Metode og prosess

Søkemotoroptimalisering (SEO) har i 20 år handlet om én ting: Å få en bruker til å klikke på en blå lenke. Men i 2026 har maktbalansen skiftet. Med integrasjonen av Google AI Overviews og utbredelsen av dedikerte svarmotorer (Answer Engines), utfører brukerne nå komplekse dialoger i stedet for isolerte søk.

Dette skiftet krever en ny tilnærming. Hos TIBE Labs ser vi at tradisjonell SEO fortsatt legger fundamentet, men AEO er det som vinner markedsandeler i den generative økonomien. Skillet er fundamentalt: SEO handler om relevans; AEO handler om sannhet og autoritet.

Data fra Graphite (Ethan Smith) og omfattende analyser av over 300.000 søkeord viser en tydelig trend: AI-genererte svar er i ferd med å ta over 30–40 % av alle informasjonelle søk. Dette er en enorm mulighet for de som forstår mekanismene bak.

1. 6x Høyere Konverteringsrate

Når en AI-modell som ChatGPT anbefaler ditt produkt eller siterer din forskning, fungerer den som en nøytral, autoritativ tredjepart. Brukeren lander ikke lenger på din side for å "vurdere" deg; de lander på din side fordi de allerede har blitt solgt inn av AI-en. Dette fjerner friksjon i kjøpsreisen og resulterer i en konverteringsrate som er seks ganger høyere enn for tradisjonelle organiske klikk.

2. Lavere inngangsbarriere (For de som er raske)

Mens det tar år å bygge autoritet for å rangere på "CRM-system" i Google, er AI-modeller mer agnostiske til tradisjonell domeneautoritet. Julia McCoy påpeker at AEO-rangering i snitt krever bare 13 refererende domener, mot 41 for en side 1-plassering på Google. Median Keyword Difficulty (KD) for AEO-søk ligger på 12, sammenlignet med 33 for SEO.

For å forstå hvordan vi produserer innhold i TIBE, må vi skille mellom de to disiplinene.

For å sikre at våre kunder blir den foretrukne kilden for LLMs, følger vi en rigorøs metodikk basert på de nyeste funnene innen AI-søk.

Trinn 1: Identifisering av konversasjonelle long-tail spørsmål

AI-modeller trigges oftest av spørsmål som inneholder 4 ord eller mer. Vi analyserer ikke lenger bare volum, men "answerability".

• Feil fokus: "Markedsføringsbyrå Oslo"
• AEO fokus: "Hvilket byrå i Oslo er best på AI-drevet innholdsstrategi for B2B?"

Trinn 2: Implementering av "Answer-First" rammeverket

Hver underside må starte med et konsist svar på det primære spørsmålet innen de første 40-60 ordene. Dette fungerer som en "hook" for AI-modellenes scrapere. Hvis svaret ditt er tvetydig eller begravd under en lang introduksjon, vil LLM-en velge en konkurrent som er mer direkte.

Trinn 3: Chunking og semantisk koding

AI-modeller prosesserer informasjon i blokker (chunks). Vi strukturerer artiklene slik at hver H2 og H3 er et selvstendig svar på et underspørsmål.

• Bruk punktlister for prosesser.
• Bruk tabeller for sammenligninger (AI elsker strukturerte data).
• Sørg for at hver chunk er på ca. 300 ord for optimal "context window" utnyttelse.

Trinn 4: Etablering av faktakonsensus (The Consensus Score)

LLMs opererer etter et konsensus-prinsipp. Hvis 90 % av nettet sier at AEO er viktig, og du sier det er uviktig, vil AI-en ignorere deg som en "outlier". Vi bygger troverdighet ved å integrere eksisterende bransjedata og kombinere det med våre egne proprietære funn (f.eks. "Vår analyse av 100 norske nettsteder viser...").

Trinn 5: Teknisk autoritet via Schema-merking

Dette er det usynlige språket AI-ene snakker. Vi implementerer avansert Schema.org-merking:

• FAQPage: For direkte spørsmål og svar.
• Speakable: For stemme-søk optimalisering.
• Product / Review: For å sikre at priser og fordeler trekkes korrekt inn i sammenligningsmotorer.

Trinn 6: Off-site autoritetsbygging (UGC og Reddit)

AI-modeller stoler mer på tredjepartsdiskusjoner enn på din egen nettside. Vi har en aktiv strategi for å generere "Brand Mentions" på plattformer som Reddit og relevante bransjeforum. Når ChatGPT ser at TIBE Labs nevnes som en ekspert i en Reddit-tråd med høy oppslutning, øker sannsynligheten for at vi blir sitert med 300 %.

Trinn 7: Måling og iterasjon med AI Tracker

Vi bruker verktøy som Surfer AI Tracker for å overvåke vår "AI Share of Voice". Dette lar oss se nøyaktig hvilke spørsmål vi eier svaret på, og hvor vi må forsterke innholdet for å danke ut konkurrenter.

Mange bedrifter ser på Help Centers og FAQ-sider som nødvendig støtte. I en AEO-verden er dette dine mest verdifulle eiendeler. Hvorfor? Fordi de er bygget som svar på spesifikke problemer.

Ethan Smith påpeker at Help Center-innhold ofte har den høyeste ROI-en i AEO. Ved å transformere teknisk dokumentasjon til optimaliserte svar-blokker, kan en bedrift dominere "Hvordan-søk" i sin bransje.

• Eksempel: Hvis en bruker spør Perplexity "Hvordan integrere HubSpot med mitt ERP-system?", vil den AI-en som finner den mest strukturerte, steg-for-steg guiden, vinne siteringen.

Tidligere kunne man skrive seg til topps med gode adjektiver og "veldig bra innhold". I 2026 er dette verdiløst. AI-modeller er programmert til å filtrere bort markedsføringsspråk.

For å bygge Experience, Expertise, Authoritativeness, og Trust, må vi produsere innhold som er:

1. Datadrevet: Bruk konkrete tall. Ikke si "mye raskere", si "en reduksjon på 42 % i lastetid".
2. Siterbart: Bruk unike sitater fra våre rådgivere. AI-modeller siterer ofte navngitte eksperter for å øke sin egen troverdighet.
3. Verifiserbart: Innholdet må støttes av eksterne kilder med høy autoritet (.edu, .gov, eller ledende bransjeorganisasjoner).

Vi må forberede oss på en virkelighet der 1.000.000 kr i mediebudsjett ikke lenger kan kjøpe deg den samme synligheten som før hvis innholdet ditt ikke er "svartjenlig". Google Search Generative Experience (SGE) og OpenAI Search er i ferd med å redefinere hvordan vi henter informasjon.

Bedrifter som fortsetter å måle suksess utelukkende gjennom Google Search Console-klikk, vil gå glipp av den enorme verdien som ligger i "Invisible Funnels" – reiser som starter og slutter inne i en AI-chat uten at brukeren noen gang besøker nettsiden din, men hvor kjøpsbeslutningen likevel blir tatt til din fordel.