Spørger man ChatGPT om en god tandlæge i Odense eller den bedste cykelhandler i Aalborg, kommer der ikke en liste med ti blå links tilbage. Der kommer et svar, og i svaret står der typisk et par navne. Resten af markedet er usynligt. Det er den nye virkelighed for virksomheder, der tænker over deres synlighed i AI-svar, og den adskiller sig markant fra den måde, Google har fungeret på i mange år.
Forskellen er ikke kun teknisk. Den ændrer, hvad det vil sige at blive fundet, og den gør det mere afgørende end før at være blandt de få, der bliver nævnt.
Et svar har ikke plads til ti virksomheder
En klassisk søgeside viser mange resultater, og brugeren vælger selv, hvad der skal klikkes på. En sprogmodel gør det modsatte. Den samler information fra mange kilder og koger det ned til et sammenhængende svar, som skal være til at læse. Der er simpelthen ikke plads til at nævne alle.
Samtidig stoler mange brugere på svaret uden at klikke videre. Bliver en virksomhed nævnt, står den stærkt. Bliver den ikke nævnt, eksisterer den ikke i den samtale.
Hvad afgør, hvem der kommer med
Sprogmodellerne vælger ikke tilfældigt, selv om det kan se sådan ud udefra. Nogle faktorer går igen:
- Klare svar. Sider, der svarer præcist og direkte på et spørgsmål, er lettere for en model at bruge som kilde end sider, hvor svaret er gemt i lange afsnit.
- Teknisk tilgængelighed. Kan modellernes crawlere ikke læse en side, kan den ikke blive citeret.
- Omtale andre steder. Virksomheder, der nævnes på tværs af nyhedssider, anmeldelser og fagsider, fremstår mere troværdige for en model.
- Struktur. Overskrifter, spørgsmål og svar og struktureret data gør det lettere at forstå, hvad en side handler om.
Meget af det minder om god, klassisk søgemaskineoptimering. Fundamentet er det samme, men vægten ligger et andet sted.
Fra links til kilder
Inden for faget kaldes arbejdet med at blive nævnt i AI-svar ofte GEO, en forkortelse af generative engine optimization. Hvor klassisk SEO handler om at ranke som et link i Googles resultater, handler GEO om at blive brugt som kilde og nævnt ved navn.
Hastigheden er forskellig fra platform til platform. Ændringer i Googles AI-oversigter kan ofte ses inden for få uger, fordi de bygger på Googles eksisterende indeks. Synlighed i ChatGPT og Gemini bygges over måneder, i takt med at en virksomheds indhold bliver citeret og omtalt andre steder. Det er en vigtig pointe for alle, der forventer hurtige resultater.
Måling er den svære del
Det største problem for mange virksomheder er, at de ikke ved, om de bliver nævnt. Et enkelt spørgsmål til ChatGPT giver et øjebliksbillede, men svarene varierer, og de afhænger af, hvordan spørgsmålet er formuleret.
Det er derfor, flere bureauer er begyndt at arbejde systematisk med området. Et af dem er humane, som beskriver sig som et Aarhus-baseret bureau specialiseret i AI-SEO og GEO for danske virksomheder. Bureauets arbejde med synlighed i AI-svar
starter med at kortlægge de spørgsmål, kunderne stiller AI, og måle, hvem der bliver nævnt i dag. Derefter bygges indhold og struktur: klare svar, FAQ og struktureret data, som både Google og sprogmodellerne kan citere.
Til målingen bruger bureauet sin egen LLM-tracker, der følger omtaler og citater i ChatGPT, Gemini, Perplexity og Google AI Overviews uge for uge. Ifølge bureauet styrker arbejdet samtidig den klassiske SEO, fordi det bygger på de samme principper. Bureauet starter typisk med en afgrænset GEO-analyse til fast pris, før et løbende forløb aftales.
Et forbehold hører med: ingen kan bestemme, hvad en sprogmodel svarer. Arbejdet handler om at øge sandsynligheden for at blive nævnt, ikke om at købe sig til en plads.
Et første tjek kan laves i dag
En virksomhed kan selv begynde med at stille de spørgsmål, kunderne typisk stiller, til både ChatGPT og Google. Skriv svarene ned, notér hvilke konkurrenter der bliver nævnt, og gentag øvelsen et par uger senere. Det giver et groft billede af, hvor man står. Mere om bureauet bag metoden kan findes hos humane.