• URL puliti

• testo alternativo

• metadati EXIF

• JSON-LD per i media

• versioni accessibili

• consegna CDN veloce

Scarsa distribuzione dei media = scarsa visibilità multimodale.

Fase 6: Mantenere la provenienza visiva (C2PA)

Incorporare la provenienza in:

• foto dei prodotti

• video

• guide in formato PDF

• infografiche

Questo aiuta i motori a verificare la tua identità come fonte.

Passaggio 7: Testare settimanalmente i prompt multimodali

Cerca con:

• screenshot

• foto dei prodotti

• grafici

• videoclip

Monitorare:

• errata classificazione

• citazioni mancanti

• collegamenti errati tra entità

Gli errori di interpretazione generativa devono essere corretti tempestivamente.

Parte 7: Previsione della fase successiva del GEO multimodale (2026-2030)

Ecco i cambiamenti futuri.

Previsione 1: le citazioni visive diventeranno importanti quanto quelle testuali

I motori mostreranno:

• badge delle fonti delle immagini

• crediti per estratti video

• tag di provenienza degli screenshot

Previsione 2: l'IA preferirà i marchi con documentazione visiva

Gli screenshot passo passo supereranno i tutorial solo testuali.

Previsione 3: la ricerca funzionerà come un assistente visivo personale

Gli utenti punteranno la fotocamera su qualcosa → L'IA gestirà il flusso di lavoro.

Previsione 4: i dati alternativi multimodali diventeranno standardizzati

Nuovi standard di schema per:

• diagrammi

• screenshot

• flussi UI annotati

Previsione 5: I marchi manterranno dei "grafici di conoscenza visiva"

Relazioni strutturate tra:

• icone

• screenshot

• foto dei prodotti

• diagrammi

Previsione 6: gli assistenti AI sceglieranno quali immagini ritenere affidabili

I motori valuteranno:

• provenienza

• chiarezza

• coerenza

• autorevolezza

• allineamento dei metadati

Previsione 7: Emergeranno team GEO multimodali

Le aziende assumeranno:

• documentazione visiva strateghi

• ingegneri di metadati multimodali

• Tester di comprensione dell'intelligenza artificiale

Il GEO diventa multidisciplinare.

Parte 8: La checklist GEO multimodale (copia e incolla)

Risorse multimediali

• Immagini canoniche dei prodotti

• Screenshot dell'interfaccia utente canonica

• Video dimostrativi

• Diagrammi visivi

• Flussi di lavoro annotati

Metadati

• Testo alternativo

• Didascalie strutturate

• EXIF/metadati

• JSON-LD per i media

• Provenienza C2PA

Identità

• Branding visivo coerente

• Posizionamento uniforme del logo

• Stile screenshot standard

• Collegamento multimodale delle entità

Contenuto

• Tutorial ricchi di video

• Guide basate su screenshot

• Documentazione del prodotto incentrata sull'aspetto visivo

• Grafici con etichette chiare

Monitoraggio

• Richieste settimanali di screenshot

• Richieste settimanali di immagini

• Richieste settimanali di video

• Controlli di errata classificazione delle entità

Ciò garantisce una completa predisposizione multimodale.

Conclusione: la ricerca multimodale è la prossima frontiera della GEO

La ricerca generativa non è più basata sul testo. I motori di intelligenza artificiale ora:

• vedi

• comprendere

• confronta

• analizzare

• ragionare

• riassumere

in tutti i formati multimediali. I marchi che ottimizzano solo per il testo perderanno visibilità man mano che il comportamento multimodale diventerà standard sia nelle interfacce di ricerca dei consumatori che in quelle aziendali.

Il futuro appartiene ai marchi che trattano immagini, video, screenshot, diagrammi e voce come fonti primarie di verità, non come risorse supplementari.

Il GEO multimodale non è una tendenza. È il prossimo fondamento della visibilità digitale.