Hva er de forskjellige intensjonskategoriene for AI-søk? Prøver å forstå brukeradferd

Godt spørsmål. La meg dele rammeverket vi bruker:

AI-søk intensjonskategorier:

Viktige forskjeller i AI:

1. Forespørsler er lengre – Gjennomsnitt 25+ ord vs 6 i tradisjonelt søk
2. Intensjoner er ofte kombinert – “Fortell meg om X OG gjør Y”
3. Forventningene er høyere – Brukere vil ha svar, ikke lenker
4. Trakten er komprimert – Bevissthet → beslutning i én økt

Hva dette betyr for innhold: Du må tilfredsstille den umiddelbare intensjonen OG forutse oppfølgingsspørsmål.

Innsikten om traktkomprimering er stor. La meg utdype:

Tradisjonell søketrakt:

• Bevissthet: “Hva er prosjektstyringsprogramvare?”
• Vurdering: “Beste prosjektstyringsverktøy”
• Sammenligning: “Monday vs Asana”
• Beslutning: “Asana pris”
• Handling: Gå til Asana.com

Hvert steg er et separat søk. Forskjellig innhold for hvert steg.

AI-søketrakt:

• Én forespørsel: “Hva er det beste prosjektstyringsverktøyet for et 20-personers markedsføringsteam, sammenlign funksjoner og priser?”

AI gir:

• Forklaring (bevissthet)
• Anbefalinger (vurdering)
• Sammenligning (evaluering)
• Priser (beslutningsstøtte)

Alt i ÉN respons.

Hva dette betyr for innhold:

Gammel tilnærming: Én side per traktsteg Ny tilnærming: Én side som dekker ALLE steg

Fordelen med omfattende innhold: Innhold som dekker hele reisen (fra “hva er X” til “hvor kjøper jeg X”) har flere siteringsmuligheter.

Her er de AI-native intensjonstypene:

1. Generativ intensjon “Skap et bilde av…” “Skriv en policy for…” “Utkast til e-post om…”

Dette finnes ikke i tradisjonelt søk. Brukeren vil at AI skal SKAPE, ikke bare finne.

Konsekvens for innhold: Maler, eksempler og rammeverk blir sitert som utgangspunkt.

2. Samtalebasert/Oppfølgingsintensjon “Nå fortell meg mer om punkt 2” “Hva med for små bedrifter?” “Kan du forklare det på en annen måte?”

Kontekst-avhengige forespørsler som refererer til tidligere samtale.

Konsekvens for innhold: Omfattende innhold som dekker flere vinkler vinner, fordi AI kan hente deler til oppfølginger.

3. Agentisk intensjon (i utvikling) “Book et bord på…” “Sett opp et møte med…” “Bestill dette for meg”

Brukeren vil at AI skal utføre handling, ikke bare gi informasjon.

Konsekvens for innhold: Gjør virksomheten din “ringbar” – API-er, integrasjoner, strukturert data AI kan handle på.

4. Ingen intensjon-interaksjoner “Takk” “Ok” “Skjønner”

Nesten 50 % av AI-interaksjoner er samtalebaserte uten eksplisitt intensjon.

Konsekvens for innhold: Mindre relevant for optimalisering, men viser at AI blir en samtalepartner, ikke bare et søkeverktøy.

Slik optimaliserer du innhold for hver AI-intensjon:

Informasjonell intensjon:

• Start med direkte svar
• Gi omfattende dybde
• Legg til ekspertkredentialer
• Inkluder data/statistikk

Sammenligningsintensjon:

• Bruk sammenligningstabeller
• Ta med fordeler/ulemper for hvert alternativ
• Vær balansert (AI verdsetter objektivitet)
• Dekk pris, funksjoner, brukstilfeller

Problemløsningsintensjon:

• Steg-for-steg-format
• Nummerer stegene
• Legg til feilsøkingstips
• Forutse vanlige feil

Transaksjonell intensjon:

• Tydelig prisinformasjon
• Neste steg/CTA
• Gjør handlingsveien klar
• Inkluder tillitssignaler

Generativ støtteintensjon:

• Gi maler
• Inkluder eksempler
• Vis før/etter
• Gjør innholdet tilpasningsdyktig

Innholdsstruktur for multi-intensjon:

1. Direkte svar (umiddelbar intensjon)
2. Kontekst (bakgrunn)
3. Sammenligning/alternativer (om relevant)
4. Neste steg (handlingsintensjon)
5. Relaterte hensyn (forberede oppfølging)

Denne strukturen dekker hele trakten i ett stykke.

Noen data om AI-forespørselmønstre:

Forespørselens lengdefordeling:

Intensjonsfordeling i AI-forespørsler:

Innsikt: Generativ intensjon er den nest største kategorien – unik for AI.

Multi-intensjonsforespørsler: ~30 % av AI-forespørsler inneholder flere intensjoner i én forespørsel.

Hva dette betyr: Innholdet ditt må håndtere kompleksitet. Sider med kun én intensjon går glipp av muligheter.

Her er et praktisk rammeverk for innholdsplanlegging:

Steg 1: Kartlegg temaet ditt til sannsynlige intensjoner

Eksempel: “Prosjektstyringsprogramvare”

Steg 2: Lag omfattende innhold

Ett langt stykke som dekker ALLE intensjoner:

• Definisjonsseksjon (informasjonell)
• Sammenligningstabell (kommersiell)
• Hvordan-seksjon (problemløsning)
• Prisseksjon (transaksjonell)

Steg 3: Strukturer for utvinning

Hver seksjon bør:

• Starte med tydelig overskrift (spørsmålsformat)
• Lede med direkte svar
• Inkludere støttende detaljer
• Kunne stå på egne ben

Steg 4: Følg med etter intensjon

Bruk Am I Cited for å se hvilke typer forespørsler som siterer deg. Det viser hvilke intensjoner du lykkes med.

Dette er akkurat det jeg trengte. Mitt nye rammeverk:

Intensjonskategorier jeg vil bruke:

1. Informasjonell – “Hva er X?”
2. Sammenligning – “X vs Y” eller “Beste X for…”
3. Problemløsning – “Hvordan X” eller “Løs X”
4. Transaksjonell – “Kjøp/Få/Meld deg på X”
5. Generativ – “Skap/Skriv/Utkast X”
6. Oppfølging – Kontekst-avhengige forespørsler

Endringer i innholdsstrategi:

Før:

• Én side per smal intensjon
• Korte, søkeordfokuserte stykker
• Eget innhold for hvert traktsteg

Etter:

• Omfattende sider som dekker flere intensjoner
• Lengre, strukturert innhold
• Hver seksjon kan tas ut/eksistere alene
• Tabeller for sammenligningsintensjoner
• Steg-for-steg for hvordan-intensjoner

Sporingsplan:

• Bruk Am I Cited for å se hvilke intensjoner som siterer innholdet vårt
• Identifisere hull (intensjoner vi IKKE vises for)
• Lage innhold for å fylle hullene

Den viktigste innsikten: Tradisjonelle intensjonskategorier gjelder, men kombineres ofte i AI-forespørsler. Omfattende, godt strukturert innhold vinner fordi det kan tilfredsstille flere intensjoner i én respons.

Takk alle sammen!