多模態 AI SEO 是甚麼？從 Google Lens 看產品圖、圖說與 AI 搜尋優化

多模態 AI SEO，是指在搜尋系統可以同時理解文字、圖片及其他內容形式的環境下，除了傳統網頁文字與技術 SEO，亦同步優化圖片、圖說、產品資料及頁面語境，讓搜尋系統更完整理解網站內容。若想全方位提升品牌在各類 AI 搜尋引擎中的可見度，可以深入了解 GEO 生成式引擎優化 的核心機制。

這項變化與搜尋方式本身有直接關係。使用者過去主要輸入文字關鍵字，現在則可以透過 Google Lens 等視覺搜尋工具，直接使用圖片尋找產品、辨識物件，再配合自然語言追問。Google 亦已把 Lens 的視覺搜尋能力與 AI Mode 結合，透過 Gemini 的多模態能力理解圖片，再利用 Query Fan-out 對圖片中的不同物件及整體情境展開相關搜尋。想抓緊 Google AI 搜尋的轉型紅利，可參考 Google AI Mode 優化服務 與 Google AI Overview 優化服務。

對企業網站而言，圖片因此不再只是頁面的視覺元素。產品圖、圖片附近的文字、Alt Text、商品規格及結構化資料，都可能成為搜尋系統理解產品及頁面主題時使用的資訊。

多模態 AI 是甚麼？多模態 AI 模型如何處理不同資訊？

「模態」可以理解為資訊的不同形式，例如文字、圖片、音訊及影片。

Google Cloud 將多模態模型定義為能處理不同模態資訊的機器學習模型。例如模型可以同時接收文字及圖片，再根據兩者的內容產生回答。Gemini 等多模態模型亦可處理文字、圖片、影片、音訊及程式碼等不同輸入。針對此類模型，我們提供專業的 Gemini SEO 優化服務，助品牌建立強大的知識圖譜實體。

這與過去以文字為主要輸入的搜尋模式不同。當 AI 能直接分析圖片，使用者便不一定要先知道一件產品的名稱，再把名稱轉換成搜尋關鍵字；圖片本身已可以成為搜尋查詢的一部分。

AI 模型的定義是甚麼？

AI 是一個較廣泛的技術領域，而 AI 模型則是經資料訓練後，用來理解輸入、辨識模式、作出預測或產生內容的系統。如需全面評估 AI 平台對品牌的整體覆蓋，可參閱 甚麼是 AIPO (AI Platform Optimization)。

多模態 AI 模型的分別，在於模型能處理多於一種資訊形式。例如，一張產品相片可以與文字問題同時輸入模型，模型再結合兩者理解使用者正在查詢甚麼。

實際搜尋產品則屬於另一層概念。Google Lens 是視覺搜尋工具；AI Mode 是 Google Search 的 AI 搜尋體驗；Gemini 則是模型及 AI 產品家族。它們之間互相關聯，但所代表的技術層級並不相同。

三大 AI 模型有哪些？

「三大 AI 模型」並沒有統一的官方分類。如果按目前市場上較常被比較的模型家族，可以用 GPT、Gemini、Claude 作為例子，但不宜把三者定義成固定的「三大模型」。除了 Google 生態系，海外主流的 AI 工具優化還包括 ChatGPT SEO 優化服務 與 Perplexity SEO 優化服務；而在大中華區，則需針對 DeepSeek GEO 優化服務、豆包 GEO 優化服務、通義千問 GEO 優化服務、Kimi GEO 優化服務 及 騰訊元寶 GEO 優化服務 佈局。

本文更重要的分類，是模型是否具備多模態能力，以及相關能力如何應用於搜尋。以 GPT 及 Gemini 為例，相關模型已能處理圖片與文字等不同資訊形式；OpenAI 亦曾以 GPT-4o 說明模型可以跨文字、視覺及音訊處理資訊。

多模態 AI 應用如何改變搜尋方式？

多模態 AI 可以應用於圖片分析、影片理解、語音處理、文件辨識等不同場景。對 SEO、電商及數碼營銷而言，視覺搜尋是其中一個最直接的應用。

例如，消費者看到一張家居設計圖片，對相中的座椅有興趣，但不知道品牌或正式產品名稱。傳統文字搜尋需要先把視覺特徵轉換成關鍵字，例如「米白色弧形布藝單人椅」；使用 Lens 時，則可以直接以圖片作為搜尋輸入，再縮窄搜尋範圍。

Google 的 AI Mode 進一步把視覺理解與自然語言查詢結合。系統可以分析圖片中的主要及次要物件，再利用 Visual Search Fan-out 執行多個相關搜尋，以理解整體圖片情境及使用者的問題。

因此，Fashion、Beauty、家居、電子產品、餐飲、旅遊及其他依賴視覺內容的品牌，需要重新檢視產品圖片是否只負責展示產品，還是同時提供足夠資訊，讓搜尋系統理解圖片與產品頁之間的關係。針對跨國或跨區域市場的營銷，可配合 海外 GEO 優化服務 及 中國 GEO 優化服務 進行針對性部署。

多模態 AI SEO 是甚麼？與傳統 SEO 有甚麼關係？

多模態 AI SEO 可以理解為 SEO 內容資產的延伸。

傳統 SEO 主要處理頁面內容、Title、Heading、Internal Link、技術可抓取性及網站結構等元素。在多模態搜尋環境下，圖片、影片、圖片附近文字、商品資料等內容亦需要與頁面主題保持一致。這需要配合全盤的 內容策略與分發 來精確傳遞品牌敘事。

這不代表 Google 為 AI Mode 建立了另一套獨立 SEO 規則。

Google Search Central 現行指引指出，AI Overviews 及 AI Mode 沿用 Google Search 的基礎 SEO 原則。網站不需要建立額外的 AI 專用檔案、特殊 Schema 或另一套 Markup 才能出現在相關 AI 功能。重要內容仍應以文字提供，在適合的情況下配合高質素圖片及影片，而 Structured Data 亦需要與頁面可見內容一致。

多模態 AI SEO 的重點，是讓圖片、文字、商品資料與頁面語境共同描述同一個產品與主題，而不是增加一套獨立的「AI 排名技巧」。

傳統 SEO 因此仍然是基礎。頁面如果未能正常被搜尋系統發現及索引，或者重要產品資訊本身含糊不清，單獨增加圖片或 Structured Data 並不能取代原有 SEO 工作。

Google Lens 時代，產品圖、圖說與商品頁應如何優化？

產品圖片的優化不能只集中在 Alt Text。Google Search Central 的圖片 SEO 指引顯示，Google 會結合頁面內容、Caption、圖片標題、Alt Text 及 Computer Vision 等資訊理解圖片主題。圖片所在頁面的內容及 Metadata，同樣會影響圖片可以在哪些搜尋情境中出現。

產品圖片本身要清楚呈現產品

產品圖首先需要準確呈現產品本身。

圖片應與所在頁面主題相關，產品主體清晰，並在需要時提供不同角度、細節及實際使用情境。例如家具產品除了 Lifestyle Photo，亦可以加入正面圖、尺寸比例、材質細節或實際擺放情境。

Google 的 Image SEO 指引亦建議使用高質素而與頁面相關的圖片，同時確保圖片可以正常被搜尋系統發現及索引。

對電商網站而言，產品資訊亦不應全部放在圖片內。產品名稱、規格、材質、尺寸、型號及用途等重要資料，仍應在 HTML 頁面文字中清楚提供。

Alt Text、圖說、Filename 和 Page Context 各有不同作用

Alt Text 是圖片 Metadata 中的重要元素，同時亦涉及網站無障礙體驗。Google 會結合 Alt Text、Computer Vision 及頁面內容理解圖片，因此 Alt Text 應準確描述圖片中的重要資訊，而不是加入大量重複關鍵字。Google 同樣明確建議避免在 alt 屬性中進行 Keyword Stuffing。

例如，一張展示黑色旅行背囊實際使用情境的圖片，可以描述為「模特兒背着黑色旅行背囊」，而不是重複加入「背囊推薦」、「香港背囊」、「旅行背囊」等搜尋詞。

Caption／圖說的功能則不同。圖說主要補充圖片在當前內容中的語境。如果圖片展示「20L 與 30L 背囊容量比較」，圖說可以直接說明比較內容，而不需要重複 Alt Text。

Filename 可以提供較輕量的圖片主題線索。Google 建議在可行情況下使用簡短而具描述性的檔案名稱，但 Filename 只是整體圖片理解的一部分。

Page Context 的作用則是建立完整產品語意。圖片附近的產品名稱、規格、用途、功能及相關說明，可以幫助搜尋系統理解圖片與整個頁面主題之間的關係。

商品頁亦要整理 Product Data

視覺搜尋中的產品不只有圖片，搜尋系統亦需要理解產品名稱、品牌、價格、庫存、尺寸、評價、運送及退貨等資料。

Google 的 Product Structured Data 指引指出，加入合適的產品結構化資料後，商品資訊可以有資格以更豐富的形式出現在 Google Search，包括 Google Images 及 Google Lens。

對希望產品出現在 Google Lens 商品搜尋結果的商戶，Google 亦建議完善 Merchant Center 商品資料，並同時遵循 Google Images 的最佳實務。

因此，Product Structured Data 的主要作用是讓商品資料更清晰、更結構化，而不是單獨作為 AI Mode 的「引用訊號」。

多模態 AI SEO 常見的三個誤區

第一個誤區是把 Alt Text 視為愈長愈好。Google 沒有要求企業為 AI 搜尋建立特別長的 Alt Text。較合適的做法是準確描述圖片重要內容，並把產品規格、使用方式及其他資料放在適合的頁面位置。

第二個誤區是認為加入 Schema 就等於獲得 AI 引用。Structured Data 可以幫助 Google 理解頁面資料，亦可令合資格內容取得特定 Search Rich Results；但 Google 已指出，AI Overviews 及 AI Mode 不需要特殊 Schema。

第三個誤區是把多模態 AI SEO 視為傳統 SEO 的替代方案。Google 的 AI Search 指引仍要求頁面先符合正常 Search 技術要求及索引條件。多模態內容優化應建立在網站可抓取、可索引、內容清晰及使用者體驗正常的基礎上。

企業如何量度多模態 AI 搜尋中的品牌可見度？

完成圖片、產品頁及商品資料優化後，量度方式亦不應只停留在圖片排名。

企業可以先整理與產品及實際購買決策相關的 GEO Query，例如產品類別推薦、特定功能需求、應用情境、產品比較及品牌選擇等問題，再觀察不同 AI 平台如何回答。此過程可配合專業的 AI 數據分析服務 進行深度檢視。

檢查重點包括品牌是否出現、產品描述是否準確、AI 使用哪些來源、競爭品牌是否在相同問題中出現，以及不同平台之間的品牌呈現是否一致。

這種量度方式亦可以把多模態 SEO 與 GEO 接起來。圖片和商品資料處理的是「搜尋系統是否有足夠資訊理解產品」；GEO 表現監測平台 處理的則是「品牌在實際 AI 問答環境中如何被呈現」。

AIPOGEO 的免費 免費 AI Visibility Audit 可先檢查品牌目前在不同 AI 平台的提及情況、與競爭品牌的曝光差距及初步優化方向，再按結果判斷應優先處理網站內容、產品資料、第三方來源或其他 GEO 項目。

由 Audit 建立基準後，再持續比較相同類型 Query 的結果，會比單靠一次搜尋截圖更適合判斷品牌 AI Visibility 的變化。

多模態 AI SEO 常見問題

1. 多模態 AI 與生成式 AI 有甚麼分別？

   生成式 AI 主要描述模型產生新內容的能力；多模態 AI 則描述模型可以處理不同資訊形式的能力。兩者可以同時存在，例如模型讀取圖片後，再生成文字答案。

2. Google Lens 是多模態 AI 嗎？

   較準確的說法是，Google Lens 是視覺搜尋產品，而不是單一 AI 模型。Google 可以把 Lens 的視覺搜尋能力與 Gemini 的多模態能力結合，用於 AI Mode 等搜尋體驗。

3. GPT、Gemini、Claude 是否就是「三大 AI 模型」？

   「三大 AI 模型」並非固定的技術分類。GPT、Gemini、Claude 可以作為市場上常見模型家族的例子，但模型版本、功能及多模態能力會持續更新，因此實際比較應以具體模型版本及用途為準。

4. Alt Text 應該寫多長？

   Google 沒有為所有圖片設定統一 Alt Text 字數。重點是內容準確、具資訊價值、符合圖片及頁面語境，同時避免 Keyword Stuffing。

5. Product Schema 可以保證產品被 AI Mode 引用嗎？

   不可以。Product Structured Data 可以協助 Google 理解產品資料，並令合資格商品有機會以較豐富形式出現在 Search、Images 及 Lens，但 Google 沒有把 Product Schema 列為 AI Mode 的特殊引用要求。

從圖片 SEO 延伸至 AI Search Visibility

多模態搜尋令網站內容的邊界由文字進一步延伸至圖片、影片及商品資料。對產品型網站而言，產品圖是否清晰、Alt Text 是否準確、圖說與頁面文字是否提供完整語境，以及商品資料是否一致，會共同影響搜尋系統理解內容的能力。深入的研究架構亦可參考我們的 AI 搜尋品牌可見度增長白皮書 與 GEOLab 實驗室 研究。

處理這些基礎後，企業可以再透過實際 GEO Query 檢查品牌在 AI Search 中的提及、描述、引用來源及競爭差距，判斷目前問題主要來自網站內容、產品資料、品牌訊號，還是外部可信來源。想更全面瞭解我們的背景與團隊，歡迎瀏覽 關於 AIPOGEO，如有任何疑問，隨時與我們 聯絡。

如企業已有大量產品頁及圖片，但未掌握品牌目前在 AI 搜尋中的實際可見度，可先使用 AIPOGEO 免費 AI Visibility Audit 建立基準，再根據診斷結果制定多模態 AI SEO 及後續 GEO 優化的優先次序。現在就透過 註冊帳戶 或 登入系統 開始免費體驗。