Hvordan optimaliserer du for AI-agenter som fullfører oppgaver vs kun besvarer spørsmål? Trengs en annen strategi?

Du er tidlig ute, men ikke for tidlig. Dette er reelt og kommer raskt.

Forskjellen er viktig:

Samtale-AI (dagens GEO):

• Brukeren stiller spørsmål
• AI syntetiserer svar
• AI siterer kilder
• Bruker handler

Agentisk AI (på vei):

• Bruker beskriver mål
• Agenten undersøker alternativer
• Agenten vurderer og velger
• Agenten gjennomfører (eller presenterer utvalg)

Hvorfor dette endrer optimalisering:

For samtale-AI: “Vær verdt å sitere” For agentisk AI: “Vær verdt å velge og bruke”

Hva agenter vurderer:

Agenter må kunne forstå tjenesten din programmessig, ikke bare lese om den.

Vi ser allerede agent-lignende trafikkmønstre:

Hva vi har lagt merke til:

• Rask, sekvensiell sidebesøk (ikke menneskelig surfing)
• Tjenestesider besøkt sammen med pris- og spesifikasjonssider
• API-dokumentasjon får mer bot-trafikk
• Ukjente user agents

Vi tror dette er:

• Undersøkelsesagenter som samler leverandørinformasjon
• Sammenligningsverktøy som bygger databaser
• Tidlige agentiske systemer som vurderer alternativer

Trafikken er liten, men økende:

• For 6 måneder siden: ~100 besøk/mnd med dette mønsteret
• Nå: ~800 besøk/mnd
• Konverteringsrate: Lavere enn for mennesker, men ikke null

Implikasjonen: Agenter undersøker allerede. Hvis informasjonen din ikke er strukturert for dem, hopper de over deg. Hvis den er det, havner du på kortlisten deres.

Dette er ikke fremtid – det skjer nå, i liten skala.

Interessant. Så hvis agenter allerede undersøker, hva bør vi prioritere?

Vår virksomhet er B2B SaaS. Hva ser agentoptimalisering ut for oss spesifikt?

For B2B SaaS spesielt:

Prioritet 1: Prisklarhet og pakkestruktur

Agenter må sammenligne alternativer. Hvis prisen din er “kontakt oss”, er du usynlig for sammenligningsagenter.

Gjør dette:

• Tydelige pristabeller på nettsiden
• Funksjonssammenligningstabeller
• Maskinlesbar prising (schema markup)

Prioritet 2: Integrasjonsdokumentasjon

Agenter vurderer “kan dette fungere med det vi har?”

Gjør dette:

• Tydelig integrasjonsliste
• API-dokumentasjon
• Tekniske krav
• Implementeringstidslinjer

Prioritet 3: Tjenestedefinisjonsskjema

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Ditt SaaS-produkt",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.00",
    "priceCurrency": "USD",
    "priceValidUntil": "2026-12-31"
  },
  "operatingSystem": "Cloud/Web",
  "softwareRequirements": "Moderne nettleser"
}

Prioritet 4: Bevispunkter

Agenter vektlegger omdømmesignaler:

• Antall kunder
• Vurderingsscore
• Casestudier
• Samsvarssertifiseringer

Gjør disse maskinlesbare, ikke bare for mennesker.

Heit påstand: Selskapene som vinner med agenter er de med API-er.

Hvorfor:

Agentisk AI undersøker ikke bare – den handler. Hvis en agent kan:

1. Sjekke tilgjengelighet via API
2. Sammenligne priser via API
3. Booke/kjøpe via API
4. Sjekke status via API

Blir du det enkleste valget.

Eksempel: Bruker til agent: “Book et hotell i SF under 300 dollar med gode anmeldelser”

Agenten vurderer hoteller. Noen har:

• API-tilgang
• Sanntidstilgjengelighet
• Programmatisk booking

Andre krever menneskelig mellomledd.

Hvilken foretrekker agenten?

For B2B SaaS:

• Selvbetjent prøveperiode
• API for kontooppsett
• Programmatisk prising/tilbud
• Integrasjons-API-er

Disse er ikke bare kjekke for mennesker – de er essensielle for agentinteraksjoner.

Dette begynner å bli tydelig. Her er det jeg tar med meg:

For dagens GEO (samtale-AI):

• Innholdssitering
• Autoritetssignaler
• Svar-først-struktur
• E-E-A-T

For fremtidig agentisk optimalisering (på vei):

• Strukturert data om tjenester/produkter
• Maskinlesbar prising
• API-tilgjengelighet
• Tydelig dokumentasjon
• Programmatisk samhandlingsmulighet

Vår handlingsplan:

Nå (støtter begge):

1. Implementer omfattende schema markup
2. Lag tydelig prisside med strukturert data
3. Dokumenter integrasjoner og krav tydelig

Snart (agentspesifikt):

1. Vurder API-eksponering for agentinteraksjoner
2. Gjør mer informasjon programmessig tilgjengelig
3. Overvåk agent-lignende trafikkmønstre

Følg med på:

1. Agent-lignende trafikk (Am I Cited + serverlogger)
2. Validering av strukturert data
3. Hvordan vi vises i agent-drevne sammenligninger

Gir dette rammeverket mening?

Kjappe gevinster du kan gjøre i dag for å bli agentklar:

1. Struktur på prisside (2 timer)

• Tydelige pristabeller
• Funksjonstabeller
• Produktschema markup

2. Integrasjonsdokumentasjon (4 timer)

• List alle integrasjoner
• Tekniske krav
• Implementeringsprosess

3. Tjeneste-/produkt-schema (2 timer)

• SoftwareApplication-schema
• Offer-schema for priser
• AggregateRating for anmeldelser

4. FAQ-schema for vanlige agentspørsmål (1 time)

• “Hva koster [produkt]?”
• “Hvilke integrasjoner støtter [produkt]?”
• “Hva er kravene til [produkt]?”

Disse hjelper både dagens GEO og fremtidig agentisk optimalisering. Lav risiko, potensielt stor gevinst.

Perspektiv på timing:

2023-2024: Samtale-AI dominerer (ChatGPT, osv.) 2025: Agentisk AI vokser fram (OpenAI Operator, Claude-verktøy) 2026+: Agenter blir mainstream for oppgaver

Vi er i overgangsåret. Selskapene som optimaliserer for agenter nå er som de som startet SEO i 2005 – tidlig nok til å bygge fordel før konkurransen.

Mitt råd:

• Ikke ignorer samtale-AI (fortsatt dominerende)
• Begynn å forberede for agenter (strukturert data, API-er)
• Følg agenttrender kvartalsvis
• Vær klar til å akselerere når agentene blir mainstream

Dette er en “forbered nå, akselerer senere”-situasjon. Grunnmuren du legger i dag med strukturert data hjelper både nåværende og fremtidig optimalisering.