Cum va schimba optimizarea căutarea generativă multimodală

Intro

Căutarea nu mai este doar text. Motoarele generative procesează și interpretează acum text, imagini, audio, video, capturi de ecran, diagrame, fotografii de produse, scriere de mână, layout-uri UI și chiar fluxuri de lucru — totul într-o singură interogare.

Această nouă paradigmă se numește căutare generativă multimodală și este deja implementată în Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT Search, Claude, Perplexity și viitoarea tehnologie AI On-Device de la Apple.

Utilizatorii încep să pună întrebări precum:

• „Cine produce acest produs?” (cu o fotografie)

• „Rezumați acest PDF și comparați-l cu acel site web.”

• „Repară codul din această captură de ecran.”

• „Planifică o călătorie folosind această imagine a hărții.”

• „Găsește-mi cele mai bune instrumente pe baza acestei demonstrații video.”

• „Explicați acest grafic și recomandați acțiuni.”

În 2026 și după aceea, brandurile nu vor mai fi optimizate doar pentru interogări bazate pe text — ele vor trebui să fie înțelese vizual, auditiv și contextual de către AI generativ.

Acest articol explică modul în care funcționează căutarea generativă multimodală, modul în care motoarele interpretează diferite tipuri de date și ce trebuie să facă practicienii GEO pentru a se adapta.

Partea 1: Ce este căutarea generativă multimodală?

Motoarele de căutare tradiționale procesau doar interogări textuale și documente textuale. Căutarea generativă multimodală acceptă și corelează simultan mai multe forme de introducere, cum ar fi:

• text

• imagini

• video live

• capturi de ecran

• comenzi vocale

• documente

• date structurate

• cod

• diagrame

• date spațiale

Motorul nu doar găsește rezultate potrivite, ci înțelege conținutul în același mod în care l-ar înțelege un om.

Exemplu:

Imagine încărcată → analizată → produs identificat → caracteristici comparate → rezumat generativ produs → cele mai bune alternative sugerate.

Aceasta este următoarea evoluție a procesului de recuperare → raționament → judecată.

Partea 2: De ce căutarea multimodală este în plină expansiune în prezent

Trei descoperiri tehnologice au făcut acest lucru posibil:

1. Arhitecturi de modele multimodale unificate

Modele precum GPT-4.2, Claude 3.5 și Gemini Ultra pot:

• vezi

• citi

• asculta

• interpreta

• raționa

într-o singură trecere.

2. Fuziunea dintre vedere și limbaj

Viziunea și limbajul sunt acum procesate împreună, nu separat. Acest lucru permite motoarelor să:

• înțelege relațiile dintre text și imagini

• deduce concepte care nu sunt prezentate în mod explicit

• identifică entități în contexte vizuale

3. AI pe dispozitiv și la margine

Cu Apple, Google și Meta promovând raționamentul pe dispozitiv, căutarea multimodală devine mai rapidă și mai privată — și, prin urmare, mainstream.

Căutarea multimodală este noul standard pentru motoarele generative.

Partea 3: Cum interpretează motoarele multimodale conținutul

Când un utilizator încarcă o imagine, o captură de ecran sau un clip audio, motoarele urmează un proces în mai multe etape:

Etapa 1 — Extragerea conținutului

Identificarea con ținutului:

• obiecte

• mărci

• text (OCR)

• culori

• diagrame

• logo-uri

• elemente UI

• fețe (estompate acolo unde este necesar)

• peisaje

• diagrame

Etapa 2 — Înțelegerea semantică

Interpretarea semnificației:

• scop

• categorie

• relații

• stil

• context de utilizare

• ton emoțional

• funcționalitate

Etapa 3 — Legarea entităților

Conectați elementele la entități cunoscute:

• produse

• companii

• locații

• concepte

• persoane

• SKU

Etapa 4 — Judecată și raționament

Generați acțiuni sau perspective:

• comparați acest lucru cu alternativele

• rezumă ce se întâmplă

• extrageți punctele cheie

• recomandă opțiuni

• oferiți instrucțiuni

• detectați erorile

Căutarea multimodală nu este recuperare — este interpretare plus raționament.

Partea 4: Cum schimbă acest lucru optimizarea pentru totdeauna

GEO trebuie să evolueze acum dincolo de optimizarea exclusiv textuală.

Mai jos sunt prezentate transformările.

Transformarea 1: Imaginile devin semnale de clasificare

Motoarele generative extrag:

• logo-uri de marcă

• etichete de produs

• stiluri de ambalare

• amenajări interioare

• diagrame

• capturi de ecran ale interfeței utilizatorului

• diagrame cu caracteristici

Aceasta înseamnă că brandurile trebuie să:

• optimizarea imaginilor produselor

• imagini cu filigran

• alinierea imaginilor cu definițiile entităților

• menținerea unei identități de brand consecvente în toate mediile

Biblioteca dvs. de imagini devine biblioteca dvs. de clasificare.

Transformarea 2: Videoclipurile devin un activ de căutare de primă clasă

Motoarele acum:

• transcriere

• rezuma

• index

• defalcați pașii în tutoriale

• identifica mărcile în cadre

• extrage caracteristici din demo-uri

Până în 2027, GEO video-first devine obligatoriu pentru:

• Instrumente SaaS

• comerț electronic

• educație

• servicii la domiciliu

• B2B explicarea fluxurilor de lucru complexe

Cele mai bune videoclipuri ale dvs. vor deveni „răspunsurile generative”.

Transformarea 3: Capturile de ecran devin interogări de căutare

Utilizatorii vor căuta din ce în ce mai mult prin capturi de ecran.

O captură de ecran a:

• un mesaj de eroare

• o pagină de produs

• o caracteristică a unui concurent

• un tabel de prețuri

• un flux UI

• un raport

declanșează înțelegerea multimodală.

Brandurile trebuie să:

• structura elementelor UI

• menținerea unui limbaj vizual consecvent

• asigurarea lizibilității brandingului în capturile de ecran

Interfața utilizatorului produsului dvs. devine căutabilă.

Transformarea 4: Graficele și vizualizările de date sunt acum „interogabile”

Motoarele AI pot interpreta:

• diagrame cu bare

• diagrame liniare

• tablouri de bord KPI

• hărți de căldură

• rapoarte analitice

Pot deduce:

• tendințe

• anomalii

• comparații

• previziuni

Brandurile au nevoie de:

• vizualizări clare

• axe etichetate

• designuri cu contrast ridicat

• metadate care descriu fiecare grafic de date

Analizele dvs. devin lizibile de către mașini.

Transformarea 5: Conținutul multimodal necesită o schemă multimodală

Schema.org se va extinde în curând pentru a include:

• visualObject

• obiect audiovizual

• captură de ecran

• chartObject

Metadatele structurate devin esențiale pentru:

• demonstrații de produse

• infografice

• capturi de ecran UI

• tabele comparative

Motoarele au nevoie de indicii pentru a înțelege conținutul multimedia.

Partea 5: Motoarele generative multimodale schimbă categoriile de interogări

Noile tipuri de interogări vor domina căutarea generativă.

1. Interogări „Identificați acest lucru”

Imagine încărcată → AI identifică:

• produs

• locație

• vehicul

• marcă

• articol vestimentar

• element UI

• dispozitiv

2. Interogări „Explicați acest lucru”

AI explică:

• tablouri de bord

• diagrame

• capturi de ecran cu cod

• manuale de produse

• diagrame de flux

Acestea necesită cunoștințe multimodale din partea mărcilor.

3. Întrebări de tipul „Comparați acestea”

Compararea imaginilor sau a videoclipurilor declanșează:

• alternative de produse

• comparații de prețuri

• diferențierea caracteristicilor

• analiza concurenței

Brandul dvs. trebuie să apară în aceste comparații.

4. Interogări „Remediază acest lucru”

Captură de ecran → Remedieri AI:

• cod

• foaie de calcul

• aspectul interfeței utilizatorului

• document

• setări

Brandurile care oferă pași clari de depanare sunt cele mai citate.

5. Întrebări de tipul „Este bun?”

Utilizatorul arată produsul → AI îl evaluează.

Reputația mărcii dvs. devine vizibilă dincolo de text.

Partea 6: Ce trebuie să facă brandurile pentru a se optimiza pentru AI multimodal

Iată protocolul complet de optimizare.

Pasul 1: Creați resurse canonice multimodale

Aveți nevoie de:

• imagini canonice ale produsului

• capturi de ecran canonice ale interfeței utilizatorului

• videoclipuri canonice

• diagrame adnotate

• detalii vizuale ale caracteristicilor

Motoarele de căutare trebuie să vadă aceleași elemente vizuale pe tot web-ul.

Pasul 2: Adăugați metadate multimodale la toate resursele

Utilizați:

• text alternativ

• etichetare ARIA

• descrieri semantice

• metadate filigran

• subtitrări structurate

• etichete de versiune

• nume de fișiere ușor de încorporat

Aceste semnale ajută modelele să conecteze elementele vizuale la entități.

Pasul 3: Asigurați-vă că identitatea vizuală este consecventă

Motoarele AI detectează inconsistențele ca lacune de încredere.

Mențineți coerența:

• palete de culori

• plasarea logo-ului

• tipografie

• stilul capturilor de ecran

• unghiuri de prezentare a produsului

Coerența este un semnal de clasificare.

Pasul 4: Produceți hub-uri de conținut multimodale

Exemple:

• videoclipuri explicative

• tutorialuri bogate în imagini

• ghiduri bazate pe capturi de ecran

• fluxuri de lucru vizuale

• descrieri detaliate ale produselor

Acestea devin „citări multimodale”.

Pasul 5: Optimizați livrarea de conținut media pe site

Motoarele AI au nevoie de:

• URL-uri curate

• text alternativ

• metadate EXIF

• JSON-LD pentru media

• versiuni accesibile

• livrare rapidă CDN

Furnizare media deficitară = vizibilitate multimodală deficitară.

Pasul 6: Mențineți proveniența vizuală (C2PA)

Încorporați proveniența în:

• fotografii ale produselor

• videoclipuri

• Ghiduri PDF

• infografice

Acest lucru ajută motoarele să vă verifice ca sursă.

Pasul 7: Testați săptămânal prompturile multimodale

Căutați cu:

• capturi de ecran

• fotografii ale produselor

• diagrame

• clipuri video

Monitorizați:

• clasificare eronată

• citări lipsă

• legături incorecte între entități

Interpretarea generativă eronată trebuie corectată din timp.

Partea 7: Prezicerea următoarei etape a GEO multimodale (2026–2030)

Iată schimbările viitoare.

Previziunea 1: Citatele vizuale devin la fel de importante ca citatele textuale

Motoarele vor afișa:

• insigne sursă imagine

• credit pentru fragmente video

• etichete de proveniență a capturilor de ecran

Previziunea 2: AI va prefera brandurile cu documentație vizuală

Capturile de ecran pas cu pas vor depăși tutorialele doar textuale.

Previziunea 3: Căutarea va funcționa ca un asistent vizual personal

Utilizatorii vor îndrepta camera către ceva → AI se va ocupa de fluxul de lucru.

Predicție 4: Datele alternative multimodale vor deveni standardizate

Noi standarde de schemă pentru:

• diagrame

• capturi de ecran

• fluxuri UI adnotate

Predicție 5: Brandurile vor menține „grafice de cunoștințe vizuale”

Relații structurate între:

• icoane

• capturi de ecran

• fotografii ale produsului

• diagrame

Predicție 6: Asistenții AI vor alege imaginile în care să aibă încredere

Motoarele vor evalua:

• proveniență

• claritate

• coerență

• autoritate

• alinierea metadatelor

Predicție 7: Apar echipe GEO multimodale

Întreprinderile vor angaja:

• strategii de documentare vizuală

• inginerii de metadate multimodale

• testatori de înțelegere AI

GEO devine multidisciplinar.

Partea 8: Lista de verificare GEO multimodală (copiere și lipire)

Resurse media

• Imagini canonice ale produselor

• Capturi de ecran canonice ale interfeței utilizatorului

• Demonstrații video

• Diagrame vizuale

• Fluxuri de lucru adnotate

Metadate

• Text alternativ

• Legende structurate

• EXIF/metadate

• JSON-LD pentru media

• Proveniență C2PA

Identitate

• Branding vizual consistent

• Plasarea uniformă a logo-ului

• Stil standard pentru capturi de ecran

• Legături multimodale între entități

Conținut

• Tutoriale bogate în materiale video

• Ghiduri bazate pe capturi de ecran

• Documentație vizuală a produsului

• Diagrame cu etichete clare

Monitorizare

• Interogări săptămânale cu capturi de ecran

• Întrebări săptămânale cu imagini

• Întrebări săptămânale despre videoclipuri

• Verificări ale clasificării eronate a entităților

Acest lucru asigură o pregătire multimodală completă.

Concluzie: Căutarea multimodală este următoarea frontieră a GEO

Căutarea generativă nu mai este bazată pe text. Motoarele AI acum:

• vezi

• înțelege

• compara

• analiza

• motive

• rezuma

în toate formatele media. Brandurile care optimizează doar pentru text vor pierde vizibilitate, deoarece comportamentul multimodal devine standard atât în interfețele de căutare ale consumatorilor, cât și în cele ale întreprinderilor.

Viitorul aparține brandurilor care tratează imaginile, videoclipurile, capturile de ecran, diagramele și vocea ca surse primare de adevăr, nu ca resurse suplimentare.

GEO multimodal nu este o tendință. Este următoarea bază a vizibilității digitale.