Innehåll i mitten av tratten känns som en dödzon för AI-citat. Hur optimerar du innehåll för övervägandestadiet?

Problemet är inte MOFU-innehållet i sig – utan hur MOFU-innehåll vanligtvis utformas.

Nuvarande MOFU-vinkel (fungerar inte för AI):

• “Varför du behöver X” (innebär att du säljer X)
• “Tecken på att du är redo för X” (återigen, säljer X)
• “Argumentet för X” (åsiktstext som säljer X)

AI-vänlig MOFU-vinkel (samma innehåll, annan vinkel):

• “Hur man utvärderar X-lösningar” (utbildande)
• “Beslutsramverk för att välja X” (hjälpsamt)
• “Vad man ska tänka på vid val av X” (rådgivande)

Skillnaden:

Första setet positionerar dig som säljare.
Andra setet positionerar dig som rådgivare som hjälper någon att bestämma sig.

AI vill citera hjälpsamt, neutralt innehåll. Om du omformulerar ditt MOFU som “utvärderingshjälp” istället för “säljargument” blir det citerbart.

Exempel på omformulering:

Före: “5 tecken på att du behöver ett CRM-system”
Efter: “Hur du vet när ditt företag behöver ett CRM: Beslutsramverk”

Samma målgrupp, samma trattformsteg, men det andra kan bli citerat när någon frågar AI “Behöver jag ett CRM?”

MOFU-innehållstyper som fungerar för AI:

1. Beslutsramverk
“Hur du väljer [kategori]: Den kompletta utvärderingsguiden”

• Kriterier för utvärdering
• Frågor att ställa till leverantörer
• Varningsflaggor att se upp för
• Din produkt nämnd som ett alternativ

2. Jämförelseguider
“[Kategori] Jämförelse: Hur du utvärderar dina alternativ”

• Funktionsjämförelsetabell
• Prissättningsjämförelse
• Rekommendationer per användningsområde
• Neutralt men du är inkluderad

3. Användningsfallsguider
“[Kategori] för [användningsfall]: Vad du behöver veta”

• Specifik tillämpning av kategori
• Krav för det användningsfallet
• Alternativ som passar (inklusive dig)

4. ROI-kalkylatorer (som innehåll)
“Hur du räknar ut ROI för [kategori]”

• Metodbeskrivning
• Faktorer att tänka på
• Exempelberäkningar
• Din produkt som illustration

Vad som inte fungerar:

• “Varför [din produkt] är bäst”
• “Argumentet för [din produkt]”
• Innehåll där det är tydligt att du säljer, inte hjälper

Lead capture-strategi för AI-optimerat MOFU:

Lås inte hela innehållet. AI kan inte se låst innehåll och användare förväntar sig allt oftare att informationen ska vara öppen.

Använd istället innehållsuppgraderingar:

Huvudartikeln: Olåst, AI-synligt, heltäckande
“Hur du utvärderar CRM-system: Beslutsramverk”

Uppgraderingen: Låst, högvärdig förlängning
“Ladda ner vår CRM-utvärderingsmall”

Så här fungerar det:

1. Användaren hittar din artikel via AI eller sök
2. Läser ramverket, tycker det är värdefullt
3. Ser erbjudande om praktiskt verktyg
4. Byter e-post mot mallen
5. Går in i nurturingsflöde

Resultat:

Vi testade detta mot helt låst MOFU-innehåll:

• Låst: 0 AI-citat, 3 % formulärifyllnad
• Olåst + uppgradering: 8 AI-citat, 7 % formulärifyllnad

Bättre AI-synlighet OCH bättre lead capture.

Specifika MOFU-typer och deras AI-potential:

Viktigt insikt:

MOFU som besvarar “Hur utvärderar/bestämmer jag?” fungerar för AI.
MOFU som besvarar “Varför ska jag köpa?” gör det inte.

Utforma ditt övervägandeinnehåll som utvärderingshjälp, inte säljargument.

Schema-möjligheter för MOFU-innehåll:

För jämförelseguider:

• ComparisonChart-schema
• Produkt-schema för varje alternativ

För beslutsramverk:

• HowTo-schema (steg i beslutsprocessen)
• FAQ-schema (vanliga frågor)

För ROI-innehåll:

• Artikel-schema
• FAQ-schema

För användningsfallsguider:

• Artikel-schema med specifikt “about”-ämne
• FAQ-schema

Schema hjälper AI att förstå att ditt MOFU-innehåll är strukturerad utvärderingshjälp, inte reklam.

Vi lade till ComparisonChart-schema på våra jämförelseguider. AI-citeringsfrekvensen gick från 6 % till 24 % på de sidorna.

Attributionsmodell för MOFU-innehåll:

Utmaningen:
MOFU-innehåll är mitt i köpresan. Det är inte first-touch (medvetenhet) eller last-touch (konvertering). Det får för lite cred i de flesta attributionsmodeller.

Det vi mäter:

1. AI-hänvisningstrafik till MOFU-sidor
2. Engagemangsdjup (tid på sida, scroll, nästa sida)
3. Assisterade konverteringar där MOFU var med i kedjan
4. Konverteringsgrad på innehållsuppgradering
5. Nurturing-engagemang från MOFU-leads

Vad vi upptäckte:

MOFU-innehåll som får AI-citat har 2,3x högre assisterad konverteringsgrad än MOFU utan citat.

Varför? Användare som hittar dig via AI håller aktivt på att undersöka. Ditt hjälpsamma ramverk bygger förtroende. De är mer benägna att engagera sig med ditt varumärke senare.

AI-synlighet för MOFU handlar inte om direkt konvertering. Det handlar om att komma med i övervägandefasen när folk aktivt utvärderar.

Den här tråden förändrade hur jag tänker kring MOFU-innehåll. Viktiga insikter:

Problemet:
Vårt MOFU var utformat som säljargument. AI citerar inte säljargument.

Lösningen:
Omformulera MOFU som utvärderingshjälp. Samma trattformsteg, annan positionering.

Handlingsplan:

1. Omformulera befintligt innehåll:

   • “Varför du behöver X” → “Hur du vet om du behöver X”
   • “5 tecken på att du är redo” → “Beslutsramverk: När är rätt tid för X?”

2. Strukturera för båda syftena:

   • Lager 1: Utbildande ramverk (AI citerar detta)
   • Lager 2: Hur alternativen jämförs (inkluderar oss)
   • Lager 3: Vår rekommendation + CTA

3. Innehållsuppgraderingar:

   • Lås upp huvudinnehållet
   • Erbjud värdefulla verktyg/mallar som uppgraderingar
   • Få leads genom värdeutbyte

4. Schemaimplementering:

   • ComparisonChart för jämförelser
   • HowTo för beslutsramverk
   • FAQ för vanliga frågor

Viktig insikt:
MOFU är inte en dödzon – det var bara fel vinklat. Utvärderingshjälp blir citerat OCH vårdar prospekt.

Tack alla för omformuleringarna och de praktiska exemplen!