ChatGPT vs ChatGPT Search – vilken använder dina kunder egentligen och hur ska vi optimera annorlunda?

Det här är en väldigt viktig skillnad som de flesta marknadsförare missar. Låt mig förklara:

Den grundläggande skillnaden:

Viktig insikt för marknadsförare:

För vanliga ChatGPT – ditt innehåll måste ha varit tillräckligt framträdande för att inkluderas i träningsdatan OCH vara kopplat till rätt entiteter och ämnen. Detta är retroaktivt och till stor del utanför din kontroll.

För ChatGPT Search – ditt innehåll behöver bara ranka/vara upptäckbart via Bing-sökning. Detta kan du aktivt optimera för genom traditionell SEO + AI-vänlig innehållsstruktur.

Den strategiska implikationen:

Fokusera dina optimeringsinsatser på ChatGPT Search eftersom:

1. Det är den du faktiskt kan påverka nu
2. Den ger mätbar trafik via källhänvisningar
3. Den växer i takt med att fler användare aktiverar sökning som standard

Här är min ram för att optimera för båda ChatGPT-versionerna:

Checklista för innehållsoptimering som fungerar för båda:

Struktur (hjälper båda):

• Tydliga H2/H3-rubriker som matchar potentiella frågor
• Svar-först-paragrafer (göm inte svaret)
• Punktlistor för enkel extraktion
• Omfattande täckning med tydliga sektioner

Aktualitet (avgörande för ChatGPT Search):

• Regelbundna uppdateringar av innehåll med synliga tidsstämplar
• Ta bort inaktuell information
• Lägg till “Senast uppdaterad”-datum
• Håll statistik och exempel aktuella

Auktoritet (hjälper båda, olika mekanismer):

• För träningsdata: Omtalanden av tredje part, Wikipedia-närvaro, branschciteringar
• För live-sök: Domänauktoritet, backlänkar, E-E-A-T-signaler

Noggrannhet (minskar risken för hallucinationer):

• Tydliga faktapåståenden
• Specifika datapunkter med källor
• Undvik tvetydigt språk

Den praktiska verkligheten:

Det mesta du gör för att optimera för ChatGPT Search hjälper även för vanliga ChatGPT (innehållet kan komma med i framtida träningsdata). Men ChatGPT Search ger snabbare resultat eftersom förändringar kan påverka synligheten inom dagar, inte modelleringscykler.

Lägger till datapunkt från spårning av tusentals ChatGPT-citeringar:

Citeringsmönster vi har sett i ChatGPT Search:

1. Publicistkoncentration – Ett fåtal källor dominerar. I vår spårning tar Reddit, Wikipedia, TechRadar, Forbes och LinkedIn över 20% av citeringarna för många frågetyper.

2. Volatilitet – Citeringsmönster ändras snabbt. Vi såg Reddit gå från 60% av citeringarna till under 10% på veckor efter förändringar i ChatGPT:s algoritm.

3. Fördel för färskt innehåll – Vid tidsspecifika frågor presterar nyligen publicerat innehåll klart bättre än evergreen-innehåll.

Vad detta betyder för strategi:

• Optimera inte för ChatGPT Search som om det vore statiskt. Övervaka kontinuerligt.
• Finns på plattformar som ofta citeras (Reddit-diskussioner, LinkedIn m.fl.)
• Aktualitet är viktigare än i traditionell SEO

Övervakningsläget:

Använd Am I Cited eller liknande verktyg för att spåra var du blir citerad. ChatGPT Search-citeringar är mätbara – du kan se när du citeras och för vilka frågor. Vanliga ChatGPT-omnämnanden är svårare att spåra men vissa verktyg är på väg.

Här är den praktiska frågan jag har brottats med:

Vilken ChatGPT-version är viktigast för B2B?

Vår hypotes:

• B2B-köpare som gör produktresearch ställer ofta komplexa, aktuella frågor
• Dessa frågor triggar oftare ChatGPT Search
• “Vilket är det bästa projektledningsverktyget för ett remote-team med Jira-integration?” kräver aktuell info

Vårt test:

Vi ställde 50 typiska köparfrågor och spårade vilken version ChatGPT använde.

Resultat:

• Produktjämförelser: 85% triggade Search
• “Hur gör man”-frågor: 60% triggade Search
• Konceptuella frågor: 30% triggade Search
• Kreativa/brainstorming: 10% triggade Search

Implikationen:

För B2B där köpare ställer jämförande och utvärderande frågor är ChatGPT Search troligen mer relevant än vanliga ChatGPT. Det betyder att våra SEO-grunder (ranking i Bing, färskt innehåll, tydlig produktinfo) är väldigt viktiga.

Teknisk skribents perspektiv på innehållsstruktur:

Skillnaden i hallucinationer är verklig och viktig för ditt innehåll:

Vanliga ChatGPT: 12% hallucinationsfrekvens innebär att den hittar på fakta ganska ofta. Ditt innehåll kan “omnämnas” även om ChatGPT hittar på saker om dig.

ChatGPT Search: 76% noggrannhet eftersom svaren grundas i faktiska källor. Om du citeras är det ditt faktiska innehåll som citeras.

Vad detta innebär:

För ChatGPT Search är noggrannheten i ditt innehåll viktigare. Om du har felaktig information på din sida kan ChatGPT Search citera det, vilket sprider felet med ditt namn.

Checklista för innehållshygien:

• Granska för föråldrade priser, funktioner, statistik
• Ta bort gamla annonseringar/nyheter som kan förvirra
• Se till att “Om oss”-informationen är korrekt
• Uppdatera produktdokumentation regelbundet

Ju renare ditt innehåll är, desto säkrare kan ChatGPT Search citera dig OCH desto mer korrekta blir dessa citeringar.

Jag vill ta upp mätfrågan:

Så mäter du ChatGPT Search-trafik:

ChatGPT Search skickar trafik med hänvisningsinformation, så du KAN spåra den i din analys (till skillnad från vanliga ChatGPT som bara påverkar varumärkessök).

I GA4, leta efter:

• chatgpt.com som hänvisande trafik
• Segmentera per landningssida för att se vilket innehåll som citeras

Vad vi lärt oss från vår data:

• ChatGPT Search-trafik konverterar bättre än organisk sökning (användare kommer med hög intention)
• Genomsnittlig sessionstid är längre (användare söker heltäckande information)
• Trafiken kommer i stötar (när ditt innehåll plockas upp för trendande frågor)

Attributionsutmaning:

Vanliga ChatGPT:s påverkan är osynlig i analysverktyg. Någon gör research i ChatGPT och googlar sedan ditt varumärke. Det ser ut som organisk varumärkessökning, inte ChatGPT.

ChatGPT Search är mer transparent – du kan se den direkta hänvisningstrafiken.

Mätrekommendation:

Spåra båda:

1. Direkt ChatGPT-hänvisningstrafik (mätbar)
2. Varumärkessökningstrender som kan indikera påverkan från vanliga ChatGPT (indirekt)

Enterprise-perspektiv på resursallokering:

Vår strategi:

Vi har delat upp vår AI-optimering i två arbetsströmmar:

Arbetsström 1: ChatGPT Search (SEO+)

• Team: Befintligt SEO-team med AI-träning
• Fokuserar på: Bing-optimering, strukturerat innehåll, aktualitet
• Mätning: ChatGPT-hänvisningstrafik, citeringsspårning
• Budgetallokering: 70% av AI-sökinvesteringen

Arbetsström 2: Träningsdatainflytande (Brand/PR)

• Team: PR- och varumärkesteam
• Fokuserar på: Omtalanden med hög auktoritet, Wikipedia, branschpublikationer
• Mätning: AI share of voice-audits, varumärkessökningstrender
• Budgetallokering: 30% av AI-sökinvesteringen

Varför vi prioriterar ChatGPT Search:

• Mer påverkbara resultat
• Snabbare återkopplingsloop
• Tydligare attribution
• Växande användarbas

Begränsningen med träningsdata:

Vi kan inte retroaktivt komma in i GPT-4:s träningsdata. Men vi KAN påverka framtida träningsdata genom att bygga auktoritet nu. Så PR/varumärkesarbetet har långsiktigt värde även om kortsiktig effekt är svårmätt.

Detta har varit otroligt klargörande. Här är min sammanfattning:

Viktiga distinktioner jag tar med mig:

1. Vanliga ChatGPT = beroende av träningsdata, retroaktivt, svårt att påverka nu
2. ChatGPT Search = live webbsök, påverkbart, mätbart

Praktiska implikationer:

1. För omedelbar effekt – Fokusera på ChatGPT Search-optimering (SEO + AI-vänlig struktur)
2. För långsiktig positionering – Bygg auktoritetssignaler för framtida träningsdata
3. För mätning – Spåra ChatGPT-hänvisningstrafik direkt, använd proxyer för träningsdatapåverkan

Det jag implementerar:

1. Innehållsstrukturaudit – Säkerställ att alla viktiga sidor är “syntesvänliga”
2. Aktualitetsprogram – Regelbundna uppdateringar med synliga tidsstämplar
3. Bing SEO-koll – Vi har varit Google-fokuserade; behöver Bing-paritet
4. ChatGPT-trafikspårning – Sätt upp GA4-segment för chatgpt.com-hänvisningar
5. Am I Cited-övervakning – Spåra citeringar i båda ChatGPT-versionerna

Den strategiska insikten:

Vi har behandlat “ChatGPT-optimering” som en sak. Det är egentligen två olika optimeringsmål med olika taktik, tidsramar och mätmetoder.

Dags att sluta blanda ihop dem och optimera varje del på rätt sätt.