Kā multimodālā ģeneratīvā meklēšana mainīs optimizāciju

Ievads

Meklēšana vairs nav tikai teksta meklēšana. Ģeneratīvās meklēšanas sistēmas tagad apstrādā un interpretē tekstu, attēlus, audio, video, ekrānuzņēmumus, diagrammas, produktu fotogrāfijas, rokrakstu, lietotāja saskarnes izkārtojumus un pat darba plūsmas — visu vienā vienā meklēšanas pieprasījumā.

Šī jaunā paradigma tiek saukta par multimodālo ģeneratīvo meklēšanu, un tā jau tiek ieviesta Google SGE, Bing Copilot, ChatGPT Search, Claude, Perplexity un Apple gaidāmajā On-Device AI.

Lietotāji sāk uzdot jautājumus, piemēram:

• “Kas ražo šo produktu?” (ar foto)

• “Apkopojiet šo PDF failu un salīdziniet to ar šo tīmekļa vietni.”

• “Labojiet kodu šajā ekrānuzņēmumā.”

• “Plānojiet ceļojumu, izmantojot šo kartes attēlu.”

• „Atrodiet man labākos rīkus, balstoties uz šo video demo.”

• „Izskaidrojiet šo diagrammu un ieteiktu rīcību.”

2026. gadā un turpmāk zīmoli vairs netiks optimizēti tikai teksta meklējumiem — tiem būs jābūt saprotamiem vizuāli, audiāli un kontekstuāli ģeneratīvajai AI.

Šajā rakstā ir izskaidrots, kā darbojas multimodālā ģeneratīvā meklēšana, kā meklētājprogrammas interpretē dažādus datu tipus un ko GEO speciālistiem ir jādara, lai pielāgotos.

1. daļa: Kas ir multimodālā ģeneratīvā meklēšana?

Tradicionālās meklēšanas sistēmas apstrādāja tikai teksta vaicājumus un teksta dokumentus. Daudzveidīga ģeneratīvā meklēšana pieņem un korelē vairākas ievades formas vienlaikus, piemēram:

• teksts

• attēli

• tiešraides video

• ekrāna uzņēmumi

• balss komandas

• dokumenti

• strukturēti dati

• kods

• diagrammas

• telpiskie dati

Meklētājprogramma ne tikai atrod atbilstošos rezultātus — tā saprot saturu tāpat kā cilvēks.

Piemērs:

Augšupielādēts attēls → analizēts → identificēts produkts → salīdzinātas funkcijas → izveidots ģeneratīvs kopsavilkums → ieteiktas labākās alternatīvas.

Tā ir nākamā attīstības pakāpe meklēšanā → secinājumos → spriedumos.

2. daļa: Kāpēc multimodālā meklēšana tagad piedzīvo strauju izaugsmi

To iespējams trīs tehnoloģiskie sasniegumi:

1. Vienotas multimodālas modeļu arhitektūras

Tādi modeļi kā GPT-4.2, Claude 3.5 un Gemini Ultra spēj:

• skatīt

• lasīt

• klausīties

• interpretēt

• domāt

vienā piegājienā.

2. Vizuālās un valodas apvienošana

Redze un valoda tagad tiek apstrādātas kopā, nevis atsevišķi. Tas ļauj dzinējiem:

• saprast saikni starp tekstu un attēliem

• izdarīt secinājumus par jēdzieniem, kas nav skaidri parādīti

• identificēt objektus vizuālajā kontekstā

3. Ierīces un Edge AI

Apple, Google un Meta veicinot ierīcē bāzētu loģisko domāšanu, multimodālā meklēšana kļūst ātrāka un privātāka — un tādējādi arī plašāk izplatīta.

Daudzveidīga meklēšana ir jauns standarts ģeneratīvajām meklēšanas sistēmām.

3. daļa: Kā multimodālie dzinēji interpretē saturu

Kad lietotājs augšupielādē attēlu, ekrānuzņēmumu vai audio klipu, dzinēji izpilda vairāku posmu procesu:

1. posms — satura izgūšana

Identificē, kas ir saturā:

• objektus

• zīmoli

• teksts (OCR)

• krāsas

• diagrammas

• logotipi

• lietotāja saskarnes elementi

• sejas (vajadzības gadījumā izplūdušas)

• ainavas

• diagrammas

2. posms — semantisks izpratne

Interpretē, ko tas nozīmē:

• mērķis

• kategorija

• attiecības

• stils

• lietojums konteksts

• emocionālais tonis

• funkcionalitāte

3. posms — Entitāšu saistīšana

Saistiet elementus ar zināmām vienībām:

• produkti

• uzņēmumi

• atrašanās vietas

• koncepcijas

• cilvēki

• SKU

4. posms — spriedums un argumentācija

Veiciet darbības vai izdariet secinājumus:

• salīdziniet ar alternatīvām

• apkopojiet notiekošo

• izvelciet galvenos punktus

• ieteikt iespējas

• sniegt norādījumus

• atklājiet kļūdas

Daudzveidīga meklēšana nav atgūšana — tā ir interpretācija un secināšana.

4. daļa: Kā tas mainīs optimizāciju uz visiem laikiem

GEO tagad ir jāattīstās tālāk par optimizāciju, kas balstās tikai uz tekstu.

Zemāk ir aprakstītas pārmaiņas.

Pārmaiņa 1: attēli kļūst par reitinga signāliem

Ģeneratīvās meklēšanas sistēmas izgūst:

• zīmolu logotipus

• produktu etiķetes

• iepakojuma stili

• telpu plānojumu

• diagrammas

• lietotāja saskarnes ekrānuzņēmumi

• funkciju diagrammas

Tas nozīmē, ka zīmoliem ir:

• produktu attēlu optimizēšana

• ūdenszīmes vizuālie elementi

• attēlu saskaņošana ar vienību definīcijām

• saglabāt vienotu zīmola identitāti visos medijos

Jūsu attēlu bibliotēka kļūst par jūsu reitinga bibliotēku.

Pārveidojums 2: Video kļūst par pirmklasīgu meklēšanas resursu

Dzinēji tagad:

• transkribēt

• kopsavilkt

• indeksēt

• sadalīt soļus apmācībās

• identificēt zīmolus kadros

• izvilkt funkcijas no demo versijām

Līdz 2027. gadam video pirmā GEO kļūst obligāta:

• SaaS rīki

• e-komercija

• izglītība

• mājas pakalpojumi

• B2B sarežģītu darba plūsmu izskaidrošana

Jūsu labākie video kļūs par jūsu „ģeneratīvajām atbildēm”.

Pārveide 3: Ekrānuzņēmumi kļūst par meklēšanas vaicājumiem

Lietotāji arvien biežāk veiks meklēšanu pēc ekrānuzņēmumiem.

Ekrānuzņēmums no:

• kļūdas ziņojums

• produkta lapa

• konkurenta funkcija

• cenu tabula

• lietotāja saskarnes plūsma

• ziņojums

izraisa multimodālu izpratni.

Zīmoliem ir jā:

• lietotāja saskarnes elementu struktūra

• saglabāt vienotu vizuālo valodu

• nodrošināt, ka zīmols ir salasāms ekrānuzņēmumos

Jūsu produkta lietotāja saskarne kļūst meklējama.

Pārveidojums 4: Diagrammas un datu vizualizācijas tagad ir “meklējamās”

AI dzinēji var interpretēt:

• joslu diagrammas

• līniju diagrammas

• KPI paneļi

• siltuma kartes

• analītikas ziņojumi

Tie var secināt:

• tendences

• anomālijas

• salīdzinājumi

• prognozes

Zīmoliem ir nepieciešams:

• skaidri attēli

• marķētas ass

• augstas kontrastratas dizains

• metadati, kas apraksta katru datu grafiku

Jūsu analītika kļūst mašīnlasāma.

Pārveide 5: Daudzveidīgam saturam nepieciešama daudzveidīga shēma

Schema.org drīz paplašināsies, iekļaujot:

• vizuālais objekts

• audiovizuālais objekts

• ekrāna uzņēmums

• diagramma

Strukturēti metadati kļūst būtiski:

• produkta demonstrācijas

• infografikas

• UI ekrānuzņēmumi

• salīdzinājuma tabulas

Meklētājprogrammas nepieciešamas mašīnu norādes, lai saprastu multimediju saturu.

5. daļa: Daudzveidīgas ģeneratīvās meklētājprogrammas maina vaicājumu kategorijas

Jauni vaicājumu veidi dominēs ģeneratīvajā meklēšanā.

1. “Identificē to” vaicājumi

Augšupielādēts attēls → AI identificē:

• produkts

• atrašanās vieta

• transportlīdzeklis

• zīmols

• apģērba priekšmets

• lietotāja saskarnes elements

• ierīce

2. „Izskaidro to” vaicājumi

AI paskaidro:

• dashboards

• diagrammas

• kodu ekrānuzņēmumi

• produkta rokasgrāmatas

• plūsmas diagrammas

Tie prasa no zīmoliem multimodālu kompetenci.

3. „Salīdziniet šos” pieprasījumi

Attēlu vai video salīdzinājuma izraisītāji:

• produktu alternatīvas

• cenu salīdzinājumi

• funkciju diferenciācija

• konkurentu analīze

Jūsu zīmolam ir jāparādās šajos salīdzinājumos.

4. „Labo to” vaicājumi

Ekrānuzņēmums → AI labojumi:

• kods

• izklājlapa

• lietotāja saskarnes izkārtojums

• dokuments

• iestatījumi

Zīmoli, kas sniedz skaidras problēmu novēršanas instrukcijas, tiek citēti visbiežāk.

5. „Vai tas ir labi?” vaicājumi

Lietotājs parāda produktu → AI to izvērtē.

Jūsu zīmola reputācija kļūst redzama ārpus teksta.

6. daļa: Kas zīmoliem jādara, lai optimizētu multimodālo AI

Šeit ir jūsu pilnais optimizācijas protokols.

1. solis: Izveidojiet multimodālus kanoniskos resursus

Jums ir nepieciešams:

• kanoniskie produktu attēli

• kanoniskie lietotāja saskarnes ekrānuzņēmumi

• kanoniskie video

• annotētas diagrammas

• vizuālo funkciju sadalījums

Meklētājprogrammas visā tīmeklī redz vienādus attēlus.

2. solis: pievienojiet multimodālus metadatus visiem resursiem

Izmantojiet:

• alternatīvais teksts

• ARIA marķējums

• semantiskie apraksti

• ūdenszīmes metadati

• strukturēti subtitri

• versijas tagus

• ievietošanai piemēroti failu nosaukumi

Šie signāli palīdz modeļiem saistīt attēlus ar vienībām.

3. solis: nodrošiniet vizuālās identitātes konsekvenci

AI dzinēji neatbilstības uztver kā uzticamības trūkumu.

Saglabājiet konsekvenci:

• krāsu paletes

• logo izvietojums

• tipogrāfija

• ekrāna uzņēmuma stils

• produkta leņķi

Saskaņotība ir reitinga signāls.

4. solis: Izveidojiet multimodālus satura centrus

Piemēri:

• video skaidrojumi

• attēlu bagāti apmācību materiāli

• ekrāna uzņēmumu balstītas instrukcijas

• vizuālas darba plūsmas

• komentēti produktu sadalījumi

Tie kļūst par „daudzveidīgām citācijām”.

5. solis: Optimizējiet mediju piegādi savā vietnē

AI dzinējiem ir nepieciešams:

• tīras URL adreses

• alternatīvais teksts

• EXIF metadati

• JSON-LD medijiem

• pieejamas versijas

• ātra CDN piegāde

Slikta mediju piegāde = slikta multimodālā redzamība.

6. solis: Saglabājiet vizuālo izcelsmi (C2PA)

Iekļaujiet izcelsmi:

• produkta fotogrāfijas

• video

• PDF rokasgrāmatas

• infografikas

Tas palīdz dzinējiem pārbaudīt jūs kā avotu.

7. solis: Katru nedēļu pārbaudiet multimodālos uzvedņus

Meklējiet ar:

• ekrāna uzņēmumi

• produktu fotogrāfijas

• diagrammas

• videoklipi

Uzraugiet:

• kļūdaina klasifikācija

• trūkstošas atsauces

• nepareiza vienību saistīšana

Ģeneratīvās nepareizas interpretācijas ir jālabo savlaicīgi.

7. daļa: Daudzveidīgā GEO nākamā posma prognozēšana (2026–2030)

Šeit ir nākotnes izmaiņas.

Prognoze 1: Vizuālas citātas kļūst tikpat svarīgas kā teksta citātas

Meklētājprogrammas parādīs:

• attēlu avotu marķējumi

• video fragmentu avota norāde

• ekrāna uzņēmuma izcelsmes marķējumi

Prognoze Nr. 2: AI dos priekšroku zīmoliem ar vizuāli orientētu dokumentāciju

Soli pa solim ekrānuzņēmumi pārspēs tikai tekstuālas apmācības.

Prognoze Nr. 3: Meklēšana darbosies kā personīgais vizuālais palīgs

Lietotāji vērš kameru uz kaut ko → AI apstrādā darba plūsmu.

Prognoze Nr. 4: multimodālie alternatīvie dati tiks standartizēti

Jauni shēmas standarti:

• diagrammas

• ekrāna uzņēmumi

• annotēti UI plūsmas

Prognoze Nr. 5: Zīmoli uzturēs „vizuālos zināšanu grafikus”

Strukturētas attiecības starp:

• ikonas

• ekrāna uzņēmumi

• produkta fotogrāfijas

• diagrammas

Prognoze Nr. 6: AI palīgi izvēlēsies, kuriem attēliem uzticēties

Dzinēji izsvērs:

• izcelsme

• skaidrība

• konsekvence

• autoritāte

• metadatu saskaņošana

Prognoze Nr. 7: Parādīsies multimodālas GEO komandas

Uzņēmumi pieņems darbā:

• vizuālā dokumentācija stratēģi

• daudzveidīgu metadatu inženieri

• AI izpratnes testētāji

GEO kļūst daudznozaru.

8. daļa: Daudzveidīgā GEO pārbaudes lapa (kopēt un ielīmēt)

Mediju resursi

• Kanoniskie produktu attēli

• Kanoniskie UI ekrānuzņēmumi

• Video demonstrācijas

• Vizuālas diagrammas

• Anotētas darba plūsmas

Metadati

• Alternatīvais teksts

• Strukturēti apraksti

• EXIF/metadati

• JSON-LD medijiem

• C2PA izcelsme

Identitāte

• Vienots vizuālais zīmols

• Vienots logotipa izvietojums

• Standarta ekrānuzņēmuma stils

• Daudzveidīga vienību saistīšana

Saturs

• Video bagātīgi apmācību materiāli

• Ekrānuzņēmumu balstītas instrukcijas

• Vizuāli orientēta produktu dokumentācija

• Diagrammas ar skaidriem apzīmējumiem

Uzraudzība

• Iknedēļas ekrānuzņēmumu pieprasījumi

• Iknedēļas attēlu pieprasījumi

• Iknedēļas video pieprasījumi

• Entitāšu nepareizas klasifikācijas pārbaudes

Tas nodrošina pilnīgu multimodālo gatavību.

Secinājums: multimodālā meklēšana ir nākamais GEO izaicinājums

Ģeneratīvā meklēšana vairs nav balstīta uz tekstu. AI dzinēji tagad:

• skatīt

• izpratne

• salīdzināt

• analizēt

• izskaidrot

• apkopot

visos mediju formātos. Zīmoli, kas optimizē tikai tekstu, zaudēs redzamību, jo multimodāla uzvedība kļūst par standarta funkciju gan patērētāju, gan uzņēmumu meklēšanas saskarnēs.

Nākotne pieder zīmoliem, kas attēlus, video, ekrānuzņēmumus, diagrammas un balsi uzskata par galvenajiem patiesības avotiem, nevis papildu resursiem.

Daudzveidīgā GEO nav tendence. Tā ir nākamā digitālās redzamības pamats.