Vilka är de olika intentkategorierna för AI-sök? Försöker förstå användarbeteende

Bra fråga. Jag delar ramverket vi använder:

AI-sökintentioner:

Viktiga skillnader med AI:

1. Frågorna är längre – I genomsnitt 25+ ord jämfört med 6 traditionellt
2. Intentioner kombineras ofta – “Berätta om X OCH gör Y”
3. Förväntningarna är högre – Användare vill ha svar, inte länkar
4. Tratten komprimeras – Medvetenhet → Beslut i en session

Vad det innebär för innehåll: Du måste tillfredsställa omedelbar intention OCH förutse följdfrågor.

Insikten om komprimerad tratt är stor. Låt mig utveckla:

Traditionell söktratt:

• Medvetenhet: “Vad är projektledningsprogramvara?”
• Övervägande: “Bästa projektledningsverktyg”
• Jämförelse: “Monday vs Asana”
• Beslut: “Asana pris”
• Handling: Navigera till Asana.com

Varje steg är en separat sökning. Olika innehåll för varje.

AI-söktratt:

• En enda fråga: “Vilket är det bästa projektledningsverktyget för ett 20-personers marknadsteam, jämför funktioner och pris?”

AI ger:

• Förklaring (medvetenhet)
• Rekommendationer (övervägande)
• Jämförelse (utvärdering)
• Pris (beslutsstöd)

Allt i ETT svar.

Vad det innebär för innehåll:

Gammal metod: En sida per trattsteg Ny metod: En sida som adresserar ALLA steg

Den omfattande innehållsfördelen: Innehåll som täcker hela resan (från “vad är X” till “var köper jag X”) har fler citeringsmöjligheter.

Jag utvecklar AI-inhemska intentionstyper:

1. Generativ intention “Skapa en bild av…” “Skriv en policy för…” “Utforma ett mejl om…”

Dessa finns inte i traditionell sökning. Användaren vill att AI SKAPAR, inte bara hittar.

Innehållsimplication: Mallar, exempel och ramverk citeras som startpunkter.

2. Konverserande/följdfrågeintention “Berätta mer om punkt 2” “Hur gäller det för småföretag?” “Kan du förklara det på annat sätt?”

Kontextberoende frågor som hänvisar till tidigare konversation.

Innehållsimplication: Omfattande innehåll som täcker flera vinklar vinner eftersom AI kan hämta olika delar för följdfrågor.

3. Agentisk intention (framväxande) “Boka ett bord på…” “Boka ett möte med…” “Beställ detta åt mig”

Användaren vill att AI ska agera, inte bara ge information.

Innehållsimplication: Gör din verksamhet “uppringbar” – API:er, integrationer, strukturerad data som AI kan agera på.

4. Interaktioner utan explicit intention “Tack” “Okej” “Jag förstår”

Nästan 50 % av AI-interaktioner är konverserande utan tydlig intention.

Innehållsimplication: Mindre relevant för optimering, men visar att AI blir en samtalspartner, inte bara ett sökverktyg.

Så här optimerar du innehåll för varje AI-intention:

Informationssökande intention:

• Börja med direkt svar
• Ge omfattande djup
• Inkludera expertmeriter
• Lägg till stödjande data/statistik

Jämförelseintention:

• Använd jämförelsetabeller
• Ta med för- och nackdelar för varje alternativ
• Var balanserad (AI värderar objektivitet)
• Täck pris, funktioner, användningsområden

Problemlösningsintention:

• Steg-för-steg-format
• Numrera dina steg
• Ta med felsökningstips
• Förutse vanliga misstag

Transaktionell intention:

• Tydlig prisinformation
• Nästa steg/CTAs
• Gör vägen till åtgärd tydlig
• Inkludera förtroendeskapande signaler

Generativ stödintention:

• Ge mallar
• Inkludera exempel
• Visa före/efter
• Gör innehållet anpassningsbart

Innehållsstruktur för multi-intention:

1. Direkt svar (omedelbar intention)
2. Kontext (bakgrund)
3. Jämförelse/alternativ (om relevant)
4. Nästa steg (aktionsintention)
5. Relaterade överväganden (förberedelse för följdfrågor)

Denna struktur täcker tratten i ett enda innehåll.

Lite data om AI-frågemönster:

Fördelning av frågelängd:

Intentfördelning i AI-frågor:

Insikt: Generativ intention är den näst största kategorin – unikt för AI.

Multi-intentionfrågor: ~30 % av AI-frågorna innehåller flera intentioner i en och samma fråga.

Vad det innebär: Ditt innehåll måste hantera komplexitet. Sidor med endast en intention missar möjligheter.

Här är ett praktiskt ramverk för innehållsplanering:

Steg 1: Mappa ditt ämne till troliga intentioner

Exempel: “Projektledningsprogramvara”

Steg 2: Skapa omfattande innehåll

Ett långt innehåll som täcker ALLA intentioner:

• Definitionsavsnitt (informationssökande)
• Jämförelsetabell (kommersiell)
• Hur-gör-man-avsnitt (problemlösning)
• Prisavsnitt (transaktionell)

Steg 3: Strukturera för extrahering

Varje avsnitt bör:

• Börja med tydlig rubrik (frågeformat)
• Börja med direkt svar
• Inkludera stödjande detaljer
• Vara självständigt användbart

Steg 4: Spåra per intention

Använd Am I Cited för att se vilka typer av frågor som citerar dig. Det visar vilka intentioner du vinner.

Detta var precis vad jag behövde. Mitt nya ramverk:

Intentkategorier jag kommer använda:

1. Informationssökande – “Vad är X?”
2. Jämförelse – “X vs Y” eller “Bästa X för…”
3. Problemlösning – “Hur gör man X” eller “Fixa X”
4. Transaktionell – “Köp/Få/Skaffa X”
5. Generativ – “Skapa/Skriv/Utforma X”
6. Följdfråga – Kontextberoende frågor

Förändringar i innehållsstrategi:

Tidigare:

• En sida per smal intention
• Korta, sökordsfokuserade texter
• Separat innehåll för varje trattsteg

Nu:

• Omfattande sidor som täcker flera intentioner
• Längre, strukturerat innehåll
• Varje avsnitt är extraherbart/självständigt
• Tabeller för jämförelseintentioner
• Steg-för-steg för hur-gör-man-intentioner

Spårningsplan:

• Använd Am I Cited för att se vilka intentioner som citerar vårt innehåll
• Identifiera luckor (intentioner vi INTE syns för)
• Skapa innehåll för att fylla luckorna

Nyckelinsikt: Traditionella intentkategorier gäller men kombineras ofta i AI-frågor. Omfattande, välstrukturerat innehåll vinner eftersom det kan tillfredsställa flera intentioner i ett svar.

Tack alla!