AI-søgerejse

Definition af AI-søgerejse

AI-søgerejsen er den komplette, samtalebaserede vej i flere omgange, som en bruger tager, når vedkommende interagerer med AI-drevne søgesystemer for at udforske, forstå og træffe beslutninger om et emne eller en løsning. I modsætning til traditionel søgning, der typisk indebærer isolerede søgeord og besøg på hjemmesider, omfatter AI-søgerejsen en række sammenhængende spørgsmål og svar inden for én samtalesession. Brugere bevæger sig gennem forskellige faser—fra den første erkendelse af et problem over overvejelse af muligheder til endelig beslutningstagen og videre—alt sammen i konteksten af en løbende dialog med AI-systemer som ChatGPT, Perplexity, Google Gemini eller Claude. Denne rejse afspejler, hvordan moderne brugere udnytter generativ AI til at komprimere det, der tidligere krævede dages research, til minutters samtaleinteraktion, hvilket grundlæggende ændrer, hvordan brands opnår synlighed og påvirker købsbeslutninger.

AI-søgerejsen adskiller sig fundamentalt fra traditionelle kunderejser, fordi den samler flere kontaktpunkter i én sammenhængende interaktion. Forskning fra Nielsen Norman Group viser, at brugere nu deltager i multi-turn-samtaler, hvor hvert svar informerer det næste spørgsmål og skaber et dynamisk udforskningsmønster. Dette skift har store konsekvenser for, hvordan organisationer skal strukturere deres indhold, optimere for synlighed og måle succes i det AI-drevne søgelandskab.

Kontekst og baggrund: Søgeadfærdens udvikling

Fremkomsten af AI-søgerejser markerer et vendepunkt for, hvordan folk opdager og evaluerer information. I årtier fulgte søgeadfærd et forudsigeligt mønster: Brugere formulerede søgeord, gennemgik søgeresultater, besøgte hjemmesider og syntetiserede manuelt information fra flere kilder. Denne proces var tidskrævende, krævede stor mental indsats og resulterede ofte i ufuldstændig eller modstridende information. Ifølge Nielsen Norman Groups seneste kvalitative forskning brugte brugere betydelig tid på keyword foraging—at kæmpe med at formulere deres informationsbehov i søgemaskineegnede termer—og derefter sortere i irrelevante resultater.

Indførelsen af generativ AI ændrede dette grundlæggende. Over 70% af ChatGPT-brugere har øget deres engagement på platformen, og en stigning på 25% i shopping-relaterede prompts indikerer, at AI-søgerejser nu direkte påvirker kommercielle beslutninger. Antallet af nye brugere er bemærkelsesværdigt: Selv brugere med begrænset AI-erfaring ser straks værdien. Nielsen Norman Groups studie fandt, at deltagere, der brugte AI-chat til informationssøgning for første gang under research-sessioner, var så imponerede, at de planlagde at bruge det fremover, hvor én deltager udtalte: “Jeg vil helt sikkert bruge dette i fremtiden. Jeg indser, at jeg måske burde have søgt målene i Gemini.”

Denne adfærdsændring afspejler en grundlæggende forandring i brugernes tilgang til informationssøgning. I stedet for at betragte søgning som en række afgrænsede transaktioner, deltager brugere nu i samtalebaseret udforskning, hvor hvert spørgsmål bygger på tidligere kontekst. AI-søgerejsen erstatter ikke den traditionelle søgning, men supplerer den og bruges strategisk afhængig af behov. Forskning fra Search Engine Land indikerer, at cirka 25% af de globale søgeforespørgsler vil blive håndteret af AI-drevne assistenter inden 2026, hvilket varsler et massivt strukturelt skifte i søgelandskabet.

Nøglefaser i AI-søgerejsen

For at forstå AI-søgerejsen skal man kortlægge de forskellige faser, brugerne gennemgår, når de interagerer med AI-systemer. Hver fase repræsenterer en forskellig type forespørgsel, brugerintention og mulighed for brand-synlighed.

Opmærksomhedsfase

Opmærksomhedsfase er der, hvor brugere først erkender, at de har et problem, et spørgsmål eller et informationsbehov. I traditionel søgning kunne det indebære at søge på generelle termer som “Hvad er marketing attribution?” I AI-søgerejsen starter brugere ofte med bredere og mere samtalebaserede spørgsmål. De beder et AI-system forklare et begreb, definere terminologi eller give et overblik over et emne. Ifølge forskning fra Hendricks.AI genererer denne fase typisk spørgsmål, der danner grundlaget for forståelsen.

I denne fase syntetiserer AI-systemer information fra flere kilder for at give omfattende, kontekstualiserede svar. Brands, der optræder i disse indledende svar, etablerer tidlig troværdighed og opmærksomhed. Men synlighed i denne fase alene er ikke tilstrækkelig—brugere vil bevæge sig til dybere spørgsmål, og brands skal opretholde tilstedeværelse gennem hele rejsen.

Overvejelsesfase

Overvejelsesfasen indtræffer, når brugere bevæger sig ud over basal forståelse og aktivt evaluerer muligheder. De stiller sammenlignende spørgsmål: “Hvad er forskellen på multi-touch og first-touch attribution?” eller “Hvilke attribution-værktøjer er bedst til B2B SaaS?” Denne fase er kritisk, fordi brugere nu aktivt sammenligner løsninger og opbygger præferencegrundlag.

I AI-søgerejsen indebærer overvejelsesfasen ofte flere opfølgende spørgsmål i én samtale. Brugere kan spørge til funktioner, pris, implementeringskompleksitet og integrationsmuligheder—alt sammen i samme session. AI-systemer kan syntetisere denne information fra flere kilder og præsentere balancerede sammenligninger, som traditionelt ville kræve besøg på adskillige hjemmesider. Brands, der giver klar, struktureret information om deres differentiering i denne fase, påvirker overvejelsesresultatet markant.

Beslutningsfase

Beslutningsfasen er, når brugere vælger en specifik løsning eller et brand. I AI-søgerejsen indebærer denne fase spørgsmål som “Hvordan implementerer jeg dette værktøj?” eller “Hvilke best practices er der for at komme i gang?” Brugere søger beviser, tillidsmarkører og vejledning til implementering. Ifølge research fra Search Engine Land kan AI-systemer nu føre brugere direkte fra intention til konvertering, med tre til otte gange højere konverteringsrater fra AI-genereret trafik sammenlignet med traditionel søgning.

Brands, der er synlige i beslutningsfasen med implementeringsvejledninger, cases, kundetestimonials og klar onboarding-information, fanger brugere med høj intention. Brands, der er usynlige i denne fase—selv med stærk synlighed i opmærksomhedsfeltet—mister potentielle kunder til konkurrenter, der dominerer beslutningssamtalen.

Implementering- og udvidelsesfaser

Implementeringsfasen starter, når en bruger har valgt en løsning og lærer at bruge den effektivt. Brugere stiller spørgsmål om implementering, fejlfinding og best practice. Udvidelsesfasen følger, hvor brugerne opdager yderligere funktioner, brugsscenarier eller premium-tilbud. I AI-søgerejsen indebærer disse faser ofte, at brugerne vender tilbage til AI-systemer med nye spørgsmål, efterhånden som deres behov udvikler sig.

Brands, der tilbyder omfattende dokumentation, vejledningsindhold og forklaringer på avancerede funktioner, bevarer synligheden gennem disse faser. Denne løbende tilstedeværelse opbygger loyalitet og øger sandsynligheden for udvidelseskøb og fortalerrolle.

Fortalerfase

Fortalerfasen opstår, når tilfredse brugere bliver fortalere for et brand, anbefaler det til andre og giver feedback. I AI-søgerejsen viser denne fase sig, når brugere beder AI-systemer om anbefalinger eller giver positiv feedback, der påvirker, hvordan AI-systemer præsenterer brandet i fremtidige svar. Brands, der dyrker fortalerrolle gennem exceptionelle oplevelser og fællesskabsengagement, drager fordel af positiv omtale i AI-genererede svar.

Sammenligningstabel: AI-søgerejse vs. traditionel søgerrejse

Hvordan AI-systemer former søgerrejsen

Måden hvorpå AI-systemer fungerer, påvirker grundlæggende AI-søgerejsen. I modsætning til traditionelle søgemaskiner, der matcher søgeord til indekserede sider, bruger AI-systemer retrieval-augmented generation (RAG) og store sprogmodeller (LLM) til at syntetisere information dynamisk. Denne tekniske forskel skaber karakteristiske adfærdsmønstre.

Når en bruger stiller et AI-system et spørgsmål, opdeler systemet forespørgslen i komponenter, henter relevant information fra flere kilder og genererer et syntetiseret svar. Systemet bevarer samtalekonteksten, så brugere kan stille opfølgende spørgsmål, der bygger videre på tidligere svar. Denne samtalekontekst-bevarelse er det, der forvandler søgning fra en række transaktioner til en rejse.

Ifølge Nielsen Norman Group-forskning ser selv brugere med begrænset AI-erfaring straks værdien af dette. En deltager bemærkede, at brugen af Gemini til et VVS-problem “føles som om det sparer mig lidt tid. Den har samlet en masse data og på en måde tilpasset det til mit specifikke behov.” Denne tilpasning—evnen til at syntetisere information, der er specifik for den enkelte kontekst—er det, der definerer AI-søgerejsen.

Forskellige AI-platforme former rejsen forskelligt. ChatGPT dominerer med first-mover-fordel og brandgenkendelse. Google Gemini drager fordel af integration med traditionel søgning, så brugere gnidningsløst kan skifte mellem søgemetoder. Perplexity specialiserer sig i forskningsorienterede rejser med adgang til realtidsinformation. Claude lægger vægt på nuanceret ræsonnement og detaljeret analyse. Brugere benytter ofte flere platforme strategisk og bruger hver til forskellige typer forespørgsler i deres samlede rejse.

Platforms-specifikke overvejelser i AI-søgerejser

Hver større AI-platform har karakteristika, der påvirker, hvordan brugere navigerer deres AI-søgerejse. At forstå disse forskelle er afgørende for brands, der ønsker synlighed på tværs af AI-søgelandskabet.

ChatGPT er fortsat dominerende, og brugere omtaler ofte AI-chat generisk som “Chat”, ligesom “Google” blev synonymt med søgning. ChatGPT’s styrke er den samtalebaserede naturlighed og brede vidensbase. Brugere benytter den til udforskende samtaler, kreativ problemløsning og omfattende forklaringer. For brands kræver synlighed i ChatGPT indhold, der er omfattende, velstruktureret og tilgængeligt for modellens træningsdata.

Google Gemini drager fordel af dyb integration med Google Search og Googles økosystem. Brugere kan sømløst skifte mellem traditionel søgning og AI-tilstand, hvilket skaber hybride rejser, hvor begge modaliteter bruges. Denne integration giver Gemini stor konkurrencefordel, da brugere, der allerede er vant til Googles interface, kan få AI-funktioner uden at skifte platform. For brands betyder det optimering for både traditionel søgesynlighed og AI-tilgængelighed i Googles økosystem.

Perplexity specialiserer sig i forskningsorienterede søgerejser med vægt på realtidsinformation og transparent kildeangivelse. Brugere, der undersøger aktuelle begivenheder eller tidssensitive emner, foretrækker ofte Perplexity. Platformens fokus på citation og kildeangivelse tiltaler brugere, der vil verificere information. For brands kræver synlighed i Perplexity aktuelt, veldokumenteret indhold, der kan citeres som autoritativt.

Claude prioriterer nuanceret ræsonnement, detaljeret analyse og etiske overvejelser. Brugere, der laver kompleks analyse, skriveopgaver eller samtaler med behov for sofistikeret ræsonnement, vælger ofte Claude. For brands betyder synlighed i Claude indhold, der demonstrerer dybde, nuance og gennemtænkt analyse fremfor overfladisk information.

Samtaler i flere omgange og rejsens progression

Samtaler i flere omgange er den grundlæggende mekanisme, der forvandler traditionel søgning til en AI-søgerejse. Hver omgang er en mulighed for brugere til at forfine deres forståelse, stille opfølgende spørgsmål og komme videre i rejsen.

Forskning fra Hendricks.AI viser typiske samtalebaserede søgestier: “Hvad er marketing attribution?” → “Hvordan fungerer multi-touch attribution?” → “Bedste attribution-værktøjer til B2B SaaS?” → “Hvordan implementerer man attribution?” Denne progression afspejler bevægelsen fra opmærksomhed over overvejelse til beslutning. Hver omgang bygger på tidligere kontekst, så brugere kan fordybe deres udforskning uden at gentage grundlæggende information.

Konsekvenserne for brands er store. Et brand kan opnå 67% synlighed på tidlige opmærksomhedsspørgsmål men kun 8% på sene købsrelaterede spørgsmål, hvilket afslører kritiske mangler. Brugere lærer brandet at kende tidligt, men køber hos konkurrenter, der ejer beslutningssamtalen. Optimering af hele samtaleforløb frem for enkelte forespørgsler øger AI-genereret pipeline med 134%, ifølge Hendricks.AI.

Denne multi-turn-dynamik betyder også, at samtalekontekst-bevarelse bliver kritisk. Brugere forventer, at AI-systemer husker tidligere svar og bygger videre på dem. Hvis en bruger spørger om attribution-værktøjer, og AI’en anbefaler værktøj A, og derefter spørger “Hvad med værktøj B?”, skal AI’en bevare konteksten fra den oprindelige sammenligning. Brands, der leverer information struktureret til denne form for kontekstuel hentning—gennem klare entitetsrelationer, sammenligningsrammer og progressiv åbenhed—bevarer synlighed gennem samtaler i flere omgange.

Indholdsstrategi for AI-søgerejser

AI-søgerejsen kræver en grundlæggende anderledes indholdsstrategi end traditionel SEO. I stedet for at optimere enkeltstående sider for søgeord, skal brands skabe indhold, der hjælper brugere gennem hele den samtalebaserede rejse.

Entitetsbaseret arkitektur bliver afgørende. I stedet for at organisere indhold omkring søgeord, bør brands strukturere det omkring entiteter—de centrale begreber, produkter og relationer, der definerer deres domæne. For eksempel bør et marketingteknologifirma strukturere indhold omkring entiteter som “attributionsmodeller”, “marketingkanaler”, “konverteringssporing” og “ROI-måling” med klare relationer imellem. Denne entitetsstruktur gør det lettere for AI-systemer at forstå og syntetisere information.

Strukturerede data og schema markup er kritiske. Sider med omfattende schema markup opnår højere citeringsrater i AI Overviews, ifølge Search Engine Land. Brands bør implementere omfattende schema markup, der hjælper AI-systemer med at forstå indholdets kontekst, relationer og autoritet.

Omfattende, progressivt indhold erstatter tynde, søgeordsoptimerede sider. I stedet for at skabe mange sider med lignende søgeord, bør brands skabe dybtgående, omfattende indhold, der besvarer spørgsmål på flere niveauer. Progressiv åbenhed—at starte med grundbegreber og gradvist introducere kompleksitet—hjælper brugere i forskellige faser med at finde relevant information.

Samtalebaserede indholdsstrukturer matcher, hvordan brugere interagerer med AI-systemer. Indhold bør forudse opfølgende spørgsmål, tilbyde sammenlignende rammer og inkludere implementeringsvejledning. FAQ-sektioner, sammenligningstabeller og trin-for-trin-guides bliver vigtigere end nogensinde, fordi AI-systemer kan udtrække og syntetisere denne strukturerede information.

Konsistens på tværs af kanaler er afgørende. Brugere forventer konsistent information, uanset om de møder den gennem traditionel søgning, AI Overviews eller AI-chat. Brands skal sikre informationskonsistens på egne kanaler—websites, dokumentation, sociale medier og strukturerede data—så AI-systemer henter korrekt og ensartet information.

Vigtige metrics og måling for AI-søgerejser

Traditionelle SEO-metrics—rangeringer, visninger, klikrater—mister relevans i AI-søgerejsens landskab. Nye metrics afspejler bedre, hvordan brugere interagerer med AI-systemer, og hvordan brands opnår synlighed.

Citeringsantal måler, hvor ofte et brand nævnes i AI-genererede svar. I modsætning til rangeringer, der er positionsbaserede, afspejler citeringer, om AI-systemer anser brandet for autoritativt nok til at nævne. Ifølge Search Engine Land bliver citering den nye rangering.

Share of Voice måler et brands citeringer i forhold til konkurrenterne inden for et emneområde. Et brand kan for eksempel få 15 citeringer, mens konkurrenter får 45, hvilket svarer til en share of voice på 25%. Denne metric viser den konkurrencemæssige position i AI-søgning.

Query-diversitet måler, hvor mange forskellige forespørgsler et brand opnår synlighed på. Et brand, der er synligt på 50 forskellige forespørgselsvarianter, har større query-diversitet end et, der kun er synligt på 5. Højere query-diversitet indikerer stærkere emnemæssig autoritet og bredere dækning af rejsen.

Rejsefase-synlighed opdeler synlighed efter rejsefase. Et brand kan have 80% synlighed på opmærksomhedsrelaterede forespørgsler men kun 20% på beslutningsrelaterede. Denne opdeling afslører huller og muligheder for optimering af indhold.

Sentiment-analyse måler, hvordan AI-systemer karakteriserer et brand i svarene. Positivt sentiment (“anbefales stærkt”, “branchens førende”) versus neutral eller negativ omtale (“blandede anmeldelser”, “begrænsede funktioner”) påvirker brugerens opfattelse og konverteringsrate.

LLM-synlighedsscore kombinerer flere faktorer—citeringsfrekvens, position i svar, sentiment og query-diversitet—i én metric, der repræsenterer den samlede AI-søgesynlighed. Denne holistiske metric hjælper brands med at følge udviklingen og sammenligne performance på tværs af platforme.

Fremtidig udvikling af AI-søgerejser

AI-søgerejsen udvikler sig hurtigt, og flere trends vil forme, hvordan brugere interagerer med AI-systemer, og hvordan brands opnår synlighed.

Agentisk AI er næste skridt. I stedet for blot at besvare spørgsmål vil AI-agenter udføre handlinger på brugernes vegne—booke aftaler, gennemføre køb, planlægge møder. Det betyder, at AI-søgerejsen vil udvides fra informationssøgning til fuldbyrdelse af transaktioner. Brands skal forberede sig på en virkelighed, hvor AI-agenter kan få direkte adgang til deres systemer og gennemføre transaktioner uden menneskelig indblanding.

Vertikale AI-søgemaskiner opstår inden for bestemte domæner. I stedet for generelle AI-systemer fokuserer specialiserede søgemaskiner på bestemte brancher eller brugsscenarier. En AI-søgemaskine med fokus på sundhed kan give andre svar end et generelt system. Brands skal optimere for synlighed i vertikale søgemaskiner, der er relevante for deres branche.

Integration af realtidsinformation bliver standard. AI-systemer får i stigende grad adgang til realtidsdata, så de kan give opdateret information i stedet for kun at trække på træningsdata. Det betyder, at brands skal vedligeholde aktuelle, nøjagtige informationer på alle kanaler for at sikre, at AI-systemer henter opdateret indhold.

Multimodale rejser kombinerer tekst, billeder, video og andre indholdstyper. Brugere kan bede et AI-system om at “vis mig eksempler på attributionsmodeller” og få visuelle fremstillinger sammen med tekstforklaringer. Brands skal skabe varierede indholdsformater for at bevare synlighed på tværs af multimodale rejser.

Personlige rejseforløb vil blive stadig mere sofistikerede. I stedet for at følge standardfaser vil brugere have personlige forløb baseret på deres rolle, branche og tidligere interaktioner. En CFO’s AI-søgerejse for marketing attribution vil adskille sig fra en marketingmanagers rejse. Brands skal udvikle indhold, der imødekommer forskellige brugerpersonas og deres unikke rejseforløb.

Væsentlige aspekter ved optimering til AI-søgerejser

• Kortlæg hele samtaleforløb i stedet for kun at optimere for enkelte forespørgsler; identificér typiske sekvenser af spørgsmål brugere følger, og sikr synlighed på alle trin
• Strukturer indhold til maskinlæsbarhed med omfattende schema markup, entitetsrelationer og klare hierarkier, som AI-systemer kan forstå og syntetisere
• Skab progressivt indhold der hjælper brugere gennem forskellige rejsefaser, fra grundlæggende opmærksomhed til avanceret implementering og udvidelse
• Oprethold konsistens på alle kanaler så AI-systemer henter korrekt og sammenhængende information, uanset om brugeren møder den via søgning, chat eller andre kontaktpunkter
• Udvikl entitetsbaseret arkitektur og organiser indhold efter centrale begreber og deres relationer frem for søgeord, så AI-systemer kan forstå domænestruktur
• Implementér sammenligningsrammer der hjælper brugere med at vurdere muligheder under overvejelsesfasen, og giver struktureret information, som AI-systemer kan omdanne til anbefalinger
• Giv implementeringsvejledning til beslutnings- og implementeringsfaser, inkl. trin-for-trin-instruktioner, best practices og fejlfinding
• Opbyg fællesskab og fortalerindhold med brugersucceshistorier, testimonials og anbefalinger fra peers, der påvirker AI-genererede svar
• Overvåg synlighed pr. rejsefase frem for kun rangeringer