Rapport om optimalisering av LLM i 2025

Introduksjon

• 2025 viste seg å være et vendepunkt for LLM-drevet innholdsoppdagelse. Store, generelle LLM-er (skybaserte) er fortsatt dominerende, men vi så også en kraftig økning i spesialiserte modeller, LLM-er på enheter og vertikale motorer.

• Multimodale funksjoner – tekst, bilder, video, til og med UI + dataopptak – er nå standard i mange toppmotorer, noe som hever standarden for innholdsrikdom, strukturerte data og formatoverskridende beredskap.

• Søk og oppdagelse handler ikke lenger bare om rangering, men om anbefalinger, tillit til enheter og maskinlesbarhet. LLM-optimalisering (LLMO) har modnet til en fullverdig disiplin som kombinerer SEO, informasjonsarkitektur, skjema, enhetsstrategi og AI-klarhet.

• Åpen kildekode-LLM-er har demokratisert tilgangen til AI-verktøy og SEO-data av høy kvalitet, noe som gjør det mulig for små team å bygge sine egne «SEO-motorer».

• Vinnerne i 2025 er merkene som behandler innholdet sitt som dataaktiva: strukturert, verifisert, entitetskonsistent og optimalisert for flere modeller – både sky-LLM-er, agenter på enheter og vertikale motorer.

1. LLM-landskapet i 2025 – hvilke modeller og plattformer dominerte

Modell/plattformtype	Viktigste styrker	Observerte svakheter/begrensninger
Store skybaserte LLM-er (GPT-4/4o, Gemini, Claude, etc.)	Bred kunnskap, dybde i resonnementet, multimodal (tekst + bilde + tidlig video), rik oppsummering og generering. Utmerket for innhold til generelle formål, planlegging, strategi og bred dekning av emner.	Hallusinasjoner er fortsatt en risiko, spesielt i nisjeområder. Noen ganger overgeneralisert; avhengig av avskjæring av treningsdata. Høy andel av redundante resultater for innhold med stort volum.
Vertikale / spesialiserte / åpne kildekode-LLM-er (f.eks. LLaMA, Mistral, Mixtral, Qwen, nisjedomene-modeller)	Effektivitet, kostnadseffektivitet, lett å finjustere, høy ytelse på domenespesifikke spørsmål (f.eks. teknisk SEO, juridisk, finans), lokal kontroll. Lavere hallusinasjon i smale domener.	Smalere kunnskapsbase, begrenset generalisering utenfor kjernedomene, begrenset multimodal støtte (video, komplekse medier henger fortsatt etter). Krever nøye finjustering og datavedlikehold.
LLM-er på enheten / Edge-AI-modeller (mobil, stasjonær, innebygd)	Personvern, personalisering, lav latens, offline behandling, direkte integrering med brukerkontekst/data. Utmerket for førsteomgangs filtrering, personalisering på brukernivå og lokal oppdagelse.	Svært begrenset kunnskapsdybde; avhengig av lokal cache eller lite datafotavtrykk; begrensede oppdateringer; svakere global gjenkalling; trenger velstrukturert, entydig innhold for å analysere.
Multimodale/multiformatmotorer	Forstår og genererer på tvers av tekst, bilder, video, lyd, brukergrensesnitt – muliggjør rikere innholdsformater, bedre sammendrag, indeksering av visuelt innhold og bredere SEO-formater utover ren tekst.	Mer komplekse å optimalisere for, krever rikere produksjon av ressurser (bilder, video, skjema, metadata), øker produksjonskostnadene, krever strengere kvalitets- og autentisitetsstandarder for å unngå hallusinasjoner eller feiltolkninger.

Konklusjon: 2025 er ikke lenger en verden med én enkelt modell. Optimalisering må ta hensyn til et økosystem med flere modeller og flere formater. For å lykkes må innholdet være fleksibelt, strukturert og mediemangfoldig.

2. Viktige trender og endringer i LLM-optimalisering i år

🔹 Innhold i flere formater blir en selvfølge

• Sider med kun tekst er fortsatt relevante, men AI-motorer forventer i økende grad bilder, diagrammer, videosnutter, innebygde metadata, strukturert skjema og alternative formater.

• Merkevarer som optimaliserer på tvers av medietyper, oppnådde bedre synlighet på flere kanaler (AI-sammendrag, bildebasert søk, multimodale oversikter, videorike svar).

🔹 Strukturert data + entitetsmodellering = kjerneinfrastruktur for SEO

• Skjemamarkering (JSON-LD), tydelig navngiving av enheter, strukturerte dataformater – disse ble like viktige som overskrifter og bruk av nøkkelord.

• Modeller begynte å stole sterkt på enhetsklarhet for å skille mellom lignende merkevarer eller produkter – merkevarer uten klare strukturerte metadata ble i økende grad feiltolket eller utelatt helt i AI-resultatene.

🔹 Åpen kildekode og interne modeller demokratiserer tilgangen til data og AI

• Små og mellomstore team stoler i økende grad på åpne LLM-er for å bygge sin egen SEO/datainformasjonsinfrastruktur – rangeringstrackere, enhetsuttrekkere, innholdsrevisjoner, backlink-analyse, tilpassede SERP-parsere.

• Dette reduserer avhengigheten av dyre plattformer som kun er tilgjengelige for bedrifter, og jevner ut konkurransevilkårene.

🔹 AI på enheten og personvern først endrer personlig oppdagelse

• LLM-er på enheter (telefoner, OS-integrerte assistenter) begynte å påvirke oppdagelsen før skybasert søk – noe som betyr at innholdet må være lokalt AI-klart (klart, konsist, entydig) for å overleve denne første runden.

• Personalisering, personvern og brukerspesifikk kontekst er nå en faktor for om innholdet ditt blir vist til en bruker i det hele tatt.

🔹 Innholds-QA, styring og etisk bruk av AI er nå kjerneområder

• Når AI-generering skaleres, øker også risikoen: hallusinasjoner, feilinformasjon, feilattribusjon, forvirring rundt merkevarer.

• Sterke QA-rammeverk som kombinerer menneskelig tilsyn, strukturerte datarvisjoner, faktaverifisering og åpenhet om AI-assistanse – dette skilte anerkjente merkevarer fra støy.

• Etiske AI-innholdspraksiser ble et signal om merkevaretillit, som påvirket AI-drevne anbefalinger og synlighet.

3. Hvordan «god» LLM-optimalisering ser ut i 2025

I en multimodellverden har «optimalisert innhold» følgende egenskaper:

• ✅ Maskinlesbar struktur: skjema, JSON-LD, velformaterte overskrifter, svar først i introduksjonen, klare enheter.

• ✅ Klar for flere formater: tekst og bilder, infografikk, valgfritt video, HTML + metadata + alt-tekst, mobiloptimalisert.

• ✅ Høy faktanøyaktighet og kildehenvisning: nøyaktige data, korrekt kildehenvisning, regelmessige oppdateringer, konsensus om lenker, forfattertransparens.

• ✅ Klarhet og konsistens i enheter: samme merke-/produktnavn overalt, konsistent intern lenking, kanonisering, disambiguasjon når nødvendig.

• ✅ Innebygd målgruppesegmentering: innholdsversjoner eller lag for ulike kunnskapsnivåer (nybegynner, middels, ekspert), ulike brukerintensjoner, ulike bruksområder.

• ✅ Kvalitetssikring og styring: redaksjonell tilsyn, menneskelig + AI-gjennomgang, etisk samsvar, personvernhensyn, åpenhet om AI-assistert skriving.

• ✅ Tilbakekoblinger og ekstern konsensus: autoritative referanser, eksterne omtaler, uavhengig verifisering – avgjørende for troverdighet både for mennesker og AI.

Merkevarer som oppfyller disse kravene, har betydelig høyere «synlighetsmotstandskraft» – de presterer godt på tvers av søkemotorer, skybaserte LLM-er, enhetsbaserte agenter og vertikale AI-motorer.

4. Risikoer og utfordringer i stor skala

Til tross for fremgang innebærer LLM-optimalisering i 2025 fortsatt betydelig risiko:

• ⚠️ Modellfragmentering – optimalisering for én modell kan skade ytelsen på andre. Det som fungerer for en sky-LLM, kan forvirre modeller på enheten, og omvendt.

• ⚠️ Produksjonskostnader – å lage innhold i flere formater, med rikt skjema og høy kvalitet, er ressurskrevende (bilder, video, metadata, QA, oppdatering).

• ⚠️ Risiko for hallusinasjoner og feilinformasjon – spesielt i nisje- eller tekniske domener; uforsiktig AI-assistert innhold sprer fortsatt feil.

• ⚠️ Belastning ved vedlikehold av data — strukturerte data, entitetssider, eksterne sitater og kunnskapsgrafer må alle vedlikeholdes; utdatert informasjon skader troverdigheten.

• ⚠️ Konkurransedyktig våpenkappløp — etter hvert som flere merkevarer tar i bruk LLMO, heves gjennomsnittlig standard; innhold av lav kvalitet blir nedprioritert.

5. Hva dataene (interne og eksterne signaler fra 2025) tyder på

Basert på aggregerte casestudier fra SEO-team, markedsføringsrevisjoner, AI-drevet sitatsporing og ytelsesreferanser i 2025:

• 🎯 Sider som er optimalisert for LLM-lesbarhet + strukturerte data, opplevde en økning på 30–60 % i visninger i AI-drevne svarbokser, sammendragswidgets og generative oversikter, sammenlignet med tradisjonelt innhold alene.

• 📈 Merker med innhold i flere formater (tekst + bilde + skjema + FAQ) hadde høyere «multi-model recall» — de dukket opp konsekvent på tvers av forskjellige LLM-er, agenter på enheter og vertikale søkeverktøy.

• 🔁 Innholdsoppdateringssykluser ble kortere – innhold med høy ytelse krevde hyppigere oppdateringer (siden LLM-er tar inn nye data raskt), noe som presset teamene mot evigvarende oppdateringsarbeidsflyter.

• 🔐 Åpen kildekode LLM + interne intelligenspipelines reduserte kostnadene betydelig – noen små team erstattet dyre bedriftsverktøy med selvhostede åpne modellsystemer, og oppnådde 70–80 % av lignende innsikt til en brøkdel av kostnaden.

Disse signalene taler sterkt for å investere i robust LLM-optimalisering fremfor delvise, engangsinnsatser.

6. Spådommer: Hvor LLM-optimalisering er på vei i 2026–2027

• 🔥 Agentiske søkemotorer og AI-agenter vil dominere flere interaksjoner – noe som betyr at «svar-først, datarik, oppgaveorientert» innhold vil overgå tradisjonelt rangeringbasert innhold.

• 🌍 Multimodal og formatoverskridende indeksering vil bli standard – bilder, video, lyd, UI-klipp og diagrammer vil bli like indekserbare og rangerbare som tekst.

• 🏠 Enhetsbasert og personvernsfokusert AI vil filtrere store deler av søketrafikken før den når skyen – lokal SEO og lokal AI-optimalisering vil bli viktigere.

• 🧠 Vertikale/domenespesifikke LLM-er vil øke i betydning – spesialiserte modeller for nisjer (helse, jus, programvare, finans) vil belønne svært nøyaktig, vertikalt bevisst innhold.

• 📊 SEO-analyse i sanntid + AI-drevet innholds-QA vil bli standard – kontinuerlige innholds- og tillitsrevisjoner (skjema, nøyaktighet, enhetsjustering) vil bli integrert i arbeidsflyter.

• 🤝 Hybride SEO-team (mennesker + AI) vil prestere bedre enn team som kun består av mennesker eller kun AI – ved å balansere skala med dømmekraft, kreativitet, etisk etterlevelse og domenekunnskap.

7. Strategiske anbefalinger for markedsførere og SEO-team

Hvis du vil være ledende i 2026, bør du:

1. Behandle innhold som en data ressurs, ikke bare markedsføringstekst.

2. Invester i innholdsproduksjon i flere formater (tekst, bilder, video, datatabeller).

3. Bygg og vedlikehold strukturerte data + enhetsidentitet: skjema, enhetssider, kanonisk navngiving, konsistent intern lenking.

4. Bruk åpen kildekode-LLM-er for å utfylle – ikke erstatte – SEO-verktøysettet ditt.

5. Sett opp AI-bevisste QA-arbeidsflyter, som kombinerer redaktørgjennomgang med AI-baserte revisjoner.

6. Bygg oppdateringsrørledninger for eviggrønt innhold – LLM-er innhenter og refererer raskt til ferske data.

7. Prioriter transparens, sitater og nøyaktighet – fordi AI-motorer belønner tillitssignaler sterkt.

8. Optimaliser for synlighet i flere modeller, ikke bare én dominerende søkemotor.

Konklusjon

2025 markerer overgangen fra algoritmisk optimalisering til intelligensoptimalisering innen SEO.

Vi konkurrerer ikke lenger bare med nøkkelord og tilbakekoblinger. Nå konkurrerer vi med modeller – deres treningsdata, deres resonnementmotorer, deres gjenfinningslag, deres representasjon av kunnskap.

De merkene som vinner, er de som ser på innholdet sitt ikke som statiske nettsider, men som levende dataaktiva – strukturerte, maskinlesbare, verifiserte, mediarike og optimalisert for et mangfoldig økosystem av LLM-er, agenter og vertikale motorer.

Hvis SEO i 2010-årene handlet om å slå algoritmer, handler SEO i 2020-årene om å vinne tillit fra intelligens – kunstig og menneskelig.

LLM-optimaliseringsrapporten for 2025 er ikke en tilbakeblikk. Det er en veikart. Og veien fremover tilhører de som bygger for skala, klarhet, troverdighet – og intelligens.