Як мультимодальний генеративний пошук змінить оптимізацію

Вступ

Пошук більше не обмежується лише текстом. Генеративні двигуни тепер обробляють та інтерпретують текст, зображення, аудіо, відео, скріншоти, діаграми, фотографії продуктів, рукописний текст, макети інтерфейсу користувача і навіть робочі процеси — і все це в одному запиті.

Ця нова парадигма називається мультимодальним генеративним пошуком і вже впроваджується в Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT Search, Claude, Perplexity та майбутній On-Device AI від Apple.

Користувачі починають задавати такі питання:

• «Хто виробляє цей продукт?» (з фото)

• «Підсумуйте цей PDF-файл і порівняйте його з цим веб-сайтом».

• «Виправте код на цьому скріншоті».

• «Сплануйте подорож, використовуючи це зображення карти».

• «Знайдіть мені найкращі інструменти на основі цього відеодемонстрації».

• «Поясніть цю діаграму та порекомендуйте дії».

У 2026 році та надалі бренди будуть не тільки оптимізовані для текстових запитів — вони повинні бути зрозумілі візуально, аудіально та контекстуально для генеративної штучної інтелекту.

У цій статті пояснюється, як працює мультимодальний генеративний пошук, як пошукові системи інтерпретують різні типи даних і що повинні зробити фахівці з географічного маркетингу, щоб адаптуватися.

Частина 1: Що таке мультимодальний генеративний пошук?

Традиційні пошукові системи обробляли лише текстові запити та текстові документи. Мультимодальний генеративний пошук приймає та корелює одночасно кілька форм вхідних даних, таких як:

• текст

• зображення

• відео в прямому ефірі

• скріншоти

• голосові команди

• документи

• структуровані дані

• код

• діаграми

• просторові дані

Пошукова система не просто знаходить відповідні результати — вона розуміє вміст так само, як це робить людина.

Приклад:

Завантажене зображення → проаналізоване → ідентифікований продукт → порівняні характеристики → створений генеративний підсумок → запропоновані найкращі альтернативи.

Це наступний етап еволюції пошуку → міркування → судження.

Частина 2: Чому мультимодальний пошук зараз набуває такої популярності

Це стало можливим завдяки трьом технологічним проривам:

1. Уніфіковані архітектури мультимодальних моделей

Моделі, такі як GPT-4.2, Claude 3.5 та Gemini Ultra, можуть:

• див.

• читати

• слухати

• тлумачити

• розмірковувати

за один прохід.

2. Злиття зору та мови

Зір і мова тепер обробляються разом, а не окремо. Це дозволяє двигунам:

• розуміти взаємозв'язки між текстом та зображеннями

• виводити поняття, які не показані явно

• ідентифікувати об'єкти у візуальному контексті

3. Штучний інтелект на пристрої та на периферії

Завдяки тому, що Apple, Google і Meta просувають обчислення на пристрої, мультимодальний пошук стає швидшим і більш приватним, а отже, і більш поширеним.

Мультимодальний пошук — це новий стандарт для генеративних двигунів.

Частина 3: Як мультимодальні двигуни інтерпретують контент

Коли користувач завантажує зображення, знімок екрана або аудіозапис, двигуни виконують багатоетапний процес:

Етап 1 — Вилучення контенту

Визначення вмі сту:

• об'єкти

• бренди

• текст (OCR)

• кольори

• діаграми

• логотипи

• Елементи інтерфейсу

• обличчя (розмиті, де це необхідно)

• декорації

• діаграми

Етап 2 — Семантичне розуміння

Інтерпретація значення:

• призначення

• категорія

• відносини

• стиль

• контекст використання

• емоційний тон

• функціональність

Етап 3 — Пов'язування об'єктів

Пов'яжіть елементи з відомими сутностями:

• продукти

• компанії

• місця

• концепції

• люди

• SKU

Етап 4 — Судження та міркування

Генеруйте дії або висновки:

• порівняйте це з альтернативами

• підсумуйте, що відбувається

• виділіть ключові моменти

• рекомендувати варіанти

• надайте інструкції

• виявляйте помилки

Мультимодальний пошук — це не просто вилучення інформації, а інтерпретація та міркування.

Частина 4: Як це назавжди змінює оптимізацію

GEO тепер має розвиватися далі, ніж оптимізація лише тексту.

Нижче наведено перетворення.

Трансформація 1: Зображення стають сигналами ранжування

Генеративні двигуни витягують:

• логотипи брендів

• етикетки продуктів

• стилі упаковки

• планування приміщень

• діаграми

• скріншоти інтерфейсу користувача

• діаграми функцій

Це означає, що бренди повинні:

• оптимізація зображень продуктів

• візуальні елементи з водяними знаками

• узгодження візуальних елементів з визначеннями об'єктів

• підтримувати єдиний стиль бренду в усіх засобах масової інформації

Ваша бібліотека зображень стає вашою бібліотекою рейтингу.

Трансформація 2: Відео стає першокласним пошуковим активом

Тепер двигуни:

• транскрибувати

• підсумовувати

• індексувати

• розбивати кроки в підручниках

• ідентифікувати бренди в кадрах

• витягувати особливості з демо-версій

До 2027 року відео-першочергове GEO стане обов'язковим для:

• Інструменти SaaS

• електронна комерція

• освіта

• послуги для дому

• B2B пояснення складних робочих процесів

Ваші найкращі відео стануть вашими «генеративними відповідями».

Трансформація 3: скріншоти стають пошуковими запитами

Користувачі все частіше будуть здійснювати пошук за допомогою скріншотів.

Скріншот:

• повідомлення про помилку

• сторінка продукту

• особливість конкурента

• таблиця цін

• потік інтерфейсу користувача

• звіт

спричиняє мультимодальне розуміння.

Бренди повинні:

• структура елементів інтерфейсу користувача

• дотримуйтесь єдиної візуальної мови

• забезпечення чіткості брендингу на скріншотах

Інтерфейс вашого продукту стає доступним для пошуку.

Трансформація 4: Діаграми та візуалізація даних тепер «доступні для запитів»

Штучний інтелект може інтерпретувати:

• гістограми

• лінійні діаграми

• панелі KPI

• теплові карти

• аналітичні звіти

Вони можуть робити висновки:

• тенденції

• аномалії

• порівняння

• прогнози

Бренди потребують:

• чіткі візуальні елементи

• означені осі

• дизайн з високим контрастом

• метадані, що описують кожну графіку даних

Ваші аналітичні дані стають машиночитаними.

Трансформація 5: Мультимодальний контент вимагає мультимодальної схеми

Schema.org незабаром розшириться і включатиме:

• візуальний об'єкт

• аудіовізуальний об'єкт

• екранний знімок

• chartObject

Структуровані метадані стають необхідними для:

• демонстрації продуктів

• інфографіка

• скріншоти інтерфейсу

• таблиці порівняння

Пошукові системи потребують машинні підказки для розуміння мультимедіа.

Частина 5: Мультимодальні генеративні двигуни змінюють категорії запитів

Нові типи запитів будуть домінувати в генеративному пошуку.

1. Запити «Ідентифікуйте це»

Завантажене зображення → ШІ ідентифікує:

• продукт

• розташування

• транспортний засіб

• бренд

• предмет одягу

• елемент інтерфейсу

• пристрій

2. Запити «Поясніть це»

ШІ пояснює:

• панелі

• діаграми

• скріншоти коду

• посібники з використання продукту

• блок-схеми

Це вимагає від брендів мультимодальної грамотності.

3. Запити «Порівняйте це»

Тригери порівняння зображень або відео:

• альтернативні продукти

• порівняння цін

• відмінності функцій

• аналіз конкурентів

Ваш бренд повинен з'являтися в цих порівняннях.

4. Запити «Виправте це»

Скріншот → виправлення за допомогою ШІ:

• код

• електронна таблиця

• макет інтерфейсу

• документ

• налаштування

Бренди, які надають чіткі інструкції з усунення несправностей, цитуються найчастіше.

5. Запити «Це добре?»

Користувач показує продукт → ШІ його оцінює.

Репутація вашого бренду стає видимою не тільки в тексті.

Частина 6: Що повинні робити бренди для оптимізації мультимодального ШІ

Ось повний протокол оптимізації.

Крок 1: Створіть мультимодальні канонічні активи

Вам потрібно:

• канонічні зображення продукту

• канонічні скріншоти інтерфейсу користувача

• канонічні відео

• анотовані діаграми

• візуальні розбиття функцій

Пошукові системи повинні бачити однакові візуальні елементи в усьому веб-просторі.

Крок 2: Додайте мультимодальні метадані до всіх активів

Використовуйте:

• альтернативний текст

• мітки ARIA

• семантичні описи

• метадані водяних знаків

• структуровані підписи

• теги версій

• імена файлів, зручні для вбудовування

Ці сигнали допомагають моделям пов'язувати візуальні елементи з об'єктами.

Крок 3: Забезпечте узгодженість візуальної ідентичності

Двигуни штучного інтелекту виявляють невідповідності як розбіжності в довірі.

Забезпечте узгодженість:

• палітри кольорів

• розміщення логотипу

• типографіка

• стиль скріншотів

• кути зйомки продукту

Узгодженість є сигналом для ранжування.

Крок 4: Створіть мультимодальні контент-хаби

Приклади:

• відео-пояснення

• навчальні матеріали з великою кількістю зображень

• посібники на основі скріншотів

• візуальні робочі процеси

• розбір продуктів з коментарями

Вони стають «мультимодальними цитатами».

Крок 5: Оптимізуйте доставку медіа на вашому сайті

Штучний інтелект потребує:

• чисті URL-адреси

• альтернативний текст

• метадані EXIF

• JSON-LD для медіа

• доступні версії

• швидка доставка CDN

Погана доставка медіа = погана мультимодальна видимість.

Крок 6: Підтримуйте візуальне походження (C2PA)

Вбудуйте походження в:

• фотографії продуктів

• відео

• PDF-посібники

• інфографіка

Це допоможе двигунам перевірити вас як джерело.

Крок 7: Щотижневе тестування мультимодальних підказок

Шукайте за допомогою:

• скріншоти

• фотографії продуктів

• діаграми

• відеоролики

Моніторинг:

• неправильна класифікація

• відсутні цитати

• неправильне пов'язування об'єктів

Генеративні помилки в інтерпретації необхідно виправляти на ранній стадії.

Частина 7: Прогнозування наступного етапу мультимодального GEO (2026–2030)

Ось які зміни відбудуться в майбутньому.

Прогноз 1: Візуальні цитування стануть такими ж важливими, як і текстові цитування

Двигуни показуватимуть:

• значки джерел зображень

• відео уривки-посилання

• теги походження скріншотів

Прогноз 2: ШІ віддаватиме перевагу брендам із візуальною документацією

Покрокові скріншоти випередять текстові підручники.

Прогноз 3: Пошук буде працювати як особистий візуальний помічник

Користувачі будуть направляти камеру на щось → ШІ оброблятиме робочий процес.

Прогноз 4: Мультимодальні альтернативні дані стануть стандартизованими

Нові стандарти схеми для:

• діаграми

• скріншоти

• анотовані потоки інтерфейсу користувача

Прогноз 5: Бренди будуть вести «візуальні графіки знань»

Структуровані відносини між:

• іконки

• скріншоти

• фотографії продуктів

• діаграми

Прогноз 6: Штучний інтелект буде вибирати, яким візуальним елементам довіряти

Двигуни будуть зважувати:

• походження

• чіткість

• послідовність

• авторитет

• узгодження метаданих

Прогноз 7: З'являться мультимодальні GEO-команди

Підприємства найматимуть:

• стратеги візуальної документації

• інженери мультимодальних метаданих

• тестувальники розуміння штучного інтелекту

GEO стане мультидисциплінарним.

Частина 8: Мультимодальний чек-лист GEO (скопіювати та вставити)

Медіа-ресурси

• Канонічні зображення продуктів

• Канонічні знімки екрана інтерфейсу користувача

• Відеодемонстрації

• Візуальні діаграми

• Анотовані робочі процеси

Метадані

• Альтернативний текст

• Структуровані підписи

• EXIF/метадані

• JSON-LD для медіа

• Походження C2PA

Ідентичність

• Послідовний візуальний брендинг

• Уніфіковане розміщення логотипу

• Стандартний стиль скріншотів

• Мультимодальне зв'язування об'єктів

Контент

• Навчальні посібники з великою кількістю відео

• Посібники на основі скріншотів

• Візуальна документація продукту

• Діаграми з чіткими підписами

Моніторинг

• Щотижневі запити зі знімками екрана

• Щотижневі запити щодо зображень

• Щотижневі запити щодо відео

• Перевірка неправильної класифікації об'єктів

Це забезпечує повну мультимодальну готовність.

Висновок: мультимодальний пошук — це наступний рубіж GEO

Генеративний пошук більше не базується на тексті. Тепер AI-двигуни:

• див.

• розуміти

• порівняти

• аналізувати

• причина

• підсумовувати

у всіх форматах медіа. Бренди, які оптимізуються тільки для тексту, втратять видимість, оскільки мультимодальна поведінка стає стандартом як у споживчих, так і в корпоративних пошукових інтерфейсах.

Майбутнє належить брендам, які розглядають зображення, відео, скріншоти, діаграми та голос як основні джерела інформації, а не як додаткові ресурси.

Мультимодальний GEO — це не тренд. Це наступна основа цифрової видимості.