Hvordan benchmarker du egentlig AI-synlighed mod konkurrenter? Vores nuværende tilgang føles amatøragtig

Lad mig dele det framework, jeg bruger med kunder:

De 5 kerne-målemetoder for AI-konkurrencebenchmarking:

Sådan beregnes disse:

• CFR = (Dine omtaler / Samlet relevante forespørgsler testet) x 100
• RPI = Vægtet score (Første nævnt=10, Anden=7, Tredje=4, osv.)
• CSOV = Dine omtaler / (Dine + Alle konkurrentomtaler) x 100

Hvad “at vinde” betyder:

Markedsledere: 35-45% CSOV
Stærke konkurrenter: 20-30% CSOV
Nye brands: 5-15% CSOV

Manuel test giver ikke statistisk signifikans. Du skal have automatiseret overvågning af hundreder af forespørgsler.

Tilføjer data science-perspektivet:

Dine AI-konkurrenter er måske ikke dem, du tror.

Vi antog, at vores AI-konkurrenter var de samme som vores traditionelle konkurrenter. Vi tog fejl.

Sådan identificerede vi de faktiske AI-konkurrenter:

1. Kørte 200 forespørgsler på tværs af AI-platforme
2. Dokumenterede alle nævnte brands
3. Lavede en matrix over nævnte hyppighed
4. Analyserede co-occurrence-mønstre

Hvad vi fandt:

• 3 af vores top 5 traditionelle konkurrenter dukkede sjældent op i AI
• 2 brands vi aldrig havde overvejet, dukkede ofte op
• En “død” konkurrent optrådte stadig pga. historisk webtilstedeværelse

Læren:

AI-konkurrenter er dem, AI finder relevante for de forespørgsler, dine kunder stiller. Det matcher ikke nødvendigvis dit traditionelle konkurrentfelt.

Kør analysen. Lad data definere dit AI-konkurrencelandskab.

Frekvens betyder noget for benchmarking.

Det lærte vi på den hårde måde:

Vi lavede månedlige benchmarks. Tænkte vi havde styr på det. Så udgav en konkurrent en stor indholdserie, og da vi opdagede det ved næste månedlige check, havde de trukket markant fra.

Nuværende tilgang:

• Ugentligt: Tracking af kerneforespørgsler (automatiseret)
• Dagligt: Brand mention-advarsler ved større ændringer
• Månedligt: Dybtgående konkurrencerapport
• Kvartalsvist: Strategigennemgang baseret på trends

Hvad udløser et øjeblikkeligt deep dive:

• Konkurrentens share of voice stiger pludseligt med 10%+
• Vores citeringsrate falder uventet
• En ny konkurrent dukker op, vi ikke har tracket
• Større produktlancering (vores eller konkurrentens)

AI-synlighed ændrer sig hurtigere end traditionelle SEO-rangeringer. Månedligt er ikke hyppigt nok til meningsfuld konkurrenceefterretning.

Enterprise-perspektiv på skalering af dette:

Udfordringen: Vi tracker 50+ konkurrenter på tværs af 8 produktlinjer. Manuel benchmarking er umuligt.

Vores stack:

1. Am I Cited til multi-platform AI-synlighedssporing
2. Custom dashboards der forbinder CI-data til forretningsresultater
3. Automatiserede advarsler om konkurrenceskift
4. Kvartalsvise executive briefings om AI-konkurrencelandskab

Det vi rapporterer til ledelsen:

• AI share of voice pr. produktkategori
• Konkurrenceposition-trends (forbedres/falder)
• Trusselsvurdering (hvilke konkurrenter vokser hurtigst)
• Gap-analyse (hvor taber vi til konkurrenter)
• Anbefalede handlinger med ressourcebehov

Den vigtigste indsigt:

AI-synlighed er nu en del af konkurrenceefterretning, ikke en separat disciplin. Det indgår i samme rapporter som markedsandele, win/loss-analyse og brand perception-data.

Startup-tilgang:

Vi har endnu ikke råd til omfattende overvågningsværktøjer. Her er vores smarte løsning:

Ugentlig manuel proces (2 timer):

1. Kør 30 kerneforespørgsler på ChatGPT og Perplexity
2. Dokumenter: Dukkede vi op? Hvilken position? Hvem ellers blev nævnt?
3. Notér ændringer fra sidste uge
4. Opdater simpelt regneark

Månedlig analyse (2 timer):

1. Beregn share of voice-trends
2. Identificér mønstre (hvilke forespørgselstyper vinder/taber vi)
3. Notér konkurrentindhold der bliver citeret
4. Prioritér indholdshuller der skal adresseres

Det vi tracker:

• Win rate (% af forespørgsler hvor vi nævnes først)
• Konkurrenceoverlap (hvem optræder sammen med os)
• Gap-forespørgsler (hvor vi burde optræde, men ikke gør)
• Trusselsforespørgsler (hvor konkurrenter dominerer)

Det er ikke fancy, men bedre end ingenting. Når vi vokser, investerer vi i ordentlige værktøjer.

For bureaufolk med flere kunder:

Benchmark-framework vi bruger:

1. Branchebenchmark: Hvad er typisk for denne vertikal?
2. Lederbenchmark: Hvordan ser #1 spilleren ud?
3. Kundebenchmark: Hvor starter klienten fra?
4. Målbenchmark: Realistiske mål baseret på ressourcer
5. Fremgangssporing: Månedligt mod målene

Branche-specifikke observationer:

• SaaS: Meget konkurrencepræget, 20% CFR er godt for mellemstore virksomheder
• Lokale tjenester: Mindre konkurrence, 40%+ opnåeligt
• E-handel: Domineret af Amazon/giganter, nichepositionering nødvendigt
• Professionelle tjenester: Autoritetssignaler betyder mest

Det kunder faktisk vil vide:

1. Er vi synlige når kunder spørger AI om løsninger?
2. Hvordan klarer vi os ift. navngivne konkurrenter?
3. Hvad skal vi gøre for at forbedre os?
4. Hvor lang tid tager det at se resultater?

Rammer benchmarks ind omkring disse spørgsmål, ikke forfængelighedsmål.

Om visualisering:

Hvad der virker for at kommunikere AI-konkurrencebenchmarks:

1. Trendlinjer – Share of voice over tid (dig vs konkurrenter)
2. Heatmaps – Forespørgselskategorier x performance (grøn/gul/rød)
3. Spider/radar-diagrammer – Sammenligning på tværs af flere målemetoder (CFR, position, sentiment, osv.)
4. Konkurrence-vandfald – Ændringer periode for periode fordelt på driver

Hvad der ikke virker:

• Rå datadumps
• For mange målemetoder på én gang
• Manglende kontekst (hvad betyder “23% CFR” egentlig?)
• Manglende konkurrencesammenligning (stående tal er meningsløse)

Dashboard-design tip:

Start med svaret på “Vinder eller taber vi i AI?” Alt andet underbygger det svar.

Denne tråd har været utroligt hjælpsom. Her er min opsamling:

Framework jeg implementerer:

1. Definér AI-konkurrencesættet ud fra data, ikke antagelser
2. Kernemålemetoder: CFR, RPI, CSOV, Sentiment, Kildediversitet
3. Faste + dynamiske forespørgselsæt for konsistent sporing
4. Ugentlig automatiseret + månedlig dybdeanalyse rytme
5. Ledelsesvenlig visualisering koblet til forretningsresultater

Næste skridt:

1. Kør 200 forespørgselsanalyse for at identificere reelle AI-konkurrenter
2. Sæt automatiseret overvågning op (evaluerer Am I Cited)
3. Etabler baselines på alle kernemålemetoder
4. Opret dashboard-skabelon til løbende sporing
5. Brief ledelsen om AI-konkurrencelandskabet

Vigtigste tankeskift:

AI-synlighed er konkurrenceefterretning, ikke en særskilt disciplin. Det hører til i samme samtaler som markedsandele og brand perception.

Tak til alle for bidragene. Dette community er fantastisk.