AI-søkereisen er hele veien en bruker tar når vedkommende samhandler med AI-drevne søkesystemer, og omfatter flere samtaleomganger gjennom bevissthets-, vurderings-, beslutnings-, adopsjons-, utvidelses- og ambassadørfaser. I motsetning til tradisjonell søk med ett enkelt søk, innebærer AI-søkereiser flerveisinteraksjoner der brukere gradvis finjusterer spørsmålene sine og får dypere forståelse gjennom dialog med AI-systemer som ChatGPT, Perplexity, Google Gemini og Claude.
AI-søkereisen er hele veien en bruker tar når vedkommende samhandler med AI-drevne søkesystemer, og omfatter flere samtaleomganger gjennom bevissthets-, vurderings-, beslutnings-, adopsjons-, utvidelses- og ambassadørfaser. I motsetning til tradisjonell søk med ett enkelt søk, innebærer AI-søkereiser flerveisinteraksjoner der brukere gradvis finjusterer spørsmålene sine og får dypere forståelse gjennom dialog med AI-systemer som ChatGPT, Perplexity, Google Gemini og Claude.
AI-søkereisen er den komplette, flerveis samtalestien en bruker tar når vedkommende samhandler med AI-drevne søkesystemer for å utforske, forstå og ta avgjørelser om et tema eller en løsning. I motsetning til tradisjonell søk, som vanligvis innebærer isolerte søkeordspørsmål og nettsidebesøk, omfatter AI-søkereisen en serie sammenkoblede spørsmål og svar innenfor én samtaleøkt. Brukere går gjennom distinkte faser—fra innledende bevissthet om et problem, via vurdering av alternativer, til endelig beslutning og videre—alt innenfor rammen av en pågående dialog med AI-systemer som ChatGPT, Perplexity, Google Gemini eller Claude. Denne reisen gjenspeiler hvordan moderne brukere benytter generativ AI til å komprimere det som før krevde dager med research, til minutter med samtaleinteraksjon, og endrer grunnleggende hvordan merkevarer oppnår synlighet og påvirker kjøpsbeslutninger.
AI-søkereisen skiller seg grunnleggende fra tradisjonelle kundereiser fordi den samler flere berøringspunkter i én kontinuerlig interaksjon. Forskning fra Nielsen Norman Group viser at brukere nå deltar i flerveis samtaler der hvert svar gir grunnlag for neste spørsmål, og skaper et dynamisk utforskningsmønster. Dette skiftet får store konsekvenser for hvordan organisasjoner må strukturere innholdet sitt, optimalisere for synlighet og måle suksess i det AI-drevne søkelandskapet.
Framveksten av AI-søkereiser markerer et veiskille i hvordan folk oppdager og vurderer informasjon. I flere tiår fulgte søkeatferd et forutsigbart mønster: brukere formulerte søkeordspørsmål, så på søkeresultater, besøkte nettsteder og sammenstilte informasjon manuelt fra flere kilder. Denne prosessen var tidkrevende, krevde betydelig kognitiv innsats og resulterte ofte i ufullstendig eller motstridende informasjon. Ifølge Nielsen Norman Groups ferske kvalitative forskning brukte brukere betydelig tid på søkeord-foraging—de slet med å formulere informasjonsbehovet sitt i søkemotorvennlige termer—og måtte deretter sile gjennom irrelevante resultater.
Innføringen av generativ AI endret denne dynamikken grunnleggende. Over 70 % av ChatGPT-brukere har økt engasjementet sitt på plattformen, og en økning på 25 % i shopping-relaterte forespørsler viser at AI-søkereiser nå direkte påvirker kommersielle beslutninger. Adopsjonshastigheten er bemerkelsesverdig: selv brukere med begrenset tidligere AI-erfaring ser umiddelbart verdien. Nielsen Norman Groups studie fant at deltakere som brukte AI-chat til informasjonsinnhenting for aller første gang under forskningsøktene, ble så imponert at de planla å bruke det igjen, med én deltaker som uttalte: “Jeg kommer definitivt til å bruke dette i fremtiden. Jeg skjønner kanskje at jeg burde ha gått til Gemini for målene.”
Denne atferdsendringen gjenspeiler et grunnleggende skifte i hvordan brukere søker informasjon. I stedet for å se på søk som en serie adskilte transaksjoner, deltar brukere nå i samtalebasert utforskning, der hver omgang bygger videre på tidligere kontekst. AI-søkereisen er ikke en erstatning for tradisjonell søk, men en komplementær tilnærming brukerne benytter strategisk avhengig av behov. Forskning fra Search Engine Land indikerer at omtrent 25 % av verdens søkespørsmål vil bli håndtert av AI-drevne assistenter innen 2026, noe som signaliserer et massivt strukturelt skifte i søkelandskapet.
Å forstå AI-søkereisen krever å kartlegge de ulike fasene brukerne går gjennom når de samhandler med AI-systemer. Hver fase representerer en forskjellig type spørsmål, brukerintensjon og mulighet for merkevaresynlighet.
Bevissthetsfasen er der brukere først innser at de har et problem, et spørsmål eller et informasjonsbehov. I tradisjonell søk kan dette bety å søke etter generelle termer som “Hva er markedsføringsattribusjon?” I AI-søkereisen starter brukere ofte med bredere, mer samtalebaserte spørsmål. De kan be et AI-system forklare et begrep, definere terminologi eller gi en oversikt over et tema. Ifølge Hendricks.AI genererer denne fasen typisk bevissthetsspørsmål som gir grunnleggende forståelse.
I denne fasen samler AI-systemer informasjon fra flere kilder for å gi omfattende, kontekstualiserte svar. Merkevarer som vises i disse første svarene etablerer tidlig troverdighet og bevissthet. Men synlighet i denne fasen alene er ikke nok—brukere vil gå videre til dypere spørsmål, og merkevarer må opprettholde tilstedeværelse gjennom hele reisen.
Vurderingsfasen oppstår når brukere går videre fra grunnleggende forståelse til å aktivt vurdere alternativer. De stiller sammenlignende spørsmål: “Hva er forskjellen på multi-touch og first-touch attribusjon?” eller “Hvilke attribusjonsverktøy fungerer best for B2B SaaS?” Denne fasen er kritisk fordi brukerne nå aktivt sammenligner løsninger og bygger preferanserammer.
I AI-søkereisen innebærer vurderingsfasen ofte flere oppfølgingsspørsmål i én og samme samtale. Brukere kan spørre om funksjoner, pris, implementeringskompleksitet og integrasjonsmuligheter—alt i samme økt. AI-systemer kan syntetisere denne informasjonen på tvers av flere kilder, og presentere balanserte sammenligninger som tidligere ville krevd besøk på mange nettsteder. Merkevarer som gir klar, strukturert informasjon om sin differensiering i denne fasen, påvirker vurderingsutfallet betydelig.
Beslutningsfasen representerer øyeblikket der brukere forplikter seg til en spesifikk løsning eller merkevare. I AI-søkereisen innebærer denne fasen spørsmål som “Hvordan implementerer jeg dette verktøyet?” eller “Hva er beste praksis for å komme i gang?” Brukere søker bevis, tillitssignaler og veiledning for implementering. Ifølge Search Engine Land kan AI-systemer nå ta brukere direkte fra intensjon til konvertering, med tre til åtte ganger høyere konverteringsrater fra AI-generert trafikk enn tradisjonell søk.
Merkevarer som er synlige i beslutningsfasen med implementeringsguider, casestudier, kundereferanser og tydelig onboarding-informasjon fanger opp brukere med høy intensjon. Kritisk nok mister merkevarer som er usynlige i denne fasen—selv med sterk bevissthets-synlighet—potensielle kunder til konkurrenter som eier samtalen i beslutningsøyeblikket.
Adopsjonsfasen starter etter at brukeren har valgt en løsning og skal lære å bruke den effektivt. Brukere stiller spørsmål om implementering, feilsøking og beste praksis. Utvidelsesfasen kommer deretter, hvor brukere oppdager flere funksjoner, nye bruksområder eller premiumtilbud. I AI-søkereisen innebærer disse fasene ofte at brukerne vender tilbake til AI-systemer med nye spørsmål etter hvert som behovene deres utvikler seg.
Merkevarer som tilbyr omfattende dokumentasjon, opplæringsinnhold og avanserte funksjonsforklaringer, opprettholder synlighet gjennom disse fasene. Denne kontinuerlige tilstedeværelsen bygger lojalitet og øker sjansen for utvidelseskjøp og ambassadørskap.
Ambassadørfasen skjer når fornøyde brukere blir merkevareforkjempere, anbefaler den til andre og gir tilbakemeldinger. I AI-søkereisen vises dette når brukere ber AI-systemer om anbefalinger eller gir positiv tilbakemelding som påvirker hvordan AI-systemer presenterer merkevaren i fremtidige svar. Merkevarer som fremmer ambassadørskap gjennom gode opplevelser og aktivitet i fellesskapet, drar nytte av positiv omtale i AI-genererte svar.
| Dimensjon | Tradisjonell søkereise | AI-søkereise |
|---|---|---|
| Spørsmålsstruktur | Enkle, diskrete søkeordspørsmål | Flerveis samtaleinteraksjoner |
| Informasjonssyntese | Brukeren besøker flere nettsteder manuelt | AI syntetiserer kilder i ett svar |
| Tid til beslutning | Dager eller uker med research | Minutter til timer med samtale |
| Konstekstbevaring | Hvert søk er uavhengig | Kontekst bevares gjennom samtalen |
| Antall berøringspunkter | Typisk 5-10+ nettsteder | Typisk 1-3 AI-interaksjoner |
| Brukerinnsats | Høy (søkeord, scanning, sammenligning) | Lav (naturlig språk, AI håndterer syntese) |
| Merkevaresynlighet | Plassering i søkeresultat | Sitering i AI-generert svar |
| Konverteringsvei | Bla → Vurdere → Besøke → Konvertere | Spørsmål → Samtale → Konvertere |
| Informasjonskvalitet | Variabel (avhenger av nettsidekvalitet) | Konsistent (AI syntetiserer beste kilder) |
| Oppfølgingsmuligheter | Krever nytt søk | Sømfritt i samtalen |
Måten AI-systemer opererer på, påvirker grunnleggende AI-søkereisen. I motsetning til tradisjonelle søkemotorer som matcher søkeord mot indekserte sider, bruker AI-systemer retrieval-augmented generation (RAG) og store språkmodeller (LLM) til å syntetisere informasjon dynamisk. Denne tekniske forskjellen skaper distinkte atferdsmønstre.
Når en bruker stiller et AI-system et spørsmål, bryter systemet opp forespørselen, henter relevant informasjon fra flere kilder og genererer et syntetisert svar. Systemet bevarer konteksten fra samtalen, slik at brukere kan stille oppfølgingsspørsmål som bygger videre på tidligere svar. Denne samtalebaserte kontekstbevaringen er det som forvandler søk fra en rekke transaksjoner til en reise.
Ifølge Nielsen Norman Group oppdager selv brukere med begrenset AI-erfaring denne verdien umiddelbart. En deltaker bemerket at bruk av Gemini for et rørleggerproblem “føltes som det sparte meg litt tid. Det har trukket inn mye data og skreddersydd det til akkurat mitt behov.” Denne skreddersømmen—evnen til å syntetisere informasjon tilpasset individuell kontekst—er det definerende kjennetegnet ved AI-søkereisen.
Ulike AI-plattformer former reisen forskjellig. ChatGPT dominerer med førstefordel og merkenavn. Google Gemini drar nytte av integrasjon med tradisjonell søk, slik at brukere sømløst kan bytte søkemodus. Perplexity spesialiserer seg på forskningsorienterte reiser med sanntidsinformasjon. Claude vektlegger nyansert resonnering og detaljert analyse. Brukere benytter ofte flere plattformer strategisk, og bruker hver til ulike spørsmålsbehov innenfor samme reise.
Hver større AI-plattform har særtrekk som påvirker hvordan brukere navigerer i AI-søkereisen. Å forstå disse forskjellene er kritisk for merkevarer som ønsker synlighet i AI-søkelandskapet.
ChatGPT er fortsatt den dominerende plattformen, og brukere omtaler ofte AI-chat generelt som “Chat”, på samme måte som “Google” ble synonymt med søk. ChatGPTs styrke ligger i samtalenaturlighet og bred kunnskapsbase. Brukere benytter det til utforskende samtaler, kreativ problemløsning og omfattende forklaringer. For merkevarer krever synlighet i ChatGPT innhold som er omfattende, godt strukturert og tilgjengelig i modellens treningsdata.
Google Gemini drar nytte av dyp integrasjon med Google Søk og Googles økosystem. Brukere kan sømløst bytte mellom tradisjonell søk og AI-modus, og skape hybride reiser hvor begge modaliteter benyttes. Denne integrasjonen gir Gemini et betydelig konkurransefortrinn, ettersom brukere allerede er vant til Googles grensesnitt og kan få tilgang til AI-funksjoner uten å bytte plattform. For merkevarer betyr dette at de må optimalisere både for tradisjonell søkesynlighet og AI-gjenfinnbarhet i Googles økosystem.
Perplexity spesialiserer seg på forskningsorienterte reiser, med vekt på sanntidsinformasjon og kildegjennomsiktighet. Brukere som søker informasjon om aktuelle hendelser, nylige utviklinger eller tidskritiske temaer foretrekker ofte Perplexity. Plattformens vektlegging av sitering og kildegjennomsiktighet appellerer til brukere som ønsker å verifisere informasjon. For merkevarer krever synlighet i Perplexity aktuelt, godt dokumentert innhold som kan siteres som autoritativt.
Claude vektlegger nyansert resonnering, detaljert analyse og etiske hensyn. Brukere som foretar komplekse analyser, skriving eller samtaler som krever avansert resonnering, velger ofte Claude. For merkevarer krever synlighet i Claude innhold som viser dybde, nyanse og grundige analyser i stedet for overfladisk informasjon.
Flerveis samtale er den grunnleggende mekanismen som gjør tradisjonell søk om til en AI-søkereise. Hver omgang gir brukeren mulighet til å utdype forståelsen, stille oppfølgingsspørsmål og gå videre i reise-fasene.
Forskning fra Hendricks.AI viser typiske samtalebaserte søkestier: “Hva er markedsføringsattribusjon?” → “Hvordan fungerer multi-touch attribusjon?” → “Beste attribusjonsverktøy for B2B SaaS?” → “Hvordan implementeres attribusjon?” Denne progresjonen representerer bevegelse fra bevissthet via vurdering til beslutning. Hver omgang bygger videre på tidligere kontekst, slik at brukeren kan gå dypere uten å repetere grunnleggende informasjon.
Konsekvensene for merkevarer er betydelige. En merkevare kan ha 67 % synlighet på tidlig-fase bevissthetsspørsmål, men bare 8 % på sen-fase kjøpsspørsmål, noe som avslører et kritisk hull. Brukere lærer om merkevaren tidlig, men kjøper fra konkurrenter som eier samtalen i beslutningsøyeblikket. Optimalisering for komplette samtalestier i stedet for enkeltspørsmål gir 134 % økning i AI-drevet pipeline, ifølge Hendricks.AI.
Denne flerveis-dynamikken betyr også at samtalebasert kontekstbevaring blir kritisk. Brukere forventer at AI-systemer husker tidligere svar og bygger videre på dem. Hvis en bruker spør om attribusjonsverktøy og AI-en anbefaler verktøy A, og deretter spør “Hva med verktøy B?”, bør AI-en huske sammenligningen. Merkevarer som strukturerer informasjon for slik kontekstuell gjenfinning—med klare entitetsrelasjoner, sammenligningsrammer og gradvis utdyping—opprettholder synlighet gjennom flerveis samtaler.
AI-søkereisen krever en grunnleggende annerledes innholdsstrategi enn tradisjonell SEO. I stedet for å optimalisere enkeltstående sider for søkeord, må merkevarer lage innhold som betjener brukere i hele den samtalebaserte reisen.
Entitetsbasert arkitektur blir essensielt. I stedet for å organisere innhold etter søkeord, bør merkevarer organisere etter entiteter—kjernebegrepene, produktene og relasjonene som definerer domenet. For eksempel bør et markedsføringsteknologiselskap strukturere innhold rundt entiteter som “attribusjonsmodeller”, “markedsføringskanaler”, “konverteringssporing” og “ROI-måling”, med tydelige relasjoner. Denne entitetsbaserte strukturen gjør at AI-systemer kan forstå og syntetisere informasjon mer effektivt.
Strukturert data og schema-markup blir kritisk. Sider med robust schema-markup får høyere siteringsrate i AI Oversikter, ifølge Search Engine Land. Merkevarer bør implementere omfattende schema-markup som hjelper AI-systemer å forstå innholdets kontekst, relasjoner og autoritet.
Omfattende, progressivt innhold erstatter tynne, søkeordoptimaliserte sider. I stedet for å lage mange sider med lignende søkeord, bør merkevarer lage dyptgående, omfattende innhold som svarer på spørsmål på flere nivåer. Gradvis utdyping—starte med grunnleggende konsepter og trinnvis introdusere kompleksitet—hjelper brukere i ulike reise-faser å finne relevant informasjon.
Samtalebaserte innholdsstrukturer tilpasses hvordan brukere samhandler med AI-systemer. Innholdet bør forutse oppfølgingsspørsmål, gi sammenligningsrammer og inneholde implementeringsveiledning. FAQ-seksjoner, sammenligningstabeller og trinnvise guider blir mer verdifulle enn noen gang fordi AI-systemer kan trekke ut og syntetisere denne strukturerte informasjonen.
Konsistens på tvers av kanaler er avgjørende. Brukere forventer konsistent informasjon uansett om de møter den via tradisjonell søk, AI Oversikter eller AI-chat. Merkevarer må sikre informasjonskonsistens på tvers av egne kanaler—nettsteder, dokumentasjon, sosiale medier og strukturert data—slik at AI-systemer henter korrekt, konsistent informasjon.
Tradisjonelle SEO-metrikker—rangeringer, visninger, klikkfrekvens—mister relevans i AI-søkereisen. Nye metrikker fanger bedre hvordan brukere samhandler med AI-systemer og hvordan merkevarer oppnår synlighet.
Siteringsantall måler hvor ofte en merkevare nevnes i AI-genererte svar. I motsetning til rangeringer, som er posisjonsbasert, viser sitering om AI-systemer anser en merkevare som autoritativ nok til å nevnes. Ifølge Search Engine Land blir sitering den nye rangeringen.
Share of Voice måler en merkevares siteringer i forhold til konkurrenter innen et tema. En merkevare kan ha 15 siteringer mens konkurrenter har 45, noe som tilsvarer 25 % share of voice. Denne metrikken viser konkurranseposisjon innen AI-søk.
Spørsmålsbredde måler hvor mange ulike spørsmål en merkevare oppnår synlighet på. En merkevare synlig på 50 ulike spørsmål har høyere bredde enn en med bare 5. Høyere bredde indikerer sterkere tematisk autoritet og bredere dekning av reisen.
Reisefase-synlighet deler synligheten opp etter reise-fase. En merkevare kan ha 80 % synlighet på bevissthetsfasen, men bare 20 % i beslutningsfasen. Denne inndelingen viser hull og muligheter for innholdsoptimalisering.
Sentimentanalyse måler hvordan AI-systemer omtaler en merkevare i svarene. Positivt sentiment (“sterkt anbefalt”, “bransjeleder”) versus nøytralt eller negativt (“blandede anmeldelser”, “begrensede funksjoner”) påvirker brukernes oppfatning og sannsynlighet for konvertering.
LLM-synlighetspoeng kombinerer flere faktorer—siteringsfrekvens, plassering i svar, sentiment og spørsmålsbredde—til én metrik som viser samlet AI-synlighet. Denne helhetlige metrikken hjelper merkevarer å spore fremgang og sammenligne ytelse på tvers av plattformer.
AI-søkereisen utvikler seg raskt, med flere nye trender som påvirker hvordan brukere samhandler med AI-systemer og hvordan merkevarer oppnår synlighet.
Agentisk AI er neste grense. I stedet for bare å svare på spørsmål, vil AI-agenter utføre handlinger på vegne av brukere—bestille avtaler, gjennomføre kjøp, planlegge møter. Dette innebærer at AI-søkereisen utvides fra informasjonsinnhenting til transaksjonsfullføring. Merkevarer må forberede seg på en verden der AI-agenter kan få direkte tilgang til deres systemer og gjennomføre handlinger uten menneskelig innblanding.
Vertikale AI-søkemotorer oppstår for spesifikke bransjer. Fremfor generelle AI-systemer fokuserer spesialiserte motorer på bestemte industrier eller bruksområder. En helsefokusert AI-søkemotor kan gi andre svar enn et generelt system. Merkevarer må optimalisere for synlighet i relevante vertikale motorer.
Integrering av sanntidsinformasjon blir standard. AI-systemer får i økende grad tilgang til sanntidsdata, slik at de kan gi oppdatert informasjon i stedet for kun å bruke treningsdata. Dette betyr at merkevarer må holde all informasjon oppdatert på tvers av kanaler for å sikre at AI-systemer henter korrekt, aktuell informasjon.
Multimodale reiser kombinerer tekst, bilder, video og andre innholdstyper. Brukere kan be et AI-system “vis meg eksempler på attribusjonsmodeller” og få visuelle fremstillinger sammen med tekstforklaringer. Merkevarer må skape innhold i ulike formater for å beholde synlighet i multimodale reiser.
Personlige reiseløp blir stadig mer sofistikerte. I stedet for å følge standard reise-faser, vil brukere følge tilpassede løp basert på rolle, bransje og tidligere interaksjoner. En CFOs AI-søkereise for markedsføringsattribusjon vil skille seg fra en markedsføringssjefs reise. Merkevarer må lage innhold som betjener ulike brukerpersonas og deres unike reiseløp.
AI-søkereisen representerer et grunnleg
Tradisjonelle søkereiser innebærer vanligvis enkeltstående, diskrete søk der brukere søker, besøker nettsteder og vurderer informasjon uavhengig. AI-søkereiser, derimot, er samtalebaserte og flerveis, slik at brukere kan stille oppfølgingsspørsmål, be om avklaringer og gradvis utdype forståelsen sin i løpet av én økt. Ifølge forskning fra Nielsen Norman Group håndterer AI-systemer kompleks informasjonsyntese som normalt ville krevd besøk på flere nettsteder, og komprimerer dermed den tradisjonelle kjøpsreisen betydelig. Dette grunnleggende skiftet betyr at brukere kan gå fra bevissthet til beslutning på minutter i stedet for dager.
AI-søkereisen går vanligvis gjennom seks sammenkoblede faser: Bevissthet (oppdage et problem eller tema), Vurdering (utforske alternativer og sammenligne løsninger), Beslutning (velge en spesifikk løsning eller merkevare), Adopsjon (implementere og lære å bruke løsningen), Utvidelse (oppdage ekstra funksjoner eller bruksområder), og Ambassadørskap (anbefale løsningen til andre). Hver fase innebærer ulike typer spørsmål og samtalemønstre. Forskning fra Search Engine Land viser at AI-systemer nå kan flytte brukere direkte fra intensjon til konvertering, og kutte ut tradisjonelle flertrinnstrakter til mer effektive veier.
Merkevarer som forstår AI-søkereisen kan optimalisere innholdet og synligheten sin på tvers av alle samtalepunkter, ikke bare enkeltspørsmål. Ifølge forskning fra Bain & Company har ChatGPT-bruken økt med 70 % totalt, med en økning på 25 % i shopping-relaterte forespørsler, noe som indikerer betydelig kommersiell intensjon. Merkevarer som kun er synlige i tidlige bevissthetsfaser, men fraværende i beslutningsfaser, mister potensielle kunder til konkurrenter. Ved å kartlegge hele reisen kan selskaper identifisere kritiske hull og sikre tilstedeværelse gjennom hele brukerens utforskningssti, noe som til slutt gir høyere konverteringsrate fra AI-generert trafikk.
Flerveissamtaler er det definerende kjennetegnet ved AI-søkereiser. I motsetning til tradisjonell søk der hvert spørsmål er uavhengig, gjør flerveisinteraksjoner det mulig for brukere å bygge kontekst gradvis. En bruker kan spørre 'Hva er markedsføringsattribusjon?' i første omgang, deretter 'Hvordan fungerer multi-touch attribusjon?' i andre omgang, fulgt av 'Beste attribusjonsverktøy for B2B SaaS?' i tredje omgang. Forskning fra Hendricks.AI viser at merkevarer med 67 % synlighet på tidlig-fase bevissthetsspørsmål, men kun 8 % på sen-fase kjøpsspørsmål, avslører kritiske hull. Optimalisering for komplette samtalestier i stedet for enkeltspørsmål gir 134 % økning i AI-drevet pipeline.
Ulike AI-plattformer har ulike roller i AI-søkereisen. ChatGPT dominerer som det første moderne LLM-chattgrensesnittet og leder for tiden markedet. Google Gemini drar nytte av integrasjon med tradisjonelt Google-søk, noe som gir konkurransefortrinn gjennom gjenkjennelighet. Perplexity spesialiserer seg på forskningsorienterte reiser med tilgang til sanntidsinformasjon. Ifølge forskning fra Nielsen Norman Group går brukere ofte til kjente plattformer på grunn av innarbeidede vaner, men de benytter i økende grad flere plattformer samtidig for å faktasjekke og utforske temaer grundig. Hver plattforms unike egenskaper påvirker hvordan brukere navigerer i reisen.
AI-søkereisen endrer grunnleggende innholdsstrategien fra søkeordoptimalisering til optimalisering for gjenfinnbarhet og sitering. Merkevarer må nå lage innhold som svarer på spørsmål gjennom hele samtalereisen, ikke bare de innledende spørsmålene. Ifølge Search Engine Land blir sitering den nye rangeringen, med AI-systemer som prioriterer klarhet, konsistens og helhetlig dekning. Innholdet må struktureres for maskinlesbarhet med bruk av schema-markup, organiseres etter entitetsrelasjoner og distribueres konsekvent på egne kanaler. Merkevarer som optimaliserer for hele reisen i stedet for enkeltspørsmål får betydelig høyere AI-synlighet og konverteringsrater.
Tradisjonelle måleparametere som rangeringer og klikkfrekvens mister relevans i AI-søk. Nye KPI-er inkluderer LLM-synlighetspoeng (hvor ofte merkevaren din vises i AI-svar), siteringsantall (antall ganger nevnt på tvers av AI-plattformer), share of voice (dine siteringer relativt til konkurrenter), spørsmålsbredde (evne til å svare på flere relaterte, langhalede spørsmål) og sentimentanalyse. Ifølge Demandsphere-forskning er Share of Voice en av de beste KPI-ene for å måle AI-drevet atferd. Merkevarer bør også følge synlighet på tvers av ulike reise-faser—bevissthet, vurdering og beslutning—for å identifisere hull og optimalisere deretter.
Begynn å spore hvordan AI-chatbots nevner merkevaren din på tvers av ChatGPT, Perplexity og andre plattformer. Få handlingsrettede innsikter for å forbedre din AI-tilstedeværelse.
Utforsk hvordan AI-søk transformerer kjøpsreisen på tvers av ChatGPT, Perplexity og Google AI. Lær om fasene, plattformsforskjeller og strategier for synlighet....
Lær hvordan du undersøker og overvåker AI-søkespørringer på tvers av ChatGPT, Perplexity, Claude og Gemini. Oppdag metoder for å spore merkevareomtaler og optim...
Lær hvordan reiseselskaper optimaliserer for AI-søkemotorer som ChatGPT og Perplexity. Oppdag strategier for Answer Engine Optimization (AEO), innholdsstrukture...
Informasjonskapselsamtykke
Vi bruker informasjonskapsler for å forbedre din surfeopplevelse og analysere vår trafikk. See our privacy policy.
