Ierīcēs pieejamo LLM uzplaukums un to ietekme uz atklāšanu

Ievads

Gadiem ilgi mākslīgais intelekts dzīvoja mākonī.

Modeļi bija milzīgi. Secinājumi tika centralizēti. Lietotāju dati bija jānosūta uz serveriem. Katra mijiedarbība notika caur lielu tehnoloģisko infrastruktūru.

Bet 2026. gadā notiek būtiska pārmaiņa:

AI pāriet uz ierīcēm.

Tālruņi, klēpjdatori, austiņas, automašīnas, pulksteņi, mājas centri — visi darbojas ar vietējiem LLM, kas:

✔ saprot lietotāju

✔ veic dziļu personalizāciju

✔ darbojas bezsaistē

✔ aizsargā privātumu

✔ darbojas uzreiz

✔ integrēties ar sensoriem

✔ ietekmēt meklēšanu un ieteikumus

✔ filtrē informāciju, pirms tā sasniedz lietotāju

Tas maina visu par:

✔ SEO

✔ AI meklēšanu

✔ reklāmu

✔ personalizāciju

✔ atklāšanu

✔ zīmola atpazīstamība

✔ lietotāju ceļojumi

Ierīcēs iebūvēti LLM kļūs par jauno pirmo filtru starp lietotājiem un internetu.

Šajā rakstā ir izskaidrots, kas tie ir, kā tie darbojas un kā mārketinga speciālistiem jāpielāgojas pasaulei, kurā meklēšana sākas lokāli, nevis globāli.

1. Kas ir ierīcē instalēti LLM? (Vienkārša definīcija)

Ierīcē esošs LLM ir valodas modelis, kas darbojas tieši:

✔ jūsu tālrunī

✔ jūsu klēpjdatorā

✔ jūsu viedpulkstenī

✔ jūsu automašīnas paneļa

✔ jūsu AR/VR austiņās

—bez nepieciešamības izmantot mākoņserverus.

Tagad tas ir iespējams, jo:

✔ modeļi kļūst mazāki

✔ uzlabojas aparatūras paātrinātāji

✔ tādas tehnoloģijas kā kvantizācija + destilācija samazina modeļu apjomu

✔ multimodālie kodētāji kļūst efektīvāki

Ierīcē iebūvēti LLM nodrošina:

✔ tūlītēju loģisko secināšanu

✔ personalizētu atmiņu

✔ privātuma aizsardzību

✔ bezsaistes inteliģenci

✔ dziļu integrāciju ar ierīces datiem

Tie pārvērš katru ierīci par patstāvīgu AI sistēmu.

2. Kā ierīces LLM maina meklēšanas arhitektūru

Tradicionālā meklēšana:

Lietotājs → Vaicājums → Mākonis LLM/meklēšanas dzinējs → Atbilde

LLM meklēšana ierīcē:

Lietotājs → Vietējā LLM → Filtrs → Personalizācija → Meklēšana mākonī → Sintēze → Atbilde

Galvenā atšķirība:

Ierīce kļūst par vārtsargu, pirms mākonis redz pieprasījumu.

Tas radikāli maina atklāšanu.

3. Kāpēc lielās tehnoloģiju kompānijas pāriet uz ierīcē integrētu AI

Šo pāreju virza četri faktori:

1. Privātums un regulējums

Valstis pastiprina datu aizsardzības likumus. Ierīcē iebūvēta mākslīgā intelekta sistēma:

✔ saglabā datus lokāli

✔ izvairās no pārraides uz mākoni

✔ samazina atbilstības risku

✔ novērš datu uzglabāšanas problēmas

2. Izmaksu samazināšana

Mākoņpakalpojumu izmantošana ir dārga. Miljardi ikdienas pieprasījumu → milzīgi GPU rēķini.

Ierīcē iebūvētais AI novirza aprēķinus uz lietotāja aparatūru.

3. Ātrums un latence

Ierīcē uzstādīti LLM nodrošina:

✔ tūlītējus rezultātus

✔ nav servera kavēšanās

✔ nav atkarības no tīkla

Tas ir būtiski:

✔ AR

✔ automobiļu rūpniecībai

✔ mobilajām ierīcēm

✔ valkājamiem ierīcēm

✔ viedajām mājas ierīcēm

4. Personalizācijas potenciāls

Ierīcēs uzstādītās LLM var piekļūt:

✔ ziņām

✔ fotogrāfijām

✔ pārlūkošanas vēsturei

✔ uzvedības modeļiem

✔ kalendāriem

✔ atrašanās vieta

✔ sensoru dati

Mākoņdatu modeļi nevar likumīgi vai praktiski piekļūt šai informācijai.

Vietējie dati = dziļāka personalizācija.

4. Lielās platformas pilnībā pāriet uz ierīcēs integrētiem LLM

Līdz 2026. gadam visi nozīmīgākie tirgus dalībnieki būs ieviesuši ierīcēs integrētu intelekta sistēmu:

Apple Intelligence (iOS, macOS)

Ierīcē uzstādīto SLM apstrāde:

✔ valoda

✔ attēlus

✔ lietotnes kontekstu

✔ nodomi

✔ paziņojumi

✔ personas dati

Apple izmanto mākoni tikai tad, ja tas ir absolūti nepieciešams.

Google (Android + Gemini Nano)

Gemini Nano ir pilnībā ierīcē:

✔ ziņojumu kopsavilkums

✔ fotoattēlu analīze

✔ balss palīdzība

✔ bezsaistes uzdevumi

✔ konteksta izpratne

Meklēšana sākas ierīcē, pirms tā nonāk Google serveros.

Samsung, Qualcomm, MediaTek

Tālruņos tagad ir iekļauti speciāli:

✔ NPU (neironu apstrādes vienības)

✔ GPU paātrinātāji

✔ AI kopprocesori

kas ir īpaši izstrādāti vietējai modeļu inferencei.

Microsoft (Windows Copilot + Surface aparatūra)

Windows tagad darbojas:

✔ vietējo kopsavilkumu

✔ vietējo transkripciju

✔ vietējo secināšanu

✔ multimodālu interpretāciju

bez nepieciešamības izmantot mākoņmodeļus.

5. Galvenā izmaiņa: ierīcēs esošie LLM kļūst par meklēšanas vaicājumu “vietējiem kuratoriem”

Šī ir būtiska atziņa:

Pirms vaicājums sasniedz Google, ChatGPT Search, Perplexity vai Gemini — jūsu ierīce to interpretēs, pārveidos un dažkārt pārrakstīs.

Nozīme:

✔ jūsu saturs ir jāatbilst lietotāja nolūkam, kā to interpretē vietējie LLM

✔ atklāšana sākas ierīcē, nevis tīmeklī

✔ ierīcē esošie LLM darbojas kā personīgie filtri

✔ zīmola redzamību tagad kontrolē vietējās AI sistēmas

Jūsu mārketinga stratēģijā tagad jāņem vērā:

Kā lietotāja personīgā AI uztver jūsu zīmolu?

6. Kā ierīcē esošie LLM mainīs atklāšanu

Šeit ir 11 galvenās ietekmes.

1. Meklēšana kļūst hiperpersonalizēta ierīces līmenī

Ierīce zina:

✔ ko lietotājs ir ievadījis

✔ kur viņš atrodas

✔ viņa iepriekšējo uzvedību

✔ viņa preferences

✔ uz kādu saturu viņš parasti noklikšķina

✔ viņu mērķi un ierobežojumi

Ierīce filtrē meklēšanas vaicājumus, pirms tie tiek nosūtīti.

Divi lietotāji, kas ievada vienu un to pašu tekstu, var nosūtīt atšķirīgus pieprasījumus Google vai ChatGPT Search.

2. SEO kļūst personalizēts katram lietotājam

Tradicionālā SEO ir optimizēta globāliem rezultātiem.

Ierīces AI rada:

✔ personalizētus SERP

✔ personalizētus reitinga signālus

✔ personalizētus ieteikumus

Jūsu redzamība ir atkarīga no tā, cik labi vietējie LLM:

✔ saprot

✔ uzticas

✔ un dod priekšroku jūsu zīmolam

3. Ierīces modeļi izveido vietējās zināšanu diagrammas

Ierīces veidos mikro zināšanu grafikus:

✔ jūsu biežos kontaktus

✔ jūsu meklētie zīmoli

✔ iepriekšējie pirkumi

✔ saglabātā informācija

✔ saglabātie dokumenti

Tie ietekmē to, kuras zīmolu preces ierīce reklamē.

4. Privātie dati → Privāta meklēšana

Lietotāji jautās:

„Ņemot vērā manu budžetu, kuru klēpjdatoru man vajadzētu iegādāties?” „Kāpēc mans bērns raud? Šeit ir ieraksts.” „Vai šī ziņa izskatās pēc krāpšanas?”

Tas nekad nonāk mākonī.

Zīmoli to nevar redzēt. Analītika to neizseko.

Privātie vaicājumi kļūst neredzami tradicionālajai SEO.

5. Vietējā atgūšana paplašina tīmekļa meklēšanu

Ierīces glabā:

✔ iepriekšējos fragmentus

✔ iepriekš skatītus rakstus

✔ ekrānuzņēmumus

✔ iepriekšējos produktu pētījumus

✔ saglabātā informācija

Tas kļūst par daļu no atgūšanas korpusa.

Jūsu vecākais saturs var atkal parādīties, ja tas ir saglabāts lokāli.

6. Ierīcē esošie LLM pārrakstīs vaicājumus

Jūsu sākotnējie atslēgvārdi vairs nebūs tik svarīgi.

Ierīces pārraksta:

✔ “labākais CRM” → “labākais CRM brīvmāksliniekiem, kas izmanto Google Workspace”

✔ „SEO rīks” → „SEO rīks, kas integrējas ar manu esošo konfigurāciju”

SEO pāriet no atslēgvārdiem uz mērķu līmeņa optimizāciju.

7. Maksas reklāmas kļūst mazāk dominējošas

Ierīcēs esošie LLM apspiedīs vai bloķēs:

✔ surogātpastu

✔ neatbilstošus piedāvājumus

✔ zemas kvalitātes reklāmas

Un veicinās:

✔ konteksta atbilstību

✔ kvalitātes signālus

✔ lietotājiem piemērotus risinājumus

Tas izjauc reklāmu ekonomiku.

8. Balss meklēšana kļūst par standarta mijiedarbības veidu

Ierīcēs iebūvēti LLM pārveidos:

✔ runātos vaicājumus

✔ apkārtējās vides klausīšanās

✔ kameras ievadi

✔ reāllaika uzvednēm

meklēšanas notikumos.

Jūsu saturs ir jāatbalsta sarunu un multimodālas mijiedarbības.

9. Dominē vietējie ieteikumi

Ierīce → Aģents → Mākonis → Zīmols NE Google → Tīmekļa vietne

Pirmais ieteikums tiek sniegts pirms meklēšanas sākuma.

10. Parādās atklājumi bezsaistē

Lietotāji jautās:

„Kā to labot?” „Paskaidrojiet šo kļūdas ziņojumu.” „Kas rakstīts uz šīs zāļu pudeles?”

Internets nav nepieciešams.

Jūsu saturs jāveido tā, lai to varētu saglabāt vietējā cache un apkopot.

11. Daudzveidīga interpretācija kļūst par standartu

Ierīces sapratīs:

✔ ekrānuzņēmumus

✔ kameras fotogrāfijas

✔ video

✔ kvītis

✔ dokumentus

✔ lietotāja saskarnes plūsmas

SEO saturs ir jāpadara daudzveidīgi interpretējams.

7. Kas tas nozīmē SEO, AIO, GEO un LLMO

Ierīcēs iebūvēti LLM maina optimizāciju uz visiem laikiem.

1. SEO → Vietējā AI apzināta SEO

Jums ir jāoptimizē:

✔ personalizācijai

✔ pārrakstītiem vaicājumiem

✔ lietotāju mērķiem

✔ konteksta apzinātu argumentāciju

2. AIO → Vietējās mašīnas interpretējamība

Saturs jābūt viegli analizējamam vietējām LLM:

✔ skaidras definīcijas

✔ strukturēta loģika

✔ vienkārša datu ieguve

✔ skaidras vienības

✔ atbilžu bloki

3. GEO → Ģeneratīvā dzinēja optimizācija paplašinās uz ierīču modeļiem

LLM:

✔ izmantos jūsu saturu lokāli

✔ daļas no tā saglabās cache

✔ to apkopos

✔ salīdzinās to ar konkurentiem

Jūsu saturs ir jābūt mašīnai piemērotam.

4. LLMO → Multi-LLM optimizācija (mākonis + ierīce)

Jūsu saturs ir jābūt:

✔ viegli apkopojams

✔ interpretējami strukturēts

✔ vienots visos vaicājumos

✔ saskaņots ar personu variantiem

Vietējie LLM novērtē skaidrību, nevis sarežģītību.

8. Kā mārketinga speciālistiem jāsagatavojas ierīces AI

Praktiski soļi:

1. Izveidojiet saturu “vietējai kopsavilkuma izveidei”

Tas nozīmē izmantot:

✔ atbildes pirmos paragrāfus

✔ jautājumu un atbilžu blokus

✔ skaidras definīcijas

✔ punktu sarakstus

✔ soļu shēmas

✔ strukturēta argumentācija

Vietējie LLM izlaidīs garlaicīgu saturu.

2. Nostipriniet zīmola identitātes profilus

Ierīcēs iebūvēti modeļi lielā mērā paļaujas uz vienību skaidrību:

✔ konsekventa zīmola nosaukuma izmantošana

✔ shēma

✔ Wikidata

✔ produktu lapas

✔ iekšējās saites

Aģenti dod priekšroku zīmoliem, kurus viņi saprot.

3. Izveidojiet „mērķorientētu” saturu

Tā kā ierīces pārraksta vaicājumus, jums ir jāoptimizē mērķi:

✔ iesācēju rokasgrāmatas

✔ „kā izvēlēties…”

✔ „ko darīt, ja...”

✔ problēmu novēršana

✔ scenāriju balstītas lapas

4. Koncentrējieties uz uzticamības un ticamības signāliem

Ierīces filtrēs mazāk uzticamas zīmolu preces.

Nepieciešams:

✔ E-E-A-T

✔ skaidra kompetence

✔ citāti

✔ oriģināli dati

✔ gadījumu izpēte

5. Atbalstiet multimodālu interpretāciju

Iekļaujiet:

✔ anotēti attēli

✔ diagrammas

✔ ekrānuzņēmumus

✔ produktu fotogrāfijas

✔ lietotāju plūsmas

✔ lietotāja saskarnes piemēri

Ierīcēs iebūvēti LLM ir ļoti atkarīgi no vizuālās loģikas.

9. Kā Ranktracker atbalsta ierīcē iebūvēto AI atklāšanu

Ranktracker rīki pilnībā atbilst ierīcē esošo LLM tendencēm:

Atslēgvārdu meklētājs

Atklāj mērķorientētus, sarunveida un daudznozīmīgus vaicājumus — tos, kurus vietējie LLM pārraksta visbiežāk.

SERP pārbaudītājs

Parāda vienību konkurenci un strukturētus rezultātus, kurus vietējie LLM izmantos kā avotus.

Tīmekļa audits

Nodrošina mašīnlīdzsvarotību:

✔ shēmu

✔ iekšējām saitēm

✔ strukturētām sadaļām

✔ pieejamībai

✔ metadatiem

Būtiski svarīgi vietējai LLM analīzei.

AI rakstu autors

Izveido LLM draudzīgu satura struktūru, kas ir ideāli piemērota:

✔ vietējai kopsavilkuma izveidei

✔ atgūšanai no mākoņa

✔ aģentu loģiskai domāšanai

✔ multimodālai saskaņošanai

Atpakaļsaišu monitors + pārbaudītājs

Autoritāte joprojām ir ļoti svarīga — vietējie modeļi joprojām dod priekšroku uzticamiem zīmoliem ar spēcīgu ārējo validāciju.

Nobeiguma doma:

Ierīcēs iebūvēti LLM kļūs par jaunajiem atklājumu vārtsargiem — un tie kontrolēs to, ko lietotāji redz pirms mākoņa.

Meklēšana vairs nesākas Google. Tā sākas ierīcē:

✔ personalizēta

✔ privāta

✔ kontekstuāls

✔ multimodāls

✔ filtrēts

✔ aģenta vadīts

Un tikai tad plūst uz āru.

Tas nozīmē:

✔ SEO jāpielāgojas vietējai pārrakstīšanai

✔ zīmoliem jānostiprina mašīnu identitāte

✔ saturs ir jāveido tā, lai to varētu apkopot

✔ uzticības signāliem jābūt skaidriem

✔ vienību skaidrībai jābūt perfektai

✔ daudzveidīga interpretācija ir obligāta

Atklājumu nākotne ir:

vispirms lokāli → pēc tam mākonī → visbeidzot lietotājs.

Mārketinga speciālisti, kuri izprot ierīcēs iebūvētos LLM, dominēs nākamajā AI meklēšanas ērā, jo viņi optimizēs pirmo intelekta slāni, kas interpretē katru vaicājumu.