Como a pesquisa generativa multimodal mudará a otimização

Introdução

A pesquisa já não se limita apenas ao texto. Os motores generativos agora processam e interpretam texto, imagens, áudio, vídeo, capturas de tela, gráficos, fotos de produtos, escrita manual, layouts de interface do usuário e até mesmo fluxos de trabalho — tudo em uma única consulta.

Esse novo paradigma é chamado de pesquisa generativa multimodal e já está sendo implementado no Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT Search, Claude, Perplexity e na futura IA no dispositivo da Apple.

Os usuários estão começando a fazer perguntas como:

• “Quem fabrica este produto?” (com uma foto)

• “Resuma este PDF e compare-o com aquele site.”

• “Corrija o código nesta captura de tela.”

• “Planeje uma viagem usando esta imagem do mapa.”

• “Encontre as melhores ferramentas com base nesta demonstração em vídeo.”

• “Explique este gráfico e recomende ações.”

Em 2026 e nos anos seguintes, as marcas não serão otimizadas apenas para consultas baseadas em texto — elas precisarão ser compreendidas visualmente, auditivamente e contextualmente pela IA generativa.

Este artigo explica como funciona a pesquisa generativa multimodal, como os mecanismos interpretam diferentes tipos de dados e o que os profissionais de GEO devem fazer para se adaptar.

Parte 1: O que é pesquisa generativa multimodal?

Os mecanismos de pesquisa tradicionais processavam apenas consultas de texto e documentos de texto. A pesquisa generativa multimodal aceita — e correlaciona — várias formas de entrada simultaneamente, tais como:

• texto

• imagens

• vídeo ao vivo

• capturas de tela

• comandos de voz

• documentos

• dados estruturados

• código

• gráficos

• dados espaciais

O mecanismo não apenas recupera resultados correspondentes, mas também compreende o conteúdo da mesma forma que um ser humano.

Exemplo:

Imagem carregada → analisada → produto identificado → características comparadas → resumo generativo produzido → melhores alternativas sugeridas.

Essa é a próxima evolução da recuperação → raciocínio → julgamento.

Parte 2: Por que a pesquisa multimodal está explodindo agora

Três avanços tecnológicos tornaram isso possível:

1. Arquiteturas de modelos multimodais unificadas

Modelos como GPT-4.2, Claude 3.5 e Gemini Ultra podem:

• ver

• ler

• ouvir

• interpretar

• raciocinar

em uma única passagem.

2. Fusão de visão e linguagem

A visão e a linguagem agora são processadas juntas, e não separadamente. Isso permite que os mecanismos:

• compreender as relações entre texto e imagens

• inferir conceitos que não são explicitamente mostrados

• identificar entidades em contextos visuais

3. IA no dispositivo e na borda

Com a Apple, o Google e a Meta promovendo o raciocínio no dispositivo, a pesquisa multimodal se torna mais rápida e privada — e, portanto, mainstream.

A pesquisa multimodal é o novo padrão para mecanismos generativos.

Parte 3: Como os mecanismos multimodais interpretam o conteúdo

Quando um usuário carrega uma imagem, captura de tela ou clipe de áudio, os mecanismos seguem um processo em várias etapas:

Etapa 1 — Extração de conteúdo

Identificar o que está no conteúdo:

• objetos

• marcas

• texto (OCR)

• cores

• gráficos

• logotipos

• Elementos da interface do usuário

• rostos (desfocados quando necessário)

• cenários

• diagramas

Etapa 2 — Compreensão semântica

Interpretar o que significa:

• finalidade

• categoria

• relações

• estilo

• contexto de uso

• tom emocional

• funcionalidade

Etapa 3 — Vinculação de entidades

Conecte elementos a entidades conhecidas:

• produtos

• empresas

• localizações

• conceitos

• pessoas

• SKUs

Etapa 4 — Julgamento e raciocínio

Gerar ações ou insights:

• compare com alternativas

• resuma o que está acontecendo

• extraia pontos-chave

• recomendar opções

• fornecer instruções

• detectar erros

A pesquisa multimodal não é recuperação — é interpretação mais raciocínio.

Parte 4: Como isso muda a otimização para sempre

A GEO agora deve evoluir além da otimização apenas de texto.

Abaixo estão as transformações.

Transformação 1: as imagens se tornam sinais de classificação

Os mecanismos generativos extraem:

• logotipos de marcas

• rótulos de produtos

• estilos de embalagem

• disposição das salas

• gráficos

• Capturas de tela da interface do usuário

• diagramas de recursos

Isso significa que as marcas devem:

• otimizar imagens de produtos

• marca d'água visual

• alinhar imagens com definições de entidades

• manter a identidade da marca consistente em todas as mídias

Sua biblioteca de imagens se torna sua biblioteca de classificação.

Transformação 2: o vídeo se torna um recurso de pesquisa de primeira classe

Os mecanismos agora:

• transcrever

• resumir

• indexar

• dividir as etapas em tutoriais

• identificar marcas em quadros

• extrair recursos de demonstrações

Até 2027, o GEO com prioridade para vídeos se tornará obrigatório para:

• Ferramentas SaaS

• comércio eletrônico

• educação

• serviços domésticos

• B2B explicar fluxos de trabalho complexos

Seus melhores vídeos se tornarão suas “respostas generativas”.

Transformação 3: capturas de tela se tornam consultas de pesquisa

Os usuários farão cada vez mais pesquisas por captura de tela.

Uma captura de tela de:

• mensagem de erro

• uma página de produto

• um recurso de um concorrente

• uma tabela de preços

• um fluxo de interface do usuário

• um relatório

desencadeia a compreensão multimodal.

As marcas devem:

• estrutura dos elementos da interface do usuário

• manter uma linguagem visual consistente

• garantir que a marca seja legível nas capturas de tela

A interface do usuário do seu produto se torna pesquisável.

Transformação 4: gráficos e visualizações de dados agora são “consultáveis”

Os mecanismos de IA podem interpretar:

• gráficos de barras

• gráficos de linha

• painéis de KPI

• mapas de calor

• relatórios analíticos

Eles podem inferir:

• tendências

• anomalias

• comparações

• previsões

As marcas precisam:

• visuais claros

• eixos rotulados

• designs de alto contraste

• metadados que descrevem cada gráfico de dados

Suas análises se tornam legíveis por máquina.

Transformação 5: Conteúdo multimodal requer esquema multimodal

O Schema.org em breve se expandirá para incluir:

• objeto visual

• objeto audiovisual

• objeto de captura de tela

• objeto de gráfico

Metadados estruturados tornam-se essenciais para:

• demonstrações de produtos

• infográficos

• capturas de tela da interface do usuário

• tabelas comparativas

Os mecanismos precisam de pistas para compreender multimídia.

Parte 5: Mecanismos gerativos multimodais alteram as categorias de consulta

Novos tipos de consulta dominarão a pesquisa generativa.

1. Consultas “Identifique isto”

Imagem carregada → IA identifica:

• produto

• localização

• veículo

• marca

• item de vestuário

• elemento da interface do usuário

• dispositivo

2. Consultas “Explique isto”

IA explica:

• painéis

• gráficos

• capturas de tela de código

• manuais de produtos

• diagramas de fluxo

Isso requer alfabetização multimodal das marcas.

3. Consultas “Compare isso”

Comparação de imagens ou vídeos:

• alternativas de produtos

• comparações de preços

• diferenciação de recursos

• análise da concorrência

Sua marca deve aparecer nessas comparações.

4. Consultas “Corrija isso”

Captura de tela → Correções de IA:

• código

• planilha

• Layout da interface do usuário

• documento

• configurações

As marcas que fornecem etapas claras para a resolução de problemas são as mais citadas.

5. Consultas “Isso é bom?”

O usuário mostra o produto → A IA o avalia.

A reputação da sua marca se torna visível além do texto.

Parte 6: O que as marcas devem fazer para otimizar a IA multimodal

Aqui está o seu protocolo de otimização completo.

Etapa 1: Crie ativos canônicos multimodais

Você precisa:

• imagens canônicas do produto

• capturas de tela da interface do usuário canônicas

• vídeos canônicos

• diagramas anotados

• detalhamento dos recursos visuais

Os mecanismos devem ver os mesmos recursos visuais em toda a web.

Etapa 2: Adicione metadados multimodais a todos os ativos

Use:

• texto alternativo

• Rotulagem ARIA

• descrições semânticas

• metadados de marca d'água

• legendas estruturadas

• tags de versão

• nomes de arquivos fáceis de incorporar

Esses sinais ajudam os modelos a vincular recursos visuais a entidades.

Etapa 3: garantir a consistência da identidade visual

Os mecanismos de IA detectam inconsistências como falhas de confiança.

Mantenha a consistência:

• paletas de cores

• posicionamento do logotipo

• tipografia

• estilo de captura de tela

• ângulos do produto

A consistência é um sinal de classificação.

Etapa 4: Produza hubs de conteúdo multimodal

Exemplos:

• vídeos explicativos

• tutoriais ricos em imagens

• guias baseados em capturas de tela

• fluxos de trabalho visuais

• análises detalhadas dos produtos com anotações

Estes tornam-se “citações multimodais”.

Etapa 5: Otimize a entrega de mídia no site

Os mecanismos de IA precisam de:

• URLs simples

• texto alternativo

• metadados EXIF

• JSON-LD para mídia

• versões acessíveis

• entrega rápida por CDN

Entrega de mídia deficiente = visibilidade multimodal deficiente.

Etapa 6: Mantenha a proveniência visual (C2PA)

Incorpore a proveniência em:

• fotos do produto

• vídeos

• guias em PDF

• infográficos

Isso ajuda os mecanismos a verificar você como a fonte.

Etapa 7: Teste prompts multimodais semanalmente

Pesquise com:

• capturas de tela

• fotos do produto

• gráficos

• videoclipes

Monitorar:

• classificação incorreta

• citações ausentes

• vinculação incorreta de entidades

Interpretações gerativas incorretas devem ser corrigidas logo no início.

Parte 7: Prevendo o próximo estágio do GEO multimodal (2026–2030)

Aqui estão as mudanças futuras.

Previsão 1: As citações visuais se tornarão tão importantes quanto as citações de texto

Os mecanismos mostrarão:

• emblemas de fonte de imagem

• crédito de trechos de vídeo

• tags de proveniência de capturas de tela

Previsão 2: A IA dará preferência a marcas com documentação que priorize o visual

Capturas de tela passo a passo terão melhor desempenho do que tutoriais apenas em texto.

Previsão 3: A pesquisa funcionará como um assistente visual pessoal

Os usuários apontarão suas câmeras para algo → a IA cuidará do fluxo de trabalho.

Previsão 4: Dados alternativos multimodais serão padronizados

Novos padrões de esquema para:

• diagramas

• capturas de tela

• fluxos de interface do usuário anotados

Previsão 5: As marcas manterão “gráficos de conhecimento visual”

Relações estruturadas entre:

• Ícones

• capturas de tela

• fotos do produto

• diagramas

Previsão 6: Assistentes de IA escolherão em quais recursos visuais confiar

Os mecanismos irão ponderar:

• proveniência

• clareza

• consistência

• autoridade

• alinhamento de metadados

Previsão 7: Surgirão equipes GEO multimodais

As empresas contratarão:

• estrategistas de documentação visual

• engenheiros de metadados multimodais

• testadores de compreensão de IA

O GEO se tornará multidisciplinar.

Parte 8: A lista de verificação GEO multimodal (copiar e colar)

Ativos de mídia

• Imagens canônicas de produtos

• Capturas de tela da interface do usuário canônica

• Demonstrações em vídeo

• Diagramas visuais

• Fluxos de trabalho anotados

Metadados

• Texto alternativo

• Legendas estruturadas

• EXIF/metadados

• JSON-LD para mídia

• Proveniência C2PA

Identidade

• Branding visual consistente

• Posicionamento uniforme do logotipo

• Estilo padrão de captura de tela

• Ligação multimodal de entidades

Conteúdo

• Tutoriais com muitos vídeos

• Guias baseados em capturas de tela

• Documentação do produto com foco no visual

• Gráficos com rótulos claros

Monitoramento

• Consultas semanais de capturas de tela

• Consultas semanais de imagens

• Consultas semanais de vídeos

• Verificações de classificação incorreta de entidades

Isso garante total preparação multimodal.

Conclusão: a pesquisa multimodal é a próxima fronteira da GEO

A pesquisa generativa não é mais orientada por texto. Os mecanismos de IA agora:

• ver

• compreender

• comparar

• analisar

• justificar

• resumir

em todos os formatos de mídia. As marcas que otimizam apenas para texto perderão visibilidade à medida que o comportamento multimodal se tornar padrão nas interfaces de pesquisa de consumidores e empresas.

O futuro pertence às marcas que tratam imagens, vídeos, capturas de tela, diagramas e voz como fontes primárias de verdade — não como recursos complementares.

O GEO multimodal não é uma tendência. É a próxima base da visibilidade digital.