Персонализирано търсене и LLM: Какво означава това за маркетолозите

Въведение

Търсенето вече не е универсално.

Всеки потребител вижда различен интернет, оформен от:

✔ своите предпочитания

✔ поведението му

✔ предишните им търсения

✔ устройствата, които използва

✔ местоположението им

✔ историята на намеренията им

✔ профилите на акаунтите им

✔ техните модели на потребление на съдържание

И сега, повече от всякога, чрез големи езикови модели (LLM), които действат като персонализирани AI търсачки.

ChatGPT Search. Google Gemini. Perplexity Pro. Bing Copilot Personalized Mode. Apple Intelligence. Контекстуалната памет на Claude.

Търсенето се превърна от „универсални алгоритми“ в адаптивни, разговорни системи, моделирани от потребителите.

За маркетолозите това е коренна промяна.

Персонализацията вече не е допълнение – тя е начинът, по който работи търсенето.

В тази статия се разяснява как работи персонализацията, базирана на LLM, защо е важна и какво трябва да правят маркетолозите, за да останат видими в епоха, в която всеки потребител вижда различен отговор.

1. Какво е персонализираното търсене в ерата на LLM?

Традиционното персонализирано търсене означаваше:

✔ геолокация

✔ история на сърфиране

✔ устройство

✔ езикови предпочитания

✔ предишни кликвания

✔ потребление на съдържание

Персонализацията, базирана на LLM, е много по-задълбочена. Тя включва:

• ✔ памет за потребителските предпочитания

• ✔ индивидуализиран тон + стилове на обяснение

• ✔ запазени заявки + контекст на низовете

• ✔ изведена личност

• ✔ ниво на знания

• ✔ познаване на домейна

• ✔ афинитет към продукти

• ✔ афинитет към марката

• ✔ история на разговорите

• ✔ вградено разсъждение върху потребителски данни

Вместо „класации“, LLM предоставят персонализирани отговори.

Двама души, задаващи един и същ въпрос, сега получават напълно различни:

✔ отговори

✔ препоръки

✔ предложения за продукти

✔ цитирания на марки

Това нарушава стария модел на SEO — но отваря нови възможности за марки, които разбират как да се възползват от персонализираните екосистеми на LLM.

2. Как LLM персонализират търсенето: технически анализ

LLM персонализират търсенето чрез четири механизма.

1. Контекстуална персонализация

LLM базират отговорите си на текущия разговор:

✔ формулировка на запитването

✔ последващи въпроси

✔ изразени предпочитания

✔ заявени цели

Това е персонализация в реално време.

2. Персонализация на базата на паметта

Модели като ChatGPT (Memory On) или Claude използват:

✔ минали разговори

✔ характеристики на потребителя

✔ запазени предпочитания

✔ познаване на темата

Това означава, че вашата марка може да бъде изключена, ако не е известна на модела на потребителя.

3. Персонализация на поведението

LLM интегрират:

✔ поведение на кликване на потребителя

✔ харесани/нехаресани отговори

✔ скрити сигнали за обратна връзка

✔ предишни проучвания на продукти

Това влияе върху това кои марки се появяват в бъдещите отговори.

4. Персонализиране на извличането

Някои LLM черпят от:

✔ персонализирани новини

✔ запазени източници

✔ съдържание, добавено в отметки

✔ абонирани създатели

Ако вашата марка не е част от екосистемата на потребителя, може дори да не бъде забелязана.

3. Какво трябва да разберат маркетолозите: търсенето се превръща в „слой с препоръки”

Исторически погледнато, търсачките работеха по следния начин: индексиране → класиране → съвпадение → предоставяне.

Търсенето с LLM се държи по-скоро така:

контекст → извод → персонализация → синтез → препоръка

Значение:

✔ „класирането” има по-малко значение

✔ „да бъдеш най-добрият отговор“ е по-важно

✔ „разказът за марката“ влияе върху резултатите

✔ „доверието в субекта“ определя видимостта

✔ „Вероятността за цитиране“ е новият KPI

LLM се държат като хибридни системи:

Google Search ↔ Netflix Recommender ↔ Персонализиран асистент

Вече не оптимизирате за класиране — оптимизирате за избор.

4. Основни начини, по които персонализираното LLM търсене променя маркетинга завинаги

Има девет основни последствия.

1. SEO става специфично за потребителя, а не универсално

Вашата видимост зависи от:

✔ потребителя

✔ историята му

✔ неговите предпочитания

✔ предишните му кликвания

✔ нивото на експертиза

Универсалното класиране става по-малко значимо.

2. „Предимството на първата марка” е реално

Ако потребител взаимодейства с конкурентна марка в началото на своето пътуване, LLM ще:

✔ я предпочетат

✔ я препоръчат

✔ я цитират по-често

Лоялността към марката ще бъде алгоритмично засилена.

3. Съдържанието трябва да се адаптира към нивото на знания

LLM адаптират обясненията въз основа на:

✔ ниво за начинаещи

✔ средно

✔ експертно

Вашето съдържание трябва да обслужва и трите нива.

4. E-E-A-T е по-важно, защото персонализацията благоприятства надеждни субекти

AI моделите предпочитат:

✔ последователни марки

✔ проверени субекти

✔ структурирани знания

✔ авторитетно съдържание

✔ силен консенсус по отношение на връзките

Персонализацията усилва предимството на надеждните марки.

5. Откриването на продукти става „управлявано от асистенти“

LLM функционират като консултанти на купувачите.

Запитвания като:

„Кой е най-добрият SEO инструмент за начинаещи?“ „Коя е най-евтината алтернатива на X?“ „Коя платформа предлага най-добрия инструмент за проверка на обратни връзки?“

Сега се връщат персонализирани препоръки за продукти, а не списъци SERP.

Това променя всичко за SaaS, електронната търговия и B2B.

6. Локалното търсене става хипер-персонализирано

Местоположение + предпочитания + историческо поведение = уникални отговори.

„Най-добрият зъболекар близо до мен“ „Къде да вечерям тази вечер?“ „Кой местен майстор е най-надежден?“

LLM ще персонализират:

✔ бизнес препоръки

✔ сравнения на услуги

✔ указания

✔ очаквания за цените

✔ оценки за качество

Локалното SEO ще претърпи промяна.

7. Идентичността на марката трябва да бъде разпознаваема от машините

Персонализацията изисква изкуственият интелект да разбира вашата марка.

Ако не го прави, вие няма да се появявате в персонализираните отговори.

8. Търсенето ще се преориентира от „ключови думи“ към „цели“

LLM оптимизират отговорите въз основа на:

✔ плановете на потребителите

✔ намерения

✔ задачи

✔ резултати

✔ лични ограничения

Пример:

Вместо „най-добър CRM инструмент“, потребителите могат да попитат:

„Помогнете ми да настроя CRM за малък фитнес център с ограничен бюджет.“

Класирането вече няма значение — важно е да се даде най-подходящата препоръка.

9. Сриване на етапите на фунията

Осъзнаване → Обмисляне → Превръщане се случва в рамките на AI разговора.

Маркетолозите губят контрол, освен ако не оптимизират тези етапи на разговора.

5. Как да оптимизирате персонализираното LLM търсене

Тук маркетолозите придобиват власт.

За да успеете в персонализираното AI-базирано търсене, трябва да оптимизирате за откриваемост + релевантност + подходящи препоръки на LLM.

Ето плана.

1. Укрепете идентичността на вашата организация

Използвайте:

✔ Схема на организацията

✔ Схема на софтуерното приложение (ако е SaaS)

✔ Схема на често задаваните въпроси

✔ Последователни конвенции за именуване

✔ Запис във Wikidata

✔ Силни обратни връзки

LLM не могат да персонализират това, което не могат да идентифицират.

2. Създайте многостепенно съдържание (начинаещи → експерти)

LLM персонализират отговорите въз основа на нивата на знания:

✔ начинаещ

✔ средно ниво

✔ експерт

Имате нужда от съдържание и за трите нива.

3. Създайте формати на съдържанието, базирани на сценарии и цели

Създайте страници за:

✔ „най-добрите инструменти за фрийлансъри”

✔ „достъпни решения за стартиращи компании“

✔ „алтернативи на X за предприятия“

✔ „инструменти за агенции, които се нуждаят от отчети с бяла етикета“

LLM обичат да препоръчват страници, ориентирани към решения.

4. Предоставяйте ясни и структурирани сравнителни данни

Тъй като LLM генерират персонализирани препоръки, трябва да им предоставите:

✔ сравнителни таблици

✔ предимства/недостатъци

✔ цени

✔ характеристики

✔ примери за употреба

✔ алтернативи

LLM усвояват, синтезират и препоръчват въз основа на структурирана яснота.

5. Подобряване на запомнянето на марката в LLM

Използвайте набор от инструменти за укрепване на марката:

✔ последователност на обектите

✔ схема

✔ цитирания

✔ обратни връзки

✔ вътрешни връзки

✔ семантични клъстери

✔ страници с често задавани въпроси

✔ страници „Какво правим“ на марката

LLM цитират марките, които разбират най-добре.

6. Създайте „помощническо“ съдържание

Страниците трябва да включват:

✔ кратки определения

✔ резюмета с отговорите на първо място

✔ раздели с въпроси и отговори

✔ стъпка по стъпка инструкции

✔ структурирани данни

✔ яснота на изложението

Това улеснява LLM да открива вашата марка по време на персонализирани разговори.

7. Заснемане на конкретни личности

Създайте съдържание, пригодено за:

✔ начинаещи

✔ експерти

✔ B2B

✔ предприятия

✔ творци

✔ свободни професионалисти

LLM персонализират според личността → дайте им съдържание, специфично за личността, което да цитират.

6. Ролята на Ranktracker в персонализираното LLM търсене

Ranktracker става незаменим в три области:

1. Keyword Finder → идентифицира намеренията, които задействат персонализацията

Търсете:

✔ дълги ключови думи

✔ разговорни

✔ базирани на въпроси

✔ търсения, базирани на цели

Това са горещи точки за персонализация.

2. SERP Checker → разкрива конкуренцията на ниво обект

Персонализацията използва в голяма степен графики на субекти. SERP Checker показва къде се намира вашият субект.

3. Web Audit → гарантира машинно четимост за персонализирани отговори

Структурирани данни Структура на съдържанието Четливост на LLM Вътрешни връзки Последователност

Всичко трябва да бъде безупречно.

4. Backlink Checker + Monitor → изгражда сигнали за авторитет

Персонализацията благоприятства надеждни марки. Обратните връзки укрепват доверието.

5. AI Article Writer → ефективно създаване на многостепенно съдържание

Начинаещ → Средно ниво → Експерт Сценарийно съдържание Сравнения LLM-съвместими блокове с отговори

Заключителна мисъл:

Персонализираното търсене е най-голямата промяна от появата на мобилните устройства — и LLM са движещата сила зад нея

За първи път в историята:

Двама души, които търсят едно и също нещо ще получат различни отговори от една и съща търсачка въз основа на личните си профили, предпочитания и история.

Това означава:

✔ SEO става на ниво потребител, а не универсално

✔ възприемането на марката става посредством AI

✔ препоръките заменят класациите

✔ доверието в субекта се превръща в конкурентно предимство

✔ съдържанието трябва да обслужва множество личности

✔ Видимостта на LLM става основна за маркетинга

Маркетолозите трябва да се адаптират към свят, в който търсачките не предоставят списъци, а предоставят персонализирани насоки.

Марките, които разбират персонализацията, базирана на LLM, ще доминират в AI търсенето. Марките, които я игнорират, ще изчезнат напълно от потребителските преживявания.

Бъдещето на SEO е лично. Оптимизирайте се за него сега.