Что такое on-device AI и почему он становится важным

On-device AI — это искусственный интеллект, который выполняет часть или весь процесс обработки данных непосредственно на смартфоне, ноутбуке, планшете или другом устройстве пользователя. Запрос необязательно нужно передавать на удалённый сервер.

Google использует такой подход в Gemini Nano. Модель работает через системный компонент Android AICore и может выполнять генеративные AI-задачи без подключения к сети и без передачи соответствующих данных в облако. В Chrome Google также развивается встроенный AI API на базе Gemini Nano, а с Chrome 140 расширил локальное выполнение моделей с GPU на поддерживаемые CPU.

Для пользователя локальная обработка даёт несколько практических изменений:

• часть запросов выполняется без отправки исходных данных на сервер;
• сокращается зависимость от качества интернет-соединения;
• уменьшается задержка для небольших AI-задач;
• модель может работать с локальным контекстом устройства, если операционная система и пользователь предоставили такой доступ;
• часть вычислительных затрат переносится из дата-центра на процессор, GPU или NPU устройства;

Это не означает, что облако исчезает. Apple, например, использует гибридную схему: часть моделей Apple Intelligence работает локально, а более сложные запросы могут переходить в Private Cloud Compute. В сентябре 2026 года Apple подтвердила, что новое поколение Apple Foundation Models работает как на устройствах, так и на серверной инфраструктуре.

Как on-device AI меняет поиск

Поиск уже отходит от модели «короткий ключевой запрос — десять ссылок». Человек может описать проблему обычным языком, добавить фотографию, продолжить предыдущий запрос или попросить систему учесть контекст.

Google сообщал в мае 2026 года, что AI Mode превысил 1 млрд ежемесячных пользователей в мире, а количество запросов в нём более чем удваивалось каждый квартал после запуска. Компания также отметила, что пользователи всё чаще задают сложные и разговорные запросы вместо традиционных наборов ключевых слов.

От ключевой фразы к пониманию намерения

On-device AI добавляет в поиск ещё один уровень — локальное понимание контекста. Типичный сценарий может выглядеть так:

1. Пользователь формулирует запрос голосом, текстом или показывает изображение.
2. Локальная модель анализирует содержание, язык, объекты или контекст запроса.
3. Если нужна информация из интернета, сформированный запрос передаётся поисковой системе.
4. Облачные системы находят актуальную информацию и возвращают результаты.
5. Интерфейс может локально или в облаке адаптировать ответ под текущую задачу пользователя.

Поэтому on-device AI не означает «Google Search без серверов». Веб-индекс, актуальные новости, цены и миллиарды страниц всё равно нуждаются в серверной инфраструктуре. Локальная модель становится дополнительным слоем между человеком и поисковой системой.

SEO переходит от отдельных ключей к тематическому покрытию

Для SEO это существенное изменение. Страница должна соответствовать не только запросу «on-device AI», но и связанным намерениям: «что такое on-device AI», «локальный искусственный интеллект», «AI без интернета», «AI на смартфоне», «как AI меняет поиск», «AI и контекстная реклама», «будущее поисковой рекламы».

Google AI Mode уже позволяет задавать сложные вопросы естественным языком и продолжать поиск уточняющими запросами. Поэтому для сайта становится важнее полнота темы, понятная структура, точные факты, собственная экспертиза и страницы, которые можно использовать как надёжный источник для конкретного ответа.

Больше контекста о практическом использовании моделей можно найти в материале Poshuk.info «ИИ для бизнеса в 2026 году — что реально стоит сравнивать».

Как on-device AI меняет рекламу

Реклама тоже постепенно движется от простого сопоставления ключевой фразы с объявлением к пониманию намерения, контекста и этапа выбора.

В Google Search этот процесс уже заметен в облачных AI-продуктах. В 2026 году Google начал тестировать новые рекламные форматы внутри AI Mode, в том числе объявления, которые интегрируются в процесс сравнения товаров и услуг, а также Business Agent for Leads.

On-device AI может дополнять эту модель локальным анализом сигналов, не требуя постоянно передавать все необработанные данные пользователя рекламной платформе.

Часть рекламной логики может работать на устройстве

В рекламной инфраструктуре уже существует близкий по логике пример. Google Protected Audience API позволяет браузеру проводить аукцион рекламных объявлений непосредственно на устройстве пользователя для сценариев ремаркетинга и специальных аудиторий.

Protected Audience сам по себе не является генеративным on-device AI. Но его архитектура показывает принцип: часть выбора рекламы можно перенести ближе к пользователю, сократив необходимость в межсайтовой передаче информации о поведении.

Для рекламодателя это означает рост роли таких компонентов:

• качественных данных о собственных товарах и услугах;
• точных лендингов под конкретное намерение;
• first-party data, полученных непосредственно от клиентов;
• CRM-данных о заявках, продажах и повторных покупках;
• разных рекламных креативов для отдельных сценариев и этапов выбора;

То есть алгоритму нужна не просто большая масса сигналов. Ему нужны качественные сигналы.

О связи AI с клиентскими данными и продажами подробнее рассказывается в материале Poshuk.info «AI в CRM-системах: как искусственный интеллект меняет работу отдела продаж».

Исчезнут ли ключевые слова в Google Ads

Полностью — нет. Но их роль меняется.

Google активно переводит Search campaigns в AI-управляемое сопоставление запросов. AI Max для Search использует AI для расширения соответствия поисковых терминов и оптимизации рекламных материалов. В сентябре 2026 года Google также начал автоматически переводить часть функций broad match и Automatically Created Assets на AI Max, тогда как автоматический переход Dynamic Search Ads перенесли на февраль 2027 года.

Пользователь может написать не «купить ортопедическое кресло», а «нужно удобное кресло для работы по 10 часов в день, чтобы не болела спина». Для рекламной системы важно понять коммерческое намерение такого запроса, даже если рекламодатель не добавил эту точную фразу в список ключевых слов.

Поэтому контекстная реклама остаётся актуальной, но механика соответствия становится сложнее. О базовой логике привлечения поискового спроса можно прочитать в материале Poshuk.info «Почему сайт без контекстной рекламы теряет заказы».

Что менять в SEO и PPC из-за распространения on-device AI

Перестраивать сайт исключительно «под AI» не нужно. Стоит адаптировать те элементы, которые помогают алгоритмам точно понять бизнес, страницу и предложение.

1. Создавайте страницы под реальные задачи пользователя, а не только под одну ключевую фразу.
2. Объясняйте характеристики товаров и услуг конкретно — цены, условия, регион работы, ограничения, сроки и сценарии использования.
3. Передавайте рекламным платформам точные данные о конверсиях и фактическом результате продаж.
4. Поддерживайте качественные CRM-данные и собственную базу first-party data при наличии законного основания для их обработки.
5. Тестируйте более широкие AI-механизмы поиска параллельно с контролируемыми кампаниями и сравнивайте не клики, а заявки, продажи и прибыльность.

Особенно важен второй пункт. В 2026 году Google прямо связывает новые AI-рекламные форматы с качеством информации о бизнесе, товарах и лендингах. Для Shopping AI Max система, например, использует данные Merchant Center о материале, посадке, характеристиках товара и другие атрибуты для сопоставления предложения с разговорным запросом покупателя.

Какие ограничения имеет on-device AI

Локальная модель не получает неограниченные ресурсы. Её возможности зависят от памяти, процессора, NPU, заряда батареи и программной поддержки конкретного устройства.

Из-за этого рынок движется к гибридной модели:

• короткие и приватные операции выполняются локально;
• большие модели и сложные вычисления остаются в облаке;
• поисковый веб-индекс работает на серверной инфраструктуре;
• локальный AI помогает интерпретировать запрос и личный контекст;
• рекламные системы объединяют серверные модели, first-party data и всё больше privacy-oriented механизмов;

Именно поэтому on-device AI стоит рассматривать не как замену поисковых систем или рекламных платформ, а как новый вычислительный слой между пользователем, его устройством и облачными сервисами.