79% av köpare använder AI för köpbeslut – hur får vi vårt varumärke rekommenderat?

Du har rätt – det ÄR ett grundläggande skifte. Här är vad datan visar:

Hur konsumenter använder AI för köp:

Den viktigaste insikten:

När AI påverkar >80 % av beslutet når konverteringsgraden 85,9 %. När AI har minimal roll (<20 %) sjunker konverteringsgraden till 32,6 %.

Detta betyder: Om ditt varumärke inte finns i AI:s urval för övervägande, förlorar du kunder innan de ens vet att du existerar.

Kampen om kunderna sker nu inne i AI-plattformarna.

Recensioner är AVGÖRANDE för AI:s produktrekommendationer. Därför:

AI analyserar recensioner för:

• Verkliga användningsområden (“Jag använder denna för…”)
• Specifika fördelar (“Minskade min bearbetningstid med 50 %”)
• Vem den passar för (“Perfekt för små team”)
• Ärliga avvägningar (“Batteriet kunde vara bättre, men…”)

66 % av shoppare tvekar vid <5 recensioner. AI speglar denna tvekan.

Strategi för recensioner:

1. Öka antalet recensioner

   • E-postsekvenser efter köp
   • In-app prompts för recensioner
   • Incitamentsbaserade recensioner (inom riktlinjer)

2. Uppmuntra specifik feedback

   • Fråga om specifika användningsområden
   • Be om jämförelser med alternativ
   • Be om mätbara resultat

3. Svara på alla recensioner

   • Visar aktivt engagemang
   • Ger AI ytterligare kontext
   • Bygger förtroende

4. Sprid recensioner över plattformar

   • G2, Capterra, TrustPilot
   • Amazon (om relevant)
   • Google Business Profile

Äkta, detaljerade recensioner > stort antal generiska recensioner.

Punkten om recensioner är intressant – vi har bra recensioner på G2 men väldigt få på andra plattformar.

Fråga: Förutom recensioner, vilket innehåll hjälper AI att rekommendera oss?

Innehåll som påverkar AI:s produktrekommendationer:

1. Jämförelsesidor

• “[Din produkt] vs [Konkurrent]”
• Ärliga, detaljerade jämförelser
• När man ska välja respektive alternativ

2. Användningsområdessidor

• “Bäst för [specifik bransch]”
• “Hur [användartyp] använder [produkt]”
• Specifika resultat och fördelar

3. Djupgående genomgångar av funktioner

• Detaljerade specifikationssidor
• Teknisk dokumentation
• Integrationsguider

4. Fallstudier med siffror

• “[Kund] uppnådde X med [Produkt]”
• Mätbara resultat
• Specifika implementeringsdetaljer

5. FAQ-innehåll

• “Är [Produkt] rätt för mig?”
• “Vad kostar [Produkt]?”
• “Hur står sig [Produkt] jämfört med…”

6. Köpguides

• “Hur väljer man en [kategori]”
• Beslutsramverk
• Jämförelsetabeller

Detta innehåll besvarar direkt de frågor användare ställer till AI.

Viktigt: Olika AI-plattformar har olika rekommendationsmönster.

ChatGPT:

• Beroende av träningsdata
• Värderar Wikipedia, auktoritativa källor
• Citeringsfrekvens ökar (~28 % av svaren)

Perplexity:

• Söker i realtid på webben
• Citerar källor direkt
• Värderar aktuellt, detaljerat innehåll

Google AI Overviews:

• Knyts till Google-sökrankning
• Använder strukturerad data i hög grad
• Värderar E-E-A-T-signaler

Rekommendation:

Spåra din synlighet på ALLA plattformar. Du kan vara osynlig i ChatGPT men synlig i Perplexity.

Använd Am I Cited för att övervaka tvärs plattformar och identifiera luckor.

Avgörande men ofta förbises: Övergången från AI till köp.

Forskning visar:

• 78,2 % går till traditionella kanaler efter AI-rekommendation
• 24,2 % går till Google
• 20,3 % till Amazon
• 18,6 % till varumärkets webbplats
• 70 % genomför slutligen köp

Detta innebär:

1. Din webbplats måste matcha AI:s rekommendationer

   • Om AI säger “bra för videoredigering” ska din landningssida säga detta
   • Missanpassning skapar friktion

2. Var sökbar när de letar

   • Efter AI-rekommendation googlar användare ofta ditt varumärke
   • Se till att varumärkessök är optimerat

3. Närvaro på Amazon är viktigt

   • 20 % går direkt till Amazon
   • Din Amazon-listning måste vara konsekvent med AI-budskapet

4. Ta bort friktion i varje steg

   • Tydliga priser
   • Enkel utcheckning
   • Förtroendeskapande signaler

AI-rekommendationen är bara första steget. Slut cirkeln.

Detta tar jag med mig:

Omedelbara åtgärder:

1. Granska vår AI-synlighet i ChatGPT, Perplexity, Google AI
2. Skapa jämförelsesidor mot de 3 största konkurrenterna
3. Starta kampanj för att generera recensioner på G2 och TrustPilot
4. Uppdatera produktsidor med specifika användningsområden

Innehåll att skapa:

1. “[Produkt] vs [Konkurrent]” sidor
2. “Bäst för [bransch]” landningssidor
3. Fallstudier med mätbara resultat
4. Omfattande FAQ som besvarar vanliga AI-frågor

Uppföljning:

• Sätt upp Am I Cited-övervakning
• Veckovis AI-frågetestning för viktiga köpfrågor
• Spåra rekommendationsposition och kontext

Detta är nu en kärndel av vår marknadsstrategi.

Answer Engine Optimization (AEO) är den nya disciplinen här:

Traditionell SEO: Rankar för nyckelord AEO: Bli citerad som auktoritativ källa när AI svarar

Viktiga AEO-taktiker för köpfrågor:

1. Frågebaserat innehåll

   • Matcha hur användare frågar AI
   • “Vilken är den bästa [kategorin] för [användningsområde]?”

2. Direkta svar först

   • Börja med rekommendation
   • Följ upp med förklaringar

3. Strukturerat, extraherbart format

   • Tabeller för jämförelser
   • Punktlistor för funktioner
   • Tydliga specifikationer

4. Auktoritetssignaler

   • Författarens expertis
   • Citeringar och källor
   • Tredjepartsvalidering

Ditt innehåll ska vara utformat för att extraheras och citeras, inte bara läsas.

Så mäter du påverkan på köpbeslut:

Direkt uppföljning:

• Övervaka AI-rekommendationer för köpfrågor
• Spåra hur ofta varumärket nämns i AI-svar
• Jämför positionering mot konkurrenter

Indirekta signaler:

• Volym av varumärkessök (ökar efter AI-rekommendation)
• Kvalitet på direkttrafik (AI-hänvisade besökare konverterar bättre)
• Svar på “Hur hörde du om oss?"-enkäter

Säljteaminformation:

• Spåra AI-nämningar i säljsamtal
• Notera AI-rekommenderade konkurrenter
• Dokumentera prospekts AI-beteende

Koppla till intäkter:

• Korrelation mellan AI-synlighet och pipeline
• Konverteringsgrad från AI-medvetna prospekt
• Vinstfrekvens mot AI-rekommenderade konkurrenter

AI-synlighet är nu en ledande indikator för intäkter.

Strukturerad data specifikt för produktrekommendationer:

Produkt-schema – viktigaste delar:

{
  "@type": "Product",
  "name": "Din produkt",
  "description": "Specifik, med fokus på användningsområde",
  "brand": {...},
  "offers": {
    "price": "X",
    "priceCurrency": "SEK"
  },
  "aggregateRating": {...},
  "review": [...],
  "additionalProperty": [
    {"name": "Bäst för", "value": "..."},
    {"name": "Idealisk kund", "value": "..."}
  ]
}

SoftwareApplication-schema för SaaS:

• Lägg till applicationCategory
• Inkludera funktionslista
• Dokumentera integrationer

FAQ-schema på produktsidor:

• “Vem ska använda denna?”
• “Hur står den sig mot alternativ?”
• “Vilka resultat kan jag förvänta mig?”

Strukturerad data gör dina produktattribut extraherbara för AI-rekommendationer.