In breve: La ricerca multimodale consente ai clienti di utilizzare testo, voce, immagini o video, spesso insieme, per trovare ciò che stanno cercando (invece di digitare parole chiave). Questo nuovo approccio alla ricerca cambia il modo e i luoghi in cui i brand vengono scoperti, perché oggi i clienti passano da un dispositivo all'altro e da una modalità di ricerca all'altra mentre cercano prodotti e servizi.
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Ricerca multimodale
Ricerca multimodale
Che cos'è la ricerca multimodale e come sta cambiando il modo in cui i clienti trovano i brand? Scopri anche le strategie per farti trovare dai clienti quando utilizzano la ricerca multimodale.
Che cos'è la ricerca multimodale?
La ricerca multimodale si riferisce alla capacità dei clienti di interagire con i motori di ricerca e gli strumenti di IA utilizzando "molteplici" tipologie o "modalità" di input, a volte combinando testo, voce, immagini e video in un'unica ricerca.
Le ricerche multimodali rappresentano un cambiamento fondamentale rispetto alla ricerca tradizionale e stanno cambiando il modo, il luogo e il momento in cui avviene la scoperta di un brand. Analogamente, poiché la ricerca non è più limitata a un singolo dispositivo o a una sola modalità ("Chiedi ad Alexa" o ricerche con parola chiave su Google), il passaggio alla ricerca multimodale sta rimodellando il modo in cui i brand devono presentarsi per essere scoperti nella ricerca tramite IA.
Perché la ricerca multimodale è così importante?
La ricerca multimodale combina input e intento. Un cliente può fare una domanda a Siri, scattare una foto con Google Lens o cercare su Claude usando un video, tutto prima ancora di cliccare su un link. Questo nuovo percorso spinge i professionisti del marketing a ripensare l'attribuzione, l'ottimizzazione e la strategia dei contenuti: le query isolate e basate sul testo o la ricerca e la selezione dei link blu di Google appartengono ufficialmente al passato.
Esempio di ricerca multimodale
Un uomo si accorge di avere macchie da sole sul viso e sulle braccia, così inizia a pensare a come prendersi cura della sua pelle. Effettua una ricerca multimodale combinando una ricerca visiva basata sulle foto che carica, ricerche web basate su testo e query vocali mentre passa da un app all'altra su telefono, laptop e assistente vocale.
Ecco come appare una ricerca multimodale:
Dispositivo: telefono / Modalità: voce
Apre l'app Google e fa una ricerca vocale per "migliore crema solare da uomo per pelle sensibile e danni solari 2025" e trova un prodotto che proverà in un articolo di Men's Health. Copia il link nell'app Note.
Dispositivo: telefono / Modalità: testo
Inoltre, si lascia convincere da un thread di Reddit ad iniziare con "i migliori sieri per il viso da uomo 2025", guarda più video sulla cura della pelle su YouTube di quanto vorrebbe ammettere e scopre di poter ottenere un'analisi della cura della pelle online, quindi...
Dispositivo: telefono / Modalità: immagine
Scatta foto nitide e ben illuminate del suo viso e degli avambracci, dove nota macchie solari e imperfezioni della pelle. Poi, carica le immagini su strumenti di analisi della pelle basati sull'IA e diventa cliente di Thea Care e PerfectCorp, anche se non ha iniziato la sua ricerca con questa intenzione. Queste app analizzano le sue foto, quindi consigliano prodotti mirati per la cura della pelle sulla base dei risultati, il che lo riporta alla sua intenzione iniziale mentre si invia i risultati via email, e…
Dispositivo: laptop / Modalità: testo
Usa ChatGPT per confrontare i risultati e i consigli nei report ricevuti, poi decide di cercare alcuni prodotti e consultare un dermatologo di persona, quindi...
Dispositivo: Alexa di Amazon / Modalità: voce
Apre la sua app delle note e dice ad Alexa di riassumere le recensioni di due prodotti che hanno attirato la sua attenzione. Infine, fa il primo clic, aggiunge una delle creme solari al carrello e la ordina.
Il suo viaggio continua quando chiede ad Alexa di cercare i 3 migliori dermatologi che accettano la mutua nella sua zona e di inviargli i loro dati di contatto via SMS. Infine...
Conclude la ricerca con una nota vocale in cui chiede un promemoria per terminare la ricerca dei dermatologi il giorno seguente.
Come vengono scoperti i brand nella ricerca multimodale?
Man mano che la ricerca multimodale diventa più comune e la ricerca tramite IA continua a modificare le aspettative dei clienti e l'intero panorama della ricerca, i brand devono ripensare la strategia dei contenuti per includere la strategia di dati.
Ci sono alcuni elementi chiave della strategia dei dati che i brand devono comprendere per adattarsi alla ricerca multimodale, e farlo rapidamente:
#1 I sistemi di Retrieval-Augmented Generation (RAG) rendono i risultati di ricerca multimodali pertinenti e conversazionali
La RAG è come avere un'IA in grado di cercare le cose in tempo reale mentre risponde alle tue domande, invece di tirare a indovinare o ricorrere alla memoria (vecchie pagine indicizzate). I sistemi RAG effettuano ricerche tramite testo, immagini, video e audio ("Che canzone è questa, Siri?"). Questi sistemi sono alla ricerca di dati che utilizzano per rispondere alle domande in modo discorsivo.
#2 I grafi di conoscenza aiutano la RAG a far emergere la verità, in modo che i clienti ricevano informazioni affidabili.
Strumenti come i grafi di conoscenza forniscono uno spazio per organizzare e collegare dati su brand, prodotti, fornitori, ecc. Aiutano l'IA a "ragionare" sulle relazioni tra tutte le voci del grafo di conoscenza e a comprendere l'intero insieme di dati che lo compone. Se gestito correttamente, un grafo di conoscenza invia ai sistemi RAG informazioni concrete, aggiornate e in linea con il brand, mostrando come le informazioni sul brand si integrano tra loro.
#3 I dati strutturati sono la mappa all'interno di un grafo di conoscenza che fa sì che i risultati di ricerca multimodale rimangano rilevanti
Pensa ai dati strutturati come a una mappa estremamente dettagliata che descrive il mondo dei dati che popolano il grafo di conoscenza. I dati strutturati sono il modo in cui mantieni le informazioni del tuo brand "reali" e aggiornate. Se i singoli punti dati sulla mappa non sono accurati e se le connessioni tra tutti i punti dati sono obsolete, il grafo di conoscenza non condividerà le informazioni corrette con app esterne, publisher, motori di ricerca tradizionali e piattaforme basata sull'IA.
#4 Il markup Schema funziona come delle etichette sulla mappa, in modo che i risultati di ricerca multimodali siano ricchi di contesto e coinvolgenti per i clienti.
Il Markup Schema, o Schema, è un insieme standard di regole ed etichette utilizzato per contrassegnare le pagine web e i dati che contengono, così che motori di ricerca e strumenti di IA possano capire con precisione il significato di ogni elemento. Il markup Schema include dati come "questa è un'immagine" e "questo è il prodotto che viene mostrato". Queste etichette aiutano l'IA a fornire ai clienti risposte dirette ricche di contesto, perché permettono ai sistemi di capire dove si trovano i contenuti, di cosa trattano, come sono organizzati e quale priorità hanno all'interno di un sito o di una pagina web.
Nonostante sia uno standard e il suo valore nella SEO sia riconosciuto da tempo, lo Schema viene spesso trascurato nelle strategie di brand, dei dati e dei contenuti. Questo rende il markup Schema un'opportunità ancora più preziosa per i brand di ottimizzare per AAIO, AEO, ASO, GEO e LLMO.
In che modo la ricerca multimodale ha trasformato la ricerca e la scoperta online?
La ricerca multimodale, come la ricerca tramite IA e gli agenti di IA, rappresenta un elemento di rottura del funnel. Sta rapidamente diventando la norma, poiché la ricerca passa da un percorso lineare a un percorso multiplo che fonde conoscenza, considerazione e conversione in un'esperienza di ricerca multipiattaforma su più livelli.
Allo stesso modo, la ricerca multimodale sta cambiando il modo in cui i brand interpretano la visibilità e sta rendendo le strategie di visibilità più complesse:
La SEO tradizionale e i report classici non funzionano in questo contesto di ricerca multimodale.
La scoperta del brand non è più tracciabile attraverso un'unica dashboard, ma è frammentata tra formati e dispositivi.
Gli input vocali, i prompt basati su immagini e gli agenti di IA aggirano completamente il classico funnel.
I professionisti del marketing hanno bisogno di una strategia di visibilità moderna, che tenga conto di input di ricerca che non possono vedere e di un percorso cliente diverso per ogni singolo utente.