Как мултимодалното генеративно търсене ще промени оптимизацията

Въведение

Търсенето вече не е само текстово. Генеративните двигатели вече обработват и интерпретират текст, изображения, аудио, видео, екранни снимки, диаграми, снимки на продукти, ръкопис, UI оформление и дори работни потоци – всичко това в едно-единствено запитване.

Тази нова парадигма се нарича мултимодално генеративно търсене и вече се внедрява в Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT Search, Claude, Perplexity и предстоящата On-Device AI на Apple.

Потребителите започват да задават въпроси като:

• „Кой произвежда този продукт?“ (с снимка)

• „Обобщете този PDF файл и го сравнете с този уебсайт.“

• „Поправете кода в този скрийншот.“

• „Планирайте пътуване, използвайки тази карта.“

• „Намерете ми най-добрите инструменти въз основа на това видео демо.“

• „Обяснете тази диаграма и препоръчайте действия.“

През 2026 г. и след това марките няма да бъдат оптимизирани само за текстови заявки – те ще трябва да бъдат разбирани визуално, слухово и контекстуално от генеративния AI.

Тази статия обяснява как работи мултимодалното генеративно търсене, как двигателите интерпретират различни типове данни и какво трябва да направят GEO практиците, за да се адаптират.

Част 1: Какво е мултимодално генеративно търсене?

Традиционните търсачки обработват само текстови заявки и текстови документи. Мултимодалното генеративно търсене приема и корелира едновременно няколко форми на въвеждане, като например:

• текст

• изображения

• видео на живо

• скриншоти

• гласови команди

• документи

• структурирани данни

• код

• диаграми

• пространствени данни

Двигателят не само извлича съвпадащи резултати – той разбира съдържанието по същия начин, по който би го разбрал човек.

Пример:

Качено изображение → анализирано → идентифициран продукт → сравнени характеристики → генерирано резюме → предложени най-добри алтернативи.

Това е следващата еволюция на извличане → разсъждение → преценка.

Част 2: Защо мултимодалното търсене се разраства толкова бързо

Три технологични пробива направиха това възможно:

1. Унифицирани мултимодални архитектури на модели

Модели като GPT-4.2, Claude 3.5 и Gemini Ultra могат:

• виж

• прочети

• слушай

• тълкувай

• разсъждавам

с едно преминаване.

2. Сливане на зрение и език

Визията и езикът вече се обработват заедно, а не поотделно. Това позволява на двигателите да:

• разбирам връзките между текст и изображения

• извеждам концепции, които не са изрично показани

• идентифицира обекти във визуален контекст

3. AI на устройството и Edge AI

С Apple, Google и Meta, които насърчават изчисленията на устройството, мултимодалното търсене става по-бързо и по-лично — и следователно се превръща в основна тенденция.

Мултимодалното търсене е новото стандартно за генеративните двигатели.

Част 3: Как мултимодалните двигатели интерпретират съдържанието

Когато потребител качи изображение, екранна снимка или аудио клип, двигателите следват многоетапен процес:

Етап 1 — Извличане на съдържание

Идентифициране на съдържанието:

• обекти

• марки

• текст (OCR)

• цветове

• диаграми

• логотипи

• елементи на потребителския интерфейс

• лица (замъглени, където е необходимо)

• декорации

• диаграми

Етап 2 — Семантично разбиране

Интерпретиране на значението:

• цел

• категория

• взаимоотношения

• стил

• контекст на употреба

• емоционален тон

• функционалност

Етап 3 — Свързване на обекти

Свържете елементите с известни обекти:

• продукти

• компании

• места

• концепции

• хора

• SKU

Етап 4 — Преценка и разсъждение

Генерирайте действия или прозрения:

• сравнете това с алтернативите

• обобщете какво се случва

• извлечете ключовите моменти

• препоръчайте варианти

• дайте инструкции

• открийте грешки

Мултимодалното търсене не е извличане на информация — то е интерпретация и разсъждение.

Част 4: Как това променя оптимизацията завинаги

GEO трябва да се развие отвъд оптимизацията само на текст.

По-долу са представени промените.

Преобразуване 1: Изображенията стават сигнали за класиране

Генеративните двигатели извличат:

• логотипи на марки

• етикети на продукти

• стилове на опаковки

• разположение на помещенията

• диаграми

• Снимки на потребителския интерфейс

• диаграми на функциите

Това означава, че марките трябва:

• оптимизиране на изображенията на продуктите

• визуализации на водни знаци

• съгласуване на визуализациите с дефинициите на обектите

• поддържане на последователна идентичност на марката във всички медии

Вашата библиотека с изображения се превръща във вашата библиотека за класиране.

Преобразуване 2: Видеото се превръща в първокласен ресурс за търсене

Двигателите сега:

• транскрибиране

• обобщаване

• индексиране

• разделяне на стъпките в уроците

• идентифициране на марки в кадри

• извличане на характеристики от демонстрации

До 2027 г. видео-първо GEO става задължително за:

• SaaS инструменти

• електронна търговия

• образование

• услуги за дома

• B2B обяснение на сложни работни процеси

Най-добрите ви видеоклипове ще се превърнат във вашите „генериращи отговори“.

Трансформация 3: Снимките на екрана стават търсени заявки

Потребителите все по-често ще търсят чрез екранни снимки.

Скрийншот на:

• съобщение за грешка

• страница на продукт

• функция на конкурент

• таблица с цени

• поток на потребителския интерфейс

• отчет

задейства мултимодално разбиране.

Марките трябва:

• структура на елементи на потребителския интерфейс

• поддържане на последователен визуален език

• гарантиране на четливостта на брандинга в екранните снимки

Потребителският интерфейс на вашия продукт става търсим.

Трансформация 4: Диаграмите и визуализациите на данни вече са „търсими“

AI двигателите могат да интерпретират:

• бар диаграми

• линейни диаграми

• табла с ключови показатели за ефективност

• топлинни карти

• аналитични отчети

Те могат да правят изводи:

• тенденции

• аномалии

• сравнения

• прогнози

Марките се нуждаят от:

• ясни визуализации

• означени оси

• дизайни с висок контраст

• метаданни, описващи всяка графична информация

Вашите анализи стават машинно четими.

Трансформация 5: Мултимодалното съдържание изисква мултимодална схема

Schema.org скоро ще се разшири, за да включи:

• визуален обект

• аудиовизуален обект

• екранна снимка

• chartObject

Структурираните метаданни стават съществени за:

• демонстрации на продукти

• инфографики

• скриншоти на потребителски интерфейс

• сравнителни таблици

Двигателите се нуждаят от машини сигнали, за да разберат мултимедията.

Част 5: Мултимодалните генеративни двигатели променят категориите на заявките

Нови типове заявки ще доминират в генеративното търсене.

1. Заявки „Идентифицирай това“

Качено изображение → AI идентифицира:

• продукт

• местоположение

• превозно средство

• марка

• дреха

• елемент на потребителския интерфейс

• устройство

2. Заявки „Обясни това“

AI обяснява:

• табла

• диаграми

• екранни снимки на код

• ръководства за продукти

• диаграми на потока

Те изискват мултимодална грамотност от страна на марките.

3. Заявки „Сравни това“

Сравнение на изображения или видеоклипове:

• алтернативи на продукти

• сравнения на цени

• разлики във функциите

• анализ на конкурентите

Вашата марка трябва да се появи в тези сравнения.

4. Заявки „Поправете това“

Снимка на екрана → AI поправки:

• код

• електронна таблица

• разположение на потребителския интерфейс

• документ

• настройки

Марките, които предоставят ясни стъпки за отстраняване на проблеми, се цитират най-често.

5. Запитвания „Това добро ли е?“

Потребителят показва продукта → AI го преглежда.

Репутацията на вашата марка става видима отвъд текста.

Част 6: Какво трябва да направят марките, за да се оптимизират за мултимодален AI

Ето пълният протокол за оптимизация.

Стъпка 1: Създайте мултимодални канонични активи

Необходимо ви е:

• канонични изображения на продукти

• канонични екранни снимки на потребителския интерфейс

• канонични видеоклипове

• анотирани диаграми

• разбивка на визуалните характеристики

Двигателите трябва да виждат едни и същи визуални елементи в цялата мрежа.

Стъпка 2: Добавете мултимодални метаданни към всички активи

Използвайте:

• алтернативен текст

• ARIA етикетиране

• семантични описания

• метаданни с воден знак

• структурирани надписи

• версионни тагове

• имена на файлове, подходящи за вграждане

Тези сигнали помагат на моделите да свързват визуализациите с обектите.

Стъпка 3: Осигурете последователност на визуалната идентичност

AI двигателите откриват несъответствията като пропуски в доверието.

Поддържайте последователност:

• цветови палитри

• разположение на лого

• типография

• стил на екранните снимки

• ъгли на продукта

Съгласуваността е сигнал за класиране.

Стъпка 4: Създайте мултимодални центрове за съдържание

Примери:

• видео обяснения

• уроци с много изображения

• ръководства на базата на екранни снимки

• визуални работни процеси

• анотирани разбивки на продукти

Те се превръщат в „мултимодални цитати“.

Стъпка 5: Оптимизирайте доставката на медийно съдържание на вашия сайт

AI двигателите се нуждаят от:

• чисти URL адреси

• алтернативен текст

• EXIF метаданни

• JSON-LD за медии

• достъпни версии

• бърза доставка чрез CDN

Лошо предоставяне на медии = лоша мултимодална видимост.

Стъпка 6: Поддържайте визуалния произход (C2PA)

Вградете произхода в:

• продуктови снимки

• видеоклипове

• PDF ръководства

• инфографики

Това помага на двигателите да ви идентифицират като източник.

Стъпка 7: Тествайте мултимодалните подсказки всяка седмица

Търсете с:

• екранни снимки

• снимки на продукти

• диаграми

• видеоклипове

Наблюдавайте:

• неправилна класификация

• липсващи цитати

• неправилно свързване на обекти

Генеративните грешки в интерпретацията трябва да се коригират навреме.

Част 7: Прогнозиране на следващия етап на мултимодалния GEO (2026–2030)

Ето бъдещите промени.

Прогноза 1: Визуалните цитирания стават толкова важни, колкото и текстовите цитирания

Двигателите ще показват:

• значки за източника на изображението

• видео откъс-кредит

• етикети за произход на екранни снимки

Прогноза 2: AI ще предпочита марки с визуална документация

Стъпка по стъпка екранните снимки ще надминат по ефективност текстовите наръчници.

Прогноза 3: Търсенето ще функционира като личен визуален асистент

Потребителите ще насочват камерата си към нещо → изкуственият интелект ще се занимава с работния процес.

Прогноза 4: Мултимодалните алтернативни данни ще бъдат стандартизирани

Нови стандарти за схеми за:

• диаграми

• екранни снимки

• анотирани UI потоци

Прогноза 5: Марките ще поддържат „визуални графики на знания“

Структурирани взаимоотношения между:

• икони

• екранни снимки

• снимки на продукти

• диаграми

Прогноза 6: AI асистентите ще избират на кои визуални елементи да се доверят

Двигателите ще преценяват:

• произход

• яснота

• последователност

• авторитет

• съгласуваност на метаданните

Прогноза 7: Появяват се мултимодални GEO екипи

Предприятията ще наемат:

• стратези за визуална документация

• мултимодални инженери по метаданни

• тестери за разбиране на изкуствен интелект

GEO става мултидисциплинарно.

Част 8: Мултимодален GEO списък за проверка (копиране и поставяне)

Медийни ресурси

• Канонични изображения на продукти

• Канонични екранни снимки на потребителския интерфейс

• Видео демонстрации

• Визуални диаграми

• Анотирани работни процеси

Метаданни

• Алтернативен текст

• Структурирани надписи

• EXIF/метаданни

• JSON-LD за медии

• C2PA произход

Идентичност

• Последователен визуален брандинг

• Унифицирано разположение на логото

• Стандартен стил на екранни снимки

• Мултимодално свързване на обекти

Съдържание

• Уроци с много видеоматериали

• Ръководства на базата на екранни снимки

• Визуална продуктова документация

• Диаграми с ясни етикети

Мониторинг

• Седмични заявки за екранни снимки

• Седмични запитвания за изображения

• Седмични запитвания за видеоклипове

• Проверки за неправилна класификация на обекти

Това гарантира пълна мултимодална готовност.

Заключение: Мултимодалното търсене е следващата граница на GEO

Генеративното търсене вече не се основава на текст. AI двигателите сега:

• виж

• разбери

• сравни

• анализирай

• разсъждавай

• обобщавам

във всички медийни формати. Марките, които оптимизират само за текст, ще загубят видимост, тъй като мултимодалното поведение става стандарт както в потребителските, така и в корпоративните интерфейси за търсене.

Бъдещето принадлежи на брандовете, които третират изображенията, видеото, екранните снимки, диаграмите и гласа като основни източници на истина, а не като допълнителни активи.

Мултимодалното GEO не е тенденция. То е следващата основа на цифровата видимост.