Spiller rekkefølgen på siteringer i AI-svar faktisk noen rolle? Første posisjon vs. senere nevnt

Posisjon betyr ABSOLUTT noe. Her er data på brukeradferd:

Undersøkelsesrate etter posisjon:

Primacy-effekten: Brukere fokuserer naturlig på de første alternativene. Når ChatGPT lister opp fem merkevarer, klikker de fleste bare på de første én eller to.

Å være nr. 4 kan være verre enn å være fraværende: Hvis du nevnes etter fire konkurrenter, har brukere:

1. Allerede funnet det de trenger
2. Mentalt kategorisert deg som “mindre viktig”
3. Mistet oppmerksomheten/interessen

Implikasjonen: En “synlighetsscore” som tar hensyn til posisjon er mer meningsfull enn rå antall nevnelser.

Posisjon er metrikken man bør optimalisere, ikke bare tilstedeværelse.

Posisjonsanalyse fra vår konkurranseovervåking:

Reelt scenario fra forrige måned: Vi sporet en kunde og deres 3 toppkonkurrenter over 50 bransjespørsmål.

Posisjonsfordeling:

Konkurrent A dominerte selv om kunden vår hadde “god” synlighet.

Dette gjorde Konkurrent A:

• Mer spesifikt innhold for presise spørsmål
• Hyppigere oppdateringer (ukentlig vs. månedlig)
• Sterkere omtale av merkevaren andre steder
• Bedre strukturert for AI-uttrekk

Innsikten: Å måle “blir vi nevnt” overså at vi kontinuerlig tapte posisjon til konkurrenter.

Posisjonsfokusert overvåking endret strategien vår helt.

Posisjonsbetydning for merkevareoppfatning:

Posisjon signaliserer kvalitet til brukerne:

• 1. = “Dette er det beste alternativet”
• 2. = “Godt alternativ”
• 3.+ = “Utenfor konkurransen”

Selv om brukere ikke klikker, påvirker posisjon oppfatningen: Dersom brukere ser deg jevnlig som nr. 4, utvikler de ubevisste kategoriseringer:

• “De er ikke lederen”
• “Det finnes bedre alternativer”
• “De er ikke førstvalget”

Dette påvirker:

• Merkevareoppfatning
• Vurderingssett
• Endelige kjøpsbeslutninger

Premium-merker MÅ være posisjon 1-2: Hvis du posisjonerer deg som premium, men AI alltid lister deg etter billigere konkurrenter, oppstår kognitiv dissonans.

Strategisk implikasjon: Posisjonsoptimalisering handler ikke bare om klikk – det handler om merkevareposisjonering i AI-formidlet oppdagelse.

Taktiske forbedringer som flyttet vår posisjon:

Før optimalisering: Gjennomsnittlig posisjon: 3,4

Endringer vi gjorde:

1. Svar-først omstrukturering

   • Hovedsvar i de første 50 ordene
   • Klare, direkte utsagn
   • Resultat: +0,6 posisjonsforbedring

2. Aktualitetsstrategi

   • Ukentlige innholdsoppdateringer
   • Nye datapunkter lagt til månedlig
   • Resultat: +0,4 posisjonsforbedring

3. Økt spesifisitet

   • Lagde innhold for presise søkevarianter
   • Mindre generelt “oversiktsinnhold”
   • Resultat: +0,5 posisjonsforbedring

Etter optimalisering: Gjennomsnittlig posisjon: 1,9

Tid til resultater: 6–8 uker

Mønsteret: AI belønner innhold som mest direkte og nylig besvarer det spesifikke spørsmålet. Generisk, eldre innhold skyves bakover.

Slik sporer du faktisk posisjon (ikke bare tilstedeværelse):

Det de fleste sporer:

• “Ble vi nevnt?” (ja/nei)
• Antall nevnelser
• Prosentandel av spørsmål

Det du bør spore:

• Posisjon i hver nevnelse
• Posisjonsfordeling over tid
• Posisjon vs. spesifikke konkurrenter
• Posisjon etter spørsmålkategori

Synlighetsscore-konsept: Ett enkelt mål som vektlegger posisjon:

• 1. posisjon = 100 poeng
• 2. posisjon = 60 poeng
• 3. posisjon = 30 poeng
• 4.+ posisjon = 10 poeng

Eksempel: Merke A: Nevn 50 ganger, oftest nr. 4 = Score 500 Merke B: Nevn 30 ganger, oftest nr. 1 = Score 3000

Merke B er faktisk 6x mer synlig til tross for færre nevnelser.

Am I Cited tilbyr disse posisjonsvektede målene – avgjørende for reell synlighetsforståelse.

Posisjon varierer etter spørsmåls-typen:

Mønstre etter spørsmålstype:

Innsikt: Noen spørsmålstyper er lettere å “vinne” enn andre.

Strategi:

1. Identifiser spørsmål hvor du har lav posisjon
2. Analyser hva topp-posisjonerte konkurrenter gjør
3. Lag innhold spesifikt for å vinne disse spørsmålene
4. Overvåk om posisjonen forbedres

Posisjonsoptimalisering er spørsmålsspesifikk – ikke optimaliser bredt, optimaliser for de spesifikke spørsmålene som betyr noe.

E-handelsperspektiv på posisjon:

For produktanbefalinger er posisjon lik inntekt:

Første posisjon i “beste [produkt]” spørsmål:

• Får flest klikk
• Får første vurdering
• Vinner ofte salget

Våre data: Produkter nevnt først i AI-svar konverterer 3x så ofte som produkter nevnt som nr. 3.

Taktikk for å forbedre posisjon:

1. Bedre struktur på produktsiden
2. Mer detaljerte spesifikasjoner
3. Sammenligningstabeller
4. Nyere anmeldelser/oppdateringer
5. Prisgjennomsiktighet

Dette flyttet oss fra 4. til 1. for et nøkkelprodukt:

• La til detaljert sammenligning mot spesifikke konkurrenter
• Oppdatert med 2026-spesifikasjoner og priser
• Inkluderte oppsummering av ferske kundeanmeldelser
• Omstrukturert for svar-først format

3 uker senere: 1. posisjon for hovedproduktspørsmålet.

Denne tråden endret mitt syn på AI-synlighet. Viktigste lærdommer:

Posisjon betyr enormt mye:

• 1. posisjon: 45% brukerundersøkelse
• 4. posisjon: 8% brukerundersøkelse
• Å være nr. 4 kan være verre enn å ikke bli nevnt

Slutt å feire “nevnt” uten kontekst:

• Nevnt i dårlig posisjon = begrenset verdi
• Trenger posisjonsvektet synlighetsscore
• Sammenlign posisjon mot konkurrenter, ikke bare tilstedeværelse

Slik forbedres posisjonen:

1. Svar-først innholdsstruktur
2. Høyere aktualitet (oppdater oftere)
3. Mer spesifikt innhold for presise spørsmål
4. Sterkere autoritetssignaler
5. Spørsmålsspesifikk optimalisering

Endret måling:

• Spor posisjonsfordeling, ikke bare antall nevnelser
• Bruk synlighetspoeng som vektlegger posisjon
• Overvåk posisjonstrender over tid
• Sammenlign posisjon mot konkurrenter

Våre neste steg:

1. Revider nåværende posisjonsfordeling
2. Identifiser spørsmål med dårligst posisjon
3. Lag en optimaliseringsplan for disse spørsmålene
4. Følg posisjonsforbedringer over tid

Takk til alle – fra “vi blir nevnt” til “vi må vinne posisjonene.”