Hvilke nye AI-plattformer bør jeg optimalisere for i 2025

Forstå landskapet for AI-plattformer

Generative Engine Optimization (GEO) har fundamentalt endret hvordan merkevarer oppnår synlighet i søk. I motsetning til tradisjonell SEO, som fokuserer på rangering i søkeresultatsider, retter GEO seg mot AI-drevne svarmotorer som syntetiserer informasjon fra flere kilder for å gi direkte svar på brukerforespørsler. Endringen er dramatisk: 58 % av forbrukerne har erstattet tradisjonelle søkemotorer med generative AI-verktøy for produktanbefalinger, og tradisjonell organisk søketrafikk forventes å falle med 50 % innen 2028 ifølge Gartner. Det betyr at plattformene du optimaliserer for i dag, avgjør hvor lett du blir funnet i morgen. Den primære enheten i moderne søkesynlighet er ikke lenger bare rangeringen til nettstedet ditt—det er merkevaren din som blir sitert og nevnt i AI-genererte svar på tvers av flere plattformer. Å forstå hvilke plattformer som betyr mest og hvordan hver enkelt fungerer, er avgjørende for å opprettholde konkurransedyktig synlighet i det AI-drevne søkelandskapet.

Dagens markedsandeler og dominans for AI-plattformer

ChatGPT opprettholder overveldende markedsdominans med 81,84 % av AI-chatbot-markedet, etterfulgt av Perplexity med 11,06 % og Microsoft Copilot med 3,06 % ifølge Statcounter Global Stats. Likevel avgjør ikke bare markedsandel hvilken plattform du bør prioritere—hver plattform har distinkte brukerbaser, siteringsmønstre og rangeringsfaktorer. ChatGPTs over 400 millioner ukentlige aktive brukere utgjør det største tilgjengelige publikummet, noe som gjør plattformen til et kritisk optimaliseringsmål. Perplexity, til tross for mindre markedsandel, tiltrekker seg forskningsorienterte brukere og har aggressive krav til oppdatering, med siteringsrangeringer som oppdateres hver 2.-3. dag. Google AI Overviews vises nå i over 50 % av søkeresultatene, noe som gjør Google AI-optimalisering avgjørende for å opprettholde tradisjonell søkesynlighet samtidig som du fanger AI-drevet trafikk. Claude fortsetter å vokse, spesielt blant tekniske og profesjonelle brukere, mens nye plattformer som Meta AI, DeepSeek og spesialiserte bransje-AI-verktøy skaper nye optimaliseringsmuligheter for spesifikke industrier og bruksområder.

Plattform-sammenligning: Nøkkelfaktorer for rangering og siteringsmønstre

ChatGPT: Optimalisering for markedslederen

ChatGPTs dominans skaper både muligheter og utfordringer for merkevarer som søker AI-synlighet. Med over 400 millioner ukentlige brukere og 10 % av nye brukerregistreringer nå via ChatGPT-henvisninger (opp fra under 1 % seks måneder tidligere), bør optimalisering for ChatGPT være et hovedfokus. Siteringsanalyse viser at ChatGPT prioriterer innhold over 2 900 ord, der slike artikler får i gjennomsnitt 5,1 siteringer mot bare 3,2 for kortere innhold. Men lengde alene er ikke nok—struktur betyr mye. Sider med tydelige seksjonsoverskrifter på 120–180 ord overgår konsekvent både kortere og lengre seksjoner, og skaper en optimal “Gullhår-sone” for AI-ekstraksjon. Originale data og statistikk øker siteringssannsynligheten dramatisk, der innhold med sitater, ekspertuttalelser eller egen data gir 30–40 % høyere synlighet i AI-genererte svar. ChatGPT verdsetter også trafikkvolum og domeneautoritet—nettsteder med høy trafikk får uforholdsmessig stor andel av siteringer, men dette gir samtidig muligheter for nyere nettsteder med eksepsjonelt innhold til å bryte gjennom ved å tilby unik, autoritativ informasjon som ikke finnes andre steder.

Perplexity: Plattformen som er besatt av aktualitet

Perplexity gir en grunnleggende annerledes optimaliseringsutfordring sammenlignet med ChatGPT, med aggressive krav til oppdatering som belønner jevnlige innholdsoppdateringer. Undersøkelser viser at Perplexity-synlighet begynner å falle allerede 2–3 dager etter publisering uten strategiske oppfriskninger, noe som gjør plattformen til den mest krevende for innholdsvedlikehold. Dette gir både en utfordring og et konkurransefortrinn: merkevarer som implementerer aggressive oppdateringssykluser (2–3 dagers intervaller) for prioritert innhold, oppnår målbare resultater som forsterkes over tid. Perplexitys siteringsmønster skiller seg tydelig fra konkurrentene—plattformen siterer ofte 10+ kilder per forespørsel, og gir mer distribuert synlighet enn plattformer som bare siterer 3–5. Plattformen viser sterk preferanse for emner med multiplikatoreffekt som AI, vitenskap og markedsføring, som får 3x synlighet sammenlignet med andre emner. Domeneautoritet er fortsatt kritisk, men Perplexity belønner også redaksjonell stil og kvalitetsscore over 0,75 på en 0–1-skala. Førsteinntrykk er viktig—innhold som får 1 000+ visninger de første 30 minuttene og holder over 4,2 % klikkrate, opprettholder synlighet, så distribusjonsstrategi er like viktig som innholdskvalitet.

Google AI Overviews: Bro mellom tradisjonelt og generativt søk

Google AI Overviews gir en unik optimaliseringsmulighet fordi de kombinerer tradisjonelle SEO-grunnprinsipper med generative AI-egenskaper. Siden de vises i over 50 % av søk, er de nå en kritisk synlighetskanal som direkte påvirker både tradisjonelle rangeringer og AI-drevet trafikk. Sider som rangerer på plass 1–10 for relevante søkeord, har høyest sannsynlighet for AI Overview-siteringer, så tradisjonell SEO-optimalisering er en forutsetning for AI-synlighet. Googles AI-funksjoner favoriserer spesielt offentlige og utdanningsdomener for fakta, medisinske og akademiske tidsskrifter for helsetemaer, ferske nyhetsartikler for aktualiteter, YouTube-videoer for hvordan-gjøre-forespørsler, og forumdiskusjoner (spesielt Reddit) for produktanbefalinger. E-E-A-T-signaler er avgjørende—Googles vekt på Erfaring, Ekspertise, Autoritet og Tilforlitelighet har blitt enda sterkere med AI-integrasjon. Schema markup og strukturert data utgjør omtrent 10 % av rangeringsfaktorene, så riktig implementering er essensiell. I motsetning til Perplexitys krav til hyperaktualitet, aksepterer Google AI Overviews innhold innenfor de siste 12 månedene, selv om ferske oppdateringer gir bedre synlighet. Den strategiske fordelen ligger i å optimalisere eksisterende sider med høy rangering med svarkapsel-formater og forbedret struktur for å maksimere AI-synlighet uten å måtte omskrive alt innhold.

Claude: Optimalisering for nyanserte og konteksttunge spørsmål

Claude tiltrekker seg et økende publikum av tekniske og forskningsorienterte profesjonelle som verdsetter gjennomtenkte, nyanserte svar fremfor raske løsninger. Plattformens unike styrke ligger i å håndtere 200 000 tokens kontekst—hele bøker eller dokumenter—noe som gjør den eksepsjonell for dypanalyse, kontraktsgjennomgang og komplekse resonnementer. Claudes siteringsmønster skiller seg fra konkurrentene: plattformen siterer vanligvis bare 1–3 kilder per forespørsel, noe som gjør hver sitering mer verdifull og vanskeligere å oppnå. Plattformen har sterk preferanse for akademiske og forskningskilder, teknisk dybde fremfor overfladiske forklaringer, og nøytral, faktabasert presentasjon i stedet for markedsføringsspråk. Innhold som ligner forskningsartikler eller teknisk dokumentasjon fungerer bedre enn reklamemateriell. Claude er mer konservativ i svarene, noen ganger for forsiktig, men denne grundigheten tiltaler profesjonelle og tekniske målgrupper som tar viktige beslutninger. Optimalisering for Claude krever klar, godt strukturert tekst med støttende bevis, anerkjennelse av begrensninger og balanserte perspektiver. I motsetning til ChatGPTs preferanse for nettsteder med mye trafikk, verdsetter Claude autoritative kilder uavhengig av trafikkvolum, noe som gir muligheter for spesialiserte nisjeeksperter å oppnå synlighet blant profesjonelle brukere.

Fremvoksende plattformer: Meta AI, DeepSeek og vertikale løsninger

Meta AI representerer en betydelig fremvoksende mulighet i det Facebook og Instagram integrerer AI-funksjoner i sine plattformer. Med milliarder av brukere kan rekkevidden til Meta AI matche eller overgå tradisjonelle søkeplattformer. Meta AI viser preferanse for sosiale signaler, merkenavn og engasjementsmålinger, noe som gjør optimalisering for sosiale medier stadig viktigere for AI-synlighet. Plattformen siterer 2–3 kilder per forespørsel og foretrekker nytt innhold, noe som gir muligheter for merkevarer med sterk tilstedeværelse og aktivt engasjement i sosiale kanaler. DeepSeek og andre nye kinesiske AI-plattformer får økende global utbredelse, spesielt blant tekniske brukere og i visse geografiske markeder. Disse plattformene har ofte andre treningsdatasett og rangeringsfaktorer enn vestlige AI-plattformer, og krever lokaliserte optimaliseringsstrategier. Vertikale AI-løsninger for spesifikke industrier—juridisk AI, medisinsk AI, finansiell AI—blomstrer, hver med unike siteringsmønstre og optimaliseringskrav. Merkevarer bør overvåke nye plattformer i sin bransje og starte optimaliseringen tidlig, fordi førstetiltrekk gir fortrinn som vokser med plattformen. Den strategiske tilnærmingen er å identifisere hvilke nye plattformer målgruppen din bruker, og deretter implementere grunnleggende optimalisering (kvalitetsinnhold, schema markup, E-E-A-T-signaler) som kan overføres mellom plattformer.

Innholdsoptimaliseringsstrategier på tvers av alle plattformer

Svarkapsel-format har vist seg som den mest effektive universelle optimaliseringsteknikken på tvers av alle AI-plattformer. Denne tilnærmingen plasserer et utfyllende, selvstendig svar umiddelbart etter hovedoverskriften—før innledning eller bakgrunn. Svarkapselen bør være 2–3 avsnitt med et komplett, ekstraherbart svar som AI-systemene kan trekke direkte inn i svarene sine. Denne strukturen har flere formål: den tilfredsstiller brukere som ønsker raske svar, gir AI-modeller ekstraherbart innhold, og etablerer umiddelbart tematisk relevans. Semantisk strukturering går ut på å organisere informasjonen slik at AI-modeller kan identifisere relasjoner mellom begreper og enheter. Riktig overskriftsstruktur (H1 → H2 → H3), ett tema per seksjon og temaklynger rundt sentrale spørsmål øker oppdagbarheten i AI. Kravene til innholdsdypde varierer fra plattform til plattform—ChatGPT og Google AI godtar innhold ned til 1 500 ord hvis det er grundig, mens Perplexity belønner artikler over 2 900 ord. Likevel er kvalitet viktigere enn mengde: innholdet må gi originale innsikter, konkrete eksempler og praktiske anvendelser som ikke finnes i konkurrerende ressurser.

Schema markup og implementering av strukturert data

Schema markup utgjør omtrent 10 % av AI-rangeringsfaktorene på plattformer som Perplexity, så riktig implementering er essensiell for konkurransedyktig synlighet. Article Schema bør finnes på alle blogginnlegg, guider og ressursider, og angi publiseringsdetaljer, forfattere og endringsdatoer. FAQ Schema gjør spørsmål-og-svar-par eksplisitt ekstraherbare og øker siteringssannsynligheten betydelig for spørsmålssøk. HowTo Schema strukturerer steg-for-steg-instruksjoner for AI-ekstraksjon, spesielt effektivt for opplæringsinnhold. Organization og Person Schema bygger entitetsgjenkjennelse for merkevaren og teamet, slik at AI-systemene forstår hvem dere er og hva dere er kjent for. Review og Rating Schema forsterker sosiale bevis, mens BreadcrumbList Schema tydeliggjør nettstedstruktur og innholdsrelasjoner. Implementeringen bør bruke JSON-LD-format plassert i head-seksjonen på siden—Googles anbefalte format som AI-crawlere lettest forstår. Validering er avgjørende: bruk Googles Rich Results Test, Schema.org Validator eller Bing Markup Validator for å sikre korrekt implementering. Schema-feil kan hindre AI-systemer i å få tilgang til strukturert data og gjøre optimaliseringen verdiløs.

Distribusjon på flere plattformer og syndikering av innhold

Å publisere innhold bare på eget nettsted begrenser muligheten for AI-oppdagelse. Strategisk syndikering multipliserer kontaktpunktene der AI-modeller kan oppdage ekspertisen din. Medium og Substack når ut til målgrupper som kanskje aldri finner bloggen din, samtidig som de skaper ekstra indekserbart innhold—AI-modeller kan sitere Medium- eller Substack-versjonen selv om originalen finnes på nettstedet ditt, og gir samlet økt synlighet. Bransjepublikasjoner tilbyr forhåndskvalifiserte, autoritative plattformer der bidragsartikler gir umiddelbar troverdighet som AI-systemene gjenkjenner. Aggregator-nettsteder relevante for bransjen din—Alltop, Product Hunt, Hacker News, bransjespesifikke aggregatorer—gir flere veier til oppdagelse. YouTube gir enorme muligheter for AI-siteringer, spesielt for Googles AI-systemer, som favoriserer videoinnhold. Optimaliser for AI-synlighet ved å lage detaljerte videobeskrivelser med tidskoder, inkludere fyldige transkripsjoner, bruke beskrivende titler som matcher naturlige spørsmål og dekke temaene grundig (15–30 minutters videoer fungerer bedre enn korte klipp). LinkedIn er en kritisk plattform for B2B AI-synlighet, og ChatGPT-analyser viser at profesjonelt innhold ofte blir sitert for forretnings-, markedsførings- og utviklingsspørsmål. Reddit har blitt en gullgruve for AI-siteringer, særlig for produktanbefalinger og brukeropplevelsesspørsmål, der AI-modeller verdsetter autentiske, uredigerte diskusjoner. Podkastdeltakelse gir AI-lesbart innhold via transkripsjoner—mange podkaster publiserer ikke transkripsjoner, så det er mulighet til å be om eller lage dem selv, og publisere dem på nettstedet med korrekt kreditering.

Sporing og måling av AI-søkeytelse

Tradisjonelle analyserverktøy fanger ikke AI-synlighet godt nok. Google Search Console gir begrenset AI Overview-data uten å skille mellom AI-trafikk og tradisjonelle resultater. Dedikerte AI-synlighetssporingsverktøy som Semrush AI SEO Toolkit, Profound og Ziptie.dev tilbyr omfattende overvåking på tvers av ChatGPT, Claude, Perplexity og Google AI Mode. Manuell testing er fortsatt verdifull for å forstå nåværende synlighet: still systematisk spørsmålene du ønsker å eie på tvers av AI-plattformer, og dokumenter om merkevaren din vises, hvilke konkurrenter som får siteringer i stedet, og hvordan svarene varierer mellom plattformene. Lag et regneark der du sporer 20–30 høyt prioriterte spørsmål, tester månedlig og dokumenterer siteringsforekomst, plassering, sentiment og konkurrentomtale. AI-henvisningstrafikk vises annerledes i analysene—direkte trafikkøkninger indikerer ofte AI-henvisninger som ikke tilskrives riktig, mens henvisningstrafikk fra ai.com , perplexity.ai og claude.ai indikerer vellykkede siteringer. Økning i merkevaresøk korrelerer ofte med AI-synlighet: når brukere oppdager merkevaren i AI-svar, foretar mange et oppfølgende merkenavn-søk for å finne ut mer, noe som gjør søkevolumet for merkenavn til en indirekte indikator på AI-synlighet.

Merkevareovervåkingens rolle i AI-optimalisering

Nevninger av merkevaren uten lenke har nå stor betydning i AI-rangering, og gir noen ganger mer synlighet enn tradisjonelle tilbakekoblinger. Når AI-plattformer finner merkevaren nevnt i dusinvis av anerkjente kilder, tillegges det autoritet selv om mange nevninger mangler formelle lenker. Siteringsfrekvens utgjør omtrent 35 % av inkludering i AI-svar, så hver nevning er verdifull. Samsiteringer oppstår når merkevaren din nevnes sammen med konkurrenter eller relaterte konsepter på tredjepartsnettsteder—hvis bransjepublikasjoner konsekvent nevner programvaren din for prosjektstyring i artikler som også omtaler Asana og Monday.com, antar AI-modeller at dere er sammenlignbare alternativer. Samsammenfall utvider dette til tematiske assosiasjoner: når merkevaren ofte nevnes i innhold om spesifikke temaer, kobler AI-systemene deg til disse temaene, og øker sannsynligheten for sitering på relaterte spørsmål. Aktiv merkevareovervåking med verktøy som Google Alerts, Mention eller Semrush Brand Monitoring hjelper deg å finne ut hvor du blir nevnt og gir mulighet for å delta i samtalene. Digital PR gir merkevareomtale i autoritative medier, og egne forskningsstudier gir spesielt høy siteringsverdi. Ekspertbidrag posisjonerer teamet som tankeledere via gjesteblogginnlegg, journalistuttalelser, konferanseinnlegg og podkastintervjuer, og bygger entitetsgjenkjenning. Engasjement i fellesskap på forum, sosiale medier og brukergenererte innholdssider gir organiske merkevareomtaler som AI-plattformer i økende grad siterer.

Fremtidssikring av AI-optimaliseringsstrategien din

Multimodale AI-egenskaper utvikler seg raskt, med plattformer som i økende grad behandler bilder, diagrammer, grafer og infografikk sammen med tekst. Visuell optimalisering blir kritisk: bilder av høy kvalitet og informasjonsverdi blir rangeringsfaktorer, alt-tekst og bildetekster blir viktigere, infografikk og datavisualiseringer gir siteringer, og videoinnhold med gode transkripsjoner blir mer verdifullt. Personlige AI-svar gjør siteringsmulighetene mer dynamiske—innholdet ditt kan bli sitert for noen brukere men ikke andre, basert på individuelle faktorer. Omfattende innholdsøkosystemer som betjener ulike brukersegmenter, ulike erfaringsnivåer og dekker flere bruksområder, forblir synlige i varierende bruker-kontekster. Sanntidsinformasjon gir mulighet for dynamisk innhold å oppnå AI-synlighet som statisk innhold ikke kan. Tale- og samtalegrensesnitt vokser stadig, og optimalisering krever naturlig, muntlig språkbruk, spørsmål-og-svar-formater som matcher muntlige søk, lokal optimalisering for “i nærheten”-søk og optimalisering for featured snippets. Den strategiske tilnærmingen handler om å bygge grunnleggende optimalisering (kvalitetsinnhold, schema markup, E-E-A-T-signaler) som kan overføres mellom plattformer, samtidig som du overvåker nye trender og tilpasser taktikken etter hvert som plattformene utvikler seg.

Viktigste optimaliseringsprioriteringer per plattform

• ChatGPT: Fokuser på domeneautoritet, tilbakekoblingskvalitet, innholdsdypde (2 900+ ord), originale data/statistikk og trafikkvolum. Optimaliser eksisterende sider med høy rangering med svarkapsel-format.
• Perplexity: Implementer hyppige innholdsoppdateringer (2–3 dager), hold kvalitetsscoren over 0,75, oppnå 1 000+ innledende visninger og over 4,2 % klikkrate.
• Google AI Overviews: Oppretthold tradisjonell SEO-eksellens (1–10 plassering), implementer E-E-A-T-signaler, bruk schema markup og optimaliser for featured snippets.
• Claude: Lag akademisk innhold med nyanserte perspektiver, anerkjenn begrensninger, gi støttende bevis og rett deg mot profesjonelle/tekniske målgrupper.
• Meta AI: Bygg en sterk sosial tilstedeværelse, generer engasjement, lag delbart innhold og optimaliser for sosiale signaler og merkenavn.
• Fremvoksende plattformer: Implementer grunnleggende optimalisering tidlig, overvåk plattformspesifikke rangeringsfaktorer og identifiser hvilke plattformer målgruppen din bruker.

Slik implementerer du din AI-plattform-optimaliseringsstrategi

Start med en grunnleggende vurdering ved å teste synligheten din i dag på ChatGPT, Perplexity, Google AI Mode og Claude. Dokumenter hvilke spørsmål som gir innholdet ditt treff, hvor konkurrenter vises i stedet, og hvilke kilder AI-plattformene foretrekker for dine emner. Prioriter etter målgruppe: hvis målgruppen bruker Perplexity ofte, gi den plattformen høyest prioritet; hvis du retter deg mot tekniske profesjonelle, er Claude viktigere; for bredt publikum dominerer ChatGPT. Implementer grunnleggende optimalisering som fungerer på tvers av plattformer: kvalitetsinnhold, korrekt schema markup, E-E-A-T-signaler og distribusjon på flere plattformer. Legg så til plattformspesifikke tiltak: hyppig oppdatering for Perplexity, tradisjonell SEO for Google AI, akademisk tone for Claude. Spor resultatene systematisk med dedikerte AI-synlighetsverktøy eller manuell testing, dokumenter startverdier og mål fremgang kvartalsvis. Iterer basert på data: identifiser hvilke tiltak som gir siteringer, hvilke plattformer gir høyest ROI, og hvilke innholdstyper AI-systemene foretrekker. Hold kontinuiteten: AI-optimalisering er pågående—innhold må oppdateres jevnlig, merkevareomtaler må overvåkes og nye plattformer krever oppmerksomhet etter hvert som de vokser.