Hvordan finder du AI-indholdsmuligheder? Leder efter forespørgsler, hvor vi faktisk kan konkurrere

Her er min ramme for at identificere AI-indholdsmuligheder:

Trin 1: Start med det, du ved

Brug traditionelle datakilder til at lave en seed-liste:

• Søgeord du rangerer på
• Spørgsmål kunder stiller
• Emner konkurrenter dækker
• Branchens tendenser

Trin 2: AI-muligheds-audit

Test hvert seed-emne i AI-platforme:

• Giver AI et godt svar?
• Er du nævnt?
• Hvem ER nævnt?
• Er der huller i AI-svaret?

Trin 3: Kategorisér muligheder

Trin 4: Prioritér efter effekt

Giv hver mulighed point:

• Forretningsværdi (1-5)
• Opnåelighed (1-5)
• Konkurrencefordel (1-5)

Fokuser på de højeste scorer først.

Konkurrenceanalyse-tilgang til at finde muligheder:

Logikken:

Hvis konkurrenter bliver nævnt for visse forespørgsler, er de forespørgsler bevist værdifulde. Din mulighed er at blive nævnt i stedet for eller sammen med dem.

Proces:

1. List top 5 konkurrenter

2. For hver konkurrent, identificér:

   • Hvad er de kendt for?
   • Hvilket indhold har de, som du ikke har?
   • Hvor dukker de op i AI, hvor du ikke gør?

3. Test overlappende forespørgsler: “Bedste [produktkategori]” “[Problem I begge løser]” “[Branche] + [emne]”

4. Dokumentér resultater:

   • Forespørgsel: “bedste marketing automation værktøjer”
   • Konkurrent A: Nævnt 1.
   • Konkurrent B: Nævnt 3.
   • Os: Ikke nævnt

5. Analysér gap’et:

   • Hvad har de, som vi ikke har?
   • Er det indhold? Autoritet? Format?
   • Kan vi lave bedre?

Output:

En prioriteret liste over forespørgsler, hvor konkurrenter vinder, som du ønsker at gå efter.

Forbinder traditionel søgeordsresearch til AI-muligheder:

Start med dokumenteret efterspørgsel:

Traditionelle søgeordsværktøjer viser, hvad folk søger. De samme forespørgsler stilles til AI.

Søgeordstyper, der oversættes godt til AI:

1. Spørgeord: “Hvordan gør jeg…”, “Hvad er…”
2. Sammenligningsord: “X vs Y”, “Bedste X til Y”
3. Anbefalingsord: “Bedste X”, “Top X”
4. Problemord: “Hvordan løser man…”, “Hvorfor virker … ikke”

Oversættelsen:

Søgeord: “bedste email marketing software til små virksomheder” AI-forespørgsel: “Hvad er den bedste email marketing software til en lille virksomhed?”

Samme hensigt, andet format.

Finder huller i eksisterende AI-svar:

Hvad gør et AI-svar “ufuldstændigt”:

1. Forældet information – Henviser til gamle data, værktøjer, praksisser
2. Manglende muligheder – Nævner ikke åbenlyse alternativer
3. Overfladiskhed – Svar uden detaljer eller nuancer
4. Generiske råd – Ikke specifikt for forespørgslen
5. Ingen kilder nævnt – AI er usikker eller mangler gode kilder

Mulighedsindikatorer:

Testmetode:

Stil det samme spørgsmål på 3 forskellige måder. Notér hvor AI har svært ved det eller giver inkonsekvente svar. Det er muligheder.

Eksempel:

• “Hvad er den bedste CRM?”
• “Hvilken CRM bør en 10-personers startup bruge?”
• “CRM til håndtering af 500 kundekontakter”

Forskellige kontekster, forskellig svar-kvalitet. Find hvor AI har det svært.

Scrappy tilgang til at finde muligheder uden værktøjer:

Den manuelle audit jeg laver månedligt:

Trin 1: Lav en liste med 30 forespørgsler, der er vigtige for din virksomhed

• 10 branded forespørgsler (“Hvad er [dit firma]?”)
• 10 kategori-forespørgsler (“Bedste [produkttype]”)
• 10 problem-forespørgsler (“Hvordan [det du løser]?”)

Trin 2: Test hver på 3 platforme

• ChatGPT
• Perplexity
• Google AI

Trin 3: Dokumentér i simpelt regneark

Trin 4: Identificér mønstre

• Hvor dukker du aldrig op?
• Hvor dukker konkurrenter altid op?
• Hvor er AI-svarene svage?

Trin 5: Prioritér handling

• Vælg de 3-5 vigtigste huller
• Skab indhold for at udfylde dem
• Retest næste måned

Tidsforbrug: ~4-6 timer månedligt. Ikke skalerbart for evigt, men godt for at komme i gang.

Enterprise-tilgang med værktøjsstøtte:

Vores proces:

1. Opsæt overvågning (Am I Cited)

   • Indtast vores mål-forespørgsler (500+ forespørgsler)
   • Indtast konkurrentbrands
   • Spor på alle større AI-platforme

2. Ugentlig analyse

   • Hvor vises vi vs hvor ikke?
   • Hvor vinder konkurrenter?
   • Hvilket indhold bliver nævnt?

3. Mulighedsscore

4. Månedlig prioritering

• Top 10 muligheder gennemgås
• Indholdsopgaver fordeles
• 60-dages målecyklus

Det vigtigste:

Systematisk sporing afslører mønstre, som manuel test overser. Tendenser betyder mere end øjebliksbilleder.

Denne tråd har givet mig en komplet ramme. Her er min tilgang:

Fase 1: Byg forespørgselsinventar (Uge 1)

• Start med traditionelle søgeordsdata
• Tilføj kundespørgsmål (salg, support)
• Inkludér konkurrenters emnedækning
• Mål: 100 forespørgsler at auditere

Fase 2: Indledende audit (Uge 2-3)

• Test alle forespørgsler på ChatGPT og Perplexity
• Dokumentér nuværende status
• Kategorisér muligheder

Fase 3: Prioritering (Uge 4)

• Score efter forretningsværdi + opnåelighed
• Identificér top 20 muligheder
• Lav indholdsplan

Fase 4: Løbende overvågning

• Opsæt sporing (Am I Cited)
• Månedlig gennemgang af nye muligheder
• Kvartalsvis strategijustering

Mulighedskategorier jeg vil følge:

1. Huller: Vi burde være der, men er det ikke
2. Swaps: Konkurrent nævnt, vi er ikke
3. Forbedringer: AI-svar er svagt
4. Fremvoksende: Nye emner i vores felt

Vigtig indsigt:

Start med forespørgsler, der har dokumenteret værdi (konkurrenter bliver nævnt), fremfor at gætte. Lad konkurrencesituationen styre prioriteter.

Tak til alle for rammerne og de praktiske råd.