ChatGPT vs ChatGPT Search - hvilke bruger dine kunder faktisk, og hvordan optimerer vi forskelligt?

Dette er en virkelig vigtig forskel, som de fleste marketingfolk overser. Lad mig forklare det:

Den grundlæggende forskel:

Nøgleindsigt for marketingfolk:

For almindelig ChatGPT – dit indhold skal have været fremtrædende nok til at blive inkluderet i træningsdata OG være forbundet med de rigtige emner og entiteter. Dette er bagudskuende og stort set uden for din kontrol.

For ChatGPT Search – dit indhold skal bare rangere/være synligt via Bing-søgning. Dette kan du aktivt optimere for med traditionel SEO + AI-venlig indholdsstruktur.

Den strategiske konsekvens:

Fokuser dine optimeringsindsatser på ChatGPT Search fordi:

1. Det er den, du faktisk kan påvirke nu
2. Den giver målbar trafik via kildehenvisninger
3. Den vokser, efterhånden som flere brugere aktiverer søgning som standard

Her er min ramme for optimering til begge ChatGPT-versioner:

Tjekliste til indholdsoptimering, der virker for begge:

Struktur (hjælper begge):

• Klare H2/H3-overskrifter, der matcher potentielle spørgsmål
• Svar først-afsnit (gem ikke svaret til sidst)
• Punktlister for let udtrækning
• Omfattende dækning med tydelige sektioner

Aktualitet (kritisk for ChatGPT Search):

• Løbende indholdsopdateringer med synlige tidsstempler
• Fjern forældet information
• Tilføj “Senest opdateret”-datoer
• Hold statistikker og eksempler opdateret

Autoritet (hjælper begge, forskellige mekanismer):

• For træningsdata: Tredjepartsomtale, Wikipedia-tilstedeværelse, branchereferencer
• For live søgning: Domæneautoritet, backlinks, E-E-A-T-signaler

Nøjagtighed (mindsker risiko for hallucinationer):

• Klare faktuelle udsagn
• Specifikke datapunkter med kilder
• Undgå tvetydigt sprog

Den praktiske virkelighed:

Det meste af det, du gør for at optimere til ChatGPT Search, hjælper også med almindelig ChatGPT (indholdet kan ende i fremtidige træningsdata). Men ChatGPT Search er der, hvor du ser hurtigere resultater, fordi ændringer kan påvirke synligheden inden for dage – ikke kun ved modelopdateringer.

Tilføjer datapunkter fra overvågning af tusindvis af ChatGPT-citater:

Citeringsmønstre vi har set i ChatGPT Search:

1. Udgiverkoncentration – En håndfuld kilder dominerer. I vores tracking får Reddit, Wikipedia, TechRadar, Forbes og LinkedIn over 20% af citaterne for mange forespørgselstyper.

2. Volatilitet – Citeringsmønstre ændrer sig markant. Vi så Reddit falde fra 60% af citaterne til under 10% på få uger pga. ChatGPT-algoritmeændringer.

3. Fordel til frisk indhold – For tidssensitive forespørgsler klarer nyligt publiceret indhold sig meget bedre end evergreen-indhold.

Hvad det betyder for strategi:

• Optimer ikke til ChatGPT Search, som om det er statisk. Overvåg løbende.
• Få tilstedeværelse på platforme, der ofte citeres (Reddit-diskussioner, LinkedIn mv.)
• Aktualitet betyder mere end i traditionel SEO

Overvågningsvirkeligheden:

Brug Am I Cited eller lignende værktøjer til at spore, hvor du bliver citeret. ChatGPT Search-citater er målbare – du kan se, hvornår du bliver citeret og for hvilke forespørgsler. Almindelig ChatGPT-omtale er sværere at spore, men nogle værktøjer begynder at dukke op.

Her er det praktiske spørgsmål, jeg har kæmpet med:

Hvilken ChatGPT-version betyder mest for B2B?

Vores hypotese:

• B2B-købere, der laver produktresearch, stiller ofte komplekse, aktuelle spørgsmål
• Disse forespørgsler udløser oftere ChatGPT Search
• “Hvad er det bedste projektstyringsværktøj til et remote-team med Jira-integration?” kræver aktuelle oplysninger

Vores test:

Vi stillede 50 typiske køberspørgsmål og sporede, hvilken version ChatGPT brugte.

Resultater:

• Produkt-sammenligninger: 85% udløste Search
• “Hvordan”-spørgsmål: 60% udløste Search
• Konceptuelle spørgsmål: 30% udløste Search
• Kreativ/brainstorming: 10% udløste Search

Konklusionen:

For B2B, hvor købere stiller sammenlignings- og evalueringsspørgsmål, er ChatGPT Search sandsynligvis mere relevant end almindelig ChatGPT. Det betyder, at vores SEO-fundament (rangering i Bing, friskt indhold, klare produktoplysninger) er meget vigtigt.

Teknisk skribent-perspektiv på indholdsstruktur:

Hallucinationsforskellen er reel og betyder noget for dit indhold:

Almindelig ChatGPT: 12% hallucinationsrate betyder, at den opfinder fakta ret ofte. Dit indhold kan blive “nævnt”, selvom ChatGPT opdigter ting om dig.

ChatGPT Search: 76% nøjagtighed, fordi den baserer svar på faktiske kilder. Hvis den citerer dig, citerer den dit faktiske indhold.

Hvad det betyder:

For ChatGPT Search betyder nøjagtigheden af dit indhold mere. Hvis du har forkerte oplysninger på din side, kan ChatGPT Search citere det og sprede fejlen med dit navn på.

Tjekliste for indholdshygiejne:

• Gennemgå for forældede priser, funktioner, statistikker
• Fjern gamle annonceringer/nyheder, der kan forvirre
• Sørg for, at “Om os”-oplysninger er korrekte
• Opdater produktdokumentation løbende

Jo renere dit indhold er, jo mere sikkert vil ChatGPT Search citere dig, OG jo mere præcise bliver citaterne.

Lad mig adressere målingsspørgsmålet:

Sådan sporer du ChatGPT Search-trafik:

ChatGPT Search sender trafik med referrer-information, så du KAN spore det i analytics (i modsætning til almindelig ChatGPT, som blot påvirker brandede søgninger).

I GA4, kig efter:

• chatgpt.com henvisningstrafik
• Segmenter efter landing page for at se, hvilket indhold der citeres

Hvad vi lærte af vores data:

• ChatGPT Search-trafik konverterer bedre end organisk søgning (brugerne ankommer med høj intention)
• Gennemsnitlig sessionstid er længere (brugere søger omfattende information)
• Trafikken kommer i bølger (når dit indhold bliver udvalgt til aktuelle forespørgsler)

Attributionsudfordringen:

Almindelig ChatGPTs indflydelse er usynlig i analytics. Nogen researcher i ChatGPT og googler derefter dit brandnavn. Det fremstår som brandet organisk søgning, ikke ChatGPT.

ChatGPT Search er mere gennemsigtig – du kan se den direkte henvisningstrafik.

Målingsanbefaling:

Spor begge:

1. Direkte ChatGPT-henvisningstrafik (målbart)
2. Tendenser i brandede søgninger, der kan indikere indflydelse fra almindelig ChatGPT (indirekte)

Enterprise-perspektiv på ressourceallokering:

Vores tilgang:

Vi har delt vores AI-optimering op i to arbejdsspor:

Arbejdsspor 1: ChatGPT Search (SEO+)

• Team: Eksisterende SEO-team med AI-træning
• Fokus: Bing-optimering, struktureret indhold, aktualitet
• Måling: ChatGPT-henvisningstrafik, citat-overvågning
• Budgetallokering: 70% af AI-search-investering

Arbejdsspor 2: Træningsdataindflydelse (Brand/PR)

• Team: PR- og brand-team
• Fokus: Omtale fra autoriteter, Wikipedia, branchemedier
• Måling: AI share of voice-audits, trends i brandet søgning
• Budgetallokering: 30% af AI-search-investering

Hvorfor vi prioriterer ChatGPT Search:

• Mere styrbare resultater
• Hurtigere feedbackloop
• Klare målepunkter
• Voksende brugeradoption

Træningsdatalimitationen:

Vi kan ikke komme med tilbagevirkende kraft ind i GPT-4’s træningsdata. Men vi KAN påvirke fremtidige træningsdata ved at opbygge autoritet nu. Så PR/brand-arbejdet har langsigtet værdi, selvom kortsigtet effekt er svær at måle.

Dette har været enormt opklarende. Her er min syntese:

Nøgleforskelle jeg tager med:

1. Almindelig ChatGPT = afhængig af træningsdata, bagudskuende, svær at påvirke nu
2. ChatGPT Search = live websøgning, styrbar, målbar

Praktiske konsekvenser:

1. For øjeblikkelig effekt – Fokuser på ChatGPT Search-optimering (SEO + AI-venlig struktur)
2. For langsigtet positionering – Opbyg autoritetssignaler til fremtidig træningsdatainklusion
3. For måling – Spor ChatGPT-henvisningstrafik direkte, brug proxyer for træningsdata-indflydelse

Det jeg implementerer:

1. Indholdsstrukturgennemgang – Sikr at alle nøglesider er “synthesevenlige”
2. Aktualitetsprogram – Løbende opdateringer med synlige tidsstempler
3. Bing SEO-tjek – Vi har været Google-fokuserede; nu skal vi have Bing-paritet
4. ChatGPT-trafiktracking – Opret GA4-segmenter for chatgpt.com-henvisninger
5. Am I Cited-overvågning – Spor citater på tværs af begge ChatGPT-versioner

Den strategiske indsigt:

Vi har behandlet “ChatGPT-optimering” som én ting. Det er i virkeligheden to forskellige optimeringsmål med forskellige taktikker, tidshorisonter og målinger.

Tid til at stoppe sammenblandingen og optimere hver for sig.