Søkeprosess

Definisjon av søkeprosess

En søkeprosess er den fullstendige sekvensen av søk og interaksjoner en bruker utfører når de søker etter informasjon, vurderer alternativer eller tar kjøpsbeslutninger. I motsetning til et enkelt søk, som bare representerer ett øyeblikk, omfatter en søkeprosess flere søk utført over timer, dager eller til og med uker ettersom brukerne gradvis samler informasjon og beveger seg gjennom ulike beslutningsfaser. Konseptet anerkjenner at moderne brukere sjelden finner all informasjonen de trenger fra ett enkelt søkeresultat; i stedet navigerer de gjennom flere søk, plattformer og kilder for å bygge en helhetlig forståelse før de handler. Dette grunnleggende skiftet i hvordan folk søker har endret hvordan merkevarer må tenke rundt innholdsstrategi, synlighet og kundedialog både i tradisjonelle søkemotorer og nye AI-drevne søkeplattformer.

De tre hovedfasene i søkeprosessen

Søkeprosessen deles vanligvis inn i tre distinkte faser, hver preget av ulik brukeradferd, søkeintensjon og informasjonsbehov. Bevissthetsfasen oppstår når brukeren først innser at de har et problem, behov eller spørsmål, og begynner å søke etter generell informasjon om mulige løsninger. I denne fasen er søkene ofte brede og utforskende, som “hvordan lære digital markedsføring?” eller “hvordan forbedre nettsidehastighet.” Brukere i bevissthetsfasen er ikke klare for kjøp enda; de søker primært kunnskap og forståelse. Vurderingsfasen starter når brukerne har fått grunnleggende innsikt og nå sammenligner ulike alternativer, løsninger eller leverandører. Søkene blir mer spesifikke og sammenlignende, som “HubSpot vs Marketo” eller “beste SEO-verktøy for små bedrifter.” Her evaluerer brukerne alternativer og leser anmeldelser, casestudier og detaljerte sammenligninger. Til slutt representerer beslutningsfasen tidspunktet hvor brukerne har snevret inn valgene sine og er klare til å foreta et kjøp eller en handling. Søkene blir svært spesifikke og transaksjonelle, som “kjøp HubSpot” eller “registrer deg for gratis prøveperiode hos Semrush.” Å forstå disse tre fasene er avgjørende for merkevarer fordi det gjør det mulig å lage målrettet innhold og sikre synlighet akkurat når brukerne er mest mottakelige for deres budskap.

Historisk kontekst og utvikling av søkeprosess-konseptet

Konseptet med søkeprosesser fikk økt oppmerksomhet i 2018 da Google lanserte en algoritmeoppdatering som fundamentalt endret hvordan søkeresultater leveres. Før denne oppdateringen behandlet søkemotorer hvert søk isolert, kun basert på det spesifikke nøkkelordet uten å ta hensyn til brukerens bredere kontekst. Googles nyvinning gjorde det mulig å analysere brukerens søkehistorikk og forutsi hvilken informasjon brukeren sannsynligvis ville trenge neste gang, slik at søkemotoren kunne gi mer kontekstuelle og personlige resultater. Dette representerte et paradigmeskifte fra søk basert på enkeltspørsmål til søk basert på hele prosessen, der systemet forstår ikke bare hva brukeren søker etter i øyeblikket, men også hvor de befinner seg i sin totale informasjonsinnhenting. Aktivitetskort i Google Search forsterket denne tilnærmingen ytterligere ved å la brukerne fortsette sin søkeprosess og få forslag til videre utforskning. Etter hvert som søk har utviklet seg, har denne prosessorienterte tilnærmingen blitt stadig mer sofistikert, med AI-systemer som nå kan analysere adferdsmønstre, forutsi brukerintensjon og levere svært personlige svar. Fremveksten av generative AI-søkemotorer som ChatGPT, Perplexity og Google AI Overviews har ytterligere akselerert viktigheten av å forstå søkeprosesser, siden disse plattformene bruker avansert maskinlæring til å spore brukerinteraksjoner og levere mer og mer kontekstuelle svar gjennom hele informasjonsreisen.

Søkeprosess vs. tradisjonelt enkeltspørsmål-søk

Forskjellen mellom en søkeprosess og et tradisjonelt enkeltspørsmål-søk er grunnleggende for å forstå moderne brukeradferd og søkemotoroptimalisering. I den tradisjonelle modellen fokuserte markedsførere på å rangere for enkelte nøkkelord, i den tro at brukere fant all nødvendig informasjon fra ett søkeresultat. Denne tilnærmingen behandlet hvert søk som en isolert hendelse uten sammenheng med tidligere eller fremtidige søk. Forskning og reell adferd viser imidlertid at denne modellen er feilslått. Ifølge Googles forskning på søkeprosesser utfører brukere vanligvis flere søk før de tar en beslutning, hvor antall og type søk varierer etter hvor kompleks beslutningen er. For eksempel kan en bruker som vurderer å kjøpe en bærbar PC utføre 15–20 søk over flere uker, fra brede søk som “beste bærbare 2024” til svært spesifikke som “Dell XPS 15 vs MacBook Pro M3 Max.” Søkeprosess-tilnærmingen erkjenner denne virkeligheten og oppfordrer merkevarer til å tenke på hvordan innholdet deres kan hjelpe brukere på flere stadier i informasjonsreisen, ikke bare fange dem i det avgjørende øyeblikket. Dette skiftet har store konsekvenser for innholdsstrategi, siden det betyr at merkevarer må bygge et helhetlig økosystem av innhold tilpasset ulike faser, ikke bare optimalisere for transaksjonelle nøkkelord med høy intensjon.

Sammenligningstabell: Søkeprosess-konsepter og relaterte begreper

Hvordan AI-plattformer overvåker og bruker søkeprosess-data

AI-søkemotorer har revolusjonert hvordan data om søkeprosesser samles inn, analyseres og brukes for å levere personlige resultater. I motsetning til tradisjonelle søkemotorer som hovedsakelig bruker nøkkelordmatching og lenkeanalyse, bruker AI-drevne plattformer som ChatGPT, Perplexity og Google AI Overviews avanserte maskinlæringsalgoritmer for å forstå den bredere konteksten av brukerens informasjonsreise. Disse systemene analyserer flere datapunkter, inkludert tidligere søk, tid brukt på sider, brukerinteraksjoner og adferdssignaler for å bygge en helhetlig profil av hvor hver bruker befinner seg i prosessen. Perplexity bruker for eksempel avansert språkforståelse for å tolke ikke bare hva brukeren spør om, men også den implisitte konteksten og kunnskapen brukeren har vist gjennom sin søkehistorikk. ChatGPT lagrer på samme måte samtalehistorikk for å forstå utviklingen i brukerens spørsmål og gi mer presise svar etter hvert som samtalen utvikler seg. Denne evnen til å spore og forstå søkeprosesser gir AI-plattformer en betydelig fordel i å levere relevante, kontekstuelle svar. For merkevarer betyr dette at synlighet gjennom hele søkeprosessen—ikke bare i den avgjørende beslutningsfasen—har blitt avgjørende. En merkevare som kun er synlig i resultatene for beslutningsfasen, men fraværende i bevissthets- og vurderingsfasene, går glipp av muligheten til å bygge autoritet og påvirke brukerpreferanser før avgjørelsen tas.

De tre fasene i dybden: Bevissthet, vurdering og beslutning

Bevissthetsfasen: Oppdagelse og problemforståelse

Bevissthetsfasen markerer begynnelsen på søkeprosessen, hvor brukeren først innser at de har et problem, behov eller spørsmål som krever informasjon. I denne fasen utfører brukerne ofte brede, utforskende søk for å forstå mulige løsninger. Søkene i bevissthetsfasen er som regel generelle og opplærende, for eksempel “hva er SEO”, “hvordan starte en blogg” eller “fordeler med skyløsninger.” Brukerne er ennå ikke klare for kjøp; de søker først og fremst å lære og forstå alternativer. Ifølge undersøkelser fra seoClarity starter omtrent 78 % av brukere søkeprosessen med informative søk for å få grunnleggende kunnskap. Bevissthetsfasen er viktig for merkevarebygging fordi det er den første muligheten til å etablere autoritet og troverdighet hos potensielle kunder. Merkevarer som tilbyr kvalitetsinnhold i denne fasen, posisjonerer seg som pålitelige ressurser og øker sjansen for å bli vurdert senere. Innhold optimalisert for bevissthetsfasen inkluderer ofte grundige guider, opplæringsblogger, hvordan-artikler og forklaringsvideoer. Utfordringen for merkevarer er å sikre at innholdet deres vises i AI-svar i denne fasen, siden mange nå bruker ChatGPT eller Perplexity til innledende research fremfor tradisjonelle søkemotorer.

Vurderingsfasen: Evaluering og sammenligning

Vurderingsfasen starter når brukeren har tilegnet seg grunnleggende kunnskap og nå aktivt vurderer ulike løsninger, leverandører eller produkter. I denne fasen blir søkene mer spesifikke og sammenlignende, som “HubSpot vs Marketo”, “beste prosjektstyringsverktøy” eller “Shopify vs WooCommerce.” Brukerne leser anmeldelser, sammenligner funksjoner, analyserer pris og vurderer fordeler og ulemper ved ulike alternativer. Forskning viser at brukere i snitt utfører 8–12 søk i vurderingsfasen, noe som gjør denne perioden kritisk for merkevaresynlighet. Innhold optimalisert for vurderingsfasen inkluderer sammenligningsartikler, grundige produktanmeldelser, casestudier, funksjonsoversikter og kundeuttalelser. Denne fasen er spesielt viktig for AI-synlighet, fordi AI-systemer ofte henter informasjon fra flere kilder for å gi helhetlige sammenligninger. En merkevare som har publisert autoritativt sammenligningsinnhold, har større sjanse for å bli sitert og referert i AI-genererte svar i denne fasen. Vurderingsfasen gir også mulighet for å fremheve unike fordeler og adressere innvendinger eller bekymringer brukerne har overfor konkurrenter.

Beslutningsfasen: Endelig valg og handling

Beslutningsfasen representerer den siste delen av søkeprosessen, der brukeren har snevret inn valgene og er klar for kjøp eller handling. Søkene i denne fasen er svært spesifikke og transaksjonelle, som “kjøp Dell XPS 15”, “registrer deg for Salesforce” eller “last ned HubSpot gratis CRM.” Brukerne har allerede gjort research og ønsker nå å gjennomføre kjøpet eller handlingen så effektivt som mulig. Ifølge Salesforce-undersøkelser utfører omtrent 65 % av brukere minst ett siste søk før de kjøper, ofte for å sjekke pris, finne tilbud eller bekrefte tilgjengelighet. Innhold optimalisert for beslutningsfasen inkluderer produktsider, prissider, gratis prøveperioder, kundeuttalelser og tydelige handlingsoppfordringer. Selv om beslutningsfasen representerer søk med høyest kjøpsintensjon, er konkurransen også størst her. Merkevarer som har bygget autoritet i bevissthets- og vurderingsfasene har et stort fortrinn i beslutningsfasen, fordi brukerne foretrekker tilbydere de allerede har tillit til. I tillegg blir det stadig viktigere å være synlig i AI-svar i beslutningsfasen, siden brukere kan be AI-systemer som ChatGPT om siste anbefalinger eller verifisering før kjøp.

Søkeprosess i konteksten av AI-søkemotorer

Fremveksten av generative AI-søkemotorer har fundamentalt endret hvordan søkeprosesser fungerer og hvordan merkevarer må jobbe for synlighet. Tradisjonelle søkemotorer som Google returnerer en liste med lenker som brukeren må klikke seg gjennom for å finne informasjon, noe som krever at brukeren selv navigerer gjennom flere sider. Derimot samler AI-søkemotorer som Perplexity og ChatGPT informasjon fra flere kilder og gir omfattende svar direkte til brukeren, noe som fundamentalt endrer selve søkeprosessen. I dette nye paradigmet kan brukeren utføre færre søk totalt, fordi hvert AI-generert svar er mer helhetlig og kontekstuelt. Søkeprosessen har imidlertid blitt mer kompleks fordi brukerne nå ofte veksler mellom flere plattformer. En bruker kan starte med et Google-søk, deretter gå til ChatGPT for en grundigere forklaring, så sjekke Perplexity for siste nytt, og til slutt returnere til Google for å finne spesifikke produktsider. Denne flerplattform-søkeprosessen betyr at merkevarer må sikre synlighet på tvers av flere AI-systemer, ikke bare tradisjonelle søkemotorer. AmICited og lignende AI-overvåkingsplattformer har kommet for å møte denne utfordringen, og lar merkevarer spore hvor innholdet deres vises på ChatGPT, Perplexity, Google AI Overviews og Claude. Å forstå hvordan søkeprosesser fungerer på tvers av disse ulike plattformene er avgjørende for moderne merkevarer som ønsker å opprettholde synlighet og påvirke brukerbeslutninger.

Nøkkelmetrikker og datapunkter for å spore søkeprosesser

Effektiv overvåking og optimalisering for søkeprosesser krever at man følger et helhetlig sett med metrikker og datapunkter som avslører hvordan brukerne beveger seg gjennom de ulike fasene. Nøkkelordsklynging er en av de viktigste teknikkene, der relaterte nøkkelord grupperes etter fase for å forstå utviklingen i søkene. For eksempel tilhører nøkkelord som “hva er e-postmarkedsføring”, “fordeler med e-postmarkedsføring” og “grunnleggende e-postmarkedsføring” bevissthetsfasen, mens “beste e-postmarkedsføringsplattformer” og “Mailchimp vs ConvertKit” tilhører vurderingsfasen. Søkevolumtrender for slike klynger viser hvor mange brukere som befinner seg i hver fase og om interessen øker eller avtar over tid. Klikkfrekvens (CTR) og tid på side indikerer om innholdet treffer brukerne i de ulike fasene. Innhold som får klikk, men har høy fluktfrekvens, tyder på et misforhold mellom forventning og innhold. Konverteringsrate på tvers av fasene viser hvilke faser som mest effektivt fører brukerne mot ønsket handling. I tillegg bør merkevarer følge med på AI-siteringsfrekvens, som måler hvor ofte innholdet deres blir sitert eller referert i AI-genererte svar. Denne metrikken er særlig viktig for å forstå synlighet i AI-søkelandskapet, da å bli sitert i AI-svar er en viktig driver for trafikk og påvirkning i det nye søkeøkosystemet.

Beste praksis for å optimalisere innhold gjennom søkeprosessens faser

• Lag fase-spesifikt innhold: Utvikle egne innholdsbiter optimalisert for bevissthet, vurdering og beslutning, i stedet for å prøve å dekke alt i ett innhold
• Kartlegg nøkkelord til faser: Gjør grundig nøkkelordanalyse og kategoriser nøkkelord eksplisitt etter hvilken fase de representerer for å sikre innholdstilpasning
• Bygg tematisk autoritet: Lag helhetlige innholdsklynger som dekker relaterte temaer og undertemaer, og etabler autoritet gjennom hele prosessen
• Optimaliser for AI-synlighet: Sørg for at innholdet har tydelige overskrifter, definisjoner og faktaopplysninger som AI-systemer enkelt kan hente ut og sitere
• Implementer intern lenkestrategi: Knytt sammen relaterte innhold på tvers av fasene for å lede brukere gjennom ditt innholdsunivers og bedre crawlbarheten
• Overvåk konkurrenters prosesser: Analyser hvor konkurrentene synes i søkeresultater og AI-svar i hver fase for å identifisere hull og muligheter
• Test og iterer: Analyser kontinuerlig ytelsesdata og brukeradferd for å forbedre innhold og synlighet i hver fase
• Bruk flere formater: Ta i bruk blogg, video, infografikk, podkast og interaktive verktøy for å møte ulike læringspreferanser gjennom fasene
• Spor AI-omtaler: Bruk verktøy som AmICited for å følge med på hvor merkevaren din blir nevnt i AI-svar og juster innholdsstrategien deretter
• Hold innholdet oppdatert: Oppdater jevnlig innholdet for å gjenspeile gjeldende informasjon, trender og brukerbehov i hver fase

Fremtiden for søkeprosesser i et AI-drevet landskap

Fremtiden for søkeprosesser vil formes av fortsatt utvikling innen kunstig intelligens, personalisering og integrasjon av flere søkeplattformer. Etter hvert som AI-søkemotorene blir mer avanserte, vil de i økende grad forstå ikke bare enkeltspørsmål, men den større konteksten rundt brukernes behov, preferanser og beslutningsprosesser. Prediktivt søk vil gjøre det mulig for AI-systemene å forutsi hva brukerne vil vite neste gang, og kanskje korte ned søkeprosessen ved å gi proaktive anbefalinger før brukeren spør. Fremveksten av samtalebasert søk, der brukeren har lengre samtaler med AI-systemer i stedet for enkeltstående søk, vil ytterligere viske ut skillet mellom enkeltspørsmål og hele prosesser. Dette vil kreve at merkevarer tenker på hvordan innholdet deres kan hjelpe brukerne i utvidede samtaler, ikke bare som svar på ett søk. Økt betydning av egen data og personvernvennlig personalisering vil også endre hvordan søkeprosesser spores og optimaliseres. Merkevarer må bygge direkte relasjoner med brukerne og forstå deres reise gjennom egne kanaler, ikke bare via tredjepartsdata fra søkemotorer. Fremveksten av vertikale AI-søkemotorer spesialisert for bestemte bransjer eller bruksområder vil gi nye muligheter for å bygge autoritet i nisjeprosesser. Til slutt vil integrasjonen av stemmestyrt søk, visuelt søk og multimodal AI utvide søkeprosessens definisjon utover tekst, og kreve at innholdet optimaliseres for flere formater og modaliteter.

Konklusjon: Hvorfor forståelse av søkeprosesser er viktig for dagens merkevarer

I et stadig mer komplekst digitalt landskap der brukerne benytter flere søkeplattformer og gjør grundig research før beslutninger, har forståelsen av søkeprosesser blitt avgjørende for merkevaresuksess. Overgangen fra spørsmål-baserte til prosessorienterte strategier innebærer et grunnleggende skifte i hvordan merkevarer bør tenke rundt innhold, synlighet og kundedialog. Ved å erkjenne at brukerne går gjennom distinkte faser av bevissthet, vurdering og beslutning, kan merkevarer lage målrettet innhold som møter brukerens behov i hvert steg. Fremveksten av AI-søkemotorer har forsterket viktigheten av å forstå søkeprosesser, ettersom disse plattformene nå sammenfatter informasjon fra flere kilder og gir stadig mer personlige svar basert på brukeradferd og kontekst. Merkevarer som ikke optimaliserer for søkeprosesser risikerer å gå glipp av viktige muligheter til å bygge autoritet, påvirke brukerpreferanser og til slutt drive konverteringer. Verktøy som AmICited gir merkevarer mulighet til å overvåke synligheten gjennom hele søkeprosessen på tvers av flere AI-plattformer, og gir nødvendig innsikt for å optimalisere strategien og sikre tilstedeværelse i alle faser. Etter hvert som søk utvikler seg, vil de merkevarene som lykkes være de som forstår ikke bare enkeltspørsmål, men hele reisen brukeren tar fra første problemforståelse til endelig beslutning.