Endrer KI hvordan folk oppdager merkevarer? Ser helt andre oppdagelsesmønstre enn i fjor

Sarah, dine data stemmer med bransjetrender vi ser.

Det grunnleggende skiftet:

Søkeoppdagelse: “Her er 10 alternativer, du velger” KI-oppdagelse: “Basert på dine behov anbefaler jeg disse 2-3 merkevarene”

Hvorfor dette betyr noe:

Med søk fikk du en sjanse til å bli vurdert hvis du var på side 1. Med KI blir du ikke vurdert i det hele tatt hvis du ikke blir anbefalt.

KI-oppdagelsens dynamikk:

Konsekvensen:

Merkevareoppdagelse blir mer binært. Enten er du i KI-anbefalingssettet, eller så er du usynlig.

Forbrukerforskningsperspektiv på KI-merkevareoppdagelse:

Hvordan forbrukere bruker KI for merkevareforskning:

Vi spurte 1 000 forbrukere om deres KI-bruk:

Tillit-faktoren:

Forbrukere stoler mer på KI-anbefalinger enn annonser, tilsvarende tilliten til muntlige anbefalinger. De oppfatter KI som objektiv (enten det stemmer eller ikke).

Hva driver KI-baserte kjøp:

1. Konkret behov uttrykt (“Jeg trenger X som gjør Y”)
2. KI-anbefaling mottatt
3. Grunnleggende validering (rask nettsjekk, anmeldelser)
4. Kjøp

Vurderingsfasen er komprimert. KI gjør sammenligningsarbeidet brukeren tidligere gjorde selv.

Startup-perspektiv på KI-merkevareoppdagelse:

KI-oppdagelse er vår største kilde til nye kunder.

Vi er et to år gammelt selskap. Null merkevarebevissthet i tradisjonell forstand. Men vi blir oppdaget gjennom KI.

Hvorfor startups kan vinne KI-oppdagelse:

1. Nisjefokus – Vi gjør én ting bra, KI vet det
2. Klar posisjonering – Ingen tvil om vårt formål
3. Sterke anmeldelser – Tidlige kunder ga detaljerte anmeldelser
4. Innholdsinvestering – Vi laget innhold KI kan sitere

Vår oppdagelseshistorie:

Ny kunde: “ChatGPT sa dere er best for [spesifikt bruksområde]”

Vi har aldri kjørt en annonse. Vi bare optimaliserte for KI-oppdagelse i vår spesifikke nisje.

For utfordrermerkevarer:

KI-oppdagelse kan jevne ut konkurransen HVIS du har tydelig, spesifikk posisjonering som KI kan forstå og anbefale.

Merkevarestrategiske implikasjoner av KI-oppdagelse:

Det nye spørsmålet for merkevareposisjonering:

Før: “Hva vil vi være kjent for?” Nå: “Hva vil vi at KI skal vite oss for?”

Merkevareattributter KI kan anbefale på:

1. Bruksområde-tilpasning – “Best for [spesifikt behov]”
2. Prisposisjonering – “Rimelig alternativ i [kategori]”
3. Funksjonsdifferensiering – “Eneste [produkt] som gjør X”
4. Målgruppetilpasning – “Designet for [spesifikk persona]”

Viktigheten av tydelig posisjonering:

KI trenger klare signaler for å anbefale deg. Utydelig posisjonering = ingen anbefalinger.

Merkevarer med krystallklar “vi er best X for Y”-posisjonering blir anbefalt. Merkevarer med bred “vi passer for alle”-posisjonering blir oversett.

CMO-perspektiv på tilpasning til KI-oppdagelse:

Hvordan vi endrer merkevaremarkedsføringen:

Mindre:

• Merkevarebevissthetsannonsering (KI bryr seg ikke om visninger)
• Øvre-funnel-forfengelighetsmålinger

Mer:

• Overvåking av KI-synlighet
• Optimalisering av tredjepartsanmeldelser
• Innhold KI kan sitere
• Klar, spesifikk posisjonering

Budsjettendringer:

Vi flyttet 20 % av bevissthetsbudsjettet til KI-synlighetsarbeid:

• Programmer for å generere anmeldelser
• Lage sammenligningsinnhold
• PR for tredjepartsomtaler
• KI-overvåkingsverktøy

Måleutfordringen:

Tradisjonelle merkevare-målinger (kjennskap, gjenkalling) fanger ikke KI-oppdagelse. Vi la til nye målinger:

• KI-omtalerate (% av relevante søk som nevner oss)
• KI-anbefalingsrate (% av anbefalingssøk)
• KI-attribuerte konverteringer

Medieplanleggingsperspektiv:

Merkevareoppdagelsestrakten endrer seg:

Før: Bevissthet → Vurdering → Intensjon → Kjøp Nå: Behov → KI-anbefaling → Validering → Kjøp

Hva dette betyr for media:

Bevissthetsannonser mister verdi hvis KI gir anbefalingen. Resultatorientert annonsering ved valideringsfasen får mer verdi.

Hvordan vi tilpasser oss:

1. Mindre bruk på bred bevissthet
2. Mer bruk på å være til stede når KI-anbefalte merkevarer blir validert
3. Investering i KI-synlighet (dog ikke “betalt” på tradisjonelt vis)
4. Retargeting av KI-oppdagede besøkende

Attribusjonsutfordringen:

Hvis KI anbefaler deg, hvem får æren? KI? Innholdet den siterte? Anmeldelsene den leste?

Vi behandler KI-oppdagelse som en organisk kanal og måler etter tilstedeværelse.

Teknisk perspektiv på KI-merkevareoppdagelse:

Hva får KI til å anbefale en merkevare:

1. Tilstedeværelse i treningsdata – Historisk innhold om merkevaren din
2. Tredjepartsomtaler – Presse, anmeldelser, ekspertuttalelser
3. Strukturerte data – Klar produkt-/merkevareinformasjon
4. Søkematch – Din posisjonering samsvarer med brukerbehov
5. Autoritetssignaler – Wikipedia, publikasjoner, pålitelige kilder

Merkevareoppdagelsessignaler:

For merkevareoppdagelse:

Tredjepartsvalidering betyr mer enn egensalg. Bygg merkevaretilstedeværelse gjennom fortjent media, anmeldelser og autoritative omtaler.

Konkurranseanalyse på KI-merkevareoppdagelse:

Dette sporer vi:

For hver konkurrent og vår merkevare:

• Hvilke søk som nevner hver merkevare
• Plassering i KI-anbefalinger
• Hva KI sier om hver merkevare
• Endringer over tid

Innsikt fra overvåkning:

1. Markedsledere er ikke alltid KI-ledere – Noen etablerte merkevarer har svak KI-tilstedeværelse
2. Nisjeaktører slår over sin vektklasse – Tydelig posisjonering vinner spesifikke søk
3. Synlighet er volatil – Månedlige endringer kan være betydelige
4. Nye aktører kan dukke opp raskt – Ingen historisk “vollgrav” kreves

Vår overvåkningsmetode:

Ukentlig sporing med Am I Cited over 100+ søk. Dashbord viser:

• Vår merkevare vs. konkurrenter
• Opp/ned-trender
• Nye søk vi vises på
• Mangler der konkurrenter vises, men ikke vi

Denne tråden har endret hvordan jeg tenker om merkevarebygging. Viktige innsikter:

Skiftet:

• Fra bevissthetsmålinger til KI-anbefalingsmålinger
• Fra bred posisjonering til spesifikk, KI-tolkbar posisjonering
• Fra egensalg til tredjepartsvalidering
• Fra å kjempe om søk side 1 til å kjempe om KI-vurderingssettet

Nye elementer i merkevarestrategien:

1. KI-klart posisjonering – Hva vi faktisk er best på
2. Tilstedeværelse hos tredjepart – Anmeldelser, presse, autoritative omtaler
3. Nisje-eierskap – Dominer spesifikke bruksområdesøk
4. Synlighetsovervåkning – Spor KI-anbefalinger systematisk

Budsjettomfordeling: Flytter 15–20 % fra tradisjonell bevissthet til:

• Programmer for å generere anmeldelser
• PR for tredjepartsomtaler
• KI-optimalisert innhold
• Overvåkning og sporing

Nye målinger å følge:

• KI-omtalerate
• KI-anbefalingsrate
• KI-attribuert oppdagelse
• Konkurrerende KI-synlighet

Andelen KI-oppdagelse på 15 % vil trolig være 25–30 % innen utgangen av 2026. Vi må være forberedt.

Takk til alle for strategiske perspektiver.