Är det verkligen värt att skapa egen forskning för AI-synlighet? Verkar vara enormt mycket jobb

Jag har lett forskningsprogram för både storföretag (1 Md USD+) och mellanstora bolag (30–100 MUSD). Här är den verkliga bilden:

Påståendet om “10x fler citat” stämmer men är missvisande:

• Ja, forskning citeras 10x mer än blogginlägg
• MEN företagsforskning citeras 100x mer än mellanstora bolags forskning
• Gapet är orättvist, men det är verkligt

Vad som faktiskt avgör forskningscitat:

Här kan mellanstora vinna:

1. Nischexpertis – Forska inte om “marknadstrender.” Forska om “marknadstrender för tillverkningsbolag under 500 anställda.”

2. Egen data – Ni har data konkurrenterna saknar: kundbeteende, användningsmönster, supportärenden.

3. Snabbhet – Ni kan undersöka nya ämnen innan storbolagen hinner starta sina processer.

Det ärliga ROI:t för mellanstora:

• År 1: Minimal AI-citering (bygger grund)
• År 2: Börjar synas i nischade frågor
• År 3+: Ränta på ränta om ni är konsekventa

Det fungerar. Men det är en 3-årssatsning, inte en kampanj.

Har du inte 50 000 USD? Så här gör vi forskning med liten budget:

Billiga forskningsmetoder:

1. Kundundersökning

   • Kostnad: ~2 000 USD (enkätverktyg + incitament)
   • Urval: 200–500 kunder
   • Vinkel: Vad bara DINA kunder kan berätta

2. Analys av egen data

   • Kostnad: Bara personalens tid
   • Källa: Din produktanvändningsdata
   • Vinkel: Anonymiserade trender från din plattform

3. Sammanställning av expertintervjuer

   • Kostnad: Tid + små arvoden
   • Metod: Intervjua 20+ branschexperter
   • Vinkel: “Vad 20 experter säger om X”

4. Trendanalyser

   • Kostnad: Minimal
   • Metod: Analysera publikt tillgänglig data på nya sätt
   • Vinkel: Egen analys, inte egen data

Vad vi har lärt oss:

Nyckeln: Gör det genuint användbart och unikt. En välgjord studie för 5 000 USD kan slå en slarvig för 50 000 USD.

Jag kan dela vad som faktiskt citeras av AI:

Mönster för innehåll med hög citeringsgrad:

1. Specifik statistik – “73 % av X gör Y” är vanligt förekommande citat
2. Jämförelsedata – “X vs Y”-forskning används ofta
3. Trenddata – Förändringar år för år
4. Benchmarkdata – “Genomsnittligt Z är 123”

Vad vi har mätt med Am I Cited:

Innehåll med egen forskningsstatistik: 4,3x citeringsgrad Innehåll med tredjepartsstatistik: 1,8x citeringsgrad Innehåll utan statistik: 1x baseline

MEN det här är viktigare än kvantitet:

Extraherbarhet – Kan AI enkelt plocka ut din statistik? Formatet är viktigt:

• Bra: “Enligt [ditt företags] undersökning, 67 % av marknadsförare…”
• Dåligt: Statistik gömd i stycke 12 i en PDF

Verifierbarhet – Kan AI korskontrollera ditt påstående?

• Bra: Metod redovisad, urvalsstorlek angiven, datum tydligt
• Dåligt: “Forskning visar…” utan källa

Unikhet – Finns datan någon annanstans?

• Bra: Endast ditt företag har denna insikt
• Dåligt: Du återger vad alla andra gör

Mitt råd: Innan ni investerar i forskning – inventera vilken unik data ni REDAN har. De flesta företag sitter på guldkorn utan att veta om det.

Jag jobbade på ett av de stora analysbolagen. Låt mig avmystifiera hur vi arbetade:

Företagens forskningsmaskineri:

• 50+ personer i forskningsteamet
• 5 MUSD+ i årlig forskningsbudget
• Marknadsföring i många kanaler
• Befintlig varumärkesauktoritet

Vad mellanstora kan lära sig:

1. De är inte så smarta som du tror – Mycket företagsforskning är återanvända undersökningar med stora urval. Insikterna är ofta ytliga.

2. De kan inte gå nischat – Gartner skriver inte om “marknadsautomation för djurbutiker online.” Det kan du.

3. De är långsamma – Företagsforskning tar 6–18 månader. Du kan leverera på 6–8 veckor.

4. De är dyra – Deras forskning kräver enorm investering för att gå runt. Din behöver bara vara användbar.

Den verkliga konkurrensen: Du konkurrerar inte med McKinsey om “marknadstrender.” Du konkurrerar med andra mellanstora bolag om just dina nischade frågor.

De flesta av dina verkliga konkurrenter gör ingen egen forskning alls. Det är din chans.

Strategisk inriktning: Hitta 5–10 specifika frågor AI får om din bransch. Gör forskning som besvarar just dessa frågor. Du behöver inte koka havet.

Jag vill dela en varningshistoria om forskning som blev fel.

Vårt misstag:

Spenderade 80 000 USD på en “State of the Industry”-rapport.

• 2 000 svarande
• Snygg design
• 60 sidor diagram
• Stor marknadsföringssatsning

Resultat:

• Lite medieuppmärksamhet
• 500 nedladdningar
• AI-synlighet: Nästan noll

Vad gick fel:

1. För brett – “Branschtrender” ägs av storbolagen
2. Ingen unik vinkel – Samma frågor som alla andra ställer
3. PDF-format – AI kunde inte enkelt läsa den
4. Ingen webbförst-version – HTML-innehåll > PDF för AI
5. Engångssatsning – Ingen uppföljning eller uppdatering

Vad vi lärde oss:

Forskningen i sig var okej. Strategin var fel.

Om vi gjorde om:

• Smalare fokus (specifikt segment)
• Unik vinkel (frågor ingen annan ställer)
• Webbförst (HTML med strukturerad data)
• Datapunkter i artiklar (inte bara PDF)
• Årliga uppdateringar (bygga citeringsvärde)

Det handlar inte bara om att göra forskning. Det handlar om att göra forskning som AI kan hitta, läsa och citera.

Du behöver inte gå stort direkt. Här är en inkrementell metod:

Kvartal 1: Mikro-forskning

• Snabb kundundersökning (100 svar)
• En fokuserad insikt
• Ett blogginlägg med huvudresultatet
• Se om det får AI-spridning

Kvartal 2: Bygg ut om det funkar

• Större urval
• Fler frågor
• Dedikerad landningssida
• Följ AI-citeringar

Kvartal 3: Full forskning om det valideras

• Omfattande rapport
• Flera innehållsdelar
• Full marknadsföringsinsats
• Nollpunkt för mätning

Så här fungerar det:

• Validerar efterfrågan innan stor investering
• Bygger forskningsmuskler gradvis
• Visar ROI för ledningen stegvis
• Minskar risken

Våra resultat med denna metod:

• Q1 mikro-forskning: 3 AI-citeringar
• Q2 utbyggd forskning: 12 citeringar
• Q3 full rapport: 40+ citeringar och ökande

Varje fas finansierade nästa. Mycket lättare att få med ledningen än att be om 50 000 USD direkt.

Den här tråden ändrade min syn. Här är min nya plan:

Vad jag hade fel om:

1. Konkurrens mot jättar – Vi måste inte det. Vi kan äga vår nisch.

2. Behöva stor budget – Börja smått, validera, investera sen.

3. Forskning = PDF:er – Webbförst, HTML-innehåll, extraherbar statistik.

4. Engångssatsning – Det är ett flerårigt program, inte en kampanj.

Vår nya strategi:

Fas 1 (Q1): Validera konceptet

• Undersök 200 kunder om en specifik utmaning
• Skapa ett insiktsfokuserat blogginlägg
• Se om AI plockar upp det
• Budget: 3 000 USD

Fas 2 (Q2): Bygg ut om det funkar

• Större undersökning, fler frågor
• Dedikerad landningssida
• Spåra citat med Am I Cited
• Budget: 8 000 USD

Fas 3 (Q3–Q4): Fullt program om validerat

• Omfattande årsrapport
• Flera härledda innehållsdelar
• PR- och distributionsinsats
• Budget: 25 000 USD

Mentala skiftet: Vi skapar inte “innehåll.” Vi bygger en citeringstillgång som växer över tid. ROI-beräkningen är inte för år 1. Det är år 2 och 3.

Specifik nisch vi siktar på: [Vår specifika branschsegment] – en plats där storbolagen inte fokuserar men där våra kunder verkligen vill ha data.

Tack alla. Det här känns faktiskt genomförbart nu.