LLMO: 9 tips för att synliggöra ditt varumärke i AI-chatbottar

Fler och fler börjar använda LLM:er för att ställa frågor, hitta produkter, guider och allt möjligt. Det betyder att en ny disciplin har anlänt för marknadsförare; LLMO (Large Language Model Optimization).

Med fler och fler LLM:er som ChatGPT, Perplexity och senaste kinesiska DeepSeek, som går in i sökfältet, behöver företag och online marknadsförare vara redo att anpassa sig från att bara titta på att optimera för Google till att vara medvetna om ökningen av LLM-sökningar.

Inte för att det är det hetaste snacket i stan. Utan för att om LLM:er når tillväxtprognoserna kommer det att finnas faktiska affärer att hämta från att bli visad eller nämnd i AI-chatbotarnas svar.

I det här inlägget ska jag titta på generativa AI-chatbotar, vad det betyder för framtiden för SEO och hur man optimerar för AI-chatbotar (LLMO). Tänk på att vissa frågor förblir obesvarade eftersom det här området är så nytt, men de tidiga tecknen visar att klassisk SEO inte är så annorlunda från LLMO.

Få 14 dagars gratis provperiod

Vad är LLMO?

LLM-optimering, kärt kallad LLMO, är processen att göra ditt innehåll redo för stora språkmodeller. De där smarta AI-systemen som producerar textsvar (samt bilder och videor) som ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek, etc.

LLMO är motsvarigheten till SEO. LLMO är optimering för AI-chatbotar som SEO är optimering för sökmotorer.

Det här spelar roll eftersom fler människor de senaste åren har vänt sig till AI-drivna konversationer för att få svar på sina frågor. Någon skriver in en fråga i en chatbot, och chatboten skriver ett svar baserat på vad den har lärt sig.

Om din webbplats information ingår i AI:ns träningsdata och erkänns som tillförlitlig, kan du bli citerad i det svaret. Och när folk ser ditt varumärke nämnas av en AI verkar de lita på dig ganska mycket.

LLM:er och AI-chatbotar är den största förändringen på sökmotormarknaden på flera år – kanske till och med någonsin. Så det här är stort och kommer att bli en stor game changer.

För en liten titt på varför vi kallar det ”LLMO” istället för de många förkortningar som finns där ute som ”GEO”, ”GAIO” och ”AI SEO”, kan du kolla in vårt inlägg om LLMO is the Winning Name for LLM SEO.

Spoiler: det är enklare och, ja, trevligare att säga.

Behöver jag strunta i traditionell SEO om jag optimerar för LLM-baserad sökning?

Absolut inte. Du vill faktiskt ha båda och på kort sikt vill du inte lägga mindre resurser på Google SEO än du gjorde förra året. Även om ett växande antal människor förlitar sig på AI-chatbotar för snabba svar, hoppar majoriteten fortfarande över till vanliga sökmotorer för mer grundlig research.

Låt dig inte luras av alla LinkedIn-undersökningar som visar det ena och det andra. De där undersökningarna och små enkäterna ger dig inte den riktiga bilden när de visar resultat nära 50/50 om hur mycket folk använder LLM:er kontra att fortfarande använda Google.

Faktum är att Google fortfarande får många, många gånger fler sökningar än alla LLM:er tillsammans. Enligt Statcounter sitter Google fortfarande på runt 90% av sökmotormarknaden. LLM:er kommer att ta marknadsandelar, men jag tror att Google kommer att förbli den dominerande källan för sökning.

Ta inte bara mitt ord för det. Ta en titt på trafikkällorna till morningscore.io i december/januari, endast filtrerat efter Google, Bing, LinkedIn, ChatGPT och Perplexity (filtrerade bort andra källor som direkt trafik, vilket är nära detsamma som vår Google-trafik, andra sökmotorer och andra hänvisningar):

Fördelningen är tydlig. Google sitter på den absoluta majoriteten – fortfarande. Bing hänvisar nästan 4 gånger så många användare till Morningscore som ChatGPT och Perplexity tillsammans.

Till och med LinkedIn slår båda som trafikkälla i en tid då marknadsförare går all in på LLMO. Kom ihåg: Majoriteten av dina kunder är sannolikt inte lika tekniskt kunniga som de tidiga AI-användarna inom teknik, marknadsföring med mera.

Detta säger oss att LLM:er utan tvekan används flitigt, men mest för arbetsrelaterade uppgifter för att få saker gjorda snarare än en ersättning för Google Search för att hitta företag, produkter, tjänster, etc.

Här är de goda nyheterna: LLMO och traditionell SEO fungerar faktiskt bra tillsammans. När du polerar din webbplats för chatbotar (genom att skriva på ett sätt som AI lätt kan smälta), hjälper du också mänskliga läsare att navigera ditt innehåll smidigare. Dessutom gynnar vanliga SEO-regler – som att använda beskrivande rubriker och se till att din webbplats laddas snabbare än en koffeinpumpad gepard – även AI-system. Det är en win-win-strategi, så håll definitivt båda på din radar.

LLM:er kommer att ta mer marknadsandelar och bör tas på allvar i din nuvarande marknadsföringsmix på medellång och lång sikt.

Personligen tror jag att Google AI Overviews kommer att ta mer av den organiska trafiken mycket snabbare än ChatGPT, Perplexity och DeepSeek på kort sikt.

Hur bearbetar och “rankar” LLM-baserade generativa AI-system innehåll?

Generativa AI-modeller rankar inte sidor på samma sätt som sökmotorer gör. Istället analyserar de mönster i text så att de kan förutsäga vad som kommer härnäst. Tänk dig att du läser ett massivt manuskript av alla ord som någonsin skrivits online och du blir ombedd att förutsäga nästa ord eller fras baserat på sammanhanget. Det är vad dessa AI-modeller gör, dag ut och dag in.

De använder träningsdata, hämtade från en gigantisk bit av internet, för att bilda dessa mönster. Även om de inte har en ”ranking”-poängtavla, tenderar de att lita på information som är konsekvent, grundligt förklarad och ofta uppdaterad.

Om din webbplats har en viss gnista av originaldata, topisk auktoritet eller en inbjudande skrivstil, kan AI:n visa din text oftare eller lista din webbplats som en källa för sina svar. Med tiden, när fler generativa modeller införlivar liveuppdateringar, kan ditt färska innehåll sticka ut som en pålitlig källa.

Låt oss ta en djupare titt på hur LLM:er faktiskt fungerar. Förlåt i förväg för vad som kan vara lite tekniskt.

Hur LLM:er fungerar (enkelt förklarat)

1. Bryta ner text i småbitar (Tokens)

I hjärtat av de flesta stora språkmodeller, som ChatGPT eller Gemini, finns en process som delar upp text i hanterbara bitar som kallas tokens. Tokens är ofta enstaka ord, men kan också vara delar av ord eller symboler. Genom att hacka upp meningar i dessa småbitar kan modellen analysera hur de vanligtvis dyker upp bredvid varandra i enorma mängder text.

2. Mappa tokens i ett ”semantiskt rum”
När texter är uppdelade i tokens representerar en modell varje token som en vektor, som du kan föreställa dig som en lista med siffror. Vektorer låter datorer placera tokens på ett slags karta som kallas ett semantiskt rum. På den här kartan tenderar relaterade tokens att klustra sig nära varandra, medan orelaterade sitter längre ifrån varandra. Till exempel kan ord som ”äpple” och ”banan” dyka upp nära varandra, vilket indikerar att de båda är frukter.

3. Från statistik till (nästan) semantik
Även om de använder statistiska mönster för att lista ut hur ord vanligtvis dyker upp tillsammans, kan de härma en djup förståelse av språk, särskilt när de får enorma mängder text. Sann ”semantik” innebär att förstå innebörden bakom orden, medan stora språkmodeller mestadels använder matematiska relationer för att gissa vilken token som passar bäst härnäst. Med tillräckligt med träningsdata kan de verka förstå sammanhang förvånansvärt bra (och ibland inte så bra, som du säkert har upplevt tidigare om du använder någon av de stora språkmodellerna).

4. Mäta relationer
I det semantiska rummet kan en modell beräkna hur lika två tokens är genom att titta på avstånd eller vinklar mellan deras vektorer. Om siffrorna antyder en nära relation drar modellen slutsatsen att tokens delar någon form av koppling som ”pasta” och ”italiensk mat”.

5. Bygga en kunskapsbas genom träning
Stora språkmodeller börjar med att lära sig från massiva samlingar av mänskligt skapad text, som webbplatser, böcker och arkiv. Den inledande träningen hjälper dem att lära sig grundläggande grammatik, fakta och mönster. Även om det inte alltid är tydligt exakt vilka webbplatser eller källor som använts, förlitar sig många modeller starkt på storskaliga datamängder som samlats in genom att crawla det offentliga internet. Denna breda träning gör dem bra på allmänna uppgifter men kan lämna luckor inom mer specialiserade områden.

6. Lägga till specialiserad expertis (RAG-metoden)
För att hantera avancerade eller nischämnen använder moderna språkmodeller ofta en metod som kallas Retrieval Augmented Generation (RAG). Denna metod innebär att slå upp extra detaljer eller områdesspecifik information som vetenskapliga forskningsrapporter eller specialiserade databaser precis när modellen behöver det. Genom att hämta relevanta fakta på begäran kan RAG hjälpa till att minska ”hallucinationer”, där modellen hittar på information.

Sammanfattningsvis:

• Tokens låter en modell bearbeta text i små bitar.
• Vektorer förvandlar ord till siffror så att modellen kan beräkna hur nära ord relaterar till varandra.
• Modeller lär sig grundläggande mönster från enorma bibliotek med offentlig text.
• Ytterligare tekniker, som RAG, ger mer tillförlitlighet och ämnesspecifikt djup.

Hur man optimerar för stora språkmodeller (LLMO)

En viktig grej är att skriva på ett sätt som både människor och AI fattar utan att behöva anstränga sig. Lägg huvudpoängen först och backa upp den med detaljer. Visa att du kan ditt ämne genom att inkludera fakta eller personliga erfarenheter som gör att du sticker ut från mängden. Ju mer unik ditt innehåll är, desto mer troligt är det att en chatbot tänker: ”Häftigt, det här är intressant – jag borde nämna det!”

Försök att vara konsekvent med de fraser du använder kring ditt varumärke eller ämne. Generativ AI snappar upp upprepade mönster. Om du är känd för LLM-optimering, snacka om LLMO i de flesta av dina relevanta artiklar. Den upprepningen hjälper AI:n att koppla ditt varumärke till det ämnet.

Låter det bekant från vad som anses vara SEO best practice?

Så, vilka konkreta steg behöver du ta för att ”ranka” i LLMs och vad är, delvis, några av LLMO-faktorerna? Vi kollar!

Digital PR

Som vi redan konstaterat analyserar och förutspår LLMs ord och fraser.

Se kärnan i LLMs som kluster. Precis som topic clusters, klustrar LLMs relaterade ord och fraser.

Så, ”katt” är tematiskt relaterad till ”kattunge” eftersom båda är en katt. Samtidigt är det också relaterat till ”hund” eftersom de båda är husdjur. Går vi vidare i klustret från hund, skulle vi kunna ha ”koppel” eftersom en hund har koppel när den går ut.

Så, som ett exempel när man söker ”vad är det bästa gamifierade SEO-verktyget” i ChatGPT, nämns Morningscore.

Varför? Jo, för att Morningscores varumärkesentitet har den närmaste, eller en av de närmaste, mätbara närheten till ämnet ”gamifierat SEO-verktyg”, medan Ahrefs, Semrush och Moz också nämns som traditionella plattformar på grund av deras varumärkens relation till ämnet SEO-verktyg.

För att bli nämnd eller rekommenderad i liknande chatbot-frågor behöver du ha en koppling av ämnet till ditt varumärke.

Det här görs genom digital PR.

Det kan göras genom att synas i media, pressmeddelanden, betalda sponsorskap, klassisk link building, offentliga kundrecensioner som fokuserar på att koppla ditt varumärke till ämnet, och även genom att ranka i sökmotorer för liknande frågor.

Få en stark backlinkprofil

En stark uppsättning backlinks säger till stora språkmodeller att ditt namn eller webbplats dyker upp på många pålitliga ställen på internet. När en LLM skannar webben efter mönster och pålitliga referenser, märker den de här rösterna.

Med tiden hjälper den utbredda ”digitala goodwillen” AI:n att se dig som en respekterad röst inom ditt område, vilket gör det mer sannolikt att den inkluderar eller citerar dig i sina svar. I grund och botten signalerar en kvalitetsbacklinkprofil att andra tycker att ditt innehåll är värt att dela, vilket kan få AI:n att behandla ditt varumärke eller webbplats som en pålitlig källa i sina konversationer.

Implementera statistik och citeringsvärt innehåll

Som vi konstaterat kan vissa AI-chatbotar ansluta direkt till webbplatser och därför direkt citera och ge statistik från din forskning eller data.

En studie visar att de mest refererade webbplatserna innehåller citat, hänvisningar och statistik i sitt innehåll. De ser upp till 30-40% mer synlighet i LLMs genom att helt enkelt stärka sin trovärdighet genom att backa upp sitt innehåll med citat och statistik.

Detta anses också vara en rankningsfaktor i Google på grund av ökningen av varumärkesauktoritet och trovärdighet.

Entitetsresearch

Som vi redan vet finns det en tydlig koppling mellan orden och fraserna som används i innehållet när det gäller att nämnas i LLMs eftersom de används för att förutsäga svaret.

Så för att optimera för LLMs måste vi tänka på användningen av sökord, fraser och ämnen men också hur ditt varumärke uppfattas.

För att förstå hur du optimerar ditt varumärke för LLM-sökning, låt oss titta på teorin och vad du ska göra med den.

Google använder ”3 pelare för ranking” för att prioritera innehåll:

Vad du säger om dig själv (Innehåll på sidan)

• Tänk på din webbplatstext, blogginlägg och produktsidor som ditt varumärkes ”självintroduktion”.
• LLMs letar efter omnämnanden av specifika ämnen, sökord och viktiga fraser på din webbplats. Detta hjälper dem att förstå hur relevant du är för ett givet ämne.

Vad andra säger om dig (Ankartext & backlinks)

• Ankartext är den klickbara texten i länkar som pekar till din webbplats från andra webbplatser.
• Om många länkar till dig med en fras som ”branschforskning” kan en LLM anta att du är en pålitlig källa för det ämnet.

Vad din publik gör (Data om användarinteraktion)

• Sökmotorer tar ofta hänsyn till hur folk faktiskt interagerar med din webbplats. Saker som hur länge de stannar, vilka länkar de klickar på eller om de kommer tillbaka ofta.
• Även om dessa data inte alltid är direkt synliga för alla, är det en del av hur systemet avgör om ditt innehåll är engagerande och användbart.

Nu måste du granska ditt varumärke på samma sätt som LLMs kommer att göra (eller åtminstone försöka härma det)

1. Undersök dina ämnen på sidan

• Använd NLP-verktyg: Verktyg som Googles Natural Language Processing API (eller liknande tjänster) kan skanna ditt innehåll för att identifiera viktiga ämnen, teman och enheter. Detta ger dig en ögonblicksbild av hur en algoritm kan kategorisera dina sidor.
• Kontrollera ditt fokus: Om verktyget upptäcker många referenser till ”innehållsstrategi” eller ”teknisk SEO” tyder det på att din webbplats är starkt kopplad till dessa områden i modellens ögon.

2. Titta på din webbplats som helhet

• Ämneskonsekvens: Utöver enskilda sidor, fundera på om hela din webbplats fokuserar på ett huvudtema eller delas upp på många ämnen. Om ditt varumärke verkar vara ”överallt” kanske LLMs inte ser dig som en toppauktoritet inom något enskilt område.
• Varumärkespositionering: Om du upptäcker att modellen associerar dig med ämnen som inte återspeglar din faktiska expertis, kanske du vill justera din innehållsstrategi för att betona de ämnen du verkligen bryr dig om. Med andra ord, begränsa ditt fokus till kärnan.

3. Granska dina backlinks & ankartext

• Backlinksanalys: Använd ett verktyg för backlinkskontroll för att se vilka webbplatser som länkar till dig och hur de refererar till dig.
• Ankartextkvalitet: Om länkar bara använder ditt varumärkesnamn kan du ses mer som en allmän enhet. Om länkarna säger ”bästa e-handelslösningar” tror modellen att du är en auktoritet inom e-handel. Se till att dina inkommande länkar stämmer överens med hur du vill uppfattas.

För att lära dig mer om hur LLMs uppfattar ditt varumärke gratis kan du gå och fråga till exempel Gemini hur det uppfattar ditt varumärke för att få en uppfattning om hur Googles LLM förstår och relaterar ditt företag till olika ämnen.

Reddit och UGC-innehåll

Reddit är inte bara en av världens mest besökta webbplatser med miljontals och åter miljontals månatliga besökare, utan det är också en viktig källa till data för träning av stora språkmodeller. Reddit själva betonade denna vikt i sin S-1-anmälan till SEC och noterade att:

“Vårt innehåll är särskilt viktigt för artificiell intelligens (“AI”) – det är en grundläggande del av hur många av de ledande stora språkmodellerna (“LLM”) har tränats.”
– Reddit, S-1-anmälan till SEC

När användare pratar om ditt varumärke på Reddit kan den konversationen så småningom bli en del av den datamängd som används av AI-företag, särskilt de som använder sig av offentlig webbdata. När dessa LLM:er absorberar fler omnämnanden av din produkt eller dina tjänster kan de generera fylligare och mer exakta svar om ditt varumärke.

Med det sagt är Reddit inte den enda UGC-plattformen, då till exempel Quora också skulle kunna tas i beaktande.

Bästa praxis för att bygga Reddit-omnämnanden

Vi snackar inte parasit-SEO här för att få ditt innehåll att ranka inom Reddit-plattformen. Reddit-strategin bör fokusera på genuin varumärkesbyggande, att få faktiska användare att prata om ditt varumärke och interagera med det.

För att göra det måste du aktivt utveckla din community:

Främja genuint community-engagemang

• Delta organiskt i relevanta subreddits. Engagera dig med användare genom att ge hjälpsamma svar och insikter. Undvik marknadsföringsbeteende för att bibehålla trovärdigheten.

Håll AMAs (Ask Me Anything)

• AMAs kan generera betydande surr om du eller en representant från ditt varumärke är beredd att svara på användarnas frågor ärligt. Vissa AMAs får tusentals kommentarer, vilket effektivt skapar en robust tråd av användargenererat innehåll om ditt varumärke.

Som ett exempel på detta gjorde en anonym McDonald’s-franchisetagare, med användarnamnet @McFranchisee, en AMA på X i december 2024. Denna AMA resulterade i, i runda slängar, 1 000 kommentarer, 10 000 gilla-markeringar, 212 delningar, 4 400 personer som sparade den och 4,3 miljoner visningar.

Denna AMA fick dragkraft och blev viral med en total visningssiffra många, många gånger högre än den genomsnittliga räckvidden för användaren.

Så, det som började med lite ledig tid på morgonen förvandlades till några dagars heltidsarbete med att svara folk ärligt och djupgående.

Samarbeta med inflytelserika Redditors

• Samarbeta med välrenommerade subreddit-moderatorer eller inflytelserika Reddit-användare som passar ditt varumärke. Deras rekommendationer och konversationer kan leda till autentiskt användarengagemang.

Uppmuntra organiska omnämnanden

• Istället för att släppa direkta länkar, uppmuntra communityn att dela sina erfarenheter och feedback. Detta håller diskussionerna naturliga och undviker “skräppost”-flaggor eller moderatorernas motreaktioner.

Spåra din varumärkesnärvaro

• Verktyg som Ahrefs låter dig filtrera efter Reddit-domänen och ditt varumärkesnamn i Top Pages- eller Site Explorer-rapporterna, vilket hjälper dig att visualisera trender i hur ofta (och var) du nämns på Reddit.

Men varför spelar allt det där någon roll för LLMO?

Allt eftersom LLM:er utvecklas behöver de ständigt nytt, varierat och sammanhangsrikt innehåll för att förbättra sin precision och förståelse. Genom att vårda en närvaro på Reddit skapar du värdefulla, organiska kontaktpunkter som kan matas tillbaka in i LLM-utbildningspipelines, vilket potentiellt kan öka din synlighet inom AI-genererade utdata.

Ju mer autentiska och utbredda dina omnämnanden blir, desto mer sannolikt är det att nya AI-modeller kommer att erbjuda detaljerade, positiva och korrekta referenser till ditt varumärke.

Note: Du kan kopiera samma strategi för andra stora UGC-plattformar också.

Gör SEO för LLMO

Den här är den knepigaste delen av den här artikeln eftersom LLMO fortfarande är en ny grej med massor av obesvarade frågor, dokumentation, fallstudier, etc.

I ett av mina tidigare blogginlägg pratade jag om Schema och strukturerad data som en viktig del av LLMO (specifikt om hur man ”rankar” i ChatGPT Search).

Det verkar som att jag hade fel om det antagandet eftersom Elle Berreby avslöjade på LinkedIn att AI-crawlers inte kan se den strukturerade datan på en sida eftersom de bara kan crawla den statiska HML:en.

Att AI-crawlers inte kan läsa strukturerad data ändrar ingenting eftersom du inte ska strunta i din SEO-strategi eftersom Google fortfarande är den största trafikkällan och inte bör försummas.

SEO bör fortfarande vara en av dina viktigaste strategier för leadgenerering och försäljning av flera anledningar.

En är att Google fortfarande har majoriteten av sökmotormarknaden med cirka 90%.

För det andra finns det en korrelation som pekar mot att organiska sökmotorrankningar driver omnämnanden i LLM:er – vilket inte är särskilt förvånande med tanke på att Bing är den huvudsakliga källan för ChatGPT Search-resultat till exempel.

Slutsatsen är; Strunta inte i SEO. SEO är inte dött, och Google är inte dött.

SEO kommer att fortsätta vara den primära drivkraften för trafik under de kommande åren även om LLM:er kommer att göra anspråk på sin del. Och glöm inte att ditt SEO-arbete idag kommer att hjälpa dig att bygga ditt varumärke för AI-chatbotar.

Företagsålder

Det här är svårt att verkligen optimera för eftersom ditt företag är så gammalt – eller ungt – som det är, vilket också är anledningen till att större varumärken, som ofta har några år i ryggsäcken, har en liten fördel från början.

Varför är företagets ålder ens relevant, kanske du tänker?

Det finns två sidor av detta, eftersom företagets ålder ofta är lika med domänåldern. Ett gammalt blomstrande företag har fått auktoritet och trovärdighet under åren, jämfört med nya, unga företag som saknar trovärdighet.

För det andra har de flesta LLM:er ett avstängningsdatum någon gång under 2023, vilket för närvarande innebär att yngre företag inte riktigt är kända i LLM:er som inte skrapar sökmotorer på begäran.

Skaffa en Wikipedia-sida

Att ha en Wikipedia-sida kan vara toppen för din LLMO-strategi genom att boosta din auktoritet, trovärdighet och synlighet. Wikipedia är en av de mest betrodda sajterna på internet, och sökmotorer använder den ofta för att ”faktakolla” och verifiera information.

En stor fördel med att ha en Wikipedia-sida är dess koppling till Googles Kunskapsgraf. Eftersom Google ofta hämtar data från Wikipedia för informationsrutan i sökresultat, kan en välorganiserad sida stärka ditt varumärkes närvaro och göra det lättare för folk att hitta pålitlig information om dig.

Utöver SEO har Wikipedia också ett ord med i laget när det gäller att träna AI-modeller. Stora språkmodeller som ChatGPT och Gemini använder Wikipedia som en del av sin kärndata, vilket betyder att om ditt varumärke, företag eller din personliga profil är väldokumenterad där, är det mer troligt att AI-chatbotar refererar till den korrekt.

Wikipedia är dock inte ett företagsregister, vilket ofta kräver att du har ett varumärke eller är känd och på något sätt kommer från en tredjepartskälla för att verkligen ha en chans att få en inlämning godkänd.

Ge tydliga, koncisa svar

För att bli nämnd i AI-chatbotar måste du ge svar i samma stil som du upplever att de ger svar. Försök att härma hur LLMs ger svar och skapa samma korta, direkta svarstrategi.

Ditt innehåll måste vara strukturerat på ett konversationellt sätt som folk förväntar sig att få i en vanlig konversation.

Detta kommer att öka dina chanser att bli presenterad enormt, eftersom ditt innehåll är lättare att förstå, tolka och även ger användarna det tydliga svaret på deras fråga.

Vilka är de viktigaste LLM-optimeringstaktikerna för marknadsförare idag?

En stor grej är att matcha vad användare faktiskt skriver eller säger. Folk chattar ofta med AI i en vardaglig stil, typ ”Hur optimerar jag min webbplats för generativ AI?”. Om du kan väva in den typen av språk i ditt innehåll har du större chans att bli upplockad ur datahögen.

Den här delen är redan svår med SEO, men med LLMO är det ännu svårare eftersom sökningar blir ännu mer röriga med ännu fler longtail-sökningar och till och med hela meningar, inte bara med en fråga utan också mycket kontext som kommer i hundratals eller tusentals varianter för i princip samma fråga.

Det som kallas ”the messy middle” i SEO är inte bara en röra i LLMs. Det är en riktig djungel.

Ett annat tillvägagångssätt är att dyka in i nischämnen. Om din webbplats är den enda som förklarar en superspecifik vinkel, som hur LLM-baserade chatbotar hanterar ålderdomliga språk, då kanske AI:n väljer ut dig.

Tänk på wow-faktorn: finns det något du kan erbjuda som ingen annan kan? Tänk också på att mindre inlägg kan överskuggas av större domäner, så om du är ett litet varumärke, försök att gå på djupet snarare än bredden eftersom små företag och varumärken kommer att ha det svårare med LLMO.

Hur kommer LLM att förändra sökmotorsmarknadsföring?

Den största förändringen är att folk kan få superdirekta svar, med färre klick. Om en chatbot ger en kristallklar lösning kanske många användare inte bryr sig om att besöka flera webbplatser. Det förändrar hur du fångar folks uppmärksamhet. Istället för att bara kämpa om en topplacering i sökresultaten vill du att ditt varumärke ska dyka upp direkt i det AI-genererade svaret.

Långsiktigt kan vi se att chatbots blir mer interaktiva. De kan komma att begära specifika detaljer från användaren och sedan skräddarsy svaren direkt. Det betyder att ditt innehåll måste vara flexibelt, med flera vinklar eller utökningar tillgängliga. Ju mer omfattande och dynamisk din webbplats är, desto mer kan en AI förlita sig på dig för djupgående referenser.

Vissa förutspår till och med att chatbots kommer att innehålla röst, video eller fördjupande element, vilket skulle kunna göra marknadsföring till ett kreativt paradis. Om ditt varumärke är redo med unika insikter i dessa format kommer du att ligga i framkant.

Vi ser redan helt AI-genererade texter, bilder och videor. Detta kommer utan tvekan att fortsätta öka till otroliga höjder vilket gör AI-kunniga marknadsförare mycket värdefulla eftersom en person kan göra flera personers jobb.

Borde du vara orolig för ditt jobb då? Nej. Ditt jobb kommer sannolikt att förändras eftersom AI-verktyg kommer att kunna göra många av dina uppgifter – men kom ihåg; Någon måste kontrollera AI:n.

Vilka utmaningar innebär LLM-optimering för mindre varumärken och företag?

Ett stort hinder är att mindre varumärken ofta saknar rejäla backlinkprofiler, digital PR och omedelbart namnigenkänning. AI-modeller gynnar ibland webbplatser med en välkänd närvaro. Å andra sidan kan mindre varumärken blomstra om de fokuserar på en liten del av innehållskakan som är underbetjänad av de stora aktörerna. Ganska likt Google Search.

Om du kan vara bäst på något (oavsett hur smalt det ”något” är) kan du sticka ut för AI:n. Det handlar om att finslipa specialiserad kunskap som läsarna faktiskt behöver. På så sätt klumpar AI:n ihop dig med ”auktoritativa källor” för ditt unika hörn av webben.

Hur kan företag mäta framgång och spåra mätvärden i LLM?

Analysverktyg håller fortfarande på att komma ikapp AI. Du kanske inte ser en fin dashboardruta märkt ”Chatbotbesök”. För närvarande tittar många på trafiksiffror i GA4, Plausible eller vilken annan spårningsprogramvara de har implementerat för ledtrådar, men det visar inte riktigt hur mycket, hur ofta och för vilka frågor vårt varumärke har visats för. Undersökningar, feedbackformulär och varumärkessökningar kan hjälpa till att pussla ihop dessa pusselbitar.

Vi planerar att släppa ChatGPT-spårning samt Google AI Overviews-spårning i Morningscore 2025, vilket ger dig tydliga insikter i termer som folk har uppmanat chatbots med. Det kommer att fungera ungefär som en klassisk rank tracker men för LLM-sökningar.

För tillfället, gå till vår AI SEO roadmap för att se alla andra coola AI-funktioner vi kommer att lansera 2025.

Är SEO död?

Nä, SEO lever och frodas. Folk behöver ofta mer än ett tvåradigt svar, och det är där vanliga sökmotorer glänser. De tillåter djupare utforskning och låter användare klicka sig igenom flera länkar. AI-chatbotar, även om de är praktiska, erbjuder inte alltid samma bredd av perspektiv. Vissa användare gillar en andra eller tredje synvinkel, vilket är lättare att hitta via en sökmotorresultatsida.

Dessutom går du direkt till källan och läser kommunikationen från företagen själva snarare än en prediktiv generativ AI-chatbot.

Plus, grunderna i SEO: snabba laddningstider, väletiketterat kvalitetsinnehåll, relevanta ämnen, kvalitetsbacklinks och mycket mer signalerar fortfarande till AI-chatbotar att du är en kvalitetskäll. Så även om en användare börjar med en AI-konversation kan de hamna på din webbplats för att lära sig mer. SEO och LLMO går hand i hand: varje metod kompletterar den andra.

Ersätter integrering av LLM-strategier traditionella SEO-metoder?

Nix. Du vill fortfarande att dina sidor ska vara optimerade för Google och kanske Bing om det är det som driver din webbplats idag. Folk förlitar sig på de klassiska sökmotorerna för mer djupgående research, särskilt om de jämför produkter, letar efter recensioner eller undersöker flera synpunkter på ett känsligt ämne. LLM-baserad sökning kan erbjuda snabba svar, men vanlig SEO har sina egna fördelar.

Genom att kombinera båda säkerställer du att du inte missar någon trafik, oavsett om det är från en användare som skrev en fråga i en chatbot eller från någon som skrev en fråga i en sökruta. Den bästa strategin kan vara lager på lager: behåll din vanliga SEO intakt (med stark webbplatsstruktur, relevanta sökord, starka backlinksetc.) och anpassa sedan texten något så att AI-chatbotar lätt kan analysera den.

Det betyder tydlighet, direkta svar och konsekvent formulering kring dina huvudteman och ämnen.

LLMO och SEO är inte motsatser till varandra. Som vi redan har konstaterat delar SEO och LLMO många av samma ”krav” för att ranka eller nämnas.

Vilka är de senaste förutsägelserna och statistiken om AI-tillväxt?

Experter förutser att utgifterna för AI-verktyg kommer att öka avsevärt under de närmaste åren. Olika studier tyder på att fler företag, från startups till Fortune 500-jättar, kommer att väva in AI i sin dagliga verksamhet. Drivkraften för automatiserad kundsupport och dataanalys innebär att AI-chatbotar kommer att hantera fler uppgifter. Det innebär möjligheter för marknadsförare som producerar innehåll som AI lätt kan använda.

När det gäller sökmarknaden och trafikkällor tittar vi också på att AI tar stora andelar.

Vi beskriver några siffror och förutsägelser i vår artikel, Kommer AI att bli större än Google Search?. En viktig slutsats är att när generativ AI hittar sin väg in i fler appar, bärbara enheter och operativsystem, ökar chansen att synas i dessa AI-drivna gränssnitt.

LLM-chatbotar kommer sannolikt att nå hela 15 % av sökmarknaden år 2028 och bör ses som en möjlighet snarare än ett hot.

Vilken LLM kommer att bli vinnaren av AI-sökning?

Det är tidiga dagar för AI och området är väldigt innovativt och tekniken förändras blixtsnabbt, vilket gör det nästan omöjligt att förutspå vem som kommer att bli bäst.

ChatGPT har fördelen av att vara den första riktigt bra AI-chatboten med en bred koppling. Perplexity blev mer eller mindre utkonkurrerad av ChatGPT under 2024. Perplexity är inte död men jag tror inte att de kommer att komma ikapp ChatGPT.

Den kinesiska konkurrenten DeepSeek lanserades i januari 2025 som en seriös konkurrent som skakade om marknaden.

Utöver det har vi Microsoft CoPilot och inte att förglömma att mäktiga Google också har Gemini.

Jag kommer att vara spänd på att titta tillbaka på det här inlägget om några år för att se vem som styr den generativa AI-marknaden.

Min uppfattning är att Google har en databas som är större än någons. Jag tror att Google, någon gång, kommer att utnyttja sin position, sina pengar och sin data på allvar. ChatGPT kommer sannolikt att vara en ganska stor konkurrent om de hittar en modell som håller ekonomin vid liv långsiktigt.

FAQ om LLMO

Kräver fokus på LLM-optimering speciella verktyg eller kunskaper utöver traditionella SEO-verktyg?

Många kända SEO-principer gäller även för LLM-optimering, men du kan behöva ytterligare data. Till exempel kan utforskande av AI-forskningsrapporter eller användning av specialiserade NLP-plattformar ge dig djupare insikter i hur språkmodeller tolkar innehåll och hur du skapar ditt innehåll för att matcha det. Verktyg riktade mot LLM-rankningar är på gång och du kommer sannolikt att behöva antingen ytterligare verktyg eller allt-i-ett-AI-verktyg som vi bygger i Morningscore.

Finns det några etiska överväganden att tänka på när man söker omnämnanden från stora språkmodeller?
Absolut. Att överanvända vissa fraser eller försöka ”stoppa” ditt varumärkesnamn i innehåll för att manipulera LLM:er kan leda till tvivelaktiga metoder – precis som sökordsfyllning i SEO är. Det är mer fördelaktigt, och etiskt, att presentera korrekt information av hög kvalitet. Om en LLM börjar citera vilseledande eller partisk innehåll för att du knuffade den i den riktningen kan det skada användarnas förtroende och potentiellt bryta mot riktlinjer om det upptäcks av plattformen som tränar eller är värd för AI:n. Aounon Kumar och Himabindu Lakkaraju gjorde en studie om att manipulera LLM:er för att öka produktens synlighet, vilket i princip är en ”hackig” metod som du inte borde prova men det är på något sätt möjligt till en viss grad.

Hur kan ett företag hantera negativa eller felaktiga brand mentions som görs av AI-chatbotar?
Svar: Kontrollera först var AI:n kan hämta felaktiga uppgifter. Kanske är det gamla webbsidor, felaktig press eller användargenererade kommentarer. Om möjligt, korrigera källan eller publicera ett uppdaterat uttalande som klargör fakta. Vissa AI-modeller tillåter feedback för att flagga felaktigheter, vilket kan hjälpa till i framtida träningsuppdateringar. Att konsekvent producera tydlig, korrigerad information på dina egna kanaler stöder också bättre varumärkesuppfattning över tid.

Kommer LLM-optimering att bli mer relevant för teknologier som röstassistenter eller augmented reality?
Definitivt. Eftersom röstassistenter och AR-plattformar i allt högre grad förlitar sig på konversations-AI kommer det att vara viktigt att optimera ditt innehåll för LLM:er. Röst- och AR-teknologier integreras ofta med språkmodeller för att hantera frågor. Om din webbplats är strukturerad på ett sätt som gör det enkelt för AI att extrahera relevanta, koncisa svar kommer du att vara bättre positionerad i alla framtida röst- eller AR-drivna interaktioner.

Vad är det bästa sättet att följa en LLMO-strategi när tekniken förändras snabbt?
Använd en iterativ metod. Granska regelbundet de senaste uppdateringarna från AI-forskningsnav, spåra hur väl ditt innehåll citeras eller parafraseras och justera därefter. Med andra ord måste du följa de ledande rösterna inom AI på LinkedIn, Youtube, tech-media, själva LLM:erna och andra relevanta källor.