Nárast počtu LLM v zariadeniach a ich význam pre objavovanie

Úvod

Po celé roky bola umelá inteligencia súčasťou cloudu.

Modely boli obrovské. Inferencia bola centralizovaná. Dáta používateľov museli byť odosielané na servery. Každá interakcia prebiehala cez veľkú technologickú infraštruktúru.

V roku 2026 však dochádza k významnej zmene:

AI sa presúva do zariadení.

Telefóny, notebooky, slúchadlá, autá, hodinky, domáce centrá – všetky používajú lokálne LLM, ktoré:

✔ rozumejú používateľovi

✔ hlboko personalizujú

✔ fungujú offline

✔ chránia súkromie

✔ fungujú okamžite

✔ integrácia so senzormi

✔ ovplyvňovať vyhľadávanie a odporúčania

✔ filtruje informácie skôr, ako sa dostanú k používateľovi

To mení všetko, čo sa týka:

✔ SEO

✔ vyhľadávanie pomocou umelej inteligencie

✔ reklamu

✔ personalizáciu

✔ objavovanie

✔ viditeľnosť značky

✔ používateľské cesty

LLM v zariadeniach sa stanú novým prvým filtrom medzi používateľmi a internetom.

Tento článok vysvetľuje, čo sú, ako fungujú a ako sa musia marketéri prispôsobiť svetu, v ktorom vyhľadávanie začína lokálne, nie globálne.

1. Čo sú LLM na zariadeniach? (Jednoduchá definícia)

LLM v zariadení je jazykový model, ktorý beží priamo na:

✔ vašom telefóne

✔ vašom notebooku

✔ vašich inteligentných hodinkách

✔ palubnej doske vášho auta

✔ vašich AR/VR okuliaroch

—bez potreby cloudových serverov.

To je teraz možné, pretože:

✔ modely sú stále menšie

✔ hardvérové akcelerátory sa zlepšujú

✔ techniky ako kvantizácia + destilácia zmenšujú modely

✔ multimodálne kodéry sa stávajú efektívnejšími

LLM na zariadeniach umožňujú:

✔ okamžité uvažovanie

✔ personalizovanú pamäť

✔ ochranu súkromia

✔ offline inteligenciu

✔ hlbokú integráciu s údajmi zariadenia

Premenia každé zariadenie na samostatný systém umelej inteligencie.

2. Ako LLM v zariadeniach menia architektúru vyhľadávania

Tradičné vyhľadávanie:

Používateľ → Dotaz → Cloud LLM/vyhľadávač → Odpoveď

Vyhľadávanie LLM v zariadení:

Používateľ → Lokálny LLM → Filter → Personalizácia → Vyhľadávanie v cloude → Syntéza → Odpoveď

Kľúčový rozdiel:

Zariadenie sa stáva bránou, skôr ako cloud vôbec uvidí dotaz.

To radikálne mení vyhľadávanie.

3. Prečo veľké technologické spoločnosti prechádzajú na umelú inteligenciu v zariadení

Tento posun poháňajú štyri sily:

1. Ochrana súkromia a regulácia

Krajiny sprísňujú zákony týkajúce sa údajov. AI v zariadení:

✔ uchováva údaje lokálne

✔ zabraňuje prenosu do cloudu

✔ znižuje riziko nesúladu s predpismi

✔ odstraňuje problémy so uchovávaním údajov

2. Zníženie nákladov

Cloudové inferencie sú drahé. Miliardy denných dopytov → obrovské náklady na GPU.

AI v zariadení odbremeňuje výpočty na hardvér používateľa.

3. Rýchlosť a latencia

LLM v zariadení poskytuje:

✔ okamžité výsledky

✔ žiadne oneskorenie servera

✔ žiadnu závislosť od siete

To je nevyhnutné pre:

✔ AR

✔ automobilový priemysel

✔ mobilné zariadenia

✔ nositeľné zariadenia

✔ inteligentných domácich zariadení

4. Potenciál personalizácie

LLM v zariadeniach majú prístup k:

✔ správam

✔ fotografiám

✔ histórii prehliadania

✔ vzorom správania

✔ kalendárov

✔ poloha

✔ údaje zo senzorov

Cloudové modely nemajú k týmto údajom legálny ani praktický prístup.

Lokálne údaje = hlbšia personalizácia.

4. Veľké platformy vsádzajú na LLM na zariadeniach

Do roku 2026 všetci hlavní hráči prejdú na inteligenciu v zariadeniach:

Apple Intelligence (iOS, macOS)

Proces SLM v zariadeniach:

✔ jazyk

✔ obrázky

✔ kontext aplikácie

✔ zámery

✔ oznámenia

✔ osobné údaje

Apple používa cloud len v prípade absolútnej nutnosti.

Google (Android + Gemini Nano)

Gemini Nano je úplne integrované do zariadenia:

✔ zhrnutie správ

✔ analýza fotografií

✔ hlasová asistencia

✔ offline úlohy

✔ kontextové porozumenie

Samotné vyhľadávanie sa spúšťa v zariadení ešte predtým, ako sa dostane na servery Google.

Samsung, Qualcomm, MediaTek

Telefóny teraz obsahujú špecializované:

✔ NPU (neurónové procesorové jednotky)

✔ GPU akcelerátory

✔ AI koprocesory

navrhnuté špeciálne pre lokálnu inferenciu modelov.

Microsoft (Windows Copilot + hardvér Surface)

Windows teraz spúšťa:

✔ lokálne zhrnutie

✔ lokálnu transkripciu

✔ lokálne uvažovanie

✔ multimodálnu interpretáciu

bez potreby cloudových modelov.

5. Kľúčová zmena: LLM na zariadeniach sa stávajú „lokálnymi kurátormi“ vyhľadávacích dotazov

Toto je kľúčový postreh:

Než sa dotaz dostane do Google, ChatGPT Search, Perplexity alebo Gemini, vaše zariadenie ho interpretuje, preformuluje a niekedy aj prepíše.

Význam:

✔ váš obsah musí zodpovedať zámeru používateľa, ako ho interpretujú lokálne LLM

✔ vyhľadávanie začína na zariadení, nie na webe

✔ LLM v zariadení fungujú ako osobné filtre

✔ viditeľnosť značky je teraz kontrolovaná lokálnymi systémami umelej inteligencie

Vaša marketingová stratégia musí teraz zohľadňovať:

Ako vníma vašu značku osobná umelá inteligencia používateľa?

6. Ako LLM na zariadení zmenia vyhľadávanie

Tu je 11 hlavných vplyvov.

1. Vyhľadávanie sa stáva hyperpersonalizovaným na úrovni zariadenia

Zariadenie vie:

✔ čo používateľ napísal

✔ kde sa nachádza

✔ jeho minulé správanie

✔ jeho preferencie

✔ na aký obsah má tendenciu klikať

✔ jeho ciele a obmedzenia

Zariadenie filtruje vyhľadávacie dotazy pred ich odoslaním.

Dvaja používatelia, ktorí napíšu to isté, môžu odoslať rôzne dotazy do vyhľadávača Google alebo ChatGPT Search.

2. SEO sa personalizuje podľa používateľa

Tradičné SEO je optimalizované pre globálny súbor výsledkov.

Umelá inteligencia v zariadení vytvára:

✔ personalizované SERP

✔ personalizované signály hodnotenia

✔ personalizované odporúčania

Vaša viditeľnosť závisí od toho, ako dobre lokálne LLM:

✔ chápu

✔ dôverujú

✔ a uprednostňujú vašu značku

3. Modely v zariadeniach vytvárajú lokálne znalostné grafy

Zariadenia vytvoria mikro grafy znalostí:

✔ vaše časté kontakty

✔ vaše vyhľadávané značky

✔ minulé nákupy

✔ uložené informácie

✔ uložené dokumenty

Tieto ovplyvňujú, ktoré značky zariadenie propaguje.

4. Súkromné údaje → Súkromné vyhľadávanie

Používatelia sa opýtajú:

„Ktorý notebook by som si mal kúpiť na základe môjho rozpočtu?“ „Prečo moje dieťa plače? Tu je nahrávka.“ „Vyzerá to ako podvodná správa?“

Toto sa nikdy nedostane do cloudu.

Značky to nemôžu vidieť. Analytika to nesleduje.

Súkromné vyhľadávania sa stávajú neviditeľnými pre tradičné SEO.

5. Lokálne vyhľadávanie rozširuje vyhľadávanie na webe

Zariadenia ukladajú:

✔ minulé úryvky

✔ predtým zobrazené články

✔ snímky obrazovky

✔ predchádzajúce vyhľadávanie produktov

✔ uložené informácie

Toto sa stáva súčasťou korpusu vyhľadávania.

Váš starší obsah sa môže znovu zobraziť, ak je uložený lokálne.

6. LLM v zariadení prepíšu dotazy

Vaše pôvodné kľúčové slová nebudú mať taký veľký význam.

Zariadenia prepíšu:

✔ „najlepší CRM“ → „najlepší CRM pre freelancerov používajúcich Google Workspace“

✔ „SEO nástroj“ → „SEO nástroj, ktorý sa integruje s mojou existujúcou konfiguráciou“

SEO sa posúva od kľúčových slov k optimalizácii na úrovni cieľov.

7. Platené reklamy strácajú na dôležitosti

LLM v zariadeniach budú potláčať alebo blokovať:

✔ spam

✔ irelevantné ponuky

✔ nekvalitné reklamy

A podporujú:

✔ kontextovú relevantnosť

✔ signály kvality

✔ riešenia prispôsobené používateľom

To narúša ekonomiku reklamy.

8. Hlasové vyhľadávanie sa stáva štandardnou interakciou

LLM v zariadeniach sa zmenia na:

✔ hlasové dotazy

✔ okolité počúvanie

✔ vstup z kamery

✔ výzvy v reálnom čase

na vyhľadávacie udalosti.

Váš obsah musí podporovať konverzačné a multimodálne interakcie.

9. Dominujú odporúčania zamerané na lokálny trh

Zariadenie → Agent → Cloud → Značka NIE Google → Webová stránka

Prvé odporúčanie sa zobrazí ešte pred začatím vyhľadávania.

10. Objavuje sa offline vyhľadávanie

Používatelia sa budú pýtať:

„Ako to opravím?“ „Vysvetlite mi túto chybovú správu.“ „Čo je napísané na tejto fľaštičke s tabletkami?“

Nie je potrebný internet.

Váš obsah musí byť navrhnutý tak, aby bol lokálne uložený v pamäti a zhrnutý.

11. Multimodálna interpretácia sa stáva štandardom

Zariadenia budú rozumieť:

✔ snímky obrazovky

✔ fotografie z fotoaparátu

✔ videá

✔ potvrdenky

✔ dokumenty

✔ toky používateľského rozhrania

Obsah SEO musí byť interpretovateľný viacerými spôsobmi.

7. Čo to znamená pre SEO, AIO, GEO a LLMO

LLM v zariadeniach navždy menia optimalizáciu.

1. SEO → Lokálne SEO s podporou umelej inteligencie

Musíte optimalizovať pre:

✔ personalizáciu

✔ prepísané dotazy

✔ ciele používateľov

✔ kontextové uvažovanie

2. AIO → Interpretovateľnosť lokálneho stroja

Obsah musí byť pre lokálne LLM ľahko analyzovateľný:

✔ jasné definície

✔ štruktúrovaná logika

✔ jednoduchá extrakcia údajov

✔ explicitné entity

✔ bloky s odpoveďou ako prvou

3. GEO → Generatívna optimalizácia vyhľadávača sa rozširuje na modely v zariadeniach

LLM budú:

✔ lokálne využívať váš obsah

✔ ukladať jeho časti do vyrovnávacej pamäte

✔ zhrnú ho

✔ porovnávať ho s konkurenciou

Váš obsah musí byť vhodný pre strojové spracovanie.

4. LLMO → Optimalizácia Multi-LLM (Cloud + Device)

Váš obsah musí byť:

✔ ľahko zhrnuteľný

✔ interpretovateľne štruktúrovaný

✔ konzistentný z hľadiska entít vo všetkých dotazoch

✔ v súlade s variantmi osobnosti

Lokálne LLM uprednostňujú jasnosť pred zložitosťou.

8. Ako by sa mali marketéri pripraviť na AI v zariadeniach

Praktické kroky:

1. Vytvorte obsah pre „lokálne zhrnutie“

To znamená používať:

✔ odseky s odpoveďami na prvom mieste

✔ blokov otázok a odpovedí

✔ jasné definície

✔ zoznamov s odrážkami

✔ rámcov krokov

✔ štruktúrované uvažovanie

Lokálne LLM preskočia podrobný obsah.

2. Posilnenie profilov značiek

Modely v zariadeniach sa vo veľkej miere spoliehajú na jasnosť entity:

✔ konzistentné názvy značiek

✔ schéma

✔ Wikidata

✔ stránky produktov

✔ interné prepojenia

Agenti uprednostňujú značky, ktorým rozumejú.

3. Vytvorte obsah zameraný na ciele

Keďže zariadenia prepisujú dotazy, musíte optimalizovať pre ciele:

✔ sprievodcovia pre začiatočníkov

✔ „ako vybrať...“

✔ „čo robiť, ak...“

✔ riešenie problémov

✔ stránky založené na scenároch

4. Zameriavajte sa na signály dôveryhodnosti a spoľahlivosti

Zariadenia budú filtrovať značky s nízkou dôveryhodnosťou.

Požadované:

✔ E-E-A-T

✔ jasná odbornosť

✔ citácie

✔ originálne údaje

✔ prípadové štúdie

5. Podpora multimodálnej interpretácie

Zahrňte:

✔ anotované obrázky

✔ diagramy

✔ snímky obrazovky

✔ fotografie produktov

✔ toky používateľov

✔ príklady používateľského rozhrania

LLM na zariadeniach sa vo veľkej miere spoliehajú na vizuálne uvažovanie.

9. Ako Ranktracker podporuje objavovanie umelej inteligencie v zariadeniach

Nástroje Ranktracker sa dokonale zhodujú s trendmi LLM v zariadeniach:

Vyhľadávač kľúčových slov

Odhaľuje dotazy založené na cieľoch, konverzačné a viacúčelové dotazy —typy, ktoré lokálne LLM prepisujú najčastejšie.

Kontrola SERP

Zobrazuje konkurenciu entít a štruktúrované výsledky, ktoré lokálne LLM použijú ako zdroje.

Web Audit

Zabezpečuje strojovú čitateľnosť pre:

✔ schémy

✔ interných odkazov

✔ štruktúrované sekcie

✔ prístupnosti

✔ metadát

Kľúčové pre lokálne LLM parsovanie.

AI Article Writer

Vytvára štruktúru obsahu vhodnú pre LLM, ideálnu pre:

✔ lokálne zhrnutie

✔ vyhľadávanie v cloude

✔ agentické uvažovanie

✔ multimodálneho zosúladenia

Monitorovanie a kontrola spätných odkazov

Autorita zostáva kľúčová — lokálne modely stále uprednostňujú dôveryhodné značky s silnou externou validáciou.

Záverečná myšlienka:

LLM na zariadeniach sa stanú novými strážcami objavov — a budú kontrolovať, čo používatelia uvidia skôr, ako to urobí cloud.

Vyhľadávanie už nezačína na Google. Začína na zariadení:

✔ personalizované

✔ súkromné

✔ kontextové

✔ multimodálny

✔ filtrované

✔ riadený agentom

A až potom smeruje von.

To znamená:

✔ SEO sa musí prispôsobiť miestnemu prepisovaniu

✔ značky musia posilniť identitu stroja

✔ obsah musí byť vytvorený tak, aby sa dal zhrnúť

✔ signály dôvery musia byť explicitné

✔ jasnosť entít musí byť dokonalá

✔ multimodálna interpretácia je povinná

Budúcnosť objavovania je:

najprv lokálne → potom cloud → nakoniec používateľ.

Marketingoví odborníci, ktorí rozumejú LLM na zariadeniach, budú dominovať v ďalšej ére vyhľadávania umelej inteligencie — pretože budú optimalizovať prvú vrstvu inteligencie, ktorá interpretuje každý dotaz.