Hur optimerar du för AI-agenter som utför uppgifter istället för att bara besvara frågor? Behövs en annan strategi?

Du ligger före kurvan men det är inte för tidigt. Det här är verkligt och kommer snabbt.

Skillnaden är viktig:

Konversationell AI (nuvarande GEO):

• Användaren ställer fråga
• AI sammanfattar svar
• AI citerar källor
• Användaren agerar

Agentisk AI (på väg in):

• Användaren beskriver mål
• Agenten researchar alternativ
• Agenten utvärderar och väljer
• Agenten utför (eller presenterar shortlist)

Varför detta påverkar optimeringen:

För konversationell AI: “Var värd att citeras” För agentisk AI: “Var värd att väljas och användas”

Vad agenter utvärderar:

Agenter måste programmatiskt förstå din tjänst, inte bara läsa om den.

Vi ser redan agentliknande trafikmönster:

Vad vi har märkt:

• Snabba, sekventiella sidvisningar (inte mänskligt surfbeteende)
• Tjänstesidor besöks tillsammans med pris- och specifikationssidor
• API-dokumentation får mer bott-trafik
• User agents vi inte känner igen

Vi tror att detta är:

• Researchagenter som samlar leverantörsinformation
• Jämförelseverktyg som bygger databaser
• Tidiga agentiska system som utvärderar alternativ

Trafiken är liten men växande:

• För 6 månader sedan: ~100 besök/månad med dessa mönster
• Nu: ~800 besök/månad
• Konverteringsgrad: Lägre än mänsklig, men inte noll

Konsekvensen: Agenter researchar redan. Om din information inte är strukturerad för dem, hoppar de över dig. Om den är det, hamnar du på deras shortlist.

Detta är inte framtid – det pågår nu i tidig skala.

Intressant. Så om agenter redan researchar, vad bör vi prioritera?

Vårt företag är B2B SaaS. Hur skulle agentoptimering se ut för oss specifikt?

För B2B SaaS specifikt:

Prioritet 1: Pris- och paketeringsöppenhet

Agenter måste kunna jämföra alternativ. Om din prissättning är “kontakta oss” är du osynlig för jämförelseagenter.

Gör så här:

• Tydliga prissättningsnivåer på webbplatsen
• Funktionstabeller för jämförelse
• Maskinläsbar prissättning (schema-markup)

Prioritet 2: Integrationsdokumentation

Agenter utvärderar “fungerar detta med det vi har?”

Gör så här:

• Tydlig integrationslista
• API-dokumentation
• Tekniska krav
• Implementeringstider

Prioritet 3: Schema för tjänstedefinition

{
  "@type": "SoftwareApplication",
  "name": "Ditt SaaS-produkt",
  "applicationCategory": "BusinessApplication",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "99.00",
    "priceCurrency": "USD",
    "priceValidUntil": "2026-12-31"
  },
  "operatingSystem": "Cloud/Web",
  "softwareRequirements": "Modern webbläsare"
}

Prioritet 4: Bevispunkter

Agenter väger rykte/omdömen:

• Antal kunder
• Recensionsbetyg
• Case study-resultat
• Certifieringar

Gör dessa maskinläsbara, inte bara för människor.

Het take: De företag som vinner med agenter är de med API:er.

Varför:

Agentisk AI researchar inte bara – den utför. Om en agent kan:

1. Kontrollera tillgänglighet via API
2. Jämföra priser via API
3. Boka/köpa via API
4. Kontrollera status via API

Då blir du det enklaste valet.

Exempel: Användare till agent: “Boka ett hotell i SF under 300 $ med bra recensioner”

Agenten utvärderar hotell. Vissa har:

• API-tillgång
• Tillgänglighet i realtid
• Programmatisk bokning

Andra kräver mänsklig inblandning.

Vilket föredrar agenten?

För B2B SaaS:

• Självbetjäning för testperiod
• API för kontoinställning
• Programmatisk prissättning/offert
• Integrations-API:er

Dessa är inte bara bra för människor – de är avgörande för interaktion med agenter.

Detta börjar bli tydligt. Här är vad jag tar med mig:

För nuvarande GEO (konversationell AI):

• Innehållscitering
• Auktoritetssignaler
• Svarsorienterad struktur
• E-E-A-T

För framtida agentisk optimering (framväxande):

• Strukturerad data om tjänster/produkter
• Maskinläsbar prissättning
• API-tillgänglighet
• Tydlig dokumentation
• Förmåga till programmatisk interaktion

Vår handlingsplan:

Nu (stöder båda):

1. Implementera omfattande schema-markup
2. Skapa tydlig prissida med strukturerad data
3. Dokumentera integrationer och krav tydligt

Snart (agent-specifikt):

1. Utvärdera API-exponering för agentinteraktion
2. Göra mer information programmatiskt tillgänglig
3. Övervaka agentlik trafik

Spåra:

1. Agentlik trafik (Am I Cited + serverloggar)
2. Validering av strukturerad data
3. Hur vi syns i agentdrivna jämförelser

Fungerar detta ramverk?

Snabba vinster du kan göra idag för att bli agentredo:

1. Strukturera prissidan (2 timmar)

• Tydliga prissättningsnivåer
• Funktionstabeller
• Produkt-schema-markup

2. Integrationsdokumentation (4 timmar)

• Lista alla integrationer
• Tekniska krav
• Implementeringsprocess

3. Schema för tjänst/produkt (2 timmar)

• SoftwareApplication-schema
• Offer-schema för prissättning
• AggregateRating för recensioner

4. FAQ-schema för vanliga agentfrågor (1 timme)

• “Vad kostar [produkt]?”
• “Vilka integrationer stöder [produkt]?”
• “Vilka krav gäller för [produkt]?”

Dessa hjälper både nuvarande GEO och framtida agentoptimering. Låg risk, potentiellt hög belöning.

Perspektiv på timing:

2023-2024: Konversationell AI dominerar (ChatGPT, etc.) 2025: Agentisk AI växer fram (OpenAI Operator, Claude-verktyg) 2026+: Agenter blir mainstream för uppgifter

Vi är inne i övergångsåret. Företag som optimerar för agenter nu är som de som började med SEO 2005 – tillräckligt tidigt för att etablera försprång före konkurrensen.

Mitt råd:

• Ignorera inte konversationell AI (fortfarande dominerande)
• Börja förbereda för agenter (strukturerad data, API:er)
• Följ agenttrender kvartalsvis
• Var redo att accelerera när agenter blir mainstream

Detta är en “förbered nu, accelerera sen”-situation. Den grund du bygger idag med strukturerad data hjälper både nuvarande och framtida optimering.