De opkomst van on-device LLM's en wat dit betekent voor Discovery

Intro

Jarenlang leefde AI in de cloud.

Modellen waren enorm. Inferentie was gecentraliseerd. Gebruikersgegevens moesten naar servers worden gestuurd. Elke interactie verliep via grote technische infrastructuur.

Maar in 2026 vindt er een grote ommekeer plaats:

AI verhuist naar het apparaat.

Telefoons, laptops, headsets, auto's, horloges, home hubs — allemaal draaien ze lokale LLM's die:

✔ de gebruiker begrijpen

✔ diepgaand personaliseren

✔ offline werken

✔ de privacy beschermen

✔ direct werken

✔ integreren met sensoren

✔ zoekresultaten en aanbevelingen beïnvloeden

✔ filter informatie voordat deze de gebruiker bereikt

Dit verandert alles op het gebied van:

✔ SEO

✔ AI-zoekopdrachten

✔ reclame

✔ personalisatie

✔ ontdekking

✔ merkzichtbaarheid

✔ gebruikerservaringen

LLM's op apparaten worden de nieuwe eerste filter tussen gebruikers en het internet.

In dit artikel wordt uitgelegd wat ze zijn, hoe ze werken en hoe marketeers zich moeten aanpassen aan een wereld waarin zoeken lokaal begint, en niet wereldwijd.

1. Wat zijn LLM's op apparaten? (Eenvoudige definitie)

Een LLM op het apparaat is een taalmodel dat rechtstreeks draait op:

✔ uw telefoon

✔ uw laptop

✔ uw smartwatch

✔ het dashboard van uw auto

✔ uw AR/VR-headset

—zonder dat je cloud servers nodig hebt.

Dit is nu mogelijk omdat:

✔ modellen steeds kleiner worden

✔ hardwareversnellers steeds beter worden

✔ technieken zoals kwantisering + distillatie modellen verkleinen

✔ multimodale encoders efficiënter worden

LLM's op apparaten maken het volgende mogelijk:

✔ direct redeneren

✔ gepersonaliseerd geheugen

✔ privacybescherming

✔ offline intelligentie

✔ diepe integratie met apparaatgegevens

Ze veranderen elk apparaat in een op zichzelf staand AI-systeem.

2. Hoe LLMs op apparaten de architectuur van zoekopdrachten veranderen

Traditioneel zoeken:

Gebruiker → Zoekopdracht → Cloud LLM/zoekmachine → Antwoord

LLM-zoekopdracht op het apparaat:

Gebruiker → Lokale LLM → Filter → Personalisatie → Cloudopvraging → Synthese → Antwoord

Het belangrijkste verschil:

Het apparaat wordt de poortwachter voordat de cloud de zoekopdracht te zien krijgt.

Dit verandert de zoekresultaten ingrijpend.

3. Waarom grote techbedrijven overschakelen op AI op het apparaat

Vier krachten zijn verantwoordelijk voor deze verschuiving:

1. Privacy en regelgeving

Landen verscherpen hun wetgeving op het gebied van gegevens. AI op het apparaat:

✔ houdt gegevens lokaal

✔ vermijdt cloudtransmissie

✔ vermindert het nalevingsrisico

✔ elimineert problemen met gegevensbewaring

2. Kostenreductie

Cloud-inferentie is duur. Miljarden dagelijkse zoekopdrachten → enorme GPU-kosten.

On-device AI besteedt de berekeningen uit aan de hardware van de gebruiker.

3. Snelheid en latentie

LLM's op het apparaat bieden:

✔ onmiddellijke resultaten

✔ geen serververtraging

✔ geen netwerkafhankelijkheid

Dit is essentieel voor:

✔ AR

✔ automobielindustrie

✔ mobiel

✔ wearables

✔ slimme apparaten voor thuis

4. Personalisatiepotentieel

LLM's op apparaten hebben toegang tot:

✔ berichten

✔ foto's

✔ browsegeschiedenis

✔ gedragspatronen

✔ agenda's

✔ locatie

✔ sensorgegevens

Cloudmodellen hebben hier wettelijk en praktisch gezien geen toegang toe.

Lokale gegevens = diepere personalisatie.

4. De grote platforms gaan volledig inzetten op LLMs op apparaten

Tegen 2026 hebben alle grote spelers on-device intelligentie geïmplementeerd:

Apple Intelligence (iOS, macOS)

On-device SLM's verwerken:

✔ taal

✔ afbeeldingen

✔ app-context

✔ intenties

✔ meldingen

✔ persoonlijke gegevens

Apple gebruikt de cloud alleen wanneer dat absoluut noodzakelijk is.

Google (Android + Gemini Nano)

Gemini Nano werkt volledig op het apparaat zelf:

✔ samenvatting van berichten

✔ fotoanalyse

✔ spraakassistentie

✔ offline taken

✔ contextueel begrip

Het zoeken zelf begint op het apparaat voordat het de servers van Google bereikt.

Samsung, Qualcomm, MediaTek

Telefoons zijn nu uitgerust met speciale:

✔ NPU (neurale verwerkingseenheden)

✔ GPU-versnellers

✔ AI-coprocessors

die speciaal zijn ontworpen voor lokale modelinferentie.

Microsoft (Windows Copilot + Surface-hardware)

Windows draait nu:

✔ lokale samenvatting

✔ lokale transcriptie

✔ lokale redenering

✔ multimodale interpretatie

zonder dat er cloudmodellen nodig zijn.

5. De belangrijkste verschuiving: LLMs op apparaten worden 'lokale curatoren' van zoekopdrachten

Dit is het cruciale inzicht:

Voordat een zoekopdracht Google, ChatGPT Search, Perplexity of Gemini bereikt, zal uw apparaat deze interpreteren, hervormen en soms herschrijven.

Dit betekent:

✔ uw content moet overeenkomen met de intentie van de gebruiker zoals geïnterpreteerd door lokale LLM's

✔ het zoeken begint op het apparaat, niet op het web

✔ LLM's op het apparaat fungeren als persoonlijke filters

✔ de zichtbaarheid van merken wordt nu bepaald door lokale AI-systemen

Uw marketingstrategie moet nu rekening houden met:

Hoe ziet de persoonlijke AI van de gebruiker uw merk?

6. Hoe LLM's op apparaten de ontdekking zullen veranderen

Hier zijn de 11 belangrijkste gevolgen.

1. Zoeken wordt hypergepersonaliseerd op apparaatniveau

Het apparaat weet:

✔ wat de gebruiker heeft getypt

✔ waar hij zich bevindt

✔ zijn of haar gedrag in het verleden

✔ zijn voorkeuren

✔ op welke inhoud hij meestal klikt

✔ hun doelen en beperkingen

Het apparaat filtert zoekopdrachten voordat ze worden verzonden.

Twee gebruikers die hetzelfde intypen, kunnen verschillende zoekopdrachten naar Google of ChatGPT Search sturen.

2. SEO wordt gepersonaliseerd per gebruiker

Traditionele SEO is geoptimaliseerd voor een wereldwijde set resultaten.

AI op het apparaat creëert:

✔ gepersonaliseerde SERP's

✔ gepersonaliseerde rangschikkingssignalen

✔ gepersonaliseerde aanbevelingen

Uw zichtbaarheid hangt af van hoe goed lokale LLM's:

✔ begrijpen

✔ vertrouwen

✔ en de voorkeur geven aan uw merk

3. On-Device-modellen creëren lokale kennisgrafieken

Apparaten bouwen microkennisgrafieken:

✔ uw frequente contacten

✔ de merken die u hebt gezocht

✔ eerdere aankopen

✔ opgeslagen informatie

✔ opgeslagen documenten

Deze beïnvloeden welke merken het apparaat promoot.

4. Privégegevens → Privé zoeken

Gebruikers zullen vragen:

"Welke laptop moet ik kopen op basis van mijn budget?" "Waarom huilt mijn baby? Hier is een opname." "Lijkt dit op een oplichtingsbericht?"

Dit komt nooit in de cloud terecht.

Merken kunnen het niet zien. Analytics volgt het niet.

Privévragen worden onzichtbaar voor traditionele SEO.

5. Lokaal ophalen verbetert het zoeken op internet

Apparaten slaan op:

✔ eerdere fragmenten

✔ eerder bekeken artikelen

✔ screenshots

✔ eerdere productonderzoeken

✔ opgeslagen informatie

Dit wordt onderdeel van het opvraagcorpus.

Uw oudere inhoud kan opnieuw verschijnen als deze lokaal is opgeslagen.

6. LLMs op apparaten herschrijven zoekopdrachten

Uw oorspronkelijke trefwoorden zullen niet meer zo belangrijk zijn.

Apparaten herschrijven:

✔ "beste CRM" → "beste CRM voor freelancers die Google Workspace gebruiken"

✔ "SEO-tool" → "SEO-tool die kan worden geïntegreerd met mijn bestaande configuratie"

SEO verschuift van zoekwoorden naar optimalisatie op doelniveau.

7. Betaalde advertenties worden minder dominant

LLM's op apparaten zullen het volgende onderdrukken of blokkeren:

✔ spam

✔ irrelevante aanbiedingen

✔ advertenties van lage kwaliteit

En bevorderen:

✔ contextuele relevantie

✔ kwaliteitssignalen

✔ op de gebruiker afgestemde oplossingen

Dit verstoort de advertentie-economie.

8. Spraakgestuurd zoeken wordt de standaardinteractie

LLM's op apparaten zullen veranderen:

✔ gesproken zoekopdrachten

✔ omgevingsgeluiden

✔ camera-input

✔ realtime prompts

omzetten in zoekopdrachten.

Uw content moet conversatie- en multimodale interacties ondersteunen.

9. Lokale aanbevelingen domineren

Apparaat → Agent → Cloud → Merk NIET Google → Website

De eerste aanbeveling vindt plaats voordat het zoeken begint.

10. Offline ontdekking komt op

Gebruikers zullen vragen:

"Hoe los ik dit op?" "Leg deze foutmelding eens uit." "Wat staat er op deze pillenfles?"

Geen internet nodig.

Uw content moet zo zijn ontworpen dat deze lokaal kan worden gecachet en samengevat.

11. Multimodale interpretatie wordt de norm

Apparaten zullen het volgende begrijpen:

✔ screenshots

✔ camerafoto's

✔ video's

✔ bonnen

✔ documenten

✔ UI-flows

SEO-content moet multimodaal interpreteerbaar worden.

7. Wat dit betekent voor SEO, AIO, GEO en LLMO

LLM's op apparaten veranderen optimalisatie voorgoed.

1. SEO → Lokale AI-bewuste SEO

U moet optimaliseren voor:

✔ personalisatie

✔ herschreven zoekopdrachten

✔ gebruikersdoelen

✔ contextbewuste redenering

2. AIO → Interpretatie door lokale machines

De inhoud moet gemakkelijk te parseren zijn voor lokale LLM's:

✔ duidelijke definities

✔ gestructureerde logica

✔ eenvoudige gegevensextractie

✔ expliciete entiteiten

✔ antwoord-eerst-blokken

3. GEO → Generative Engine Optimization breidt zich uit naar modellen op apparaten

LLM's zullen:

✔ uw content lokaal gebruiken

✔ delen ervan in de cache opslaan

✔ deze samenvatten

✔ deze vergelijken met concurrenten

Uw content moet geschikt zijn voor machines.

4. LLMO → Multi-LLM-optimalisatie (cloud + apparaat)

Uw content moet:

✔ gemakkelijk samen te vatten

✔ interpreteerbaar gestructureerd

✔ consistent qua entiteiten in alle zoekopdrachten

✔ afgestemd op persona-varianten

Lokale LLM's belonen duidelijkheid boven complexiteit.

8. Hoe marketeers zich moeten voorbereiden op AI op apparaten

Praktische stappen:

1. Bouw content voor 'lokale samenvatting'

Dit betekent het gebruik van:

✔ paragrafen waarin het antwoord eerst wordt gegeven

✔ vraag-en-antwoordblokken

✔ heldere definities

✔ opsommingen

✔ stappenplannen

✔ gestructureerde redeneringen

Lokale LLM's slaan uitgebreide inhoud over.

2. Versterk merkentiteitsprofielen

Modellen op apparaten zijn sterk afhankelijk van de duidelijkheid van entiteiten:

✔ consistente merknaamgeving

✔ schema

✔ Wikidata

✔ productpagina's

✔ interne links

Agents geven de voorkeur aan merken die ze begrijpen.

3. Creëer 'doelgerichte' content

Omdat apparaten zoekopdrachten herschrijven, moet u optimaliseren voor doelen:

✔ handleidingen voor beginners

✔ 'hoe te kiezen...'

✔ 'wat te doen als...'

✔ probleemoplossing

✔ scenario-gebaseerde pagina's

4. Focus op signalen van vertrouwen en geloofwaardigheid

Apparaten filteren merken met een laag vertrouwen.

Vereist:

✔ E-E-A-T

✔ duidelijke expertise

✔ citaten

✔ originele gegevens

✔ casestudy's

5. Ondersteun multimodale interpretatie

Omvat:

✔ geannoteerde afbeeldingen

✔ diagrammen

✔ schermafbeeldingen

✔ productfoto's

✔ gebruikersstromen

✔ UI-voorbeelden

LLM's op apparaten zijn sterk afhankelijk van visuele redeneringen.

9. Hoe Ranktracker AI-ontdekking op apparaten ondersteunt

De tools van Ranktracker sluiten perfect aan bij de trends op het gebied van LLM's op apparaten:

Keyword Finder

Ontdekt doelgerichte, conversationele en multi-intent zoekopdrachten —het soort zoekopdrachten dat lokale LLM's het vaakst herschrijven.

SERP Checker

Toont entiteitsconcurrentie en gestructureerde resultaten die lokale LLM's als bronnen zullen gebruiken.

Web Audit

Zorgt ervoor dat machines het volgende kunnen lezen:

✔ schema

✔ interne links

✔ gestructureerde secties

✔ toegankelijkheid

✔ metadata

Cruciaal voor lokale LLM-parsing.

AI-artikelschrijver

Produceert LLM-vriendelijke inhoudstructuur, ideaal voor:

✔ lokale samenvatting

✔ cloudopvraging

✔ agentisch redeneren

✔ multimodale afstemming

Backlink Monitor + Checker

Autoriteit blijft cruciaal — lokale modellen geven nog steeds de voorkeur aan vertrouwde merken met sterke externe validatie.

Laatste gedachte:

On-Device LLMs worden de nieuwe poortwachters van ontdekkingen — en zij zullen bepalen wat gebruikers te zien krijgen, nog voordat de cloud dat doet.

Zoeken begint niet langer bij Google. Het begint op het apparaat:

✔ gepersonaliseerd

✔ privé

✔ contextueel

✔ multimodaal

✔ gefilterd

✔ agentgestuurd

En pas dan stroomt het naar buiten.

Dit betekent:

✔ SEO moet zich aanpassen aan lokale herschrijving

✔ merken moeten hun machine-identiteit versterken

✔ content moet worden opgebouwd voor samenvatting

✔ vertrouwenssignalen moeten expliciet zijn

✔ de duidelijkheid van entiteiten moet perfect zijn

✔ multimodale interpretatie is verplicht

De toekomst van ontdekking is:

eerst lokaal → dan cloud → als laatste gebruiker.

Marketeers die on-device LLM's begrijpen, zullen het volgende tijdperk van AI-zoekopdrachten domineren, omdat ze zullen optimaliseren voor de eerste laag van intelligentie die elke zoekopdracht interpreteert.