Hvilke publikasjoner siterer LLM-er oftest? Målretting mot høyverdige medier

Endring i siteringslandskapet

Siteringsmønstrene til store språkmodeller har endret seg dramatisk de siste månedene, og har grunnleggende endret hvordan merkevarer bør tilnærme seg målretting mot medier. Reddits dominans har kollapset dramatisk på ChatGPT—fra 60 % av siteringene tidlig i august til kun 10 % innen midten av september 2025—og Wikipedia har opplevd en like oppsiktsvekkende nedgang fra 55 % til under 20 % på samme plattform. Men historien er langt mer nyansert enn bare en nedgang: disse endringene er ikke universelle for alle LLM-er. Ulike plattformer viser svært forskjellige siteringspreferanser, noe som betyr at en publikasjonstrategi som fungerer for ChatGPT kan bomme fullstendig på Google AI Mode eller Perplexity. Å forstå disse plattformspesifikke mønstrene har blitt avgjørende for enhver merkevare som er seriøs med tanke på LLM-synlighet. Innsatsen er høy, fordi siteringer driver troverdighet, trafikk og merkevareautoritet i et AI-formidlet informasjonslandskap.

Forståelse av siteringshierarkiet

Den dramatiske forskjellen i siteringsmønstre på tvers av LLM-plattformer skyldes grunnleggende ulikheter i hvordan systemene henter og prioriterer informasjon. ChatGPT er hovedsakelig avhengig av treningsdata med begrenset sanntidshenting, noe som forklarer hvorfor siteringsmønstrene endret seg da OpenAI justerte parametrene i september 2025. Google AI Mode integrerer derimot live søkeresultater, og skaper et fundamentalt annerledes siteringsøkosystem som favoriserer nylig oppdatert og aktivt indeksert innhold. Perplexity befinner seg i mellomposisjon, og kombinerer treningsdata med sanntidshenting av nettinnhold på måter som gir egne siteringspreferanser. Disse arkitektoniske forskjellene betyr at siteringsmønstre ikke er universelle lover—de er plattformspesifikke resultater av hvordan hvert system er bygget og trent. En publikasjon kan være usynlig for ChatGPT, men dominere svarene fra Google AI Mode, eller omvendt. Dette krever en mer sofistikert tilnærming til mediemålretting: en som anerkjenner hver LLM som et eget økosystem med egne regler, preferanser og muligheter.

Bransjespesifikke vs. generelle publikasjoner

En av de mest slående funnene i LLM-siteringsatferd er den overveldende dominansen til bransjespesifikke publikasjoner i vertikale søk: 86 % av siteringene for produktsøk kommer fra nisje bransjesider, mens generelle publikasjoner bare fanger 14 % av de samme søkene. Dette avslører en viktig innsikt: LLM-er har lært å skille mellom massemarked-innhold og domenespesifikk ekspertise. Når noen spør om prosjektstyringsprogramvare, prioriterer modellen Wrike, Toro TMS og ServiceTitan—bransjepublikasjoner og casestudier—over generelle næringslivsmedier. Det samme gjelder for treningsteknologi: Peloton-søk gir siteringer fra sykkelentusiast-forum og treningsspesifikke publikasjoner fremfor etablerte medier. Dette betyr ikke at generelle publikasjoner er verdiløse; det betyr at deres verdi er svært kontekstavhengig. For B2B og nisje merkevarer er det strategiske budskapet tydelig: siteringer i bransjespesifikke publikasjoner gir langt høyere LLM-synlighet enn generell mediedekning. Din mediemålrettingsstrategi må være vertikal først, med identifisering av publikasjoner som LLM-er har lært å stole på i din bransje.

Vinnere og tapere etter september 2025

Parameterendringer i ChatGPT i september 2025 skapte klare vinnere og tapere i publikasjonøkosystemet. PRNewswire, Forbes, Medium og LinkedIn var de største vinnerne, med Forbes som viser jevn vekst på alle plattformer og LinkedIn som nå når cirka 15 % av siteringer på AI Mode. Disse publikasjonene drar nytte av flere faktorer: strukturerte dataformater som LLM-er enkelt kan tolke, regelmessige innholdsoppdateringer som holder dem ferske i treningsdatasett, og redaksjonelle standarder som signaliserer pålitelighet for AI-systemer. Samtidig antyder Reddits kollaps og Wikipedias dramatiske nedgang at OpenAI har nedprioritert bruker-generert og folkemengdebasert innhold til fordel for profesjonelt redigerte kilder. Dette har store konsekvenser for mediestrategi. Merkevarer som tidligere var avhengige av Reddit-synlighet eller Wikipedia-nevninger står nå overfor et fundamentalt annerledes landskap, mens de som er posisjonert i profesjonelle publikasjoner og pressemeldingsnettverk har fått uventede fordeler. Lærdommen er klar: valg av publikasjon er viktigere enn noen gang, og feil valg kan gjøre innholdet ditt usynlig for store LLM-plattformer.

Hvordan identifisere høyverdige publikasjoner for din merkevare

Å finne ut hvilke publikasjoner som gir LLM-siteringer krever en systematisk, datadrevet tilnærming. Start med å analysere konkurrentenes siteringsmønstre på tvers av de tre største LLM-plattformene—bruk verktøy for å spore hvor ChatGPT, Google AI Mode og Perplexity siterer konkurrentenes innhold. Kartlegg disse publikasjonene etter frekvens og plattform, og noter hvilke som går igjen på tvers av flere LLM-er, kontra de som dominerer på én plattform. Gjennomfør deretter vertikalspesifikk research: identifiser de 20–30 viktigste publikasjonene i din bransje og test hvor ofte de dukker opp i LLM-svar for spørsmål innen produktkategorien din. Vurder til slutt publikasjonens siteringspotensial ved å se på:

• Siteringsfrekvens: Hvor ofte vises denne publikasjonen i LLM-svar på relevante spørsmål?
• Plattformfordeling: Kommer den opp i ChatGPT, Google AI Mode og Perplexity, eller kun på spesifikke plattformer?
• Innholdsferskhet: Hvor raskt oppdaterer publikasjonen innholdet, og opprettholder den aktiv indeksering?
• Publikumsrelevans: Overlapper publikasjonens lesere med din målgruppe?
• Redaksjonelle standarder: Holder publikasjonen de profesjonelle standardene LLM-er prioriterer?

Denne metoden gjør publikasjonvalg til strategisk målretting i stedet for gjetting, og sikrer at mediearbeidet ditt treffer de plattformene og publikummet som betyr mest.

Skap innhold som blir sitert av LLM-er

Ikke alt innhold blir sitert av LLM-er—siteringsverdighet er en egen kvalitet som kombinerer flere viktige elementer. Original forskning og egen data får 30–40 % høyere synlighet i LLM-svar enn avledet eller kommenterende innhold, fordi LLM-er gjenkjenner dette som autoritative kilder som også siteres av andre publikasjoner. Siteringsverdig innhold krever også tydelig struktur: godt organiserte data, eksplisitte funn og handlingsrettede innsikter som LLM-er enkelt kan trekke ut og oppsummere. Autoritativ stemme er også viktig—innhold skrevet av anerkjente eksperter, støttet av erfaring og faglige referanser, signaliserer pålitelighet for AI-systemer. Når du pitcher til målrettede publikasjoner, fremhev de forskningsbaserte, datadrevne aspektene ved historien din. AmICiteds overvåkningsmuligheter lar deg spore hvilke av dine publiserte artikler som faktisk genererer LLM-siteringer, og skaper en tilbakemeldingssløyfe som hjelper deg å forbedre innholdsstrategien over tid. Denne datadrevne tilnærmingen løfter mediearbeidet fra håp til bevis, og sikrer at hvert innhold du plasserer er optimalisert for LLM-synlighet.

Digital PR-strategi for LLM-synlighet

Effektiv digital PR i LLM-tidsalderen krever en vesentlig annerledes tilnærming enn tradisjonelle medierelasjoner. Målet er ikke lenger bare å nå journalister—det handler om å skape innhold LLM-er vil anerkjenne som autoritativt og sitere gjentatte ganger. Dette betyr å lede med data: original forskning, egne måleparametere og ekspertanalyser som LLM-er ikke finner andre steder. Strategisk plassering er avgjørende; én omtale i Forbes eller PRNewswire gir flere LLM-siteringer enn ti omtaler i mindre autoritative publikasjoner. Bygg sam-siteringsnettverk ved å sikre at innholdet ditt dukker opp sammen med andre autoritative kilder—når LLM-er ser forskningen din sitert i samme artikler som bransjeledere, er det mer sannsynlig at de siterer deg uavhengig. Kryssplattform-omtaler forsterker synlighet: dekning på LinkedIn, bransjepublikasjoner og pressemeldingsnettverk samtidig skaper flere siteringsmuligheter på tvers av ulike LLM-plattformer. Den moderne PR-strategien er vertikalspesifikk, datadrevet og plattformbevisst, med forståelse for at hver LLM har egne preferanser og at siterings-suksess krever dyptgående innsikt i disse.

Måling og overvåking av LLM-siteringer

Det siste stykket i LLM-synlighetspuslespillet er systematisk måling og overvåking. Du kan ikke optimalisere det du ikke måler, og de fleste merkevarer har ingen innsikt i hvor ofte innholdet deres vises i LLM-svar. AmICited løser dette ved å spore ditt merkenavn, konkurrenters siteringer og publikasjonsprestasjoner på ChatGPT, Google AI Mode og Perplexity—og gir deg dataene du trenger for å forstå hvilke medieplasseringer som faktisk gir LLM-synlighet. Effektiv overvåking avslører hvilke publikasjoner som gir siteringer på hvilke plattformer, hvilke spørsmål som trigger innholdet ditt, og hvordan siteringsytelsen din sammenlignes med konkurrentenes. Disse dataene gjør mediestrategien din bevisbasert: du ser nøyaktig hvilke publikasjoner som er verdt å satse på, hvilke innholdsformater som gir siteringer, og hvor mediearbeidet ditt har forbedringspotensial. Merkevarene som vil dominere det LLM-formidlede informasjonslandskapet, er de som tar siteringssporing like seriøst som webanalyse. En datadrevet tilnærming til mediemålretting—basert på reelle siteringsdata i stedet for antakelser—er ikke lenger valgfritt; det er avgjørende for å lykkes i 2025 og fremover.