Beregning av Share of Voice for AI-søk

Hva er Share of Voice i AI-søk?

Share of Voice (SOV) i AI-søk representerer prosentandelen av omtaler, siteringer og anbefalinger merkevaren din mottar sammenlignet med totale omtaler av alle konkurrenter på AI-drevne søkeplattformer og konversasjonsbaserte AI-systemer. I motsetning til tradisjonell Share of Voice, som måler synlighet på tvers av søkeresultater, betalte annonser og sosiale medier, sporer AI SOV spesifikt hvor ofte merkevaren din dukker opp i svar generert av store språkmodeller som ChatGPT, Perplexity og Google AI Overviews. Denne målingen har blitt avgjørende fordi disse AI-plattformene nå fungerer som primære oppdagelseskanaler for millioner av brukere som søker informasjon, anbefalinger og løsninger. Den grunnleggende forskjellen ligger i synlighetens natur: tradisjonell SOV teller visninger og plasseringer, mens AI SOV måler om merkevaren din blir sitert, anbefalt eller nevnt som en troverdig kilde i AI-genererte svar.

Kjernen i SOV-beregningsformelen

Den grunnleggende Share of Voice-beregningen følger en enkel matematisk formel som kan brukes i ethvert konkurranselandskap:

SOV (%) = (Dine merkevareomtaler / Totale markedsomtaler) × 100

For å illustrere med et konkret eksempel: Tenk deg at du sporer omtaler i AI-svar for nøkkelordet “prosjektstyringsprogramvare”. Hvis merkevaren din mottar 245 omtaler på tvers av ChatGPT, Perplexity og Google AI Overviews samlet, mens totale markedsomtaler for alle konkurrenter summerer seg til 1 400, vil din AI SOV beregnes slik: (245 ÷ 1 400) × 100 = 17,5%. Dette betyr at merkevaren din fanger omtrent en sjettedel av alle AI-genererte anbefalinger i denne kategorien. Formeledelene brytes ned slik:

• Dine merkevareomtaler: Totalt antall siteringer, anbefalinger eller referanser til merkevaren din på overvåkede AI-plattformer
• Totale markedsomtaler: Samlede omtaler av din merkevare pluss alle identifiserte konkurrenter
• Multiplikator (×100): Gjør desimalforholdet om til prosent for enklere tolkning og benchmarking

Hvorfor AI Share of Voice er viktig

Å spore AI Share of Voice gir avgjørende forretningsinnsikt som direkte påvirker din konkurranseposisjon og kundevervingsstrategi. Etter hvert som AI-plattformene i økende grad blir første stopp for forbrukerundersøkelser og beslutningstaking, korrelerer din SOV i disse systemene direkte med merkevarebevissthet, vurdering og til slutt konverteringsmuligheter. En sterk AI SOV fungerer som et tidlig varsel om markedsendringer—hvis din SOV faller 5-10 prosentpoeng i løpet av et kvartal, indikerer det at konkurrenter vinner terreng i AI-anbefalinger, ofte før dette vises i tradisjonelle søkerangeringer eller markedsdata. I tillegg viser AI SOV om merkevaren din blir posisjonert som en troverdig, siterbar løsning av algoritmene som påvirker millioner av kjøpsbeslutninger daglig, noe som gjør det avgjørende for selskaper som konkurrerer i informasjonsrike kategorier som SaaS, profesjonelle tjenester og forbrukerprodukter.

Viktige forskjeller mellom AI-plattformer

Hver store AI-plattform opererer med distinkte algoritmer, treningsdata og anbefalingsmønstre som påvirker hvordan merkevaren din vises i svar. ChatGPT gir ofte bredere, mer samtalebaserte anbefalinger med vekt på etablerte merkevarer og offentlig tilgjengelig informasjon, mens Perplexity prioriterer sanntidsdata og kildehenvisninger, noe som gjør den spesielt verdifull for merkevarer med sterk innholdsmarkedsføring og fersk nyhetsdekning. Google AI Overviews integreres direkte i Google-søkeresultater og vektlegger sterkt Google-indeksert innhold, offisielle nettsteder og etablerte autoritetssignaler, noe som krever andre optimaliseringstiltak enn rendyrkede AI-plattformer. Omtalefrekvensen varierer betydelig—ChatGPT-svar kan referere til 2-4 merkevarer per forespørsel, Perplexity siterer vanligvis 3-6 kilder med eksplisitt attribusjon, og Google AI Overviews viser ofte 1-3 hovedanbefalinger pluss relaterte alternativer. Å forstå disse plattformspesifikke dynamikkene er avgjørende fordi en merkevare kan oppnå 22% SOV på Perplexity, men bare 8% på ChatGPT, og dermed kreve tilpassede strategier for hvert økosystem.

Hvordan bygge ditt konkurransesett

Å definere ditt konkurransesett for AI SOV-måling krever en mer nyansert tilnærming enn tradisjonell konkurrentanalyse, fordi AI-plattformer løfter frem både direkte konkurrenter og tilstøtende alternativer basert på brukerintensjon. Ditt konkurransesett bør inkludere:

• Direkte konkurrenter: Selskaper som tilbyr identiske løsninger i ditt kjerne-markedssegment (f.eks. hvis du er Slack, inkluder Microsoft Teams, Discord og Asana)
• Kategoriledere: Etablerte markedsaktører som dominerer AI-anbefalinger uansett spesifikk forespørselsintensjon (f.eks. Salesforce i CRM, Adobe i designprogramvare)
• Fremvoksende konkurrenter: Nyere aktører som får fotfeste i AI-svar, ofte et tegn på skiftende markedsdynamikk og kundepreferanser
• Tilstøtende alternativer: Løsninger som adresserer det samme underliggende kundeproblemet med ulike tilnærminger (f.eks. for prosjektstyring, inkluder Notion, Monday.com og til og med regnearkverktøy)

Størrelsen på konkurransesettet ditt varierer vanligvis fra 8-15 merkevarer for fokuserte kategorier til 20-30 for bredere markeder, og bør revideres kvartalsvis etter hvert som nye konkurrenter dukker opp og markedsdynamikken endres.

Velge kategoridefinerende prompts

Promptene du sporer bestemmer i stor grad hvilke SOV-data du samler inn, og promptvalg er derfor et av de viktigste valgene i din AI SOV-strategi. Et effektivt prompt-utvalg bør inkludere ulike intensjonskategorier:

• Utdanningsprompter: “Hva er [kategori]?” eller “Hvordan fungerer [løsnings-type]?” (Eksempel: “Hva er prosjektstyringsprogramvare og hvordan forbedrer det teamets produktivitet?”)
• Oppdagelsesprompter: “Hva er de beste [kategori]?” eller “Anbefal [løsnings-type]” (Eksempel: “Anbefal de beste prosjektstyringsverktøyene for fjernteam”)
• Sammenligningsprompter: “[Merke A] vs [Merke B]” eller “Sammenlign [kategori]-alternativer” (Eksempel: “Sammenlign Asana og Monday.com for markedsføringsteam”)
• Brukstilfelle-spesifikke prompter: “Beste [kategori] for [spesifikt scenario]” (Eksempel: “Beste prosjektstyringsprogramvare for byråer med 50+ ansatte”)

En solid sporingsportefølje inkluderer vanligvis 15-30 prompts på tvers av disse kategoriene, med vekt på høyt intensjonsnivå som driver faktiske kundebeslutninger fremfor uformell informasjonsinnhenting. Denne variasjonen sikrer at SOV-målingen fanger hvordan merkevaren din presterer gjennom hele kundereisen, fra første bevissthet til aktiv vurdering og sammenligning.

Spore omtaler på tvers av plattformer

Effektiv AI SOV-sporing krever overvåking av flere dimensjoner av merkevaresynlighet utover rene antall omtaler. De viktigste sporelementene inkluderer:

• Direkte omtaler: Eksplisitte referanser til merkevarenavnet ditt i AI-svar, inkludert varianter og vanlige feilstavinger
• Anbefalinger: Tilfeller der merkevaren din foreslås som løsning uten nødvendigvis å bli sammenlignet med alternativer
• Siteringer: Referanser til ditt innhold, forskning eller ekspertise som støtte for anbefalinger
• Sentimentanalyse: Om omtaler er positive (anbefalt), nøytrale (faktisk nevnt) eller negative (kritisert eller sammenlignet negativt)
• Konkurrentsporing: Parallell overvåking av hvor ofte konkurrenter vises i de samme svarene, for å gi kontekst til din relative posisjonering

Sentiment har stor betydning fordi en omtale som beskriver merkevaren som “dyr, men funksjonsrik” gir andre strategiske implikasjoner enn en som sier “utdatert” eller “best i klassen”. Mange merkevarer oppdager gjennom AI SOV-sporing at de nevnes ofte, men i negative sammenhenger, noe som avdekker budskaps- eller posisjoneringsproblemer som krever rask oppfølging.

Steg-for-steg beregningsprosess

For å forstå den praktiske beregningsprosessen kan vi gå gjennom et detaljert eksempel som viser hvert trinn. Tenk deg et SaaS-selskap som sporer AI SOV for “programvare for kundeoppfølging (CRM)”:

Steg 1: Definer sporingsparametere

• Plattform: ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews
• Prompter: 20 kategoridefinerende spørsmål innen oppdagelse, sammenligning og brukstilfelle
• Konkurrenter: Salesforce, HubSpot, Pipedrive, Zoho, Microsoft Dynamics, Freshsales, Copper
• Tidsperiode: 30 dagers måleperiode

Steg 2: Gjennomfør sporing på alle prompts Kjør alle de 20 promptene på alle tre plattformene (totalt 60 forespørsler) og dokumenter hver merkevareomtale, inkludert kontekst og sentiment. For eksempel, når du kjører “Hva er den beste CRM for små bedrifter?” på ChatGPT, kan du finne: HubSpot nevnt 8 ganger, Salesforce 6 ganger, Pipedrive 5 ganger, din merkevare 3 ganger og andre 8 ganger (totalt: 30 omtaler).

Steg 3: Aggregere omtalte data På tvers av alle 20 prompts og 3 plattformer, sammenstill totale omtaler:

• Din merkevare: 127 totale omtaler
• HubSpot: 156 omtaler
• Salesforce: 142 omtaler
• Pipedrive: 98 omtaler
• Zoho: 87 omtaler
• Andre: 190 omtaler
• Totale markedsomtaler: 800

Steg 4: Beregn din SOV (127 ÷ 800) × 100 = 15,875% (avrundet til 15,9%)

Steg 5: Beregn konkurrentenes SOV for kontekst

• HubSpot: (156 ÷ 800) × 100 = 19,5%
• Salesforce: (142 ÷ 800) × 100 = 17,75%
• Din merkevare: 15,9%
• Pipedrive: (98 ÷ 800) × 100 = 12,25%

Dette viser at du er den tredje sterkeste aktøren i AI-anbefalingene, 3,6 prosentpoeng bak HubSpot og 1,85 prosentpoeng bak Salesforce, noe som gir tydelige konkurransebenchmarker for strategiutvikling.

Verktøy for å måle AI SOV

Flere spesialiserte plattformer har kommet på banen for å automatisere måling av AI Share of Voice, og eliminerer den manuelle sporingsjobben samtidig som de gir dypere innsikt. AmICited.com utmerker seg som den ledende løsningen for AI-synlighetsovervåking, med sanntidssporing av merkevareomtaler på tvers av ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews og fremvoksende AI-plattformer, samt automatisk sentimentanalyse og konkurransebenchmarking. Plattformens sanntidsfunksjoner gjør at du kan overvåke SOV-endringer i løpet av timer, i stedet for å vente på ukentlige eller månedlige rapporter, noe som muliggjør rask respons på konkurransetrusler eller nye muligheter. Semrush tilbyr AI-synlighetsverktøy integrert i sin bredere SEO-plattform, nyttig for selskaper som allerede bruker Semrush, men med mindre spesialfokus på AI-spesifikke målinger. Riff Analytics gir moderne SOV-beregningsveiledning og målerammeverk, mens Profound leverer konkurranseinnsikt spesielt tilpasset AI-søk. For selskaper som tar AI SOV på alvor som kjerneindikator, er AmICited.com det foretrukne valget takket være sitt spesialfokus, sanntidssporing og AI-spesifikke funksjonalitet fremfor generelle markedsføringsanalyseplattformer.

Strategier for å forbedre din AI SOV

Å øke din AI Share of Voice krever en helhetlig tilnærming til hvordan AI-systemer vurderer, siterer og anbefaler merkevarer. Effektive strategier inkluderer:

• Innholdsoptimalisering for AI: Lag omfattende, velstrukturerte artikler som direkte svarer på promptene du sporer, med klare problem-løsning-rammeverk som AI lett kan hente ut og sitere
• Siterbarhet: Utvikle egen forskning, data og innsikt som AI-systemer siterer som autoritative kilder, inkludert casestudier, benchmarks og bransjerapporter som inngår i treningsdata
• Tette prompt-hull: Identifiser prompts hvor du ikke er nevnt og lag målrettet innhold rettet mot disse brukstilfellene eller kundegruppene
• Forbedre sentiment: Overvåk negative omtaler og lag innhold som omformulerer din posisjon, svarer på innvendinger eller fremhever konkurransefortrinn
• Dokumentasjonskvalitet: Sørg for at offisiell dokumentasjon, hjelpesenter og kunnskapsbaser er omfattende og lett indekserbare, da AI ofte siterer offisielle kilder
• Strategiske partnerskap og integrasjoner: Bygg partnerskap med komplementære løsninger som ofte nevnes i AI-svar, for å øke indirekte synlighet og troverdighet

De mest vellykkede merkevarene kombinerer disse strategiene med kvartalsvise gjennomganger, og justerer tiltak basert på SOV-data og nye konkurransetrusler.

Overvåke trender over tid

Tidsmessig sporing av AI SOV avdekker mønstre og konkurransedynamikk som enkeltmålinger ikke kan fange, og er derfor avgjørende for strategiske beslutninger. Ved å måle SOV månedlig eller kvartalsvis kan du identifisere om merkevaren din vinner eller taper terreng sammenlignet med konkurrentene—en økning på 2-3 prosentpoeng per kvartal viser vellykkede optimaliseringstiltak, mens tilsvarende nedgang signaliserer konkurransepress eller budskapsproblemer som må takles raskt. Sesongmønstre dukker ofte opp i AI SOV-data, der visse kategorier viser forutsigbare variasjoner basert på kjøpssykluser, produktlanseringer eller bransjehendelser; å spore disse mønstrene hjelper deg med å skille mellom normale svingninger og reelle konkurranseskifter. I tillegg gjør trendovervåking det mulig å måle effekten av konkrete initiativer—å lansere en ny innholdsserie, publisere egen forskning eller rulle ut en produktoppdatering bør gi målbar SOV-forbedring innen 4-8 uker, etter hvert som AI-systemene innarbeider ny informasjon i treningsdata og svar. Selskaper som sporer SOV-trender over 12+ måneder utvikler prediktive evner, og forstår hvilke konkurransetiltak som typisk går foran markedsandelsendringer og hvilke innholdstyper som gir størst AI-synlighet.

Sette SOV-mål og KPI-er

Å etablere realistiske SOV-mål krever forståelse av markedsposisjon, konkurranseintensitet og ressursbegrensninger. For markedsledere i etablerte kategorier er 25-35% SOV et realistisk mål, mens utfordrere ofte sikter på 15-25% for å etablere troverdig posisjon, og nye aktører bør sikte på 8-15% SOV mens de bygger merkevarekjennskap. Rammene for målsetting bør inneholde:

• Plattformspesifikke mål: Sett ulike SOV-mål for ChatGPT, Perplexity og Google AI Overviews basert på plattformdynamikk og din relative styrke
• Promptkategori-mål: Fordel SOV-mål på prompttyper (f.eks. 20% SOV i oppdagelsesprompter, 12% i sammenligningsprompter, 18% i brukstilfelle-prompter)
• Konkurrentbenchmarking: Sett mål relativt til spesifikke konkurrenter fremfor absolutte prosentandeler, med mål om å tette gap til ledere eller opprettholde avstand til utfordrere
• Ressursallokering: Bruk SOV-data til å styre innholdsinvesteringer, og prioriter promptkategorier og plattformer der du underpresterer sammenlignet med konkurrentene

De fleste selskaper opplever at en årlig SOV-økning på 2-4 prosentpoeng er et ambisiøst men oppnåelig mål med dedikert optimalisering, mens økning på 5+ prosentpoeng vanligvis krever betydelige investeringer i innhold, produktforbedringer eller markedsendringer. Kvartalsvise gjennomganger av SOV-ytelse mot målene gjør det mulig å korrigere kurs og sikre at AI-synlighetsstrategien forblir i tråd med de overordnede forretningsmålene.