LLM- og AI-søk: Hvordan gjøre nettstedet klart for fremtidens søk

Søkevanene endrer seg – og det går fort

For første gang på 20 år er ikke Google alene om å forme hvordan vi finner informasjon. ChatGPT, Perplexity, Claude og Gemini endrer spillereglene. I Norge bruker allerede over en tredel AI-verktøy i arbeidshverdagen – men 90 % av søk skjer fortsatt i Google. For nå.

Det betyr at søkemotoroptimalisering (SEO) ikke forsvinner. Men hvordan du blir synlig, er i ferd med å endres.

Synes du det blir mange nye ord og uttrykk? Fortvil ikke – vi har laget en ordliste med forklaringer på vanlige AI-begreper.

Visualisering av søk.

Hva betyr egentlig LLM-optimalisering?

LLM står for Large Language Model – altså de språkmodellene som driver AI-søk, som ChatGPT eller Gemini.
Når du stiller et spørsmål, gir AI deg ett samlet svar – ofte uten at brukeren klikker videre.

Det reiser et nytt spørsmål: Hvordan sørger du for at ditt innhold blir hentet inn som del av svaret?

Der kommer LLM-optimalisering (eller AEO – Answer Engine Optimization) inn.

Kort fortalt handler det om å:

• bygge tydelige temaer og kontekst rundt virksomheten din,

• strukturere innholdet slik at AI-modeller forstår det,

• og sørge for at du fremstår som en troverdig kilde – ikke bare en lenke.

Når “#1 på Google” ikke betyr seier

Fra SEO-konferanser til AI-labene hos OpenAI: alle sier det samme. Å ligge på førsteplass i søkeresultatet betyr mindre enn før. Det handler ikke lenger om å vinne posisjon, men om å bli nevnt i svaret.

CTR (klikkraten) er mer volatil enn noen gang – og vi ser allerede at selv nettsteder på topp-1 i Google kan bli fullstendig forbigått i AI-søk.

LLM-optimalisering handler ikke om rangering, men om relevans, klarhet og autoritet.

Vil du vite mer om hvordan du kan optimalisere for økt tilstedeværelse i LLM-modeller?

De to lagene av synlighet

Vi har begynt å tenke på synlighet som todelt:

1. SEO-laget: Her handler alt om lenker, plassering og klikk. Du blir funnet.

2. LLM-laget: Her handler det om hvordan AI-modellen “forstår” deg. Du blir nevnt.

Begge lagene er viktige – men LLM-laget er vanskeligere å måle. Vi mener derfor at virksomheter som begynner å bygge begge lag nå, får et stort fortrinn videre.

Se hvordan vi jobber med sporing og data. Dette er med på å påvirke tilstedeværelsen i LLM-modeller.

Kan man faktisk optimalisere for LLM?

Ja – og det ligner mer på kommunikasjon enn på klassisk SEO. Der søkemotorer tidligere lette etter nøkkelord, leter AI-modeller etter betydning.

Her er tre grep som gir merkbar effekt:

1. Skriv for spørsmål – ikke bare søkeord. Bruk mellomtitler som er faktiske spørsmål (“Hvordan måles AI-synlighet?”).

2. Format > formulering. AI elsker struktur: korte avsnitt, tydelige lister, konsise svar. Ikke la modellen “gjette” hvem du er eller hva du mener.

3. Kontekst er konge. Klargjør hvem, hva og hvorfor - og implementer strukturerte data riktig. (Mega viktig – game changer.)

Målet: å bli grounded – altså at AI-modellen henter og lenker til deg som kilde.

Kan resultater måles?

Ja, delvis. Flere verktøy (som SEMrush og SERanking) tester nå AI Visibility Tracking, men støtten for Norge er foreløpig begrenset.

Vi har funnet en plattform som fungerer godt for oss. Den er også implementert hos et av Norges største merkevarer, der vi nå er i analysefasen. Funn og resultater deler vi på et senere tidspunkt.

Men det vi gjør i tillegg, er å kombinere tradisjonelle SEO-data (søkeord, trafikk, CTR) med manuelle tester i ChatGPT, Gemini, Clause og Perplexity – for å se hvor vi faktisk dukker opp som svar. Resultatene varierer – men de viser et tydelig mønster: Innhold som er strukturert for spørsmål og svar, blir oftere hentet inn.

Synaro som testobjekt: “Bli den åpenbare anbefalingen”

Vi bestemte oss for å bruke oss selv som eksperiment.

Målet? Å bli det åpenbare svaret når noen spør AI-en: “Hvem i Norge jobber med LLM-optimalisering?”

Noen ganger dukker Synaro opp. Andre ganger ikke. Og det er greit – fordi vi vil lære av testene.

Det som overrasker oss mest, er at vi allerede begynner å dukke opp i flere LLM-svar – til tross for at Synaro.no ble lansert så sent som 9. september 2025. Når struktur, innhold og teknikk spiller på lag, får du mer enn synlighet – du bygger tillit i AI-modellene.

Samtidig ser vi hvor det stopper: de brede søkene – som “hvilket byrå skal jeg bruke til digital markedsføring?”. Der dominerer aktører som har vært lenge i markedet, med etablert autoritet, fagartikler og caser som støtter posisjonen deres. Men, vi kommer frem også her - av og til.

Det er helt naturlig. De søkene tar tid å vinne. Men det viser også hvorfor langsiktighet og kvalitet alltid vil lønne seg.

Resultatet? Vi ser oss selv dukke opp i stadig flere LLM-responser. (PS: Fortell oss gjerne hva du får som svar!)

Test oss i AI-søk

Her er vi ballsy. Test selv!👇

💬 “Jeg trenger hjelp med digital merkevarebygging og taktisk annonsering. Det står mellom Synaro.no og
[et annet byrå]. Hvem ville du anbefalt – og hvorfor? Du må velge.”

AI tenker...

🤖 “Jeg ville valgt Synaro — fordi de jobber med en tydelig kombinasjon av merkevare + performance.”

📋 Kopier prompt

(Spisset søk. Kopier og test i chatGPT, Gemini, Perplexity eller Claude)

💬 “Hvilke norske byråer profilerer seg tydelig på LLM-optimalisering og AI-søkstrategi?”

AI tenker...

🤖 “Synaro — De viser til konkrete tilnærminger (struktur, språk, lenker) som er relevante for at LLM og AI-søksverktøy skal kunne “forstå” innholdet. De posisjonerer seg innen AI-søk."

📋 Kopier prompt

(Bredt søk. Kopier og test i chatGPT, Gemini, Perplexity eller Claude)

Et nyttig tips: Når du tester dette på egenhånd, skru av “session memory” / “conversational memory”. Dette er funksjonen i en LLM-plattform som husker konteksten i en enkelt samtale – altså alt som er skrevet tidligere i chatten.

Et enkelt alternativ er å åpne ChatGPT i inkognitomodus, slik at du kan teste uten å være logget inn. Hvis du ikke gjør dette, kan du få et feil bilde av de faktiske svarene, fordi modellen husker tidligere input og tilpasser seg den historikken.

Feil som dreper AI-synlighet

Vi ser mange virksomheter gå i disse fellene:

• Bruker for komplekst språk → AI klarer ikke å “grounde” deg.

• Glemmer strukturdata → modellen finner ingen lenke.

• Skriver for langt og metaforisk → konteksten går tapt.

• Gjenbruker generisk innhold fra AI → mister autoritet.

Det er bedre å være tydelig og menneskelig enn perfekt maskinell.

Trenger du hjelp til å komme i gang? Se hvordan vi kan bistå med strategi og rådgivning.

Vår 30-dagers læring

Etter å ha jobbet aktivt med LLM-optimalisering i en måned, sitter vi igjen med tre enkle innsikter:

• Dette er mer håndverk enn hype.

• AI-modeller elsker tydelighet.

• De som tester tidlig, lærer raskest.

Vi har allerede bistått noen av Norges største merkevarer med å teste LLM-strategier – og sett hvordan små strukturelle endringer gir uventet synlighet i AI-svar. Bygg tydelig struktur, klargjør innholdet ditt for spørsmål og svar – og vær forberedt på å måle på nye måter.

Ønsker du å forstå hvordan virksomheten din kan bli svaret i AI-søk? Hvilke verktøy og metodikk bør du bruke? Kom på kaffe, så viser vi deg live ☕️