ChatGPT vs ChatGPT Search – hvilken bruker kundene dine egentlig, og hvordan bør vi optimalisere forskjellig?

Dette er et veldig viktig skille som de fleste markedsførere overser. La meg oppsummere:

Den grunnleggende forskjellen:

Viktig innsikt for markedsførere:

For vanlig ChatGPT – innholdet ditt må ha vært så fremtredende at det ble inkludert i treningsdataene OG være knyttet til riktige entiteter og temaer. Dette er retroaktivt og i stor grad utenfor din kontroll.

For ChatGPT Search – innholdet ditt må bare rangere/være søkbart via Bing. Dette kan du aktivt optimalisere for med tradisjonell SEO + AI-vennlig innholdsstruktur.

Den strategiske konsekvensen:

Fokuser optimaliseringen på ChatGPT Search fordi:

1. Det er den du faktisk kan påvirke nå
2. Den gir målbar trafikk via henvisninger
3. Den vokser ettersom flere brukere har søk aktivert som standard

Her er min ramme for å optimalisere for begge ChatGPT-versjonene:

Innholdsoptimaliserings-sjekkliste som fungerer for begge:

Struktur (hjelper begge):

• Klare H2/H3-overskrifter som samsvarer med mulige spørsmål
• Svar først-avsnitt (ikke gjem poenget)
• Punktlister for enkel utdragelse
• Omfattende dekning med tydelige seksjoner

Ferskhet (kritisk for ChatGPT Search):

• Jevnlige innholdsoppdateringer med synlige tidsstempler
• Fjern utdatert informasjon
• Legg til “Sist oppdatert”-dato
• Hold statistikk og eksempler oppdatert

Autoritet (hjelper begge, ulike mekanismer):

• For treningsdata: Omtale fra tredjepart, Wikipedia-tilstedeværelse, bransjehenvisninger
• For live-søk: Domenemyndighet, tilbakekoblinger, E-E-A-T-signaler

Nøyaktighet (reduserer hallusinasjonsrisiko):

• Klare faktapåstander
• Spesifikke data med kilder
• Unngå tvetydig språk

Den praktiske virkeligheten:

Mesteparten av det du gjør for å optimalisere for ChatGPT Search hjelper også med vanlig ChatGPT (innholdet kan bli inkludert i fremtidige treningsdata). Men ChatGPT Search gir raskere resultater fordi endringer kan påvirke synlighet på dager, ikke modellsykluser.

Her er dataperspektivet fra overvåkning av tusenvis av ChatGPT-henvisninger:

Henvisningsmønstre vi har sett i ChatGPT Search:

1. Publisistkonsentrasjon – Få kilder dominerer. I vår overvåkning fanger Reddit, Wikipedia, TechRadar, Forbes og LinkedIn over 20 % av henvisningene for mange spørsmålstyper.

2. Ustabilitet – Henvisningsmønstre endrer seg dramatisk. Vi så Reddit gå fra 60 % av henvisningene til under 10 % på noen uker grunnet ChatGPT-algoritmeendringer.

3. Fordel for ferskt innhold – For tidssensitive spørsmål gjør nylig publisert innhold det mye bedre enn evergreen-innhold.

Hva dette betyr for strategi:

• Ikke optimaliser for ChatGPT Search som om den er statisk. Overvåk kontinuerlig.
• Vær til stede på plattformer som ofte refereres til (Reddit, LinkedIn osv.)
• Ferskhet betyr mer enn i tradisjonell SEO

Overvåkningsvirkeligheten:

Bruk Am I Cited eller lignende verktøy for å spore hvor du blir sitert. ChatGPT Search-henvisninger er målbare – du kan se når du blir sitert og for hvilke spørsmål. Vanlig ChatGPT-omtale er vanskeligere å spore, men noen verktøy er på vei.

Her er det praktiske spørsmålet jeg har jobbet med:

Hvilken ChatGPT-versjon betyr mest for B2B?

Vår hypotese:

• B2B-kjøpere som gjør produktrapportering stiller ofte komplekse, dagsaktuelle spørsmål
• Disse spørsmålene utløser oftere ChatGPT Search
• “Hva er det beste prosjektstyringsverktøyet for et eksternt team med Jira-integrasjon?” krever oppdatert informasjon

Vår testing:

Vi stilte 50 typiske kjøperspørsmål og fulgte med på hvilken versjon ChatGPT brukte.

Resultater:

• Produkt-sammenligninger: 85 % utløste Search
• “Hvordan”-spørsmål: 60 % utløste Search
• Konseptuelle spørsmål: 30 % utløste Search
• Kreative/idémyldring: 10 % utløste Search

Konsekvens:

For B2B der kjøpere stiller sammenlignings- og evalueringsspørsmål, er ChatGPT Search trolig mer relevant enn vanlig ChatGPT. Dette betyr at SEO-grunnprinsippene våre (rangere i Bing, ferskt innhold, tydelig produktinfo) er veldig viktig.

Teknisk skribent-perspektiv på innholdsstruktur:

Hallusinasjonsforskjellen er reell og betyr mye for innholdet ditt:

Vanlig ChatGPT: 12 % hallusinasjonsrate betyr at den finner på fakta ganske ofte. Innholdet ditt kan “nevnes” selv om ChatGPT dikter opp noe om deg.

ChatGPT Search: 76 % nøyaktighet fordi den forankrer svarene i faktiske kilder. Hvis den refererer til deg, siterer den ditt faktiske innhold.

Hva dette betyr:

For ChatGPT Search er korrektheten til innholdet ditt enda viktigere. Har du feilinformasjon på nettstedet, kan ChatGPT Search sitere det og spre feilen i ditt navn.

Sjekkliste for innholdshygiene:

• Gå gjennom for utdaterte priser, funksjoner, statistikk
• Fjern gamle kunngjøringer/nyheter som kan forvirre
• Sørg for at “Om oss”-informasjon er korrekt
• Oppdater produktdokumentasjon jevnlig

Jo renere innholdet ditt er, jo tryggere vil ChatGPT Search sitere deg, OG jo mer nøyaktige blir siteringene.

Her er svaret på målingsspørsmålet:

Hvordan spore ChatGPT Search-trafikk:

ChatGPT Search sender trafikk med referanseinformasjon, så du KAN spore det i analyseverktøy (i motsetning til vanlig ChatGPT som bare påvirker merkede søk).

I GA4, se etter:

• chatgpt.com henvisningstrafikk
• Segmenter på landingsside for å se hvilket innhold som blir sitert

Hva vi lærte fra våre data:

• ChatGPT Search-trafikk konverterer bedre enn organisk søk (brukere kommer med høy intensjon)
• Gjennomsnittlig øktvarighet er lengre (brukere søker utfyllende informasjon)
• Trafikken kommer i rykk og napp (når innholdet ditt blir plukket opp for trendende spørsmål)

Attributteringsutfordringen:

Vanlig ChatGPT-påvirkning er usynlig i analyseverktøy. Noen gjør research i ChatGPT og søker deretter på merkenavnet ditt i Google. Det fremstår som organisk merkesøk, ikke ChatGPT.

ChatGPT Search er mer transparent – du ser den direkte henvisningstrafikken.

Målingsanbefaling:

Spor begge:

1. Direkte ChatGPT-henvisningstrafikk (målbart)
2. Trend for merkesøk som kan indikere påvirkning fra vanlig ChatGPT (indirekte)

Enterprise-perspektiv på ressursallokering:

Vår tilnærming:

Vi har delt AI-optimaliseringen i to arbeidsstrømmer:

Arbeidsstrøm 1: ChatGPT Search (SEO+)

• Team: Eksisterende SEO-team med AI-opplæring
• Fokus: Bing-optimalisering, strukturert innhold, ferskhet
• Måling: ChatGPT-henvisningstrafikk, sitat-overvåkning
• Budsjett: 70 % av AI-søksinvesteringen

Arbeidsstrøm 2: Treningsdatapåvirkning (Merkevare/PR)

• Team: PR- og merkevareteam
• Fokus: Omtale fra autoritative kilder, Wikipedia, bransjepublikasjoner
• Måling: AI share of voice-analyser, merkevaresøktrender
• Budsjett: 30 % av AI-søksinvesteringen

Derfor prioriterer vi ChatGPT Search:

• Mer kontrollerbare resultater
• Raskere feedback-loop
• Tydeligere attribusjon
• Økende brukeradopsjon

Begrensningen ved treningsdata:

Vi kan ikke komme inn i GPT-4s treningsdata retroaktivt. Men vi KAN påvirke fremtidige treningsdata ved å bygge autoritet nå. Så PR/merkevarearbeidet har langsiktig verdi selv om kortsiktig effekt er vanskelig å måle.

Dette har vært utrolig oppklarende. Her er min oppsummering:

Viktige skiller jeg tar med meg:

1. Vanlig ChatGPT = avhengig av treningsdata, retroaktivt, vanskelig å påvirke nå
2. ChatGPT Search = levende nettsøk, kontrollerbart, målbart

Praktiske konsekvenser:

1. For umiddelbar effekt – Fokuser på ChatGPT Search-optimalisering (SEO + AI-vennlig struktur)
2. For langsiktig posisjonering – Bygg autoritetssignaler for fremtidig inkludering i treningsdata
3. For måling – Spor ChatGPT-henvisningstrafikk direkte, bruk proxyer for treningsdata-påvirkning

Dette vil jeg implementere:

1. Innholdsstruktur-audit – Sikre at alle viktige sider er “syntesevennlige”
2. Ferskhetsprogram – Jevnlige oppdateringer med synlige tidsstempler
3. Bing SEO-sjekk – Vi har vært Google-fokusert; må sikre Bing-paritet
4. ChatGPT-trafikksporing – Sett opp GA4-segmenter for chatgpt.com-henvisninger
5. Am I Cited-overvåkning – Følg med på sitater på tvers av begge ChatGPT-versjoner

Det strategiske poenget:

Vi har behandlet “ChatGPT-optimalisering” som én ting. Det er egentlig to ulike optimaliseringsmål med ulike taktikker, tidslinjer og målemetoder.

På tide å slutte å blande dem sammen og optimalisere hver for seg.