Nousu on-Device LLMs ja mitä se tarkoittaa Discovery

Johdanto

Vuosien ajan tekoäly eli pilvessä.

Mallit olivat valtavia. Päätelmät keskitettiin. Käyttäjätietoja piti lähettää palvelimille. Jokainen vuorovaikutus kulki suurten teknologiainfrastruktuurien kautta.

Mutta vuonna 2026 tapahtuu merkittävä käänne:

tekoäly siirtyy laitteisiin.

Puhelimet, kannettavat tietokoneet, kuulokkeet, autot, kellot, kotikeskittimet – kaikki käyttävät paikallisia LLM-malleja, jotka:

✔ ymmärtävät käyttäjää

✔ tekevät syvällistä personointia

✔ toimivat offline-tilassa

✔ suojaavat yksityisyyttä

✔ toimivat välittömästi

✔ integroida antureihin

✔ vaikuttaa hakuun ja suosituksiin

✔ suodattaa tiedot ennen kuin ne saavuttavat käyttäjän

Tämä muuttaa kaiken seuraavissa asioissa:

✔ hakukoneoptimointi

✔ tekoälyhakua

✔ mainonta

✔ personointi

✔ löytämisen

✔ brändin näkyvyys

✔ käyttäjäkokemukset

Laitteissa olevat LLM-mallit tulevat olemaan uusi ensimmäinen suodatin käyttäjien ja internetin välillä.

Tässä artikkelissa selitetään, mitä ne ovat, miten ne toimivat ja miten markkinoijien on sopeuduttava maailmaan, jossa haku alkaa paikallisesti, ei globaalisti.

1. Mitä ovat laitteessa olevat LLM-mallit? (Yksinkertainen määritelmä)

Laitteessa toimiva LLM on kielimalli, joka toimii suoraan:

✔ puhelimellasi

✔ kannettavalla tietokoneella

✔ älykellossasi

✔ auton kojelaudalla

✔ AR/VR-lasit

—ilman pilvipalvelimia.

Tämä on nyt mahdollista, koska:

✔ mallit pienenevät

✔ laitteistokiihdyttimet kehittyvät

✔ kvantisointi + tislaus -tekniikat pienentävät malleja

✔ multimodaaliset kooderit ovat yhä tehokkaampia

Laitteessa olevat LLM-mallit mahdollistavat:

✔ välitöntä päättelyä

✔ henkilökohtaisen muistin

✔ yksityisyyden suojan

✔ offline-älykkyys

✔ syvällisen integroinnin laitteen tietoihin

Ne muuttavat jokaisen laitteen itsenäiseksi tekoälyjärjestelmäksi.

2. Kuinka laitteessa olevat LLM-mallit muuttavat hakutoimintojen arkkitehtuuria

Perinteinen haku:

Käyttäjä → Kysely → Pilvi-LLM/hakukone → Vastaus

Laitteessa oleva LLM-haku:

Käyttäjä → Paikallinen LLM → Suodatus → Personointi → Pilvipohjainen haku → Synteesi → Vastaus

Tärkein ero:

Laite toimii portinvartijana ennen kuin pilvi näkee kyselyn.

Tämä muuttaa hakutoiminnon radikaalisti.

3. Miksi suuret teknologiayritykset siirtyvät laitteessa tapahtuvaan tekoälyyn

Neljä tekijää ajaa tätä muutosta:

1. Yksityisyys ja sääntely

Maat tiukentavat tietosuojalakejaan. Laitteessa oleva tekoäly:

✔ pitää tiedot paikallisina

✔ välttää pilvipalveluun siirtämisen

✔ vähentää sääntöjen noudattamiseen liittyviä riskejä

✔ poistaa tietojen säilyttämiseen liittyvät ongelmat

2. Kustannusten vähentäminen

Pilvipohjainen päättely on kallista. Miljardeja päivittäisiä kyselyitä → valtavat GPU-laskut.

Laitteessa toimiva tekoäly siirtää laskennan käyttäjän laitteistolle.

3. Nopeus ja viive

Laitteessa toimivat LLM-mallit tarjoavat:

✔ välittömät tulokset

✔ ei palvelinviivettä

✔ ei riippuvuutta verkosta

Tämä on olennaista seuraaville:

✔ AR

✔ autoteollisuus

✔ mobiililaitteet

✔ puettavat laitteet

✔ älykkäät kodin laitteet

4. Personointimahdollisuudet

Laitteessa olevat LLM-mallit voivat käyttää:

✔ viesteihin

✔ valokuvat

✔ selaushistoria

✔ käyttäytymismalleihin

✔ kalenterit

✔ sijainti

✔ anturitiedot

Pilvipalvelut eivät voi laillisesti tai käytännössä käyttää näitä tietoja.

Paikalliset tiedot = syvällisempi personointi.

4. Suuret alustat panostavat laitteiden sisäisiin LLM-malleihin

Vuoteen 2026 mennessä kaikki suuret toimijat ovat ottaneet käyttöön laitteiden sisäisen älykkyyden:

Apple Intelligence (iOS, macOS)

Laitteiden sisäiset SLM-prosessit:

✔ kieli

✔ kuvat

✔ sovelluksen konteksti

✔ aikomukset

✔ ilmoitukset

✔ henkilötiedot

Apple käyttää pilvipalvelua vain, kun se on ehdottoman välttämätöntä.

Google (Android + Gemini Nano)

Gemini Nano toimii kokonaan laitteella:

✔ viestien tiivistelmät

✔ valokuvien tulkinta

✔ ääniavustus

✔ offline-tehtävät

✔ kontekstuaalinen ymmärtäminen

Haku alkaa laitteella ennen kuin se lähetetään Googlen palvelimille.

Samsung, Qualcomm, MediaTek

Puhelimissa on nyt seuraavat ominaisuudet:

✔ NPU (neuraaliset prosessointiyksiköt)

✔ GPU-kiihdyttimet

✔ AI-apuprosessorit

jotka on suunniteltu erityisesti paikalliseen mallien päättelyyn.

Microsoft (Windows Copilot + Surface-laitteisto)

Windowsissa toimii nyt:

✔ paikallinen tiivistelmä

✔ paikallinen transkriptio

✔ paikallinen päättely

✔ multimodaalinen tulkinta

ilman pilvipohjaisia malleja.

5. Keskeinen muutos: Laitteiden sisäiset LLM-mallit muuttuvat hakukyselyjen ”paikallisiksi kuraattoreiksi”

Tämä on kriittinen oivallus:

Ennen kuin kysely saavuttaa Googlen, ChatGPT Searchin, Perplexityn tai Geminin laitteesi tulkitsee, muokkaa ja joskus kirjoittaa sen uudelleen.

Tämä tarkoittaa, että

✔ sisällön on vastattava käyttäjän tarkoitusta paikallisten LLM-mallien tulkinnan mukaisesti

✔ Löytö alkaa laitteella, ei verkossa

✔ laitteessa olevat LLM-mallit toimivat henkilökohtaisina suodattimina

✔ brändin näkyvyyttä hallitsevat nyt paikalliset tekoälyjärjestelmät

Markkinointistrategiassasi on nyt otettava huomioon seuraavat seikat:

Miten käyttäjän henkilökohtainen tekoäly näkee brändisi?

6. Kuinka laitteessa olevat LLM-mallit muuttavat löytämistä

Tässä on 11 merkittävintä vaikutusta.

1. Haku muuttuu laitetasolla erittäin henkilökohtaiseksi

Laite tietää:

✔ mitä käyttäjä on kirjoittanut

✔ missä käyttäjä on

✔ käyttäjän aiemman käyttäytymisen

✔ käyttäjän mieltymykset

✔ minkälaista sisältöä käyttäjä yleensä klikkaa

✔ käyttäjän tavoitteet ja rajoitukset

Laite suodattaa hakukyselyt ennen niiden lähettämistä.

Kaksi käyttäjää, jotka kirjoittavat saman asian, voivat lähettää eri kyselyt Google- tai ChatGPT-hakukoneelle.

2. SEO muuttuu käyttäjäkohtaiseksi

Perinteinen SEO on optimoitu globaaleja tuloksia varten.

Laitteessa oleva tekoäly luo:

✔ henkilökohtaiset SERP-tulokset

✔ henkilökohtaiset sijoitussignaalit

✔ henkilökohtaiset suositukset

Näkyvyytesi riippuu siitä, kuinka hyvin paikalliset LLM:t:

✔ ymmärtävät

✔ luottavat

✔ ja suosivat brändiäsi

3. Laitteessa olevat mallit luovat paikallisia tietograafeja

Laitteet luovat mikrotietograafeja:

✔ usein käyttämäsi yhteystiedot

✔ hakemasi tuotemerkit

✔ aiemmat ostokset

✔ tallennetut tiedot

✔ tallennetut asiakirjat

Nämä vaikuttavat siihen, mitä tuotemerkkejä laite mainostaa.

4. Yksityiset tiedot → Yksityinen haku

Käyttäjät kysyvät:

”Minkä kannettavan tietokoneen minun pitäisi ostaa budjettini perusteella?” ”Miksi vauvani itkee? Tässä on äänitallenne.” ”Näyttääkö tämä huijausviestiltä?”

Tämä ei koskaan päädy pilvipalveluun.

Brändit eivät näe sitä. Analytiikka ei seuraa sitä.

Yksityiset hakukyselyt ovat näkymättömiä perinteiselle hakukoneoptimoinnille.

5. Paikallinen haku täydentää verkkohakua

Laitteet tallentavat:

✔ aiemmat katkelmat

✔ aiemmin katsotut artikkelit

✔ kuvakaappaukset

✔ aiemmat tuotetutkimukset

✔ tallennetut tiedot

Nämä tiedot tulevat osaksi hakukorpusta.

Vanhemmat sisällöt voivat tulla uudelleen esiin, jos ne on tallennettu paikallisesti.

6. Laitteessa olevat LLM-mallit kirjoittavat kyselyt uudelleen

Alkuperäiset avainsanasi eivät ole enää niin tärkeitä.

Laitteet kirjoittavat uudelleen:

✔ ”paras CRM” → ”paras CRM Google Workspacea käyttäville freelancereille”

✔ ”SEO-työkalu” → ”SEO-työkalu, joka integroituu nykyiseen kokoonpanooni”

SEO siirtyy avainsanoista tavoitteiden optimointiin.

7. Maksulliset mainokset menettävät merkitystään

Laitteiden LLM-mallit estävät tai estävät:

✔ roskapostin

✔ epäolennaiset tarjoukset

✔ heikkolaatuiset mainokset

Ja edistävät:

✔ kontekstuaalista relevanssia

✔ laatua osoittavia tekijöitä

✔ käyttäjien tarpeisiin sopivia ratkaisuja

Tämä häiritsee mainostaloutta.

8. Äänihaku tulee oletusarvoiseksi vuorovaikutustavaksi

Laitteissa olevat LLM-mallit muuttavat:

✔ puhutut kyselyt

✔ ympäristön kuuntelu

✔ kameran syötteen

✔ reaaliaikaisiksi kehotteiksi

hakutapahtumiksi.

Sisältösi on tuettava keskustelumuotoisia ja multimodaalisia vuorovaikutuksia.

9. Paikalliset suositukset hallitsevat

Laite → Agentti → Pilvi → Brändi EI Google → Verkkosivusto

Ensimmäinen suositus annetaan ennen haun aloittamista.

10. Offline-löydöt yleistyvät

Käyttäjät kysyvät:

”Kuinka korjaan tämän?” ”Selitä tämä virheilmoitus.” ”Mitä tässä pilleri-pullossa lukee?”

Internetiä ei tarvita.

Sisältösi on suunniteltava siten, että se voidaan tallentaa paikalliseen välimuistiin ja tiivistää.

11. Monimuotoinen tulkinta tulee standardiksi

Laitteet ymmärtävät:

✔ kuvakaappaukset

✔ kamerakuvat

✔ videot

✔ kuitit

✔ asiakirjat

✔ käyttöliittymän virtaukset

SEO-sisällön on oltava monimuotoisesti tulkittavissa.

7. Mitä tämä tarkoittaa SEO:lle, AIO:lle, GEO:lle ja LLMO:lle

Laitteissa olevat LLM-mallit muuttavat optimoinnin ikuisesti.

1. SEO → Paikallinen tekoälyä hyödyntävä SEO

Sinun on optimoitava seuraavat asiat:

✔ personointi

✔ uudelleen kirjoitetut kyselyt

✔ käyttäjien tavoitteet

✔ kontekstia huomioiva päättely

2. AIO → Paikallisen koneen tulkittavuus

Sisällön on oltava helppo paikallisten LLM-mallien jäsentää:

✔ selkeät määritelmät

✔ jäsennelty logiikka

✔ yksinkertainen tiedon poiminta

✔ eksplisiittiset entiteetit

✔ vastaus ensin -lohkot

3. GEO → Generatiivinen hakukoneoptimointi laajenee laitteiden sisäisiin malleihin

LLM:t:

✔ käyttävät sisältöäsi paikallisesti

✔ tallentaa osia siitä välimuistiin

✔ tiivistävät sitä

✔ vertaa sitä kilpailijoihin

Sisältösi on oltava koneille sopivaa.

4. LLMO → Multi-LLM-optimointi (pilvi + laite)

Sisältösi on oltava:

✔ helposti tiivistettävissä

✔ tulkittavasti jäsennelty

✔ entiteettien suhteen yhdenmukainen eri kyselyissä

✔ yhdenmukainen persoonavariaatioiden kanssa

Paikalliset LLM-mallit palkitsevat selkeyden monimutkaisuuden sijaan.

8. Miten markkinoijat tulisi valmistautua laitteiden sisäiseen tekoälyyn

Käytännön toimet:

1. Luo sisältöä ”paikallista tiivistämistä” varten

Tämä tarkoittaa seuraavien käytön:

✔ vastaus-ensin-kappaleita

✔ Kysymys- ja vastauslohkot

✔ selkeitä määritelmiä

✔ luettelomerkittyjä luetteloita

✔ vaiheittaiset viitekehykset

✔ jäsennelty päättely

Paikalliset LLM-mallit ohittavat ylimääräisen sisällön.

2. Vahvista brändin entiteettiprofiileja

Laitteessa olevat mallit ovat suuresti riippuvaisia entiteetin selkeyden:

✔ johdonmukainen brändin nimeäminen

✔ skeema

✔ Wikidata

✔ tuotesivut

✔ sisäiset linkit

Agentit suosivat brändejä, jotka he ymmärtävät.

3. Luo ”tavoitteisiin keskittyvä” sisältö

Koska laitteet kirjoittavat kyselyt uudelleen, sinun on optimoitava sisältö tavoitteiden mukaan:

✔ aloittelijan oppaat

✔ ”miten valita…”

✔ ”mitä tehdä, jos…”

✔ vianmääritys

✔ skenaariopohjaiset sivut

4. Keskity luottamukseen ja uskottavuuteen

Laitteet suodattavat epäluotettavat tuotemerkit.

Vaaditaan:

✔ E-E-A-T

✔ selkeä asiantuntemus

✔ viittaukset

✔ alkuperäiset tiedot

✔ tapaustutkimukset

5. Tue monimuotoista tulkintaa

Sisällytä:

✔ kuvatekstit

✔ kaaviot

✔ kuvakaappaukset

✔ tuotekuvat

✔ käyttäjävirrat

✔ käyttöliittymän esimerkit

Laitteessa toimivat LLM-mallit nojaavat vahvasti visuaaliseen päättelyyn.

9. Miten Ranktracker tukee laitteessa toimivaa tekoälyn löytämistä

Ranktracker-työkalut sopivat täydellisesti laitteessa toimivien LLM-trendien kanssa:

Avainsanahaku

Paljastaa tavoitteelliset, keskustelevat ja monitarkoitukselliset kyselyt —sellaiset, joita paikalliset LLM-mallit kirjoittavat uudelleen useimmin.

SERP-tarkistaja

Näyttää entiteettien kilpailun ja jäsennellyt tulokset, joita paikalliset LLM:t käyttävät lähteinä.

Web-auditointi

Varmistaa koneiden luettavuuden seuraaville:

✔ skeema

✔ sisäiset linkit

✔ jäsennellyt osiot

✔ esteettömyys

✔ metatiedot

Kriittinen paikallisen LLM-jäsennelyn kannalta.

AI-artikkelikirjoittaja

Tuottaa LLM-ystävällisen sisältörakenteen, joka sopii erinomaisesti:

✔ paikalliseen tiivistämiseen

✔ pilvipalvelun hakutoimintoihin

✔ agenttinen päättely

✔ multimodaaliseen yhdenmukaistamiseen

Takaisinkytkentävalvonta + tarkistus

Auktoriteetti on edelleen kriittinen tekijä — paikalliset mallit suosivat edelleen luotettavia brändejä, joilla on vahva ulkoinen validointi.

Lopullinen ajatus:

Laitteissa olevat LLM-mallit tulevat olemaan uudenlaisia portinvartijoita — ja ne kontrolloivat sitä, mitä käyttäjät näkevät ennen pilvipalvelua.

Haku ei enää ala Googlesta. Se alkaa laitteesta:

✔ henkilökohtainen

✔ yksityinen

✔ kontekstuaalinen

✔ multimodaalinen

✔ suodatettu

✔ agenttivetoinen

Ja vasta sitten virtaa ulospäin.

Tämä tarkoittaa:

✔ SEO:n on sopeuduttava paikalliseen uudelleenkirjoittamiseen

✔ brändien on vahvistettava koneidentiteettiään

✔ sisältö on rakennettava tiivistämistä varten

✔ luottamuksen signaalien on oltava selkeitä

✔ Entiteetin selkeys on oltava täydellinen

✔ monimuotoinen tulkinta on pakollista

Löytämisen tulevaisuus on:

ensin paikallinen → sitten pilvi → viimeisenä käyttäjä.

Markkinoijat, jotka ymmärtävät laitteiden sisäisiä LLM-malleja, hallitsevat seuraavan AI-hakujen aikakauden, koska he optimoivat ensimmäisen älykerroksen, joka tulkitsee jokaisen kyselyn.