LLM paieškos ir rinkodaros srityje ateitis

Įvadas

Mes įžengiame į didžiausią paieškos ir rinkodaros transformaciją nuo „Google“ išradimo.

Generatyvinė dirbtinis intelektas nebėra papildoma funkcija. Dideli kalbos modeliai (LLM) tampa:

✔ paieškos varikliais

✔ asmeniniais asistentais

✔ produktų konsultantais

✔ tyrimų sintezatoriais

✔ turinio vertintojais

✔ patikimumo filtrai

✔ personalizavimo varikliai

Per artimiausius 24 mėnesius LLM bus tarp kiekvieno vartotojo ir kiekvieno prekės ženklo, formuodami tai, ką žmonės mato, ko mokosi ir ką perka.

Tradicinis SEO vis dar svarbus, bet tai jau ne viskas. Rinkodaros specialistai dabar dirba pasaulyje, kuriame:

AI → interpretuoja turinį AI → vertina aktualumą AI → apibendrina atsakymus AI → personalizuoja rekomendacijas AI → filtruoja patikimumą

Šiame straipsnyje aptariama LLM ateitis paieškoje ir rinkodaroje – kur ji eina, kas keičiasi ir kaip rinkodaros specialistai turi prisitaikyti.

1. Paieška, kokią mes žinome, baigiasi, bet atradimai plečiasi

25 metus paieška sekė vieną modelį:

nuskaitymas → indeksavimas → reitingavimas → paspaudimas

LLM paieška iš esmės skiriasi:

suprasti → interpretuoti → apibendrinti → rekomenduoti

Vartotojai nebeieško — jie užduoda pokalbio klausimus ir tikisi:

✔ asmeninių atsakymų

✔ iš anksto atrinktų rekomendacijų

✔ kontekstą atitinkančių santraukų

✔ sprendimų priėmimo pagalbos

✔ argumentacijos

✔ palyginimai

✔ atliktos užduotys

„Google“, „OpenAI“, „Anthropic“, „Mistral“ ir „Apple“ lenktyniauja, siekdamos iš naujo išrasti paiešką, pagrįstą didelio masto modeliais (LLM).

Kitoje fazėje rinkodaros specialistų vaidmuo pasikeis iš:

reitingavimo → įtakos AI → įtraukimo į atsakymus → rekomenduojamos prekės ženklo.

2. LLM orientuota paieškos sistema: kas bus toliau

LLM pirmumo paieškos varikliai turi penkis pagrindinius bruožus.

1. Nebebus SERP puslapių – tik atsakymai

LLM vis dažniau apeis:

✘ 10 mėlynų nuorodų

✘ skelbimus

✘ puslapių numeravimą

Vartotojai gauna:

✔ apibendrinti atsakymai

✔ citatas

✔ įrankius

✔ santraukos

✔ instrukcijas

✔ produktų rekomendacijos

SERP tampa generatyvinėmis paviršiais.

2. Daugišaltis paieškos rezultatas tampa numatytuoju

LLM skaitys:

✔ interneto puslapius

✔ PDF failus

✔ vaizdo įrašus

✔ podkastus

✔ struktūrizuotus duomenis

✔ atsiliepimai

✔ forumai

✔ socialinių tinklų įrašai

✔ žinių grafikai

✔ produktų aprašymai

✔ pokalbių atmintis

Jūsų turinys turi būti optimizuotas visiems šiems įsisavinimo metodams.

3. Personalizavimas lemia matomumą

Du vartotojai gaus:

✔ skirtingas prekės ženklas

✔ skirtingus patarimus

✔ skirtingus rekomenduojamus produktus

LLM naudoja:

✔ atmintį

✔ vartotojo istoriją

✔ kompetencijos lygį

✔ prekės ženklo simpatiją

✔ elgesio duomenis

Tai visam laikui pakeis rinkodarą.

4. AI agentai atliks užduotis, o ne „ieškos“

Vartotojai nustos ieškoti ir pradės deleguoti:

„Suplanuokite mano kelionę.“ „Optimizuokite mano svetainę.“ „Sukurkite man treniruočių planą.“ „Pasirinkite geriausią apskaitos įrankį mano biudžetui.“

LLM tampa sprendimų agentais, o ne paieškos vartais.

Prekės ženklai turi optimizuoti agentų paiešką.

5. LLM „filtruos internetą“, o ne indeksuos jį

Tradicinė paieška indeksuoja viską.

LLM:

✔ teiks pirmenybę patikimiems šaltiniams

✔ sumažins triukšmingo turinio svarbą

✔ ignoruos žemo E-E-A-T turinį

✔ sustiprins aiškius, struktūrizuotus duomenis

✔ teiks pirmenybę prekės ženklams, kurių tapatybė yra atpažįstama mašinomis

Tai pakeis konkurencinę aplinką.

3. LLM evoliucija per ateinančius 3 metus

LLM modeliai vystosi keturiais etapais.

1 etapas – dideli modeliai (2023–2024 m.)

Bendrosios paskirties, didelio masto, lėti, nenuoseklūs.

2 etapas – daugialypės modalybės + paieška (2024–2025 m.)

Modeliai interpretuoja:

✔ tekstą

✔ vaizdus

✔ garso įrašus

✔ vaizdo įrašus

✔ realaus laiko interneto duomenis

Perplexity ir ChatGPT Search parodė šį pokytį.

3 etapas – Asmeninė atmintis + agentinis elgesys (2025–2026 m.)

Modeliai vystosi:

✔ nuolatinę atmintį

✔ personalizavimas

✔ kontekstinius profilius

✔ mąstymo grandinės

✔ daugiažingsnį užduočių vykdymą

Tai keičia rinkodarą iš „įspūdžių“ į individualius AI tarpininkaujamas santykius su prekės ženklu.

4 etapas – Įterptosios LLM ekosistemos (2026–2028 m.)

LLM integruojami į:

✔ operacines sistemas

✔ naršykles

✔ biuro programų rinkinius

✔ transporto priemones

✔ prietaisus

✔ namai

Šiuo metu „paieška“ nėra galutinis tikslas. Tai aplinkos sistema.

4. Kintantis rinkodaros vaidmuo LLM pasaulyje

LLM keičia rinkodarą šešiais pagrindiniais būdais.

1. Paieškos matomumas → Rekomendacijų matomumas

Vietoj to, kad užimtumėte pirmąją vietą, turite:

✔ būti įtraukti

✔ būti rekomenduojami

✔ būti cituojami

✔ būti patikimas

✔ būti aktualus personalizavimui

Jūsų prekės ženklas tampa AI pasaulėžiūros dalimi.

2. Turinio apimtis → Turinio struktūra

LLM atlygis:

✔ aiškumą

✔ apibrėžimus

✔ atsakymų blokai

✔ vienetų nuoseklumas

✔ schema

✔ struktūrizuoti paragrafai

Turinio struktūra bus tokia pat svarbi kaip ir pats turinys.

3. SEO raktažodžiai → vartotojų tikslai

LLM optimizuoja:

✔ ketinimus

✔ užduotis

✔ kliūtis

✔ asmeninius apribojimus

✔ pageidavimus

Raktinių žodžių taikymas vis dar svarbus, tačiau tikslo optimizavimas tampa kritiškai svarbus.

4. Prekės ženklo kūrimas → Mašinai suprantamas prekės ženklo identitetas

LLM turi suprasti jūsų prekės ženklą, kad galėtų jį rekomenduoti.

Tam reikalinga:

✔ schemos

✔ susietų duomenų

✔ nuoseklaus pavadinimo

✔ žinių grafiko įrašų

✔ objektų grupių

✔ vidiniai saitai

Jūsų prekės ženklas tampa mašinos subjektu, o ne tik tinklalapiu.

5. E-E-A-T → Patikrinama kompetencija

LLM vis labiau reikalaus:

✔ citatų

✔ patikimų šaltinių

✔ identifikuojamų autorių

✔ patirties požymių

✔ tikri duomenys

✔ įrodymai

Suklastota arba bendro pobūdžio kompetencija bus atfiltruota.

6. Funnel etapai susilieja AI pokalbiuose

Sąmoningumas → Apsvarstymas → Pirkimas Viskas vyks LLM pokalbiuose.

Nauja rinkodaros kovos arena yra viduje:

✔ ChatGPT

✔ Gemini

✔ Perplexity

✔ Apple Intelligence

✔ Copilot

✔ Claude

Jūs nebekonkuruojate dėl paspaudimų — jūs konkuruojate dėl rekomendacijų.

5. Ką rinkodaros specialistai turi daryti dabar, kad pasirengtų ateičiai

Ateitis priklauso prekių ženklams, kurie įsisavina:

1. LLM optimizavimą (LLMO)

Optimizuokite:

✔ LLM skaitomumą

✔ objektų aiškumą

✔ struktūrizuotiems duomenims

✔ atsakymų pirmumo rašymo

✔ semantinius klasterius

✔ faktinis tikslumas

Tai padidina AI apžvalgos ir LLM citavimo tikimybę.

2. AIO (AI optimizavimas)

Padarykite savo turinį suprantamą mašinoms:

✔ schema

✔ susieti duomenys

✔ struktūrizuotos santraukos

✔ DUK

✔ nuskaitomos sekcijos

✔ trumpi apibrėžimai

Tai tampa privaloma.

3. GEO (generatyvinė variklio optimizacija)

Optimizuokite generatyvines paieškos sistemas:

✔ ChatGPT

✔ Perplexity

✔ Bing Copilot

✔ Gemini AI Apžvalga

Nauji rodikliai:

✔ citavimo dažnumas

✔ paminėjimų greitis

✔ santraukos buvimas

✔ žinių aprėptis

4. Prekės ženklo stiprinimas

Stiprinkite savo mašinos tapatybę:

✔ Vikidatos įrašas

✔ nuoseklūs prekės ženklo pavadinimai

✔ stiprus atgalinių nuorodų profilis

✔ struktūrizuotos „Apie mus“ puslapiai

✔ organizacijos schema

✔ Produkto schema

✔ autorystės schema

✔ vidinių nuorodų nuoseklumas

5. Daugiapakopis turinys (pradedantysis → ekspertas)

LLM personalizuoja pagal gebėjimų lygį.

Jums reikės puslapių:

✔ pagrindiniai vadovai

✔ vidutinio sudėtingumo instrukcijoms

✔ ekspertų išsamiems tyrimams

6. Pirminiai duomenys + nuosavybės teise priklausanti informacija

LLM privalumai:

✔ unikalūs duomenys

✔ vidiniai tyrimai

✔ originalūs pavyzdžiai

✔ subjektyvi analizė

Tai suteikia jums išskirtinumą, kurio negali atkartoti joks modelis.

6. Kaip „Ranktracker“ tinka LLM paieškos ateičiai

„Ranktracker“ tampa operacine AI valdomo SEO pagrindu.

1. Raktažodžių ieškiklis — identifikuoja LLM draugišką ketinimą

LLM paieška teikia pirmenybę:

✔ klausimais pagrįstus užklausimus

✔ ilgalaikius tikslus

✔ scenarijų turinį

✔ problemų aprašymus

Keyword Finder atskleidžia šiuos modelius.

2. SERP Checker — analizuoja subjektų konkurenciją

LLM labai dažnai naudoja subjektų signalus. SERP Checker atskleidžia subjektų tankumą ir autoriteto modelius.

3. Web Audit — užtikrina mašininį skaitomumą

Ateities matomumas reikalauja:

✔ schemos

✔ aiškumo

✔ teisingos antraščių struktūros

✔ prieinamo turinio

✔ vidinių nuorodų

✔ techninis veikimas

Tai nustato „Web Audit“.

4. AI straipsnių rašytojas — greitas LLM draugiškas struktūrizavimas

Jūs gaunate:

✔ atsakymų pirmieji paragrafai

✔ švarų objektų naudojimą

✔ lengvai nuskaitomas skyrius

✔ optimizuotą formatavimą

✔ semantinį išbaigtumą

Kurie LLM lengviau interpretuoja.

5. Atgalinių nuorodų stebėjimo ir tikrinimo įrankis — autoriteto stiprinimas

LLM naudoja nuorodų konsensusą kaip patikimumo signalus.

Atgalinės nuorodos išlieka pagrindiniu elementu AI eroje.

Paskutinė mintis:

Paieškos ateitis nėra paieška — tai AI tarpininkaujamas sprendimų priėmimas.

LLM:

✔ nuspręs, kokią informaciją matys naudotojai

✔ nuspręs, kokias prekės ženklus rekomenduoti

✔ nuspręs, kurie produktai atitinka vartotojų tikslus

✔ nuspręs, kokiais šaltiniais pasitikėti

✔ nuspręs, kaip apibendrinti jūsų turinį

✔ nuspręsti, kaip kontekstualizuoti savo prekės ženklą

Rinkodaros specialistai turi nustoti optimizuoti tik algoritmams — ir pradėti optimizuoti pažangioms sistemoms, turinčioms atmintį, gebėjimą mąstyti ir personalizuoti.

Ateitis priklauso prekės ženklams, kurie:

✔ aiškiai komunikuoja

✔ struktūrizuoja savo duomenis

✔ stiprina savo subjektus

✔ kuria mašinoms palankią autoritetą

✔ teikia tikrą kompetenciją

✔ siūlyti unikalias įžvalgas

✔ suderinti su vartotojų tikslais

✔ remti LLM pagrįstą mąstymą

LLM ne tik keičia paiešką. Jie perrašo pačią skaitmeninės rinkodaros struktūrą.

O prekės ženklai, kurie pasirengs dabar, dominuos eroje , kai AI taps pagrindiniu vartu į informaciją, produktus ir sprendimus.