Forståelse af, hvordan bruger-prompter påvirker AI-svar – hvad betyder det for brandets synlighed?

Michael, du berører noget fundamentalt. Promptstrukturen har stor indflydelse på AI-output.

De vigtigste promptmønster-kategorier:

Hvorfor forskellige prompts = forskellige anbefalinger:

AI-systemer tolker intention ud fra promptstrukturen. “Bedste CRM til små virksomheder” udløser andre træningsassociationer end “CRM til startups med små salgsteams”.

Den anden er mere specifik, så AI:

• Søger efter kilder, der adresserer netop det scenarie
• Filtrerer løsninger målrettet det segment
• Kan nedprioritere enterprise-fokuserede muligheder

Indholdsstrategi for promptmønstre:

Princippet om indholds-prompt tilpasning:

Din indholdsstruktur bør afspejle almindelige promptstrukturer.

Eksempler:

Promptmønster: “Bedste X til Y” Indhold at skabe: “Bedste [Produktkategori] til [Brugssituation/Persona]: 2026-guide”

Promptmønster: “X vs Y” Indhold at skabe: “[Dit produkt] vs [Konkurrent]: Fuld sammenligning”

Promptmønster: “Hvordan [opnå resultat]” Indhold at skabe: “Hvordan [Resultat] med [Dit produkt]: Trin-for-trin guide”

Hvorfor det virker:

AI leder efter indhold, der direkte besvarer forespørgslen. Indhold, der matcher promptmønsteret, bliver mere sandsynligt citeret.

Vores tilgang:

For hvert produkt/service laver vi indhold til de 3 mest brugte promptmønstre i vores kategori. Så har vi citerbart indhold uanset, hvordan brugerne formulerer deres forespørgsler.

Brugerens søgeadfærds-perspektiv:

Sådan formulerer brugere faktisk AI-forespørgsler:

Folk spørger AI anderledes end de søger på Google. AI-forespørgsler er:

• Mere samtalebaserede
• Længere (gennemsnit 20+ ord vs. 3-4 for Google)
• Mere kontekst-rige
• Indeholder ofte begrænsninger (“under 50 kr.”, “for begyndere”, “uden kodning”)

Almindelige mønstre i samtale-forespørgsler:

1. “Jeg leder efter en [kategori], der [begrænsning]”
2. “Hvad er den bedste [produkt], hvis jeg [situation]”
3. “Kan du anbefale en [produkt] til [brugssituation]”
4. “Jeg har brug for noget, der [evne] men også [begrænsning]”

Implikation for indhold:

Dit indhold skal adressere specifikke begrænsninger og situationer, ikke kun generiske funktioner. Når brugere tilføjer begrænsninger, leder AI efter indhold, der adresserer netop disse.

“Bedste projektstyringssoftware” ≠ “Bedste projektstyring til kreative remote teams under 20 personer”

Den anden forespørgsel kræver indhold, der specifikt adresserer remote, kreative, små teams.

Teknisk perspektiv på promptfortolkning:

Sådan fortolker AI prompts:

1. Intentionklassifikation – Hvilken type forespørgsel er det?
2. Entity-ekstraktion – Hvilke produkter/kategorier nævnes?
3. Identifikation af begrænsninger – Hvilke krav er angivet?
4. Implicit kontekst – Hvad antages men ikke siges?

Hvorfor formulering ændrer resultatet:

“Bedste CRM til små virksomheder” → Entities: CRM, små virksomheder “CRM til startups med små salgsteams” → Entities: CRM, startups, små salgsteams

Den anden har flere specifikke entities. AI henter kilder, der adresserer alle entities.

For marketingfolk:

Lav indhold, der eksplicit adresserer almindelige entity-kombinationer:

• Dit produkt + brugssituation
• Dit produkt + persona
• Dit produkt + begrænsning (budget, størrelse, branche)
• Dit produkt + problem

Hver kombination kan matche en bruger-prompt.

Konkurrentanalyse-vinkel på prompts:

Opdag hvilke prompts der nævner konkurrenter:

1. Test promptvariationer systematisk
2. Noter hvilke prompts der nævner hvilke konkurrenter
3. Find huller – prompts hvor du burde optræde, men ikke gør

Hvad vi fandt for en kunde:

Indsigt:

De dominerede deres stærkeste brugssituation men var usynlige på andre områder. Vi lavede målrettet indhold til hullerne.

Inden for 3 måneder begyndte de at dukke op for promptmønstre, hvor de før var usynlige.

Produktmarketing-perspektiv på prompts:

Sammenhæng mellem positionering og prompts:

Dit produkts positionering afgør, hvilke prompts du matcher.

Hvis du positionerer som: “Enterprise CRM til store salgsteams” Matcher du: “CRM til enterprise”, “CRM til store teams” Matcher du ikke: “CRM til startups”, “billig CRM”

Dilemmaet:

Bred positionering = matcher flere prompts, men mindre specifikt Smal positionering = matcher færre prompts, men dominerer dem

Vores strategi:

Vi har primær positionering (smal, specifik) og laver indhold til nærliggende promptmønstre, vi gerne vil fange.

Kernepositionering: “CRM til bureauer” Udvidet indhold: “CRM til marketingteams”, “CRM til servicevirksomheder”

Det giver os prompts udover vores kernepositionering uden at udvande brandet.

Overvågningsperspektiv på prompt-synlighed:

Sådan sporer du promptmønster-performance:

1. Definer promptkategorier relevante for din forretning
2. Lav lister over test-prompts for hver kategori
3. Spor synlighed på tværs af promptvariationer
4. Identificer mønstre i hvor du vises vs. ikke vises

Vores overvågningsmetode:

Vi sporer synlighed for:

• 50 “bedste af”-prompts
• 30 sammenlignende prompts
• 40 problemløsende prompts
• 20 anbefalings-prompts

Ugentlig overvågning viser:

• Hvilke mønstre vi dominerer
• Hvilke mønstre vi er usynlige på
• Hvordan synlighed ændrer sig over tid

Værktøjer som Am I Cited hjælper med automatisering. Du kan opsætte promptvariationer og automatisk spore omtaler.

Praktisk optimering til promptmønstre:

Hurtige gevinster for promptdækning:

1. Tilføj FAQ-sektioner med spørgsmål, der matcher prompts

   • “Er [Produkt] godt til [brugssituation]?” → Matcher validerings-prompts

2. Lav sammenligningssider for hver større konkurrent

   • “[Du] vs [Konkurrent]” → Matcher sammenlignende prompts

3. Use case-landingssider for hver persona

   • “[Produkt] til [Persona]” → Matcher bedste-af prompts

4. How-to indhold for de problemer, du løser

   • “Hvordan [løse problem]” → Matcher problemløsende prompts

Minimum promptdækning:

Som minimum bør du have indhold til:

• Bedste-af forespørgsler (kategori-landingsside)
• Top 3 konkurrent-sammenligninger
• Top 3 use cases/personaer
• Top 5 problemer du løser

Det dækker de mest hyppige promptmønstre.

Denne tråd har fundamentalt ændret min tilgang til AI-synlighed. Vigtige indsigter:

Promptmønstre bestemmer synlighed: Forskellige forespørgselsstrukturer udløser forskellige kilder og anbefalinger. Vi skal optimere for mønstre, ikke kun emner.

De vigtigste mønsterkategorier:

1. Bedste-af (25%) – Kræver autoritativ liste-tilstedeværelse
2. Problemløsende (35%) – Kræver how-to indhold
3. Anbefaling (20%) – Kræver use case-indhold
4. Sammenlignende (15%) – Kræver sammenligningssider
5. Validering (5%) – Kræver anmeldelser/testimonials

Indholdsstrategi: Skab indhold, der spejler promptstrukturer:

• “[Produkt] vs [Konkurrent]” til sammenlignende prompts
• “Bedste [Kategori] til [Brugssituation]” til bedste-af prompts
• “Hvordan [Resultat] med [Produkt]” til problemløsende prompts

Overvågningsmetode:

• Definér relevante promptvariationer
• Spor synlighed på tværs af mønstre
• Identificér huller og lav målrettet indhold
• Overvåg ændringer over tid

Vores handlingsplan:

1. Kortlæg almindelige promptmønstre i vores kategori
2. Audit af indholdsdækning mod mønstre
3. Skab indhold til ikke-dækkede højværdi-mønstre
4. Opsæt overvågning af promptbaseret synlighed
5. Iterer baseret på data

Sammenhængen mellem positionering og prompt er afgørende. Vores positionering bestemmer, hvilke prompts vi naturligt matcher. Indhold udvider vores rækkevidde til nærliggende prompts.

Tak til alle for forskningsbaserede indsigter.