Hoe multimodaal generatief zoeken optimalisatie zal veranderen

Intro

Zoeken is niet langer alleen tekst. Generatieve engines verwerken en interpreteren nu tekst, afbeeldingen, audio, video, schermafbeeldingen, grafieken, productfoto's, handgeschreven tekst, UI-lay-outs en zelfs workflows – allemaal in één zoekopdracht.

Dit nieuwe paradigma wordt multimodale generatieve zoekopdrachten genoemd en wordt al uitgerold in Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT Search, Claude, Perplexity en Apple's aankomende On-Device AI.

Gebruikers beginnen vragen te stellen als:

• "Wie maakt dit product?" (met een foto)

• "Vat deze pdf samen en vergelijk hem met die website."

• "Repareer de code in deze schermafbeelding."

• "Plan een reis met behulp van deze kaartafbeelding."

• "Zoek voor mij de beste tools op basis van deze videodemo."

• "Leg deze grafiek uit en doe aanbevelingen voor acties."

In 2026 en daarna zullen merken niet alleen geoptimaliseerd zijn voor tekstgestuurde zoekopdrachten, maar zullen ze ook visueel, auditief en contextueel begrepen moeten worden door generatieve AI.

In dit artikel wordt uitgelegd hoe multimodale generatieve zoekopdrachten werken, hoe zoekmachines verschillende soorten gegevens interpreteren en wat GEO-professionals moeten doen om zich aan te passen.

Deel 1: Wat is multimodale generatieve zoekopdrachten?

Traditionele zoekmachines verwerkten alleen tekstzoekopdrachten en tekstdocumenten. Multimodale generatieve zoekopdrachten accepteren en correleren meerdere vormen van invoer tegelijk, zoals:

• tekst

• afbeeldingen

• live video

• screenshots

• spraakopdrachten

• documenten

• gestructureerde gegevens

• code

• grafieken

• ruimtelijke gegevens

De engine haalt niet alleen overeenkomende resultaten op, maar begrijpt de inhoud op dezelfde manier als een mens dat zou doen.

Voorbeeld:

Geüploade afbeelding → geanalyseerd → product geïdentificeerd → kenmerken vergeleken → generatieve samenvatting geproduceerd → beste alternatieven voorgesteld.

Dit is de volgende evolutie van zoeken → redeneren → beoordelen.

Deel 2: Waarom multimodale zoekopdrachten nu zo populair zijn

Drie technologische doorbraken hebben dit mogelijk gemaakt:

1. Uniforme multimodale modelarchitecturen

Modellen zoals GPT-4.2, Claude 3.5 en Gemini Ultra kunnen:

• zie

• lezen

• luisteren

• interpreteren

• redeneren

in één keer.

2. Visie-taalfusie

Beeld en taal worden nu samen verwerkt, niet afzonderlijk. Hierdoor kunnen engines:

• relaties tussen tekst en afbeeldingen begrijpen

• concepten afleiden die niet expliciet worden getoond

• entiteiten in visuele contexten identificeren

3. On-Device en Edge AI

Nu Apple, Google en Meta on-device reasoning stimuleren, wordt multimodaal zoeken sneller en persoonlijker – en daarmee mainstream.

Multimodale zoekopdrachten zijn de nieuwe standaard voor generatieve engines.

Deel 3: Hoe multimodale engines inhoud interpreteren

Wanneer een gebruiker een afbeelding, screenshot of audioclip uploadt, volgen engines een meerfasig proces:

Fase 1 — Content-extractie

Identificeer wat er in de inhoud staat:

• objecten

• merken

• tekst (OCR)

• kleuren

• grafieken

• logo's

• UI-elementen

• gezichten (waar nodig vervaagd)

• landschappen

• diagrammen

Fase 2 — Semantisch begrip

Interpreteer wat het betekent:

• doel

• categorie

• relaties

• stijl

• gebruikscontext

• emotionele toon

• functionaliteit

Fase 3 — Entiteiten koppelen

Verbind elementen met bekende entiteiten:

• producten

• bedrijven

• locaties

• concepten

• mensen

• SKU's

Fase 4 — Oordeel en redenering

Genereer acties of inzichten:

• vergelijk dit met alternatieven

• samenvatten wat er gebeurt

• belangrijkste punten samenvatten

• beveel opties aan

• instructies geven

• fouten opsporen

Multimodaal zoeken is geen opvragen van informatie, maar interpretatie plus redeneren.

Deel 4: Hoe dit optimalisatie voorgoed verandert

GEO moet nu verder evolueren dan alleen tekstoptimalisatie.

Hieronder staan de transformaties.

Transformatie 1: Afbeeldingen worden rangschikkingssignalen

Generatieve engines halen het volgende uit:

• merklogo's

• productlabels

• verpakkingsstijlen

• kamerindelingen

• grafieken

• UI-schermafbeeldingen

• functiediagrammen

Dit betekent dat merken:

• productafbeeldingen optimaliseren

• watermerkvisuals

• afbeeldingen afstemmen op entiteitsdefinities

• consistente merkidentiteit behouden in alle media

Uw afbeeldingenbibliotheek wordt uw rankingbibliotheek.

Transformatie 2: Video wordt een eersteklas zoekmiddel

Engines nu:

• transcriberen

• samenvatten

• indexeren

• stappen in tutorials opsplitsen

• merken in frames identificeren

• kenmerken uit demo's halen

Tegen 2027 wordt video-first GEO verplicht voor:

• SaaS-tools

• e-commerce

• onderwijs

• thuisdiensten

• B2B complexe workflows uitleggen

Uw beste video's worden uw 'generatieve antwoorden'.

Transformatie 3: Screenshots worden zoekopdrachten

Gebruikers zullen steeds vaker zoeken op basis van screenshots.

Een screenshot van:

• een foutmelding

• een productpagina

• een functie van een concurrent

• een prijstabel

• een UI-flow

• een rapport

leidt tot multimodaal begrip.

Merken moeten:

• structuur UI-elementen

• zorg voor een consistente visuele taal

• zorg ervoor dat de branding leesbaar is in screenshots

De gebruikersinterface van uw product wordt doorzoekbaar.

Transformatie 4: Grafieken en datavisualisaties zijn nu 'doorzoekbaar'

AI-engines kunnen interpreteren:

• staafdiagrammen

• lijngrafieken

• KPI-dashboards

• heatmaps

• analyserapporten

Ze kunnen afleiden:

• trends

• afwijkingen

• vergelijkingen

• voorspellingen

Merken hebben nodig:

• duidelijke visuals

• gelabelde assen

• ontwerpen met hoog contrast

• metadata die elke gegevensgrafiek beschrijft

Uw analyses worden machinaal leesbaar.

Transformatie 5: multimodale content vereist een multimodaal schema

Schema.org wordt binnenkort uitgebreid met:

• visueelObject

• audiovisueelObject

• screenshotObject

• grafiekObject

Gestructureerde metadata wordt essentieel voor:

• productdemo's

• infographics

• UI-screenshots

• vergelijkingstabellen

Zoekmachines hebben machine-signalen nodig om multimedia te begrijpen.

Deel 5: Multimodale generatieve zoekmachines veranderen querycategorieën

Nieuwe querytypes zullen generatief zoeken domineren.

1. "Identificeer dit"-zoekopdrachten

Geüploade afbeelding → AI identificeert:

• product

• locatie

• voertuig

• merk

• kledingstuk

• UI-element

• apparaat

2. "Leg dit uit"-zoekopdrachten

AI legt uit:

• dashboards

• grafieken

• codescreenshots

• producthandleidingen

• stroomdiagrammen

Hiervoor is multimodale geletterdheid van merken vereist.

3. "Vergelijk deze" zoekopdrachten

Afbeeldings- of videovergelijkingen activeren:

• productalternatieven

• prijsvergelijkingen

• onderscheidende kenmerken

• concurrentieanalyse

Uw merk moet in deze vergelijkingen voorkomen.

4. "Repareer dit"-zoekopdrachten

Screenshot → AI-oplossingen:

• code

• spreadsheet

• UI-lay-out

• document

• instellingen

Merken die duidelijke stappen voor probleemoplossing bieden, worden het meest genoemd.

5. "Is dit goed?"-zoekopdrachten

Gebruiker toont product → AI beoordeelt het.

De reputatie van uw merk wordt zichtbaar buiten de tekst om.

Deel 6: Wat merken moeten doen om te optimaliseren voor multimodale AI

Hier is uw volledige optimalisatieprotocol.

Stap 1: Creëer multimodale canonieke assets

U hebt het volgende nodig:

• canonieke productafbeeldingen

• canonieke UI-screenshots

• canonieke video's

• geannoteerde diagrammen

• visuele functie-uitsplitsingen

Zoekmachines moeten overal op het web dezelfde beelden zien.

Stap 2: Voeg multimodale metadata toe aan alle assets

Gebruik:

• alt-tekst

• ARIA-labels

• semantische beschrijvingen

• watermerkmetadata

• gestructureerde bijschriften

• versietags

• inbeddingsvriendelijke bestandsnamen

Deze signalen helpen modellen om afbeeldingen aan entiteiten te koppelen.

Stap 3: Zorg voor consistentie in de visuele identiteit

AI-engines detecteren inconsistenties als vertrouwenskloven.

Zorg voor consistentie:

• kleurenpaletten

• logo-plaatsing

• typografie

• screenshotstijl

• producthoeken

Consistentie is een rangschikkingssignaal.

Stap 4: Produceer multimodale contenthubs

Voorbeelden:

• video-uitleg

• tutorials met veel afbeeldingen

• op screenshots gebaseerde handleidingen

• visuele workflows

• geannoteerde productanalyses

Dit worden 'multimodale citaten'.

Stap 5: Optimaliseer uw on-site mediadistributie

AI-engines hebben het volgende nodig:

• overzichtelijke URL's

• alt-tekst

• EXIF-metadata

• JSON-LD voor media

• toegankelijke versies

• snelle CDN-levering

Slechte mediadistributie = slechte multimodale zichtbaarheid.

Stap 6: Behoud visuele herkomst (C2PA)

Neem herkomst op in:

• productfoto's

• video's

• PDF-handleidingen

• infographics

Dit helpt engines om u als bron te verifiëren.

Stap 7: Test wekelijks multimodale prompts

Zoek met:

• screenshots

• productfoto's

• grafieken

• videoclips

Monitor:

• verkeerde classificatie

• ontbrekende citaten

• onjuiste entiteitkoppeling

Generatieve verkeerde interpretaties moeten vroegtijdig worden gecorrigeerd.

Deel 7: Voorspellen van de volgende fase van multimodale GEO (2026-2030)

Dit zijn de toekomstige verschuivingen.

Voorspelling 1: Visuele citaten worden even belangrijk als tekstcitaten

Motoren zullen het volgende laten zien:

• badges voor afbeeldingsbronnen

• videofragment-bronvermelding

• screenshot-herkomsttags

Voorspelling 2: AI zal de voorkeur geven aan merken met visuele documentatie

Stapsgewijze schermafbeeldingen zullen beter presteren dan tutorials die alleen uit tekst bestaan.

Voorspelling 3: Zoeken zal werken als een persoonlijke visuele assistent

Gebruikers richten hun camera op iets → AI handelt de workflow af.

Voorspelling 4: Multimodale alt-data zal gestandaardiseerd worden

Nieuwe schemanormen voor:

• diagrammen

• screenshots

• geannoteerde UI-stromen

Voorspelling 5: Merken zullen 'visuele kennisgrafieken' bijhouden

Gestructureerde relaties tussen:

• pictogrammen

• screenshots

• productfoto's

• diagrammen

Voorspelling 6: AI-assistenten zullen kiezen welke beelden ze vertrouwen

Motoren zullen afwegen:

• herkomst

• duidelijkheid

• consistentie

• autoriteit

• afstemming van metadata

Voorspelling 7: Er ontstaan multimodale GEO-teams

Bedrijven zullen:

• visuele documentatiestrategen

• multimodale metadata-ingenieurs

• AI-begripstesters

GEO wordt multidisciplinair.

Deel 8: De multimodale GEO-checklist (kopiëren en plakken)

Media-assets

• Canonieke productafbeeldingen

• Canonieke UI-screenshots

• Videodemonstraties

• Visuele diagrammen

• Geannoteerde workflows

Metadata

• Alt-tekst

• Gestructureerde bijschriften

• EXIF/metadata

• JSON-LD voor media

• C2PA-herkomst

Identiteit

• Consistente visuele branding

• Uniforme plaatsing van logo's

• Standaard screenshotstijl

• Multimodale entiteitskoppeling

Inhoud

• Tutorials met veel video's

• Op screenshots gebaseerde handleidingen

• Visuele productdocumentatie

• Grafieken met duidelijke labels

Monitoring

• Wekelijkse screenshot-query's

• Wekelijkse beeldvragen

• Wekelijkse videoverzoeken

• Controles op verkeerde classificatie van entiteiten

Dit zorgt voor volledige multimodale gereedheid.

Conclusie: multimodaal zoeken is de volgende grens van GEO

Generatief zoeken is niet langer tekstgestuurd. AI-engines zijn nu:

• zie

• begrijpen

• vergelijken

• analyseren

• reden

• samenvatten

in alle mediaformaten. Merken die alleen voor tekst optimaliseren, zullen aan zichtbaarheid inboeten naarmate multimodaal gedrag de norm wordt in zowel consumenten- als bedrijfszoekinterfaces.

De toekomst is aan merken die afbeeldingen, video's, schermafbeeldingen, diagrammen en spraak behandelen als primaire bronnen van waarheid — niet als aanvullende middelen.

Multimodaal GEO is geen trend. Het is de volgende basis van digitale zichtbaarheid.