Prilagojeno iskanje in magisteriji LLM: Kaj to pomeni za tržnike?

Uvod

Iskanje ni več univerzalno.

Vsak uporabnik zdaj vidi drugačen internet, ki ga oblikujejo:

✔ svojih preferencah

✔ njihovim vedenjem

✔ njihovimi preteklimi poizvedbami

✔ njihovih naprav

✔ njihove lokacije

✔ zgodovina njihovih namer

✔ njihovi profili računov

✔ njihovi vzorci porabe vsebin

In zdaj – bolj kot kdaj koli prej – z velikimi jezikovnimi modeli (LLM), ki delujejo kot osebni AI-pomočniki za iskanje.

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

Iskanje se je premaknilo od »enotnih algoritmov« k prilagodljivim, konverzacijskim sistemom, ki so oblikovani po meri uporabnika.

Za tržnike je to ogromna sprememba.

Prilagajanje ni več dodatek – tako deluje iskanje.

Ta članek razlaga, kako deluje personalizacija na podlagi LLM, zakaj je pomembna in kaj morajo tržniki storiti, da ostanejo vidni v času, ko vsak uporabnik vidi drugačen odgovor.

1. Kaj je personalizirano iskanje v dobi LLM?

Tradicionalno personalizirano iskanje je pomenilo:

✔ geolokacijo

✔ zgodovino brskanja

✔ napravo

✔ jezikovne nastavitve

✔ preteklih klikov

✔ poraba vsebin

Personalizacija na podlagi LLM je veliko bolj poglobljena. Vključuje:

• ✔ spomin na uporabniške preference

• ✔ individualiziran ton + slogi razlag

• ✔ shranjena poizvedovanja + kontekst niti

• ✔ sklepanje o osebnosti

• ✔ raven znanja

• ✔ poznavanje domene

• ✔ naklonjenost izdelkom

• ✔ naklonjenost blagovni znamki

• ✔ zgodovina pogovorov

• ✔ vgrajeno razmišljanje o uporabniških podatkih

Namesto „razvrstitve“ LLM zagotavljajo personalizirane odgovore.

Dve osebi, ki zastavita isto vprašanje, zdaj prejmeta povsem različne:

✔ odgovore

✔ priporočila

✔ predloge izdelkov

✔ navedbe blagovnih znamk

To ruši star model SEO — vendar odpira nove priložnosti za blagovne znamke, ki razumejo, kako delovati v personaliziranih ekosistemih LLM.

2. Kako LLM-ji personalizirajo iskanje: tehnična razčlenitev

LLM-ji personalizirajo iskanje prek štirih mehanizmov.

1. Kontekstualna personalizacija

LLM temeljijo odgovore na trenutnem pogovoru:

✔ oblikovanje poizvedbe

✔ nadaljnja vprašanja

✔ izražene preference

✔ navedeni cilji

To je personalizacija v realnem času.

2. Personalizacija na podlagi spomina

Modeli, kot sta ChatGPT (Memory On) ali Claude, uporabljajo:

✔ pretekle pogovore

✔ lastnosti uporabnika

✔ shranjene nastavitve

✔ poznavanje tem

To pomeni, da bo vaša blagovna znamka morda izključena, če ni znana modelu uporabnika.

3. Personalizacija na podlagi vedenja

LLM-ji integrirajo:

✔ vedenje uporabnika pri klikih

✔ všečne/nevšečne odgovore

✔ skrite signale povratnih informacij

✔ prejšnje raziskave izdelkov

To vpliva na to, katere blagovne znamke se pojavijo v prihodnjih odgovorih.

4. Prilagajanje iskanja

Nekateri LLM-ji črpajo iz:

✔ prilagojenih novicah

✔ shranjenih virov

✔ zaznamkovane vsebine

✔ naročeni ustvarjalci

Če vaša blagovna znamka ni del ekosistema uporabnika, vas morda sploh ne bo opazil.

3. Kaj morajo tržniki razumeti: iskanje postaja »plast priporočil«

V preteklosti so iskalniki delovali po naslednjem vzorcu: indeksiranje → razvrščanje → ujemanje → dostava.

Iskanje LLM deluje bolj kot:

kontekst → sklepanje → personalizacija → sinteza → priporočilo

Pomen:

✔ „razvrščanje“ je manj pomembno

✔ „najboljši odgovor“ je pomembnejši

✔ „zgodba blagovne znamke“ vpliva na rezultate

✔ „zaupanje v subjekt“ določa vidnost

✔ „verjetnost citiranja“ je novi KPI

LLM se obnašajo kot hibridni sistemi:

Google Search ↔ Netflix Recommender ↔ Personalized Assistant

Ni več optimizacije za uvrstitve – optimizirate za izbiro.

4. Ključni načini, kako personalizirano iskanje LLM za vedno spreminja marketing

Obstaja devet glavnih posledic.

1. SEO postane uporabniško specifičen in ne več univerzalni

Vaša vidnost je odvisna od:

✔ uporabnika

✔ njegovi zgodovini

✔ njegovih preferencah

✔ njihovih prejšnjih klikih

✔ njihove ravni strokovnega znanja

Univerzalno razvrščanje postaja manj pomembno.

2. „Prednost prve blagovne znamke“ je resnična

Če uporabnik na začetku svoje poti interagira s konkurenčno blagovno znamko, bodo LLM:

✔ jo bodo dali prednost

✔ jo priporočili

✔ jo bodo pogosteje navajali

Zvestoba blagovni znamki bo algoritmično okrepljena.

3. Vsebina se mora prilagoditi ravni znanja

LLM prilagajajo pojasnila na podlagi:

✔ ravni začetnika

✔ srednje

✔ strokovnjak

Vaša vsebina mora biti primerna za vse tri ravni.

4. E-E-A-T je pomembnejši, ker personalizacija daje prednost zaupanja vrednim subjektom

Modeli umetne inteligence dajejo prednost:

✔ dosledne blagovne znamke

✔ preverjene subjekte

✔ strukturirano znanje

✔ avtoritativne vsebine

✔ močan konsenz povezav

Personalizacija pomnoži prednosti zaupanja vrednih blagovnih znamk.

5. Odkrivanje izdelkov postane „pogojeno z asistentom“

LLM delujejo kot svetovalci kupcem.

Vprašanja, kot so:

„Katero je najboljše orodje SEO za začetnike?“ „Katera je najcenejša alternativa za X?“ „Katera platforma ponuja najboljši pregledovalnik povratnih povezav?“

Zdaj se prikažejo personalizirana priporočila izdelkov, ne pa seznami SERP.

To spremeni vse za SaaS, e-trgovino in B2B.

6. Lokalno iskanje postane hiperpersonalizirano

Lokacija + preference + preteklo vedenje = edinstveni odgovori.

„Najboljši zobozdravnik v moji bližini“ „Kje naj danes večerjam?“ „Kateri lokalni mojster je najbolj zaupanja vreden?“

LLM-ji bodo personalizirali:

✔ poslovna priporočila

✔ primerjave storitev

✔ navodila

✔ pričakovane cene

✔ ocene kakovosti

Lokalno optimiziranje za iskalnike (SEO) se bo spremenilo.

7. Identiteta blagovne znamke mora biti prepoznavna za stroje

Personalizacija zahteva, da umetna inteligenca razume vašo blagovno znamko.

Če je ne razume, se ne boste pojavili v personaliziranih odgovorih.

8. Iskanje se bo preusmerilo s »ključnih besed« na »cilje«

LLM optimizira odgovore na podlagi:

✔ načrtih uporabnikov

✔ namerah

✔ nalog

✔ rezultatih

✔ osebnih omejitvah

Primer:

Namesto »najboljše orodje CRM« lahko uporabniki vprašajo:

„Pomagaj mi nastaviti CRM za majhen fitnes studio z omejenim proračunom.“

Uvrstitev ni več pomembna — pomembno je, da je priporočilo najbolj primerno.

9. Stopnje lijaka se zrušijo

Zavest → Razmislek → Pretvorba se zgodi znotraj AI pogovora.

Tržniki izgubijo nadzor, če ne optimizirajo teh stopenj pogovora.

5. Kako optimizirati za personalizirano iskanje LLM

Tu tržniki pridobijo moč.

Da bi uspeli v personaliziranem iskanju, ki ga poganja AI, morate optimizirati za odkritost LLM + relevantnost + ustreznost priporočil.

Tukaj je načrt.

1. Okrepite identiteto svoje entitete

Uporabite:

✔ Organizacijski shema

✔ Shema programske opreme (če gre za SaaS)

✔ Shema pogostih vprašanj

✔ Dosledna poimenovanja

✔ Vnos v Wikidata

✔ močne povratne povezave

LLM-ji ne morejo personalizirati tistega, česar ne morejo identificirati.

2. Ustvarite večstopenjsko vsebino (začetnik → strokovnjak)

LLM-ji prilagajajo odgovore na podlagi ravni znanja:

✔ začetnik

✔ srednje napredni

✔ strokovnjak

Potrebujete vsebino za vse tri ravni.

3. Ustvarite vsebinske formate, ki temeljijo na scenarijih in ciljih

Ustvarite strani za:

✔ „najboljša orodja za samostojne delavce”

✔ „dostopne rešitve za startupe“

✔ „alternative X za podjetja“

✔ „orodja za agencije, ki potrebujejo poročanje pod lastno blagovno znamko“

LLM-ji radi priporočajo strani, usmerjene v rešitve.

4. Zagotovite jasne, strukturirane primerjalne podatke

Ker LLM-ji ustvarjajo personalizirana priporočila, jim morate zagotoviti:

✔ primerjalne tabele

✔ prednosti/slabosti

✔ cene

✔ funkcije

✔ primere uporabe

✔ alternative

LLM-ji zbirajo, sintetizirajo in priporočajo na podlagi strukturirane jasnosti.

5. Izboljšajte prepoznavnost blagovne znamke znotraj LLM

Uporabite niz za okrepitev blagovne znamke:

✔ doslednost entitet

✔ shema

✔ citati

✔ povratne povezave

✔ notranje povezave

✔ semantične skupine

✔ strani z najpogostejšimi vprašanji

✔ strani z blagovno znamko „Kaj počnemo“

LLM navajajo blagovne znamke, ki jih najbolje razumejo.

6. Ustvarite vsebino, ki je „prijazna do pomočnikov“

Strani morajo vsebovati:

✔ kratke definicije

✔ povzetke z odgovori na prvem mestu

✔ oddelke z vprašanji in odgovori

✔ navodila po korakih

✔ strukturirane podatke

✔ jasnost pripovedovanja

Tako bo vaša blagovna znamka lažje dostopna za LLM-je med osebnimi pogovori.

7. Ujemite specifične osebnosti

Ustvarite vsebino, prilagojeno:

✔ začetnike

✔ strokovnjake

✔ B2B

✔ podjetja

✔ ustvarjalce

✔ samostojni delavci

LLM-ji personalizirajo po osebnosti → jim dajte vsebino, ki je specifična za njihovo osebnost, da jo lahko navajajo.

6. Vloga Ranktrackerja v personaliziranem iskanju LLM

Ranktracker postane bistven na treh področjih:

1. Iskalnik ključnih besed → identificira namene, ki sprožijo personalizacijo

Iščite:

✔ dolg rep

✔ konverzacijsko

✔ vprašanja

✔ ciljno usmerjena poizvedovanja

To so ključni elementi personalizacije.

2. SERP Checker → razkriva konkurenco na ravni entitet

Personalizacija v veliki meri uporablja grafe entitet. SERP Checker pokaže, kje se nahaja vaša entiteta.

3. Web Audit → zagotavlja strojno berljivost za personalizirane odgovore

Strukturirani podatki Struktura vsebine Berljivost LLM Notranje povezave Doslednost

Vse mora biti brezhibno.

4. Backlink Checker + Monitor → gradi signale avtoritete

Personalizacija daje prednost zaupanja vrednim blagovnim znamkam. Povratne povezave krepijo zaupanje.

5. AI Article Writer → učinkovito ustvarjanje večplastne vsebine

Začetnik → Srednje napreden → Strokovnjak Vsebina scenarija Primerjave LLM-prijazni odgovorni bloki

Zaključna misel:

Prilagojeno iskanje je največja sprememba od pojava mobilnih naprav – in LLM-ji so gonilna sila te spremembe

Prvič v zgodovini:

Dve osebi, ki iščeta isto stvar bosta prejeli različne odgovore iz istega iskalnika na podlagi svojih osebnih profilov, preferenc in zgodovine.

To pomeni:

✔ SEO postane uporabniško, ne več univerzalno

✔ dojemanje blagovne znamke postane posredovano z umetno inteligenco

✔ priporočila nadomestijo uvrstitve

✔ zaupanje v entiteto postane konkurenčna prednost

✔ vsebina mora služiti več osebam

✔ Vidnost LLM postane ključna za marketing

Tržniki se morajo prilagoditi svetu, v katerem iskalniki ne prinašajo seznamov, temveč prilagojene napotke.

Blagovne znamke, ki razumejo personalizacijo na podlagi LLM, bodo prevladale v iskanju z umetno inteligenco. Blagovne znamke, ki to ignorirajo, bodo izginile iz uporabniških izkušenj.

Prihodnost SEO je osebna. Optimizirajte jo že zdaj.