Tre mønstre vi ser hos brands der vinder i AI-anbefalinger

Hvad mønstrene ikke er

Når vi taler med brands om AI-anbefalinger, kommer der altid to spørgsmål.

Det første: "Hvad gør de brands der vinder?"

Det andet: "Hvad skal vi så gøre?"

Vi besvarer det første i dag, ikke det andet. Det andet kræver at vi ved hvor du står i forhold til netop dine konkurrenter i netop din kategori. Det er det auditten er bygget til.

Men det første kan vi tale generelt om, fordi vi har set tilstrækkeligt mange brands gå igennem audits til at mønstre tegner sig.

Lad os først rydde tre misforståelser af vejen, så vi ved hvad mønstrene ikke er.

• De er ikke størrelse. Vi har set små brands med tolv medarbejdere lede deres kategori i AI-anbefalinger, og brands med fem hundrede medarbejdere være usynlige.
• De er ikke budget. Vi har set virksomheder med store SEO-budgetter falde fuldstændig igennem i GEO, og virksomheder med kun en grundlæggers tid bygge stærk synlighed op.
• De er ikke nyhedsværdi. At have presseomtale hjælper, men det er ikke det der skiller vinderne fra resten. Det er noget andet.

Nu mønstrene, ordnet efter hvor stærk korrelationen er med høj AI-synlighed i de audits vi har lavet.

Mønster 1: Specificitet over generelt sprog

Den enkelt stærkeste forskel mellem brands der vinder og brands der taber er hvor præcist de beskriver hvad de gør.

Tag to bureauer i samme kategori med næsten identiske ydelser. Det første beskriver sig som "et førende digital strategy bureau med fokus på datadrevne løsninger til mellemstore virksomheder." Det andet beskriver sig som "vi hjælper SaaS virksomheder med 50 til 200 medarbejdere med at vinde i model-baseret søgning, gennem strukturerede audits og målbar implementering."

Spørg ChatGPT om en anbefaling i den kategori. Modellen vælger det andet bureau hver gang. Ikke fordi det er bedre. Fordi det er beskrivbart.

Hvad specificitet konkret betyder i praksis:

• Specifikke kunde-segmenter, ikke "B2B virksomheder" men "SaaS virksomheder med 50 til 200 medarbejdere."
• Konkrete metoder, ikke "datadrevne løsninger" men "strukturerede audits og målbar implementering."
• Navngivne resultater, ikke "vækst" men "kortere salgs-cyklus for tekniske købere."

Modellen kan ikke nævne dig hvis den ikke ved hvad den skal nævne dig for. Generisk sprog er det værst tænkelige signal at sende, fordi det får dig til at se ud som hvilken som helst af 1000 lignende firmaer.

De brands der vinder, har ofte arbejdet aktivt med at afgrænse hvad de er. Og hvad de ikke er.

Mønster 2: Det samme billede fra flere kilder

Det næste mønster handler ikke om hvad du siger om dig selv, men om hvad andre siger om dig.

Når modellen danner sit billede af dit brand, læser den ikke kun din hjemmeside. Den læser også presseomtale, podcasttranskripter, kundeudtalelser, social media tekst, branchemediers omtaler. Den sammenstiller alle disse kilder og spørger: hvilket konsistent billede tegner det her?

Brands der vinder har ét billede der bekræftes på tværs af alle kilder. Brands der taber har fem forskellige billeder spredt på tværs af kilderne.

Hvad konsistens konkret betyder:

• Konsistente nøgleord på tværs af jeres egen tekst, kundeudtalelser, og tredjeparts omtale.
• Strategisk vinkel der gentages med samme sprogbrug på flere platforme.
• Konkrete eksempler på hvad I leverer, som ikke kun kommer fra jer selv.

Det er ikke et spørgsmål om at kontrollere fortællingen. Det er et spørgsmål om at have leveret tilstrækkeligt konsistent arbejde over tid til at de der taler om jer, bruger samme sprog som jer selv.

Den sværeste del er at acceptere at hvis dit eget marketing-sprog ikke matcher hvordan dine kunder og medier omtaler jer, så er det dit marketing-sprog der skal opdateres. Ikke virkeligheden.

Mønster 3: Sproget der følger kategorien

Det tredje mønster handler om tid.

Hver kategori har en udvikling i sit ordforråd. Hvad der var fagsprog for to år siden, er almindeligt sprog i dag. Hvad der er fagsprog i dag, vil være almindeligt sprog om tolv måneder.

Modellen kender den nuværende vokabular i en kategori. Den læser de seneste artikler, opdateringer, debatter. Brands der bruger sproget fra to år siden, ser i modellens øjne ud som de er sat af.

Brands der vinder, opdaterer deres sprog løbende:

• De skriver om de aktuelle problemer kategorien diskuterer, ikke de problemer kategorien diskuterede sidste år.
• De refererer til de aktuelle værktøjer og standarder, ikke dem der var aktuelle for atten måneder siden.
• Deres egen tekst dateres regelmæssigt, så modellen kan se at de er aktive.

Det er ikke kun et spørgsmål om at opdatere blogposts. Det er et spørgsmål om at deltage i kategoriens nuværende samtale.

Vinderne i AI-anbefalinger er ikke nødvendigvis de største. De er dem hvis publicerede billede er mest specifikt, mest konsistent, og mest aktuelt.

Hvad mønstrene betyder for dig

Hvis du genkender alle tre mønstre i dit eget brand, er du sandsynligvis allerede en kategori-leder i AI-anbefalinger. Tjek det selv ved at åbne ChatGPT og stille de fem kategorispørgsmål dine kunder reelt stiller.

Hvis du genkender et eller to af mønstrene men ikke alle tre, så er du sandsynligvis i en bedre position end gennemsnittet, men der er et stykke arbejde at gøre. Sandsynligheden er stor for at det er det tredje mønster, kontinuerlig opdatering, der trækker dig ned. Det er det mønster flest virksomheder undervurderer.

Hvis du ikke genkender nogen af mønstrene, er det ikke noget at være beskæmmet over. Det er det mest almindelige sted at starte. Men det er også det sted hvor der er mest arbejde, og hvor du er længst fra at vinde noget som helst i AI-anbefalinger.

Det sværeste ved alle tre mønstre er ikke at forstå dem. Det er at se sig selv ærligt på tværs af dem. De fleste brands vi taler med, tror de er mere specifikke end de er. De tror deres billede er mere konsistent end det er. De tror deres sprog er mere aktuelt end det er.

Det er det auditten er bygget til at korrigere. Vi måler dig på alle de søjler vi vurderer, sammenligner dig præcist med dine tre vigtigste konkurrenter, og rapporten ender med at fortælle dig hvilket mønster du er længst fra, og i hvilken rækkefølge du skal arbejde med dem.

Hvis du gerne vil se hvor du står i forhold til de tre mønstre, kør Signal. 4.900 kr. for en rapport på 10 til 15 sider og en 30 minutters gennemgang inden for én arbejdsdag.