AI-søgning er ikke bare “Google 2.0”

Det er et helt nyt system til at opdage information

I årtier har de fleste virksomheder forstået søgning på samme måde: Folk skriver noget i Google, og Google viser en liste af links – primært rangeret efter backlinks, keywords og webautoritet. Lå du nr. 1, fik du klikkene og ofte salget.

Men den verden ændrer sig hurtigt.

Ny research fra Profound, baseret på analyser af hundredvis af millioner af faktiske AI-svar, viser noget afgørende:
AI-søgemaskiner kopierer ikke bare Googles rangeringssystem – de bygger deres egne.

Og det har enorme konsekvenser for, hvordan brands skal tænke synlighed i dag.

Den gamle verden: rangeringer og position 1

I klassisk søgning:

• Brands kæmpede for at ligge øverst i Google

• Klik og trafik var valutaen

• Det meste SEO-arbejde handlede om at komme højt på side 1 – især position #1

Det virkede, fordi mennesker scrollede gennem søgeresultater.
Men AI-søgning viser ikke en liste af links – den leverer ét samlet, syntetiseret svar.

I det nye økosystem:

• LLM’er henter viden fra mange forskellige kilder – ikke kun topresultatet

• Brands, der ligger nr. 5–10 i Google, kan stadig være markant repræsenteret i AI-svar

Kort sagt: At være nr. 1 på Google er ikke længere det samme som at være synlig i AI.

AI-søgning er sit eget system

Profounds analyse viser, at når large language models (LLMs) besvarer forespørgsler:

• de kopierer ikke bare Google

• de opbygger deres egen interne rangering og citationslogik

• de fordeler opmærksomhed mere jævnt på tværs af mange kilder frem for at favorisere position #1

Det betyder, at brands har brug for en ny form for optimering – én, der er designet til AI-drevet discovery, ikke kun traditionelle søgemaskiner.

Hvad betyder noget nu?

1. Google-indeksering er stadig vigtig – men kun første skridt

Hvis dit indhold ikke er indekseret af Google, vil mange AI-søgeværktøjer slet ikke kunne se det.
Klassisk SEO er derfor stadig en adgangsbillet, men ikke længere hele spillet.

2. Struktureret, maskinlæsbar data er afgørende

AI-modeller fodres i stigende grad med struktureret produktdata – ikke kun rå HTML-sider fra nettet.
Det minder om udviklingen i Google Shopping:

• lagerstatus, specifikationer og ratings

• maskinlæsbar produktinformation

Det hjælper AI’en med at forstå og præsentere dine produkter korrekt.

3. AI-motorer opfinder deres egne forespørgsler

I AI-søgning kan ét spørgsmål rumme flere underliggende intentioner, som alle skal besvares præcist.
Du optimerer ikke længere mod ét keyword, men mod klynger af intent, som modellen udleder fra brugerens naturlige sprog.

Eksempel:

“bedste letvægtsjakke” kan opdeles i:

• bedst til regnfuldt klima

• bedst til backpacking

• bedst til rejser med børn

AI rangerer ikke sider – den fortolker betydning.

Indhold skal bygges, så AI kan citere det

AI gætter ikke – den citerer det, den bruger.

Det betyder, at dit indhold skal være:

• struktureret

• faktuelt

• tydeligt koblet til brugerens intent

• let for modeller at referere til og indarbejde i svar

Det er et markant skifte fra at skrive kun til mennesker eller kun til søgemaskiner.
Nu skal du skrive, så både mennesker og AI kan forstå og stole på dit indhold.

Konklusion

Vi står midt i et reelt paradigmeskifte i måden, information opdages på.

Traditionel SEO og Google-rangeringer forsvinder ikke – men de er ikke længere nok.
AI-søgemaskiner som ChatGPT, Perplexity og andre er begyndt at definere synlighed på helt nye måder.

Brands, der udelukkende holder fast i klassiske ranking-taktikker, vil stille og roligt miste terræn.
Dem, der lærer at optimere til AI-centreret synlighed, vil derimod eje samtalen dér, hvor beslutninger træffes.

Vi kalder denne nye disciplin Generative Engine Optimization (GEO), fordi det handler om at optimere til de motorer, der genererer svar – ikke bare lister.

Og i takt med at AI bliver menneskers første stop for research og beslutningstagning, bliver GEO forretningskritisk for synlighed, relevans og langsigtet vækst.

Inspireret af research og indsigter fra Profound