Daugiamodaliai LLM: Tekstas, vaizdas, vaizdo įrašas ir ne tik.

Įvadas

Grynai tekstinės AI era baigėsi.

Paieškos sistemos, asistentai ir LLM sistemos sparčiai vystosi į daugialypės terpės intelektualias sistemas, gebančias suprasti ir generuoti turinį visais formatais:

✔ tekstą

✔ vaizdus

✔ vaizdo

✔ garso

✔ ekrano įrašus

✔ PDF failai

✔ diagramos

✔ kodas

✔ duomenų lentelės

✔ UI išdėstymas

✔ realaus laiko kameros įvestis

Šis pokytis keičia paiešką, rinkodarą, turinio kūrimą, techninį SEO ir vartotojų elgesį greičiau nei bet kuri ankstesnė technologijų banga.

Daugiafunkciniai LLM ne tik „skaito“ internetą – jie mato, girdi, interpretuoja, analizuoja ir mąsto apie jį.

O 2026 m. multimodalumas nebebus naujovė. Jis taps numatytuoju skaitmeninio atradimo sąsajos tipu.

Šiame straipsnyje paaiškinama, kas yra multimodaliniai LLM, kaip jie veikia, kodėl jie svarbūs ir kaip rinkodaros specialistai ir SEO profesionalai turi pasirengti pasauliui, kuriame vartotojai bendrauja su AI visų tipų žiniasklaidoje.

1. Kas yra daugiamodaliai LLM? (Paprastas apibrėžimas)

Daugiakryptis LLM yra AI modelis, kuris gali:

✔ suprasti turinį iš įvairių duomenų tipų

✔ mąstyti įvairiais formatais

✔ kryžmiškai lyginti informaciją tarp jų

✔ generuoti naują turinį bet kokia modalumu

Daugiafunkcinis modelis gali:

— skaityti pastraipą — analizuoti diagramą — apibendrinti vaizdo įrašą — klasifikuoti vaizdą — transkribuoti garso įrašą — išgauti objektus iš ekrano kopijos — generuoti rašytinį turinį — generuoti vaizdinius elementus — atlikti užduotis, susijusias su mišriais įvesties duomenimis

Jis sujungia suvokimą + mąstymą + generavimą. Tai daro jį žymiai galingesnį nei tik tekstinius modelius.

2. Kaip veikia daugiamodaliai LLM (techninis išskaidymas)

Daugiakryptės LLM jungia kelis komponentus:

1. Vienmodaliai kodavimo įrenginiai

Kiekviena modalybė turi savo kodavimo įrenginį:

✔ teksto kodavimo įrenginys (transformatorius)

✔ vaizdo kodavimo įrenginys (Vision Transformer arba CNN)

✔ vaizdo kodavimo įrenginys (erdvinis-laikinis tinklas)

✔ garso kodavimo įrenginys (spektrogramos transformatorius)

✔ dokumentų kodavimo įrenginys (išdėstymas + teksto išgavimo įrenginys)

Jie konvertuoja mediją į įterpimus.

2. Bendras įterpimo erdvė

Visa užkoduota medija yra projektuojama į vieną suvienodintą vektorių erdvę.

Tai leidžia:

✔ suderinimą (vaizdas ↔ tekstas ↔ garso įrašas)

✔ tarpmodalinį mąstymą

✔ semantinius palyginimus

Todėl modeliai gali atsakyti į tokius klausimus:

„Paaiškinkite klaidą šiame ekrano vaizde.“ „Apibendrinkite šį vaizdo įrašą.“ „Ką rodo ši diagrama?“

3. Mąstymo variklis

LLM apdoroja visus įterpimus naudodamas:

✔ dėmesio

✔ minties grandine

✔ daugiažingsnį planavimą

✔ įrankių naudojimu

✔ paieška

Čia ir vyksta intelektualinis procesas.

4. Daugiafunkciniai dekoderiai

Modelis gali generuoti:

✔ tekstą

✔ vaizdus

✔ vaizdo įrašus

✔ dizaino prototipus

✔ garso įrašus

✔ kodas

✔ struktūrizuoti duomenys

Rezultatas: LLM, galintys vartoti ir kurti bet kokios formos turinį.

3. Kodėl multimodalumas yra proveržis

Daugiakryptės LLM pašalina keletą tik tekstą apdorojančių AI ribotumų.

1. Jos supranta realų pasaulį

Tekstiniai LLM kenčia nuo abstrakcijos. Daugiafunkciniai LLM tiesiogine prasme mato pasaulį.

Tai pagerina:

✔ tikslumą

✔ kontekstą

✔ pagrindimą

✔ faktų tikrinimą

2. Jie gali tikrinti, o ne tik generuoti

Teksto modeliai gali sukelti haliucinacijas. Vaizdo/vaizdo įrašų modeliai patvirtina pikseliais.

„Ar šis produktas atitinka aprašymą?“ „Koks klaidos pranešimas rodomas šiame ekrane?“ „Ar šis pavyzdys prieštarauja jūsų ankstesnei santraukai?“

Tai žymiai sumažina haliucinacijas faktinėse užduotyse.

3. Jie supranta niuansus

Tik tekstinis modelis negali interpretuoti:

✔ grafiko

✔ logotipą

✔ ekrano kopijos

✔ veido išraiškos

✔ vartotojo sąsajos srauto

Daugiafunkciniai LLM gali.

4. Jie sujungia suvokimą ir veiksmą

Daugiafunkciniai LLM gali:

✔ analizuoti svetainę

✔ generuoti pataisymus

✔ kurti UX pakeitimus

✔ įvertinti vaizdus

✔ aptikti technines klaidas

✔ kurti dizaino prototipus

Tai ištrina ribą tarp „paieškos variklio“, „padėjėjo“ ir „darbo įrankio“.

5. Atveria naujus rinkodaros kanalus

Daugiafunkcinės galimybės:

✔ vaizdo SEO

✔ vaizdų SEO

✔ vizualus prekės ženklo atpažinimas

✔ produktų demonstravimo analizė

✔ automatiškai generuojami mokomieji filmai

✔ sintetinio turinio kampanijos

Visas turinio ekosistema plečiasi.

4. Kaip daugialypės modalinės LLM pakeis paiešką

Paieška tampa daugialypė.

Štai kaip.

1. Paieškos varikliai interpretuos vaizdus kaip užklausas

Vartotojai ieškos:

✔ darydami ekrano kopiją

✔ fotografuodami

✔ įkeldami vaizdo įrašą

✔ parodydami vartotojo sąsajos problemą

✔ įkeldami dokumentą

Pavyzdys:

„Parodykite man geriausią alternatyvą šiam įrankiui.“ Įkeliamas kito SaaS vartotojo sąsajos ekrano vaizdas.

Jūsų prekės ženklui reikalingas daugialypis atpažinimas, o ne tik raktažodžiai.

2. Vaizdo įrašai taps pagrindiniu paieškos duomenų šaltiniu

LLM:

✔ apibendrins vaizdo įrašus

✔ išskirs objektus

✔ aptiks temas

✔ indeksuos laiko žymes

✔ vertins vaizdo įrašų segmentus

Tai pakeis:

✔ „YouTube“ paiešką

✔ „TikTok“ paiešką

✔ vaizdo įrašais pagrįstą produktų paiešką

Jei jūsų prekės ženklas nėra multimodalinis, jūs išnyksite iš šių indeksų.

3. Vaizdų pagrįsta SEO grįžta su jėga

Modeliai analizuos:

✔ infografikas

✔ produktų nuotraukas

✔ diagramų tikslumą

✔ vartotojo sąsajos aiškumą

✔ vizualinį prekės ženklą

✔ logotipai įrašuose

Vizualinis SEO vėl tampa realybe.

4. Daugiafunkciniai AI apžvalgos

AI apžvalgos pradės remtis:

✔ vaizdo paaiškinimus

✔ vaizdų diagramas

✔ anotuotus ekrano vaizdus

✔ daugiamodaliais citatais

Būti „indeksuojamu pagal tekstą“ nebėra pakankama.

5. Pokalbių pagrįstas atradimas pakeičia SERP

Vartotojai:

✔ įkels kvitus

✔ įklijuos sąskaitas faktūras

✔ rodyti analizės informacijos suvestines

✔ fotografuos produktus

✔ registruos problemas

Ir paklausti:

„Ką man daryti?“ „Ką tai reiškia?“ „Koks sprendimas tinka šiai situacijai?“

Jūsų turinys turi būti tinkamas naudoti kaip daugialypės terpės duomenų šaltinis.

5. Ką daugialypė modalumas reiškia rinkodarai

Čia revoliucija daro didžiausią poveikį.

Daugiakryptiškumas leidžia:

1. Didesnį konversijos koeficientą per demo supratimą

Modeliai gali:

✔ žiūrėti produktų vaizdo įrašus

✔ suprasti vartotojo sąsajos srautus

✔ įvertinti įtraukimą

✔ nustatyti trintį

Rinkodaros komandos gali optimizuoti konversijos srautus naudodamos dirbtinį intelektą , kuris supranta ne tik teksto, bet ir vaizdo įrašų semantiką .

2. Vizualinis prekės ženklo identitetas tampa atpažįstamas mašinai

Jūsų prekės ženklo:

✔ spalvos

✔ tipografija

✔ vartotojo sąsaja

✔ piktogramos

✔ ekrano kopijos

✔ pagrindiniai vaizdai

bus indeksuojami pagal vizualinius modelius.

Prekės ženklo tapatybė tampa mašinos entitetu, o ne tik dizainu.

3. Daugiafunkcinis turinys tampa privalomas

Sėkmingas turinio derinys:

✔ straipsnis

✔ infografika

✔ trumpas demonstracinis vaizdo įrašas

✔ anotuoti ekrano vaizdai

✔ duomenų vizualizacijos

✔ garso įrašai

LLM naudoja viską.

4. Produkto rinkodara tampa multimodali

AI palygins:

✔ jūsų vartotojo sąsają

✔ konkurentų vartotojo sąsają

✔ įvedimo aiškumą

✔ vizualius pasitikėjimo signalus

Tai turi įtakos rekomendacijų varikliams.

5. Klientų aptarnavimas tampa vizualiai automatizuotas

Vartotojai įkels:

✔ ekrano kopijas

✔ vartotojo sąsajos problemas

✔ klaidų pranešimus

✔ įrenginio nuotraukas

LLM atliks diagnostiką.

Prekės ženklai turi užtikrinti:

✔ nuoseklią vartotojo sąsają

✔ atpažįstamus modelius

✔ suprantamus klaidų pranešimus

✔ aiškią vizualinę hierarchiją

6. Pasekmės SEO, AIO, GEO ir LLMO

Daugiakryptės modeliai reikalauja naujų optimizavimo taisyklių.

1. LLMO → Daugiakryptė LLM optimizacija (M-LLMO)

Turinys turi būti:

✔ vizualiai suderintas

✔ struktūriškai aiškus

✔ su vaizdo anotacijomis

✔ apibendrinamas vaizdo įrašais

✔ turtingas schema

✔ nuoseklusis

2. AIO → Mašininis interpretavimas įvairiais formatais

Struktūrizuoti duomenys dabar turi apibūdinti:

✔ vaizdus

✔ vaizdo įrašus

✔ diagramas

✔ vartotojo sąsajos sekas

Ne tik tekstą.

3. GEO → Generatyvinė variklio optimizacija plečiasi

Generatyviniai varikliai:

✔ imti iš vaizdo įrašų

✔ skaitys produktų nuotraukas

✔ išgaus diagramų reikšmę

✔ kryžminės nuorodos formatai

Visas turinys turi būti generuojamas.

4. SEO → Daugiafunkcinė paieškos optimizacija

Ateities reitingavimo veiksniai apima:

✔ vizualinis aiškumas

✔ vaizdo įrašo tikslo atitikimas

✔ ekrano skaitomumas

✔ diagramų supratimas

Tai nauja era turinio komandoms.

7. Kaip „Ranktracker“ tinka daugiamodaliam SEO

„Ranktracker“ tampa būtinas, nes multimodalinės paieškos sistemos vertina:

✔ struktūrizuotą turinį

✔ stiprius entitetų signalus

✔ mašinai suprantamą architektūrą

✔ aiškias vidines nuorodas

✔ randamus vizualinius išteklius

✔ tikslūs metaduomenys

Ranktracker įrankiai padeda atlikti šį pertvarkymą:

Raktinių žodžių ieškiklis

Daugiakryptės intencijos nustatymas:

✔ „paaiškinkite šį ekrano vaizdą...“

✔ „vaizdo įrašas, rodantis, kaip...“

✔ „diagrama...“

✔ „vaizdas...“

SERP tikrintuvas

Rodo daugialypės terpės paviršius (vaizdo įrašą, AI apžvalgą, vaizdų eilutes).

Tinklalapio auditas

Užtikrina techninį pasirengimą:

✔ vaizdo metaduomenų

✔ vaizdo schemą

✔ alt-teksto aiškumą

✔ vizualinį prieinamumą

✔ struktūrizuotų duomenų gausą

Atgalinių nuorodų tikrintuvas + stebėjimo priemonė

Vis dar būtinas autoritetui – multimodalinis ar ne.

AI straipsnių rašytojas

Sukuria LLM ir multimodaliam turiniui pritaikytą turinio struktūrą.

Paskutinė mintis:

Daugiakryptės LLM nėra tiesiog „geresnės modeliai“. Tai nauja priemonė paieškai, atradimams ir prekės ženklo matomumui.

Šiame pasaulyje:

✔ optimizavimas tik tekstui yra pasenęs

✔ vizualinis aiškumas yra reitingavimo veiksnys

✔ vaizdo įrašai tampa paieškos žinių šaltiniais

✔ ekrano kopijos tampa paieškos užklausomis

✔ diagramos tampa mašinai suprantamais ištekliais

✔ struktūrizuoti duomenys tampa daugiaformačiai

✔ prekės ženklo tapatybė tampa visų modalumų vienetu

✔ turinys turi būti optimizuotas suvokimui IR mąstymui

Daugiakanalės LLM iš naujo apibrėš SEO taip pat, kaip tai padarė mobilioji paieška, bet daug didesniu mastu.

Paieškos ateitis nėra pagrįsta tekstu. Ji yra daugialypė, daugiaformačių, daugiakanalė ir pagrįsta dirbtiniu intelektu.

Prekės ženklai, kurie optimizuojasi dabar, dominuos naujos kartos AI valdomoje paieškoje.