{"id":59195,"date":"2025-04-08T09:11:17","date_gmt":"2025-04-08T09:11:17","guid":{"rendered":"https:\/\/morningscore.io\/?p=59195"},"modified":"2025-06-05T06:14:53","modified_gmt":"2025-06-05T06:14:53","slug":"llm-optimering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/morningscore.io\/sv\/llm-optimering\/","title":{"rendered":"LLMO: 9 tips f\u00f6r att synligg\u00f6ra ditt varum\u00e4rke i AI-chatbottar"},"content":{"rendered":"

Fler och fler b\u00f6rjar anv\u00e4nda LLM:er f\u00f6r att st\u00e4lla fr\u00e5gor, hitta produkter, guider och allt m\u00f6jligt. Det betyder att en ny disciplin har anl\u00e4nt f\u00f6r marknadsf\u00f6rare; LLMO (Large Language Model Optimization).<\/p>\n

Med fler och fler LLM:er som ChatGPT, Perplexity och senaste kinesiska DeepSeek, som g\u00e5r in i s\u00f6kf\u00e4ltet, beh\u00f6ver f\u00f6retag och online marknadsf\u00f6rare vara redo att anpassa sig fr\u00e5n att bara titta p\u00e5 att optimera f\u00f6r Google till att vara medvetna om \u00f6kningen av LLM-s\u00f6kningar.<\/p>\n

Inte f\u00f6r att det \u00e4r det hetaste snacket i stan. Utan f\u00f6r att om LLM:er n\u00e5r tillv\u00e4xtprognoserna kommer det att finnas faktiska aff\u00e4rer att h\u00e4mta fr\u00e5n att bli visad eller n\u00e4mnd i AI-chatbotarnas svar.<\/p>\n

I det h\u00e4r inl\u00e4gget ska jag titta p\u00e5 generativa AI-chatbotar, vad det betyder f\u00f6r framtiden f\u00f6r SEO och hur man optimerar f\u00f6r AI-chatbotar (LLMO). T\u00e4nk p\u00e5 att vissa fr\u00e5gor f\u00f6rblir obesvarade eftersom det h\u00e4r omr\u00e5det \u00e4r s\u00e5 nytt, men de tidiga tecknen visar att klassisk SEO inte \u00e4r s\u00e5 annorlunda fr\u00e5n LLMO.<\/p>\n

\n

\n
<\/div>\n
\n
\n <\/div>\n
\n
\n
\n F\u00e5 14 dagars gratis provperiod <\/div>\n
\n 14 dagars gratis tillg\u00e5ng. Inget kreditkort. Ingen integration kr\u00e4vs. <\/div>\n
\n
\n \n \n <\/svg>\n Alla verktyg <\/div>\n
\n \n \n <\/svg>\n 20 nyckelord <\/div>\n
\n \n \n <\/svg>\n 3 webbplatser <\/div>\n
\n \n \n <\/svg>\n 2 anv\u00e4ndare <\/div>\n <\/div>\n
\n
<\/div> <\/div>\n
\n Fullst\u00e4ndig info om nyckelord<\/span>, konkurrenter<\/span>, problem<\/span> och l\u00e4nkar<\/span> p\u00e5 1 minuts skanning. <\/div>\n <\/div>\n <\/div>\n\n <\/div>\n\n<\/section><\/span><\/p>\n

Vad \u00e4r LLMO?<\/h2>\n

LLM-optimering, k\u00e4rt kallad LLMO, \u00e4r processen att g\u00f6ra ditt inneh\u00e5ll redo f\u00f6r stora spr\u00e5kmodeller. De d\u00e4r smarta AI-systemen som producerar textsvar (samt bilder och videor) som ChatGPT, Gemini, Perplexity, DeepSeek, etc.<\/p>\n

LLMO \u00e4r motsvarigheten till SEO<\/a>. LLMO \u00e4r optimering f\u00f6r AI-chatbotar som SEO \u00e4r optimering f\u00f6r s\u00f6kmotorer.<\/p>\n

Det h\u00e4r spelar roll eftersom fler m\u00e4nniskor de senaste \u00e5ren har v\u00e4nt sig till AI-drivna konversationer f\u00f6r att f\u00e5 svar p\u00e5 sina fr\u00e5gor. N\u00e5gon skriver in en fr\u00e5ga i en chatbot, och chatboten skriver ett svar baserat p\u00e5 vad den har l\u00e4rt sig.<\/p>\n

Om din webbplats information ing\u00e5r i AI:ns tr\u00e4ningsdata och erk\u00e4nns som tillf\u00f6rlitlig, kan du bli citerad i det svaret. Och n\u00e4r folk ser ditt varum\u00e4rke n\u00e4mnas av en AI verkar de lita p\u00e5 dig ganska mycket.<\/p>\n

LLM:er och AI-chatbotar \u00e4r den st\u00f6rsta f\u00f6r\u00e4ndringen p\u00e5 s\u00f6kmotormarknaden p\u00e5 flera \u00e5r \u2013 kanske till och med n\u00e5gonsin. S\u00e5 det h\u00e4r \u00e4r stort och kommer att bli en stor game changer.<\/p>\n

F\u00f6r en liten titt p\u00e5 varf\u00f6r vi kallar det \u201dLLMO\u201d ist\u00e4llet f\u00f6r de m\u00e5nga f\u00f6rkortningar som finns d\u00e4r ute som \u201dGEO\u201d, \u201dGAIO\u201d och \u201dAI SEO\u201d, kan du kolla in v\u00e5rt inl\u00e4gg om LLMO \u00e4r det vinnande namnet f\u00f6r LLM SEO<\/a>.<\/p>\n

Spoiler: det \u00e4r enklare och, ja, trevligare att s\u00e4ga.<\/p>\n

Beh\u00f6ver jag strunta i traditionell SEO om jag optimerar f\u00f6r LLM-baserad s\u00f6kning?<\/h2>\n

Absolut inte. Du vill faktiskt ha b\u00e5da och p\u00e5 kort sikt vill du inte l\u00e4gga mindre resurser p\u00e5 Google SEO \u00e4n du gjorde f\u00f6rra \u00e5ret. \u00c4ven om ett v\u00e4xande antal m\u00e4nniskor f\u00f6rlitar sig p\u00e5 AI-chatbotar f\u00f6r snabba svar, hoppar majoriteten fortfarande \u00f6ver till vanliga s\u00f6kmotorer f\u00f6r mer grundlig research.<\/p>\n

L\u00e5t dig inte luras av alla LinkedIn-unders\u00f6kningar som visar det ena och det andra. De d\u00e4r unders\u00f6kningarna och sm\u00e5 enk\u00e4terna ger dig inte den riktiga bilden n\u00e4r de visar resultat n\u00e4ra 50\/50 om hur mycket folk anv\u00e4nder LLM:er kontra att fortfarande anv\u00e4nda Google.<\/p>\n

Faktum \u00e4r att Google fortfarande f\u00e5r m\u00e5nga, m\u00e5nga g\u00e5nger fler s\u00f6kningar \u00e4n alla LLM:er tillsammans. Enligt Statcounter<\/a> sitter Google fortfarande p\u00e5 runt 90% av s\u00f6kmotormarknaden. LLM:er kommer att ta marknadsandelar, men jag tror att Google kommer att f\u00f6rbli den dominerande k\u00e4llan f\u00f6r s\u00f6kning.<\/p>\n

Ta inte bara mitt ord f\u00f6r det. Ta en titt p\u00e5 trafikk\u00e4llorna till morningscore.io i december\/januari, endast filtrerat efter Google, Bing, LinkedIn, ChatGPT och Perplexity (filtrerade bort andra k\u00e4llor som direkt trafik, vilket \u00e4r n\u00e4ra detsamma som v\u00e5r Google-trafik, andra s\u00f6kmotorer och andra h\u00e4nvisningar):<\/p>\n

\"Morninfscore<\/p>\n

F\u00f6rdelningen \u00e4r tydlig. Google sitter p\u00e5 den absoluta majoriteten \u2013 fortfarande. Bing h\u00e4nvisar n\u00e4stan 4 g\u00e5nger s\u00e5 m\u00e5nga anv\u00e4ndare till Morningscore som ChatGPT och Perplexity tillsammans.<\/p>\n

Till och med LinkedIn sl\u00e5r b\u00e5da som trafikk\u00e4lla i en tid d\u00e5 marknadsf\u00f6rare g\u00e5r all in p\u00e5 LLMO. Kom ih\u00e5g: Majoriteten av dina kunder \u00e4r sannolikt inte lika tekniskt kunniga som de tidiga AI-anv\u00e4ndarna inom teknik, marknadsf\u00f6ring med mera.<\/p>\n

Detta s\u00e4ger oss att LLM:er utan tvekan anv\u00e4nds flitigt, men mest f\u00f6r arbetsrelaterade uppgifter f\u00f6r att f\u00e5 saker gjorda snarare \u00e4n en ers\u00e4ttning f\u00f6r Google Search f\u00f6r att hitta f\u00f6retag, produkter, tj\u00e4nster, etc.<\/p>\n

H\u00e4r \u00e4r de goda nyheterna: LLMO och traditionell SEO fungerar faktiskt bra tillsammans. N\u00e4r du polerar din webbplats f\u00f6r chatbotar (genom att skriva p\u00e5 ett s\u00e4tt som AI l\u00e4tt kan sm\u00e4lta), hj\u00e4lper du ocks\u00e5 m\u00e4nskliga l\u00e4sare att navigera ditt inneh\u00e5ll smidigare. Dessutom gynnar vanliga SEO-regler \u2013 som att anv\u00e4nda beskrivande rubriker och se till att din webbplats laddas snabbare \u00e4n en koffeinpumpad gepard \u2013 \u00e4ven AI-system. Det \u00e4r en win-win-strategi, s\u00e5 h\u00e5ll definitivt b\u00e5da p\u00e5 din radar.<\/p>\n

LLM:er kommer att ta mer marknadsandelar och b\u00f6r tas p\u00e5 allvar i din nuvarande marknadsf\u00f6ringsmix p\u00e5 medell\u00e5ng och l\u00e5ng sikt.<\/p>\n

Personligen tror jag att Google AI Overviews kommer att ta mer av den organiska trafiken mycket snabbare \u00e4n ChatGPT, Perplexity och DeepSeek p\u00e5 kort sikt.<\/p>\n

Hur bearbetar och \u201crankar\u201d LLM-baserade generativa AI-system inneh\u00e5ll?<\/h2>\n

Generativa AI-modeller rankar inte sidor p\u00e5 samma s\u00e4tt som s\u00f6kmotorer g\u00f6r. Ist\u00e4llet analyserar de m\u00f6nster i text s\u00e5 att de kan f\u00f6ruts\u00e4ga vad som kommer h\u00e4rn\u00e4st. T\u00e4nk dig att du l\u00e4ser ett massivt manuskript av alla ord som n\u00e5gonsin skrivits online och du blir ombedd att f\u00f6ruts\u00e4ga n\u00e4sta ord eller fras baserat p\u00e5 sammanhanget. Det \u00e4r vad dessa AI-modeller g\u00f6r, dag ut och dag in.<\/p>\n

De anv\u00e4nder tr\u00e4ningsdata, h\u00e4mtade fr\u00e5n en gigantisk bit av internet, f\u00f6r att bilda dessa m\u00f6nster. \u00c4ven om de inte har en \u201dranking\u201d-po\u00e4ngtavla, tenderar de att lita p\u00e5 information som \u00e4r konsekvent, grundligt f\u00f6rklarad och ofta uppdaterad.<\/p>\n

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 k\u00e4lla f\u00f6r sina svar. Med tiden, n\u00e4r fler generativa modeller inf\u00f6rlivar liveuppdateringar, kan ditt f\u00e4rska inneh\u00e5ll sticka ut som en p\u00e5litlig k\u00e4lla.<\/p>\n

L\u00e5t oss ta en djupare titt p\u00e5 hur LLM:er faktiskt fungerar. F\u00f6rl\u00e5t i f\u00f6rv\u00e4g f\u00f6r vad som kan vara lite tekniskt.<\/p>\n

Hur LLM:er fungerar (enkelt f\u00f6rklarat)<\/h3>\n

1. Bryta ner text i sm\u00e5bitar (Tokens)<\/strong><\/p>\n

I hj\u00e4rtat av de flesta stora spr\u00e5kmodeller, som ChatGPT eller Gemini, finns en process som delar upp text i hanterbara bitar som kallas tokens.<\/em> Tokens \u00e4r ofta enstaka ord, men kan ocks\u00e5 vara delar av ord eller symboler. Genom att hacka upp meningar i dessa sm\u00e5bitar kan modellen analysera hur de vanligtvis dyker upp bredvid varandra i enorma m\u00e4ngder text.<\/p>\n

2. Mappa tokens i ett \u201dsemantiskt rum\u201d<\/strong>
\nN\u00e4r texter \u00e4r uppdelade i tokens representerar en modell varje token som en vektor, som du kan f\u00f6rest\u00e4lla dig som en lista med siffror. Vektorer l\u00e5ter datorer placera tokens p\u00e5 ett slags karta som kallas ett semantiskt rum. P\u00e5 den h\u00e4r kartan tenderar relaterade tokens att klustra sig n\u00e4ra varandra, medan orelaterade sitter l\u00e4ngre ifr\u00e5n varandra. Till exempel kan ord som \u201d\u00e4pple\u201d och \u201dbanan\u201d dyka upp n\u00e4ra varandra, vilket indikerar att de b\u00e5da \u00e4r frukter.<\/p>\n

3. Fr\u00e5n statistik till (n\u00e4stan) semantik<\/strong>
\n\u00c4ven om de anv\u00e4nder statistiska m\u00f6nster f\u00f6r att lista ut hur ord vanligtvis dyker upp tillsammans, kan de h\u00e4rma en djup f\u00f6rst\u00e5else av spr\u00e5k, s\u00e4rskilt n\u00e4r de f\u00e5r enorma m\u00e4ngder text. Sann \u201dsemantik\u201d inneb\u00e4r att f\u00f6rst\u00e5 inneb\u00f6rden bakom orden, medan stora spr\u00e5kmodeller mestadels anv\u00e4nder matematiska relationer f\u00f6r att gissa vilken token som passar b\u00e4st h\u00e4rn\u00e4st. Med tillr\u00e4ckligt med tr\u00e4ningsdata kan de verka f\u00f6rst\u00e5 sammanhang f\u00f6rv\u00e5nansv\u00e4rt bra (och ibland inte s\u00e5 bra, som du s\u00e4kert har upplevt tidigare om du anv\u00e4nder n\u00e5gon av de stora spr\u00e5kmodellerna).<\/p>\n

4. M\u00e4ta relationer<\/strong>
\nI det semantiska rummet kan en modell ber\u00e4kna hur lika tv\u00e5 tokens \u00e4r genom att titta p\u00e5 avst\u00e5nd eller vinklar mellan deras vektorer. Om siffrorna antyder en n\u00e4ra relation drar modellen slutsatsen att tokens delar n\u00e5gon form av koppling som \u201dpasta\u201d och \u201ditaliensk mat\u201d.<\/p>\n

5. Bygga en kunskapsbas genom tr\u00e4ning<\/strong>
\nStora spr\u00e5kmodeller b\u00f6rjar med att l\u00e4ra sig fr\u00e5n massiva samlingar av m\u00e4nskligt skapad text, som webbplatser, b\u00f6cker och arkiv. Den inledande tr\u00e4ningen hj\u00e4lper dem att l\u00e4ra sig grundl\u00e4ggande grammatik, fakta och m\u00f6nster. \u00c4ven om det inte alltid \u00e4r tydligt exakt vilka webbplatser eller k\u00e4llor som anv\u00e4nts, f\u00f6rlitar sig m\u00e5nga modeller starkt p\u00e5 storskaliga datam\u00e4ngder som samlats in genom att crawla det offentliga internet. Denna breda tr\u00e4ning g\u00f6r dem bra p\u00e5 allm\u00e4nna uppgifter men kan l\u00e4mna luckor inom mer specialiserade omr\u00e5den.<\/p>\n

6. L\u00e4gga till specialiserad expertis (RAG-metoden)<\/strong>
\nF\u00f6r att hantera avancerade eller nisch\u00e4mnen anv\u00e4nder moderna spr\u00e5kmodeller ofta en metod som kallas Retrieval Augmented Generation (RAG).<\/em> Denna metod inneb\u00e4r att sl\u00e5 upp extra detaljer eller omr\u00e5desspecifik information som vetenskapliga forskningsrapporter eller specialiserade databaser precis n\u00e4r modellen beh\u00f6ver det. Genom att h\u00e4mta relevanta fakta p\u00e5 beg\u00e4ran kan RAG hj\u00e4lpa till att minska \u201dhallucinationer\u201d, d\u00e4r modellen hittar p\u00e5 information.<\/p>\n

Sammanfattningsvis:<\/p>\n