Synlighed i AI-søgemaskiner: Hvad vi ved indtil videre

Intro

AI-søgesynlighed har været et varmt emne på det seneste. Væksten i AI-drevne værktøjer, motorer og SERP-funktioner ændrer hurtigt den måde, hvorpå folk finder og interagerer med information på nettet. Ifølge Pew Research Center gennemfører omkring 58 % af brugerne mindst én session i Google, der giver et AI-overblik. Desuden rapporterede brugere, der stødte på et AI-genereret svar, at de kun klikkede på et traditionelt SERP-link i 8 % af deres sessioner.

Den voksende afhængighed af kunstig intelligens i forbindelse med informationssøgning på nettet og fremkomsten af nul-klik-oplevelser betyder, at traditionel synlighed i søgemaskinerne ikke længere er tilstrækkelig til at sikre virksomhedens vækst og bæredygtighed. Nu er du nødt til at få dit indhold vist i AI-svar for at forblive konkurrencedygtig. Men hvad ved vi egentlig om AI-søgeoptimering indtil videre? Lad os finde ud af det!

Hvad er AI-søgning?

Kilde: Freepik

AI-søgning er et generelt udtryk, der står for enhver form for onlinesøgning, der udføres ved hjælp af kunstig intelligens. Det kan gøres ved hjælp af selvstændige store sprogmodeller (LLM'er) som ChatGPT og Claude samt ved hjælp af motorer, der er bygget på deres grundlag, såsom Perplexity AI og Microsoft Copilot. Dette udtryk dækker også over sessioner i traditionelle motorer, men ved hjælp af AI-drevne SERP-funktioner som Googles AI-oversigter.

Uanset hvilket værktøj der anvendes, er det primære ved en sådan søgning, at den ikke giver brugerne en traditionel liste over kilder, der er rangeret ud fra søgeordsmatchning og relevans. I stedet bruger kunstig intelligens naturlig sprogbehandling og maskinlæring til at behandle brugerens forespørgsel og forstå hensigten bag den. Baseret på hensigten syntetiserer AI et direkte svar på en persons anmodning, typisk med henvisning til de oprindelige kilder, som den har indsamlet oplysninger fra.

Hvad er resultatet? Brugeren får et hurtigt, personligt og direkte svar på sit spørgsmål uden at skulle grave sig igennem flere sider. Det er en mere bekvem måde at finde information på, og derfor er der flere og flere, der bruger det. Og for virksomheder betyder det, at det er nødvendigt at implementere AI-søgemaskineoptimering i tillæg til traditionel SEO for at forblive synlig på nettet, selv når målgruppen ikke gennemgår almindelige SERP'er.

Hvordan adskiller AI Search SEO sig fra traditionel SEO?

Selvom de har visse ligheder, fungerer traditionelle og AI-algoritmer forskelligt. SERP'er, som vi er vant til, oprettes på baggrund af søgeordsmatchning. Traditionel SEO er meget afhængig af målretning og integration af søgeord. Kunstig intelligens ser derimod dybere end lighed mellem søgeord. Den vurderer, hvad brugeren ønsker at finde - deres hensigt. Men det er ikke den eneste forskel.

Lad os kort gennemgå de vigtigste karakteristiske træk mellem traditionel og AI-søge-SEO baseret på, hvad vi ved:

	Traditionel optimering	AI-fokuseret optimering
Målsætning	At få dit indhold til at rangere i SERP'er; typisk med fokus på at rangere i top 10-resultaterne.	At blive fremhævet i AI-genererede svar i motorer, SERP'er og chats og blive citeret som kilde.
Nøgleord	Fokuser på populære søgeord med stor volumen (og ofte med kort hale), der passer til din niche.	Fokuser på longtail-søgeord og hyppig brug af spørgsmålsbaserede forespørgsler.
Brugerens hensigt	Sekundært fokus.	Primært fokus.
Sprog og tonefald	Afslappet, formel eller seriøs, afhængigt af sproget i din TA. Stort fokus på klarhed og autenticitet.	Mere samtaleagtig for at matche de dialoglignende oplevelser, der leveres af kunstig intelligens.

Vigtige rankingfaktorer for AI-søgeoptimering

På grund af deres forskelle bruger traditionelle og AI-motorer i sidste ende forskellige faktorer og signaler til at rangere indhold. Selvom der stadig er mange ubekendte, kender vi allerede til følgende primære faktorer, der kan hjælpe dig med at blive vist i de genererede resultater:

Indholdsdybde og aktualitet

Traditionel synlighed i søgemaskiner afhænger i høj grad af dit indholds relevans i forhold til en bestemt brugerforespørgsel. Kunstig intelligens prioriterer til gengæld bredere aktuel autoritet. Kilder, der leverer en betydelig indholdsdybde og dækker en mangfoldighed af relaterede underemner, har større chancer for at komme med i de genererede resultater end websteder, der lejlighedsvis udgiver enkeltstående artikler om forskellige temaer. Aktuel autoritet er et stærkt signal om ekspertise og troværdighed.

Indholdets originalitet og kvalitet

Kunstig intelligens kan behandle og analysere store mængder indhold om et givet tema på kort tid. Og den opdager hurtigt overfladiske og dårlige kopier. I sine syntetiserede svar prioriterer den kilder, der tilbyder autoritativ og unik indsigt, som giver værdi. Derfor er informationens kvalitet og originalitet fortsat afgørende.

Semantisk optimering og kontekstuel relevans

I modsætning til almindelige søgemaskiner kan AI-drevne søgemaskiner se på en artikels kontekst og semantiske grundlag. Deres algoritmer leder efter artikler, der er organiseret i logiske emneklynger, som dækker relaterede termer og enheder ud over det primære søgeord. For at komme med i de genererede resultater skal websteder optimere kopien til semantisk dybde og bruge logiske interne links.

Metrikker for engagement og brugeroplevelse

Adfærdssignaler som afvisningsprocent, opholdstid, klikfrekvens og scrolldybde indikerer niveauet af brugerengagement og -tilfredshed. Kunstig intelligens i søgemaskiner ser oftere på disse signaler nu. Den fortolker dem som et tegn på, at et bestemt stykke indhold opfylder brugerens hensigt og giver en positiv oplevelse, hvilket øger rangeringspotentialet.

Onlineomtaler og brandets troværdighed

Ligesom traditionel synlighed i søgemaskiner afhænger synlighed i LLM'er også af troværdighed. Men AI ser ud over backlinks. Den vurderer et brands samlede digitale fodaftryk og omdømme for at give resultater, der matcher brugernes behov. Regelmæssig brandomtale og dækning i tier-1-medier samt deres stemning hjælper alle med at modtage citater. Det er vigtigt at opbygge et brand med verificeret troværdighed og ekspertise inden for området.

Maskinlæsbare signaler og strukturerede data

Kunstig intelligens er i høj grad afhængig af maskinlæsbare data. For at gøre dit indhold let at forstå for den, skal du implementere et rent HTML-hierarki, metadata og Schema-markup. Disse ting vil hjælpe LLM'er med at fortolke og kontekstualisere dine sider, hvilket kan øge sandsynligheden for at blive vist i AI-resuméer.

AI-synlighed i forhold til traditionelle SERP'er

Hvis du implementerer de rigtige optimeringsstrategier for at matche de faktorer, der er nævnt ovenfor, bør det hjælpe dig med at begynde at blive vist i de genererede resultater og modtage citationer allerede nu. Men der er endnu en ting, vi ved om denne type synlighed - den øger ikke nødvendigvis den organiske trafik.

Vi er alle vant til, at en placering på de første pladser i SERP'erne i sidste ende kan give dig flere klik og mere trafik. Men da kunstig intelligens giver fulde og omfattende svar, kræver det ofte ikke, at brugerne klikker på de citerede kilder, medmindre de selv ønsker at lære mere. Det vil sige, at det ikke nødvendigvis giver dig en stigning i trafikken at blive omtalt i LLM-resuméer. Ikke desto mindre kan det hjælpe dig med at styrke din autoritet og holde dig på toppen af dit publikums bevidsthed. Disse to aktiver vil blive afgørende i en verden med nul-klik-oplevelser.

Kilde: Freepik Freepik

Metrikker for AI-søgeoptimering

Så søgemaskineoptimering med kunstig intelligens er meget forskellig fra SEO, som vi kender det nu. Og det øger heller ikke altid din trafik og CTR. For at kvantificere din succes med AI-søgesynlighed er det nødvendigt at fokusere på forskellige parametre, f.eks:

• AI-synlighedsgrad
• Aktuel autoritetsscore
• Samlet kildeautoritet
• Citation i genererede resultater
• Kontekstuel relevans
• Semantisk dækning
• Engagement og brugeroplevelse
• Følelse af omtale
• Andel af stemme
• Konvertering fra AI-drevet trafik

Usikkerhed og udfordringer

På trods af den hurtige vækst giver onlinesøgning, der bruger kunstig intelligens, os stadig mange udfordringer og usikkerheder i forhold til, hvordan vi kan optimere vores synlighed for den. I øjeblikket omfatter de vigtigste begrænsninger for søgemaskinernes synlighed:

• Mangel på klar rangeringslogik. På nuværende tidspunkt kan vi kun forudsige, hvad kunstig intelligens leder efter baseret på eksisterende data. Men algoritmerne udvikler sig stadig, og der er stadig ingen struktureret rangeringslogik, som ligner den, der bruges i almindelige SERP'er.
• Volatilitet i rangeringen. Kunstig intelligens giver dynamiske og personlige svar til alle brugere. Det gør det næsten umuligt at have en konsekvent position som i SERP'er.
• Fejl i kildeangivelse. Kunstig intelligens syntetiserer tonsvis af data i hvert svar. Ofte bruger den oplysninger uden at linke til kilden, hvilket betyder, at det at blive vist i resultaterne ikke altid betyder, at man modtager henvisninger.
• Fald i klik og trafik. Kunstig intelligens gør det muligt for folk at forbruge information uden at besøge nogen websteder. I den nærmeste fremtid kan det betyde et svimlende fald i trafik- og klikmængder. Undersøgelser viser, at selv de bedst placerede sider kan miste 79 % af trafikken, hvis brugerens forespørgsel fører til et Google-overblik. Det kan skabe betydelige problemer for virksomheder.

Konklusion

I dag er AI-søgesynlighed en mulighed, som alle virksomheder er nødt til at udnytte for at forblive konkurrencedygtige. Det ændrer allerede den måde, hvorpå folk finder og interagerer med information på nettet. Og vi forventer, at det vil omforme hele SEO-landskabet i den nærmeste fremtid.

Som du nu kan se, er der stadig mange usikkerheder og udfordringer i forbindelse med AI-optimering. Selv om vi ved lidt om det, er der stadig meget, vi skal lære for at forblive konkurrencedygtige og vokse i nul-klik-miljøet. Brug indsigterne fra denne artikel til at komme på rette spor allerede nu, og hold øje med flere opdateringer og indsigter i dette emne.