{"id":55275,"date":"2025-01-30T13:36:18","date_gmt":"2025-01-30T13:36:18","guid":{"rendered":"https:\/\/morningscore.io\/?p=55275"},"modified":"2025-06-11T08:02:36","modified_gmt":"2025-06-11T08:02:36","slug":"llm-optimering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/morningscore.io\/da\/llm-optimering\/","title":{"rendered":"LLMO: 9 tips til at blive n\u00e6vnt i AI chatbots"},"content":{"rendered":"

Flere og flere begynder at bruge LLM\u2019er til at stille sp\u00f8rgsm\u00e5l, finde produkter, guides og alle mulige andre ting. Det betyder, at der er kommet en ny disciplin for marketingfolk; LLMO (large Language Model Optimization).<\/p>\n

Med flere og flere LLM\u2019er som ChatGPT, Perplexity og senest kinesiske DeepSeek p\u00e5 vej ind i s\u00f8geverdenen skal virksomheder og online marketingfolk v\u00e6re klar til at omstille sig fra kun at se p\u00e5 optimering til Google til at v\u00e6re opm\u00e6rksomme p\u00e5 stigningen i LLM-s\u00f8gninger.<\/p>\n

Ikke fordi det er den nyeste trend i markedet. Fordi hvis LLM\u2019er n\u00e5r op p\u00e5 den forventede v\u00e6kst, vil der v\u00e6re reel forretning at hente ved at blive vist eller n\u00e6vnt i AI-chatbotternes svar.<\/p>\n

I indl\u00e6gget her vil jeg se n\u00e6rmere p\u00e5 generative AI-chatbots, hvad det betyder for SEO\u2019s fremtid, og hvordan man optimerer til AI-chatbots (LLMO). V\u00e6r opm\u00e6rksom p\u00e5, at nogle sp\u00f8rgsm\u00e5l stadig er ubesvarede, fordi dette omr\u00e5de er s\u00e5 nyt, men de f\u00f8rste tegn viser, at klassisk SEO ikke er s\u00e5 forskellig fra LLMO.<\/p>\n

\n

\n
<\/div>\n
\n
\n <\/div>\n
\n
\n
\n Pr\u00f8v 14 dage gratis <\/div>\n
\n 14 dages gratis adgang. Intet kreditkort. Ingen integration p\u00e5kr\u00e6vet. <\/div>\n
\n
\n \n \n <\/svg>\n Alle features <\/div>\n
\n \n \n <\/svg>\n 20 s\u00f8geord <\/div>\n
\n \n \n <\/svg>\n 3 websites <\/div>\n
\n \n \n <\/svg>\n 2 brugere <\/div>\n <\/div>\n
\n
<\/div> <\/div>\n
\n Visa informacija apie raktinius \u017eod\u017eius<\/span>, konkurentus<\/span>, problemas<\/span> ir nuorodas<\/span> per 1 minut\u0117s nuskaitym\u0105. <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n <\/div>\n\n<\/section><\/span><\/p>\n

Hvad er LLMO?<\/h2>\n

LLM-optimering, ogs\u00e5 kaldet LLMO, er arbejdet med at g\u00f8re dit indhold klar til sprogmodeller for at opn\u00e5 omtaler i AI s\u00f8gninger. LLM\u2019er er de smarte AI-systemer, der producerer tekstsvar (samt billeder og videoer) som ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek osv.<\/p>\n

LLMO svarer til SEO<\/a>. LLMO er optimering til AI-chatbots, som SEO er optimering til s\u00f8gemaskiner.<\/p>\n

Det er vigtigt, fordi flere mennesker i de sidste par \u00e5r har henvendt sig til AI-drevne samtaler for at f\u00e5 svar p\u00e5 deres sp\u00f8rgsm\u00e5l. Nogen skriver en foresp\u00f8rgsel i en chatbot, og chatbotten sammens\u00e6tter et svar baseret p\u00e5, hvad den har l\u00e6rt.<\/p>\n

Hvis dit websteds oplysninger indg\u00e5r i AI\u2019ens tr\u00e6ningsdata og anerkendes som p\u00e5lidelige, bliver du m\u00e5ske citeret i svaret. Og n\u00e5r folk ser dit brand blive n\u00e6vnt af en AI, ser det ud til, at de stoler meget p\u00e5 dig.<\/p>\n

LLM\u2019er og AI-chatbots er den st\u00f8rste \u00e6ndring p\u00e5 s\u00f8gemarkedet i \u00e5revis \u2013 m\u00e5ske endda nogensinde. S\u00e5 det er stort og vil v\u00e6re en vigtig game changer.<\/p>\n

Hvis du vil have et lille indblik i, hvorfor vi kalder det \u00bbLLMO\u00ab i stedet for de mange akronymer derude som \u00bbGEO\u00ab, \u00bbGAIO\u00ab og \u00bbAI SEO\u00ab, kan du l\u00e6se vores indl\u00e6g om LLMO er det vindende navn for LLM SEO<\/a> (engelsk).<\/p>\n

Spoiler: Det er nemmere og, ja, l\u00e6gger bedre i munden.<\/p>\n

Betyder optimering til LLM-baseret s\u00f8gning, at jeg skal ignorere traditionel SEO?<\/h2>\n

Nej, absolut ikke. Faktisk vil du have begge dele, og p\u00e5 kort sigt vil du ikke bruge f\u00e6rre ressourcer p\u00e5 Google SEO, end du gjorde sidste \u00e5r. Selv om et stigende antal personer bruger AI-chatbots til at f\u00e5 hurtige svar, bruger de fleste stadig almindelige s\u00f8gemaskiner til mere grundig research.<\/p>\n

Lad dig ikke forbl\u00e6nde af alle de LinkedIn-unders\u00f8gelser, der viser det ene og det andet. De meningsm\u00e5linger og sm\u00e5 unders\u00f8gelser giver dig ikke det reelle billede, n\u00e5r de viser resultater t\u00e6t p\u00e5 50\/50 om, hvor meget folk bruger LLM\u2019er i forhold til stadig at bruge Google.<\/p>\n

De er hamrende biased af personen bags unders\u00f8gelsens netv\u00e6rk, som givetvis er mange ligesindede frem for et repr\u00e6sentativt udsnit af brugere.<\/p>\n

Faktum er, at Google stadig f\u00e5r mange, mange gange flere s\u00f8gninger end alle LLM\u2019er tilsammen. If\u00f8lge Statcounter<\/a> sidder Google stadig p\u00e5 omkring 90 % af s\u00f8gemarkedet. LLM\u2019er vil tage markedsandele, men jeg tror, at Google vil forblive den dominerende kilde.<\/p>\n

Tag ikke bare mit ord for gode vare. Se p\u00e5 trafikkilderne til morningscore.io i december\/januar kun filtreret efter trafik fra Google, Bing, LinkedIn, ChatGPT og Perplexity (Direkte trafik, der er t\u00e6t p\u00e5 det samme som vores Google-trafik, andre s\u00f8gemaskiner og andre referrals er ekskluderet):<\/p>\n

\"Morninfscore<\/p>\n

Fordelingen er ret klar. Google leverer fortsat langt st\u00f8rstedelen af vores trafik \u2013 stadig. Bing, som sidder p\u00e5 under 4% af s\u00f8gemarkedet, sender n\u00e6sten fire gange s\u00e5 mange brugere til Morningscore som ChatGPT og Perplexity. Tilsammen.<\/p>\n

Selv LinkedIn sl\u00e5r dem begge som trafikkilde i en tid, hvor marketingfolk g\u00e5r all in p\u00e5 LLMO (og et hav a polls ellers viser, at folk faktisk slet ikke bruger Google l\u00e6ngere. Biased?).<\/p>\n

Husk: St\u00f8rstedelen af dine kunder er sandsynligvis ikke s\u00e5 teknisk kyndige som de tidlige AI-brugere inden for teknologi, marketing og m.fl. og at de polls og holdninger du ser rundt omkring, stammer fra personer som ikke er repr\u00e6sentative for hele befolkningen \u2013 og ej heller deres netv\u00e6rk.<\/p>\n

Det fort\u00e6ller os, at LLM\u2019er uden tvivl bliver brugt flittigt, men mest til arbejdsrelaterede opgaver for at f\u00e5 tingene gjort snarere end som erstatning for Google Search for at finde virksomheder, produkter, tjenester osv. Og ja, der er da helt sikkert personer, som helt er stoppet med at bruge Google og de kender helt sikkert flere der har gjort det samme \u2013 men hvem er dine kunder?<\/p>\n

Den gode nyhed: LLMO og traditionel SEO spiller faktisk fint sammen. N\u00e5r du finpudser din hjemmeside til at v\u00e6re m\u00e5lrettet AI chatbots (ved at skrive p\u00e5 en m\u00e5de, som AI let kan \u201cford\u00f8je\u201d), hj\u00e6lper du ogs\u00e5 rigtige mennesker med at navigere i dit indhold p\u00e5 en nemmere m\u00e5de. Desuden er standard SEO-practise \u2013 som at bruge beskrivende overskrifter og sikre, at din hjemmeside indl\u00e6ses hurtigere end en koffeinholdig gepard \u2013 ogs\u00e5 til gavn for AI-systemer.<\/p>\n

Det er en win-win-tilgang, s\u00e5 hold endelig \u00f8je med begge dele.<\/p>\n

LLM\u2019er vil tage st\u00f8rre markedsandele og b\u00f8r overvejes seri\u00f8st i dit nuv\u00e6rende marketingmix p\u00e5 mellemlangt- og langt sigt.<\/p>\n

Personligt tror jeg, at Google AI Overviews vil tage mere af den organiske trafik meget hurtigere end ChatGPT, Perplexity og DeepSeek p\u00e5 kort sigt.<\/p>\n

Hvordan behandler og \u201crangerer\u201d LLM-baserede generative AI-systemer indhold?<\/h2>\n

Generative AI-modeller rangerer ikke sider p\u00e5 samme m\u00e5de som s\u00f8gemaskiner. I stedet analyserer de m\u00f8nstre i teksten, s\u00e5 de kan forudsige, hvad der kommer bagefter.<\/p>\n

Forestil dig, at du l\u00e6ser et stort manuskript med alle de ord, der nogensinde er skrevet online, og at du bliver bedt om at forudsige det n\u00e6ste ord eller den n\u00e6ste s\u00e6tning ud fra konteksten. Det er det, AI-modellerne g\u00f8r dag ud og dag ind.<\/p>\n

De bruger tr\u00e6ningsdata fra en gigantisk del af internettet til at danne m\u00f8nstre. Selv om de ikke har en \u201crangeret liste\u201d, har de en tendens til at stole p\u00e5 information, der er konsistent, grundigt forklaret og hyppigt opdateret.<\/p>\n

Hvis din hjemmeside har en vis grad af originale data, aktuel autoritet eller en indbydende skrivestil, vil AI\u2019en m\u00e5ske fremh\u00e6ve din tekst oftere eller angive din hjemmeside som en kilde til sine svar eller direkte henvise til den. Med tiden, n\u00e5r flere generative modeller inkorporerer live-opdateringer, kan dit friske indhold skille sig ud som en p\u00e5lidelig go-to-kilde.<\/p>\n

Lad os se n\u00e6rmere p\u00e5, hvordan LLM\u2019er egentlig fungerer. Jeg beklager p\u00e5 forh\u00e5nd, at det m\u00e5ske er lidt teknisk.<\/p>\n

S\u00e5dan fungerer LLM\u2019er (enkelt forklaret)<\/h3>\n

1. Tekst brydes op i sm\u00e5 stykker (Tokens)<\/strong>
\nKernen i de fleste LLM\u2019er, som ChatGPT eller Gemini, er en proces, der opdeler tekst i h\u00e5ndterbare bidder kaldet tokens. Tokens er ofte enkelte ord, men kan ogs\u00e5 v\u00e6re dele af ord eller symboler. Ved at dele s\u00e6tninger op i sm\u00e5 bidder kan modellen analysere, hvordan de ofte optr\u00e6der ved siden af hinanden i store m\u00e6ngder tekst.<\/p>\n

2. Kortl\u00e6gning af tokens i et \u2018semantisk rum\u2019<\/strong>
\nN\u00e5r tekster er delt op i tokens, repr\u00e6senterer en model hvert symbol som en vektor, som du kan forestille dig som en liste med tal. Vektorer lader computere placere tokens p\u00e5 en slags kort, der kaldes et semantisk rum. I kortet har relaterede symboler en tendens til at gruppere sig t\u00e6t sammen, mens ikke-relaterede symboler sidder l\u00e6ngere fra hinanden. For eksempel kan ord som \u00bb\u00e6ble\u00ab og \u00bbbanan\u00ab forekomme t\u00e6t p\u00e5 hinanden, hvilket indikerer, at de begge er frugter.<\/p>\n

3. Fra statistik til (n\u00e6sten) semantik<\/strong>
\nSelv om de bruger statistiske m\u00f8nstre til at finde ud af, hvordan ord typisk optr\u00e6der sammen, kan de efterligne en dyb sprogforst\u00e5else, is\u00e6r n\u00e5r de f\u00e5r store m\u00e6ngder tekst. \u00c6gte \u00bbsemantik\u00ab indeb\u00e6rer at forst\u00e5 betydningen bag ordene, mens LLM\u2019er mest bruger matematiske forhold til at g\u00e6tte, hvilket token der passer bedst sammen med det n\u00e6ste. Med nok tr\u00e6ningsdata kan de se ud til at forst\u00e5 kontekst overraskende godt (og nogle gange ikke s\u00e5 godt, som du sikkert har oplevet f\u00f8r, hvis du bruger nogen af LLM\u2019erne).<\/p>\n

4. M\u00e5ling af relationer<\/strong>
\nI det semantiske rum kan en model beregne, hvor ens to symboler er, ved at se p\u00e5 afstande eller vinkler mellem deres vektorer. Hvis tallene antyder et t\u00e6t forhold, konkluderer modellen, at symbolerne deler en eller anden form for forbindelse som \u00bbpasta\u00ab og \u00bbitaliensk k\u00f8kken\u00ab.<\/p>\n

5. Opbygning af en vidensbase gennem tr\u00e6ning<\/strong>
\nLLM\u2019er starter med at l\u00e6re fra massive m\u00e6ngder af menneskeskabt tekst, som f.eks. hjemmesider, b\u00f8ger og arkiver. Den indledende tr\u00e6ning hj\u00e6lper dem med at opfange grundl\u00e6ggende grammatik, fakta og m\u00f8nstre. Det er ikke altid klart, pr\u00e6cis hvilke hjemmesider eller kilder der er brugt, men mange modeller er st\u00e6rkt afh\u00e6ngige af store datas\u00e6t, der er samlet ved at gennems\u00f8ge det offentlige internet. Denne brede tr\u00e6ning g\u00f8r dem gode til generelle opgaver, men kan efterlade huller inden for mere specialiserede omr\u00e5der.<\/p>\n

6. Tilf\u00f8jelse af specialiseret ekspertise (RAG-tilgang)<\/strong>
\nFor at h\u00e5ndtere avancerede eller nichepr\u00e6gede emner bruger moderne sprogmodeller ofte en metode, der kaldes Retrieval Augmented Generation (RAG). Den tilgang indeb\u00e6rer, at der s\u00f8ges efter ekstra detaljer eller dom\u00e6nespecifik information som videnskabelige forskningsartikler eller specialiserede databaser, lige n\u00e5r modellen har brug for det. Ved at hente relevante fakta efter behov kan RAG hj\u00e6lpe med at reducere \u00bbhallucinationer\u00ab, hvor modellen opfinder information.<\/p>\n

For at opsummere:<\/p>\n