Fællesskabsdiskussion om at opdage og udvide promptdækning for AI-synlighed. Virkelige strategier til at finde nye prompts at overvåge ved hjælp af People Also Ask, relaterede søgninger og søgeforslag.
Jeg har overvåget vores brands AI-synlighed i cirka 3 måneder nu, og jeg er stødt ind i en mur. De 25 prompts jeg startede med, er ikke nok.
Her er mit problem: Jeg opdager løbende, at AI nævner konkurrenter på spørgsmål, jeg aldrig havde tænkt på at overvåge. I sidste uge delte en kollega et ChatGPT-svar i vores branche-Slack, og vores konkurrent blev anbefalet – på en forespørgsel jeg aldrig havde overvejet at overvåge.
Hvad jeg har prøvet:
Hvad jeg leder efter:
Jeg føler, jeg mangler en stor del af synlighedsmulighederne, fordi jeg ikke ved, hvad jeg ikke ved.
Det her er UDFORDRINGEN alle står med, når de begynder at overvåge AI-synlighed. Du er ikke alene.
Det store gennembrud for mig var at indse, at Google Search er guldminen for prompt-opdagelse:
People Also Ask (PAA) – Det er bogstaveligt talt de spørgsmål brugerne stiller. Når du søger på Google, de udvidelige spørgsmål? Hver af dem er en potentiel AI-prompt. Brugerne stiller de samme spørgsmål til AI-assistenter.
Relaterede søgninger – Nederst i Google-resultaterne. Viser hvordan brugerne udforsker beslægtede emner til dine hovedsøgeord.
Autofuldførelsesforslag – Begynd at skrive i Google og se hvad der dukker op. Det er søgemønstre med høj volumen.
Den manuelle version: Søg dine hovedemner på Google, tag screenshots af alle PAA-spørgsmål og relaterede søgninger, lav prompts ud fra dem.
Den automatiserede version: Am I Cited gør det automatisk. Når du overvåger en prompt med Google-søgning, opfanger den alle PAA-spørgsmål og relaterede søgninger og viser dem som forslag til nye prompts. Ét klik og de kan tilføjes til din overvågning.
Opdagelsen fordobles – jo flere prompts du overvåger, jo flere forslag bliver opdaget.
Det er fuldstændig rigtigt. PAA-vinklen var afgørende for os.
Vi startede med at overvåge 30 prompts. Efter 2 måneders overvågning med automatisk forslag-opdagelse havde vi identificeret over 200 relevante prompts (tilføjede ca. 80 til aktiv overvågning).
De prompts vi fandt, ville vi ALDRIG selv have tænkt på. Brugere formulerer sig anderledes end marketingfolk. “Bedste X til Y” vs “Hvilket X skal jeg bruge når Y” – små nuancer der gør en forskel.
Forekomst-tracking hjalp også – at se at visse forslag dukkede op 5+ gange på tværs af forskellige søgninger viste os, at de var vigtige.
Lad mig dele min systematiske tilgang. Jeg kalder den “Prompt Expansion Framework”:
Niveau 1: Dine kendte søgeord Start med dit brand, produktnavne og hovedkategorier. Det er grundlaget.
Niveau 2: Variationer af brugerintention For hvert niveau 1-ord, udforsk:
Niveau 3: Relaterede spørgsmål Her skinner Google PAA. Hvert PAA-spørgsmål du finder fører til flere spørgsmål. Det er et kaninhul af brugerintention.
Niveau 4: Long-tail-opdagelse Kombiner brugsscenarier + features + situationer. “Bedste projektstyringsværktøj til remote teams med budgetbegrænsning” – specifikt, men netop sådanne spørgsmål får AI.
Nøgleindsigten: Du overvåger ikke bare dit brand. Du overvåger alle spørgsmål hvor dit brand BURDE nævnes. Det er et meget større univers end de fleste tror.
Fra et data-perspektiv, her er hvad jeg har lært om prompt-mønstre:
Indikatorer på prompts med høj værdi:
Lavere værdi, som kan nedprioriteres:
Jeg bruger Am I Cited’s forslag-forekomst til at prioritere. Hvis et forslag optræder 10+ gange på tværs af mine overvågede prompts, er det klart vigtigt for mit publikum.
Pro tip: Tilføj ikke alle forslag. Vær strategisk. Kvalitet slår kvantitet.
Som ejer af en e-handelsbutik har prompt-opdagelse ændret alt for os.
Mit konkrete eksempel: Vi sælger ergonomiske kontormøbler. Startede med at overvåge “bedste ergonomiske stol”-prompts. Standard.
Gennem PAA-opdagelse fandt vi prompts som:
Disse var guld værd. Forskellige målgrupper vi ikke eksplicit havde målrettet.
Bulk-tilføjelsesfunktionen var nøglen – fandt 15 relevante forslag på én gang, tilføjede dem alle med samme tag og skema. Ville have taget evigheder manuelt.
Nu overvåger vi 120+ prompts på tværs af brugersegmenter. Vores AI-synlighed gik fra måske 30% af relevante søgninger til tættere på 80%.
God diskussion. Lad mig tilføje lidt kontekst om HVORFOR denne opdagelsestilgang virker:
AI-systemer trænes på søgemønstre
Spørgsmålene i Googles People Also Ask og relaterede søgninger afspejler:
Når brugere spørger AI-assistenter, bruger de lignende formuleringer. PAA-spørgsmålene er nærmest en forsmag på, hvad folk vil spørge ChatGPT, Perplexity osv. om.
Den gode cirkel:
Jeg har set brands gå fra 20 til 300+ prompts på 6 måneder med denne tilgang. Nøglen er konsistens – tjek forslag ugentligt og tilføj de relevante.
Advarsel: Ignorér ikke forslag bare fordi de virker perifere. Nogle gange er de bedste muligheder i emner du ikke selv havde overvejet.
Vi er en lille startup, så her er den scrappy version til alle på et budget:
Manuel PAA-mining (gratis men tidskrævende):
Efter en måned har du 100+ prompt-ideer.
Hvornår man skal opgradere: Når det manuelle tager mere end 2-3 timer om ugen, kan automatiserede værktøjer betale sig. Jeg skiftede til Am I Cited, da jeg brugte en halv dag kun på prompt-opdagelse.
Auto-forslagsfunktionen sparer mig nu nok 10 timer om måneden og fanger ting jeg ville have overset.
Vi styrer AI-synlighed for kunder på tværs af brancher. Her er hvad vi har lært om prompt-opdagelse:
Efter branche – hvad virker:
E-handel: Produkt-sammenligningsprompts, “bedste X til Y”-mønstre, “X vs Y vs Z”-sammenligninger. PAA er guld her.
B2B SaaS: Problem-løsningsprompts, feature-sammenligning, integrationsspørgsmål. Relaterede søgninger afslører ofte konkurrenters positionering.
Lokale tjenester: Stedsbaserede variationer, “nær mig”-mønstre (mindre relevante for AI, men stadig vigtige), anmeldelser/omdømme-spørgsmål.
Finans/Jura: Compliance-spørgsmål, “er X lovligt i Y”, procesforklaringer. Høj værdi men konkurrencepræget.
Vores workflow:
Kunder der engagerer sig med forslagene klarer sig markant bedre end dem der bare “sætter op og glemmer det”.
Lidt produktperspektiv her. Da jeg startede i min virksomhed, overvågede de 15 prompts. Det var det. For et produkt med 50+ features og masser af brugsscenarier.
Opdagelsesprocessen afslørede:
Det der overraskede mig mest: Long-tail-prompts havde OFTE MERE synlighedspotentiale. Generiske “bedste CRM” – super konkurrencepræget. “Bedste CRM til ejendomsmæglere med automatiseret opfølgning” – der kunne vi faktisk vinde.
Mit råd: Begræns dig ikke til brandede termer. Den største mulighed er i kategori- og brugsscenarie-spørgsmål hvor du BURDE være synlig men ikke er.
Forslags-opdagelsesfunktionen laver i praksis søgeordsanalyse for AI-synlighed. Uundværligt.
Denne tråd er utroligt hjælpsom. Vigtige indsigter jeg tager med mig:
Hurtige handlinger:
Strategiske skift:
Den meta-erkendelse: Jeg har begrænset mig til prompts jeg selv kunne finde på. Den reelle mulighed ligger i de prompts brugerne faktisk stiller – som er meget bredere og anderledes end hvad marketingfolk forestiller sig.
Tak alle sammen. Jeg vender tilbage om en måned med resultater af udvidet overvågning.
God plan! Ét tip mere: Kig på de forslag der er dukket op i 3+ forskellige søgninger. De er dine højeste prioriteter.
Og husk at tagge dine prompts når du tilføjer dem. At gruppere efter intention (sammenligning, how-to, feature-specifik) hjælper med rapportering senere.
Held og lykke, og del endelig dine resultater. Det er altid nyttigt at se reelle før/efter-data.
De bedste kilder er Googles 'People Also Ask'-bokse, relaterede søgninger i bunden af søgeresultaterne og autofuldførelsesforslag. Disse repræsenterer ægte brugerforespørgsler. Værktøjer som Am I Cited opfanger automatisk disse fra dine overvågede prompts og foreslår dem som nye overvågningsmuligheder.
Det afhænger af din branche, men de fleste brands undervurderer det. Start med 20-30 kerneprompts, og udvid derefter baseret på opdagede forslag. Målet er at dække alle spørgsmål dine potentielle kunder kan stille AI om din kategori. Nogle brands overvåger 200+ prompts for grundig dækning.
Ja, PAA-spørgsmål kan ændre sig baseret på søgetrends, sæson og nyheder. Hvad brugere spørger om i din branche i dag kan være anderledes næste måned. Kontinuerlig overvågning hjælper dig med at fange nye spørgsmål før konkurrenterne.
Nej. Fokuser på prompts, der er relevante for dine forretningsmål. Forslag med høj forekomst, som dukker op på tværs af flere søgninger, er som regel mest værdifulde. Værktøjer, der viser forekomstfrekvens, hjælper med at prioritere hvilke forslag du skal tilføje til din overvågningsliste.
Find prompts, du aldrig havde tænkt på at overvåge. Am I Cited fremhæver People Also Ask-spørgsmål, relaterede søgninger og forslag fra Google for at udvide din dækning.
Fællesskabsdiskussion om strategier til prompt-sporing for AI-synlighed. Virkelige erfaringer fra marketingfolk og SEO-professionelle om overvågning af, hvordan...
Fællesskabsdiskussion om, hvordan brugerprompter påvirker AI-svar og brandets synlighed. Markedsførere analyserer promptmønstre og hvad de betyder for at dukke ...
Lær hvordan du automatiserer AI-synlighedsovervågning på tværs af ChatGPT, Perplexity og Google AI. Opdag værktøjer, arbejdsgange og bedste praksis for at spore...
Cookie Samtykke
Vi bruger cookies til at forbedre din browsingoplevelse og analysere vores trafik. See our privacy policy.
