LLM synlighedsanalyse

Få en analyse af din synlighed i LLM'er

AI drevne søgninger overtager mere af købsrejsen online. Hvis du vil findes af potentielle kunder og tiltrække kvalificeret trafik til din hjemmeside, er det vigtigt at få en bedre forståelse af, hvordan dit brand præsenteres i AI drevne søgninger.

ChatGPT
Perplexity
DeepSeek
Claude
Copilot
Meta AI
Gemini
Grok
Mistral

Click in

Den nye search disciplin

Large Language Model Optimization

AI modeller ændrer search landskabet

Synlighed i AI (AI Search) handler om at være til stede i et voksende økosystem af generative AI-modeller, søgemaskiner og virtuelle assistenter.

I den forbindelse er det vigtigt at optimere til flere AI-kanaler, da potentielle kunder i stigende grad får svar og anbefalinger herfra:

  • Google AI Overviews

  • Google Gemini

  • Microsoft Copilot

  • Bing AI

  • Perplexity

  • Grok

  • Mistral

Derfor er Large Language Model Optimization (LLM optimering) vigtig, hvis du vil have dit indhold synligt, forstået, valgt og fremhævet i AI genererede svar.

Hvad indebærer LLM synlighed analysen?

Fra analyse til LLM optimering

LLM optimering minder om klassisk SEO (search engine optimization) for traditionelle søgemaskiner, men med visse nuancer. Ligesom klassiske søgemaskiner er LLM’er trænet på enorme mængder tekst og data, som de bruger til at danne mønstre og generere præcise svar.

I modsætning til traditionel SEO, hvor du optimerer indhold for at matche søgeintention og rangere på udvalgte søgeord, vurderer LLM’er dit brand i en større kontekst. Ikke kun ud fra dit website, og hvem der linker til det.

LLM’er vælger tekst og genererer relevante svar baseret på forskellige kvalitets- og tillidssignaler på tværs af discipliner og platforme inden for digital marketing.

LLM synlighedsanalyse

Hvad indebærer LLM optimering?

LLM optimering kræver en mere teknisk forståelse, da det både omfatter opgaver inden for klassisk SEO såsom teknisk SEO, og andre generelle digital marketing indsatser.

Det betyder, at du både skal gøre dit indhold lettere at forstå for AI modellerne og opbygge troværdighed på tværs af eksterne kilder og platforme.

Derfor vil LLM optimering typisk omfatte mange forskellige opgaver, bl.a.:

  • Udarbejdelse af en LLM.txt
  • Implementering af strukturerede data (Schema markup)
  • Optimere dit indhold med semantisk optimering og naturligt sprog
  • Teknisk SEO
  • Semantisk analyse af dit indhold
  • Traditionel SEO (On-page & off-page)
  • Skaffe mentions i autoritative kilder og pålidelige referencer
  • Cross-platform management (SoMe kanaler, anmeldelses platforme, NAP registre mv.)
  • Organiserer dit indhold og informationer på en RAG-venlig og omkostningseffektiv måde
  • Skabe autentisk digitalt indhold

Din succes er vores succes

3 grunde til at vælge os

Ingen binding

Hos os er fleksibilitet og tillid nøgleord. Derfor har vi ingen binding på vores faste samarbejder. Vi tror på, at kvaliteten af vores arbejde og de resultater, vi leverer, er tilstrækkelige til at opretholde et stærkt samarbejde.

Fuld transparens

I får fuld adgang til vores udførte arbejde hver måned. Dette sikrer, at I altid er opdateret og har detaljeret indsigt i vores processer og fremskridt. På den måde kan I føle jer sikre i, at jeres projekt er i de rette hænder.

Fast kontaktperson

For at sikre en konsekvent og personlig service vil I blive tildelt én fast konsulent, som vil være jeres primære kontakt gennem hele samarbejdet. Konsulenten vil arbejde tæt sammen med jer for at forstå jeres unikke udfordringer og mål.

Cases

Vores løsninger, der har skabt vækst

Vil du have mere organisk trafik fra LLM'er?

Ved at optimere indhold til Search Generative Experience og AI modeller kan du få dit brandnavn vist i AI genererede svar og visninger.

En analyse af din LLM synlighed er et godt udgangspunkt og et naturligt sted at starte, hvis du vil vide, hvor dit brand står i dag.

Som LLM bureau kan vi hjælpe dig med at analysere og undersøge din synlighed i LLM’er. Kontakt os for en uforpligtende snak om, hvordan vi kan hjælpe din virksomhed med LLM optimering.