Hvilke forskellige intent-kategorier findes der for AI-søgning? Forsøger at forstå brugeradfærd

Godt spørgsmål. Lad mig dele det framework, vi bruger:

AI-søgeintent-kategorier:

Vigtige forskelle ved AI:

1. Forespørgsler er længere – Gennemsnit 25+ ord mod 6 i traditionel
2. Intents kombineres ofte – “Fortæl mig om X OG gør Y”
3. Forventningerne er højere – Brugere vil have svar, ikke links
4. Tragten er komprimeret – Bevidsthed → Beslutning i én session

Hvad det betyder for indhold: Du skal tilfredsstille det umiddelbare intent OG forudse opfølgninger.

Indsigten om tragt-komprimering er stor. Lad mig uddybe:

Traditionel søgetragt:

• Bevidsthed: “Hvad er projektstyringssoftware?”
• Overvejelse: “Bedste projektstyringsværktøjer”
• Sammenligning: “Monday vs Asana”
• Beslutning: “Asana priser”
• Handling: Gå til Asana.com

Hvert trin er en separat søgning. Forskelligt indhold til hvert.

AI-søgetragt:

• Én forespørgsel: “Hvad er det bedste projektstyringsværktøj til et marketingteam på 20 personer, sammenlign funktioner og priser?”

AI leverer:

• Forklaring (bevidsthed)
• Anbefalinger (overvejelse)
• Sammenligning (evaluering)
• Priser (beslutningsstøtte)

Alt i ÉN respons.

Hvad det betyder for indhold:

Gammel tilgang: Én side per tragttrin Ny tilgang: Én side, der dækker ALLE trin

Fordel ved omfattende indhold: Indhold der dækker hele rejsen (fra “hvad er X” til “hvor køber jeg X”) har flere citeringsmuligheder.

Lad mig uddybe de AI-native intent-typer:

1. Generativ Intent “Skab et billede af…” “Skriv en politik for…” “Udarbejd en e-mail om…”

Disse findes ikke i traditionel søgning. Brugere vil have AI til at SKABE, ikke kun finde.

Indholdsbetydning: Skabeloner, eksempler og frameworks bliver citeret som udgangspunkt.

2. Samtale-/Opfølgningsintent “Fortæl mig mere om punkt 2” “Hvad så for små virksomheder?” “Kan du forklare det anderledes?”

Kontekstafhængige forespørgsler, der henviser til tidligere samtale.

Indholdsbetydning: Omfattende indhold, der dækker flere vinkler, vinder, fordi AI kan trække på forskellige dele til opfølgninger.

3. Agentisk Intent (på vej) “Book et bord til mig på…” “Planlæg et møde med…” “Bestil dette for mig”

Brugeren ønsker, at AI handler – ikke kun leverer information.

Indholdsbetydning: Gør din virksomhed “callable” – API’er, integrationer, strukturerede data som AI kan handle på.

4. Ingen-intent-interaktioner “Tak” “Okay” “Jeg forstår”

Næsten 50% af AI-interaktioner er samtaler uden eksplicit intent.

Indholdsbetydning: Mindre relevant for optimering, men viser at AI bliver en dialogpartner, ikke kun et søgeværktøj.

Sådan optimerer du indhold til hver AI-intent:

Informationsintent:

• Indled med direkte svar
• Giv omfattende dybde
• Indsæt ekspertkredentialer
• Tilføj understøttende data/statistikker

Sammenligningsintent:

• Brug sammenligningstabeller
• Medtag fordele/ulemper for hver mulighed
• Vær balanceret (AI værdsætter objektivitet)
• Dæk priser, funktioner, anvendelser

Problemløsningsintent:

• Trin-for-trin-format
• Nummerér dine trin
• Inkludér fejlfindingstips
• Forudse almindelige fejl

Transaktionel intent:

• Klare prisoplysninger
• Næste skridt/CTAs
• Gør handlingsvejen tydelig
• Tilføj troværdighedssignaler

Generativ støtte-intent:

• Giv skabeloner
• Medtag eksempler
• Vis før/efter
• Gør indholdet tilpasningsdygtigt

Indholdsstruktur for multi-intent:

1. Direkte svar (umiddelbar intent)
2. Kontekst (baggrund)
3. Sammenligning/muligheder (hvis relevant)
4. Næste skridt (handlingsintent)
5. Relaterede overvejelser (opfølgningsforberedelse)

Denne struktur dækker tragten i ét stykke.

Lidt data om AI-forespørgselsmønstre:

Forespørgselslængde-fordeling:

Intent-fordeling i AI-forespørgsler:

Indsigt: Generativ intent er den næststørste kategori – unik for AI.

Multi-intent forespørgsler: ~30% af AI-forespørgsler indeholder flere intents i én forespørgsel.

Hvad det betyder: Dit indhold skal kunne håndtere kompleksitet. Sider kun med én intent går glip af muligheder.

Her er et praktisk framework til indholdsplanlægning:

Trin 1: Kortlæg dit emne til sandsynlige intents

Eksempel: “Projektstyringssoftware”

Trin 2: Lav omfattende indhold

Et langt stykke, der adresserer ALLE intents:

• Definitionsafsnit (informations)
• Sammenligningstabel (kommerciel)
• How-to-afsnit (problemløsning)
• Prissektion (transaktionel)

Trin 3: Strukturér til udtræk

Hvert afsnit bør:

• Starte med tydelig overskrift (spørgsmålsformat)
• Indlede med direkte svar
• Indeholde understøttende detaljer
• Være selvstændigt værdifuldt

Trin 4: Spor efter intent

Brug Am I Cited til at se, hvilke typer forespørgsler der citerer dig. Det viser, hvilke intents du vinder.

Dette er præcis, hvad jeg havde brug for. Mit nye framework:

Intent-kategorier jeg vil bruge:

1. Informations – “Hvad er X?”
2. Sammenligning – “X vs Y” eller “Bedste X til…”
3. Problemløsning – “Sådan X” eller “Løs X”
4. Transaktionel – “Køb/Få/Tilmeld dig X”
5. Generativ – “Skab/Skriv/Udarbejd X”
6. Opfølgning – Kontekstafhængige forespørgsler

Ændringer i indholdsstrategi:

Før:

• Én side per smalt intent
• Korte, søgeord-fokuserede indlæg
• Adskilt indhold til hvert tragttrin

Efter:

• Omfattende sider, der dækker flere intents
• Længere, struktureret indhold
• Hvert afsnit er udtræks-/selvstændigt
• Tabeller til sammenligningsintents
• Trin-for-trin til how-to-intents

Sporingsplan:

• Brug Am I Cited til at se, hvilke intents der citerer vores indhold
• Identificér huller (intents vi IKKE optræder for)
• Skab indhold for at udfylde hullerne

Nøgleindsigt: Traditionelle intent-kategorier gælder, men kombineres ofte i AI-forespørgsler. Omfattende, velstruktureret indhold vinder, fordi det kan tilfredsstille flere intents i én respons.

Tak for hjælpen alle sammen!