Vi testet 515 bedrifter i Miami i et AI-søk. 99,6 % dukket ikke opp.

Innledning

En undersøkelse av 515 bedrifter i Miami-Dade og Broward County viste at 99,6 % ikke ble nevnt i de testede AI-genererte anbefalingssvarene.

En undersøkelse av 515 bedrifter i Miami-Dade og Broward County viste at tradisjonell synlighet på Google ikke garanterer at man blir inkludert i AI-genererte anbefalinger. Ytterligere forskning avdekket betydelige variasjoner i AI-synlighet på tvers av modeller, formulering av søk, søkesystemer og AI-produkter for forbrukere.

Hovedfunn

Hovedstudien omfattet 298 bedrifter innen helse, 120 innen jus og 97 innen eiendomsmegling, ved bruk av kommersielle anbefalingssøk i ChatGPT, Claude og Gemini.

99,6 % av de testede bedriftene ble ikke nevnt i de AI-genererte anbefalingssvarene.

Tradisjonell synlighet på Google garanterer ikke synlighet i AI-anbefalinger. En bedrift kan være etablert, ha gode anmeldelser og være synlig i tradisjonelle søk, samtidig som den utelates fra en AI-generert anbefaling for sin kategori og beliggenhet.

En separat studie av 360 API-svar fra basismodeller avdekket tre gjentakende mønstre i nye B2B-tjenestekategorier: avvisning av kategori, erstatning av kategori og leverandørnavn som ikke kan verifiseres. Forbrukerrettede AI-produkter med søke- eller nettilgangsfunksjoner var mer tilbøyelige til å nevne reelle leverandører, men leverandørene de anbefalte viste betydelig fragmentering på tvers av produktene.

Den samlede forskningen tyder på at AI-synlighet ikke er en enkelt, universell rangering. Hvorvidt en bedrift vises, kan variere avhengig av AI-modellen, modellversjonen, formuleringen av søket, produktet, hentingsarkitekturen og mengden uavhengig tilgjengelig informasjon om bedriften eller kategorien.

Denne undersøkelsen ble gjennomført av AEOGeoAI, et Miami-basert byrå for AI-søkeoptimalisering som studerer hvordan bedrifter blir oppdaget, anbefalt og nevnt av AI-søkesystemer.

Studien i korthet

Studie	Eksempel	Hovedfunn
Miami AI-synlighetsstudie	515 bedrifter i Miami-Dade og Broward County	99,6 % mottok ingen reelle henvisninger i de testede anbefalingssvarene
Undergruppe innen eiendomsbransjen	97 bedrifter	Related Group dukket opp i 97,9 % av de testede anbefalingene
Undergruppe for juridiske tjenester	120 virksomheter	Ingen av de testede firmaene fikk en ekte henvisning
Studie av API-modeller	360 svar fra Claude, gpt-4o-mini og Gemini	Avslag, kategoribytte og uverifiserbare leverandørnavn forekom gjentatte ganger i nye B2B-kategorier
Sammenligning av AI for forbrukere	ChatGPT, Perplexity, Claude.ai og Gemini web	Betydelig fragmentering; ingen leverandør dukket opp i alle fire produktene

Problemet: Tradisjonell synlighet garanterer ikke synlighet i AI

En bedrift kan være etablert, ha gode anmeldelser og være synlig i tradisjonell Google-søk, samtidig som den likevel ikke er med i en AI-generert anbefaling for sin kategori og beliggenhet.

I denne undersøkelsen har «fraværende» en spesifikk betydning. Det betyr ikke at en AI-modell ikke har kunnskap om virksomheten. Det betyr at virksomheten ikke mottok en ekte omtale eller anbefaling i de spesifikke kommersielle søkene som ble testet.

Dette skillet er viktig. Når en kunde ber ChatGPT eller Gemini om en anbefaling av en lokal bedrift, garanterer ikke din Google-rangering at du vil vises i svaret. Hvis du ikke vises i AI-anbefalingen, ser ikke den kunden deg gjennom den aktuelle søkeopplevelsen – uavhengig av din synlighet i tradisjonell søk.

515-Business Miami-studien

Eksempel

• Helse: 298 bedrifter
• Juridisk: 120 bedrifter
• Eiendom: 97 bedrifter
• Totalt: 515 bedrifter

Søkeformat

Hvert søk fulgte mønsteret: «beste [spesialitet] i [by]»

For eksempel: «beste advokat for personskade i Miami», «beste tannreguleringsekspert i Miami», «beste eiendomsmegler i Miami».

Testede modeller

• ChatGPT – gpt-4o-mini
• Claude – Haiku 4.5
• Gemini – 2.5 Flash Lite

Metodikk

Hvert søk ble kjørt tre ganger per modell for å teste konsistensen.

99,6 % fikk ingen ekte henvisning i de testede anbefalingssvarene

Resultater

99,6 % av de 515 bedriftene fikk ingen ekte AI-henvisning i de testede anbefalingssvarene.

Fordelt på sektor:

Helse (298 virksomheter):

• 297 bedrifter fikk ingen reell anmeldelse (99,7 %)
• 1 bedrift fikk en henvisning

Juridisk (120 bedrifter):

• 120 bedrifter fikk ingen gyldig henvisning (100 %)
• 0 bedrifter fikk forelegg

Eiendom (97 bedrifter):

• 96 bedrifter fikk ingen gyldig anmeldelse (98,9 %)
• 1 bedrift fikk en henvisning
• Related Group (en stor institusjonell eiendomsutvikler) dukket opp i 97,9 % av de testede svarene på eiendomsanbefalinger

Mønster på tvers av modellene:

• Ingen bedrift ble nevnt i alle de tre testede modellene
• Av de 515 virksomhetene ble 99,4 % omtalt i minst ett modellsvar i en kontekst knyttet til samme kategori, men ble aldri nevnt som den testede virksomheten
• Når modellene svarte, anbefalte de overveiende store institusjoner (sykehussystemer, AmLaw-advokatfirmaer, megautbyggere) i stedet for sammenlignbare uavhengige virksomheter

Hva denne studien viser – og ikke viser

Studien viser:

• Tradisjonell synlighet på Google garanterer ikke synlighet i AI-anbefalinger
• Uavhengige virksomheter ble sjelden nevnt i de testede kommersielle søkene
• Enkelte store institusjoner dukket gjentatte ganger opp
• Resultatene av AI-anbefalingene varierte på tvers av kategorier og systemer

Studien viser ikke:

• At AI-systemene ikke har kunnskap om virksomhetene
• At tradisjonelle SEO-signaler ikke har noen innflytelse
• At alle AI-søk gir samme resultat
• At alle lokale virksomheter mangler i alle AI-systemer
• At én studie kan fastslå universelle AI-rangeringfaktorer

Den andre studien: Hvorfor AI-systemer er uenige

Forskningsspørsmål

Kan grunnleggende LLM-API-er pålitelig identifisere ekte leverandører i nye kommersielle kategorier?

Datasett

40 søk × 3 modeller × 3 gjentakelser = 360 API-svar fra basismodeller

Testede kategorier

• Nye B2B-tjenester (AI-søkebyråer, etablert for mindre enn 2 år siden)
• Etablerte kommersielle kategorier (advokatfirmaer, markedsføringsbyråer)
• Informasjonssøk (hvordan AI fungerer, hva AEO er)
• Kalibrering av tilstøtende kategorier (Web3-markedsføring, AI-stemmeagenter, ESG-rådgivning)
• Søk etter nøkkelord og setninger (korte kjøperforespørsler)

Tre tilbakevendende svarmønstre

Kategorisk avslag

Modellen nekter å nevne spesifikke leverandører og gir i stedet generell informasjon om kategorien.

Kategori-erstatning

Modellen nevner beslektede verktøy, konsulentfirmaer eller tjenester i stedet for leverandører i den forespurte kategorien. For eksempel, når den blir spurt om AI-søkebyråer, anbefaler modellen i stedet PR-byråer eller markedsføringskonsulenter.

Uverifiserbare leverandørnavn

Modellen genererer leverandørnavn som høres plausible ut, men som ikke kan verifiseres som ekte virksomheter.

Sammenligning av AI-produkter for forbrukere

Vi testet de samme søkene med kjøpsintensjon på fire AI-produkter rettet mot forbrukere: ChatGPT, Perplexity, Claude.ai og Gemini web.

Hovedfunn: Forbrukerrettede AI-produkter med søke- eller nettilgangsfunksjoner var mer tilbøyelige til å nevne reelle leverandører for de samme søkene, men de viste betydelig fragmentering.

Ingen leverandør ble nevnt av alle fire produktene. Settet av nevnte leverandører viste minimal overlapping på tvers av produktene.

Forskjell i URL-henvisninger: URL-henvisninger var i all hovedsak fraværende i de grunnleggende API-svarene (357 av 360 inneholdt ingen eksterne URL-er), mens forbrukerproduktene henviste til kilder og nevnte reelle selskaper. Dette understreker en grunnleggende forskjell: en modell kan generere et svar basert på innlærte parametere uten å hente inn eller vise en kilde-URL, mens et søkeaktivert produkt kan hente inn aktuelle nettkilder og vise dem til brukeren.

Hva den samlede forskningen tyder på

AI-synlighet er ikke en enkelt rangering som kan utledes fra tradisjonell søkeytelse.

1. AI-synlighet avhenger av søkeordet. En bedrift kan vises for én søkeordformulering, men ikke for en annen.
2. AI-synligheten er modellavhengig. Ulike modeller (Claude vs. GPT vs. Gemini) gir forskjellige svar på identiske søk.
3. AI-synligheten er produktavhengig. ChatGPT, Perplexity, Claude.ai og Gemini web anbefaler ulike leverandører for samme kategori og sted.
4. AI-synligheten påvirkes av søkearkitekturen. API-er for basismodeller svarer ut fra innlærte parametere; forbrukerprodukter med nettilgang henter inn og siterer kilder.
5. Kategoriens modenhet kan påvirke hvor pålitelig modellene identifiserer leverandører. Nye kategorier (etablert for mindre enn 2 år siden) resulterte i flere tilfeller av kategoriforvisning, erstatning og uverifiserbare leverandørnavn i basismodellene. Etablerte kategorier resulterte i mer pålitelig navngiving av spesialister.
6. Uavhengig dokumentasjon kan påvirke om en bedrift kan hentes frem og anbefales. En bedrift med sterk tradisjonell SEO, men minimalt med bevis fra tredjeparter, kan fortsatt være fraværende i AI-anbefalingene.

Definisjoner for klarhet

I denne artikkelen referererAI-synlighet til om en bedrift blir nevnt, anbefalt eller sitert som svar på et definert AI-generert søk.

Ekte sitering refererer til et svar som identifiserer den testede virksomheten som en relevant leverandør, i stedet for bare å nevne den i forbifarten.

Basismodell-API refererer til en modell som er tilgjengelig via et API uten det samme forbrukerrettede nettbaserte søke- og kildevisningslaget som brukes av produkter som Perplexity eller nettbaserte versjoner av ChatGPT.

Et svar som berører kategorien refererer til et svar som omhandler virksomhetens kategori eller bransje og nevner konkurrenter, men ikke nevner den testede virksomheten.

Hva bør en bedrift se etter hos en konsulent innen AI-søkeoptimalisering?

En troverdig konsulent bør kunne:

1. Etablere en referanseverdi

Teste de faktiske kommersielle spørsmålene før anbefalinger gis.

2. Identifisere systemene som måles

Angi nøyaktig hvilke modeller og AI-produkter for forbrukere som ble testet.

3. Dokumentere spørsmålsettet

En bedrift bør vite om testingen omfattet:

• «beste [tjeneste] i [by]»-søk
• Søk på «topp [leverandør] i nærheten av meg»
• kategorispesifikke søk
• spørsmålsbaserte søk

4. Identifiser konkurrentene

Hvem blir anbefalt i stedet? Hvilke institusjoner eller kategorier vises når den testede virksomheten ikke gjør det?

5. Skille mellom ulike typer synlighet

En bedrift kan være:

• nevnt (tilfeldig inkludert i teksten)
• anbefalt (nevnt som en foreslått leverandør)
• lenket (referert til med en URL)
• sitert som kilde (referert til som autoritet)

Dette er ikke identiske resultater.

6. Gjenta testen over tid

AI-systemer endrer seg. Et engangsresultat er et øyeblikksbilde.

Formålet med målingen er ikke å lage en permanent, universell rangering. Det er å fastslå hva et bestemt AI-system gir som svar på en definert forespørsel på et bestemt tidspunkt.

Studien av 515 virksomheter benyttet denne typen direkte målemetode: spesifikke kommersielle spørsmål, flere modeller, gjentatte gjennomkjøringer og en definert metode for å skille ekte virksomhetshenvisninger fra tilfeldige eller tvetydige omtaler.

Hva bedrifter kan gjøre

Mål først

Test konkrete søkeord på tvers av flere systemer før du investerer i optimalisering.

Skaff uavhengig dokumentasjon

Utvikle nøyaktig og pålitelig informasjon om bedriften utover den egne nettsiden. Sørg for at bedriften er representert på pålitelige tredjepartsplattformer, i verifiserte kataloger og i uavhengig redaksjonelt innhold.

Forbedre strukturert informasjon

Sørg for at viktig bedriftsinformasjon er tydelig og maskinlesbar. Korrekt skjemamerking, verifisert bedriftsinformasjon og konsistente entitetsdata på tvers av kilder forbedrer søkbarheten.

Overvåk endringer

Gjenta testingen etter hvert som modeller, produkter og søkesystemer endres. AI-anbefalingsatferden er ikke statisk.

Unngå antakelser basert på én enkelt plattform

Synlighet i ChatGPT innebærer ikke nødvendigvis synlighet i Perplexity, Gemini eller Google AI Overviews. Hvert system henter frem informasjon på forskjellige måter og anbefaler ulike leverandører.

Konklusjon

Tradisjonell forretningssuksess – sterke rangeringer på Google, høye vurderinger og et etablert omdømme – garanterer ikke synlighet i AI-genererte anbefalinger.

Forskningen tyder på at kategoriens modenhet, modellens atferd, formuleringen av søkeord, søkearkitekturen og mengden uavhengig informasjon som er tilgjengelig om en bedrift, alle kan påvirke om den bedriften vises i en AI-generert anbefaling.

Den praktiske implikasjonen er klar: Mål AI-synlighet uavhengig, i stedet for å anta at den korrelerer med tradisjonell søkeytelse.

Bedrifter som konsekvent og uavhengig dokumenteres som legitime virksomheter med reell kompetanse, fysiske lokasjoner, reelle referanser og reelle bevis på hva de driver med, kan være bedre rustet til å oppnå varig synlighet innen AI. Optimalisering kan bidra til å gjøre denne informasjonen lettere å finne og tolke. Men den kan ikke erstatte de underliggende bevisene på ubestemt tid.

Fullstendig metodikk

515-bedriftsstudie:

• Bedrifter i Miami-Dade og Broward County
• Tre sektorer: helse (298), jus (120), eiendom (97)
• Søkeformat: «beste [spesialitet] i [by]»
• Tre gjentakelser per søk per modell
• Modeller: ChatGPT (gpt-4o-mini), Claude (Haiku 4.5), Gemini (2.5 Flash Lite)
• Poengberegning: ekte henvisning vs. kategori-relatert vs. null
• Dato: juli 2026

360-Response API-studie:

• 40 søk fordelt på fem grupper (ny B2B, moden kommersiell, informativ, tilstøtende kategori, nøkkelord-setning)
• 3 modeller × 3 repetisjoner = 360 grunnleggende API-svar
• Tilleggstesting: ~20 svar på forbrukerprodukter per produkt (ChatGPT, Perplexity, Claude.ai, Gemini web)
• Vurdering: tilstedeværelse/fravær av ekte leverandørhenvisning, URL-henvisning, identifisering av konkurrenter
• Fagfellevurdert: 21. juli 2026
• Dato: juli 2026

Begge studiene er tilgjengelige på Zenodo med full metodikk, data og tilleggsmateriale:

• 515-Business-studie: DOI 10.5281/zenodo.21271085
• 360-Respons-API-studie: DOI 10.5281/zenodo.21483146

Om AEOGeoAI

AEOGeoAI er et AI-søkeoptimaliseringsbyrå med base i Miami som spesialiserer seg på synlighet i AI-søk, Answer Engine Optimization (AEO) og Generative Engine Optimization (GEO). Byrået hjelper bedrifter med å forstå og forbedre hvordan de fremstår i ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Claude, Perplexity og andre AI-søkemotorer når potensielle kunder ber om anbefalinger.

AEOGeoAI gjennomfører synlighetsrevisjoner for AI, studier av rangering i AI-søk, siteringsanalyse, entitetsoptimalisering og egen forskning på hvordan AI-systemer oppdager, vurderer, anbefaler og siterer bedrifter. Arbeidet deres fokuserer på å hjelpe bedrifter med å forbedre synligheten sin for søk som «beste [tjeneste] i Miami», «topp [virksomhetstype] i nærheten av meg» og andre kommersielle AI-søkeforespørsler.

Bedrifter som ønsker å forbedre synligheten sin i ChatGPT, Google AI-oversikter, Gemini, Claude, Perplexity og andre AI-søkesystemer, kan lære mer om tjenester for AI-søkeoptimalisering for bedrifter i Miami