Samfunnsdiskusjon om å lage innhold midt i trakten for AI-synlighet. Ekte erfaringer fra markedsførere om å optimalisere vurderingsinnhold for både nurturing og AI-sitater.
Vår ytelse på trakten-innhold:
TOFU (lærerikt): Får AI-sitater, høyt volum, lav konvertering
BOFU (produktfokusert): Noen AI-sitater når det er riktig strukturert, høy konvertering
MOFU (vurdering): Nesten ingen AI-sitater, middels konvertering
Jeg kaller MOFU “dødsonen” for AI. Det er for kommersielt til at AI vil sitere det, men ikke direkte nok til å svare på spesifikke produktspørsmål.
Eksempler på vårt MOFU-innhold:
Disse pleier leads, men ser ikke ut til å hjelpe AI i det hele tatt.
Spørsmål: Er MOFU bare ikke egnet for AI-optimalisering? Eller finnes det en måte å få vurderingsinnhold til å fungere for både nurturing og AI-synlighet?
Problemet er ikke MOFU-innholdet i seg selv – det er hvordan MOFU-innhold vanligvis rammes inn.
Nåværende MOFU-rammeverk (fungerer ikke for AI):
AI-vennlig MOFU-rammeverk (samme innhold, annen vinkel):
Forskjellen:
Første sett posisjonerer deg som en leverandør som selger noe.
Andre sett posisjonerer deg som rådgiver som hjelper noen å ta et valg.
AI vil sitere hjelpsomt, nøytralt innhold. Omposisjonering av MOFU til “evalueringshjelp” i stedet for “salgsargument” gjør det siterbart.
Eksempel på transformasjon:
Før: “5 tegn på at du trenger et CRM-system”
Etter: “Hvordan vite når din bedrift trenger et CRM: Beslutningsrammeverk”
Samme målgruppe, samme trinn i trakten, men det andre kan bli sitert når noen spør “Trenger jeg et CRM?”
Ikke hvis du strukturerer det riktig.
Den lagdelte tilnærmingen:
Lag 1: Evalueringsrammeverk (AI siterer dette)
Generelle, hjelpsomme råd om hvordan man vurderer alternativer
“Når du vurderer CRM, bør du ta hensyn til disse 7 faktorene…”
Lag 2: Hvordan ulike løsninger adresserer rammeverket
Sammenlign hvordan ulike tilnærminger oppfyller kriteriene
Inkluder ditt produkt som ett alternativ
Lag 3: Din anbefaling
Basert på rammeverket, her er hva vi foreslår
CTA for mer informasjon
Det første laget er siterbart. Noen som spør AI “Hvordan velger jeg et CRM?” får ditt rammeverk.
Det andre og tredje laget nurturer. Leseren som fikk rammeverket ditt ser hvordan du sammenligner.
Samme side, flere formål.
AI siterer lag 1. Mennesker leser alle tre lag og beveger seg mot produktet ditt. Du trenger ikke velge mellom AI-synlighet og nurturing – du strukturerer innholdet for å gjøre begge deler.
MOFU-innholdstyper som fungerer for AI:
1. Beslutningsrammeverk
“Hvordan velge [Kategori]: Den komplette evalueringsguiden”
2. Sammenligningsguider
“[Kategori]-sammenligning: Hvordan evaluere dine alternativer”
3. Bruksveiledninger
“[Kategori] for [Bruksområde]: Dette må du vite”
4. ROI-kalkulatorer (som innhold)
“Hvordan beregne ROI på [Kategori]”
Hva som ikke fungerer:
Lead-capture-strategi for AI-optimalisert MOFU:
Ikke lås hele stykket. AI kan ikke se innhold bak skjema, og brukere forventer mer og mer åpen informasjon.
Bruk heller innholdsoppgraderinger:
Hovedartikkelen: Åpen, AI-synlig, omfattende
“Hvordan evaluere CRM-systemer: Beslutningsrammeverk”
Oppgraderingen: Låst, høyt verdsatt tillegg
“Last ned vår CRM-evalueringsscorekort-mal”
Slik fungerer det:
Resultater:
Vi testet dette mot fullt låst MOFU-innhold:
Bedre AI-synlighet OG bedre lead-capture.
Spesifikke MOFU-typer og deres AI-potensial:
| MOFU-type | AI-potensial | Hvorfor |
|---|---|---|
| Evalueringsrammeverk | Høyt | Lærerikt, hjelpsomt |
| Sammenligningsguider | Høyt | Svarer på sammenligningsspørsmål |
| Bruksveiledninger | Middels-høyt | Spesifikt, hjelpsomt |
| Casestudier | Middels | Kan siteres som eksempler |
| ROI-guider | Middels | Lærerikt når riktig rammet inn |
| “Hvorfor du trenger”-innhold | Lavt | For salgsfremmende |
| Produktfokuserte webinarer | Lavt | AI får ikke tilgang til video |
| Sjekklister for leverandørvalg | Høyt | Praktisk, hjelpsomt |
Nøkkelinnsikt:
MOFU som svarer på “Hvordan evaluerer/bestemmer jeg?” fungerer for AI.
MOFU som svarer på “Hvorfor skal jeg kjøpe?” gjør det ikke.
Ramme inn ditt vurderingsinnhold som evalueringshjelp, ikke salgsargument.
Schema-muligheter for MOFU-innhold:
For sammenligningsguider:
For beslutningsrammeverk:
For ROI-innhold:
For bruksveiledninger:
Schema hjelper AI å forstå at MOFU-innholdet ditt er strukturert evalueringshjelp, ikke reklame.
Vi la til ComparisonChart-schema på våre sammenligningsguider. AI-siteringsraten gikk fra 6 % til 24 % på de sidene.
Attribusjonsmodell for MOFU-innhold:
Utfordringen:
MOFU-innhold er midt i kundereisen. Det er ikke første touch (bevissthet) eller siste touch (konvertering). Det får for lite kreditt i de fleste attribusjonsmodeller.
Dette sporer vi:
Dette fant vi:
MOFU-innhold som får AI-sitater har 2,3x høyere assisterte konverteringsrate enn MOFU uten sitater.
Hvorfor? Brukere som finner deg via AI er aktivt på jakt. Ditt hjelpsomme rammeverk bygger tillit. De er mer tilbøyelige til å engasjere seg med merkevaren din senere.
AI-synlighet for MOFU handler ikke om direkte konvertering. Det handler om å komme inn i vurderingssettet når folk aktivt evaluerer.
Denne tråden endret hvordan jeg ser på MOFU-innhold. Viktige læringspunkter:
Problemet:
Vårt MOFU var rammet inn som salgsargumenter. AI siterer ikke salgsargumenter.
Løsningen:
Ramm inn MOFU som evalueringshjelp. Samme trinn i trakten, annen posisjonering.
Handlingsplan:
Ramme om eksisterende innhold:
Strukturer for begge formål:
Innholdsoppgraderinger:
Schema-implementering:
Nøkkelinnsikt:
MOFU er ikke en død sone – det var bare feil innrammet. Evalueringshjelp blir sitert OG nurturer potensielle kunder.
Takk til alle for omrammingen og praktiske eksempler!
MOFU-innhold havner ofte i en vanskelig mellomposisjon: ikke lærerikt nok for at AI vil sitere det som autoritativ informasjon, ikke spesifikt nok til å svare på direkte produktspørsmål. For å bli sitert må MOFU-innhold rammes inn som genuin opplæring om evalueringskriterier og beslutningsrammer.
Sammenligningsguider, rammeverk for funksjonsevaluering, bruksanalyser og beslutningsguider fungerer bra. Innhold som hjelper brukere å vurdere alternativer uten å være åpenbart salgsfremmende blir sitert. 'Hvordan velge X' presterer bedre enn 'Hvorfor velge vår X.'
Start med opplæringsverdi som AI kan sitere, og inkluder deretter produktet ditt som ett alternativ blant flere. Legg til lead capture gjennom innholdsoppgraderinger i stedet for å låse hele stykket. AI-synlig innhold bygger tillit som hjelper konvertering selv om stykket ikke er direkte transaksjonelt.
Overvåk hvordan innholdet ditt midt i trakten presterer i AI-responser og identifiser optimaliseringsmuligheter.
Diskusjon i fellesskapet om hvordan B2C-selskaper optimaliserer for AI-søk. Ekte erfaringer fra forbrukermerker som forbedrer AI-synlighet og produktanbefalinge...
Diskusjon i fellesskapet om synlighet for detaljhandel og ehandel i AI. Markedsførere deler strategier for å få produkter anbefalt av ChatGPT, Perplexity og Goo...
Diskusjon i fellesskapet om hvordan man kan optimalisere tjenestesider for AI-søkemotorer. Ekte strategier fra tjenestebedrifter som har forbedret sin AI-synlig...
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.
