Vad är LLMO – innehållsoptimering för AI?

Under ett par decennier har Googles sökruta varit förstahandsvalet när någon letat efter information. Åtminstone i västvärlden.

Så är det inte längre. Allt fler vänder sig till AI-tjänster som Chat GPT, Perplexity och Gemini med sina frågeställningar. Undersökningar visar att sökmotorerna står inför ett 25-procentigt trafiktapp inför 2026.

Det innebär att webbredaktörer och SEO-konsulter världen över tvingas lära sig nytt.

En förstaranking på Google betyder inte automatiskt att din webbplats eller ditt varumärke automatiskt nämns om samma fråga ställs till Gemini, även det en tjänst som ägs av Google.

Låt oss ta ett exempel. Vi väljer att googla “tips på bra restaurang i halmstad” (ett sökförslag från Google).

Google visar Tripadvisors guide först, där några restaurangerna nämns direkt i sökresultatet:

Gemini nämner några restauranger (men inte alls Tripadvisors guide):

Perplexity svarar också med ett antal restauranger. Tripadvisors guide syns inte direkt, utan nämns som en källa långt bak i förteckningen.

Slutsats: Sökresultat och AI-resultat skiljer sig åt. Och framför allt kan detta innebära ett problem för webbplatser (i det här fallet Tripadvisor) som själva försöker vara guidande – de faller lätt bort i AI-svaren.

LLMO = Large Language Model Optimization

Denna smärtsamma insikt innebär att traditionell SEO inte längre räcker till. Den nya förkortningen LLMO – Large Language Model Optimization – har slagit igenom. Förenklat och försvenskat står det för “innehållsoptimering för AI”.

Så hur gör man det? Ställer du frågan till en AI-tjänst – om vad som är viktigt att tänka på när man optimerar för AI, anges ungefär samma faktorer som för SEO. Det vill säga – en god SEO kommer även gynna synligheten hos AI-tjänster.

Det finns alltså anledning att fortsätta med SEO: Din webbplats behöver vara välstrukturerad, bjuda på innehåll av hög kvalitet och ditt varumärke måste nämnas hos pålitliga tredjepartskällor – det är grunden för att synas både på sökmotorer och hos AI-chattar.

Vad är skillnaden mellan SEO och LLMO?

Traditionell SEO (och framför allt SEM) handlar om att optimera för sökord. Webbredaktörer kan nå goda resultat genom att laserfokusera på en vanlig sökfras och besvara den med ett innehåll som är förklarande och beskrivande – men framför allt träffsäkert. Samma sökningar tenderar att upprepa sig eftersom vi människor är lika och eftersom Google serverar oss populära sökförslag.

Språkmodellernas svar är inte knutna till enskilda sökord på samma sätt. Svaren kan variera och bygger på AI-tjänstens inlärning från en mängd olika källor. Det innebär att följande underlättar för att ditt innehåll ska inkluderas:

• Pålitlighet
• Ämnesval
• Struktur

Så här svarar Googles Gemini själv på frågan om vad som är viktigt för att synas just i AI-tjänsternas svar:

Strukturerad data: Medan strukturerad data är bra för all SEO, är det avgörande för AI. AI förlitar sig starkt på att förstå data på ett maskinläsbart sätt. Schema.org vocabulary blir som en guide för AI att tolka din information.

Semantisk SEO: AI är bättre på att förstå sammanhang och relationer mellan begrepp. Att använda relevant vokabulär, synonymer och relaterade termer i ditt innehåll hjälper AI att bygga en djupare förståelse för ditt ämne.

Faktamässig korrekthet och auktoritet: AI-system strävar efter att ge tillförlitlig information. Att ha källor, referenser och tydligt visa din expertis inom området stärker din webbplats trovärdighet för AI.

Ger det någon effekt att optimera för AI?

Ibland. Det ger inte inte samma resultat som SEO och SEM. I traditionella sökresultat har du som sajtägare alltid chans att synas. Det ligger i sakens natur – Google uppfanns för att sortera bland länkar.

AI-tjänster jobbar lite annorlunda. Perplexity länkar till källor och är därmed en utvecklad sökmotor. Gemini och Chat GPT driver konversationer och kan i dessa länka till webbplatser, men bara ibland.

Så hur jobbar man med LLMO i praktiken? I en kommande artikel ger vi några tips för att optimera för AI = LLMO

Källor till artikeln:

GEO: Generative Engine Optimization
Search Engine Land
Ahrefs
Gemini