Bangkitnya LLM di Perangkat dan Artinya bagi Penemuan

Pengantar

Selama bertahun-tahun, AI beroperasi di awan.

Model-modelnya sangat besar. Proses inferensi terpusat. Data pengguna harus dikirim ke server. Setiap interaksi mengalir melalui infrastruktur teknologi besar.

Namun pada tahun 2026, terjadi pergeseran besar:

AI berpindah ke perangkat.

Ponsel, laptop, headset, mobil, jam tangan, pusat rumah — semua menjalankan model bahasa besar (LLM) lokal yang:

✔ memahami pengguna

✔ mempersonalisasi secara mendalam

✔ berfungsi offline

✔ melindungi privasi

✔ berjalan secara instan

✔ Integrasi dengan sensor

✔ Mempengaruhi hasil pencarian dan rekomendasi

✔ menyaring informasi sebelum sampai ke pengguna

Ini mengubah segalanya tentang:

✔ SEO

✔ Pencarian AI

✔ Periklanan

✔ personalisasi

✔ penemuan

✔ Visibilitas merek

✔ Perjalanan pengguna

LLM (Large Language Models) yang terpasang di perangkat akan menjadi filter pertama antara pengguna dan internet.

Artikel ini menjelaskan apa itu LLMs, bagaimana cara kerjanya, dan bagaimana pemasar harus beradaptasi dengan dunia di mana pencarian dimulai secara lokal, bukan global.

1. Apa Itu LLMs di Perangkat? (Definisi Sederhana)

LLM berbasis perangkat adalah model bahasa yang berjalan langsung di:

✔ ponsel Anda

✔ laptop Anda

✔ jam tangan pintar Anda

✔ dashboard mobil Anda

✔ headset AR/VR Anda

—tanpa memerlukan server cloud.

Hal ini kini mungkin karena:

✔ model-model menjadi lebih kecil

✔ akselerator perangkat keras semakin baik

✔ teknik seperti kuantisasi + distilasi memperkecil model

✔ Encoder multimodal menjadi lebih efisien

LLM yang berjalan di perangkat memungkinkan:

✔ penalaran instan

✔ memori yang dipersonalisasi

✔ perlindungan privasi

✔ kecerdasan offline

✔ integrasi mendalam dengan data perangkat

Mereka mengubah setiap perangkat menjadi sistem AI yang mandiri.

2. Bagaimana LLMs di Perangkat Mengubah Arsitektur Pencarian

Pencarian tradisional:

Pengguna → Query → LLM/Mesin Pencari di Awan → Jawaban

Pencarian LLM di perangkat:

Pengguna → LLM Lokal → Penyaringan → Personalisasi → Pengambilan Data di Awan → Sintesis → Jawaban

Perbedaan utama:

Perangkat menjadi penjaga gerbang sebelum cloud melihat kueri.

Hal ini secara radikal mengubah proses penemuan.

3. Mengapa Perusahaan Teknologi Besar Beralih ke AI di Perangkat

Empat faktor mendorong pergeseran ini:

1. Privasi dan regulasi

Negara-negara memperketat undang-undang data. AI di perangkat:

✔ Menyimpan data secara lokal

✔ menghindari transmisi data ke cloud

✔ mengurangi risiko kepatuhan

✔ menghilangkan masalah penyimpanan data

2. Pengurangan biaya

Inferensi cloud mahal. Miliar permintaan harian → tagihan GPU yang besar.

AI on-device memindahkan perhitungan ke perangkat pengguna.

3. Kecepatan dan latensi

LLM di perangkat menyediakan:

✔ hasil instan

✔ tanpa lag server

✔ tidak bergantung pada jaringan

Hal ini sangat penting untuk:

✔ AR

✔ otomotif

✔ perangkat seluler

✔ perangkat wearable

✔ perangkat rumah pintar

4. Potensi personalisasi

LLMs yang terpasang di perangkat dapat mengakses:

✔ pesan

✔ foto

✔ riwayat penelusuran

✔ pola perilaku

✔ kalender

✔ lokasi

✔ data sensor

Model cloud tidak dapat secara hukum atau praktis mengakses ini.

Data lokal = personalisasi yang lebih mendalam.

4. Platform Besar yang Berfokus Penuh pada LLMs di Perangkat

Pada tahun 2026, semua pemain besar telah mengadopsi kecerdasan di perangkat:

Apple Intelligence (iOS, macOS)

Proses SLM di perangkat:

✔ bahasa

✔ gambar

✔ konteks aplikasi

✔ niat

✔ notifikasi

✔ data pribadi

Apple hanya menggunakan cloud ketika benar-benar diperlukan.

Google (Android + Gemini Nano)

Gemini Nano sepenuhnya berjalan di perangkat:

✔ Ringkasan pesan

✔ Analisis foto

✔ asisten suara

✔ tugas offline

✔ pemahaman konteks

Pencarian dimulai di perangkat sebelum terhubung ke server Google.

Samsung, Qualcomm, MediaTek

Ponsel kini dilengkapi dengan unit khusus:

✔ NPU (Unit Pemrosesan Neural)

✔ Akselerator GPU

✔ Co-prosesor AI

yang dirancang khusus untuk inferensi model lokal.

Microsoft (Windows Copilot + perangkat keras Surface)

Windows kini mendukung:

✔ ringkasan lokal

✔ transkripsi lokal

✔ penalaran lokal

✔ interpretasi multi-modus

tanpa memerlukan model cloud.

5. Perubahan Kunci: Model Bahasa Besar (LLMs) di Perangkat Menjadi "Kurator Lokal" untuk Queri Pencarian

Ini adalah wawasan kritis:

Sebelum kueri mencapai Google, ChatGPT Search, Perplexity, atau Gemini — perangkat Anda akan menafsirkan, membentuk ulang, dan terkadang menulis ulang kueri tersebut.

Artinya:

✔ konten Anda harus sesuai dengan niat pengguna sebagaimana diinterpretasikan oleh LLMs lokal

✔ penemuan dimulai di perangkat, bukan di web

✔ LLMs di perangkat bertindak sebagai filter pribadi

✔ visibilitas merek kini dikendalikan oleh sistem AI lokal

Strategi pemasaran Anda kini harus mempertimbangkan:

Bagaimana AI pribadi pengguna memandang merek Anda?

6. Bagaimana LLMs di Perangkat Akan Mengubah Proses Penemuan

Berikut adalah 11 dampak utama.

1. Pencarian Menjadi Sangat Personal di Tingkat Perangkat

Perangkat mengetahui:

✔ apa yang diketik oleh pengguna

✔ di mana mereka berada

✔ perilaku mereka di masa lalu

✔ preferensi mereka

✔ konten apa yang cenderung mereka klik

✔ Tujuan dan batasan mereka

Perangkat menyaring kueri pencarian sebelum dikirimkan.

Dua pengguna yang mengetik hal yang sama mungkin mengirimkan kueri yang berbeda ke Google atau ChatGPT Search.

2. SEO Menjadi Personalized Per Pengguna

SEO tradisional dioptimalkan untuk hasil pencarian global.

AI di perangkat menciptakan:

✔ hasil pencarian yang dipersonalisasi

✔ sinyal peringkat yang dipersonalisasi

✔ rekomendasi yang dipersonalisasi

Visibilitas Anda bergantung pada seberapa baik model bahasa lokal (LLMs):

✔ memahami

✔ mempercayai

✔ dan lebih memilih merek Anda

3. Model On-Device Membangun Grafik Pengetahuan Lokal

Perangkat akan membangun grafik pengetahuan mikro:

✔ kontak yang sering Anda hubungi

✔ merek yang Anda cari

✔ pembelian sebelumnya

✔ informasi yang disimpan

✔ Dokumen yang disimpan

Ini memengaruhi merek mana yang dipromosikan oleh perangkat.

4. Data Pribadi → Pencarian Pribadi

Pengguna akan bertanya:

“Berdasarkan anggaran saya, laptop mana yang sebaiknya saya beli?” “Mengapa bayi saya menangis? Ini rekamannya.” “Apakah pesan ini terlihat seperti pesan penipuan?”

Ini tidak pernah tersimpan di cloud.

Merek tidak dapat melihatnya. Analitik tidak akan melacaknya.

Pertanyaan pribadi menjadi tidak terlihat oleh SEO tradisional.

5. Pencarian Lokal Meningkatkan Pencarian Web

Perangkat menyimpan:

✔ cuplikan sebelumnya

✔ artikel yang pernah dilihat

✔ tangkapan layar

✔ penelitian produk sebelumnya

✔ Informasi yang disimpan

Ini menjadi bagian dari korpus penelusuran.

Konten lama Anda mungkin muncul kembali jika disimpan secara lokal.

6. Model Bahasa Besar (LLM) di Perangkat Akan Mengubah Kueri

Kata kunci asli Anda tidak akan terlalu penting.

Perangkat akan mengubah:

✔ “best CRM” → “best CRM for freelancers using Google Workspace”

✔ “SEO tool” → “SEO tool yang terintegrasi dengan pengaturan existing saya”

SEO beralih dari optimasi kata kunci ke optimasi tingkat tujuan.

7. Iklan berbayar menjadi kurang dominan

LLM di perangkat akan menekan atau memblokir:

✔ spam

✔ penawaran yang tidak relevan

✔ iklan berkualitas rendah

Dan mempromosikan:

✔ relevansi konteks

✔ sinyal kualitas

✔ solusi yang sesuai dengan kebutuhan pengguna

Hal ini mengganggu ekonomi iklan.

8. Pencarian suara menjadi interaksi default

LLM di perangkat akan mengubah:

✔ pertanyaan yang diucapkan

✔ pemantauan suara latar

✔ masukan kamera

✔ prompt waktu nyata

menjadi peristiwa pencarian.

Konten Anda harus mendukung interaksi percakapan dan multimodal.

9. Rekomendasi berbasis lokal mendominasi

Perangkat → Agen → Awan → Merek BUKAN Google → Situs Web

Rekomendasi pertama terjadi sebelum pencarian dimulai.

10. Penemuan offline muncul

Pengguna akan bertanya:

“Bagaimana cara memperbaiki ini?” “Jelaskan pesan kesalahan ini.” “Apa yang tertulis di botol obat ini?”

Tidak memerlukan koneksi internet.

Konten Anda harus dirancang untuk disimpan secara lokal dan diringkas.

11. Interpretasi multi-modus menjadi standar

Perangkat akan memahami:

✔ tangkapan layar

✔ foto kamera

✔ video

✔ bukti pembayaran

✔ dokumen

✔ Alur antarmuka pengguna

Konten SEO harus dapat diinterpretasikan secara multimodal.

7. Apa Artinya Ini bagi SEO, AIO, GEO, dan LLMO

LLM di perangkat mengubah optimasi selamanya.

1. SEO → SEO yang Sadar AI Lokal

Anda harus mengoptimalkan untuk:

✔ personalisasi

✔ kueri yang diubah

✔ tujuan pengguna

✔ penalaran yang sadar konteks

2. AIO → Interpretabilitas pada Mesin Lokal

Konten harus mudah diproses oleh model bahasa besar lokal:

✔ definisi yang jelas

✔ logika terstruktur

✔ Ekstraksi data yang sederhana

✔ entitas yang eksplisit

✔ blok jawaban terlebih dahulu

3. GEO → Generative Engine Optimization diperluas ke model on-device

LLMs akan:

✔ menggunakan konten Anda secara lokal

✔ menyimpan sebagian darinya

✔ merangkumnya

✔ membandingkannya dengan pesaing

Konten Anda harus ramah mesin.

4. LLMO → Optimasi Multi-LLM (Cloud + Perangkat)

Konten Anda harus:

✔ mudah diringkas

✔ terstruktur secara interpretable

✔ konsisten entitas di seluruh kueri

✔ selaras dengan varian persona

LLM lokal lebih menghargai kejelasan daripada kompleksitas.

8. Bagaimana Pemasar Harus Bersiap untuk AI di Perangkat

Langkah-langkah praktis:

1. Buat konten untuk "ringkasan lokal"

Ini berarti menggunakan:

✔ paragraf yang dimulai dengan jawaban

✔ Blok tanya-jawab

✔ definisi yang jelas

✔ daftar berpoin

✔ kerangka kerja bertahap

✔ Alur pemikiran terstruktur

LLM lokal akan melewati konten yang terlalu panjang.

2. Perkuat profil entitas merek

Model yang berjalan di perangkat sangat bergantung pada kejelasan entitas:

✔ penamaan merek yang konsisten

✔ skema

✔ Wikidata

✔ halaman produk

✔ tautan internal

Agen lebih menyukai merek yang mereka pahami.

3. Buat konten yang berfokus pada tujuan

Karena perangkat mengulang kueri, Anda harus mengoptimalkan untuk tujuan:

✔ panduan untuk pemula

✔ "cara memilih..."

✔ "Apa yang harus dilakukan jika..."

✔ pemecahan masalah

✔ halaman berbasis skenario

4. Fokus pada sinyal kepercayaan dan kredibilitas

Perangkat akan menyaring merek dengan tingkat kepercayaan rendah.

Diperlukan:

✔ E-E-A-T

✔ keahlian yang jelas

✔ kutipan

✔ data asli

✔ studi kasus

5. Mendukung interpretasi multi-moda

Termasuk:

✔ gambar yang diberi anotasi

✔ diagram

✔ tangkapan layar

✔ foto produk

✔ alur pengguna

✔ Contoh antarmuka pengguna

LLM yang berjalan di perangkat sangat bergantung pada penalaran visual.

9. Bagaimana Ranktracker Mendukung Penemuan AI di Perangkat

Alat Ranktracker sejalan dengan tren LLM di perangkat:

Keyword Finder

Mengidentifikasi kueri berbasis tujuan, percakapan, dan multi-niat —jenis kueri yang paling sering diubah oleh LLMs lokal.

Pemeriksa SERP

Menampilkan persaingan entitas dan hasil terstruktur yang akan digunakan oleh LLM lokal sebagai sumber.

Audit Web

Memastikan keterbacaan mesin untuk:

✔ skema

✔ tautan internal

✔ bagian terstruktur

✔ aksesibilitas

✔ metadata

Sangat penting untuk pemrosesan LLM lokal.

Penulis Artikel AI

Membuat struktur konten yang ramah LLM, ideal untuk:

✔ Ringkasan lokal

✔ pengambilan data dari cloud

✔ penalaran agen

✔ penyelarasan multi-moda

Pemantau dan Pemeriksa Backlink

Otoritas tetap krusial — model lokal masih lebih memilih merek tepercaya dengan validasi eksternal yang kuat.

Pikiran Akhir:

LLMs di Perangkat Akan Menjadi Penjaga Baru Penemuan — Dan Mereka Akan Mengontrol Apa yang Dilihat Pengguna Sebelum Awan Melakukannya.

Pencarian tidak lagi dimulai di Google. Ia dimulai di perangkat:

✔ personalisasi

✔ pribadi

✔ kontekstual

✔ multimodal

✔ disaring

✔ didorong oleh agen

Dan baru kemudian mengalir ke luar.

Ini berarti:

✔ SEO harus menyesuaikan diri dengan penulisan ulang lokal

✔ Merek harus memperkuat identitas mesin

✔ Konten harus dirancang untuk ringkasan

✔ Tanda kepercayaan harus jelas

✔ Kejelasan entitas harus sempurna

✔ Interpretasi multi-modal wajib

Masa depan penemuan adalah:

lokal terlebih dahulu → awan kedua → pengguna terakhir.

Marketer yang memahami LLMs di perangkat akan mendominasi era berikutnya dari pencarian AI — karena mereka akan mengoptimalkan lapisan kecerdasan pertama yang menafsirkan setiap kueri.