Når AI bliver din vigtigste Key Opinion Leader

I pharma-branchen har Key Opinion Leaders (KOLs) i årtier spillet en afgørende rolle i, hvordan nye produkter blev opdaget, forstået og anbefalet af læger og specialister. KOL-strategien gik i al sin enkelthed ud på at identificere og engagere de stemmer, som resten af markedet lyttede til – og sikre, at de forstod og troede på budskabet.

Udgivet den

21. januar 2026

Forfatter

Jakob Langemark

Følg os

Når AI bliver din vigtigste Key Opinion Leader

I pharma-branchen har Key Opinion Leaders (KOLs) i årtier spillet en afgørende rolle i, hvordan nye produkter blev opdaget, forstået og anbefalet af læger og specialister.
KOL-strategien gik i al sin enkelthed ud på at identificere og engagere de stemmer, som resten af markedet lyttede til – og sikre, at de forstod og troede på budskabet.

Men hvad gør man i en verden, hvor de nye beslutningstagere ikke længere er mennesker, men maskiner?

Velkommen til LLM-æraen.
Og velkommen til GEO: Generative Engine Optimization.

Large Language Models som nye KOLs

Store sprogmodeller som ChatGPT, Gemini og Claude bliver i stigende grad det første (og sidste) sted, kunder, patienter og beslutningstagere går hen for at få svar. Og i modsætning til klassiske søgemaskiner giver LLMs ikke et link – de giver en konklusion.

Ét svar.
Én anbefaling.

Det betyder, at LLM’en i praksis fungerer som en ny form for digital KOL:

  • Den har adgang til al tilgængelig information.

  • Den former brugernes forståelse og valg.

  • Og den er i stigende grad den stemme, brugeren vælger at lytte til og stole på.

Hvis dit brand ikke bliver nævnt eller beskrevet korrekt i denne kontekst, så er du usynlig.
Præcis som hvis din nye medicin ikke blev nævnt af specialisterne på en international kongres.

Den nye disciplin: At være relevant i LLM’ens sprog og hukommelse

I pharma-verdenen arbejdede man strategisk med at klæde KOLs på med den rigtige dokumentation, narrativer og publiceret evidens.
I LLM-verdenen handler det om at levere de rette datapunkter, strukturer og indhold, som modellerne kan læse, forstå og bruge.

Det kræver et helt nyt sæt af kompetencer:

  • Du skal forstå, hvordan LLMs henter og vægter information.

  • Du skal kunne se, hvordan du bliver fremstillet – og af hvem.

  • Og du skal være i stand til at handle på det, ikke bare med content, men med struktur og strategi.

Det er præcis dét, 3RD er bygget til.
Vi hjælper brands med at få indsigt i, hvordan de bliver repræsenteret i LLM’er – og vigtigst af alt: hvordan de bliver mere relevante, mere synlige og mere citerede.

Hvorfor det haster

I pharma er det kendt, at det kan tage år at ændre holdninger og adfærd. Derfor begynder man tidligt – ofte før produktet er godkendt.
Den tankegang er nu relevant for alle brancher.

Hvis du venter med at optimere din tilstedeværelse i LLM’erne, til dine konkurrenter allerede har sat sig solidt i maskinens hukommelse og anbefalinger, så er du bagud.
For algoritmer husker. Og gentager det, de allerede har lært.

Opsummering: Tænk som pharma, agér som tech

  • I stedet for at identificere KOLs, skal du nu identificere dine datapunkter i LLM’erne.

  • I stedet for at sælge til mennesker, skal du informere maskiner.

  • I stedet for klassisk SEO, skal du arbejde med GEO og sikre, at AI’en ser og forstår dig, før den svarer dine kunder.

Pharma har vidst det i årtier:
Hvis du vil påvirke valget, skal du påvirke fortælleren.

Den fortæller er nu AI.

Vil du vide, hvordan dit brand bliver præsenteret i ChatGPT, Gemini og Perplexity – og hvad du kan gøre for at påvirke det?
Så kontakt os. Vi hjælper virksomheder og bureauer med at forstå og vinde i den nye AI-drevne marketingverden.