Personalizuota paieška ir LLM: Ką tai reiškia rinkodaros specialistams?

Įvadas

Paieška nebėra universali.

Kiekvienas vartotojas dabar mato skirtingą internetą, kurį formuoja:

✔ jų pageidavimai

✔ jų elgesys

✔ ankstesniais užklausimais

✔ jų įrenginiai

✔ jų buvimo vietos

✔ jų ketinimų istorija

✔ jų paskyrų profiliai

✔ jų turinio vartojimo modeliai

Ir dabar, labiau nei bet kada, tai daro dideli kalbos modeliai (LLM), veikiantys kaip asmeniški AI paieškos kompanionai.

ChatGPT Search. Google Gemini. Perplexity Pro. Bing Copilot Personalized Mode. Apple Intelligence. Claude’s contextual memory.

Paieška perėjo nuo „vieno dydžio visiems tinkamų algoritmų“ prie prisitaikančių, pokalbiui pritaikytų, vartotojo modeliuojamų sistemų.

Rinkodaros specialistams tai yra didžiulis pokytis.

Personalizavimas nebėra papildoma funkcija – tai yra pačios paieškos veikimo principas.

Šiame straipsnyje paaiškinama, kaip veikia LLM pagrįstas personalizavimas, kodėl jis svarbus ir ką rinkodaros specialistai turi daryti, kad išliktų matomi amžiuje, kai kiekvienas vartotojas mato skirtingą atsakymą.

1. Kas yra personalizuota paieška LLM amžiuje?

Tradicinė personalizuota paieška reiškė:

✔ geografinę vietą

✔ naršymo istoriją

✔ įrenginį

✔ kalbos pasirinkimą

✔ ankstesnius paspaudimus

✔ turinio vartojimas

LLM pagrįstas personalizavimas yra daug gilesnis. Jis apima:

• ✔ vartotojo preferencijų atmintis

• ✔ individualizuotas tonas + paaiškinimų stilius

• ✔ išsaugoti užklausimai + konteksto srautas

• ✔ numanoma asmenybė

• ✔ žinių lygis

• ✔ srities išmanymas

• ✔ produkto simpatijos

• ✔ prekės ženklo simpatijos

• ✔ pokalbių istorija

• ✔ įterptas mąstymas apie vartotojo duomenis

Vietoj „reitingų“ LLM teikia asmeninius atsakymus.

Du žmonės, uždavę tą patį klausimą, dabar gauna visiškai skirtingus:

✔ atsakymus

✔ rekomendacijas

✔ produktų pasiūlymus

✔ prekės ženklo citatas

Tai pažeidžia senąjį SEO modelį, bet atveria naujas galimybes prekės ženklams, kurie supranta, kaip veikti LLM personalizuotose ekosistemose.

2. Kaip LLM personalizuoja paiešką: techninis išskaidymas

LLM personalizuoja paiešką naudodami keturis mechanizmus.

1. Kontekstinis personalizavimas

LLM atsakymus grindžia esama pokalbio eiga:

✔ užklausos formuluotė

✔ papildomi klausimai

✔ išreikštus pageidavimus

✔ nurodyti tikslai

Tai yra personalizavimas realiuoju laiku.

2. Atminties pagrįstas personalizavimas

Tokie modeliai kaip ChatGPT (Memory On) arba Claude naudoja:

✔ ankstesnius pokalbius

✔ vartotojo savybes

✔ išsaugotus pageidavimus

✔ temos žinomumą

Tai reiškia, kad jūsų prekės ženklas gali būti atmestas, jei jis nėra žinomas vartotojo modeliui.

3. Elgesio personalizavimas

LLM integruoja:

✔ vartotojo paspaudimų elgesį

✔ patikusios/nepatikusios atsakymai

✔ paslėptus atsiliepimų signalus

✔ ankstesnius produktų tyrimus

Tai daro įtaką tam, kokios prekės ženklai bus rodomi būsimuose atsakymuose.

4. Paieškos personalizavimas

Kai kurie LLM naudoja:

✔ asmeninius naujienų srautus

✔ išsaugotus šaltinius

✔ žymėtų turinio

✔ prenumeruojamų kūrėjų

Jei jūsų prekės ženklas nėra vartotojo ekosistemos dalis, jūsų gali net nepastebėti.

3. Ką rinkodaros specialistai turi suprasti: paieška tampa „rekomendacijų sluoksniu“

Istoriškai paieškos varikliai veikė taip: indeksavimas → reitingavimas → atitikimas → pateikimas.

LLM paieška veikia labiau taip:

kontekstas → išvada → personalizavimas → sintezė → rekomendacija

Reikšmė:

✔ „reitingavimas“ tampa mažiau svarbus

✔ „geriausias atsakymas“ yra svarbesnis

✔ „prekės ženklo naratyvas“ daro įtaką rezultatams

✔ „subjekto patikimumas“ lemia matomumą

✔ „cituojamumo tikimybė“ yra naujas KPI

LLM veikia kaip hibridinės sistemos:

„Google“ paieška ↔ „Netflix“ rekomendacijos ↔ Asmeninis asistentas

Jūs nebeoptimizuojate reitingų – jūs optimizuojate pasirinkimą.

4. Pagrindiniai būdai, kaip personalizuota LLM paieška visam laikui pakeičia rinkodarą

Yra devyni pagrindiniai padariniai.

1. SEO tampa pritaikytas konkrečiam vartotojui, o ne universalus

Jūsų matomumas priklauso nuo:

✔ vartotojo

✔ jo istorijos

✔ jų pageidavimų

✔ jų ankstesnių paspaudimų

✔ jų kompetencijos lygio

Visuotinis reitingas tampa mažiau reikšmingas.

2. „Pirmojo prekės ženklo pranašumas“ yra realus

Jei vartotojas anksti savo kelionėje sąveikauja su konkuruojančiu prekės ženklu, LLM:

✔ teiks pirmenybę

✔ rekomenduos jį

✔ dažniau jį cituos

Prekės ženklo lojalumas bus algoritmiškai sustiprintas.

3. Turinys turi būti pritaikytas žinių lygiui

LLM pritaiko paaiškinimus pagal:

✔ pradedančiųjų lygį

✔ vidutinį

✔ ekspertų

Jūsų turinys turi būti pritaikytas visiems trims lygmenims.

4. E-E-A-T yra svarbesnis, nes personalizavimas palankesnis patikimoms įmonėms

AI modeliai teikia pirmenybę:

✔ nuoseklius prekių ženklus

✔ patikrintas įmones

✔ struktūrizuotas žinias

✔ autoritetingą turinį

✔ stiprų nuorodų sutarimą

Personalizavimas padidina patikimų prekių ženklų pranašumą.

5. Produktų paieška tampa „asistento valdomą“

LLM veikia kaip pirkėjo konsultantas.

Tokie užklausimai kaip:

„Koks yra geriausias SEO įrankis pradedantiesiems?“ „Kokia yra pigiausia alternatyva X?“ „Kuri platforma siūlo geriausią atgalinių nuorodų tikrintuvą?“

Dabar grąžina asmeninius produktų rekomendavimus, o ne SERP sąrašus.

Tai visiškai pakeičia SaaS, e-komercijos ir B2B sritis.

6. Vietinė paieška tampa hiperpersonalizuota

Vieta + pageidavimai + ankstesnis elgesys = unikalūs atsakymai.

„Geriausias dantistas šalia manęs“ „Kur man valgyti vakarą?“ „Kuris vietinis meistras yra patikimiausias?“

LLM personalizuos:

✔ verslo rekomendacijas

✔ paslaugų palyginimus

✔ maršrutus

✔ kainų lūkesčius

✔ kokybės balus

Vietinis SEO bus transformuotas.

7. Prekės ženklo tapatybė turi būti atpažįstama mašinai

Personalizavimui reikalinga dirbtinio intelekto galimybė suprasti jūsų prekės ženklą.

Jei ne, jūs neatsirasite personalizuotuose atsakymuose.

8. Paieška pereis nuo „raktinių žodžių“ prie „tikslų“

LLM optimizuoja atsakymus remdamiesi:

✔ vartotojo planus

✔ ketinimus

✔ užduotis

✔ rezultatus

✔ asmeninius apribojimus

Pavyzdys:

Vietoj „geriausias CRM įrankis“ vartotojai gali paklausti:

„Padėkite man sukonfigūruoti CRM mažai sporto studijai su ribotu biudžetu.“

Reitingas nebėra svarbus — svarbu yra tinkamiausias rekomendavimas.

9. Funnel etapai žlunga

Sąmoningumas → Apsvarstymas → Konversija vyksta AI pokalbio metu.

Rinkodaros specialistai praranda kontrolę, jei neoptimizuoja šių pokalbio etapų.

5. Kaip optimizuoti personalizuotą LLM paiešką

Čia rinkodaros specialistai įgyja galią.

Norėdami sėkmingai dirbti su personalizuota AI paieška, turite optimizuoti LLM atrandamumą + aktualumą + rekomendacijų tinkamumą.

Štai planas.

1. Sustiprinkite savo subjekto tapatybę

Naudokite:

✔ Organizacijos schema

✔ Programinės įrangos schema (jei SaaS)

✔ DUK schema

✔ nuoseklios pavadinimų suteikimo taisyklės

✔ Vikidatos įrašas

✔ Stiprūs atgaliniai saitai

LLM negali personalizuoti to, ko negali identifikuoti.

2. Sukurkite daugialypį turinį (pradedantysis → ekspertas)

LLM personalizuoja atsakymus pagal žinių lygį:

✔ pradedantysis

✔ vidutinis

✔ ekspertas

Jums reikalingas turinys visiems trims lygmenims.

3. Sukurkite scenarijais ir tikslais pagrįstus turinio formatus

Sukurkite puslapius:

✔ „geriausi įrankiai laisvai samdomiems darbuotojams“

✔ „prieinami sprendimai startuoliams“

✔ „įmonėms skirtos alternatyvos X“

✔ „įrankiai agentūroms, kurioms reikalingos „white-label“ ataskaitos“

LLM mėgsta rekomenduoti sprendimų orientuotus puslapius.

4. Pateikite aiškius, struktūrizuotus palyginimo duomenis

Kadangi LLM generuoja asmeninius rekomendacinius pasiūlymus, jūs turite jiems pateikti:

✔ palyginimo lenteles

✔ privalumus/trūkumus

✔ kainas

✔ funkcijas

✔ naudojimo pavyzdžius

✔ alternatyvos

LLM įsisavina, apibendrina ir rekomenduoja remiantis struktūrizuotu aiškumu.

5. Pagerinkite prekės ženklo atpažinimą LLM

Naudokite prekės ženklo stiprinimo priemones:

✔ Entitetų nuoseklumas

✔ schema

✔ citatos

✔ atgalinės nuorodos

✔ vidinės nuorodos

✔ semantiniai klasteriai

✔ DUK puslapiai

✔ prekės ženklo „Ką mes darome“ puslapiai

LLM cituoja prekės ženklus, kuriuos geriausiai supranta.

6. Sukurkite „asistentams draugišką“ turinį

Puslapiuose turėtų būti:

✔ trumpus apibrėžimus

✔ atsakymų santraukos

✔ klausimų ir atsakymų skyrius

✔ žingsnis po žingsnio instrukcijas

✔ struktūrizuotus duomenis

✔ aiškus pasakojimas

Tai padeda LLM lengviau atkurti jūsų prekės ženklą per asmeninius pokalbius.

7. Užfiksuokite konkrečius personažus

Sukurkite turinį, pritaikytą:

✔ pradedantiesiems

✔ ekspertams

✔ B2B

✔ įmonėms

✔ kūrėjams

✔ laisvai samdomi darbuotojai

LLM personalizuoja pagal asmenybę → suteikia jiems asmenybei pritaikytą turinį, kurį jie gali cituoti.

6. Ranktracker vaidmuo personalizuotoje LLM paieškoje

„Ranktracker“ tampa būtinas trijose srityse:

1. Raktažodžių ieškiklis → identifikuoja ketinimus, kurie sukelia personalizavimą

Ieškokite:

✔ ilgos uodegos

✔ pokalbinės

✔ klausimų pagrindu

✔ tikslu pagrįstus užklausimus

Tai yra personalizavimo karštosios vietos.

2. SERP Checker → atskleidžia konkurenciją entitetų lygiu

Personalizavimas intensyviai naudoja subjektų grafikus. SERP Checker parodo, kur yra jūsų subjektas.

3. Web Audit → užtikrina mašininį skaitomumą personalizuotoms atsakymams

Struktūrizuoti duomenys Turinio struktūra LLM skaitymo galimybė Vidinės nuorodos Nuoseklumas

Viskas turi būti nepriekaištinga.

4. Backlink Checker + Monitor → kuria autoriteto signalus

Personalizavimas palankus patikimiems prekių ženklams. Atgalinės nuorodos stiprina pasitikėjimą.

5. AI straipsnių rašytojas → efektyviai kuria daugialypį turinį

Pradedantysis → Vidutinis → Ekspertas Scenarijaus turinys Palyginimai LLM draugiški atsakymų blokai

Paskutinė mintis:

Asmeninė paieška yra didžiausias pokytis nuo mobiliųjų įrenginių atsiradimo, o LLM tai skatina

Pirmą kartą istorijoje:

Du žmonės, ieškantys to paties dalyko gaus skirtingus atsakymus iš tos pačios paieškos sistemos remiantis jų asmeniniais profiliais, pageidavimais ir istorija.

Tai reiškia:

✔ SEO tampa vartotojo lygio, o ne universaliu

✔ prekės ženklo suvokimas tampa AI tarpininkaujamas

✔ rekomendacijos pakeičia reitingus

✔ pasitikėjimas subjektu tampa konkurenciniu pranašumu

✔ turinys turi būti pritaikytas įvairiems asmenims

✔ LLM matomumas tampa pagrindiniu rinkodaros elementu

Rinkodaros specialistai turi prisitaikyti prie pasaulio, kuriame paieškos sistemos neteikia sąrašų, o teikia individualizuotas rekomendacijas.

Prekės ženklai, kurie supranta LLM pagrįstą personalizavimą, dominuos AI paieškoje. Prekės ženklai, kurie tai ignoruoja, visiškai išnyks iš vartotojams pritaikytų patirčių.

SEO ateitis yra asmeninė. Optimizuokite ją dabar.