GEO 前沿：读图时代，AI 是如何“看见”你的产品的？

导读：
大模型早已进化为“多模态”生物。在 GEO 时代，图片和视频不再是装饰品，而是能够被 AI 直接索引和理解的信息载体。本文解析多模态优化的底层逻辑。

1. 忘了 ALT 标签：AI 拥有了“视觉”

在过去十几年的 SEO 教程中，我们总是被告知：搜索引擎是瞎子，它看不懂图片，所以你必须写好 Alt 标签（图片替代文本）告诉它这是什么。

但在生成式 AI 时代，这个观念已经过时了。基于 GPT-4V、Gemini 等多模态大模型，AI 已经具备了惊人的机器视觉能力。它不再依赖你写的文字描述，而是直接分析图片的像素特征。

这意味着，如果你的网页配图模糊、重点不突出，或者图片内容与周围的文字内容不匹配，AI 会瞬间识别出这种“图文不符”，并降低该页面在视觉搜索结果中的权重。

在 GEO 的算法底层，图片和文字一样，都会被转化为向量（Vector）。

一个经过优化的网页，其“文字向量”和“图片向量”在数学空间中应该是高度重叠的。这就是所谓的“图文对齐（Image-Text Alignment）”。

为什么这很重要？

当用户在 AI 搜索框中输入“适合小户型的北欧风沙发”时，AI 不仅会寻找包含这些文字的网页，还会寻找图片特征符合“北欧风（简约、木质腿、浅色系）”的图像资源。

如果你的文字写得天花乱坠，但配图是一张普通的深色皮沙发，AI 的多模态模型会判定内容逻辑冲突，从而拒绝推荐。

AI 在扫描图片时，实际上是在做“实体识别”。它会数出图片中有几个人、什么品牌的产品、背景是在办公室还是户外。

在 GEO 优化中，我们提倡使用高信息密度的图片。例如，一张带有清晰数据图表的图片，或者一张展示产品内部结构的爆炸图，对于 AI 来说是极具价值的“知识源”。

趋势预判： 未来的搜索结果将不再是单纯的文字列表，而是“图文混排”的富媒体答案。你的图片本身，就是进入 AI 答案库的入场券。

不要再把图片仅仅当成网页的美化工具。在多模态 GEO 的视角下，每一张图片都是一段可被机器阅读的代码。

确保你的视觉素材清晰、相关且具有信息增益，是捕捉下一代搜索流量的关键一步。