Er det egentlig verdt å lage original forskning for AI-synlighet? Virker som en enorm innsats

Jeg har ledet forskningsprogrammer for både enterprise-selskaper (10+ milliarder kr) og mellomstore (300–1 000 millioner kr). Her er det reelle bildet:

Påstanden om “10x siteringer” er korrekt, men misvisende:

• Ja, forskning blir sitert 10x mer enn blogginnlegg
• MEN enterprise-forskning blir sitert 100x mer enn mellomstor forskning
• Gapet er urettferdig, men det er reelt

Hva som faktisk avgjør siteringsgrad:

Hvor mellomstore kan vinne:

1. Nisjeekspertise – Ikke forsk på “markedsføringstrender”. Forskn på “markedsføringstrender for produksjonsselskaper med under 500 ansatte.”

2. Proprietær data – Du har data konkurrentene ikke har: kundeadferd, bruksmønstre, support-henvendelser.

3. Hastighet – Du kan forske på nye temaer før enterprise-aktører kommer i gang.

Ærlig ROI for mellomstore:

• År 1: Minimal AI-synlighet (bygger grunnlag)
• År 2: Begynner å dukke opp i nisjesøk
• År 3+: Sammensatt effekt hvis du holder ut

Det fungerer. Men det er et 3-årig prosjekt, ikke en kampanje.

Har du ikke 500 000 kr? Slik gjør vi det med lavt budsjett:

Billige forskningsmetoder:

1. Kundeundersøkelse

   • Kostnad: ~20 000 kr (verktøy + incentiver)
   • Utvalg: 200–500 kunder
   • Vinkling: Hva bare DINE kunder kan fortelle deg

2. Proprietær dataanalyse

   • Kostnad: Kun ansatt-tid
   • Kilde: Bruksdata fra produktet ditt
   • Vinkling: Anonymiserte trender fra din plattform

3. Ekspertintervjuer

   • Kostnad: Tid + små honorarer
   • Metode: Intervjue 20+ bransjeeksperter
   • Vinkling: “Dette sier 20 eksperter om X”

4. Trendanalyse

   • Kostnad: Minimal
   • Metode: Analyser offentlige data på nye måter
   • Vinkling: Egen analyse, ikke egne data

Hva vi har lært:

Nøkkelen: Gjør det genuint nyttig og unikt. En god studie til 50 000 kr kan slå en slapp rapport til 500 000 kr.

La meg dele hva slags forskning AI faktisk siterer:

Innhold som ofte siteres:

1. Spesifikke statistikker – “73% av X gjør Y” siteres ofte
2. Sammenligningsdata – “X vs Y”-forskning hentes ofte opp
3. Trenddata – År-for-år-endringer
4. Benchmark-data – “Gjennomsnittlig Z er 123”

Hva vi har målt med Am I Cited:

Innhold med egne forskningsstatistikker: 4,3x siteringsrate Innhold med tredjepartsstatistikk: 1,8x siteringsrate Innhold uten statistikk: 1x basis

MEN dette betyr mer enn mengde:

Ekstrakthet – Kan AI lett hente ut din statistikk? Formatet betyr mye:

• Bra: “Ifølge [Ditt Selskap] fant forskning at 67% av markedsførere…”
• Dårlig: Statistikken er gjemt på side 12 i en PDF

Verifisering – Kan AI kryssjekke påstanden din?

• Bra: Metodikk forklart, utvalg oppgitt, dato tydelig
• Dårlig: “Forskning viser…” uten kilde

Unikhet – Finnes disse dataene andre steder?

• Bra: Bare ditt selskap har denne innsikten
• Dårlig: Du rapporterer det alle andre rapporterer

Mitt råd: Før du investerer i forskning, gjennomgå hvilken unik data du ALLEREDE har. De fleste selskaper sitter på gullgruver de ikke ser selv.

Jeg jobbet i et av de store forskningsselskapene. La meg avmystifisere hvordan vi jobbet:

Enterprise-forskningsmaskinen:

• 50+ personer på forskningsteamet
• Over 50 millioner kr i årlig forskningsbudsjett
• Flermedial promotering
• Eksisterende merkevareautoritet

Hva mellomstore kan lære:

1. De er ikke så smarte som du tror – Mye enterprise-forskning er resirkulerte undersøkelser med stort utvalg. Innsiktene er ofte overfladiske.

2. De kan ikke gå nisje – Gartner skriver ikke om “markedsføring for dyreutstyrsbutikker på nett”. Det kan du.

3. De er trege – Enterprise-forskning tar 6–18 måneder. Du kan levere på 6–8 uker.

4. De er dyre – Deres forskning må være ekstremt profitabel. Din må bare være nyttig.

Den reelle konkurransen: Du konkurrerer ikke med McKinsey om “markedsføringstrender”. Du konkurrerer med andre mellomstore om deres spesifikke søk.

De fleste av dine faktiske konkurrenter lager sannsynligvis ikke original forskning i det hele tatt. Det er din mulighet.

Strategisk målretting: Finn 5–10 konkrete spørsmål AI får om ditt område. Lag forskning som svarer på akkurat de spørsmålene. Du trenger ikke koke havet.

La meg dele en advarende historie om forskning gjort feil.

Vår feil:

Brukte 800 000 kr på en “Status for bransjen”-rapport.

• 2 000 respondenter
• Vakkert design
• 60 sider med grafer
• Storstilt promotering

Resultat:

• Litt presseomtale
• Lastet ned 500 ganger
• AI-synlighet: Nesten null

Hva gikk galt:

1. For bredt – “Bransjetrender” eies av de store
2. Ingen unik vinkel – Samme spørsmål som alle andre
3. PDF-format – AI klarte ikke å lese den
4. Ingen webversjon – HTML > PDF for AI
5. Engangslansering – Ingen oppfølging eller oppdateringer

Hva vi lærte:

Selve forskningen var grei. Strategien var feil.

Om vi skulle gjort det igjen:

• Smalt fokus (spesifikt segment)
• Unik vinkel (spørsmål ingen andre stiller)
• Web først (HTML med strukturerte data)
• Datapunkter i artikler (ikke bare PDF)
• Årlige oppdateringer (bygg siteringskapital)

Det handler ikke bare om å gjøre forskning. Det handler om å gjøre forskning AI kan finne, lese og sitere.

Du må ikke gå stort med en gang. Slik kan du bygge det opp trinnvis:

Kvartal 1: Mikro-forskning

• Rask kundeundersøkelse (100 svar)
• Ett fokusert funn
• Ett blogginnlegg med hovedfunn
• Sjekk om det gir AI-effekt

Kvartal 2: Utvid hvis det funker

• Større utvalg
• Flere spørsmål
• Dedikert landingsside
• Overvåk AI-siteringer

Kvartal 3: Full rapport hvis validert

• Omfattende rapport
• Flere innholdsstykker
• Full promotering
• Baseline-måling

Fordeler med denne tilnærmingen:

• Validerer behov før stor investering
• Bygger forskningskompetanse gradvis
• Viser ROI til ledelsen stegvis
• Reduserer risiko

Våre resultater med denne metoden:

• Q1 mikro-forskning: 3 AI-siteringer
• Q2 utvidet forskning: 12 siteringer
• Q3 full rapport: 40+ siteringer og økende

Hver fase finansierte neste. Mye lettere å få gjennomslag enn å be om 500 000 kr med én gang.

Denne tråden endret tankegangen min. Her er min nye plan:

Hva jeg tok feil om:

1. Konkurrere med gigantene – Vi må ikke det. Vi kan eie vår nisje.

2. Trenger stort budsjett – Start smått, valider, så invester.

3. Forskning = PDF – Web først, HTML-innhold, uttrekkbare statistikker.

4. Engangsprosjekt – Det er et flerårig program, ikke en kampanje.

Vår nye tilnærming:

Fase 1 (Q1): Validere konseptet

• Spørreundersøkelse til 200 kunder om et konkret problem
• Ett innsiktsfokusert blogginnlegg
• Se om AI plukker det opp
• Budsjett: 30 000 kr

Fase 2 (Q2): Utvid hvis det virker

• Større undersøkelse, flere spørsmål
• Dedikert landingsside
• Følg siteringer med Am I Cited
• Budsjett: 80 000 kr

Fase 3 (Q3–Q4): Fullt program hvis validert

• Omfattende årlig rapport
• Flere avledede innholdsstykker
• PR og distribusjon
• Budsjett: 250 000 kr

Mentalt skifte: Vi lager ikke “innhold”. Vi bygger en siteringsressurs som gir sammensatt effekt over tid. ROI regnes ikke første år. Det er år 2 og 3 som teller.

Spesifikk nisje vi retter oss mot: [Vårt bransjesegment] – et område der de store ikke fokuserer, men der kundene våre virkelig ønsker data.

Takk til alle. Dette er faktisk gjennomførbart nå.