Hogyan változtatja meg az optimalizálást a multimodális generatív keresés?

Bevezetés

A keresés már nem csak szövegalapú. A generatív motorok ma már egyetlen lekérdezéssel feldolgozzák és értelmezik a szöveget, képeket, hangokat, videókat, képernyőképeket, diagramokat, termékfotókat, kézírásokat, felhasználói felületeket és akár munkafolyamatokat is.

Ez az új paradigma multimodális generatív keresés néven ismert, és máris bevezetésre kerül a Google SGE, a Bing Copilot, a ChatGPT Search, a Claude, a Perplexity és az Apple hamarosan megjelenő On-Device AI szolgáltatásában.

A felhasználók kezdik feltenni az alábbi kérdéseket:

• „Ki gyártja ezt a terméket?” (fotóval)

• „Összegezze ezt a PDF-et, és hasonlítsa össze azzal a weboldallal.”

• „Javítsd ki a kódot ezen a képernyőképen.”

• „Tervezz utazást ennek a térképnek a segítségével.”

• „Keress nekem a legjobb eszközöket ez alapján videó bemutató alapján.”

• „Magyarázza el ezt a táblázatot, és javasoljon intézkedéseket.”

2026-ban és azután a márkák nem csak a szövegalapú lekérdezésekre lesznek optimalizálva – generatív AI-nak vizuálisan, hallásilag és kontextuálisan is meg kell értenie őket.

Ez a cikk elmagyarázza, hogyan működik a multimodális generatív keresés, hogyan értelmezik a motorok a különböző adattípusokat, és mit kell tenniük a GEO szakembereknek, hogy alkalmazkodni tudjanak.

1. rész: Mi a multimodális generatív keresés?

A hagyományos keresőmotorok csak szöveges lekérdezéseket és szöveges dokumentumokat dolgoztak fel. A multimodális generatív keresés egyszerre többféle bemeneti formát fogad el és korrelál, például:

• szöveg

• képek

• élő videó

• képernyőképek

• hangutasítások

• dokumentumok

• strukturált adatok

• kód

• diagramok

• térbeli adatok

A motor nem csak a megfelelő eredményeket keresi meg, hanem ugyanúgy értelmezi a tartalmat, ahogyan az ember tenné.

Példa:

Feltöltött kép → elemzés → termék azonosítása → jellemzők összehasonlítása → generatív összefoglaló készítése → legjobb alternatívák javaslása.

Ez a visszakeresés → érvelés → ítélet következő evolúciós lépése.

2. rész: Miért robban be most a multimodális keresés?

Három technológiai áttörés tette ezt lehetővé:

1. Egységes multimodális modellarchitektúrák

Az olyan modellek, mint a GPT-4.2, a Claude 3.5 és a Gemini Ultra képesek:

• lásd

• olvas

• hallgatás

• értelmez

• érvel

egyetlen lépésben.

2. Látás-nyelv fúzió

A látás és a nyelv mostantól együttesen, nem pedig külön-külön kerül feldolgozásra. Ez lehetővé teszi a motorok számára, hogy:

• megérteni a szöveg és a képek közötti kapcsolatokat

• kifejezetten nem megjelenített fogalmak következtetése

• azonosítani a vizuális kontextusban szereplő entitásokat

3. Eszközön belüli és perifériás mesterséges intelligencia

Az Apple, a Google és a Meta eszközön belüli gondolkodásmódjának előtérbe helyezésével a multimodális keresés gyorsabbá és magánszférát jobban védővé válik, és így mainstreammé válik.

A multimodális keresés az új alapértelmezett generatív motoroknál.

3. rész: Hogyan értelmezik a multimodális motorok a tartalmat

Amikor a felhasználó feltölt egy képet, képernyőképet vagy hangklipet, a motorok több lépcsős folyamatot követnek:

1. szakasz – Tartalomkivonás

A tartalom azonosítása:

• objektumok

• márkák

• szöveg (OCR)

• színek

• diagramok

• logók

• UI elemek

• arcok (szükség szerint elmosva)

• tájképek

• diagramok

2. szakasz – Szemantikai megértés

A jelentés értelmezése:

• cél

• kategória

• kapcsolatok

• stílus

• használati kontextus

• érzelmi hangnem

• funkcionalitás

3. szakasz – Entitások összekapcsolása

Kapcsolja össze az elemeket ismert entitásokkal:

• termékek

• cégek

• helyszínek

• koncepciók

• emberek

• SKU-k

4. szakasz – Ítélőképesség és érvelés

Cselekvések vagy betekintések generálása:

• hasonlítsa össze az alternatívákkal

• összefoglalja a történteket

• kiemelje a legfontosabb pontokat

• ajánljon lehetőségeket

• utasítások megadása

• hibákat észleljen

A multimodális keresés nem egyszerű visszakeresés — hanem értelmezés és érvelés.

4. rész: Hogyan változtatja meg ez örökre az optimalizálást

A GEO-nak most már túl kell lépnie a kizárólag szövegalapú optimalizáláson.

Az alábbiakban bemutatjuk a változásokat.

1. változás: A képek rangsorolási jelzőkké válnak

A generatív motorok kivonják:

• márka logók

• termékcímkék

• csomagolási stílusok

• szoba elrendezések

• táblázatok

• UI képernyőképek

• funkciódiagramok

Ez azt jelenti, hogy a márkáknak:

• termékképek optimalizálása

• vízjelek

• a vizuális elemek összehangolása az entitásdefiníciókkal

• a márka identitásának konzisztens fenntartása az összes médiumban

A képek könyvtára a rangsorolási könyvtárrá válik.

2. átalakulás: A videók elsőrangú keresési eszközzé válnak

A motorok most:

• átírás

• összefoglalás

• index

• bontsa le a bemutatók lépéseit

• márkák azonosítása a képkockákban

• kivonni a jellemzőket a bemutatókból

2027-re a videó-elsőbbségű GEO kötelezővé válik:

• SaaS eszközök

• e-kereskedelem

• oktatás

• otthoni szolgáltatások

• B2B komplex munkafolyamatok magyarázata

A legjobb videóid lesznek a „generatív válaszok”.

3. átalakulás: A képernyőképek keresési lekérdezésekké válnak

A felhasználók egyre inkább képernyőképek alapján fognak keresni.

Egy képernyőkép:

• hibajelentés

• termékoldal

• egy versenytárs funkciója

• árlista

• egy felhasználói felület áramlása

• jelentés

többmodális megértést vált ki.

A márkáknak:

• felhasználói felület elemeinek felépítése

• konzisztens vizuális nyelv fenntartása

• a márka arculatának olvashatóságának biztosítása a képernyőképeken

Termékük felhasználói felülete kereshetővé válik.

4. átalakulás: A diagramok és az adatok vizuális ábrázolása mostantól „lekérdezhető”

Az AI-motorok képesek értelmezni:

• oszlopdiagramok

• vonaldiagramok

• KPI műszerfalak

• hő térképek

• elemzési jelentések

Következtetéseket tudnak levonni:

• trendek

• anomáliák

• összehasonlítások

• előrejelzések

A márkáknak szükségük van:

• tiszta vizuális elemek

• címkézett tengelyek

• nagy kontrasztú tervezés

• az egyes adatgrafikákat leíró metaadatok

Az Ön elemzései géppel olvashatóvá válnak.

5. átalakulás: A multimodális tartalom multimodális sémát igényel

A Schema.org hamarosan kibővül a következővel:

• vizuálisObjektum

• audiovizuálisObjektum

• képernyőképObjektum

• chartObject

A strukturált metaadatok elengedhetetlenek lesznek:

• termékbemutatók

• infografikák

• UI képernyőképek

• összehasonlító táblázatok

A motoroknak gépi jelzésekre van szükségük a multimédia megértéséhez.

5. rész: A multimodális generatív keresőmotorok megváltoztatják a lekérdezési kategóriákat

Az új lekérdezési típusok fogják dominálni a generatív keresést.

1. „Azonosítsd ezt” lekérdezések

Feltöltött kép → Az AI azonosítja:

• termék

• hely

• jármű

• márka

• ruházati cikk

• UI elem

• eszköz

2. „Magyarázza el ezt” lekérdezések

Az AI magyarázza:

• műszerfal

• diagramok

• kód képernyőképek

• termék kézikönyvek

• folyamatábrák

Ezekhez a márkáknak multimodális ismeretekkel kell rendelkezniük.

3. „Hasonlítsd össze ezeket” lekérdezések

Kép- vagy videó-összehasonlítás kiváltó tényezők:

• termék alternatívák

• ár-összehasonlítások

• funkciók közötti különbségek

• versenytársak elemzése

A márkának szerepelnie kell ezekben az összehasonlításokban.

4. „Javítsd ki ezt” lekérdezések

Képernyőkép → AI javítások:

• kód

• táblázat

• felhasználói felület elrendezése

• dokumentum

• beállítások

A leggyakrabban azokat a márkákat idézik, amelyek egyértelmű hibaelhárítási lépéseket adnak meg.

5. „Ez jó?” lekérdezések

A felhasználó megmutatja a terméket → az AI értékeli azt.

Márkád hírneve a szövegen túl is láthatóvá válik.

6. rész: Mit kell tennie a márkáknak a multimodális AI optimalizálásához

Íme a teljes optimalizálási protokoll.

1. lépés: Hozzon létre multimodális kanonikus eszközöket

Szüksége van:

• kanonikus termék képek

• kanonikus felhasználói felület képernyőképek

• kanonikus videók

• megjegyzésekkel ellátott diagramok

• vizuális funkciók lebontása

A keresőmotoroknak ugyanazokat a vizuális elemeket kell látniuk az egész weben.

2. lépés: Adjon hozzá multimodális metaadatokat az összes eszközhöz

Használat:

• alternatív szöveg

• ARIA címkézés

• szemantikai leírások

• vízjel metaadatok

• strukturált feliratok

• verzió címkék

• beágyazásbarát fájlnevek

Ezek a jelek segítenek a modelleknek a vizuális elemek és az entitások összekapcsolásában.

3. lépés: Gondoskodjon a vizuális identitás konzisztenciájáról

Az AI-motorok az inkonzisztenciákat bizalmi hiányosságként érzékelik.

Tartsa fenn a konzisztenciát:

• színpaletták

• logó elhelyezése

• tipográfia

• képernyőkép stílus

• termék szögek

A konzisztencia egy rangsorolási jel.

4. lépés: Készítsen multimodális tartalomközpontokat

Példák:

• videós magyarázatok

• képekkel gazdag oktatóanyagok

• képernyőkép-alapú útmutatók

• vizuális munkafolyamatok

• megjegyzésekkel ellátott termékbontások

Ezek „multimodális hivatkozásokká” válnak.

5. lépés: Optimalizálja a webhelyén található média tartalmak megjelenítését

Az AI-motoroknak szükségük van:

• tiszta URL-ek

• alternatív szöveg

• EXIF metaadatok

• JSON-LD a médiához

• hozzáférhető verziók

• gyors CDN-szolgáltatás

Gyenge média-szolgáltatás = gyenge multimodális láthatóság.

6. lépés: A vizuális eredet megőrzése (C2PA)

A származási helyet ágyazza be:

• termékfotók

• videók

• PDF útmutatók

• infografikák

Ez segít a motoroknak abban, hogy Önt forrásként azonosítsák.

7. lépés: Hetente tesztelje a multimodális promptokat

Keresés:

• képernyőképek

• termékfotók

• táblázatok

• videoklipek

Figyelje:

• téves besorolás

• hiányzó hivatkozások

• helytelen entitás-összekapcsolás

A generatív félreértelmezéseket korán kell kijavítani.

7. rész: A multimodális GEO következő szakaszának előrejelzése (2026–2030)

Íme a jövőbeli változások.

1. előrejelzés: A vizuális hivatkozások ugyanolyan fontosak lesznek, mint a szöveges hivatkozások

A keresőmotorok a következőket fogják megjeleníteni:

• képforrás jelvények

• videó kivonat-hivatkozás

• képernyőkép eredetcímkék

2. előrejelzés: Az AI a vizuális dokumentációval rendelkező márkákat fogja előnyben részesíteni

A lépésről lépésre bemutatott képernyőképek felülmúlják a csak szöveges útmutatókat.

3. előrejelzés: A keresés úgy fog működni, mint egy személyes vizuális asszisztens

A felhasználók kamerájukat valamire irányítják → az AI kezeli a munkafolyamatot.

4. előrejelzés: A multimodális alternatív adatok szabványosítottá válnak

Új sémastandardok a következőkre:

• diagramok

• képernyőképek

• megjegyzésekkel ellátott felhasználói felületek

5. előrejelzés: A márkák „vizuális tudásgrafikonokat” fognak vezetni

Strukturált kapcsolatok:

• ikonok

• képernyőképek

• termékfotók

• diagramok

6. előrejelzés: Az AI-asszisztensek kiválasztják, mely vizuális elemek megbízhatók

A motorok mérlegelni fogják:

• eredet

• érthetőség

• következetesség

• tekintély

• metaadatok összehangolása

7. előrejelzés: Többmodális GEO-csapatok jelennek meg

A vállalatok felvesznek:

• vizuális dokumentációs stratégák

• multimodális metaadatok mérnökök

• AI-értelmezés tesztelők

A GEO multidiszciplinárissá válik.

8. rész: A multimodális GEO ellenőrzőlista (másolás és beillesztés)

Médiaeszközök

• Kanonikus termék képek

• Kanonikus felhasználói felület képernyőképek

• Videó bemutatók

• Vizuális diagramok

• Megjegyzésekkel ellátott munkafolyamatok

Metaadatok

• Alternatív szöveg

• Strukturált feliratok

• EXIF/metaadatok

• JSON-LD a médiához

• C2PA eredet

Identitás

• Konzisztens vizuális arculat

• Egységes logóelhelyezés

• Szabványos képernyőkép stílus

• Multimodális entitásösszekapcsolás

Tartalom

• Videókkal gazdag oktatóanyagok

• Képernyőkép-alapú útmutatók

• Vizuális elsődleges termékdokumentáció

• Világos feliratokkal ellátott diagramok

Monitoring

• Heti képernyőkép-lekérdezések

• Heti képekhez kapcsolódó kérdések

• Heti videó lekérdezések

• Entitások téves besorolásának ellenőrzése

Ez biztosítja a teljes multimodális felkészültséget.

Következtetés: A multimodális keresés a GEO következő határa

A generatív keresés már nem szövegalapú. Az AI-motorok ma már:

• lásd

• megérteni

• összehasonlítani

• elemzés

• ok

• összefoglal

minden médiaformátumban. Azok a márkák, amelyek csak a szövegre optimalizálnak, elveszítik láthatóságukat, mivel a multimodális viselkedés mind a fogyasztói, mind a vállalati keresőfelületeken szabványossá válik.

A jövő azoknak a márkáknak tartozik, amelyek a képeket, videókat, képernyőképeket, diagramokat és hangokat elsődleges információforrásként kezelik, nem pedig kiegészítő eszközként.

A multimodális GEO nem egy trend. Ez a digitális láthatóság következő alapja.