Căutare personalizată și LLM-uri: Ce înseamnă pentru marketeri

Intro

Căutarea nu mai este universală.

Fiecare utilizator vede acum un internet diferit, modelat de:

✔ preferințele sale

✔ comportamentul său

✔ căutările anterioare

✔ dispozitivele utilizate

✔ locațiile lor

✔ istoricul intențiilor lor

✔ profilurile conturilor lor

✔ modelele lor de consum de conținut

Și acum, mai mult ca niciodată, prin intermediul modelelor lingvistice de mari dimensiuni (LLM) care acționează ca asistenți personalizați de căutare AI.

ChatGPT Search. Google Gemini. Perplexity Pro. Bing Copilot Personalized Mode. Apple Intelligence. Memoria contextuală a lui Claude.

Căutarea a trecut de la „algoritmi universali” la sisteme adaptive, conversaționale, modelate după utilizatori.

Pentru specialiștii în marketing, aceasta este o schimbare radicală.

Personalizarea nu mai este un supliment – este modul în care funcționează căutarea.

Acest articol analizează modul în care funcționează personalizarea bazată pe LLM, de ce este importantă și ce trebuie să facă specialiștii în marketing pentru a rămâne vizibili într-o eră în care fiecare utilizator vede un răspuns diferit.

1. Ce este căutarea personalizată în era LLM?

Căutarea personalizată tradițională însemna:

✔ geolocalizare

✔ istoricul de navigare

✔ dispozitiv

✔ preferința lingvistică

✔ clicuri anterioare

✔ consumul de conținut

Personalizarea bazată pe LLM este mult mai profundă. Aceasta include:

• ✔ memoria preferințelor utilizatorilor

• ✔ ton individualizat + stiluri de explicație

• ✔ interogări salvate + contextul firului de discuție

• ✔ personalitate dedusă

• ✔ nivelul de cunoștințe

• ✔ familiaritate cu domeniul

• ✔ afinități față de produs

• ✔ afinitate față de marcă

• ✔ istoricul conversațiilor

• ✔ raționament încorporat asupra datelor utilizatorului

În loc de „clasamente”, LLM-urile oferă răspunsuri personalizate.

Două persoane care pun aceeași întrebare primesc acum răspunsuri complet diferite:

✔ răspunsuri

✔ recomandări

✔ sugestii de produse

✔ citate de marcă

Acest lucru sparge vechiul model de SEO — dar deschide noi oportunități pentru brandurile care înțeleg cum să joace în ecosistemele personalizate ale LLM-urilor.

2. Cum personalizează LLM-urile căutarea: detalii tehnice

LLM-urile personalizează căutarea prin patru mecanisme.

1. Personalizarea contextuală

LLM-urile bazează răspunsurile pe conversația curentă:

✔ formularea interogării

✔ întrebări suplimentare

✔ preferințele exprimate

✔ obiectivele declarate

Aceasta este personalizarea în timp real.

2. Personalizare bazată pe memorie

Modele precum ChatGPT (Memory On) sau Claude utilizează:

✔ conversații anterioare

✔ trăsături ale utilizatorului

✔ preferințele salvate

✔ familiaritatea cu subiectul

Aceasta înseamnă că marca dvs. poate fi exclusă dacă nu este cunoscută de modelul utilizatorului.

3. Personalizarea comportamentală

LLM-urile integrează:

✔ comportamentul utilizatorului în ceea ce privește clicurile

✔ răspunsurile apreciate/neapreciate

✔ semnale ascunse de feedback

✔ cercetări anterioare privind produsele

Acestea influențează brandurile care apar în răspunsurile viitoare.

4. Personalizarea recuperării

Unele LLM-uri extrag informații din:

✔ fluxuri de știri personalizate

✔ surse salvate

✔ conținut marcat cu semn de carte

✔ creatori abonați

Dacă marca dvs. nu face parte din ecosistemul utilizatorului, este posibil să nici nu fiți văzut.

3. Ce trebuie să înțeleagă specialiștii în marketing: căutarea devine un „strat de recomandări”

Istoric, motoarele de căutare funcționau după modelul indexare → clasificare → potrivire → livrare.

Căutarea LLM se comportă mai degrabă astfel:

context → inferență → personalizare → sinteză → recomandare

Înțeles:

✔ „clasificarea” contează mai puțin

✔ „a fi cel mai bun răspuns” contează mai mult

✔ „narațiunea mărcii” influențează rezultatele

✔ „încrederea în entitate” determină vizibilitatea

✔ „probabilitatea citării” este noul KPI

LLM-urile se comportă ca sisteme hibride:

Căutare Google ↔ Recomandări Netflix ↔ Asistent personalizat

Nu mai optimizați pentru clasamente — optimizați pentru selecție.

4. Moduri cheie în care căutarea LLM personalizată schimbă marketingul pentru totdeauna

Există nouă implicații majore.

1. SEO devine specific utilizatorului, mai degrabă decât universal

Vizibilitatea dvs. depinde de:

✔ utilizator

✔ istoricul acestuia

✔ preferințele acestuia

✔ clicurile anterioare

✔ nivelul său de expertiză

Clasamentul universal devine mai puțin semnificativ.

2. „Avantajul primei mărci” este real

Dacă un utilizator interacționează cu o marcă concurentă la începutul călătoriei sale, LLM-urile vor:

✔ o prefera

✔ o recomanda

✔ o menționa mai des

Loialitatea față de marcă va fi consolidată algoritmic.

3. Conținutul trebuie să se adapteze la nivelurile de cunoștințe

LLM-urile ajustează explicațiile în funcție de:

✔ nivelul începător

✔ intermediar

✔ expert

Conținutul dvs. trebuie să se adreseze tuturor celor trei niveluri.

4. E-E-A-T contează mai mult, deoarece personalizarea favorizează entitățile de încredere

Modelele AI preferă:

✔ mărci consecvente

✔ entități verificate

✔ cunoștințe structurate

✔ conținut autoritar

✔ consens puternic privind legăturile

Personalizarea multiplică avantajul mărcilor de încredere.

5. Descoperirea produselor devine „condusă de asistenți”

LLM-urile funcționează ca un consultant pentru cumpărători.

Întrebări precum:

„Care este cel mai bun instrument SEO pentru începători?” „Care este cea mai ieftină alternativă la X?” „Care platformă oferă cel mai bun verificator de backlink?”

Acum returnează recomandări personalizate de produse, nu liste SERP.

Acest lucru schimbă totul pentru SaaS, comerțul electronic și B2B.

6. Căutarea locală devine hiper-personalizată

Locație + preferințe + comportament istoric = răspunsuri unice.

„Cel mai bun dentist din apropierea mea” „Unde ar trebui să mănânc în seara asta?” „Care meseriaș local este cel mai de încredere?”

LLM-urile vor personaliza:

✔ recomandări de afaceri

✔ comparații de servicii

✔ indicații de orientare

✔ așteptări privind prețurile

✔ scoruri de calitate

SEO-ul local va fi transformat.

7. Identitatea mărcii trebuie să fie recunoscută de mașini

Personalizarea necesită ca AI să înțeleagă marca dvs.

Dacă nu o face, nu veți apărea în răspunsurile personalizate.

8. Căutarea va trece de la „cuvinte cheie” la „obiective”

LLM-urile optimizează răspunsurile pe baza:

✔ planurile utilizatorului

✔ intenții

✔ sarcini

✔ rezultate

✔ constrângerile personale

Exemplu:

În loc de „cel mai bun instrument CRM”, utilizatorii pot întreba:

„Ajută-mă să configurez un CRM pentru o mică sală de fitness cu un buget limitat.”

Clasamentul nu mai contează — ceea ce contează este recomandarea cea mai potrivită.

9. Etapele pâlniei se prăbușesc

Conștientizare → Considerare → Conversia are loc în cadrul conversației AI.

Specialiștii în marketing pierd controlul dacă nu optimizează aceste etape ale conversației.

5. Cum să optimizezi pentru căutarea LLM personalizată

Aici marketerii câștigă putere.

Pentru a avea succes în căutarea personalizată bazată pe AI, trebuie să optimizați pentru descoperirea LLM + relevanță + potrivirea recomandărilor.

Iată planul.

1. Consolidați identitatea entității

Utilizați:

✔ Schema organizațională

✔ Schema aplicației software (dacă este SaaS)

✔ Schema FAQ

✔ Convenții de denumire consecvente

✔ Intrare Wikidata

✔ Backlink-uri puternice

LLM-urile nu pot personaliza ceea ce nu pot identifica.

2. Creați conținut pe mai multe niveluri (începător → expert)

LLM-urile personalizează răspunsurile în funcție de nivelurile de cunoștințe:

✔ începător

✔ intermediar

✔ expert

Aveți nevoie de conținut pentru toate cele trei niveluri.

3. Creați formate de conținut bazate pe scenarii și obiective

Creați pagini pentru:

✔ „cele mai bune instrumente pentru freelanceri”

✔ „soluții accesibile pentru startup-uri”

✔ „alternative de nivel enterprise la X”

✔ „instrumente pentru agenții care au nevoie de raportare white-label”

LLM-urile adoră să recomande pagini orientate către soluții.

4. Furnizați date comparative clare și structurate

Deoarece LLM-urile generează recomandări personalizate, trebuie să le oferiți:

✔ tabele comparative

✔ avantaje/dezavantaje

✔ prețuri

✔ caracteristici

✔ cazuri de utilizare

✔ alternative

LLM-urile preiau, sintetizează și recomandă pe baza clarității structurate.

5. Îmbunătățiți memorarea mărcii în cadrul LLM-urilor

Utilizați setul de consolidare a mărcii:

✔ consecvența entității

✔ schemă

✔ citate

✔ backlink-uri

✔ legături interne

✔ clustere semantice

✔ pagini FAQ

✔ pagini „Ce facem” ale mărcii

LLM-urile citează brandurile pe care le înțeleg cel mai bine.

6. Creați conținut „prietenos cu asistenții”

Paginile ar trebui să includă:

✔ definiții scurte

✔ rezumate cu răspunsuri

✔ secțiuni de întrebări și răspunsuri

✔ instrucțiuni pas cu pas

✔ date structurate

✔ claritate narativă

Acest lucru face ca marca dvs. să fie mai ușor de recuperat de către LLM-uri în timpul conversațiilor personalizate.

7. Capturați personaje specifice

Creați conținut adaptat pentru:

✔ începători

✔ experți

✔ B2B

✔ întreprinderi

✔ creatori

✔ freelanceri

LLM-urile personalizează în funcție de personalitate → oferiți-le conținut specific personalității pe care să îl citeze.

6. Rolul Ranktracker în căutarea personalizată LLM

Ranktracker devine esențial în trei domenii:

1. Căutare cuvinte cheie → identifică intențiile care declanșează personalizarea

Căutați:

✔ coadă lungă

✔ conversațional

✔ bazate pe întrebări

✔ interogări bazate pe obiective

Acestea sunt puncte fierbinți ale personalizării.

2. SERP Checker → dezvăluie concurența la nivel de entitate

Personalizarea utilizează intens graficele entităților. SERP Checker arată unde se situează entitatea dvs.

3. Web Audit → asigură lizibilitatea mașinilor pentru răspunsuri personalizate

Date structurate Structura conținutului Citibilitate LLM Legături interne Coerență

Toate trebuie să fie impecabile.

4. Backlink Checker + Monitor → creează semnale de autoritate

Personalizarea favorizează brandurile de încredere. Backlink-urile consolidează încrederea.

5. AI Article Writer → produce conținut pe mai multe niveluri în mod eficient

Începător → Intermediar → Expert Conținut scenariu Comparații Blocuri de răspunsuri compatibile cu LLM

Concluzie finală:

Căutarea personalizată este cea mai mare schimbare de la apariția dispozitivelor mobile — iar LLM-urile o impulsionează

Pentru prima dată în istorie:

Două persoane care caută același lucru vor primi răspunsuri diferite de la același motor de căutare pe baza profilurilor, preferințelor și istoricului lor personal.

Asta înseamnă că:

✔ SEO devine la nivel de utilizator, nu universal

✔ percepția asupra mărcii devine mediată de AI

✔ recomandările înlocuiesc clasamentele

✔ încrederea în entitate devine un avantaj competitiv

✔ conținutul trebuie să servească mai multe persoane

✔ Vizibilitatea LLM devine esențială pentru marketing

Specialiștii în marketing trebuie să se adapteze la o lume în care motoarele de căutare nu mai furnizează liste, ci oferă îndrumări personalizate.

Brandurile care înțeleg personalizarea bazată pe LLM vor domina căutarea AI. Brandurile care o ignoră vor dispărea complet din experiențele specifice utilizatorilor.

Viitorul SEO este personal. Optimizați-vă acum pentru acesta.