Er det flere som ser at deres case-studier blir sitert i AI-svar? Har akkurat begynt å spore, og resultatene overrasker

Du har snublet over et av de viktigste mønstrene i AI-søk.

Hvorfor case-studier fungerer så bra:

AI-systemer er trent til å gjenkjenne og verdsette sosial bevis, målbare resultater og ekspertstøttede bevis. Case-studier leverer alle tre samtidig. Når noen spør en AI “Fungerer løsning X egentlig?” prioriterer AI-en case-studier fordi de svarer med virkelige bevis.

Strukturelle elementer som betyr noe:

1. TL;DR øverst – AI-systemer bruker ofte disse oppsummeringene direkte i sine svar
2. Nøkkelresultater tidlig – Ikke gjemt helt nederst, men rett etter introen
3. Punktlister med måltall – Gjør det svært lett for AI å hente ut
4. Spesifikke tall – “47 % økning” slår “betydelig forbedring” hver gang

Jeg har sett merkevarer gå fra 0 til 90 AI Overview-omtaler ved å restrukturere case-studiene sine med disse elementene. Am I Cited viser nøyaktig hvilke case-studier som blir sitert og hvilke som ikke gjør det – mønsteret blir tydelig når du ser dataene.

Vi restrukturerte helt om våre kunders case-studier for 6 måneder siden basert på akkurat denne innsikten. Dette lærte vi:

Før restrukturering:

• I snitt 0,3 AI-sitater per case-studie per måned
• De fleste sitatene kom fra irrelevante søk

Etter restrukturering:

• I snitt 4,7 AI-sitater per case-studie per måned
• Sitater kom fra søk med høy kjøpsintensjon

Endringene vi gjorde:

1. La til en oppsummeringsseksjon helt øverst med de 3 mest imponerende måltallene
2. Brukte en konsekvent mal: Utfordring -> Løsning -> Resultater -> Nøkkeltall
3. Satte inn forfatterbio med kompetanse ved siden av hver case-studie
4. Endret all vag språkbruk til konkrete tall

Den største overraskelsen? Gamle case-studier begynte å bli sitert. Vi trodde ferskhet var alt, men velstrukturerte case-studier fra 2 år tilbake begynte å dukke opp i AI-svar etter at vi omformaterte dem.

Jeg har sporet dette på tvers av flere kunder. Her er dataene:

Siteringsrate etter case-studie-struktur:

Mønsteret er konsekvent: AI-systemer belønner strukturert, lettutvinnbart innhold.

Én ting jeg vil legge til: forfatterkompetanse betyr mer enn du tror. Case-studier med navngitte forfattere med tydelig ekspertise blir sitert ca. 2x oftere enn anonyme case-studier. AI-systemer vurderer E-E-A-T på case-studie-nivå.

Perspektiv fra et lite selskap her. Vi har bare 6 case-studier, men denne tråden overbeviste meg om å omstrukturere alle forrige uke.

Endringer jeg gjorde:

• La til “Nøkkelresultater” rett etter introen
• Endret all vag språkbruk til konkrete tall
• La til min bio som grunnlegger med bransjekompetanse
• Lagde en sammenligningstabell som viser før/etter-måltall

Resultat etter bare 10 dager:

Jeg bruker Am I Cited for å spore sitater, og 2 av mine 6 case-studier har allerede dukket opp i AI-svar. Før omstruktureringen hadde jeg aldri sett noen av dem bli sitert.

Den mest siterte har dette formatet:

• Oppsummering med 3 punktlister med tall
• Utfordringsseksjon (2 avsnitt)
• Løsningsseksjon (3 avsnitt med detaljer)
• Resultattabell med før/etter sammenligning
• Ekspertsitat fra kunden vår

Det har bare gått 10 dager, men forskjellen er allerede målbar.

I stor skala har vi sporet case-studie-prestasjoner i AI i omtrent 8 måneder nå. Noen ekstra innsikter:

Dette har vi lært i stor skala:

1. Bransjespesifikke case-studier presterer bedre enn generelle – En case-studie om “helseforetak forbedrer pasientresultater” blir sitert mye mer enn “selskap forbedrer resultater”

2. Ferskhet teller fortsatt, men struktur teller mer – En velstrukturert case-studie fra 2023 presterer bedre enn en dårlig strukturert fra 2025

3. Schema-markup hjelper – Vi la til Case Study-schema på alle case-studier og så en 30 % økning i AI-sitater

4. 2 300 %-mønsteret er reelt – Vi så en kunde gå fra 0 AI-synlighet til å dukke opp i 90+ AI-genererte svar etter å ha restrukturert case-studiene

Vår formel for case-studier:

TL;DR (3 tall, 2–3 setninger)
Utfordring (konkret problem med tall)
Løsning (hva ble implementert)
Resultater (tabell med før/etter)
Ekspertsitat fra kunde
Forfatterbio med kompetanse

Dette formatet fungerer konsekvent på tvers av bransjer.

Vi har gjort dette til en tjeneste. Slik optimaliserer vi case-studier for AI:

Fase 1: Analyse

• Bruk Am I Cited for å identifisere hvilke case-studier som blir sitert
• Analyser strukturen på de som lykkes vs. de som ikke gjør det
• Dokumenter hvilke tall og formater som fungerer

Fase 2: Omstrukturering

• Flytt nøkkeltall til toppen
• Legg til oppsummeringsseksjoner
• Gjør fortellende avsnitt om til punktlister der det passer
• Legg til forfatterkompetanse og kundevalidering

Fase 3: Overvåkning

• Spor endringer i siteringsfrekvens
• Identifiser hvilke AI-plattformer som siterer hver case-studie
• Iterer basert på data

Vanlige feil vi ser:

1. Gjemmer måltall bak innloggingsvegg
2. Bruker PDF-er i stedet for nettsider
3. Skriver case-studier som fortellinger uten tydelig struktur
4. Ingen forfatter-oppføring
5. Vage resultater (“forbedret ytelse” vs. “47 % økning”)

Fiks disse og de fleste case-studier begynner å dukke opp i AI-svar innen 2–4 uker.

Jeg gjorde en analyse av dette for min bedrift. Sporet 150 case-studier på tvers av 12 konkurrenter samt våre egne.

Viktige funn:

• Case-studier med tabeller blir sitert 70 % oftere enn uten
• Case-studier med spesifikke prosenter i de første 100 ordene blir sitert 3,2x mer
• Case-studier med navngitte kunder blir sitert 40 % mer enn anonyme
• Gjennomsnittlig ordantall for siterte case-studier: 1 200–1 800 ord
• Case-studier under 500 ord blir nesten aldri sitert

Den ideelle balansen:

De mest siterte case-studiene har:

• 1 200–1 800 ord
• 3–5 konkrete måltall
• Minst én tabell eller sammenligningsdiagram
• Tydelige seksjonsoverskrifter
• Forfatterbio med kompetanse

Dette handler ikke bare om struktur – det handler om å gi AI-systemer akkurat det de trenger for å hente ut og sitere innholdet ditt.

Som en som skriver case-studier til daglig, endrer denne tråden hvordan jeg angriper formatet.

Gammel tilnærming: Skrive en engasjerende fortelling som bygger opp mot det store avsløringen til slutt.

Ny tilnærming: Start med resultatene, og fortell så hvordan vi kom dit.

Det føles bakvendt fra et fortellerperspektiv, men hvis AI-systemer henter fra toppen av siden, må vi legge verdien først.

Spørsmål til gruppa: Er det noen som vet om AI-systemer vektlegger første avsnitt mer? Eller handler det bare om strukturerte seksjoner uansett plassering?

Denne tråden har gitt meg en klar handlingsplan. Her er hva jeg tar med meg videre:

Umiddelbare endringer:

1. Restrukturer alle 40 case-studier med måltall øverst
2. Legg til TL;DR-seksjoner i hver case-studie
3. Gjør fortellende partier om til punktlister
4. Legg til forfatterbio med kompetanse

Overvåkningsplan:

• Sett opp Am I Cited-sporing for alle case-studier
• Sammenlign siteringsrate før og etter omstrukturering
• Identifiser hvilke case-studier som presterer best og hvorfor

Langsiktig strategi:

• Lag en mal basert på høytytende case-studier
• Tren forfatterne våre i AI-vennlig struktur
• Legg til schema-markup på alle case-studier

Innsikten om at bare 20 % av case-studiene våre blir sitert – men at vi kan fikse dette med strukturelle endringer – er utrolig nyttig. Takk til alle for ekte data og erfaringer.