Eh sì. L’Intelligenza Artificiale ha iniziato a mostrare il suo potere anche nel funzionamento dei motori di ricerca. L’epoca delle keywords sta per giungere al termine! O meglio… ha iniziato a trasformarsi e a virare verso qualcosa di più multimodale. 

Fermi tutti. Ma cos’è un motore di ricerca multimodale?

Un motore di ricerca multimodale è una piattaforma in grado di ricevere, capire ed elaborare intenti di ricerca provenienti da più modalità di input e restituendo risultati pertinenti che possono essere a loro volta multimodali. 

In altre parole, è possibile interrogare il motore con richieste testuali (che è quello che abbiamo finora), con immagini, a voce oppure caricando video e ottenere risposte che combinano a loro volta testi, immagini, ecc…

Immagina, per esempio, di stare passeggiando in un bosco. A un certo punto ti imbatti in un fiore bellissimo che non hai mai visto prima. Vuoi sapere che cos’è, quindi apri Google, fai una foto al fiore e scrivi nel campo di ricerca “Come si chiama?”. La risposta che riceverai ti darà l’informazione che cerchi e anche spunti di approfondimento accompagnati da immagini e video.

Magia? No. Questa innovazione nasce dall’integrazione di modelli di intelligenza artificiale avanzata, detti appunto “multimodali”, capaci di elaborare e fondere informazioni provenienti da fonti eterogenee in modo sinergico. 

Come funziona un motore di ricerca multimodale?

Alla base di un motore di ricerca multimodale ci sono modelli di machine learning progettati per comprendere e generare più linguaggi: quello delle parole, delle immagini, dei suoni e dei video. Ad esempio, vengono spesso utilizzati modelli di intelligenza artificiale generativa come Gemini di Google e GPT-4o di OpenAI.

Questi modelli utilizzano reti neurali specializzate (ad esempio, CNN per immagini, Transformer per testo) per estrarre le caratteristiche di ciascun tipo di dato, convertendole in rappresentazioni vettoriali compatibili tra loro.

Il processo che permette di generare un output si articola in alcune fasi chiave:

• Encoding multimodale: ogni input (testo, immagine, audio) viene trasformato in un vettore numerico che ne rappresenta il significato semantico. Per esempio, una foto viene suddivisa in zone e ogni zona viene codificata in un vettore, così come avviene per le parole di una frase
• Allineamento semantico: le rappresentazioni vettoriali di input diversi vengono proiettate in uno spazio semantico comune. Questo permette di confrontare, ad esempio, la descrizione testuale “fiore selvatico giallo a stelo lungo” con una foto di fiori gialli, calcolando la loro distanza semantica e quindi la pertinenza
• Fusione e ragionamento: il modello integra le informazioni provenienti da diverse modalità, sfruttando meccanismi di attenzione e reti neurali profonde, per fornire risposte o risultati coerenti e contestualmente rilevanti
• Output multimodale: il motore restituisce un risultato in forma di testo, immagini, video o combinazioni di questi

Impatti e risvolti per la SEO

L’evoluzione dei motori di ricerca multimodali sta rivoluzionando il panorama della SEO (Search Engine Optimization), aprendo nuove sfide e opportunità per chi si occupa di posizionamento online.

Non basta più ottimizzare solo i contenuti testuali. I motori multimodali premiano la presenza di immagini di qualità, video, infografiche e contenuti audiovisivi, che devono essere facilmente interpretabili dall’AI grazie a metadati, tag descrittivi e dati strutturati. 

L’ottimizzazione per la ricerca vocale (voice search) e per le query visuali (ad esempio tramite Google Lens) diventa fondamentale, richiedendo contenuti più colloquiali, keyword a coda lunga e immagini con descrizioni dettagliate.

Non è finita qui! Gli algoritmi multimodali valutano la pertinenza non solo in base alle keyword, ma anche alla coerenza semantica e contestuale tra testo, immagini e altri media. I contenuti che riescono a rispondere in modo preciso e naturale all’intento dell’utente, integrando diversi formati, saranno premiati nei ranking. 

Chiariamoci, con la crescita delle risposte AI dirette (ad esempio, snippet generati dall’AI nei risultati di ricerca), i classici fattori di ranking non vengono abbandonati. Backlink, velocità del sito, pertinenza delle keyword, ecc… restano comunque importanti fattori di posizionamento, ma verranno affiancati da quelli appena citati.

Sfide e opportunità per la SEO sui motori di ricerca multimediali

Per il mondo della SEO comincia un periodo movimentato ed eccitante, in cui non basta più quello che si è fatto finora. Nuove sfide si affacciano all’orizzonte, come:

• la necessità di posizionare contenuti multimediali di alta qualità e di qualsiasi formato
• una maggiore complessità nell’analisi delle performance SEO, che non  includerà solo il traffico organico, ma anche la presenza nei risultati AI e su piattaforme alternative
• l’adattamento continuo alle evoluzioni degli algoritmi multimodali

I motori di ricerca multimodali rappresentano una svolta epocale nell’interazione tra utenti e informazioni digitali, offrendo esperienze più naturali, immediate e contestualizzate. Ne vedremo delle belle!