Synlighet i AI-søkemotorer: Hva vi vet så langt

Intro

AI-søkesynlighet har vært et hett tema i det siste. Veksten i AI-drevne verktøy, motorer og SERP-funksjoner er i ferd med å endre måten folk finner og samhandler med informasjon på nettet på. Ifølge Pew Research Center har rundt 58 % av brukerne gjennomført minst én Google-økt som gir en AI-oversikt. Videre rapporterte brukere som fikk et AI-generert svar, at de klikket på en tradisjonell SERP-lenke i bare 8 % av øktene sine.

Den økende avhengigheten av kunstig intelligens når det gjelder å finne informasjon på nettet, og fremveksten av null-klikk-opplevelser, betyr at tradisjonell synlighet i søkemotorer ikke lenger er tilstrekkelig for å sikre vekst og bærekraft for virksomheten. Nå må du få innholdet ditt vist i AI-svar for å holde deg konkurransedyktig. Men hva vet vi egentlig om AI-søkeoptimalisering så langt? La oss finne ut av det!

Hva er AI-søk?

Kilde: Freepik Freepik

AI-søk er et generalisert begrep som står for alle typer nettsøk som utføres ved hjelp av kunstig intelligens. Det kan gjøres ved hjelp av frittstående store språkmodeller (LLM-er) som ChatGPT og Claude, samt ved hjelp av motorer som er bygget på grunnlag av disse, for eksempel Perplexity AI og Microsoft Copilot. Dette begrepet omfatter også økter i tradisjonelle motorer, men ved hjelp av AI-drevne SERP-funksjoner som Googles AI-oversikter.

Uansett hvilket verktøy som brukes, er det viktigste ved et slikt søk at det ikke gir brukerne en tradisjonell liste over kilder som er rangert basert på søkeordmatching og relevans. I stedet bruker kunstig intelligens naturlig språkbehandling og maskinlæring til å behandle brukerens spørsmål og forstå intensjonen bak det. Basert på intensjonen syntetiserer kunstig intelligens et direkte svar på brukerens forespørsel, vanligvis med henvisning til de opprinnelige kildene den har hentet informasjon fra.

Resultatet? Brukeren får et raskt, personlig og direkte svar på spørsmålet sitt uten å måtte lete seg gjennom flere sider. Dette er en mer praktisk måte å finne informasjon på, og derfor er det stadig flere som bruker det. For bedrifter betyr dette at de må implementere AI-søkemotoroptimalisering i tillegg til tradisjonell SEO for å forbli synlige på nettet, selv når målgruppen ikke ser på vanlige SERP-er.

Hvordan skiller AI-søkemotoroptimalisering seg fra tradisjonell SEO?

Selv om de har visse likheter, fungerer tradisjonelle og AI-algoritmer forskjellig. SERP-er som vi er vant til, opprettes basert på søkeordmatching. Tradisjonell SEO er avhengig av søkeordmålretting og integrering. Kunstig intelligens, derimot, ser dypere enn søkeordlikhet. Den vurderer hva brukeren ønsker å finne - intensjonen deres. Det er imidlertid ikke den eneste forskjellen.

La oss kort gå gjennom de viktigste forskjellene mellom tradisjonell og kunstig intelligensbasert søkemotoroptimalisering basert på det vi vet:

	Tradisjonell optimalisering	AI-fokusert optimalisering
Mål	Å få innholdet ditt til å rangere i SERP-ene; vanligvis med fokus på rangering blant de 10 beste resultatene.	Å bli omtalt i AI-genererte svar i motorer, SERP-er og chatter, og bli sitert som kilde.
Nøkkelord	Fokuser på populære søkeord med høyt volum (og ofte korte søkeord) som er i tråd med nisjen din.	Fokuser på nøkkelord med lang hale og hyppig bruk av spørsmålsbaserte spørsmål.
Brukerens intensjon	Sekundært fokus.	Hovedfokus.
Språk og tonefall	Uformell, formell eller seriøs, avhengig av hvilket språk TA-en din bruker. Stort fokus på tydelighet og autentisitet.	Mer samtalepreget for å matche de dialoglignende opplevelsene som leveres av kunstig intelligens.

Viktige rangeringsfaktorer for AI-søkeoptimalisering

På grunn av forskjellene bruker tradisjonelle og AI-motorer til syvende og sist ulike faktorer og signaler for å rangere innhold. Selv om det fortsatt er mange ukjente faktorer, vet vi allerede om følgende primære faktorer som kan hjelpe deg med å bli vist i de genererte resultatene:

Innholdsdybde og aktuell autoritet

Tradisjonell synlighet i søkemotorer avhenger i stor grad av innholdets relevans for et bestemt brukerspørsmål. Kunstig intelligens prioriterer på sin side bredere aktuell autoritet. Kilder som tilbyr innhold med betydelig dybde og dekker et mangfold av relaterte undertemaer, har større sjanser til å komme med i de genererte resultatene enn nettsteder som av og til publiserer enkeltstående artikler om ulike temaer. Aktuell autoritet er et sterkt signal om ekspertise og troverdighet.

Innholdets originalitet og kvalitet

Kunstig intelligens kan behandle og analysere store mengder innhold om et gitt tema på kort tid. Og den oppdager raskt overfladiske og dårlige kopier. I de syntetiserte svarene prioriterer den kilder som tilbyr autoritativ og unik innsikt som gir verdi. Derfor er kvaliteten og originaliteten på informasjonen fortsatt avgjørende.

Semantisk optimalisering og kontekstuell relevans

I motsetning til vanlige søkemotorer kan AI-drevne søkemotorer se på konteksten og det semantiske grunnlaget for en artikkel. Algoritmene deres ser etter artikler som er organisert i logiske emneklynger som dekker relaterte termer og enheter bortsett fra det viktigste søkeordet. For å komme inn i de genererte resultatene må nettsteder optimalisere kopien for semantisk dybde og bruke logiske interne lenker.

Engasjementsmålinger og brukeropplevelse

Atferdssignaler som fluktfrekvens, oppholdstid, klikkfrekvens og scrolldybde indikerer nivået på brukernes engasjement og tilfredshet. Kunstig intelligens i søkemotorer ser oftere på disse signalene nå. Den tolker dem som et tegn på at et bestemt stykke innhold oppfyller brukernes intensjon og gir en positiv opplevelse, noe som øker rangeringspotensialet.

Omtale på nettet og merkevarens troverdighet

Akkurat som tradisjonell synlighet i søkemotorer, er synlighet i LLM-er også avhengig av troverdighet. AI ser imidlertid lenger enn tilbakekoblinger. Den vurderer merkevarens samlede digitale fotavtrykk og omdømme for å gi resultater som samsvarer med brukernes behov. Regelmessig omtale av merkevaren og dekning i tier-1-medier, samt deres sentiment, bidrar til å motta siteringer. Det er viktig å bygge en merkevare med verifisert troverdighet og ekspertise på området.

Maskinlesbare signaler og strukturerte data

Kunstig intelligens er i stor grad avhengig av maskinlesbare data. For å gjøre innholdet ditt lett å forstå for den, må du implementere et rent HTML-hierarki, metadata og Schema-markup. Disse tingene vil hjelpe LLM-er med å tolke og kontekstualisere sidene dine, noe som kan øke sannsynligheten for å bli omtalt i AI-sammendrag.

AI-synlighet kontra tradisjonelle SERP-er

Hvis du implementerer de riktige optimaliseringsstrategiene for å matche faktorene nevnt ovenfor, bør dette hjelpe deg med å begynne å vises i de genererte resultatene og motta sitater allerede nå. Men det er én ting til vi vet om denne typen synlighet - den øker ikke nødvendigvis den organiske trafikken.

Vi er alle vant til at rangering på de første plassene i SERP-ene til syvende og sist kan gi deg flere klikk og trafikk. Men siden kunstig intelligens gir fullstendige og utfyllende svar, krever det ofte ikke at brukerne klikker på siterte kilder med mindre de ønsker å lære mer selv. Det vil si at det å bli omtalt i LLM-sammendrag ikke nødvendigvis vil gi deg en kraftig økning i trafikken. Likevel kan det hjelpe deg med å styrke autoriteten din og holde deg på toppen av publikums bevissthet. Disse to ressursene vil bli essensielle i en verden av null-klikk-opplevelser.

Kilde: Freepik Freepik

AI-målinger for søkemotoroptimalisering

Søkemotoroptimalisering med kunstig intelligens er altså noe helt annet enn SEO slik vi kjenner det i dag. Og det øker heller ikke alltid trafikken og CTR. For å kvantifisere suksessen med AI-søkesynlighet må du derfor fokusere på ulike måleparametere, for eksempel

• Synlighetsgrad for AI
• Aktuell autoritetspoengsum
• Samlet kildeautoritet
• Sitering i genererte resultater
• Kontekstuell relevans
• Semantisk dekning
• Engasjement og brukeropplevelse
• Sentiment for omtale
• Andel av stemmen
• Konvertering fra AI-drevet trafikk

Usikkerhetsmomenter og utfordringer

Til tross for den raske veksten er det fortsatt mange utfordringer og usikkerhetsmomenter knyttet til hvordan vi kan optimalisere synligheten vår for søk som bruker kunstig intelligens. For øyeblikket er de viktigste begrensningene for synlighet i søkemotorer blant annet

• Mangel på tydelig rangeringslogikk. For øyeblikket kan vi bare forutsi hva kunstig intelligens ser etter, basert på eksisterende data. Algoritmene er fortsatt under utvikling, og det finnes fortsatt ingen strukturert rangeringslogikk som ligner den som brukes i vanlige SERP-er.
• Volatilitet i rangeringen. Kunstig intelligens gir dynamiske og personaliserte svar til hver bruker. Dette gjør det nesten umulig å ha en konsekvent posisjon som i SERP-ene.
• Feil i kildeattribusjon. Kunstig intelligens syntetiserer tonnevis av data i hvert svar. Ofte bruker den informasjon uten å lenke til kilden, noe som betyr at det å bli omtalt i resultatene ikke alltid betyr at man får siteringer.
• Fall i klikk og trafikk. Kunstig intelligens gjør det mulig for folk å konsumere informasjon uten å besøke noen nettsteder. I nær fremtid kan dette bety en svimlende nedgang i trafikk og klikkvolum. Studier viser at selv topprangerte sider kan miste 79 % av trafikken hvis brukerens spørsmål fører til en Google-oversikt. Dette kan skape betydelige problemer for bedrifter.

Konklusjon

I dag er synlighet i søk med kunstig intelligens en mulighet som alle virksomheter må gripe for å holde seg konkurransedyktige. Den er allerede i ferd med å endre måten folk finner og samhandler med informasjon på nettet på. Og vi forventer at det vil omforme hele SEO-landskapet i nær fremtid.

Som du ser nå, er det fortsatt mange usikkerhetsmomenter og utfordringer knyttet til AI-optimalisering. Selv om vi vet litt om det, er det fortsatt mye vi må lære for å forbli konkurransedyktige og vokse i null-klikk-miljøet. Bruk innsikten fra denne artikkelen til å komme på rett spor allerede nå, og følg med for flere oppdateringer og innsikt i dette emnet.