Hvordan multimodalt generativt søk vil endre optimalisering

Introduksjon

Søk er ikke lenger bare tekstbasert. Generative motorer behandler og tolker nå tekst, bilder, lyd, video, skjermbilder, diagrammer, produktbilder, håndskrift, UI-oppsett og til og med arbeidsflyter – alt i én enkelt søk.

Dette nye paradigmet kalles multimodal generativ søk, og det er allerede i ferd med å bli rullet ut på Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT Search, Claude, Perplexity og Apples kommende On-Device AI.

Brukere begynner å stille spørsmål som:

• «Hvem lager dette produktet?» (med et bilde)

• «Oppsummer denne PDF-filen og sammenlign den med den nettsiden.»

• «Fiks koden i dette skjermbildet.»

• «Planlegg en reise ved hjelp av dette kartbildet.»

• «Finn de beste verktøyene basert på denne videodemonstrasjonen.»

• «Forklar dette diagrammet og anbefal tiltak.»

I 2026 og videre vil merkevarer ikke bare være optimalisert for tekstbaserte søk – de må også kunne forstås visuelt, auditivt og kontekstuelt av generativ AI.

Denne artikkelen forklarer hvordan multimodal generativ søk fungerer, hvordan motorer tolker forskjellige datatyper og hva GEO-praktikere må gjøre for å tilpasse seg.

Del 1: Hva er multimodal generativ søk?

Tradisjonelle søkemotorer behandlet bare tekstforespørsler og tekstdokumenter. Multimodal generativ søk aksepterer – og korrelerer – flere former for inndata samtidig, for eksempel:

• tekst

• bilder

• live video

• skjermbilder

• talekommandoer

• dokumenter

• strukturerte data

• kode

• diagrammer

• romlige data

Motoren henter ikke bare matchende resultater – den forstår innholdet på samme måte som et menneske ville gjort.

Eksempel:

Lastet opp bilde → analysert → produkt identifisert → funksjoner sammenlignet → generativ oppsummering produsert → beste alternativer foreslått.

Dette er den neste utviklingen innen gjenfinning → resonnement → vurdering.

Del 2: Hvorfor multimodal søk eksploderer nå

Tre teknologiske gjennombrudd har gjort dette mulig:

1. Enhetlige multimodale modellarkitekturer

Modeller som GPT-4.2, Claude 3.5 og Gemini Ultra kan:

• se

• les

• lytt

• tolke

• resonnere

i ett enkelt trinn.

2. Fusjon av syn og språk

Syn og språk behandles nå sammen, ikke hver for seg. Dette gjør at motorene kan:

• forstå sammenhenger mellom tekst og bilder

• utlede begreper som ikke er eksplisitt vist

• identifisere enheter i visuelle sammenhenger

3. On-Device og Edge AI

Med Apple, Google og Meta som fremmer resonnement på enheten, blir multimodal søk raskere og mer privat – og dermed mainstream.

Multimodal søk er den nye standarden for generative motorer.

Del 3: Hvordan multimodale motorer tolker innhold

Når en bruker laster opp et bilde, skjermbilde eller lydklipp, følger motorene en flerstegsprosess:

Trinn 1 – Innholdsutvinning

Identifiser hva innhold et inneholder:

• objekter

• merkevarer

• tekst (OCR)

• farger

• diagrammer

• logoer

• UI-elementer

• ansikter (uskarpe der det er nødvendig)

• landskap

• diagrammer

Trinn 2 – Semantisk forståelse

Tolke hva det betyr:

• formål

• kategori

• forhold

• stil

• brukskontekst

• følelsesmessig tone

• funksjonalitet

Trinn 3 – Entitetslenking

Koble elementer til kjente enheter:

• produkter

• selskaper

• lokasjoner

• konsepter

• personer

• SKU

Fase 4 – Bedømmelse og resonnement

Generer handlinger eller innsikt:

• sammenlign dette med alternativer

• oppsummer hva som skjer

• trekk ut hovedpunkter

• anbefal alternativer

• gi instruksjoner

• oppdag feil

Multimodal søk er ikke gjenfinning — det er tolkning pluss resonnement.

Del 4: Hvordan dette endrer optimalisering for alltid

GEO må nå utvikle seg utover tekstbasert optimalisering.

Nedenfor er transformasjonene.

Endring 1: Bilder blir rangeringstegn

Generative motorer trekker ut:

• merkevarelogoer

• produktetiketter

• emballasjestiler

• romoppsett

• diagrammer

• skjermbilder av brukergrensesnitt

• funksjonsdiagrammer

Dette betyr at merkevarer må:

• optimalisere produktbilder

• vannmerke-bilder

• tilpasse bilder til definisjoner av enheter

• opprettholde en konsistent merkevareidentitet på tvers av medier

Bildegalleriet ditt blir rangeringgalleriet ditt.

Transformasjon 2: Video blir en førsteklasses søkeressurs

Motorer nå:

• transkriber

• oppsummer

• indeksere

• bryte ned trinnene i veiledningene

• identifisere merkevarer i rammer

• trekke ut funksjoner fra demoer

Innen 2027 blir video-first GEO obligatorisk for:

• SaaS-verktøy

• e-handel

• utdanning

• hjemmetjenester

• B2B forklaring av komplekse arbeidsflyter

De beste videoene dine blir dine «generative svar».

Transformasjon 3: Skjermbilder blir søk

Brukere vil i økende grad søke ved hjelp av skjermbilder.

Et skjermbilde av:

• en feilmelding

• en produktside

• en konkurrents funksjon

• en pristabell

• en UI-flyt

• en rapport

utløser multimodal forståelse.

Merkevarer må:

• strukturere brukergrensesnittelementer

• opprettholde et konsistent visuelt språk

• sikre at merkevaren er lesbar i skjermbilder

Produktets brukergrensesnitt blir søkbart.

Transformasjon 4: Diagrammer og datavisualiseringer er nå «søkbare»

AI-motorer kan tolke:

• søylediagrammer

• linjediagrammer

• KPI-dashboards

• varmebilder

• analyserapporter

De kan slutte seg til:

• trender

• avvik

• sammenligninger

• forutsigelser

Merkevarer trenger:

• oversiktlige bilder

• merkede akser

• design med høy kontrast

• metadata som beskriver hver datagrafikk

Analysene dine blir maskinlesbare.

Transformasjon 5: Multimodalt innhold krever multimodalt skjema

Schema.org vil snart utvides til å omfatte:

• visuelt objekt

• audiovisualObject

• skjermbildeobjekt

• diagramobjekt

Strukturert metadata blir avgjørende for:

• produktdemoer

• infografikk

• UI-skjermbilder

• sammenligningstabeller

Motorer trenger maskinsignaler for å forstå multimedia.

Del 5: Multimodale generative motorer endrer søkekategorier

Nye søketyper vil dominere generativ søk.

1. «Identifiser dette»-søk

Lastet opp bilde → AI identifiserer:

• produkt

• lokalisering

• kjøretøy

• merke

• klesplagg

• UI-element

• enhet

2. «Forklar dette»-søk

AI forklarer:

• dashbord

• diagrammer

• kode skjermbilder

• produktmanualer

• flytdiagrammer

Dette krever multimodal kompetanse fra merkevarene.

3. «Sammenlign disse»-spørsmål

Bildesammenligning eller videosammenligning utløser:

• produktalternativer

• pris sammenligninger

• funksjonsdifferensiering

• konkurrentanalyse

Merkevaren din må vises i disse sammenligningene.

4. «Fiks dette»-spørsmål

Skjermbilde → AI-rettelser:

• kode

• regneark

• UI-layout

• dokument

• innstillinger

Merker som gir klare feilsøkingsinstruksjoner blir mest sitert.

5. «Er dette bra?»-spørsmål

Brukeren viser produktet → AI vurderer det.

Merkevarens omdømme blir synlig utover teksten.

Del 6: Hva merker må gjøre for å optimalisere for multimodal AI

Her er din komplette optimaliseringsprotokoll.

Trinn 1: Opprett multimodale kanoniske ressurser

Du trenger:

• kanoniske produktbilder

• kanoniske skjermbilder av brukergrensesnittet

• kanoniske videoer

• kommenterte diagrammer

• visuelle funksjonsoversikter

Motorene må se de samme bildene på hele nettet.

Trinn 2: Legg til multimodale metadata til alle ressurser

Bruk:

• alternativ tekst

• ARIA-merking

• semantiske beskrivelser

• metadata for vannmerke

• strukturerte bildetekster

• versjonskoder

• innbyggingsvennlige filnavn

Disse signalene hjelper modeller med å knytte bilder til enheter.

Trinn 3: Sørg for konsistens i den visuelle identiteten

AI-motorer oppdager inkonsekvenser som tillitsbrudd.

Oppretthold konsistens:

• fargepaletter

• logo-plassering

• typografi

• skjermbilde-stil

• produktvinkler

Konsistens er et rangeringstegn.

Trinn 4: Produser multimodale innholdssentre

Eksempler:

• videoforklaringer

• bilderike veiledninger

• skjermbildebaserte veiledninger

• visuelle arbeidsflyter

• kommenterte produktoversikter

Disse blir «multimodale sitater».

Trinn 5: Optimaliser levering av medier på nettstedet

AI-motorer trenger:

• rene URL-er

• alternativ tekst

• EXIF-metadata

• JSON-LD for media

• tilgjengelige versjoner

• rask CDN-levering

Dårlig medielevering = dårlig multimodal synlighet.

Trinn 6: Oppretthold visuell proveniens (C2PA)

Legg inn opprinnelse i:

• produktbilder

• videoer

• PDF-veiledninger

• infografikk

Dette hjelper motorene med å verifisere deg som kilde.

Trinn 7: Test multimodale spørsmål ukentlig

Søk med:

• skjermbilder

• produktbilder

• diagrammer

• videoklipp

Overvåk:

• feilklassifisering

• manglende sitater

• feil kobling av enheter

Generative feiltolkninger må korrigeres tidlig.

Del 7: Forutsigelse av neste fase av multimodal GEO (2026–2030)

Her er de fremtidige endringene.

Forutsigelse 1: Visuelle sitater blir like viktige som tekstsiteringer

Motorene vil vise:

• bildekilde-merker

• kreditering av videoutdrag

• skjermbilde-proveniensmerker

Forutsigelse 2: AI vil foretrekke merker med visuell dokumentasjon

Trinnvise skjermbilder vil overgå tekstbaserte veiledninger.

Forutsigelse 3: Søk vil fungere som en personlig visuell assistent

Brukere vil peke kameraet sitt mot noe → AI håndterer arbeidsflyten.

Prediksjon 4: Multimodale alternative data vil bli standardisert

Nye skjemastandarder for:

• diagrammer

• skjermbilder

• kommenterte UI-flyter

Forutsigelse 5: Merkevarer vil opprettholde «visuelle kunnskapsgrafer»

Strukturerte relasjoner mellom:

• ikoner

• skjermbilder

• produktbilder

• diagrammer

Prediksjon 6: AI-assistenter vil velge hvilke bilder de skal stole på

Motorer vil vurdere:

• proveniens

• klarhet

• konsistens

• autoritet

• metadata justering

Forutsigelse 7: Multimodale GEO-team dukker opp

Bedrifter vil ansette:

• visuell dokumentasjon strateger

• multimodale metadataingeniører

• AI-forståelsestestere

GEO blir tverrfaglig.

Del 8: Sjekkliste for multimodale GEO-team (kopier og lim inn)

Medieelementer

• Kanoniske produktbilder

• Kanoniske skjermbilder av brukergrensesnitt

• Videodemonstrasjoner

• Visuelle diagrammer

• Kommenterte arbeidsflyter

Metadata

• Alternativ tekst

• Strukturerte bildetekster

• EXIF/metadata

• JSON-LD for media

• C2PA-proveniens

Identitet

• Konsistent visuell merkevarebygging

• Ensartet plassering av logo

• Standard skjermbilde-stil

• Multimodal entitetslenking

Innhold

• Video-rike veiledninger

• Skjermbildebaserte veiledninger

• Visuell produktdokumentasjon

• Diagrammer med tydelige etiketter

Overvåking

• Ukentlige skjermbildeforespørsler

• Ukentlige bildeforespørsler

• Ukentlige videosøk

• Kontroller av feilklassifisering av enheter

Dette sikrer full multimodal beredskap.

Konklusjon: Multimodal søk er den neste grensen for GEO

Generativ søk er ikke lenger tekstdrevet. AI-motorer nå:

• se

• forstå

• sammenligne

• analysere

• begrunnelse

• oppsummere

på tvers av alle medieformater. Merkevarer som kun optimaliserer for tekst, vil miste synlighet ettersom multimodal atferd blir standard på både forbruker- og bedriftsgrensesnitt.

Fremtiden tilhører merkevarer som behandler bilder, videoer, skjermbilder, diagrammer og stemme som primære kilder til sannhet – ikke som tilleggsressurser.

Multimodal GEO er ikke en trend. Det er det neste fundamentet for digital synlighet.