7 tips for bedre AI-synlighet – basert på mønstre vi ser i norske AI-søk

Hva skal egentlig til for at en merkevare blir nevnt og anbefalt i ChatGPT, Gemini og andre AI-verktøy? Det finnes fortsatt ingen enkel oppskrift. Men når man analyserer mange faktiske AI-svar, blir noen mønstre tydelige.

Tradisjonelt søk handler i stor grad om å rangere blant lenker. I generativt søk kan modellen i stedet sette sammen selve svaret og velge hvilke selskaper, produkter eller tjenester som skal trekkes frem.

Det gjør spørsmålet mer interessant enn «rangerer vi på et søkeord?». Det relevante spørsmålet blir: På hvilke spørsmål velger AI å trekke frem oss – uten at brukeren allerede har nevnt navnet vårt?

1. Mål discovery – ikke bare branded visibility

Hvis noen spør «Hva tilbyr [merkevare]?», er det naturlig at modellen omtaler merkevaren. Det sier imidlertid lite om hvor sterk merkevaren er før kunden har bestemt seg for hvem de vil vurdere.

Den mer interessante testen er generiske spørsmål som:

Her må modellen selv finne relevante aktører. Det er denne typen synlighet som sier mest om hvor godt merkevaren blir oppdaget i AI-søk.

2. Ikke bruk ChatGPT som eneste fasit

En merkevare kan være godt synlig i én modell og betydelig svakere i en annen. Derfor kan én manuell test i ChatGPT gi et misvisende bilde av den faktiske AI-synligheten.

Det praktiske rådet er enkelt: mål på tvers av flere modeller, og bruk samme promptsett når du sammenligner dem.

3. Finn ut hva AI forbinder merkevaren din med

I AI-svar ser vi ofte at merkevarer blir koblet til bestemte behov, egenskaper eller situasjoner. En aktør kan bli assosiert med premium, en annen med pris, en tredje med trygghet og en fjerde med en bestemt type kunde.

Det kan være nyttig å tenke på dette som en Brand–Topic Association: hvor sterkt modellen kobler merkevaren din til et bestemt tema.

Et godt første steg er derfor å kartlegge hvilke spørsmål du allerede blir valgt på – og hvilke nærliggende spørsmål konkurrentene tar.

4. Skriv for kundens situasjon, ikke bare for tjenesten din

Mange nettsider er strukturert rundt produktene og tjenestene virksomheten tilbyr:

Men brukeren stiller ofte AI et helt annet spørsmål:

Innholdet ditt bør derfor gjøre det enkelt å forstå:

• hvem produktet eller tjenesten passer for
• hvilket problem den løser
• i hvilke situasjoner den er et godt valg
• hva som skiller den fra alternativer
• hvilke begrensninger og forbehold som finnes

5. Skill mellom å bli nevnt og å bli anbefalt

En AI kan nevne flere merkevarer i samme svar uten å behandle dem likt. Det er forskjell på å eksistere i en liste og å bli trukket frem som det mest relevante valget.

Alle tre får en mention. Men bare én får den tydeligste anbefalingen.

Derfor bør en AI-synlighetsanalyse måle mer enn bare antall mentions. Posisjon, anbefalingsstyrke, konkurrerende merkevarer og konteksten rundt omtalen kan være minst like viktig.

6. Kontroller hva AI faktisk sier om deg

Høy synlighet er ikke automatisk positivt. En modell kan omtale merkevaren ofte, men samtidig bruke utdatert informasjon, blande tjenester eller plassere selskapet i feil kategori.

Derfor bør du følge med på mer enn synlighet: stemmer beskrivelsen av selskapet, produktene, målgruppen og det som faktisk skiller dere fra konkurrentene?

7. Mål temaer og utvikling over tid – ikke bare én totalscore

En samlet score kan være nyttig som temperaturmåler, men den forteller ikke hvor problemet eller muligheten ligger.

En merkevare kan for eksempel være sterk på ett behov og svak på et nærliggende tema:

Det er ofte mer handlingsrettet å følge synlighet per tema, behov og modell – og deretter se hvordan dette utvikler seg fra uke til uke eller måned til måned.

Hva bør du gjøre først?

Hvis du vil forstå AI-synligheten til en merkevare, ville vi startet med tre spørsmål:

Først når du vet dette, gir det mening å diskutere hvilke tiltak som bør prioriteres.

Metode og forbehold

Eksemplene i artikkelen bygger på mønstre fra analyser gjennomført i Nevnt. Kundedata og selskapsnavn er anonymisert. Ett av datapunktene kommer fra en analyse med 200 prompts kjørt mot ChatGPT og Gemini, der samme merkevare hadde 35 % målt AI-synlighet i ChatGPT og 48 % i Gemini.

AI-svar kan variere med modell, modellversjon, tidspunkt, promptformulering og tilgjengelige kilder. Observasjonene over bør derfor ikke leses som dokumenterte årsakssammenhenger. De er praktiske mønstre som kan brukes til å utforme bedre målinger og hypoteser for videre testing.