Kako bo multimodalno generativno iskanje spremenilo optimizacijo

Uvod

Iskanje ni več omejeno samo na besedilo. Generativni iskalniki zdaj obdelujejo in interpretirajo besedilo, slike, avdio, video, posnetke zaslona, grafe, fotografije izdelkov, rokopis, razporede uporabniškega vmesnika in celo delovne tokove – vse v enem samem poizvedovanju.

Ta novi paradigma se imenuje multimodalno generativno iskanje in se že uvaja v Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT Search, Claude, Perplexity in prihajajoči Apple On-Device AI.

Uporabniki začenjajo postavljati vprašanja, kot so:

• „Kdo izdeluje ta izdelek?“ (s fotografijo)

• „Povzemi ta PDF in ga primerjaj s to spletno stranjo.“

• „Popravite kodo na tej sliki zaslona.“

• „Načrtujte potovanje z uporabo te slike zemljevida.“

• „Poišči mi najboljša orodja na podlagi tega predstavitvenega videa.“

• „Pojasnite ta grafikon in priporočite ukrepe.“

V letu 2026 in naprej blagovne znamke ne bodo več optimizirane samo za poizvedbe na podlagi besedila – generativna umetna inteligenca jih bo morala razumeti vizualno, slušno in kontekstualno.

Ta članek pojasnjuje, kako deluje multimodalno generativno iskanje, kako iskalniki interpretirajo različne vrste podatkov in kaj morajo storiti strokovnjaki za GEO, da se prilagodijo.

1. del: Kaj je multimodalno generativno iskanje?

Tradicionalni iskalniki so obdelovali le besedilna poizvedovanja in besedilne dokumente. Večmodalno generativno iskanje sprejema – in povezuje – več oblik vnosa hkrati, na primer:

• besedilo

• slike

• video v živo

• zaslonske slike

• glasovni ukazi

• dokumenti

• strukturirani podatki

• koda

• grafi

• prostorski podatki

Iskalnik ne poišče le ujemajočih se rezultatov – vsebino razume na enak način kot človek.

Primer:

Prenesena slika → analizirana → identificiran izdelek → primerjava lastnosti → generativni povzetek → predlagane najboljše alternative.

To je naslednja stopnja razvoja iskanja → sklepanja → presojanja.

2. del: Zakaj se multimodalno iskanje zdaj tako hitro razvija

To so omogočile tri tehnološke preboje:

1. Enotne multimodalne arhitekture modelov

Modeli, kot so GPT-4.2, Claude 3.5 in Gemini Ultra, lahko:

• glej

• preberi

• poslušaj

• razlagaj

• razumeti

v enem samem koraku.

2. Združevanje vida in jezika

Vid in jezik se zdaj obdelujeta skupaj, ne ločeno. To omogoča motorjem, da:

• razumeti odnose med besedilom in slikami

• sklepati o pojmih, ki niso izrecno prikazani

• prepoznati entitete v vizualnih kontekstih

3. AI na napravi in na robu

Z Apple, Google in Meta, ki spodbujajo razmišljanje na napravi, je multimodalno iskanje hitrejše in bolj zasebno – in zato postalo glavni tok.

Večmodalno iskanje je nova privzeta nastavitev za generativne motorje.

3. del: Kako večmodalni motorji interpretirajo vsebino

Ko uporabnik naloži sliko, posnetek zaslona ali avdio posnetek, motorji sledijo večstopenjskemu procesu:

Stopnja 1 – Izvleček vsebine

Prepoznavan je vsebine:

• predmetov

• blagovne znamke

• besedilo (OCR)

• barve

• diagrami

• logotipi

• elementi uporabniškega vmesnika

• obrazi (po potrebi zamegljeni)

• kulise

• diagrami

Stopnja 2 – Semantično razumevanje

Razlaga pomena:

• namen

• kategorija

• odnosi

• slog

• kontekst uporabe

• čustveni ton

• funkcionalnost

Stopnja 3 – Povezovanje entitet

Povezovanje elementov z znanimi entitetami:

• proizvodi

• podjetja

• lokacije

• koncepti

• ljudje

• SKU

Faza 4 – Presoja in razumevanje

Ustvarite ukrepe ali spoznanja:

• primerjajte to z alternativami

• povzemi, kaj se dogaja

• izpostavite ključne točke

• priporočite možnosti

• zagotovite navodila

• odkrijte napake

Večmodalno iskanje ni pridobivanje podatkov — je razlaga in sklepanje.

4. del: Kako to za vedno spreminja optimizacijo

GEO se mora zdaj razviti preko optimizacije, ki temelji izključno na besedilu.

Spodaj so navedene spremembe.

Sprememba 1: Slike postanejo signali za razvrščanje

Generativni motorji izvlečejo:

• logotipi blagovnih znamk

• oznake izdelkov

• slogi pakiranja

• razporeditev prostorov

• diagrami

• zasloni uporabniškega vmesnika

• diagrami funkcij

To pomeni, da morajo blagovne znamke:

• optimizirajte slike izdelkov

• vizualizacije vodnih žigov

• usklajevanje vizualnih elementov z definicijami entitet

• ohranjanje dosledne identitete blagovne znamke v vseh medijih

Vaša knjižnica slik postane vaša knjižnica za uvrščanje.

Preobrazba 2: Video postane prvovrstno iskalno sredstvo

Motorji zdaj:

• prepis

• povzemanje

• indeks

• razčlenite korake v navodilih

• prepoznati blagovne znamke v okvirjih

• izvleči značilnosti iz predstavitev

Do leta 2027 bo video-first GEO obvezen za:

• SaaS orodja

• e-trgovina

• izobraževanje

• storitve za dom

• B2B razlaga zapletenih delovnih tokov

Vaši najboljši videi bodo postali vaši »generativni odgovori«.

Preobrazba 3: Posnetki zaslona postanejo iskalna poizvedba

Uporabniki bodo vse pogosteje iskali po posnetkih zaslona.

Zaslonska slika:

• napaka

• stran izdelka

• funkcija konkurenta

• cenik

• potek uporabniškega vmesnika

• poročilo

sproži multimodalno razumevanje.

Blagovne znamke morajo:

• struktura elementov uporabniškega vmesnika

• ohranjanje doslednega vizualnega jezika

• zagotoviti, da je blagovna znamka čitljiva na zaslonih

Vmesnik vašega izdelka postane iskalni.

Preobrazba 4: Grafi in vizualizacije podatkov so zdaj »poizvedljivi«

AI-motorji lahko interpretirajo:

• stolpčni diagrami

• črtni diagrami

• KPI nadzorne plošče

• toplotne karte

• analitična poročila

Lahko sklepajo:

• trendi

• anomalije

• primerjave

• napovedi

Blagovne znamke potrebujejo:

• čiste vizualizacije

• označene osi

• visokokontrastni dizajni

• metapodatki, ki opisujejo vsak grafični prikaz podatkov

Vaše analitike postanejo berljive za stroje.

Preobrazba 5: Večmodalna vsebina zahteva večmodalno shemo

Schema.org se bo kmalu razširila in vključevala:

• vizualni objekt

• avdiovizualni objekt

• zaslonska slika

• chartObject

Strukturirani metapodatki postanejo bistveni za:

• predstavitve izdelkov

• infografike

• zasloni uporabniškega vmesnika

• primerjalne tabele

Iskalniki potrebujejo strojne signale za razumevanje multimedijskih vsebin.

Del 5: Večmodalni generativni iskalniki spreminjajo kategorije poizvedb

Nove vrste poizvedb bodo prevladale v generativnem iskanju.

1. Poizvedbe „Identificiraj to“

Prenesena slika → AI identificira:

• izdelek

• lokacija

• vozilo

• blagovna znamka

• oblačilo

• element uporabniškega vmesnika

• naprava

2. Poizvedbe „Pojasni to“

AI pojasni:

• armaturne plošče

• grafi

• zasloni s kodami

• priročniki za izdelke

• diagrami poteka

To od blagovnih znamk zahteva večmodalno pismenost.

3. Poizvedbe „Primerjaj to“

Sprožilci primerjave slik ali videov:

• alternativni izdelki

• primerjave cen

• razlikovanje funkcij

• analiza konkurence

Vaša blagovna znamka mora biti prisotna v teh primerjavah.

4. Poizvedbe „Popravi to“

Zaslonska slika → popravki AI:

• koda

• preglednica

• razporeditev uporabniškega vmesnika

• dokument

• nastavitve

Najpogosteje se navajajo blagovne znamke, ki ponujajo jasne korake za odpravljanje težav.

5. Vprašanja „Je to dobro?“

Uporabnik prikaže izdelek → AI ga pregleda.

Ugled vaše blagovne znamke postane viden tudi zunaj besedila.

Del 6: Kaj morajo blagovne znamke storiti za optimizacijo za multimodalno AI

Tukaj je vaš celoten protokol optimizacije.

Korak 1: Ustvarite multimodalna kanonična sredstva

Potrebujete:

• kanonične slike izdelkov

• kanonični zasloni uporabniškega vmesnika

• kanonični videi

• diagrami z opombami

• razčlenitev vizualnih značilnosti

Iskalniki morajo videti enake vizualne elemente po vsem spletu.

Korak 2: Dodajte multimodalne metapodatke vsem sredstvom

Uporabite:

• alternativni tekst

• označevanje ARIA

• semantični opisi

• vodni žig metapodatki

• strukturirani podnapisi

• oznake različic

• ime datotek, primerno za vstavljanje

Ti signali pomagajo modelom povezati vizualne elemente z entitetami.

Korak 3: Zagotovite doslednost vizualne identitete

AI motorji zaznavajo neskladnosti kot vrzeli v zaupanju.

Ohranite doslednost:

• barvne palete

• umestitev logotipa

• tipografija

• stil zaslona

• zorniki izdelka

Doslednost je signal za razvrščanje.

Korak 4: Ustvarite multimodalne vsebinske centre

Primeri:

• video pojasnila

• navodila z veliko slikami

• vodniki na podlagi zaslonskih posnetkov

• vizualni delovni tokovi

• komentirane razčlenitve izdelkov

Ti postanejo »multimodalne citate«.

Korak 5: Optimizirajte dostavo medijev na vaši spletni strani

AI-motorji potrebujejo:

• čisti URL-ji

• alternativni tekst

• metapodatki EXIF

• JSON-LD za medije

• dostopne različice

• hitra dostava CDN

Slaba dostava medijev = slaba multimodalna vidnost.

Korak 6: Ohranite vizualno poreklo (C2PA)

Vključite izvor v:

• fotografije izdelkov

• videi

• PDF priročniki

• infografike

To pomaga motorjem preveriti vas kot vir.

Korak 7: Tedensko testirajte multimodalne pozive

Iskanje z:

• zaslonske slike

• fotografije izdelkov

• grafi

• videoposnetki

Spremljajte:

• napačna klasifikacija

• manjkajoče citate

• napačno povezovanje entitet

Generativne napačne interpretacije je treba popraviti čim prej.

Del 7: Napoved naslednje faze multimodalnega GEO (2026–2030)

Tukaj so prihodnje spremembe.

Napoved 1: Vizualne navedbe bodo postale enako pomembne kot tekstovne navedbe

Iskalniki bodo prikazovali:

• znaki vira slike

• video izvleček-kredit

• oznake izvora posnetkov zaslona

Napoved 2: AI bo dajal prednost blagovnim znamkam z vizualno dokumentacijo

Korak za korakom posnetki zaslona bodo presegli navodila, ki vsebujejo samo besedilo.

Napoved 3: Iskanje bo delovalo kot osebni vizualni pomočnik

Uporabniki bodo usmerili kamero na nekaj → umetna inteligenca bo poskrbela za potek dela.

Napoved 4: Večmodalni alternativni podatki bodo postali standardizirani

Novi standardi sheme za:

• diagrami

• zasloni

• opremljeni UI tokovi

Napoved 5: Blagovne znamke bodo vzdrževale »vizualne grafe znanja«

Strukturirane odnose med:

• ikone

• zasloni

• fotografije izdelkov

• diagrami

Napoved 6: AI pomočniki bodo izbirali, katerim vizualnim podatkom zaupati

Motorji bodo tehtali:

• poreklo

• jasnost

• doslednost

• avtoriteta

• usklajevanje metapodatkov

Napoved 7: Pojavijo se multimodalne GEO ekipe

Podjetja bodo zaposlila:

• vizualna dokumentacija strategisti

• inženirji multimodalnih metapodatkov

• preizkuševalci razumevanja umetne inteligence

GEO postane multidisciplinarno.

Del 8: Seznam za preverjanje multimodalnega GEO (kopiraj in prilepi)

Medijska sredstva

• kanonične slike izdelkov

• kanonični zasloni uporabniškega vmesnika

• Video predstavitve

• Vizualni diagrami

• Označeni delovni tokovi

Metapodatki

• Alternativni tekst

• Strukturirani napisi

• EXIF/metapodatki

• JSON-LD za medije

• C2PA poreklo

Identiteta

• Dosledna vizualna podoba blagovne znamke

• Enotna umestitev logotipa

• Standardni slog zaslona

• Večmodalno povezovanje entitet

Vsebina

• Video vodiči

• Vodniki na podlagi zaslonskih posnetkov

• Vizualna dokumentacija izdelkov

• Grafi z jasnimi oznakami

Spremljanje

• Tedenska poizvedovanja po zaslonih

• Tedenska vprašanja o slikah

• Tedenska poizvedovanja po videih

• Preverjanje napačne klasifikacije entitet

To zagotavlja popolno multimodalno pripravljenost.

Sklep: multimodalno iskanje je naslednja meja GEO

Generativno iskanje ni več pogojeno z besedilom. AI-motorji zdaj:

• glej

• razumeti

• primerjaj

• analiziraj

• razlog

• povzeti

v vseh medijskih formatih. Blagovne znamke, ki optimizirajo samo za besedilo, bodo izgubile vidnost, saj bo multimodalno vedenje postalo standard v iskalnih vmesnikih za potrošnike in podjetja.

Prihodnost pripada blagovnim znamkam, ki slike, videoposnetke, posnetke zaslona, diagrame in glas obravnavajo kot primarne vire resnice – ne kot dodatna sredstva.

Večmodalni GEO ni trend. Je naslednji temelj digitalne vidnosti.