Seadme LLM-ide tõus ja mida see tähendab Discovery jaoks

Sissejuhatus

Aastaid elas AI pilves.

Mudelid olid tohutud. Järeldused olid tsentraliseeritud. Kasutajate andmed tuli saata serveritele. Iga interaktsioon kulges läbi suure tehnoloogilise infrastruktuuri.

Aga 2026. aastal toimub suur pööre:

tehisintellekt kolib seadmetesse.

Telefonid, sülearvutid, peakomplektid, autod, kellad, koduseadmed – kõik need kasutavad kohalikke LLM-e, mis:

✔ mõistavad kasutajat

✔ personaliseerivad põhjalikult

✔ töötavad offline-režiimis

✔ kaitsevad privaatsust

✔ töötavad koheselt

✔ integreerida anduritega

✔ mõjutada otsinguid ja soovitusi

✔ filtreerib teavet enne, kui see jõuab kasutajani

See muudab kõike järgmistes valdkondades:

✔ SEO

✔ AI-otsing

✔ reklaam

✔ personaliseerimist

✔ avastamine

✔ brändi nähtavus

✔ kasutaja teekond

Seadmesisesed LLM-id muutuvad uueks esimeseks filtriks kasutajate ja interneti vahel.

Käesolevas artiklis selgitatakse, mis need on, kuidas need toimivad ja kuidas turundajad peavad kohanema maailmaga, kus otsingud algavad kohalikult, mitte globaalselt.

1. Mis on seadmesisesed LLM-id? (Lihtne määratlus)

Seadmes olev LLM on keelemudel, mis töötab otse:

✔ teie telefonis

✔ teie sülearvutis

✔ teie nutikellal

✔ teie auto armatuurlaud

✔ teie AR/VR-prillidel

—ilma pilveserverite vajaduseta.

See on nüüd võimalik, sest:

✔ mudelid muutuvad väiksemaks

✔ riistvarakiirendid paranevad

✔ kvantiseerimise ja destilleerimise tehnikaid kasutatakse mudelite vähendamiseks

✔ multimodaalsed kodeerijad muutuvad tõhusamaks

Seadmesisesed LLM-id võimaldavad:

✔ kohest mõtlemist

✔ personaliseeritud mälu

✔ privaatsuse kaitse

✔ võrguühenduseta intelligentsust

✔ sügavat integratsiooni seadme andmetega

Need muudavad iga seadme iseseisvaks tehisintellekti süsteemiks.

2. Kuidas seadmesisesed LLM-id muudavad otsingu arhitektuuri

Traditsiooniline otsing:

Kasutaja → Päring → Pilve LLM/otsingumootor → Vastus

Seadmesisene LLM-otsing:

Kasutaja → Kohalik LLM → Filter → Isikustamine → Pilveotsing → Süntees → Vastus

Peamine erinevus:

Seade muutub väravahoidjaks enne, kui pilv päringu üldse näeb.

See muudab otsingu radikaalselt.

3. Miks suured tehnoloogiaettevõtted lähevad üle seadmesisese tehisintellekti kasutamisele

Seda üleminekut ajendavad neli tegurit:

1. Privaatsus ja regulatsioon

Riigid karmistavad andmekaitse seadusi. Seadmesisene tehisintellekt:

✔ hoiab andmed kohalikul tasandil

✔ väldib pilveülekandeid

✔ vähendab vastavusriski

✔ kõrvaldab andmete säilitamisega seotud probleemid

2. Kulude vähendamine

Pilvepõhine järeldamine on kallis. Miljardid päevased päringud → suured GPU arved.

Seadmesisene AI suunab arvutused kasutaja riistvarale.

3. Kiirus ja latentsus

Seadmesisene LLM pakub:

✔ koheseid tulemusi

✔ puudub serveri viivitus

✔ võrgusõltumatust

See on oluline järgmiste rakenduste puhul:

✔ AR

✔ autotööstus

✔ mobiilside

✔ kantavad seadmed

✔ nutikate koduseadmete

4. Isikupärastamise potentsiaal

Seadmesisesed LLM-id saavad juurdepääsu:

✔ sõnumid

✔ fotod

✔ sirvimisajalugu

✔ käitumismustritele

✔ kalendritele

✔ asukoht

✔ andurite andmed

Pilvemudelid ei saa sellele seaduslikult ega praktiliselt juurde pääseda.

Kohalikud andmed = sügavam personaliseerimine.

4. Suured platvormid panustavad täielikult seadmesisestele LLM-idele

2026. aastaks on kõik suuremad tegijad võtnud kasutusele seadmesisese intelligentsuse:

Apple Intelligence (iOS, macOS)

Seadmesisesed SLM-id töötlevad:

✔ keelt

✔ pildid

✔ rakenduse kontekst

✔ kavatsused

✔ teated

✔ isikuandmed

Apple kasutab pilveteenust ainult siis, kui see on hädavajalik.

Google (Android + Gemini Nano)

Gemini Nano on täielikult seadmes:

✔ sõnumite kokkuvõtmine

✔ fotode analüüs

✔ häälabi

✔ võrguühenduseta ülesanded

✔ kontekstuaalne mõistmine

Otsing algab seadmes enne Google'i serveritesse jõudmist.

Samsung, Qualcomm, MediaTek

Telefonid sisaldavad nüüd spetsiaalseid:

✔ NPU (neuronvõrgustiku töötlemise üksused)

✔ GPU kiirendid

✔ AI kaasprotsessorid

mis on spetsiaalselt loodud kohaliku mudeli järelduste tegemiseks.

Microsoft (Windows Copilot + Surface riistvara)

Windowsis töötab nüüd:

✔ kohalik kokkuvõte

✔ kohalik transkriptsioon

✔ kohalikku järeldamist

✔ multimodaalset tõlgendamist

ilma pilvemudeleid vajamata.

5. Oluline muutus: seadmesisesed LLM-id muutuvad otsingupäringute „kohalikeks kuraatoriteks”

See on oluline järeldus:

Enne kui päring jõuab Google'i, ChatGPT Searchi, Perplexity või Gemini juurde, tõlgendab, kujundab ümber ja mõnikord kirjutab selle ümber teie seade.

Tähendus:

✔ teie sisu peab vastama kasutaja kavatsusele, nagu seda tõlgendavad kohalikud LLM-id

✔ avastamine algab seadmes, mitte veebis

✔ seadmes olevad LLM-id toimivad isiklike filtrite rollis

✔ brändi nähtavust kontrollivad nüüd kohalikud AI-süsteemid

Teie turundusstrateegia peab nüüd arvestama järgmist:

Kuidas kasutaja isiklik AI tajub teie brändi?

6. Kuidas seadmes olevad LLM-id avastamist muudavad

Siin on 11 peamist mõju.

1. Otsing muutub seadme tasandil hüperpersonaliseerituks

Seade teab:

✔ mida kasutaja sisestas

✔ kus ta asub

✔ tema varasemat käitumist

✔ tema eelistusi

✔ millist sisu ta tavaliselt klõpsab

✔ tema eesmärgid ja piirangud

Seade filtreerib otsingupäringuid enne nende saatmist.

Kaks kasutajat, kes kirjutavad sama asja, võivad saata Google'ile või ChatGPT Searchile erinevad päringud.

2. SEO muutub kasutaja jaoks isikupäraseks

Traditsiooniline SEO on optimeeritud globaalsete tulemuste jaoks.

Seadmesisene AI loob:

✔ personaliseeritud SERP-id

✔ personaliseeritud reitingusignaale

✔ personaliseeritud soovitused

Teie nähtavus sõltub sellest, kui hästi kohalikud LLM-id:

✔ mõistavad

✔ usaldavad

✔ ja eelistavad teie brändi

3. Seadmesisesed mudelid loovad kohalikke teadmiste graafe

Seadmed loovad mikro-teadmiste graafikuid:

✔ teie sagedased kontaktid

✔ teie otsitud brändid

✔ varasemad ostud

✔ salvestatud info

✔ salvestatud dokumendid

Need mõjutavad seda, milliseid brände seade reklaamib.

4. Isiklikud andmed → Privaatne otsing

Kasutajad küsivad:

„Millist sülearvutit peaksin oma eelarve põhjal ostma?” „Miks mu laps nutab? Siin on salvestus.” „Kas see näeb välja nagu pettus?”

See ei jõua kunagi pilve.

Brändid ei näe seda. Analüütikud ei jälgi seda.

Privaatsed päringud muutuvad traditsioonilise SEO jaoks nähtamatuks.

5. Kohalik otsing täiendab veebipõhist otsingut

Seadmed salvestavad:

✔ varasemaid katkeid

✔ varem vaadatud artikleid

✔ ekraanipilte

✔ varasemaid tooteteadmisi

✔ salvestatud teave

See muutub osaks otsingukorpusest.

Teie vanem sisu võib uuesti esile kerkida, kui see on salvestatud kohalikult.

6. Seadmes olevad LLM-id kirjutavad päringud ümber

Teie algsed märksõnad ei ole enam nii olulised.

Seadmed kirjutavad ümber:

✔ „parim CRM” → „parim CRM Google Workspace'i kasutavatele vabakutselistele”

✔ „SEO-tööriist” → „SEO-tööriist, mis integreerub minu olemasoleva seadistusega”

SEO liigub märksõnadelt eesmärgipõhisele optimeerimisele.

7. Tasulised reklaamid muutuvad vähem domineerivaks

Seadmesisesed LLM-id pärsivad või blokeerivad:

✔ rämpsposti

✔ ebaolulised pakkumised

✔ madala kvaliteediga reklaamid

Ja edendavad:

✔ kontekstuaalset asjakohasust

✔ kvaliteedimärke

✔ kasutajale kohandatud lahendusi

See häirib reklaamimajandust.

8. Häälotsing muutub vaikimisi interaktsiooniks

Seadmesisesed LLM-id muudavad:

✔ kõnesõnad

✔ ümbritseva keskkonna kuulamine

✔ kaamera sisendiks

✔ reaalajas küsitlused

otsingusündmusteks.

Teie sisu peab toetama vestluslikke ja multimodaalseid interaktsioone.

9. Kohalikud soovitused domineerivad

Seade → Agent → Pilv → Bränd Mitte Google → Veebisait

Esimene soovitus tehakse enne otsingu algust.

10. Tekib offline-avastamine

Kasutajad küsivad:

„Kuidas ma saan seda parandada?” „Selgitage seda veateadet.” „Mida on sellel tabletipudelil kirjas?”

Internetti pole vaja.

Teie sisu peab olema kavandatud nii, et seda saaks kohalikult salvestada ja kokku võtta.

11. Multimodaalne tõlgendamine muutub standardiks

Seadmed mõistavad:

✔ ekraanipilte

✔ kaamera fotosid

✔ videod

✔ kviitungeid

✔ dokumente

✔ kasutajaliidese vood

SEO-sisu peab olema mitmemodaalselt tõlgendatav.

7. Mida see tähendab SEO, AIO, GEO ja LLMO jaoks

Seadmesisesed LLM-id muudavad optimeerimise igaveseks.

1. SEO → kohalikku tehisintellekti arvestav SEO

Optimeerida tuleb järgmisi aspekte:

✔ personaliseerimine

✔ ümberkirjutatud päringud

✔ kasutaja eesmärgid

✔ kontekstist lähtuv mõtlemine

2. AIO → kohaliku masina tõlgendatavus

Sisu peab olema kohalikele LLM-idele lihtne analüüsida:

✔ selged määratlused

✔ struktureeritud loogika

✔ lihtne andmete väljavõtmine

✔ selged üksused

✔ vastus-esimesed plokid

3. GEO → Generatiivne mootori optimeerimine laieneb seadmesisestele mudelitele

LLM-id:

✔ kasutavad teie sisu kohalikult

✔ salvestavad osa sellest vahemällu

✔ teevad sellest kokkuvõtte

✔ võrdlevad seda konkurentidega

Teie sisu peab olema masinakohane.

4. LLMO → Multi-LLM optimeerimine (pilv + seade)

Teie sisu peab olema:

✔ kergesti kokkuvõtlik

✔ tõlgendatavalt struktureeritud

✔ päringute vahel ühtne

✔ kooskõlas persona variantidega

Kohalikud LLM-id eelistavad selgust keerukusele.

8. Kuidas turundajad peaksid valmistuma seadmesisese tehisintellekti kasutuselevõtuks

Praktilised sammud:

1. Looge sisu „kohalikuks kokkuvõtteks”

See tähendab järgmiste vahendite kasutamist:

✔ vastusega algavaid lõike

✔ küsimuste ja vastuste plokke

✔ selged määratlused

✔ loetelud

✔ samm-sammult raamistikke

✔ struktureeritud põhjendused

Kohalikud LLM-id jätavad pikad tekstid vahele.

2. Tugevdage brändi entiteedi profiile

Seadmesisesed mudelid sõltuvad suuresti üksuste selgusest:

✔ järjepidev brändi nimetamine

✔ skeem

✔ Wikidata

✔ tootelehed

✔ sisemised lingid

Agendid eelistavad brände, mida nad mõistavad.

3. Looge „eesmärgikeskne” sisu

Kuna seadmed kirjutavad päringud ümber, peate optimeerima eesmärkide jaoks:

✔ algajate juhendid

✔ „kuidas valida…”

✔ „mida teha, kui…”

✔ probleemide lahendamine

✔ stsenaariumipõhised leheküljed

4. Keskenduge usaldusväärsuse ja usaldusväärsuse signaalidele

Seadmed filtreerivad välja madala usaldusväärsusega brändid.

Nõutav:

✔ E-E-A-T

✔ selge asjatundlikkus

✔ viited

✔ originaalandmed

✔ juhtumiuuringud

5. Toetage mitmemodaalset tõlgendamist

Sisaldab:

✔ kommenteeritud pildid

✔ diagrammid

✔ ekraanipilte

✔ tootepilte

✔ kasutajate vood

✔ kasutajaliidese näited

Seadmesisesed LLM-id tuginevad suuresti visuaalsele mõtlemisele.

9. Kuidas Ranktracker toetab seadmesisest AI avastamist

Ranktrackeri tööriistad sobivad ideaalselt seadmesiseste LLM-trendidega:

Keyword Finder

Avastab eesmärgipõhised, vestluslikud ja mitme eesmärgiga päringud — need on tüübid, mida kohalikud LLM-id kõige sagedamini ümber kirjutavad.

SERP-kontroll

Näitab entiteetide konkurentsi ja struktureeritud tulemusi, mida kohalikud LLM-id kasutavad allikatena.

Veebiaudit

Tagab masinloetavuse järgmistele elementidele:

✔ skeem

✔ sisemised lingid

✔ struktureeritud osad

✔ juurdepääsetavus

✔ metaandmed

Oluline kohaliku LLM-i analüüsimiseks.

AI artikli kirjutaja

Loob LLM-sõbraliku sisustruktuuri, mis on ideaalne:

✔ kohalik kokkuvõte

✔ pilvest otsingut

✔ agendipõhine mõtlemine

✔ multimodaalset ühtlustamist

Tagasilinkide monitor + kontrollija

Autoriteet jääb endiselt oluliseks — kohalikud mudelid eelistavad endiselt usaldusväärseid brände, millel on tugev välisvalideerimine.

Lõplik mõte:

Seadmesisesed LLM-id saavad avastamise uueks väravahoidjaks — ja nad kontrollivad seda, mida kasutajad näevad enne pilve.

Otsing ei algagi enam Google'ist. See algab seadmest:

✔ personaliseeritud

✔ privaatne

✔ kontekstuaalne

✔ multimodaalne

✔ filtreeritud

✔ agendipõhine

Ja alles siis voolab väljapoole.

See tähendab:

✔ SEO peab kohanduma kohaliku ümberkirjutamisega

✔ brändid peavad tugevdama masina identiteeti

✔ sisu peab olema koostatud kokkuvõtlikuks

✔ usaldusmärgid peavad olema selged

✔ entiteedi selgus peab olema täiuslik

✔ mitmemodaalne tõlgendamine on kohustuslik

Avastamise tulevik on:

kõigepealt kohalik → seejärel pilv → viimasena kasutaja.

Turundajad, kes mõistavad seadmesiseseid LLM-e, domineerivad järgmise AI-otsingu ajastut, sest nad optimeerivad esimese intelligentsuse kihi, mis tõlgendab iga päringut.