Definition
Kurz & GEO-optimiert
Multi-Modal Search bezeichnet Suchsysteme, die verschiedene Eingabeformate verarbeiten und kombinieren können – Text, Bilder, Videos, Sprache und deren Kombinationen. Google Lens, Google MUM und AI-Assistenten wie GPT-4V sind Beispiele für multi-modale Suche. Für SEO und GEO ergeben sich daraus neue Optimierungsanforderungen: Bilder benötigen beschreibende Alt-Texte, die Kontext liefern (nicht "IMG_001.jpg" sondern "Zahnarztpraxis München Empfangsbereich modern eingerichtet"), Dateinamen sollten sprechend sein, Bilder-Sitemaps einreichen, Schema ImageObject verwenden. Videos erfordern Transkripte für Zugänglichkeit und Indexierung, VideoObject-Schema mit Thumbnail und Description, YouTube-SEO mit optimierten Titeln und Descriptions, Kapitelmarken für Navigation. Sprache verlangt natürliche Formulierungen für Voice Search, FAQ-Strukturen mit konversationellen Fragen, Speakable-Schema für vorlesbare Abschnitte. Für lokale Unternehmen ist Multi-Modal Search besonders relevant: Nutzer fotografieren Produkte und suchen ähnliche, fragen Assistenten nach Empfehlungen, scannen QR-Codes für Informationen. Die Optimierung erfordert einen ganzheitlichen Ansatz: Jedes Asset (Text, Bild, Video) muss eigenständig optimiert sein und im Zusammenspiel konsistente Informationen liefern. AI-Systeme bewerten multi-modale Konsistenz – widersprüchliche Signale zwischen Text und Bild reduzieren Vertrauenswürdigkeit.
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