GEO Benchmarks: Tidlige data på tværs af 100+ brands

Introduktion

Generativ motoroptimering (GEO) er stadig nyt, men det er ikke længere teoretisk. I løbet af 2024-2025 indsamlede og analyserede vi tidlige GEO-præstationsdata fra over 100 brands inden for SaaS, e-handel, finans, sundhed, uddannelse, hotel- og restaurationsbranchen og professionelle tjenester.

Målet var ikke at rangordne brancher. Det var at identificere mønstre i:

• hvor ofte mærker vises i generative svar

• Hvilke faktorer driver inklusion

• hvordan søgemaskiner vurderer tillid

• hvordan AI fejlfortolker visse brands

• Hvilke brancher vinder eller taber synlighed

• hvordan en "god" GEO-præstation ser ud i øjeblikket

Denne rapport afslører det tidligste og mest omfattende datasæt om GEO-synlighed – og tilbyder de første praktiske benchmarks for virksomheder, der forbereder sig på AI-first-søgeæraen.

Del 1: Metodologien bag benchmarks

For at etablere pålidelige GEO-benchmarks analyserede vi:

• 100+ brands

• Over 12.000 generative forespørgsler

• på tværs af 7 generative motorer

• ved hjælp af 5 kategorier af intention

• over 4 måneders langsgående sampling

Generative motorer omfattede:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT-søgning

• Perplexity

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Vi testede:

• informationsforespørgsler

• transaktionsforespørgsler

• brand-forespørgsler

• sammenligningsforespørgsler

• multimodale forespørgsler

• agentbaserede workflow-forespørgsler

• fejlfindingsforespørgsler

For hver test målte vi:

• frekvens (dukkede mærket overhovedet op?)

• svarandel (hvor ofte optrådte det sammenlignet med konkurrenterne?)

• citeringsstabilitet (er det inkluderet gentagne gange eller inkonsekvent?)

• fortolkningsnøjagtighed (beskriver AI'en det korrekt?)

• entitets tillid (kender søgemaskinen mærket?)

• faktakonsistens (er detaljerne konsistente på tværs af motorer?)

• multimodal genkendelse (succes med billed-/videobaseret detektion)

Disse målinger danner nu grundlaget for GEO-benchmarking.

Del 2: De tre GEO-præstationsniveauer (og hvad de betyder)

På tværs af mere end 100 brands fremkom der klare synlighedsniveauer.

Niveau 1 – Høj GEO-synlighed (Top ~15 %)

Mærker i dette niveau er konsekvent:

• citeret på tværs af flere motorer

• nøjagtigt beskrevet

• udvalgt i sammenligningssvar

• inkluderet i flerstrengede resuméer

• genkendt i multimodale forespørgsler

• henvist til på tværs af transaktions- og informationsformål

Karakteristika for mærker i niveau 1:

• stærke entitetsstrukturer

• veldefinerede fakta-sider

• konsistent navngivning på tværs af platforme

• førsteklasses indhold

• høje autoritetstrustscores

• aktive korrektionsworkflows

• struktureret formatering på tværs af vigtige sider

Disse mærker dominerer GE-synligheden, selvom de ikke er de største SEO-aktører.

Niveau 2 – Medium GEO-synlighed (~60 %)

Mærker i dette niveau vises:

• lejlighedsvis

• inkonsekvent

• ofte i lange svar

• sjældent i oversigter på øverste niveau

• undertiden fejlagtigt tilskrevet

• ikke på tværs af alle motorer

Karakteristika:

• en vis entydighed

• rimelig stærk SEO

• inkonsekvent struktureret data

• minimal indhold fra første kilde

• forældede sider eller uklare definitioner

• lav korrektionsfrekvens

De risikerer at miste synlighed, efterhånden som søgemaskinerne bliver mere selektive.

Niveau 3 – Lav/ingen GEO-synlighed (~25 %)

Mærker i denne gruppe er:

• usynlig

• ukendt

• fejlagtigt identificeret

• forkert grupperet

• udelukket fra sammenligninger

• ikke refereret til i resuméer

Karakteristika:

• inkonsekvent mærkenavn

• modstridende data på tværs af platforme

• svag tilstedeværelse af enheder

• ustruktureret indhold

• forældede eller unøjagtige fakta

• lav autoritetssignaler

• ingen kanoniske definitioner

Disse mærker er stort set usynlige i det generative lag. SEO alene kan ikke redde dem.

Del 3: Benchmark nr. 1 — Visningsfrekvens på tværs af generative søgemaskiner

På tværs af 12.000 søgninger var den gennemsnitlige visningsfrekvens for mærker:

• Forvirring: højeste inklusionsrate

• Google SGE: meget selektiv, lav inkluderingsrate

• ChatGPT Search: stærk præference for strukturerede, autoritative kilder

• Brave Summaries: mange citater, let at fremstå som faktuel

• Bing Copilot: afbalanceret, men inkonsekvent

• Claude Search: meget høje krav til faktuel troværdighed

• You.com: mangfoldig, men overfladisk dækning

Tidlige vindere: mærker med krystalklare entitetsstrukturer. Tidlige tabere: mærker med tvetydige beskrivelser eller forvirring omkring flere produkter.

Del 4: Benchmark nr. 2 — Procentdel af svarandel

Svarandelen måler , hvor ofte et brand vises i generative svar sammenlignet med konkurrenterne.

På tværs af mere end 100 brands:

• ~15 % havde en svarandel på over 60 % i deres kategori

• ~35 % havde 20–60

• ~50 % havde mindre end 20

Den vigtigste indsigt:

SEO-styrke korrelerede ikke stærkt med svarandel.

Det gjorde entitetsklarhed derimod.

Del 5: Benchmark nr. 3 – Citationsstabilitet over tid

Vi sporede tilbagevendende forespørgsler hver uge.

De bedst præsterende brands viste:

• stabil inklusion uge efter uge

• korrekte beskrivelser

• stigende nøjagtighed over tid

Mellemklassebrands viste:

• ugentlige udsving

• intermitterende tilstedeværelse

• delvis fejlagtig fortolkning

Lavtstående mærker viste:

• ingen forbedring

• forkerte resuméer

• inkonsekvente fakta

• motorer, der erstatter dem med konkurrenter

Generative motorer "lærer" stabile mærker og ignorerer ustabile mærker.

Del 6: Benchmark nr. 4 – Fortolkningsnøjagtighed (risiko for hallucinationer)

Vi testede, hvor ofte motorerne beskrev et brand forkert.

På tværs af mere end 100 mærker:

• ~20 % havde næsten perfekt nøjagtighed

• ~50 % havde en mild faktuel afvigelse

• ~30 % led af alvorlige hallucinationer

Hallucinationer omfattede:

• forkerte funktioner

• forældede priser

• ikke-eksisterende produktpåstande

• forvirrede konkurrenter

• helt forkert positionering

• tilskrivning af egenskaber fra et andet mærke

Mærker med stærke kanoniske fakta-sider havde markant færre hallucinationer.

Del 7: Benchmark nr. 5 – Multimodal genkendelse

Vi testede multimodale forespørgsler ved hjælp af:

• produktbilleder

• skærmbilleder

• UI-layouts

• videoer

• diagrammer

Resultater:

• Kun ~12–18 % af mærkerne blev genkendt pålideligt via skærmbilleder

• kun ~15–20 % blev genkendt via produktbilleder

• <10 % blev genkendt via videobilleder

• ~50 % havde branding, der var "visuelt tvetydig"

• ~70 % havde inkonsekvent eller lav kvalitet i den visuelle dokumentation

Multimodal GEO er i øjeblikket den største forskel på tværs af alle brancher.

Del 8: Benchmark nr. 6 — Entitetsbetroelsesscores

Entitetsbetroenhedsindekset angiver, hvor sikker modellen er om:

• hvad et brand er

• hvad det gør

• hvem det betjener

• hvilke produkter der hører til det

På tværs af mere end 100 brands:

• ~25 % havde høj tillid til virksomheden

• ~40 % havde moderat tillid til virksomheden

• ~35 % havde lav eller modstridende profiler

Entitetsforvirring er en af de vigtigste årsager til, at brands fejler i AI-resuméer.

Del 9: Benchmark nr. 7 — Vægtning af indhold fra første kilde

Vi testede, hvor ofte søgemaskiner citerede brands med originale data (f.eks. forskning, undersøgelser, studier).

Mærker med indhold fra første kilde havde:

• ~4× højere svarandel

• ~3× højere citatstabilitet

• ~2× bedre fortolkningsnøjagtighed

Søgemaskinerne foretrækker klart brands, der producerer:

• originale studier

• benchmarks

• statistiske rapporter

• proprietære indsigter

AI-søgemaskiner prioriterer dataskabere frem for datagengivere.

Del 10: Benchmark nr. 8 – Forskelle på brancheniveau

Nogle brancher opnåede hurtigt synlighed, mens andre havde svært ved det.

Brancher med højeste GEO-synlighed

• SaaS

• e-handel (kategorier med høj struktur)

• finans (reguleret + struktureret indhold)

• sundhedsoplysningssider (med klare enhedsdata)

Brancher med laveste GEO-synlighed

• hotel- og restaurationsbranchen

• rejser

• hjemmeservice

• lokale virksomheder

• kreative tjenester

• professionelle servicevirksomheder med vag positionering

Brancher med ensartet terminologi klarede sig langt bedre end brancher med tvetydige eller variable beskrivelser.

Del 11: De 10 største GEO-forudsigelsesfaktorer identificeret på tværs af mere end 100 brands

På tværs af alle tests var følgende faktorer mest korreleret med høj GEO-performance:

1. Kanoniske definitioner

Søgemaskiner har brug for entydige, stabile definitioner for at undgå forvirring.

2. Entitetsklarhed

Klar kategorisering øgede inkluderingen markant.

3. Struktureret indhold

Søgemaskiner inkluderede langt oftere mærker med punktopstillede forklaringer.

4. Førstekildedata

Søgemaskinerne stoler på brands, der producerer deres egne fakta.

5. Aktualitet

Nyligt opdateret indhold havde større sandsynlighed for at blive inkluderet.

6. Multimodal konsistens

Mærker med stabile skærmbilleder og visuelle elementer blev oftere genkendt korrekt.

7. Tillidssignaler

Verificeret forfatterskab, herkomst og autoritative links havde indflydelse på inkluderingen.

8. Konsistens på tværs af websteder

Søgemaskiner frasorterer brands med modstridende oplysninger på tværs af platforme.

9. Sammenligningsparathed

AI-agenter foretrækker brands, der gør det nemt at sammenligne.

10. Korrektionsworkflows

Mærker, der indsendte AI-korrektionsanmodninger, forbedrede sig hurtigere end passive mærker.

Del 12: GEO-benchmarks – hvordan ser "godt" ud i 2025?

Her er de tidlige normer for højtydende virksomheder:

Visningsfrekvens

40–65 % på tværs af søgemaskiner

Svarandel

50–70 % i deres kategori

Citationsstabilitet

Konsekvent ugentlig inkludering

Fortolkningsnøjagtighed

90 % faktuel nøjagtighed på tværs af motorer

Entitets tillid

Høj eller meget høj

Multimodal genkendelse

Billeder → pålidelig Skærmbilleder → delvis Videoer → under udvikling

Brand Drift Score

Minimale uoverensstemmelser

Aktualitetsscore

Indhold opdateret inden for de sidste 90 dage

Struktureret AI-læselighed

Høj

Dette er de tidlige "top-procent" præstationsmarkører — og de vil blive fastlagt som branchestandarder i 2026–2027.

Del 13: Strategiske indsigter fra benchmarking af over 100 brands

På tværs af alle data fremkom syv overordnede mønstre.

1. GEO belønner klarhed mere end skala

Mindre brands med krystalklare definitioner klarede sig bedre end store websites med vage identiteter.

2. GEO er mere følsom over for fejl end SEO

Et modstridende faktum kan ødelægge din virksomheds tillidsscore.

3. Søgemaskiner foretrækker tætte indholdsklynger

Fuldt kortlagte emneklustre forbedrede konsekvent svarandelen.

4. Førsteklasses indhold er den nye "linkbuilding"

AI-søgemaskiner ønsker dataenes oprindelse, ikke gentagelser af dem.

5. Multimodale aktiver er nu rangordningsfaktorer

Skærmbilleder og produktbilleder påvirker inkluderingen.

6. Generativ synlighed er ikke korreleret med domænevurdering

Nogle DR 20-brands klarede sig bedre end DR 80-brands på grund af en bedre struktur.

7. Korrektionsworkflows giver målbare gevinster

Mærker, der aktivt rettede AI-unøjagtigheder, oplevede følgende:

• færre hallucinationer

• mere præcise resuméer

• større inklusion stabilitet

Generative motorer lærer hurtigt af rettelser.

Konklusion: Tidlige GEO-benchmarks afslører fremtiden for synlighed

Dataene fra over 100 mærker gør én sandhed uundgåelig:

Generativ synlighed opnås gennem klarhed, struktur, tillid, aktualitet og ekspertise fra første hånd – ikke traditionel SEO-dominans.

Mærker, der klarer sig godt i generative motorer:

• definerer sig selv klart

• opretholder nøjagtige fakta

• bruge struktureret indhold

• offentliggør originale data

• bevare konsistens på tværs af websteder

• opdatere ofte

• rette AI-fejl tidligt

• tilbyde multimodal klarhed

De brands, der gør dette nu, vil dominere svarlaget længe før GEO bliver mainstream.

De, der ikke gør det, vil måske aldrig se generativ synlighed igen – fordi AI-agenter vil danne tidlige, vedvarende antagelser, der bliver svære at korrigere senere.

GEO-benchmarks på tværs af mere end 100 brands viser utvetydigt:

Optimering er skiftet fra rangering af sider til træning af modeller.

Og de virksomheder, der først forstår denne ændring, vil eje det AI-drevne opdagelseslandskab i det næste årti.