Er der nogen, der faktisk får resultater fra pressemeddelelser for AI-synlighed? Del dine data

Har studeret dette indgående. Her er, hvad dataene faktisk viser:

Fra PR Newswires rapport 2025:

• 57% af virksomheder rapporterer øget brandsynlighed fra pressemeddelelser
• 91% genbruger pressemeddelelser på andre kanaler
• 93% planlægger at sende samme eller flere udsendelser i 2026

AI-mekanikken:

Pressemeddelelser fungerer på AI på TO måder:

1. Træningsdata – Historiske udsendelser hjælper AI med at “kende” din virksomhed
2. Realtidsopslag – Aktuelle udsendelser kan blive citeret direkte

Det sidste er, hvor Perplexity udmærker sig. Deres RAG-system trækker friskt indhold.

Hvad der faktisk driver AI-citater:

• Emnerelevans > publiceringsautoritet
• Aktualitet betyder meget (især for Perplexity)
• Specifikke, faktuelle udsagn bliver citeret
• Generiske meddelelser bliver ignoreret

Din konkurrent har sandsynligvis bedre emnemæssig tilpasning til det, folk spørger AI om.

Små virksomheders perspektiv her. Vi kan ikke konkurrere med enterprise-PR-budgetter.

Hvad virker for os:

Vi fokuserer på emnerelevans over volumen. I stedet for bred distribution:

• Målretter vi branchespecifikke medier
• Skriver pressemeddelelser, der besvarer specifikke spørgsmål i vores felt
• Tidsfastsætter udsendelser ud fra aktuelle trends

Konkret eksempel:

Generisk udsendelse om vores produktopdatering: 0 AI-citater Udsendelse specifikt om “hvordan AI-virksomheder kan reducere hallucinationer”: 12 AI-citater

Den anden matchede, hvad folk faktisk spurgte AI om.

Omkostningssammenligning:

• Traditionel tilgang: 500 $/udsendelse, masseudsendelse
• Vores tilgang: 200 $/udsendelse, målrettet distribution
• AI-citater: 5x højere med målrettet tilgang

Jeg leder content marketing for en SaaS-virksomhed. Vi har gentænkt pressemeddelelser fuldstændigt.

Den gamle model: Pressemeddelelse → Medieomtale → Brand awareness

Den nye model: Pressemeddelelse → AI-træning/opslag → AI-omtaler → Brandopdagelse

Vores content-matrix:

Indsigten:

Udsendelser, der LÆRER noget, bliver citeret mere end dem, der MELDER noget ud. AI prioriterer information, der besvarer spørgsmål.

Bureauperspektiv – vi ændrer, hvordan vi måler succes for kunder.

Gamle KPI’er:

• Medieplaceringer
• Eksponeringer
• Share of voice

Nye KPI’er:

• Omtaler på AI-platforme
• Citeringsrate på ChatGPT, Perplexity, Google AI
• Brandsentiment i AI-svar

Vi bruger Am I Cited til at overvåge det hele. Uden overvågning gætter man bare.

Kundecase:

Før: 50 udsendelser/år, høj traditionel omtale, nul AI-synlighed Efter: 24 udsendelser/år, strategisk timing, 40% AI-citeringsrate

Kvalitet og relevans slår kvantitet hver gang.

Noget ingen nævner: platformsforskelle betyder meget.

ChatGPT:

• Bruger træningsdata
• Dine gamle udsendelser bidrager til dens “viden”
• Realtidsbrowsing er begrænset

Perplexity:

• Fokuseret på realtidsopslag
• Angiver kilder eksplicit
• Friske udsendelser kan dukke op straks

Google AI Overviews:

• Integrerer med eksisterende søgeindeks
• SEO-grundprincipper gælder stadig
• Traditionelle autoritetssignaler gælder

Claude:

• Fokuseret på træningsdata
• God til at syntetisere komplekse informationer
• Foretrækker klart, naturligt sprog

Din distributionsstrategi bør tage højde for disse forskelle. Vi varierer formateringen lidt alt efter platformens præferencer.

Her er nogle hårde tal fra vores analyse af 200+ pressemeddelelser:

Det, der korrelerer med AI-citater:

• Specifikke statistikker: +45% citeringsrate
• Ekspertcitater med titler: +38%
• Første afsnit besvarer et spørgsmål: +52%
• Tung branchejargon: -30%

Det, der ikke betyder noget:

• Wire service (PR Newswire vs BusinessWire vs GlobeNewswire)
• Udsendelsesdag
• Længde på udsendelsen (inden for rimelige grænser)

Den kontraintuitive opdagelse:

Udsendelser, der bliver opfanget af færre traditionelle medier, får nogle gange FLERE AI-citater. Hvorfor? Mindre støj, klarere signal for AI-systemer.

Den bedste strategi: Lav pressemeddelelser optimeret til AI-forbrug, ikke kun journalisttiltrækning.

Enterprise-perspektiv her. Vi udsender 100+ pressemeddelelser om året.

Hvad vi har ændret:

1. AI-sammendrag i første afsnit – Hver udsendelse har nu et indledende afsnit, der kan bruges ordret af AI
2. FAQ-sektioner – Tilføjet til udsendelser, fantastisk til AI-udtrækning
3. Strukturerede data – Schema markup på vores newsroom-sider
4. Multikanalsforstærkning – Samme indhold på sociale medier, blog, e-mail

Måleudfordringen:

Traditionel PR-måling fungerer ikke for AI. Man kan ikke:

• Spore klik fra AI-svar
• Se eksponeringer i AI
• Måle sentiment uden værktøjer

Vi implementerede Am I Cited for 6 måneder siden. Nu ved vi faktisk, hvilke udsendelser, der virker i AI.

ROI-opdagelse: Udsendelser, der bliver citeret i AI-svar, driver 3x flere branded-søgninger inden for 30 dage.

Denne tråd leverede. Her er min opsummering:

Opskriften på pressemeddelelser for AI-synlighed:

1. Formater til AI først

   • Læg nøgleinfo i de første 50 ord
   • Indsæt specifikke, citable fakta
   • Brug naturligt sprog, undgå jargon

2. Fokuser på relevans frem for rækkevidde

   • Emnetilpasning er vigtigere end volumen
   • Besvar spørgsmål, folk faktisk stiller
   • Uddannelsesindhold > annonceringsindhold

3. Platformspecifik tænkning

   • Perplexity: realtid, kræver aktualitet
   • ChatGPT: træningsdata, konsistens over tid
   • Google AI: traditionelle SEO-signaler gælder stadig

4. Mål det, der betyder noget

   • Følg AI-citater, ikke kun placeringer
   • Brug overvågningsværktøjer (Am I Cited nævnt flere gange)
   • Branded-søgninger er en proxy for AI-effekt

Vores næste skridt:

• Omstrukturere pressemeddelelser med AI-optimering
• Sænke volumen, øge emnerelevans
• Implementere ordentlig AI-synlighedssporing

Tak for de virkelige data. Dette er præcis, hvad PR-professionelle har brug for at høre.