Graficele și infografiile tale sunt citate de AI? Iată cum ne-am optimizat conținutul vizual

Optimizarea conținutului vizual pentru AI devine tot mai importantă pe măsură ce sistemele devin multimodale. Iată ce funcționează:

Cele mai bune practici pentru alt text:

Nu descrie CE este imaginea. Descrie ce CONCLUZIE oferă.

Alt text nepotrivit: “Grafic bară care arată veniturile pe trimestre”

Alt text potrivit: “Grafic bară care arată creșterea veniturilor cu 25% în T4 față de anul precedent, depășind mediile T1-T3 cu 12 puncte procentuale”

A doua variantă oferă AI informații extrase care pot fi citate.

Lungime optimă: 80-125 de caractere. Suficient de lung pentru a transmite concluzia, dar scurt pentru a fi util.

Lanțul de procesare:

Sistemele AI folosesc mai multe semnale:

1. Alt text (primar pentru interogări non-multimodale)
2. Textul legendei
3. Paragraful din jur
4. Numele fișierului
5. Schema ImageObject
6. Analiză vizuală (pentru sisteme multimodale)

Optimizează-le pe toate, nu doar unul.

Schema markup ajută clar la vizibilitatea în AI.

Implementare ImageObject:

{
  "@type": "ImageObject",
  "contentUrl": "/images/revenue-chart.png",
  "caption": "Creștere venituri T4 2025 cu 25% YoY",
  "description": "Grafic bară care compară veniturile trimestriale cu o creștere de 25% în T4",
  "representativeOfPage": true
}

De ce funcționează:

1. Semnale explicite – Spune AI exact ce reprezintă imaginea
2. Elimină ambiguitatea – AI nu trebuie să ghicească doar din alt text
3. Indică prioritatea – representativeOfPage marchează imaginile cheie

Rezultate testare:

Site-urile cu schema ImageObject pe vizualurile cheie au cu 35% mai multe citări AI pentru conținutul de imagini.

Implementare rapidă:

Majoritatea platformelor CMS au pluginuri de schema. Adaugă ImageObject imaginilor principale și vizualizărilor de date importante.

Ne-am schimbat procesul de creare a conținutului pentru a optimiza vizualele pentru AI încă de la început.

Noul flux de lucru:

1. Planificare: Definim concluzia principală pe care o va arăta vizualul
2. Design: Ne asigurăm că toate etichetele sunt în imagine, nu implicite
3. Alt text: Scriem înainte de a crea imaginea (orientat pe concluzie)
4. Legendă: 40-80 de cuvinte care explică esența
5. Context: Paragraful din jur face referire explicită la vizual

Abordarea orientată pe concluzie:

Înainte de orice vizual, ne întrebăm: “Ce afirmație specifică vrem ca AI să poată cita din asta?”

Apoi proiectăm și optimizăm întregul pachet vizual în jurul acelei afirmații citabile.

Rezultate:

Vizualurile create astfel sunt citate de 4 ori mai mult decât cele vechi.

La întrebarea dacă AI poate citi vizualuri direct – da, tot mai mult.

Starea actuală:

• GPT-4 Vision: Poate interpreta grafice și extrage date
• Gemini: Înțelegere multimodală puternică
• Claude: Analiză vizuală solidă
• Perplexity: Încă bazat în principal pe text

Dar există un aspect:

Chiar și cu înțelegere vizuală, sistemele AI se bazează mult pe semnalele text. De ce?

1. Textul se procesează mai rapid la scară mare
2. Semnalele text sunt mai de încredere
3. Analiza vizuală are rată mai mare de erori

Implicație practică:

Nu te baza pe înțelegerea vizuală a AI. Optimizează semnalele text (alt, legendă, context) ca și cum AI nu-ți vede imaginile deloc. Înțelegerea vizuală e un bonus, nu o bază.

Publicăm cercetare originală cu multe vizualizări de date. Iată ce am învățat:

Ce se citează cel mai des:

1. Grafice comparație – Vizualuri de tip “[A] vs [B]”
2. Grafice de trend – Arată schimbări în timp
3. Statistici evidențiate – Cifre mari cu context
4. Tabele – AI iubește datele structurate

Ce nu funcționează:

1. Grafice complexe cu multe variabile – Prea greu de analizat
2. Infografice artistice – Stil peste substanță
3. Grafice fără etichete pe axe – Informație incompletă
4. Imagini cu text încorporat – AI nu citește fiabil textul suprapus

Regula de aur:

Fiecare vizual ar trebui să poată fi citat ca o afirmație clară. Dacă nu o poți exprima într-o frază, vizualul e prea complex pentru AI.

Optimizarea pentru accesibilitate și pentru AI se suprapun mult.

Legătura:

Ambele cer ca vizualurile să fie înțelese fără a le vedea:

• Accesibilitate: Pentru cititoare de ecran și utilizatori cu deficiențe de vedere
• AI: Pentru sisteme ce procesează mai întâi semnale text

Ce ne-a învățat accesibilitatea:

1. Alt textul trebuie să transmită SCOPUL, nu doar aspectul
2. Vizualurile complexe au nevoie de descrieri extinse
3. Datele ar trebui să existe și în formă text (alternativă tabel)
4. Culoarea nu trebuie să fie singurul diferențiator

Beneficiu dublu:

Vizualurile accesibile sunt în mod implicit mai prietenoase cu AI. Optimizarea pentru una o ajută și pe cealaltă.

Audit rapid:

Dacă un utilizator de cititor de ecran poate înțelege vizualul tău din semnalele text, probabil și AI poate.

Perspectivă video: principii similare se aplică și la miniaturi și cadre video.

Ce am învățat:

1. Descrierile video YouTube se citesc, nu video-ul propriu-zis
2. Miniaturile cu text clar primesc mai multe mențiuni AI
3. Transcripturile video sunt surse excelente pentru citări AI
4. Capitolele/timestamp-urile ajută AI să găsească momente specifice

Pentru vizualizări statice:

Ia în considerare crearea de videoclipuri explicative pentru datele cheie. Transcriptul îți oferă încă un strat de semnal text, iar YouTube este indexat masiv de AI.

Exemplu:

Un videoclip de 2 minute care explică datele sondajului anual primește mai multe citări AI decât infograficul static, pentru că transcriptul oferă context text bogat.

Discuția aceasta mi-a oferit un cadru complet de optimizare.

Idei principale:

1. Alt textul trebuie să descrie CONCLUZIA, nu doar vizualul
2. Schema ImageObject crește citările cu ~35%
3. Legendele și textul din jur sunt semnale critice
4. Vizualurile simple, ușor de citat, înving pe cele complexe
5. Optimizarea pentru accesibilitate = optimizare pentru AI

Lista noastră de verificare pentru conținut vizual:

Înainte de publicarea oricărui vizual:

• Alt text (80-125 caractere, orientat pe concluzie)
• Legendă (40-80 cuvinte, esența)
• Marcare schema ImageObject
• Paragraf din jur cu referință la vizual
• Etichete vizibile pe toate axele și datele
• O afirmație clară, citabilă

Schimbare de proces:

Scriem alt text ÎNAINTE să creăm vizualul. Definim concluzia, apoi proiectăm pentru a o susține.

Monitorizare:

Folosim Am I Cited pentru a urmări citările vizualurilor și a itera ce funcționează.

Mulțumesc tuturor pentru sfaturile practice – asta ne va schimba semnificativ abordarea vizualizării datelor.