Hvordan måler dere AI share of voice? Konkurrentene våre dominerer ChatGPT-anbefalinger og vi må ta igjen

Analysemetodikken din er solid. Her er hvordan du kan tolke og handle på resultatene.

Om utvalgsstørrelse:

40 forespørsler er et godt utgangspunkt for pekepinn. For statistisk robuste målinger anbefaler jeg 100+ forespørsler på ulike intensjonstyper:

• Informasjonssøk (“Hva er X?”)
• Sammenligning (“X vs Y”)
• Anbefaling (“Beste X for Y”)
• Problemløsning (“Hvordan løse X?”)

Hva driver AI share of voice:

Basert på min analyse av hundrevis av merkevarer:

1. Tredjepartsautoritet (40 % påvirkning) – Wikipedia-tilstedeværelse, G2/Capterra-anmeldelser, omtale i bransjepublikasjoner. AI henter fra kilder som ikke er deg selv.

2. Innholdsdybde (25%) – Dybde og bredde i innholdet ditt om relevante temaer. AI foretrekker å sitere grundige kilder.

3. Tydelig merkevareposisjonering (20%) – Hvor tydelig du definerer hva du gjør og for hvem. Uklar posisjon gir uklare anbefalinger.

4. Aktualitetssignaler (10%) – Friskt innhold gir signal om relevans. Utdatert innhold blir nedprioritert.

5. Teknisk tilgjengelighet (5%) – Innholdsstruktur, schema markup, krålebarhet.

Den ubehagelige sannheten:

Konkurrent A gjør sannsynligvis ikke noe magisk. De har trolig bedre tredjepartstilstedeværelse og mer omfattende innhold. Gapet kan tettes, men ikke over natten.

Vi gjorde akkurat denne øvelsen for 8 måneder siden. Dette var det som faktisk ga resultater:

Hva som fungerte:

1. Wikipedia-tilstedeværelse – Vi hadde ingen Wikipedia-side. Konkurrent A hadde det. Å få én (legitimt, med notabilitet) tok 6 måneder, men ga enorm effekt.

2. Optimalisering av anmeldelsessider – Målrettet kampanje for å få kunder til å anmelde oss på G2 og Capterra. AI-systemer vektlegger disse plattformene tungt.

3. Omfattende pilarinnhold – Lagde 5 definitive guider om våre kjerneemner (over 5000 ord hver, full dekning). Ble go-to kilder for sitering.

4. Sitatvennlig ekspertise – Vår CEO begynte å bli sitert i bransjepublikasjoner. Disse sitatene dukker opp i AI-svar.

5. Konsekvent budskap overalt – Fant inkonsekvente beskrivelser på nett. AI forsto ikke hva vi faktisk gjør.

Hva som ikke fungerte:

• Generelle blogginnlegg (for tynne for sitering)
• Betalt innholdsplassering (AI vektlegger åpenbart fortjent omtale høyere)
• Tekniske SEO-endringer alene (nødvendig, men ikke tilstrekkelig)

Våre resultater:

Share of voice gikk fra 28 % til 52 % på 8 måneder. Fortsatt bak lederen, men konkurransedyktig.

Analyseperspektiv på måling av AI share of voice:

Målingsutfordringen:

Manuell test av forespørsler er verdifullt, men tidkrevende. For kontinuerlig sporing trenger du automatisering.

Verktøy vi har evaluert:

1. Am I Cited – Best for overvåking av merkevareomtaler på AI-plattformer. Sporer ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews, Claude. Vi bruker dette til ukentlig rapportering.

2. HubSpot AI Share of Voice Tool – Bra for benchmarking mot konkurrenter, analyserer på tvers av GPT-4o, Perplexity og Gemini

3. Profound – Mer rettet mot enterprise, detaljert sentimentanalyse

4. Manuelle revisjoner – Gjør fortsatt månedlige dybdeanalyser med egne forespørsler

Vårt sporingsrammeverk:

• Ukentlig: Am I Cited-overvåkning for nevningsfrekvens
• Månedlig: Manuell revisjon av 50 forespørsler med sentimentanalyse
• Kvartalsvis: Full konkurrentanalyse med 150+ forespørsler

Måltallet vi rapporterer til ledelsen:

“AI Share of Voice Index” – vår nevningsrate delt på toppkonkurrentens nevningsrate. Målet er å komme over 0,8 (innenfor 80 % av lederen).

PR-perspektiv her – dette har blitt en vesentlig del av vår strategi.

AI–PR-sammenhengen:

AI-systemer vektlegger fortjent medieomtale tungt. De samme PR-tiltakene som bygger tradisjonell merkevarebevissthet bygger også AI share of voice.

Hva vi har endret:

1. Målretting mot AI-siterte publikasjoner – Vi analyserte hvilke publikasjoner AI ofte siterer, og prioriterte å pitche disse

2. Ekspertposisjonering – Få ledere sitert i bransjeartikler. AI elsker å hente ekspertuttalelser.

3. Egen forskning – Publiserer originale data som andre siterer. Skaper siteringskaskade.

4. Wikipedia-strategi – Samarbeider med Wikipedia-konsulent for å sikre at vår firmaside er korrekt og omfattende

Data som overbeviste vår CEO:

Vi fant at merkevarer nevnt i publikasjoner AI ofte siterer (Wikipedia, Forbes, TechCrunch) hadde 2,3 ganger høyere AI share of voice enn like store merkevarer med tilsvarende SEO-tilstedeværelse.

PR er nå direkte knyttet til AI-synlighetsmålinger, ikke bare tradisjonelle medieomtaler.

B2B-kontekst siden OP ser ut til å være i det segmentet:

AI share of voice har annen betydning i B2B:

Våre kjøpere spør ikke “beste CRM” – de spør om spesifikke ting som:

• “Hvilket CRM integreres med SAP og har SOC 2-compliance?”
• “CRM for finansbransjen med tilpasset arbeidsflytautomatisering”
• “Enterprise CRM med europeisk datalagring”

Nisjefordelen:

Ved spesifikke spørsmål kan du dominere selv mot større konkurrenter. Konkurrent A vinner kanskje “beste CRM”, men vi kan vinne “[spesifikt brukstilfelle] CRM.”

Vår strategi:

1. Identifisere de spesifikke spørsmålene våre idealkunder stiller
2. Lage definitive innholdsstykker for disse smale temaene
3. Bygge autoritet spesielt for vår nisje

Resultater:

Total share of voice: 25 % (bak lederne) Share of voice for våre idealkunde-spørsmål: 65 % (ledende)

Du trenger ikke vinne alt. Vinn der det betyr mest for din virksomhet.

Produktmarkedsføringsperspektiv:

Problemet med posisjonering:

Jeg reviderer AI-svar om merkevarer profesjonelt. Det vanligste problemet: AI klarer ikke tydelig å forklare hva selskaper gjør.

Forespørsler som “Hva gjør [selskap]?” gir vage eller feilaktige svar fordi:

• Nettsidemeldingen er uklar
• Ulike kilder beskriver selskapet forskjellig
• Ingen konsekvent verdiforslag på tvers av plattformer

Løsningen:

1. Utform én posisjoneringssetning som kan siteres direkte
2. Sørg for at den står ordrett på nettsiden, LinkedIn, Crunchbase, G2 – overalt
3. Tren AI gjennom repetisjon – jo mer konsekvent du beskrives, desto mer konsekvent beskriver AI deg

Test selv:

Spør ChatGPT “Hva gjør [ditt selskap]?” Sammenlign svaret med hvordan du vil bli beskrevet. Gapet er ditt posisjoneringsproblem.

Selskaper med tydelig, konsekvent posisjonering har 40–60 % høyere share of voice enn selskaper med uklar kommunikasjon, selv med like mye innhold.

Her er vår systematiske tilnærming for å øke share of voice:

90-dagers playbook vi brukte:

Dag 1–30: Revisjon & grunnmur

• Full AI-synlighetsrevisjon (100+ forespørsler)
• Identifiser mest siterte konkurrenter og analyser hvorfor
• Revisjon av merkevarekonsistens på tvers av plattformer
• Sett opp Am I Cited for kontinuerlig overvåkning

Dag 31–60: Innhold & autoritet

• Omstrukturer topp 20 sider for AI-siterbarhet
• Lanser 3 omfattende pilarinnhold
• Start G2/Capterra-anmeldelseskampanje
• Pitch 5 bransjepublikasjoner for omtale

Dag 61–90: Skalering & optimalisering

• Overvåk tidlige resultater i Perplexity (raskest tilbakemelding)
• Iterer innholdsstruktur basert på hva som blir sitert
• Utvid tilstedeværelse på anmeldelsessider
• Lanser ekspert-sitatkampanje

Våre resultater:

• Start share of voice: 22 %
• Etter 90 dager: 38 %
• Etter 6 måneder: 51 %

Det er ikke rakettforskning – det handler om systematisk gjennomføring av kjente beste praksiser.

Som byrå med fokus på dette, deler jeg vanlige feil:

Hvorfor merkevarer ikke lykkes med å øke share of voice:

1. Engangsprosjekt-mentalitet – De reviderer, gjør endringer, så stopper de. Konkurrentene fortsetter å bygge. Share of voice er et kontinuerlig kappløp.

2. Ignorerer tredjepartstilstedeværelse – De optimaliserer egen nettside og skjønner ikke hvorfor ingenting skjer. 40 % av påvirkningen er off-site.

3. Generisk innhold – Lager innhold AI ikke vil sitere fordi det ikke er grundig eller autoritativt nok.

4. Uregelmessig overvåkning – Sjekker kvartalsvis, ikke ukentlig. Mister trender og konkurrentbevegelser.

5. Utålmodighet – Forventer resultater på uker når det tar måneder. Gir opp før momentet bygges.

Merkevarene som lykkes:

• Behandler AI share of voice som et løpende program, ikke prosjekt
• Balanserer investeringer on-site og off-site
• Overvåker ukentlig, rapporterer månedlig, strategiserer kvartalsvis
• Forplikter seg til 6–12 måneders horisont

Forskjellen mellom 35 % og 65 % share of voice er ikke flaks – det er vedvarende fokus.

Denne diskusjonen har vært utrolig verdifull. Handlingsplanen min er nå klar.

Viktige innsikter jeg tar med meg:

1. Tredjepartsautoritet er 40 % av jobben – Vår underinvestering i PR og anmeldelsessider er største gap

2. Tydelig posisjonering teller – Test av “Hva gjør [selskap]?” avslørte inkonsistent budskap

3. Systematikk slår engangsinnsats – 90-dagers playbook-modellen gir mening

4. Nisjefokus kan vinne – Vi kan dominere våre spesifikke brukstilfelle-forespørsler selv om vi ikke vinner på brede søk

5. Løpende overvåkning er essensielt – Ukentlig sporing, ikke kvartalsvise revisjoner

Dette foreslår jeg for ledelsen:

Umiddelbart (denne måneden):

• Sett opp Am I Cited for kontinuerlig overvåkning
• Revisjon av merkevarekonsistens på alle plattformer
• Test posisjonering gjennom AI-forespørsler

90-dagers sprint:

• G2/Capterra-anmeldelseskampanje
• 5 omfattende pilarinnhold
• PR-push mot AI-siterte publikasjoner
• Ukentlig tracking av share of voice

6-måneders mål:

• Gå fra 35 % til 55 % share of voice
• Nå 70 %+ på våre nisje-brukstilfelle
• Tette gapet til Konkurrent A fra 2x til 1,3x

Rammeverket for hvordan vi skal gripe dette an er mye tydeligere nå. Nå skal det gjennomføres.