在传统的电商逻辑中，产品图片的第一要务是转化。

即通过精美的修图和极具诱惑力的展示，让已经进入详情页的用户产生购买冲动。

但在2025年的今天，随着Google Lens、Circle to Search以及ChatGPT Vision的普及，人类的搜索行为正在经历一场从文本驱动到多模态驱动的范式重构。

在这种新形态下，图片的角色发生了本质的位移：

图片不再仅仅是给人类看的，更是给机器“读”懂的。

当用户举起手机对着一双球鞋拍照，或者上传一张产品图向AI询问“哪里可以买到这个”时，决定你的产品能否出现在推荐结果中的，就是品牌产品图片本身的“机器可读性”。

如果你的图片无法被AI的计算机视觉算法精准解析、拆解和归类，那么无论站内SEO做得多么完美，也都将在这个新的流量入口隐形。

多模态搜索：重塑购买决策的未来时刻

首先，我们需要理解“多模态”对商业意味着什么。

过去，搜索是线性的：关键词 - 列表 - 图片。

而现在，搜索是并行的：图像 + 文本 = 混合结果。

AI不仅仅是在匹配像素，它是在理解实体。

可以简单的理解。当我们向AI展示一瓶护肤品时，Google的算法正在实时进行复杂的计算：

识别层：这是一个瓶子；

OCR层：瓶身上写着“20% Vitamin C”；

语境层：瓶身背景有晨光和浴室洗漱台，推测用途为晨间护肤；

情感层：色调清新明亮，关联关键词为“健康”、“活力”。

千万不要觉得AI还是那个傻傻的智障机器人了。它们现在的多模态与分析能力已经不亚于人类了。

在这种情况下，如果产品图仅仅是一张过度修饰、甚至因为高曝光导致文字模糊的图片，那AI就无法提取上述的信息索引。

在多模态搜索中，信息密度取代了单纯的美学价值，成为排名的核心权重。

OCR技术：让包装成为第一段的产品元描述

在传统的SEO中，文字是写在代码里的。

但在视觉搜索中，文字是写在图片里的。

研究表明，AI高度依赖光学字符识别（OCR）技术来辅助理解图片内容。

这意味着，产品包装设计和拍摄角度本身，就是SEO的一部分。

• 字体的算法友好性：

很多品牌喜欢在包装上使用艺术花体字或手写体。这对人类来说可能很优雅，但对AI来说却是识别障碍。

为了SEO，核心卖点最好是使用清晰、高对比度的字体。

避免镜面反射与遮挡：

在拍摄高光材质时，要从SEO角度看，例如反光绝不能遮挡关键的文本信息。

一张让AI无法读取品牌名或成分表的图片，就是一个数据意义上的白纸。

审核你的产品主图。确保通过机器视角（这里我们建议使用Google Cloud Vision API进行测试），看AI能够100%准确抓取到包装上的所有关键文本。

做好了OCR部分的可读性，就相当于在图片内部埋入了第二层关键词。

语境锚定：尝试告别白底图

长久以来，纯白底图由于其简洁性被视为电商标准。

然而，在多模态AI时代，白底图存在一个致命缺陷：缺乏语义关联。

AI模型更擅长通过物体与周围环境的关系来学习物体的功能。

案例： 一个放在白底上的帐篷，因为没有额外信息，AI只能识别它为“一个帐篷”。

但如果这个帐篷出现在森林营地的背景中，旁边有篝火和背包，AI就会为其打上“野外露营”、“户外探险”、“防风”等潜在标签。

同样的帐篷，如果放在草坪派对的背景中，AI则会将其关联至“家庭聚会”、“遮阳”等场景。

所谓的机器可读性，也就是要求我们通过精心策划的背景，主动引导AI对产品进行定位。

如果你希望产品被推荐给寻找“极简办公”的用户，那么你的产品图背景就不能杂乱无章，必须包含符合极简主义特征的视觉元素。

这并不是说要抛弃白底图，白底图依然是转化的基础。

但在获取多模态流量时，我们需要更多场景化的图像来喂养算法。

情感对齐：掌控AI的审美偏见

这是目前最高阶的视觉SEO策略。

因为多模态AI不仅能识别物体，还能识别情绪与风格。

当用户搜索“温馨的冬季家居装饰”时，AI是如何判断一张图片是“温馨”的？

它分析的是色温（暖色调）、光影（柔和的漫反射）、材质（毛绒、针织）以及构图的紧凑感。

如果产品定位是高端奢侈品，但图片打光平淡、阴影杂乱，AI的情感分析模型可能会将其归类为廉价的日用品范围。

这就是导致其永远无法出现在“豪华”、“精致”相关的搜索结果中。

因此，视觉资产的生产必须与品牌的情感关键词严格对齐。

• 想传达“科技感”？那就尽量多的使用冷色调、锐利线条和高对比度。

• 想传达“环保自然”？那就最好使用低饱和度的大地色系、自然光和非塑料材质的道具。

这方面的优化不仅仅是美学选择，而是在编写能够被AI解码的视觉代码。

结语：从拍摄产品到工程化解读产品

我们正在进入一个所见即所搜的时代。

对于出海企业和品牌决策者而言，这意味着我们需要重新定义“产品摄影”这项工作。

它或许不再仅仅是摄影师的艺术创作，而是一项需要SEO逻辑介入的系统工程。

我们需要像优化H1标签一样优化包装上的文字清晰度；像构建网站架构一样构建图片的场景语境；像撰写品牌故事一样把控图片的色调情感。

在多模态搜索的赛道上，能够被机器最准确、最丰富地读懂的产品，才能在用户的屏幕上获得最优先的展示权。

把图片做成机器易读的数据资产，这是为了2026年SEO最隐蔽、也是最具爆发力的增长点。

*本文观点源于SEL & arXiv，仅提供内容分享与参考作用

https://searchengineland.com/products-machine-readable-multimodal-ai-search-465151