Har noen brukt original forskning/undersøkelser for å øke AI-sitater? Tester denne hypotesen

Kate, vi har publisert 6 store forskningsrapporter de siste 2 årene. Effekten på AI-sitater er REELL.

Våre data:

Hvorfor original forskning fungerer for AI:

1. Unike data – AI må sitere deg
2. Spesifikke statistikker – AI elsker å sitere konkrete tall
3. Siterbare funn – Enkle å trekke ut og tilskrive
4. Autoritetssignal – Viser ekspertise og satsning

Hva vi har lært:

• Utvalgsstørrelse har noe å si for troverdighet, men 500+ er vanligvis nok
• Tydelige, siterbare funn (“67 % av markedsførere rapporterer…”) slår kompleks analyse
• Publisering av metodikk øker tillit og sannsynlighet for sitering
• Årlige rapporter som oppdaterer data blir oftere sitert enn enkeltstudier

Journalistperspektiv på hvorfor forskning blir plukket opp:

Hva gjør forskning siterbar:

1. Nye funn – Noe vi ikke visste fra før
2. Tydelig metodikk – Jeg kan verifisere/stole på tallene
3. Siterbare statistikker – “X % av Y gjør Z”-format
4. Tidsaktualitet – Relevant for nåværende samtaler
5. Overraskelsesmoment – Kontraintuitive funn får mer omtale

Hva gjør forskning neglisjerbar:

• Egeninteresserte konklusjoner
• Uklar metodikk
• For lite utvalg til påstandene
• Mangler “hvorfor” – bare data uten innsikt
• Låst uten sammendrag

For AI-sitering spesielt:

AI-systemer plukker opp det som får presse. Får forskningen din omtale i pressen, går den inn i mer treningsdata og kilder. Forskning → presse → AI-pipelinen er reell.

Mitt råd: Lag genuint interessant forskning, ikke bare promotering. Funn som får redaktører til å si “hm, interessant” blir plukket opp.

Jeg har gjennomført 50+ forskningsprosjekter for merkevarer. Her er hva jeg har lært om AI-optimalisert forskning:

Strukturelle elementer som blir sitert:

1. Oppsummering – AI kan sitere uten å lese hele rapporten
2. Nøkkelstatistikker uthevet – Fet/pull-quote-format
3. Seksjonsoverskrifter som spørsmål – “Hvor mange markedsførere bruker AI?”
4. Sammenligningsdata – År-over-år, segment-sammenligninger
5. Tydelig kildeangivelse – “[Firma] 2026 [Tema] Rapport”

Veiledning for utvalgsstørrelse:

Vanlige feil:

• Overdrevne konklusjoner fra små utvalg
• Gjemmer de interessante funnene
• Ingen metodikkseksjon
• Kun PDF (ikke webindeksert)
• Ingen pressemelding eller distribusjon

Om du lager forskning og bare legger den på nettsiden, finner ikke AI den. Du må ha distribusjon.

PR-perspektiv på å få forskning sitert:

Forskning → sitat-pipelinen:

1. Du publiserer forskning
2. Journalister/bloggere omtaler den
3. Disse artiklene blir indeksert
4. AI siterer både forskningen din OG omtalen
5. Flere sitater gir mer omtale (flywheel)

Hva får presseomtale:

• Kontraintuitive funn – “Til tross for X, skjer Y”
• Trendbekreftelse – Data som støtter aktuelle temaer
• Bransjeførste – Første omfattende studie av [tema]
• Siterbare statistikker – Enkle å bruke i overskrifter
• Eksklusiv tilgang – Tilby utvalgte journalister først

Distribusjonsstrategi:

1. Embargo – Gi 2–3 sentrale journalister forhåndstilgang
2. Pressemelding – Distribusjon via nyhetsbyrå
3. Direkte kontakt – Pitch relevante journalister
4. Sosial forsterkning – Grunnlegger/leder deler nøkkeltall
5. Influencer-seeding – Send til bransjeeksperter

Sett av budsjett til promotering. Forskning uten distribusjon er usynlig for AI.

Perspektiv fra mindre budsjett – du trenger ikke dyr forskning for AI-sitater.

Vår fremgangsmåte (bootstrappet oppstart):

1. Undersøk brukerbasen vår – Gratis, 200+ svar fra engasjerte brukere
2. Analyser offentlig data – APIer, myndighetsdata, bransjerapporter (legg til analyse)
3. Sammendrag av casestudier – Samle resultater fra kundesuksess
4. Verktøybasert forskning – Bruk vårt eget produkt til å skape unike data

Resultater:

Vår “2025 [Nisje] Benchmark-rapport” basert på 250 brukerresponser ble sitert av AI innen 8 uker. Nå dukker den opp når folk spør om referanseverdier i vår bransje.

Totalkostnad: Ansatt-tid + $0 for undersøkelsesverktøy (vi brukte gratistjeneste)

Det viktigste:

Du trenger ikke $50 000-budsjett. Du trenger UNIKE data. Selv et lite utvalg av egen data er mer siterbart enn ingen data.

Akademisk/forskningsperspektiv:

Hva gjør forskning troverdig for AI-systemer:

1. Åpenhet om metodikk – Hvordan data ble samlet inn og analysert
2. Beskrivelse av utvalg – Hvem ble undersøkt, hvordan valgt
3. Innrømmer begrensninger – Viser intellektuell ærlighet
4. Mulighet for replikasjon – Kan noen etterprøve funnene?
5. Statistisk grundighet – Riktig analyse, signifikansberegning

Hvorfor dette er viktig for AI:

AI-systemer er trent til å verdsette autoritative kilder. Forskning som følger akademiske normer signaliserer autoritet. Det blir oftere sitert når AI må underbygge påstander med data.

Praktiske anbefalinger:

• Inkluder metodikkseksjon (selv kort)
• Oppgi konfidensintervaller der det er relevant
• Innrøm begrensninger
• Dater funnene tydelig
• Oppdater årlig om mulig

Du trenger ikke være akademisk, men å låne troverdighetsmarkører hjelper.

Format betyr like mye som innhold for AI-siterbarhet:

Beste praksis for forskningsformat:

Webversjon (essensielt):

• Alle funn publisert i HTML (ikke bare PDF)
• Hvert hovedfunn i egen seksjon
• Statistikk i tekst, ikke bare grafikk
• Schema-markup for Artikkel med datePublished
• Tydelig tilskriving til selskapet ditt

PDF-versjon (tillegg):

• For lead capture og detaljert lesing
• Men ikke gjør det til eneste versjon
• AI kan ikke enkelt lese PDF-grafikk

Format for nøkkelstatistikk:

Bra: “67 % av markedsføringsledere rapporterer økt AI-investering i 2026 (Kilde: [Firma] Marketing AI Report 2026, n=2 000)”

Dårlig: [Infografikk med statistikk innbakt i bilde]

AI trekker ut tekst. Gjør de beste tallene dine lett utdragbare.

Jeg studerer hvordan AI siterer kilder. Original forskning har klare fordeler:

Hvorfor AI siterer forskning:

Når AI svarer på et spørsmål som “Hvor mange prosent av selskaper bruker AI til markedsføring?” trenger det en kilde. Alternativer:

1. Generelle påstander fra blogger (lav autoritet)
2. Original forskning med konkrete tall (høy autoritet)
3. Ikke noe svar (AI unngår dette)

Original forskning med konkrete statistikker vinner fordi AI kan sitere det trygt.

Forskningskjennetegn som korrelerer med AI-sitering:

Tredjepartsdeknings-multiplikatoren:

Forskning som siteres av andre publikasjoner blir enda oftere sitert av AI. “Forskning → presse → AI”-pipelinen er reell. Invester i distribusjon.

Denne tråden bekrefter vår investering i original forskning. Viktige lærdommer:

Hvorfor forskning fungerer for AI:

• Unike data som AI må sitere
• Spesifikke statistikker er lette å trekke ut
• Autoritetssignal gjennom metodikk
• Kompound-effekt gjennom presseomtale

Beste praksis for AI-sitering:

1. Format – Webpublisert HTML-versjon, ikke bare PDF
2. Struktur – Tydelige seksjonsoverskrifter som spørsmål, siterbare tall
3. Metodikk – Inkluder den, hold den tilgjengelig
4. Distribusjon – Sett av budsjett til PR og promotering
5. Oppdatering – Årlig oppfriskning gir flere sitater

Vår plan for 2 000-personersstudien:

• Uke 1: Ferdigstille web-landingsside med nøkkelfunn
• Uke 2: Embargo til 3 utvalgte journalister
• Uke 3: Pressemelding + sosial promotering
• Uke 4: Direkte kontakt til 50 bransjebloggere
• Løpende: Spor AI-sitater med Am I Cited

Budsjettfordeling:

• Produksjon: $25 000
• Promotering: $15 000
• Totalt: $40 000

Hvis dette gir samme resultat som eksemplene (8–15x avkastning), blir det vår beste markedsføringsinvestering i år.

Takk for grundige innspill alle sammen.