Multi-Modale LLM's: Tekst, beeld, video en verder

Intro

Het tijdperk van puur op tekst gebaseerde AI is voorbij.

Zoekmachines, assistenten en LLM-systemen evolueren snel naar multimodale intelligentie-engines die inhoud in elk formaat kunnen begrijpen en genereren:

✔ tekst

✔ afbeeldingen

✔ video

✔ audio

✔ schermopnames

✔ PDF's

✔ grafieken

✔ code

✔ gegevenstabellen

✔ UI-lay-outs

✔ realtime camera-input

Deze verschuiving verandert zoekopdrachten, marketing, contentcreatie, technische SEO en gebruikersgedrag sneller dan welke eerdere technologische golf dan ook.

Multimodale LLM's 'lezen' niet alleen het internet, ze zien, horen, interpreteren, analyseren en redeneren er ook over.

En in 2026 is multimodaliteit niet langer een noviteit. Het wordt de standaardinterface voor digitale ontdekkingen.

In dit artikel wordt uitgelegd wat multimodale LLM's zijn, hoe ze werken, waarom ze belangrijk zijn en hoe marketeers en SEO-professionals zich moeten voorbereiden op een wereld waarin gebruikers via alle soorten media met AI communiceren.

1. Wat zijn multimodale LLM's? (Eenvoudige definitie)

Een multimodale LLM is een AI-model dat:

✔ inhoud uit meerdere gegevenstypen begrijpen

✔ redeneren over verschillende formaten heen

✔ informatie tussen verschillende formaten met elkaar in verband kan brengen

✔ nieuwe inhoud genereren in elke modaliteit

Een multimodaal model kan:

— een alinea lezen — een grafiek analyseren — een video samenvatten — een afbeelding classificeren — audio transcriberen — entiteiten uit een screenshot extraheren — geschreven inhoud genereren — beeldmateriaal genereren — taken voltooien waarbij gemengde invoer betrokken is

Het combineert perceptie + redeneren + genereren. Dit maakt het aanzienlijk krachtiger dan modellen die alleen tekst gebruiken.

2. Hoe multimodale LLM's werken (technische uitleg)

Multimodale LLM's combineren verschillende componenten:

1. Unimodale encoders

Elke modaliteit heeft zijn eigen encoder:

✔ tekstencoder (transformer)

✔ beeldencoder (Vision Transformer of CNN)

✔ video-encoder (spatiotemporele netwerk)

✔ audio-encoder (spectrogramtransformer)

✔ documentencoder (lay-out + tekstextractor)

Deze zetten media om in embeddings.

2. Een gedeelde inbeddingsruimte

Alle gecodeerde media worden geprojecteerd in één uniforme vectorruimte.

Dit maakt het volgende mogelijk:

✔ uitlijning (beeld ↔ tekst ↔ audio)

✔ cross-modaal redeneren

✔ semantische vergelijkingen

Daarom kunnen modellen antwoorden op vragen als:

"Leg de fout in deze schermafbeelding uit." "Vat deze video samen." "Wat geeft deze grafiek aan?"

3. Een redeneringsengine

De LLM verwerkt alle embeddings met:

✔ aandacht

✔ gedachtegang

✔ meerstapsplanning

✔ gebruik van hulpmiddelen

✔ retrieval

Dit is waar de intelligentie plaatsvindt.

4. Multimodale decoders

Het model kan het volgende genereren:

✔ tekst

✔ afbeeldingen

✔ video

✔ ontwerpprototypes

✔ audio

✔ code

✔ gestructureerde gegevens

Het resultaat: LLM's die elke vorm van content kunnen verwerken en produceren.

3. Waarom multimodaliteit een doorbraak is

Multimodale LLM's lossen verschillende beperkingen van tekstgebaseerde AI op.

1. Ze begrijpen de echte wereld

Op tekst gebaseerde LLM's hebben last van abstractie. Multimodale LLM's zien de wereld letterlijk.

Dit verbetert:

✔ nauwkeurigheid

✔ context

✔ grondigheid

✔ feitencontrole

2. Ze kunnen verifiëren — niet alleen genereren

Tekstmodellen kunnen hallucineren. Beeld-/videomodellen valideren met pixels.

"Komt dit product overeen met de beschrijving?" "Welke foutmelding staat er op dit scherm?" "Is dit voorbeeld in tegenspraak met uw eerdere samenvatting?"

Dit vermindert hallucinaties bij feitelijke taken aanzienlijk.

3. Ze begrijpen nuances

Een model dat alleen tekst gebruikt, kan het volgende niet interpreteren:

✔ een grafiek

✔ een logo

✔ een screenshot

✔ een gezichtsuitdrukking

✔ een UI-flow

Multimodale LLM's kunnen dat wel.

4. Ze combineren perceptie en actie

Multimodale LLM's kunnen:

✔ een website analyseren

✔ oplossingen genereren

✔ UX-wijzigingen doorvoeren

✔ beeldmateriaal evalueren

✔ technische fouten detecteren

✔ ontwerpprototypes maken

Hierdoor vervaagt de grens tussen 'zoekmachine', 'assistent' en 'werktool'.

5. Ze ontsluiten nieuwe marketingkanalen

Multimodale mogelijkheden:

✔ video-SEO

✔ beeld-SEO

✔ visuele merkherkenning

✔ analyse van productdemonstraties

✔ automatisch gegenereerde tutorials

✔ synthetische contentcampagnes

Het hele content-ecosysteem breidt zich uit.

4. Hoe multimodale LLM's het zoeken zullen hervormen

Zoeken wordt steeds meer multisensorisch.

Hier volgt hoe.

1. Zoekmachines zullen afbeeldingen interpreteren als zoekopdrachten

Gebruikers zullen zoeken door:

✔ een screenshot maken

✔ een foto te maken

✔ een video plaatsen

✔ een UI-probleem te tonen

✔ een document uploaden

Voorbeeld:

"Laat me het beste alternatief voor deze tool zien." Upload een screenshot van een andere SaaS-gebruikersinterface.

Uw merk heeft multimodale herkenbaarheid nodig, niet alleen trefwoorden.

2. Video wordt een primaire bron van zoekgegevens

LLM's zullen:

✔ video's samenvatten

✔ entiteiten extraheren

✔ onderwerpen detecteren

✔ tijdstempels indexeren

✔ videosegmenten rangschikken

Dit zal het volgende transformeren:

✔ YouTube-zoekopdrachten

✔ TikTok-zoekopdrachten

✔ video-gebaseerde productontdekking

Als uw merk niet multimodaal is, verdwijnt u uit deze indexen.

3. Op afbeeldingen gebaseerde SEO keert met kracht terug

Modellen analyseren:

✔ infographics

✔ productfoto's

✔ nauwkeurigheid van grafieken

✔ duidelijkheid van de gebruikersinterface

✔ visuele branding

✔ logo's in berichten

Visuele SEO wordt weer werkelijkheid.

4. Multimodale AI-overzichten

AI-overzichten zullen verwijzen naar:

✔ video-uitleg

✔ afbeeldingsdiagrammen

✔ geannoteerde schermafbeeldingen

✔ multimodale citaten

"Indexeerbaar door tekst" zijn is niet langer voldoende.

5. Conversatiegebaseerde ontdekking vervangt SERP's

Gebruikers zullen:

✔ bonnen uploaden

✔ facturen plakken

✔ analytische dashboards tonen

✔ producten fotograferen

✔ problemen registreren

En vraag:

"Wat moet ik doen?" "Wat betekent dit?" "Welke oplossing past bij deze situatie?"

Uw content moet bruikbaar zijn als multimodale gegevensbron.

5. Wat multimodaliteit betekent voor marketing

Dit is waar de revolutie het hardst toeslaat.

Multimodaliteit maakt het volgende mogelijk:

1. Hogere conversie door begrip van demo's

Modellen kunnen:

✔ productvideo's bekijken

✔ UI-flows begrijpen

✔ onboarding evalueren

✔ wrijving identificeren

Marketingteams kunnen conversieflows optimaliseren met AI die niet alleen tekst, maar ook de semantiek van video begrijpt .

2. Visuele merkidentiteit wordt herkenbaar voor machines

De volgende aspecten van uw merk:

✔ kleuren

✔ typografie

✔ UI

✔ pictogrammen

✔ screenshots

✔ hero-afbeeldingen

worden geïndexeerd door visuele modellen.

Merkidentiteit wordt een machine-entiteit, niet alleen een ontwerp.

3. Multimodale content wordt verplicht

De winnende contentmix:

✔ artikel

✔ infographic

✔ korte demovideo

✔ geannoteerde schermafbeeldingen

✔ datavisualisaties

✔ audiofragmenten

LLM's maken gebruik van al deze elementen.

4. Productmarketing wordt multimodaal

AI zal het volgende vergelijken:

✔ uw gebruikersinterface

✔ de UI van concurrenten

✔ de duidelijkheid van de onboarding

✔ visuele vertrouwenssignalen

Dit heeft invloed op aanbevelingsengines.

5. Klantenservice wordt visueel geautomatiseerd

Gebruikers zullen het volgende uploaden:

✔ screenshots

✔ UI-problemen

✔ foutmeldingen

✔ foto's van apparaten

LLM's stellen een diagnose.

Merken moeten zorgen voor:

✔ consistente UI

✔ herkenbare patronen

✔ leesbare foutmeldingen

✔ duidelijke visuele hiërarchie

6. Implicaties voor SEO, AIO, GEO en LLMO

Multimodale modellen vereisen nieuwe optimalisatieregels.

1. LLMO → Multi-Modal LLM Optimization (M-LLMO)

De inhoud moet:

✔ visueel op elkaar afgestemd

✔ structureel duidelijk

✔ voorzien van beeldannotaties

✔ samen te vatten in een video

✔ schema-rijk

✔ consistent qua entiteiten

2. AIO → Machine-interpretabiliteit in verschillende formaten

Gestructureerde gegevens moeten nu het volgende beschrijven:

✔ afbeeldingen

✔ video's

✔ diagrammen

✔ UI-sequenties

Niet alleen tekst.

3. GEO → Generatieve zoekmachineoptimalisatie breidt zich uit

Generatieve engines zullen:

✔ uit video halen

✔ productfoto's lezen

✔ de betekenis van grafieken extraheren

✔ formaten kruisverwijzen

Alle content moet genereerbaar zijn.

4. SEO → Multi-modale zoekoptimalisatie

Toekomstige rankingfactoren zijn onder meer:

✔ visuele duidelijkheid

✔ Overeenstemming met video-intentie

✔ leesbaarheid op het scherm

✔ begrip van diagrammen

Dit is een nieuw tijdperk voor contentteams.

7. Hoe Ranktracker past in multimodale SEO

Ranktracker wordt essentieel omdat multimodale zoekmachines het volgende belonen:

✔ gestructureerde content

✔ sterke entiteitssignalen

✔ machinaal leesbare architectuur

✔ duidelijkheid van interne links

✔ vindbare visuele middelen

✔ nauwkeurige metadata

Ranktracker-tools ondersteunen deze transformatie:

Zoekwoordzoeker

Identificeer multimodale intentie:

✔ "leg deze schermafbeelding uit..."

✔ "video die laat zien hoe..."

✔ "diagram van..."

✔ "afbeelding van..."

SERP Checker

Toont multimodale oppervlakken (video, AI-overzicht, afbeeldingsrijen).

Webaudit

Zorgt voor technische gereedheid voor:

✔ afbeeldingsmetadata

✔ videoschema

✔ duidelijkheid van alt-tekst

✔ visuele toegankelijkheid

✔ rijkdom aan gestructureerde gegevens

Backlink Checker + Monitor

Nog steeds essentieel voor autoriteit — multimodaal of niet.

AI-artikelschrijver

Genereert LLM- en multimodaalvriendelijke inhoudstructuur.

Laatste gedachte:

Multimodale LLM's zijn niet alleen 'betere modellen'. Ze zijn een nieuw medium voor zoeken, ontdekken en merkzichtbaarheid.

In deze wereld:

✔ is optimalisatie van alleen tekst achterhaald

✔ is visuele duidelijkheid een rankingfactor

✔ worden video's doorzoekbare kennisbronnen

✔ worden screenshots zoekopdrachten

✔ diagrammen worden machinaal leesbare middelen

✔ gestructureerde gegevens worden multi-formaat

✔ merkidentiteit wordt een entiteit die alle modaliteiten overschrijdt

✔ content moet worden geoptimaliseerd voor perceptie EN redenering

Multimodale LLM's zullen SEO opnieuw definiëren, net zoals mobiel zoeken dat heeft gedaan, maar dan op veel grotere schaal.

De toekomst van zoeken is niet op tekst gebaseerd. Het is multisensorisch, multi-formaat, multi-channel en AI-gemedieerd.

Merken die nu optimaliseren, zullen de volgende generatie AI-gestuurde ontdekkingen domineren.