Google Search Console pokazuje wyszukiwania obrazem. Multimodal Search staje się nowym obszarem SEO

Google Search coraz mniej przypomina wyszukiwarkę, do której użytkownik wpisuje wyłącznie tekst. Zapytaniem może być zdjęcie produktu, element widoczny na ekranie telefonu, fragment fotografii albo obraz połączony z dodatkowym pytaniem. Do tej pory właściciel witryny miał jednak niewielkie możliwości sprawdzenia, czy użytkownicy rzeczywiście trafiają do jego treści właśnie w taki sposób.

24 września 2026 roku Google zaczął globalnie wdrażać nowe raportowanie wyszukiwania multimodalnego w Google Search Console. Dane pojawiają się zarówno w standardowym raporcie skuteczności wyników wyszukiwania, jak i w raporcie dotyczącym generatywnej AI.

Zmiana nie wprowadza nowego czynnika rankingowego ani nowego typu danych strukturalnych. Po raz pierwszy daje jednak specjalistom SEO możliwość oddzielenia klasycznych zapytań tekstowych od wyszukiwań, w których punktem wyjścia jest obraz.

To ważna zmiana również z perspektywy AI SEO i GEO. Pokazuje, że przyszłość wyszukiwania nie będzie polegała wyłącznie na zastępowaniu listy wyników odpowiedzią generowaną przez AI. Zmienia się również sam sposób zadawania zapytań.

Czym jest wyszukiwanie multimodalne?

W klasycznym modelu użytkownik musi przekształcić swoją potrzebę w tekst. Jeżeli widzi interesujący go przedmiot, musi najpierw wiedzieć, jak go nazwać, a następnie wpisać odpowiednie zapytanie.

Wyszukiwanie multimodalne eliminuje część tego procesu. Obraz może stać się zapytaniem albo jednym z jego elementów.

Google zalicza do nowego raportu między innymi wyszukiwania wykonywane za pomocą:

• Google Lens,
• Circle to Search na urządzeniach z Androidem,
• przesłania zdjęcia bezpośrednio do Google Search,
• funkcji „Wyszukaj ten obraz” dostępnej w Chrome.

Użytkownik może więc zrobić zdjęcie uszkodzonego elementu komputera, zaznaczyć buty widoczne na fotografii, przesłać zdjęcie rośliny albo wskazać produkt znajdujący się na ekranie telefonu.

System próbuje następnie zrozumieć obiekt i znaleźć odpowiednie informacje w sieci.

W bardziej zaawansowanym wariancie obraz może zostać połączony z tekstem. Użytkownik nie musi pytać „co to jest?”. Może pokazać konkretny przedmiot i od razu zapytać, gdzie można go kupić, jak go naprawić albo czym różni się od innego produktu.

Co dokładnie zmieniło się w Search Console?

W raportach skuteczności pojawia się nowy filtr typu wyszukiwania pozwalający wyodrębnić ruch multimodalny.

Google rozdziela teraz w ramach wyszukiwania internetowego:

• wyszukiwania tekstowe,
• wyszukiwania multimodalne.

Nie należy mylić tego z dotychczasowym typem wyszukiwania Google Images. Multimodal Search opisuje sytuację, w której użytkownik wykorzystuje obraz jako część zapytania, a nie po prostu przegląda wyniki w wyszukiwarce grafiki.

Jeżeli witryna otrzymuje taki ruch, można sprawdzić między innymi strony docelowe, urządzenia, kraje i zmiany wyników w czasie. Dane można również eksportować i analizować poza Search Console.

Jest jednak istotne ograniczenie.

Google nie pokazuje zapytań dla wyszukiwania multimodalnego. Powód jest dość logiczny: zapytaniem jest często obraz, a nie ciąg słów, który można umieścić w tabeli Search Console.

Oznacza to, że specjalista SEO może zobaczyć, która strona została odnaleziona za pomocą wyszukiwania wizualnego, ale nie zobaczy dokładnie zdjęcia ani obiektu, od którego rozpoczęła się sesja.

Multimodal Search trafia również do raportu generatywnej AI

Najciekawszym elementem aktualizacji jest połączenie nowego raportowania z generatywnymi funkcjami Search.

Dane multimodalne mają być dostępne również w raporcie Generative AI Performance, który obejmuje widoczność witryny w AI Overviews i AI Mode.

To pokazuje, jak Google postrzega dalszy rozwój Search.

Nie mamy już tylko dwóch oddzielnych modeli:

zapytanie tekstowe -> klasyczne wyniki

oraz:

zapytanie tekstowe -> odpowiedź AI

Pojawia się znacznie więcej kombinacji:

obraz -> wyniki wyszukiwania

obraz + tekst -> wyniki wyszukiwania

obraz -> odpowiedź AI

obraz + pytanie -> odpowiedź AI

Granica pomiędzy wyszukiwaniem wizualnym, klasycznym Search i generatywną AI zaczyna się zacierać.

Dla użytkownika nie ma to większego znaczenia. Pokazuje Google przedmiot i chce otrzymać odpowiedź.

Dla SEO ma to znaczenie bardzo duże, ponieważ źródłem widoczności strony przestaje być wyłącznie tekst znajdujący się w dokumencie.

SEO obrazów przestaje oznaczać tylko Google Images

Przez lata optymalizacja obrazów była często traktowana jako stosunkowo niewielka część SEO. Sprawdzano nazwę pliku, atrybut alt, format grafiki, jej rozmiar oraz ewentualnie widoczność w Google Images.

Multimodal Search znacznie rozszerza znaczenie materiałów wizualnych.

Zdjęcie produktu może pomagać Google rozpoznać konkretny model. Fotografia podzespołu może pozwolić użytkownikowi znaleźć instrukcję jego wymiany. Zdjęcie charakterystycznego elementu samochodu może prowadzić do artykułu opisującego jego funkcję.

W takim modelu obraz nie jest już wyłącznie ilustracją tekstu.

Staje się źródłem informacji.

To istotna różnica dla strategii contentowej. Jeżeli dwie strony zawierają podobny tekst, ale jedna posiada własne fotografie dokładnie pokazujące omawiany przedmiot, może dostarczać Google zupełnie innego zestawu informacji.

Własne zdjęcia mogą mieć większą wartość niż grafiki stockowe

Rozwój wyszukiwania multimodalnego wzmacnia argument za wykorzystywaniem oryginalnych materiałów wizualnych.

Zdjęcie stockowe może dobrze wyglądać w artykule, ale zazwyczaj nie wnosi nowych informacji. Ta sama fotografia może występować na setkach stron.

Własne zdjęcie może natomiast przedstawiać:

• konkretny produkt,
• szczegół konstrukcji,
• etap naprawy,
• uszkodzenie,
• sposób montażu,
• różnicę pomiędzy dwoma modelami,
• rezultat wykonanej usługi,
• rzeczywiste zastosowanie produktu.

Takie materiały mają znaczenie zarówno dla użytkownika, jak i dla systemów próbujących zrozumieć zawartość strony.

Dobrym przykładem może być artykuł dotyczący wymiany matrycy w laptopie. Zdjęcie przedstawiające cały komputer ma niewielką wartość diagnostyczną. Znacznie ciekawsze są fotografie złącza matrycy, oznaczenia modelu panelu, sposobu prowadzenia przewodu oraz różnic pomiędzy kompatybilnymi ekranami.

Użytkownik korzystający z Lens może rozpocząć wyszukiwanie właśnie od takiego szczegółu.

Sklepy internetowe mają tutaj szczególnie dużo do zyskania

Multimodal Search może mieć bardzo duże znaczenie dla e-commerce, ponieważ wiele decyzji zakupowych zaczyna się od zobaczenia produktu.

Użytkownik może zobaczyć lampę w restauracji, buty na ulicy, krzesło w biurze albo narzędzie na filmie i nie wiedzieć, jak nazywa się konkretny model.

Klasyczne wyszukiwanie wymagałoby stworzenia opisu:

czarna metalowa lampa wisząca industrialna trzy klosze

Wyszukiwanie wizualne pozwala po prostu zrobić zdjęcie.

W takim środowisku jakość danych produktowych i materiałów wizualnych zaczyna mieć znaczenie wykraczające poza stronę produktu.

Sklep powinien zadbać przede wszystkim o:

• dobrej jakości fotografie produktu,
• zdjęcia przedstawiające różne strony i detale,
• spójne informacje produktowe,
• prawidłowe nazwy produktów,
• dane strukturalne Product,
• zgodność informacji na stronie z Merchant Center,
• dostępność obrazów dla crawlerów Google.

W przypadku produktów, których wygląd ma duże znaczenie przy wyborze, optymalizacja wizualna może stopniowo stawać się równie istotna jak klasyczna analiza fraz produktowych.

Wyszukiwanie obrazem zmienia również lokalne SEO

Nie jest to jednak temat wyłącznie dla sklepów.

Wyobraźmy sobie użytkownika, który fotografuje komunikat błędu na urządzeniu, uszkodzoną część, fragment instalacji albo element wyposażenia domu. Nie zna profesjonalnej nazwy problemu, więc trudno mu stworzyć dobre zapytanie tekstowe.

Obraz może przekazać Google więcej informacji niż opis użytkownika.

To tworzy nowe możliwości dla firm usługowych. Artykuły pokazujące rzeczywiste problemy klientów mogą być odnajdywane nie tylko poprzez klasyczne zapytania typu:

pęknięty zawias laptopa naprawa

ale również na podstawie fotografii podobnego uszkodzenia.

Warto więc patrzeć na zdjęcia dokumentujące realizacje nie tylko jako element budujący wiarygodność. Mogą być również częścią powierzchni wyszukiwania.

Jak przygotowywać obrazy pod Multimodal Search?

Google nie opublikował osobnego zestawu magicznych zasad optymalizacji pod nowy raport. Nadal obowiązują podstawowe rekomendacje dotyczące obrazów i jakości strony.

Nie ma więc sensu tworzyć nowej kategorii usług typu „Multimodal SEO” opartej na kilku technicznych sztuczkach.

Można natomiast poprawić sposób przygotowywania materiałów wizualnych.

W praktyce warto:

1. Publikować własne fotografie zamiast generycznych grafik tam, gdzie obraz przekazuje istotną informację.
2. Pokazywać produkty i obiekty z kilku perspektyw.
3. Fotografować istotne szczegóły, oznaczenia i różnice.
4. Umieszczać obraz w kontekście tekstu opisującego to, co rzeczywiście przedstawia.
5. Stosować sensowne nazwy plików i atrybuty alt.
6. Dbać o wysoką jakość obrazu przy rozsądnym rozmiarze pliku.
7. Nie blokować ważnych obrazów przed Googlebotem.
8. W przypadku produktów utrzymywać spójność danych pomiędzy stroną, danymi strukturalnymi i Merchant Center.

Nie chodzi przy tym o dodawanie zdjęć wyłącznie po to, żeby było ich więcej. Dziesięć niemal identycznych fotografii nie musi dostarczać więcej informacji niż trzy dobrze dobrane.

Nowy raport warto wykorzystać do audytu istniejących treści

Najciekawsze zastosowanie nowych danych nie polega na natychmiastowym tworzeniu dodatkowych materiałów.

Najpierw warto sprawdzić, które istniejące strony już otrzymują widoczność z wyszukiwania multimodalnego.

Jeżeli okaże się, że konkretny poradnik, kategoria lub produkt generuje taki ruch, można przeanalizować jego materiały wizualne. Następnie warto porównać go ze stronami o podobnej tematyce, które ruchu multimodalnego nie otrzymują.

Można w ten sposób szukać wzorców:

• Czy działają przede wszystkim strony produktowe?
• Czy ruch trafia do poradników?
• Czy strony posiadają własne zdjęcia?
• Czy istotne są fotografie detali?
• Czy dominują urządzenia mobilne?
• Czy widoczność multimodalna występuje również w raporcie generatywnej AI?

Nie będzie to jeszcze dowód na istnienie konkretnego czynnika rankingowego. Może jednak pokazać, w jakich typach treści użytkownicy zaczynają korzystać z zupełnie innego sposobu wyszukiwania.

Nie optymalizujmy obrazów dla algorytmu kosztem użytkownika

Każda nowa funkcja Google szybko prowadzi do prób znalezienia sposobu jej „optymalizacji”. W przypadku wyszukiwania multimodalnego łatwo byłoby dojść do wniosku, że strony powinny być wypełniane dodatkowymi zdjęciami.

To nie jest właściwy kierunek.

Obraz powinien przede wszystkim pomagać zrozumieć treść, produkt lub problem. Jeśli fotografia nie wnosi żadnej dodatkowej informacji, jej wartość dla użytkownika pozostaje niewielka niezależnie od sposobu działania Google.

Znacznie lepszą zasadą jest dokumentowanie tego, co trudno dokładnie opisać słowami.

W poradniku technicznym może to być konkretne złącze. W sklepie – faktura materiału lub detal produktu. W serwisie motoryzacyjnym – charakterystyczne uszkodzenie części. W branży budowlanej – kolejny etap wykonania prac.

Takie materiały mają naturalną wartość niezależnie od tego, czy użytkownik znajdzie je przez klasyczny Search, Lens, AI Mode czy bezpośrednio na stronie.

Search przestaje zaczynać się od słowa kluczowego

Najważniejszym wnioskiem z nowego raportu nie jest więc pojawienie się kolejnego filtra w Search Console.

Zmienia się punkt wejścia do wyszukiwarki.

Przez ponad dwie dekady SEO było bardzo mocno związane ze słowem kluczowym, ponieważ użytkownik musiał opisać swoją potrzebę tekstem. Rozwój Lens, Circle to Search i generatywnej AI stopniowo usuwa to ograniczenie.

Użytkownik może pokazać Google, czego szuka.

Dla strategii contentowej oznacza to, że wartościowa strona powinna nie tylko dobrze opisywać rzeczywistość, ale coraz częściej również dobrze ją pokazywać. Własne zdjęcia, diagramy, fotografie produktów, dokumentacja realizacji i materiały pokazujące konkretne szczegóły przestają być jedynie dodatkiem do tekstu.

Stają się częścią informacji, którą Google może zrozumieć i wykorzystać podczas odpowiadania na zapytanie.

Nowy raport Search Console pozwala po raz pierwszy sprawdzić, czy dzieje się to również na naszej stronie. I właśnie od przejrzenia tych danych warto zacząć, zanim powstanie jakakolwiek osobna strategia „multimodal SEO”.

Źródła:

• Google Search Central, 24 września 2026 – Announcing web multimodal Search performance reporting in Search Console
  Oficjalny komunikat Google Search Central
• Google Search Central – Generative AI performance report w Search Console
  Oficjalna dokumentacja raportu Generative AI
• Google Search Central – wskazówki dotyczące optymalizacji witryn dla generatywnej AI w Google Search
  Oficjalne wskazówki Google dotyczące generatywnej AI i Search
• Search Engine Land, 24 września 2026 – Google Search Console performance reports gets multimodal filter
  Omówienie nowego raportu Search Console
• Search Engine Journal, 25 września 2026 – Google Search Console Adds Multimodal Filter For Image-Based Searches
  Omówienie wdrożenia Multimodal Search w Search Console