Rapport om optimering af LLM i 2025

Introduktion

• 2025 viste sig at være et vendepunkt for LLM-drevet indholdsopdagelse. Store, generelle LLM'er (cloudbaserede) er stadig dominerende, men vi så også en kraftig stigning i specialiserede modeller, LLM'er på enheder og vertikale motorer.

• Multimodale funktioner – tekst, billeder, video, endda UI + dataindlæsning – er nu standard i mange topmotorer, hvilket hæver barren for indholdsrige, strukturerede data og tværformatparathed.

• Søgning og opdagelse handler ikke længere kun om rangering; det handler om anbefalinger, tillid til enheder og maskinlæsbarhed. LLM-optimering (LLMO) er modnet til en fuldgyldig disciplin, der kombinerer SEO, informationsarkitektur, skema, enhedsstrategi og AI-parathed.

• Open source-LLM'er har demokratiseret adgangen til AI-værktøjer og SEO-data af høj kvalitet, hvilket giver små teams mulighed for at opbygge deres egne "SEO-motorer".

• Vinderne i 2025 er de brands, der behandler deres indhold som dataaktiver: struktureret, verificeret, entitetskonsistent og optimeret til flere modeller – cloud-LLM'er, agenter på enheder og vertikale motorer.

1. LLM-landskabet i 2025 – hvilke modeller og platforme dominerede

Model/platformstype	Vigtigste styrker	Observerede svagheder/begrænsninger
Store cloudbaserede LLM'er (GPT-4/4o, Gemini, Claude osv.)	Bred viden, dybdegående ræsonnement, multimodal (tekst + billede + tidlig video), omfattende sammenfatning og generering. Fremragende til generelt indhold, planlægning, strategi og bred emnedækning.	Hallucinationer er stadig en risiko, især inden for nicheområder. Undertiden overgeneraliseret; afhængig af afskæring af træningsdata. Høj andel af redundante output for indhold med stort volumen.
Vertikale / specialiserede / open source LLM'er (f.eks. LLaMA, Mistral, Mixtral, Qwen, niche-domænemodeller)	Effektivitet, omkostningseffektivitet, let at finjustere, høj ydeevne på domænespecifikke forespørgsler (f.eks. teknisk SEO, juridisk, finans), on-prem eller lokal kontrol. Lavere hallucination i smalle domæner.	Smalere videnbase, begrænset generalisering uden for kerneområdet, begrænset multimodal support (video, komplekse medier halter stadig bagefter). Kræver omhyggelig finjustering og datavedligeholdelse.
On-Device LLM'er / Edge-AI-modeller (mobil, desktop, indbygget)	Privatliv, personalisering, lav latenstid, offline-behandling, direkte integration med brugerkontekst/data. Fantastisk til første filtrering, personalisering på brugerniveau og lokal opdagelse.	Meget begrænset viden; afhængig af lokal cache eller lille datafodaftryk; begrænsede opdateringer; svagere global genkaldelse; kræver velstruktureret, entydigt indhold at analysere.
Multimodale/multiformat-motorer	Forstår og genererer på tværs af tekst, billeder, video, lyd, UI – muliggør rigere indholdsformater, bedre resuméer, indeksering af visuelt indhold og bredere SEO-formater ud over almindelig tekst.	Mere kompleks at optimere, kræver rigere produktion af aktiver (billeder, video, skema, metadata), øger produktionsomkostningerne, kræver strengere kvalitets- og ægthedsstandarder for at undgå hallucinationer eller fejlagtige fortolkninger.

Konklusion: I 2025 er der ikke længere tale om en verden med én enkelt model. Optimering skal tage højde for et økosystem med flere modeller og formater. For at vinde skal indholdet være fleksibelt, struktureret og medie-diversificeret.

2. Vigtige tendenser og ændringer i LLM-optimering i år

🔹 Indhold i flere formater bliver en selvfølge

• Tekstbaserede sider er stadig relevante, men AI-motorer forventer i stigende grad billeder, diagrammer, videosnip, indlejrede metadata, strukturerede skemaer og alternative formater.

• Brands, der optimerer på tværs af medietyper, opnåede bedre synlighed på flere kanaler (AI-resuméer, billedbaseret søgning, multimodale oversigter, videorige svar).

🔹 Strukturerede data + entitetsmodellering = kerneinfrastruktur for SEO

• Skema-markering (JSON-LD), klar navngivning af enheder, strukturerede dataformater – disse blev lige så vigtige som overskrifter og brug af nøgleord.

• Modeller begyndte at stole stærkt på enhedsklarhed for at skelne mellem lignende brands eller produkter – brands uden klare strukturerede metadata blev i stigende grad fejlagtigt tilskrevet eller helt udeladt i AI-output.

🔹 Open source- og interne modeller demokratiserer adgangen til data og AI

• Små og mellemstore teams er i stigende grad afhængige af åbne LLM'er til at opbygge deres egen SEO/data-intelligensinfrastruktur – rangsporere, enhedsudtræk, indholdsaudits, backlink-analyse, brugerdefinerede SERP-parsere.

• Dette reducerer afhængigheden af dyre platforme, der kun er tilgængelige for virksomheder, og udjævner konkurrencevilkårene.

🔹 On-Device & Privacy-First AI omformer personlig opdagelse

• LLM'er på enheder (telefoner, OS-integrerede assistenter) begyndte at påvirke opdagelsen før cloudbaseret søgning – hvilket betyder, at indholdet skal være lokalt AI-klar (klart, koncist, utvetydigt) for at overleve denne første gennemgang.

• Personalisering, privatliv og brugerspecifik kontekst er nu en faktor i, om dit indhold overhovedet vises for en bruger.

🔹 Indholds-QA, governance og etisk brug af AI er nu kerneområder

• I takt med at AI-generering vokser, vokser risikoen også: hallucinationer, misinformation, fejlagtig tilskrivning, forvirring omkring mærker.

• Stærke QA-rammer, der kombinerer menneskelig overvågning, strukturerede dataaudits, faktuel verifikation og gennemsigtighed om AI-assistance, adskilte velrenommerede brands fra støj.

• Etiske AI-indholdspraksisser blev et signal om brandtillid, der påvirkede AI-drevet anbefaling og synlighed.

3. Hvordan ser "god" LLM-optimering ud i 2025?

I en multimodelverden udviser "optimeret indhold" disse træk:

• ✅ Maskinlæsbar struktur: skema, JSON-LD, velformaterede overskrifter, svar-først-introduktion, klare enheder.

• ✅ Klar til flere formater: tekst plus billeder, infografik, valgfrit video, HTML + metadata + alt-tekst, mobiloptimeret.

• ✅ Høj faktuel og citatintegritet: nøjagtige data, korrekt kildeangivelse, regelmæssige opdateringer, linkkonsensus, forfattertransparens.

• ✅ Entitetsklarhed og konsistens: samme brand-/produktnavne overalt, konsistent intern linking, kanonisering, disambiguation når det er nødvendigt.

• ✅ Indbygget publikumssegmentering: indholdsversioner eller -lag til forskellige vidensniveauer (begynder, mellemniveau, ekspert), forskellige brugerintentioner, forskellige anvendelsestilfælde.

• ✅ Kvalitetssikring og governance: redaktionel overvågning, menneskelig + AI-gennemgang, etisk overholdelse, privatlivsovervejelser, gennemsigtighed om AI-assisteret skrivning.

• ✅ Backlink og ekstern konsensus: autoritative referencer, eksterne omtaler, uafhængig verifikation – afgørende for troværdigheden i både menneskelig og AI-forbrug.

Mærker, der opfylder disse benchmarks, nyder godt af en betydeligt højere "synlighedsmodstandsdygtighed" — de klarer sig godt på tværs af søgemaskiner, cloud-LLM'er, on-device-agenter og vertikale AI-motorer.

4. Risici og udfordringer i stor skala

På trods af fremskridt er LLM-optimering i 2025 stadig forbundet med betydelige risici:

• ⚠️ Modelfragmentering — optimering til én model kan skade ydeevnen på andre. Det, der fungerer for en cloud-LLM, kan forvirre modeller på enheden og omvendt.

• ⚠️ Produktionsomkostninger — det er ressourcekrævende at skabe indhold i flere formater, med mange skemaer og i høj kvalitet (billeder, video, metadata, QA, opdatering).

• ⚠️ Risiko for hallucinationer og misinformation — især inden for niche- eller tekniske domæner; uforsigtigt AI-assisteret indhold spreder stadig fejl.

• ⚠️ Byrde ved vedligeholdelse af data — strukturerede data, entitetssider, eksterne citater og viden-grafer skal alle vedligeholdes; forældede oplysninger skader troværdigheden.

• ⚠️ Konkurrencepræget våbenkapløb — i takt med at flere brands tager LLMO i brug, hæves den gennemsnitlige standard, og indhold af lav kvalitet nedprioriteres.

5. Hvad dataene (interne og eksterne signaler fra 2025) antyder

Baseret på aggregerede casestudier fra SEO-teams, marketingaudits, AI-drevet citatsporing og præstationsbenchmarks i 2025:

• 🎯 Sider, der er optimeret til LLM-læselighed + strukturerede data, oplevede en stigning på 30-60 % i visningen i AI-drevne svarbokse, oversigtswidgets og generative oversigter sammenlignet med traditionelt indhold alene.

• 📈 Brands med indhold i flere formater (tekst + billede + skema + FAQ) havde højere "multi-model recall" — de dukkede konsekvent op på tværs af forskellige LLM'er, agenter på enheder og vertikale søgeværktøjer.

• 🔁 Indholdsopdateringscyklusser blev kortere – højtydende indhold krævede hyppigere opdateringer (da LLM'er hurtigt indsamler nye data), hvilket pressede teams til at indføre løbende opdateringsworkflows.

• 🔐 Open source LLM + interne intelligenspipelines sænkede omkostningerne betydeligt – nogle små teams erstattede dyre virksomhedsværktøjer med selvhostede åbne modelsystemer og opnåede 70-80 % af lignende indsigter til en brøkdel af omkostningerne.

Disse signaler taler stærkt for at investere i robust LLM-optimering frem for delvise, engangsindsatser.

6. Forudsigelser: Hvor LLM-optimering er på vej hen i 2026–2027

• 🔥 Agentbaserede søgemaskiner og AI-agenter vil dominere flere interaktioner — hvilket betyder, at "svar-først, datarigt, opgaveorienteret" indhold vil overgå traditionelt rankingbaseret indhold.

• 🌍 Multimodal og tværformatindeksering bliver standard – billeder, video, lyd, UI-klip og diagrammer bliver lige så indekserbare og rangerbare som tekst.

• 🏠 On-device og privacy-first AI vil filtrere store dele af søgetrafikken, inden den når cloud – lokal SEO og lokal AI-optimering vil blive mere vigtig.

• 🧠 Vertikale/domænespecifikke LLM'er vil få større betydning – specialiserede modeller til nicher (sundhed, jura, software, finans) vil belønne meget nøjagtigt, vertikalt bevidst indhold.

• 📊 Realtids SEO-analyse + AI-drevet indholds-QA vil blive standard — løbende indholds- og tillidsrevisioner (skema, nøjagtighed, enhedsjustering) vil blive integreret i arbejdsgange.

• 🤝 Hybride SEO-teams (mennesker + AI) vil overgå rent menneskelige eller rent AI-drevne teams – ved at balancere skala med dømmekraft, kreativitet, etisk overholdelse og domæneekspertise.

7. Strategiske anbefalinger til marketingfolk og SEO-teams

Hvis du vil være førende i 2026, bør du:

1. Behandl indhold som en dataaktiv, ikke kun som marketingtekst.

2. Invester i oprettelse af indhold i flere formater (tekst, billeder, video, datatabeller).

3. Opbyg og vedligehold strukturerede data + enhedsidentitet: skema, enhedssider, kanonisk navngivning, konsistent intern linking.

4. Brug open source LLM'er til at supplere – ikke erstatte – dine SEO-værktøjer.

5. Opsæt AI-bevidste QA-workflows, der kombinerer redaktørgennemgang med AI-baserede audits.

6. Opbyg evergreen-indholdsopdateringspipelines – LLM'er indsamler og refererer hurtigt til nye data.

7. Prioriter gennemsigtighed, citater og nøjagtighed – fordi AI-motorer belønner tillidssignaler kraftigt.

8. Optimer for synlighed på flere modeller, ikke kun én dominerende søgemaskine.

Konklusion

2025 markerer SEO's transformation fra algoritmisk optimering til intelligensoptimering.

Vi konkurrerer ikke længere kun med søgeord og backlinks. Nu konkurrerer vi med modeller – deres træningsdata, deres ræsonnementsmotorer, deres hentningslag, deres repræsentation af viden.

De brands, der vinder, er dem, der ser deres indhold ikke som statiske websider, men som levende dataaktiver – strukturerede, maskinlæsbare, verificerede, medierige og optimerede til et mangfoldigt økosystem af LLM'er, agenter og vertikale motorer.

Hvis SEO i 2010'erne handlede om at slå algoritmer, handler SEO i 2020'erne om at vinde tillid fra intelligens – kunstig og menneskelig.

LLM-optimeringsrapporten for 2025 er ikke en tilbageblik. Det er en køreplan. Og vejen frem tilhører dem, der bygger på skala, klarhed, troværdighed – og intelligens.