Har nogen brugt original forskning/undersøgelser til at øge AI-citater? Test af denne hypotese

Kate, vi har udgivet 6 større forskningsrapporter over de sidste 2 år. Effekten på AI-citater er VIRKELIG.

Vores data:

Hvorfor original forskning virker for AI:

1. Unikke data – AI er nødt til at citere dig
2. Specifikke statistikker – AI elsker at citere konkrete tal
3. Citerbare resultater – Nemme at udtrække og tilskrive
4. Autoritetssignal – Viser ekspertise og investering

Hvad vi lærte:

• Stikprøvestørrelse betyder noget for troværdighed, men 500+ er som regel nok
• Klare, citerbare resultater (“67% af marketingfolk rapporterer…”) slår kompleks analyse
• Offentliggørelse af metode øger tillid og sandsynlighed for citat
• Årlige rapporter, der opdaterer data, bliver citeret mere end engangsstudier

Journalistens perspektiv på hvorfor forskning bliver opfanget:

Hvad gør forskning citerbar:

1. Nye resultater – Noget vi ikke vidste før
2. Klar metode – Jeg kan verificere/trode på tallene
3. Citerbare statistikker – “X% af Y gør Z”-format
4. Aktualitet – Relevant for aktuelle diskussioner
5. Overraskelseseffekt – Kontraintuitive resultater får mere omtale

Hvad gør forskning ignoreret:

• Selvforherligende konklusioner
• Uklar metode
• For lille stikprøve til påstandene
• Ingen “hvad så?” – bare data uden indsigt
• Gated uden resumé

Specifikt for AI-citat:

AI-systemer opfanger det, der bliver dækket. Hvis din forskning får presseomtale, kommer den ind i flere træningsdata og kilder. Forskning → presse → AI-pipeline er reel.

Mit råd: Lav ægte interessant forskning, ikke bare promoverende data. Resultater, der får redaktører til at sige “nå, interessant”, bliver dækket.

Jeg har kørt 50+ forskningsprojekter for brands. Her er hvad jeg har lært om AI-optimeret forskning:

Strukturelle elementer der bliver citeret:

1. Executive summary – AI kan citere uden at læse hele rapporten
2. Vigtige statistikker fremhævet – Fed/pull-quote-format
3. Afsnitsoverskrifter som spørgsmål – “Hvor mange marketingfolk bruger AI?”
4. Sammenligningsdata – År-til-år, segment-sammenligninger
5. Klar kildeangivelse – “[Firma] 2026 [Emne] Rapport”

Stikprøvestørrelsesvejledning:

Almindelige fejl:

• Overdrevne konklusioner fra små stikprøver
• At begrave de interessante resultater
• Ingen metodeafsnit
• Kun PDF (ikke web-indekseret)
• Ingen pressemeddelelse eller distribution

Hvis du laver forskning og bare lægger den op på dit site, finder AI den ikke. Du skal distribuere den.

PR-perspektiv på at få forskning citeret:

Forskning → citat pipeline:

1. Du offentliggør forskning
2. Journalister/bloggere dækker det
3. De artikler bliver indekseret
4. AI citerer både din forskning OG omtalen
5. Flere citater giver mere omtale (flywheel)

Hvad får presseomtale:

• Kontraintuitive resultater – “På trods af X sker Y”
• Trendbekræftelse – Data der understøtter hotte emner
• Brancheførste – Første omfattende studie af [emne]
• Citerbare stats – Nemme at lave til overskrifter
• Eksklusiv adgang – Tilbyd udvalgte journalister først

Distributionsstrategi:

1. Embargo – Giv 2-3 nøglejournalister tidlig adgang
2. Pressemeddelelse – Udsend via nyhedsbureau
3. Direkte outreach – Pitch relevante journalister
4. Social amplificering – Grundlægger/leder deler nøgletal
5. Influencer seeding – Send til branchetænkere

Sæt budget af til promotion. Forskning uden distribution er usynlig for AI.

Perspektiv med mindre budget – du behøver ikke dyr forskning for AI-citater.

Vores tilgang (bootstrappet startup):

1. Undersøg vores brugerbase – Gratis, 200+ svar fra engagerede brugere
2. Analyser offentlige data – API’er, offentlige data, brancheundersøgelser (tilføj analyse)
3. Casesamling – Saml resultater fra kundesucces
4. Værktøjsbaseret forskning – Brug vores eget produkt til at generere unikke data

Resultater:

Vores “2025 [Niche] Benchmark Rapport” baseret på 250 brugerbesvarelser blev citeret af AI inden for 8 uger. Den vises nu, når folk spørger om benchmarks i vores felt.

Samlede omkostninger: Medarbejdertid + 0 kr. for surveyværktøjer (vi brugte gratis-versionen)

Det vigtigste:

Du behøver ikke 50.000$ budgetter. Du behøver UNIKKE data. Selv en lille mængde proprietære data er mere citerbar end ingen data.

Akademisk/forskningsperspektiv:

Hvad gør forskning troværdig for AI-systemer:

1. Metodegennemsigtighed – Hvordan data blev indsamlet, analyseret
2. Beskrivelse af stikprøve – Hvem blev undersøgt, hvordan udvalgt
3. Anerkendte begrænsninger – Viser intellektuel ærlighed
4. Replikationspotentiale – Kan nogen verificere resultaterne?
5. Statistisk stringens – Korrekt analyse, signifikans-test

Hvorfor dette betyder noget for AI:

AI-systemer er trænet til at værdsætte autoritative kilder. Forskning, der følger akademiske normer, signalerer autoritet. Den bliver oftere citeret, når AI skal understøtte påstande med data.

Praktiske anbefalinger:

• Inkludér metodeafsnit (selv kort)
• Angiv konfidensintervaller, hvor det er relevant
• Anerkend begrænsninger
• Dater dine resultater tydeligt
• Opdater årligt hvis muligt

Du behøver ikke være akademiker, men at låne troværdighedssignaler hjælper.

Format betyder lige så meget som indhold for AI-citerbarhed:

Best practices for forskningsformat:

Webversion (nødvendig):

• Alle resultater publiceret i HTML (ikke kun PDF)
• Hvert hovedresultat i eget afsnit
• Statistikker som tekst, ikke kun grafik
• Schema markup for artikel med datePublished
• Klar kildeangivelse til dit firma

PDF-version (supplerende):

• Til leadgenerering og detaljeret læsning
• Men lad den ikke være eneste version
• AI kan ikke let læse PDF-grafik

Format for nøgletal:

Godt: “67% af marketingledere rapporterer øget AI-investering i 2026 (Kilde: [Firma] Marketing AI Rapport 2026, n=2.000)”

Dårligt: [Infografik med statistik indlejret i billede]

AI udtrækker tekst. Gør dine bedste statistikker lette at udtrække.

Jeg studerer, hvordan AI citerer kilder. Original forskning har klare fordele:

Hvorfor AI citerer forskning:

Når AI skal besvare et spørgsmål som “Hvilken procentdel af virksomheder bruger AI til marketing?” har den brug for en kilde. Muligheder:

1. Generelle påstande fra blogs (lav autoritet)
2. Original forskning med specifikke tal (høj autoritet)
3. Intet svar (AI undgår dette)

Original forskning med konkrete statistikker vinder, fordi AI kan citere den trygt.

Forskningskarakteristika, der korrelerer med AI-citat:

Tredjepartsomtale-multiplikatoren:

Forskning citeret af andre publikationer bliver citeret endnu mere af AI. “Forskning → presse → AI”-pipeline er reel. Invester i distribution.

Denne tråd bekræfter vores investering i original forskning. Vigtige pointer:

Hvorfor forskning virker for AI:

• Unikke data, som AI må citere
• Specifikke statistikker er lette at udtrække
• Autoritetssignal gennem metode
• Forstærkes via presseomtale

Best practices for AI-citat:

1. Format – Webpubliceret HTML-version, ikke kun PDF
2. Struktur – Klare afsnitsoverskrifter som spørgsmål, citerbare stats
3. Metode – Inkludér den, hold den tilgængelig
4. Distribution – Sæt budget af til PR og promotion
5. Opdateringer – Årlig opdatering holder citaterne i gang

Vores plan for 2.000-personers studiet:

• Uge 1: Færdiggør webside med nøgleresultater
• Uge 2: Embargo til 3 nøglejournalister
• Uge 3: Pressemeddelelse + social push
• Uge 4: Direkte outreach til 50 branchebloggere
• Løbende: Spor AI-citater med Am I Cited

Budgetfordeling:

• Produktion: 25.000$
• Promotion: 15.000$
• I alt: 40.000$

Hvis dette performer som eksemplerne (8-15x ROI), bliver det vores bedste marketinginvestering i år.

Tak for de grundige indsigter allesammen.