Vores BOFU-indhold konverterer godt fra Google, men bliver aldrig citeret af AI. Kræves der en anden optimering?

Dette er et af de vigtigste spørgsmål inden for AI-indhold lige nu. Her er den ramme, der virker:

Hvorfor BOFU fejler med AI:

AI-systemer er trænet til at være hjælpsomme og neutrale. Indhold, der råber “køb vores produkt!”, virker salgsagtigt og bliver nedprioriteret. AI vil citere kilder, der reelt hjælper brugerne, ikke salgsider.

Men BOFU kan absolut blive citeret. Tricket er struktur.

Den hybride ramme:

Afsnit 1: Uddannelsesfundament (AI citerer dette)

• Hvilket problem løser du?
• Hvad bør brugere overveje, når de vælger en løsning?
• Hvilke almindelige tilgange findes?

Afsnit 2: Sammenligning/Evaluering (AI citerer dette)

• Objektiv sammenligning af muligheder
• Klare kriterier for beslutningstagning
• Specifikke datapunkter

Afsnit 3: Din løsning (Mennesker konverterer her)

• Hvordan dit produkt løser problemet
• Specifikke funktioner og fordele
• Call to action

AI vil citere afsnit 1 og 2. Mennesker, der læser disse sektioner, glider videre til afsnit 3 og konverterer.

Reelt eksempel:

I stedet for “Hvorfor [Produkt] er den bedste CRM til små virksomheder”, skriv: “Sådan vælger du en CRM til små virksomheder: Nøglefunktioner, priser og de bedste muligheder”

Start med uddannelse, inkluder sammenligning, og nævn naturligt dit produkt som en mulighed. AI citerer de uddannelsesdele, mennesker ser dit produkt som en løsning.

Her er en specifik BOFU-indholdstype, der virker for begge:

“Beslutningsguiden”

Struktur:

1. Beslutningsramme (AI citerer dette)

   • Hvilke faktorer betyder noget, når man vælger X?
   • Spørgsmål du bør stille dig selv
   • Advarselsflag at undgå

2. Muligheder sammenlignet (AI citerer dette)

   • Tabel, der sammenligner 3-5 muligheder inkl. dig selv
   • Ærlige fordele/ulemper for hver
   • “Bedst til”-anbefalinger

3. Vores anbefaling (Mennesker konverterer her)

   • Hvordan vi passer ind i rammen
   • Hvorfor vi har bygget det, vi har bygget
   • Call to action

Hvorfor det virker:

Når nogen spørger ChatGPT “Hvordan vælger jeg [kategori]?”, kan det citere din beslutningsramme. Når de beder om sammenligninger, kan det citere din tabel. Du er ægte hjælpsom, hvilket AI belønner.

Mennesket, der læser dette, bliver guidet mod dig gennem en logisk beslutningsproces. De konverterer, fordi de er blevet oplyst, ikke fordi de er blevet solgt til.

Vores bedst-performende BOFU-side:

• “Sådan vælger du projektstyringssoftware: Beslutningsramme + Top 5 sammenlignet”
• 47 AI-citater sidste kvartal
• 8,2% konverteringsrate

Vinklen med interne indsigter er underudnyttet.

AI elsker specifikke data. Det meste BOFU-indhold er generiske påstande. Men hvis du kan inkludere:

• “Vi undersøgte 500 brugere og fandt X”
• “Vores kunder oplever i gennemsnit Y% forbedring”
• “Baseret på vores analyse af Z-implementeringer…”

Disse originale data bliver citeret, fordi AI ikke kan finde dem andre steder.

Sådan tilføjer du interne indsigter til BOFU:

1. Interview dit salgsteam – hvilke indvendinger hører de?
2. Spørg kunder – hvilke resultater ser de?
3. Analyser produktdata – hvilke mønstre opstår?
4. Spørg support – hvilke problemer løser kunderne?

Omsæt det til indhold:

• “Vi spurgte 100 kunder, hvad de ville ønske, de vidste før køb”
• “Hvad vores data viser om [kategori]-adoption”

Dette er BOFU (det handler om dit produkt/kategori), men det er også uddannende (originale indsigter). Bedste af begge verdener for AI-citater.

Lad os tale om selve teksten.

BOFU-tekst, der ødelægger AI-citater:

• “Den bedste løsning til din virksomhed”
• “Hvorfor vi er #1”
• “Prøv gratis i dag”
• Superlativer uden beviser
• “Innovativ”, “banebrydende”, “branchens førende”

BOFU-tekst, der får AI-citater:

• “[Produkt] priser starter ved X kr./md.”
• “Brugere rapporterer Y% forbedring af Z”
• “I modsætning til [konkurrent] inkluderer [produkt] [funktion]”
• Specifikke, faktuelle, verificerbare udsagn
• Databaserede udsagn

AI-systemer er trænet til at undgå salgsfremmende sprog. Hvis dit BOFU-indhold lyder som marketingtekst, bliver det filtreret fra.

Løsningen:

Samme information, anderledes indramning:

• I stedet for “Bedst-i-klassen-automatisering” → “Automatiserer 12 opgavetyper med gennemsnitligt 4 timers ugentlig tidsbesparelse”
• I stedet for “Billig pris” → “Planer fra 29-199 kr./md. afhængigt af teamstørrelse”
• I stedet for “Bruges af tusinder” → “Bruges af 8.400+ virksomheder, inkl. [navne]”

Specifikt slår vagt. Data slår påstande. Fakta bliver citeret.

Overvej købsrejsen i AI-konteksten:

Traditionel tragt: TOFU (opmærksomhed) → MOFU (overvejelse) → BOFU (beslutning)

AI-brugerrejse: AI-forespørgsel → Svar med kilder → Klik for at validere → Konverter

AI-brugeren går ikke gennem DIN tragt. De følger AI’s synteseproces. Når de når din side, er de måske allerede på beslutningstrinnet – men de kom ind via en uddannelsesforespørgsel.

Implikation:

Dit BOFU-indhold skal have et “indgangspunkt”, der besvarer den uddannelsesforespørgsel, der bragte dem derhen, og så hurtigt overgår til beslutningsunderstøttende indhold.

Eksempelstruktur:

Afsnit 1: Besvar den sandsynlige AI-forespørgsel (uddannende) Afsnit 2-3: Hurtig kontekst/ramme Afsnit 1: Sammenligning/muligheder (stadig uddannende) Afsnit 2: Din løsning i kontekst (overgang) Afsnit 3: Hvorfor vælge dig (BOFU) CTA

De første sektioner bliver citeret af AI. Brugeren lander på en side, der straks validerer, hvad AI fortalte dem, og føres derefter naturligt ind i dit BOFU-indhold.

Lad mig tilføje målevinklen:

Sådan måler du BOFU-indholds AI-performance:

1. Citationssporing (Am I Cited)

   • Hvilke BOFU-sider bliver citeret?
   • Hvilke prompts udløser citater?
   • Hvilke sektioner bliver udtrukket?

2. AI-trafikkonvertering (GA4)

   • Opret segment for AI-henvisningstrafik
   • Sammenlign konverteringsraten med Google-trafik
   • Spor assisterede konverteringer

3. Indholdsattribution

   • Hvilke BOFU-sider bliver både citeret OG konverterer?
   • Hvad er sammenhængen mellem citation og konvertering?

Hvad vi fandt:

Vores BOFU-sider, der får AI-citater, konverterer 1,8 gange bedre end dem, der ikke gør. Ikke fordi AI-trafik konverterer bedre, men fordi indhold struktureret til AI også er mere hjælpsomt indhold generelt.

Godt indhold til AI = uddannende, specifikt, hjælpsomt = godt til konvertering.

Optimering handler ikke om AI vs konvertering. Det handler om optimering mod ægte hjælpsomt indhold, der tjener begge dele.

Denne tråd løste mit mentale rammeproblem. Vigtigste pointer:

Det falske modsætningsforhold: Jeg tænkte AI vs konvertering. Den rigtige ramme er: reelt hjælpsomt indhold, der indeholder beslutningsunderstøttende elementer.

Min handlingsplan:

Omstrukturér eksisterende BOFU-sider:

1. Tilføj kort uddannelsesintroduktion (200-300 ord)
2. Inkluder beslutningsramme/kriterier
3. Behold produktsektioner, men fjern salgsfremmende sprog
4. Tilføj specifikke data og beviser
5. Lav sammenligningstabeller (selvom vi vinder i dem)

Ny BOFU-indholdsskabelon:

• 20% uddannelsesfundament (AI citerer dette)
• 30% sammenligning/evaluering (AI citerer dette)
• 30% vores løsning med specifikke data
• 20% konverteringselementer

Tekstændringer:

• Erstat superlativer med specifikationer
• Erstat påstande med dokumentation
• Erstat salgsfremmende med hjælpsomme

Måling:

• Følg AI-citater via Am I Cited
• Følg konvertering pr. trafikkilde
• A/B-test gammel vs ny struktur

Vigtig indsigt: AI belønner hjælpsomt indhold. BOFU kan være hjælpsomt, hvis det uddanner, mens det anbefaler. Tricket er at lede med værdi, ikke med salg.

Tak til alle for rammer og virkelige eksempler!