Har någon använt egen forskning/undersökningar för att öka AI-citat? Testar denna hypotes

Kate, vi har publicerat 6 större forskningsrapporter de senaste två åren. Effekten på AI-citat är VERKLIG.

Vår data:

Varför egen forskning fungerar för AI:

1. Unik data – AI måste citera dig
2. Specifik statistik – AI älskar att citera exakta siffror
3. Citerbara resultat – Lätta att extrahera och attribuera
4. Auktoritetssignal – Visar expertis och investering

Vad vi lärt oss:

• Urvalsstorlek spelar roll för trovärdighet men 500+ räcker oftast
• Tydliga, citerbara resultat (“67 % av marknadsförare rapporterar…”) slår komplex analys
• Publicerad metodik ökar förtroende och sannolikhet för citat
• Årliga rapporter med uppdaterad data citeras mer än engångsstudier

Journalistperspektiv på varför forskning plockas upp:

Vad som gör forskning citerbar:

1. Nya rön – Något vi inte visste tidigare
2. Tydlig metodik – Jag kan verifiera/lita på siffrorna
3. Citerbar statistik – “X % av Y gör Z”-format
4. Aktualitet – Relevant för nuvarande diskussioner
5. Överraskningsfaktor – Kontraintuitiva resultat får mer utrymme

Vad som gör forskning ignorerad:

• Självtjänande slutsatser
• Vag metodbeskrivning
• För litet urval för påståendena
• Ingen “så vad” – bara data utan insikt
• Inlåst utan sammanfattning

Speciellt för AI-citat:

AI-system plockar upp det som får press. Om din forskning får press, kommer den in i fler träningsdata och källor. Forskning → press → AI-pipelinen är verklig.

Mitt råd: Skapa genuint intressant forskning, inte bara reklammässig data. Resultat som får redaktörer att säga “aha, intressant” får genomslag.

Jag har kört 50+ forskningsprojekt för varumärken. Här är vad jag lärt mig om AI-optimerad forskning:

Strukturella element som citeras:

1. Sammanfattning – AI kan citera utan att läsa hela rapporten
2. Viktiga siffror i fokus – Fetstil/citat-ruta
3. Avsnittsrubriker som frågor – “Hur många marknadsförare använder AI?”
4. Jämförelsedata – År-för-år, segmentjämförelser
5. Tydlig källangivelse – “[Företag] 2026 [Ämne] Rapport”

Urvalsstorleksguide:

Vanliga misstag:

• Överdrivna slutsatser från små urval
• De mest intressanta resultaten göms
• Ingen metodiksektion
• Endast PDF (ej webbindexerad)
• Ingen pressrelease/distribution

Om du skapar forskning och bara lägger den på din sajt hittar AI den inte. Du behöver distribution.

PR-perspektiv på att få forskning citerad:

Forskning → citat-pipelinen:

1. Du publicerar forskning
2. Journalister/bloggare skriver om den
3. De artiklarna indexeras
4. AI citerar både din forskning OCH bevakningen
5. Fler citat ger mer bevakning (flywheel)

Vad som får pressbevakning:

• Kontraintuitiva resultat – “Trots X händer Y”
• Trendbekräftelse – Data som stödjer heta ämnen
• Branschens första – Första heltäckande studien om [ämne]
• Citerbara siffror – Lätta att använda som rubriker
• Exklusiv tillgång – Erbjud till utvalda journalister först

Distributionsstrategi:

1. Embargo – Ge 2–3 nyckeljournalister förhandsinfo
2. Pressrelease – Nyhetsbyrådistribution
3. Direktutskick – Pitcha relevanta reportrar
4. Social förstärkning – Grundare/chef delar huvudresultat
5. Influencerutsändning – Skicka till branschprofiler

Budgetera för promotion. Forskning utan distribution är osynlig för AI.

Perspektiv med mindre budget – du behöver inte dyr forskning för AI-citat.

Vår metod (bootstrappad startup):

1. Enkät till våra användare – Gratis, 200+ svar från engagerade användare
2. Analysera offentlig data – API:er, myndighetsdata, branschrapporter (lägg till analys)
3. Sammanställ fallstudier – Samla resultat från kundframgångar
4. Verktygsbaserad forskning – Använd vår egen produkt för att generera unik data

Resultat:

Vår “2025 [Nisch] Benchmarkrapport” baserad på 250 användarsvar citerades av AI inom 8 veckor. Den dyker nu upp när folk frågar om benchmark i vår nisch.

Totalkostnad: Personaltid + $0 för enkätverktyg (vi använde gratistjänst)

Det viktigaste:

Du behöver inte 50 000 $-budgetar. Du behöver UNIK data. Även ett litet urval egen data är mer citerbart än ingen data alls.

Akademiskt/forskningsperspektiv:

Vad som gör forskning trovärdig för AI-system:

1. Öppen metodik – Hur data samlades in och analyserades
2. Urvalsbeskrivning – Vilka som tillfrågades, urvalskriterier
3. Redovisade begränsningar – Visar intellektuell ärlighet
4. Möjlighet till replikation – Kan någon verifiera resultaten?
5. Statistisk noggrannhet – Rätt analys, signifikansprövning

Varför detta är viktigt för AI:

AI tränas att värdera auktoritativa källor. Forskning som följer akademiska normer signalerar auktoritet. Den citeras mer när AI behöver stödja påståenden med data.

Praktiska rekommendationer:

• Inkludera metodiksektion (även kortfattad)
• Redovisa konfidensintervall där det är möjligt
• Redovisa begränsningar
• Datera resultaten tydligt
• Uppdatera årligen om möjligt

Du behöver inte vara akademiker, men låna trovärdighetssignaler.

Formatet är lika viktigt som innehållet för AI-citerbarhet:

Bästa praxis för forskningsformat:

Webbversion (viktig):

• Alla resultat publicerade i HTML (inte bara PDF)
• Varje huvudresultat i eget avsnitt
• Statistik i text, inte bara grafik
• Schema markup för Artikel med datePublished
• Tydlig attribution till ditt företag

PDF-version (komplement):

• För lead capture och mer detaljerad läsning
• Men gör det inte till enda versionen
• AI kan inte enkelt tolka PDF-grafik

Format för nyckelstatistik:

Bra: “67 % av marknadsledarna rapporterar ökad AI-investering 2026 (Källa: [Företag] Marketing AI Report 2026, n=2 000)”

Dåligt: [Infografik med statistik inbäddad som bild]

AI extraherar text. Gör dina bästa siffror extraherbara.

Jag studerar hur AI citerar källor. Egen forskning har tydliga fördelar:

Varför AI citerar forskning:

När AI besvarar en fråga som “Vilken andel företag använder AI i marknadsföring?” behöver den en källa. Alternativ:

1. Allmänna påståenden från bloggar (låg auktoritet)
2. Egen forskning med exakta siffror (hög auktoritet)
3. Inget svar (AI undviker det)

Egen forskning med specifik statistik vinner eftersom AI kan citera den med självförtroende.

Forskningsdrag som korrelerar med AI-citat:

Tredjepartsbevakning som multiplikator:

Forskning som citeras av andra publikationer citeras ännu mer av AI. “Forskning → press → AI”-pipelinen är verklig. Investera i distribution.

Den här tråden bekräftar vår satsning på egen forskning. Viktiga insikter:

Varför forskning fungerar för AI:

• Unik data som AI måste citera
• Exakta siffror är lätta att extrahera
• Auktoritetssignal via metodik
• Får större räckvidd genom pressbevakning

Bästa praxis för AI-citat:

1. Format – Webpublicerad HTML-version, inte bara PDF
2. Struktur – Tydliga avsnittsrubriker som frågor, citerbara siffror
3. Metodik – Ha med, gör den tillgänglig
4. Distribution – Budgetera för PR och promotion
5. Uppdateringar – Årlig uppdatering håller citaten aktuella

Vår plan för studien med 2 000 personer:

• Vecka 1: Färdigställ webblandningssida med huvudresultat
• Vecka 2: Embargo till 3 nyckeljournalister
• Vecka 3: Pressrelease + social push
• Vecka 4: Direktutskick till 50 branschbloggare
• Löpande: Spåra AI-citat med Am I Cited

Budgetfördelning:

• Produktion: 25 000 $
• Promotion: 15 000 $
• Totalt: 40 000 $

Om detta presterar som exemplen ovan (8–15x ROI) blir det vår bästa marknadsföringsinvestering i år.

Tack för alla detaljerade insikter!