AIO, GEO og LLMO er ikke nytt bare nye ord for jobben du burde gjort
Det siste året har markedsføringsverden fått et helt nytt vokabular.
AIO. LLMO. GEO. AI optimization. Generative engine optimization. Large language model optimization.
Byråer og verktøy lover at de har nøkkelen til å gjøre merkevaren din synlig i ChatGPT, Claude, Perplexity og Googles AI svar. Mange ledere sitter igjen med spørsmålet:
Må vi nå også kjøpe egne tjenester for AI søkemotoroptimalisering, i tillegg til alt vi allerede gjør innen SEO, innhold og PR?
Det korte svaret er nei.
Det lange svaret er dette innlegget.
Her går vi gjennom hva AIO, LLMO og GEO egentlig betyr, hva som faktisk får merkevarer inn i AI svar, hvorfor et dedikert GEO verktøy som Lorelight ble lagt ned, og hvordan du kan jobbe smart med AI synlighet uten å kjøpe dyre spesialpakker.
Hva er AIO, LLMO og GEO i praksis?
La oss rydde i begrepene først.
AIO: AI Optimization
AIO brukes ofte om arbeid som skal gjøre innhold og merkevare mer forståelig og brukbar for AI systemer. Det kan handle om:
At AI modeller tolker innholdet ditt riktig
At merkevaren din blir representert noenlunde korrekt i AI svar
At AI verktøy lettere finner, siterer og anbefaler deg som en kilde
Dette presenteres gjerne som noe helt nytt, men i praksis handler det om kjernen i moderne digital markedsføring: tydelig posisjonering, godt strukturert innhold, konsistent data og troverdighet.
LLMO: Large Language Model Optimization
LLMO er et mer teknisk begrep som brukes om å strukturere innholdet slik at store språkmodeller lett kan:
Finne det
Forstå det semantisk
Gjenbruke det som sitat eller kilde i sine svar
Forskjellen fra klassisk SEO er mest grensesnittet. SEO konkurrerer om klikk i søkeresultater. LLMO handler mer om å bli en av de få kildene AI modellene bygger svaret sitt på. Men kriteriene for hvem som får denne posisjonen er de samme: kvalitet, relevans og autoritet.
GEO: Generative Engine Optimization
GEO er spesifikt knyttet til synlighet i generative søkemotorer og assistenter som ChatGPT, Claude, Perplexity og Googles generative søk.
Målet er å svare på spørsmål som:
Når noen spør “Hvilke selskaper anbefales for X i Norge”, blir vi nevnt?
Når AI modeller lister opp leverandører eller verktøy, er vi med på listen?
Hvordan beskrives merkevaren vår i disse svarene?
Alt dette er interessant. Problemet oppstår når det selges inn som en helt ny kategori med egne verktøy, egne rammeverk og egen “GEO strategi”, løsrevet fra alt annet du gjør i merkevaren.
Case: Lorelight og myten om en egen GEO strategi
For å forstå hvorfor det er lite å hente på ren AI optimalisering som egen tjeneste, er det nyttig å se på Lorelight.
Et verktøy som skulle bli SEO for AI søk
Lorelight var en GEO plattform bygget for å overvåke hvor ofte og hvordan merkevarer ble nevnt i ChatGPT, Claude og Perplexity.
Plattformen kunne blant annet:
Spore merkevareomtale på tvers av AI assistenter
Vise hvilke spørsmål som utløste at merkevaren ble nevnt
Gi innsikt i hvilke innholdstyper og kilder som så ut til å trigge sitat og omtale
Tanken var enkel og intuitiv:
Når stadig flere bruker AI til å finne informasjon, vil det være et konkurransefortrinn å kunne måle og optimalisere for denne nye flaten.
Teknologien fungerte. Kundene meldte seg på. Innsikten var ofte interessant.
Likevel ble verktøyet lagt ned etter kort tid.
Kundene likte innsikten, men endret ikke atferd
Grunnleggeren Benjamin Houy beskriver et tydelig mønster:
Kunder logget inn, utforsket data og syntes det var spennende
De oppdaget hvor de ble nevnt og hvor de manglet synlighet
Så skjedde det lite. Etter en stund sluttet de å bruke verktøyet og churnet
Når Houy analyserte hundrevis av AI svar på tvers av ChatGPT, Claude og Perplexity, så han at merkevarene som gikk igjen hadde noen felles egenskaper:
Innhold av høy kvalitet som faktisk hjelper brukeren
Omtale og lenker fra autoritative publikasjoner og kilder
Et sterkt omdømme i sin kategori
Ekte ekspertise og faglig tyngde
Med andre ord: akkurat de samme faktorene som allerede driver SEO, PR og merkevarebygging.
Det betyr at selv om Lorelight kunne vise hvor du ble nevnt, endret ikke det selve jobben du måtte gjøre. Du måtte uansett:
Lage bedre innhold
Bygge autoritet
Få omtale og lenker
Styrke posisjonen din i markedet
Da blir verktøyet i praksis kostbar “ekstra informasjon” om noe du allerede vet at du må gjøre.
Konklusjonen: Det finnes ikke en separat GEO strategi
Houy sin konklusjon var brutal, men ærlig:
For de aller fleste merkevarer finnes det ikke noe som heter en egen GEO strategi eller en egen AI optimalisering som er løsrevet fra øvrig brand og markedsarbeid. AI modellene belønner de samme grunnprinsippene som allerede gir suksess i SEO og PR.
Resultatet ble at han la ned Lorelight, og landet på at GEO i beste fall hører hjemme som en funksjon i eksisterende SEO verktøy, ikke som en egen kategori.
Poenget for deg som markedsfører eller leder er enkelt:
Hvis et dedikert GEO verktøy ikke klarer å skape nye, meningsfulle handlinger hos de mest interesserte kundene, hvorfor skulle en egen “AIO pakke” eller “LLMO tjeneste” gjøre det?
Se innlegget her: https://www.linkedin.com/posts/benjaminhouy_im-shutting-down-lorelight-here-is-why-activity-7386312534091341824-4l-t/
Hva får egentlig merkevaren din inn i AI svar?
Når du spør ChatGPT, Claude eller Perplexity om anbefalinger, bransjeoversikter eller “beste leverandører”, hvilke merkevarer er det som faktisk dukker opp?
På tvers av analyser og bransjediskusjoner går de samme mønstrene igjen:
Sterkt og klart definert merke
AI modeller ser etter tydelige entiteter. Har dere et klart navn, en tydelig posisjon og konsistent beskrivelse på tvers av nettsted, sosiale medier, kataloger og medier, er det langt enklere å forstå hvem dere er.Innhold som faktisk hjelper folk
Artikler, guider, caser og dokumentasjon som gir reelle svar, blir ofte brukt som kunnskapsgrunnlag. Særlig når de er konkrete, oppdaterte og faglig solide.Omtale i autoritative kilder
Både klassisk SEO og AI modeller bryr seg om hvem som lenker til deg, hvem som nevner deg, og i hvilken kontekst. Fagpresse, større medier, bransjeblogger og anerkjente referanser teller tungt.Ekspertise og tillit over tid
Regelmessig publisering, konsistente budskap, tydelig fagprofil og synlige eksperter i selskapet gjør det enklere for modellene å betrakte dere som en troverdig kilde.Strukturert og ryddig teknisk fundament
God internlenking, strukturert data, logiske URLer, oppdatert sitemap og en side som er rask og mobilvennlig er like viktig for AI som for søkemotorer. Alt dette gjør det enklere å hente, tolke og gjenbruke innholdet.
Med andre ord: det som løfter deg i AI svar er det samme som løfter deg i organisk søk.
Hvorfor spesialtjenester for AIO og GEO sjelden er verdt investeringen
Likevel ser vi stadig flere tjenester som selger “AI synlighet” som noe helt eget. Argumentene kan høres overbevisende ut:
“Vi optimaliserer for hvordan ChatGPT tenker, ikke bare Google”
“Vi har rammeverk for å komme inn i AI svar”
“Vi tilbyr GEO dashboards og LLMO rapporter”
Problemet er ikke at innsikt i AI synlighet er verdiløst. Problemet er at det ofte selges som en snarvei, et eget løp eller en ny kategori, når det i praksis bare peker tilbake på det samme fundamentet.
Typiske svakheter ved slike spesialtjenester:
De viser symptomer, ikke rotårsaker
Du får vite at dere ikke nevnes i AI svar. Men det du egentlig trenger å vite er hvorfor: manglende innhold, svak posisjon, få referanser eller utydelig merkevare.De skaper ekstra rapportering uten ekstra kapasitet
Flere dashboards endrer lite hvis organisasjonen allerede sliter med å gjøre det åpenbare: produsere godt innhold, bygge relasjoner og prioritere tiltak.De lover noe AI systemene ikke kan gi rent teknisk
Mange AI assistenter gir begrenset eller ingen strukturert data tilbake om trafikk, konverteringer eller fullstendig kildeliste. Du kan få indikasjoner, men ikke komplett innsikt.De pakker om grunnleggende markedsarbeid som noe mystisk
I stedet for å hjelpe deg å bli bedre på posisjonering, innhold og PR, ender du med å betale for nye begreper og tekniske diagrammer.
For de fleste virksomheter er ikke problemet mangel på GEO eller AIO. Problemet er at de grunnleggende tingene ikke er gjort godt og konsistent nok.
AI søk er et nytt grensesnitt, ikke nye grunnregler
Ja, brukeratferden endrer seg. Flere spør en AI assistent direkte i stedet for å google og klikke seg videre. Svarene er mer samtaleorienterte, og ofte ser brukeren bare ett samlet svar.
Men hva bygges disse svarene på?
Nettsteder, artikler, rapporter og bøker
Nyhetsartikler og fagpresse
Data fra søkemotorer og andre kilder
Strukturert informasjon om selskaper og personer
Det er med andre ord de samme dataene som allerede brukes i SEO og klassisk digital synlighet. Modellen kombinerer dem på en ny måte, men den er fortsatt avhengig av at du har:
Tilstedeværelse der målgruppen er
Innhold som besvarer deres spørsmål
Et omdømme som tåler å bli sitert
Det betyr at den riktige responsen på AI søk ikke er å starte helt på nytt med en egen AIO strategi. Det riktige er å oppgradere og skjerpe det du allerede burde gjøre.
Praktiske grep: Slik blir du AI vennlig uten egne GEO pakker
Nedenfor er en konkret sjekkliste du kan bruke internt, uten egne AI spesialverktøy.
1. Start med et enkelt AI synlighetsinnsikt
Bruk verktøyene selv. Spør for eksempel:
“Hvilke selskaper anbefales for [din tjeneste] i Norge?”
“Hvem er de mest anerkjente aktørene innen [din bransje] i Skandinavia?”
“Hvilke alternativer til [konkurrent X] finnes?”
Se etter:
Blir dere nevnt i det hele tatt?
Hvordan beskrives dere?
Hvilke konkurrenter løftes frem?
Ikke ta svarene som fasit. Se dem som temperaturmåling på hvordan en modell med tilgang til veldig mye informasjon totalvurderer markedet.
2. Gjør merkevaren din enkel å forstå
AI modeller sliter med det samme som mennesker: diffust språk og utydelige posisjoner.
Sørg for at det fremgår krystallklart på nettsiden og i offentlige profiler:
Hvem dere er
Hvilke problemer dere løser
For hvem
Hvor dere holder til
Hva dere er særlig gode på
Bruk samme formuleringer på tvers av nettsted, LinkedIn, kataloger og omtaler. Det gjør det enklere for modellene å koble alle referanser til samme entitet.
3. Produser innhold som svarer på ekte spørsmål
Mange populære søk som nå havner i AI assistenter er helt vanlige, konkrete spørsmål:
“Hvordan implementere AI i en mellomstor bedrift?”
“Hva koster det å automatisere kundeservice?”
“Hvordan velge riktig leverandør av AI løsninger?”
Lag innhold som svarer tydelig på slike spørsmål:
Egen artikkel per tema
Klare overskrifter med spørsmål og svar
Konkrete eksempler, tall og erfaringer
Oppdatert og datert innhold
Dette hjelper både klassisk SEO og AI modeller som skal gi et presist, kortfattet sammendrag.
4. Bygg autoritet der målgruppen faktisk følger med
Du trenger ikke 100 lenker. Du trenger riktige lenker og riktige omtaler.
Prioriter:
Fagpresse i din bransje
Anerkjente bransjeblogger eller podkaster
Samarbeid med etablerte aktører
Referansecaser som kan nevnes og siteres
Når AI modeller ser samme navn omtalt på tvers av troverdige kilder, øker sjansen for at dere dukker opp i svar.
5. Rydd i struktur og teknisk fundament
Du trenger ikke bli teknisk ekspert, men sørg for at de som drifter nettsiden har orden på:
Strukturert data der det er relevant (for eksempel organisasjon, produkter, artikler)
Ryddig informasjonsarkitektur og intern lenking
En sitemap som gjør det lett å crawle hele nettstedet
En side som laster raskt og fungerer godt på mobil
Dette er ren SEO hygiene, men det er samtidig det AI systemer er avhengig av for å finne og tolke innholdet ditt effektivt.
6. Bruk AI verktøy som hjelp i arbeidet, ikke som fasit
I stedet for å kjøpe egne “AIO pakker”, kan du bruke de samme AI verktøyene som kundene:
Generere forslag til spørsmål målgruppen sannsynligvis stiller
Få hjelp til disposisjon og struktur på innhold
Simulere hvordan en potensiell kunde kan resonere gjennom et kjøp
Men sørg for at det er mennesker som tar de strategiske valgene, og faglig sterke personer som sikrer kvalitet og presisjon.
Når kan det likevel være fornuftig å måle AI synlighet?
Det finnes unntak.
For veldig store merkevarer, globale SaaS selskaper eller aktører der en betydelig andel av kundereisen skjer via AI assistenter, kan det være nyttig å:
Overvåke hvordan merkevaren omtales i ulike AI verktøy
Oppdage grove feil, utdaterte beskrivelser eller risiko for feilinformasjon
Se trender over tid som en del av et større analyseoppsett
Poenget er likevel det samme:
Dette bør være en funksjon i det totale analysebildet, ikke en egen strategi som løsrives fra SEO, PR og merkevarebygging.
Hvis et verktøy ikke fører til at dere:
Lager bedre innhold
Styrker posisjonen deres
Bygger mer tillit i markedet
så tilfører det lite verdi, uansett hvor avansert AI det bruker.
Oppsummert: Ikke kjøp hypen, bygg merkevaren
AIO, LLMO og GEO høres nytt og avansert ut, men de beskriver i stor grad det samme:
Hvordan sørge for at merkevaren din blir forstått, brukt og anbefalt av systemer som skal hjelpe mennesker å ta beslutninger.
Historien om Lorelight viser hva som skjer når man prøver å gjøre dette til en egen kategori. Verktøyet fungerte, men endret ikke hva kundene faktisk måtte gjøre. De måtte fortsatt bygge merkevaren, produsere bedre innhold og skape reell autoritet.
Det viktigste du kan ta med deg er:
Du trenger ikke en separat GEO strategi
Du trenger en tydelig merkevare, godt innhold og ekte ekspertise
AI søk belønner de samme kvalitetssignalene som SEO og PR
Spesialverktøy og egne AIO pakker gir sjelden nye handlinger, bare nye rapporter
Hvis du investerer i noe, bør det være:
Klar posisjonering
Strategisk innholdsarbeid
PR og omtale som bygger kredibilitet
Systematisk forbedring av kundereisen, også når AI er en del av den
AI endrer hvordan vi finner informasjon. Men den endrer ikke sannheten om hva som faktisk bygger sterke merkevarer.
