Kunskap
Vilka källor använder AI när den rekommenderar företag?
Det korta svaret är att moderna AI-modeller bygger sina svar på två separata lager, och att de fungerar olika i olika verktyg. Den längre versionen kräver att man först förstår skillnaden mellan vad modellen lärde sig under träning och vad den hämtar in i realtid.
AI har två sätt att svara
När någon ställer en fråga till en AI om ett företag händer en av två saker. Antingen svarar AI:n från det den redan har lärt sig, eller så söker den upp aktuell information innan den svarar.
Det första är som att fråga en kollega som har läst på i förväg. Hen svarar utifrån vad hen har i huvudet just nu, vilket var aktuellt när hen senast lärde sig. Det andra är som att be samma kollega slå upp svaret innan hen säger något, då är svaret färskare men beror på vad hen råkar hitta.
Skillnaden är viktig att förstå för att se varför olika AI-verktyg ger olika svar om samma företag. Det handlar inte om att en modell är "smartare" än en annan, utan om vilken av de två metoderna verktyget använder och vad den hittar när den letar.
Vad AI redan vet om ert företag
När en AI bygger sin grundkunskap matar AI-utvecklarna in stora mängder text från webben. Det innebär hemsidor, bloggar, branschpublikationer, uppslagsverk och böcker. Det mesta är offentligt tillgängligt material som AI-utvecklarna har samlat in i bulk.
För ert företags del betyder det att om er hemsida är offentlig och inte blockerar AI-insamlare, har den en chans att finnas i den pott av text som AI:n tränas på. Hur ni beskriver er, vilka tjänster ni erbjuder och vilken bransch ni placerar er i kan på det viset bli en del av AI:ns grundförståelse av er.
En källa som är värd att nämna särskilt är Wikipedia. AI-utvecklare brukar låta modellen läsa Wikipedia fler gånger än andra källor under träningen, för att höja kvaliteten på det modellen lär sig. Det är inte ett rykte, det är dokumenterat i de träningsdata-publiceringar som finns. Resultatet är att Wikipedia får en oproportionerligt stor påverkan på vad AI tror om en bransch eller ett företag.
Tre praktiska konsekvenser. Wikipedia har större vikt än dess andel av webben skulle antyda. Er hemsida är en grund men inte hela bilden. Och oberoende publikationer och branschmedier som beskriver er har potential att forma hur AI ramar in er kategori, inte bara hur ni beskriver er själva.
Vad AI söker upp när den ska svara
Många AI-verktyg söker även upp aktuell information på webben innan de svarar, ungefär som vi själva slår upp en sak innan vi uttalar oss. Hur det går till skiljer sig mellan verktygen, och det avgör vilka källor som syns i AI:ns slutliga svar om ert företag.
| ChatGPT | Perplexity | Gemini | Copilot | |
|---|---|---|---|---|
| Söker på webben | När frågan kräver det | Vid varje fråga | För många frågor | Ja, oftast |
| Visar källor i svaret | När sökning gjordes | Alltid, i en sidopanel | Ibland | Oftast, med länkar |
| Lätt att se vad som påverkat svaret | Delvis | Mycket lätt | Svårt | Delvis |
Den praktiska skillnaden är att Perplexity alltid visar vilka källor som låg till grund för svaret. Det gör det enklare att se exakt var AI hämtade sin bild av er ifrån, och vad som behöver justeras om bilden är fel. ChatGPT visar också källor när det har sökt något, medan Gemini och Copilot redovisar i olika utsträckning beroende på frågan.
För ett företag som vill förstå hur AI ser dem är Perplexity i regel den enklaste startpunkten. Inte för att den är "viktigare" än ChatGPT, utan för att den är mest transparent. När man ser källorna ser man också vad man behöver påverka.
Varför Wikipedia är så viktig
Wikipedia är intressant eftersom den påverkar AI på två sätt samtidigt. Vad Wikipedia säger om er bransch används både när AI lär sig och när AI söker upp ny information.
Det betyder att om er bransch har en välskriven Wikipedia-sida som förklarar kategorin, så formar den hur AI tänker kring vad ni gör. Även om ni själva inte har en sida på Wikipedia. Och om ni har en egen sida vinner ni dessutom på det varje gång AI letar mer specifikt efter information om er.
Däremot är det inte rätt väg att försöka skapa en sida bara för att synas. Wikipedia kräver att man först har blivit beskriven av oberoende media och uppfyller deras kvalitetskrav. Försök att skapa sidor utan att uppfylla det raderas, och upprepade försök kan leda till att hela domänen blir flaggad. Den som hör hemma på Wikipedia hamnar där organiskt när andra källor börjat skriva om företaget.
Vad ni kan göra åt det
Det första är att se till att er hemsida är välstrukturerad och tydligt beskriver vilka ni är, vad ni gör och i vilken bransch. Det låter självklart, men det förvånansvärt ofta är där rotorsaken sitter när AI ger fel bild av ett företag. AI behöver tydlig text att läsa, inte gissningar mellan raderna.
Det andra är att stärka det externa lagret. Branschmedier, recensioner, oberoende guider och partneromnämnanden ger AI fler källor att luta sig mot än bara er egen hemsida. Det är ofta där största hävstången sitter, särskilt för företag i branscher som är tunna på extern bevakning.
Det tredje är att vara konsistent över olika kanaler. Hur ni beskriver er på er hemsida bör matcha hur ni beskrivs på LinkedIn, i offentliga register som Bolagsverket och allabolag.se, och hos partners. När källor säger samma sak om er får AI en tydlig bild. När källor motsäger varandra kan AI bli osäker och blanda ihop er med någon annan.
En extra detalj värd att nämna är att AI-modeller är flerspråkiga. Hur ert företag beskrivs på svenska kan påverka hur en engelsktalande AI-fråga om er svaras på, och tvärtom. Om ni säljer er kärntjänst med olika ord-val på olika språk är det värt att se till att översättningarna är konsistenta så att AI förstår att det är samma sak.
Vad som däremot inte fungerar är att försöka manipulera AI direkt. Försök att lura en modell att säga något specifikt, eller massproducera innehåll som AI ska "tro" på, är både mot AI-bolagens riktlinjer och i praktiken kortsiktiga. Modellerna uppdateras, kontroller skärps och resultatet blir sällan det önskade.
Vad ingen vet, ärligt
Det finns en gräns för vad som är offentligt om hur AI väger källor mot varandra. Ingen av de stora AI-leverantörerna publicerar exakt vilka typer av källor som väger tyngst, hur de hanterar olika språkmarknader, eller hur olika företag rangordnas i deras svar. Det är en del av affärshemligheterna.
Det innebär att om någon säger sig ha "hemliga insikter" om hur ChatGPT viktar källor, beskriver de något de omöjligt kan veta. Det enda som faktiskt fungerar är att mäta. Att ställa samma frågor regelbundet i de olika AI-verktygen, dokumentera vilka källor som dyker upp, och justera det egna underlaget utifrån vad data faktiskt visar. Det är inte en magisk lösning, men det är det ärliga sättet att arbeta.
Redo att ta kontroll över era AI-svar?
Boka 30 minuter rådgivning. Vi går igenom era specifika utmaningar inom AI-synlighet och hur ni bäst kan adressera dem.
Inga förpliktelser. Vill ni hellre börja gratis? Testa er AI-synlighet