Hvordan optimerer du til AI-agenter, der udfører opgaver vs. blot besvarer spørgsmål? Kræves der en anden strategi?

Du er foran kurven, men ikke for tidligt ude. Det er reelt og kommer hurtigt.

Forskellen betyder noget:

Samtale-AI (nuværende GEO):

• Bruger stiller spørgsmål
• AI syntetiserer svar
• AI citerer kilder
• Bruger foretager handling

Agentisk AI (på vej):

• Bruger beskriver mål
• Agent researcher muligheder
• Agent vurderer og udvælger
• Agent udfører (eller præsenterer shortlist)

Hvorfor dette ændrer optimeringen:

For samtale-AI: “Vær værd at citere” For agentisk AI: “Vær værd at udvælge og bruge”

Hvad agenter vurderer:

Agenter skal programmæssigt kunne forstå din tjeneste – ikke kun læse om den.

Vi ser allerede agent-lignende trafikmønstre:

Hvad vi har bemærket:

• Hurtige, sekventielle sidebesøg (ikke menneskelig browsing-adfærd)
• Service-sider ramt sammen med pris- og specifikationssider
• API-dokumentation får mere bot-trafik
• User agents vi ikke genkender

Vi tror, dette er:

• Research-agenter, der indsamler leverandørinformation
• Sammenligningsværktøjer, der bygger databaser
• Tidlige agentiske systemer, der vurderer muligheder

Trafikken er lille, men voksende:

• For 6 måneder siden: ~100 besøg/måned med disse mønstre
• Nu: ~800 besøg/måned
• Konverteringsrate: Lavere end mennesker, men ikke nul

Implikationen: Agenter researcher allerede. Hvis din information ikke er struktureret til dem, springer de dig over. Hvis den er, kommer du på deres shortlist.

Det er ikke fremtiden – det sker nu i lille skala.

Interessant. Så hvis agenter allerede researcher, hvad skal vi prioritere?

Vores virksomhed er B2B SaaS. Hvordan ville agent-optimering se ud for os specifikt?

For B2B SaaS specifikt:

Prioritet 1: Pris- og pakkegennemsigtighed

Agenter skal kunne sammenligne muligheder. Hvis din pris er “kontakt os”, er du usynlig for sammenligningsagenter.

Gør:

• Klare pristrin på website
• Funktionssammenligningstabeller
• Maskinlæsbar pris (schema markup)

Prioritet 2: Integrationsdokumentation

Agenter vurderer “kan dette fungere med det, vi har?”

Gør:

• Klar integrationsliste
• API-dokumentation
• Tekniske krav
• Implementeringstidspunkter

Prioritet 3: Tjenestedefinitionsskema

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Your SaaS Product",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.00",
    "priceCurrency": "USD",
    "priceValidUntil": "2026-12-31"
  },
  "operatingSystem": "Cloud/Web",
  "softwareRequirements": "Modern web browser"
}

Prioritet 4: Bevispunkter

Agenter vægter omdømmesignaler:

• Antal kunder
• Anmeldelsesvurderinger
• Case study-resultater
• Overholdelses-certificeringer

Gør disse maskinlæsbare, ikke kun menneskelæselige.

Hot take: De virksomheder, der vinder med agenter, er dem med API’er.

Hvorfor:

Agentisk AI researcher ikke kun – den udfører. Hvis en agent kan:

1. Tjekke tilgængelighed via API
2. Sammenligne priser via API
3. Booke/købe via API
4. Tjekke status via API

Bliver du den nemmeste vej.

Eksempel: Bruger til agent: “Book mig et hotel i SF under 300$ med gode anmeldelser”

Agenten vurderer hoteller. Nogle har:

• API-adgang
• Realtids-tilgængelighed
• Programmatisk booking

Andre kræver menneskelig indblanding for at booke.

Hvilken foretrækker agenten?

For B2B SaaS:

• Selvbetjent prøveoprettelse
• API til kontoopsætning
• Programmatisk prisfastsættelse/tilbud
• Integrations-API’er

Disse er ikke kun nice-to-have for mennesker – de er afgørende for agentinteraktioner.

Det bliver tydeligere. Her er, hvad jeg tager med videre:

For nuværende GEO (samtale-AI):

• Indholdscitering
• Autoritetssignaler
• Svar-først-struktur
• E-E-A-T

For fremtidig agentisk optimering (på vej):

• Strukturerede data om tjenester/produkter
• Maskinlæsbar prisfastsættelse
• API-adgang
• Klar dokumentation
• Programmatisk interaktionsmulighed

Vores handlingsplan:

Nu (understøtter begge):

1. Implementer omfattende schema markup
2. Opret tydelig prisside med strukturerede data
3. Dokumentér integrationer og krav tydeligt

Snart (agent-specifikt):

1. Vurder API-eksponering for agentinteraktioner
2. Gør mere information programmæssigt tilgængelig
3. Overvåg for agent-lignende trafikmønstre

Følg:

1. Agent-lignende trafik (Am I Cited + serverlogs)
2. Validering af strukturerede data
3. Hvordan vi vises i agentdrevne sammenligninger

Giver denne ramme mening?

Quick wins du kan gøre i dag for agentparathed:

1. Pris-sidestruktur (2 timer)

• Klare pristrin
• Funktionstabeller
• Produkt-schema markup

2. Integrationsdokumentation (4 timer)

• List alle integrationer
• Tekniske krav
• Implementeringsproces

3. Service-/produktskema (2 timer)

• SoftwareApplication-skema
• Offer-skema til pris
• AggregateRating til anmeldelser

4. FAQ-skema for almindelige agentspørgsmål (1 time)

• “Hvad koster [produkt]?”
• “Hvilke integrationer understøtter [produkt]?”
• “Hvad er kravene til [produkt]?”

Disse hjælper både nuværende GEO og fremtidig agentisk optimering. Lav risiko, potentielt stor gevinst.

Perspektiv på timing:

2023-2024: Samtale-AI dominerer (ChatGPT, osv.) 2025: Agentisk AI dukker op (OpenAI Operator, Claude-værktøjer) 2026+: Agenter bliver mainstream til opgaver

Vi er i overgangsåret. De virksomheder, der optimerer til agenter nu, er som dem, der begyndte SEO i 2005 – tidligt nok til at opnå forspring før konkurrencen.

Mit råd:

• Ignorer ikke samtale-AI (stadig dominerende)
• Begynd at forberede til agenter (strukturerede data, API’er)
• Overvåg agent-tendenser kvartalsvis
• Vær klar til at skrue op, når agenter bliver mainstream

Dette er en “forbered nu, accelerér senere”-situation. Det fundament, du bygger i dag for strukturerede data, hjælper både nuværende og fremtidig optimering.