AI SEO 2026 – den kompletta guiden till hur du optimerar för AI-sök

Vad är AI SEO?

AI SEO innebär att man optimerar ett varumärkes synlighet för AI-drivna sökverktyg och agenter. Till skillnad från traditionell SEO, som prioriterar ranking i vanliga sökmotorer, handlar AI SEO om att förstå och påverka hur AI-assistenter som ChatGPT, Claude, Perplexity, Google AI Mode och Google AI Overviews uppfattar och presenterar information. Det handlar alltså inte längre om att bara synas i en länklista, utan om att bli en del av de svar som AI-verktyget genererar och visar för användaren.

Varför är det viktigt att optimera för AI-sök?

Sättet vi söker information håller på att förändras i grunden och företag som inte anpassar sig efter denna förändring riskerar att bli osynliga när AI-agenter börjar rekommendera produkter och tjänster. Genom att aktivt arbeta med AI SEO kan varumärken skydda sitt rykte, få mer marknadsexponering (share of voice) och driva mätbar affärstillväxt från plattformar som skickar miljontals besökare. Att vara en trovärdig källa ur AI:s perspektiv innebär att du framtidssäkrar din digitala närvaro i ett söklandskap där svar är den nya valutan.

Tre olika typer av AI SEO

Inom AI optimering används ofta tre specifika begrepp för att beskriva olika typer av optimering:

• Generative Engine Optimization (GEO): GEO fokuserar på att optimera innehåll för att bli en utvald källa i de generativa sammanfattningar som skapas av AI-motorer.
• Answer Engine Optimization (AEO): Denna inriktning handlar om att maximera synligheten i AI-chatbotar och röstassistenter genom att leverera direkta och verifierbara svar på specifika frågor.
• Large Language Model Optimization (LLMO): Detta syftar till att säkerställa att ett varumärkes information och data blir en permanent del av den kunskap som stora språkmodeller (LLM:er) tränas på och refererar till.

Hur fungerar AI SEO?

AI SEO kombinerar teknisk expertis med innehållsskapande för att styra hur AI tolkar information. Optimeringen vilar på tre pelare:

1. Teknisk tydlighet: Man optimerar webbplatsens struktur och använder märkning (schema) för att göra det enkelt för AI-motorer att läsa, tolka och citera innehållet.
2. Innehåll som AI vill citera: Genom att skapa auktoritativa texter som svarar heltäckande på användarnas frågor ökar man chansen att AI-motorn väljer just ditt innehåll som sin främsta källa.
3. Vad som sägs om ditt varumärke av andra: Andras åsikter om varumärket är också viktigt. AI-verktygen fångar upp andras åsikter och formulerar sin åsikt om varumärket.

Hur gör man AI-optimering?

Här är en fördjupning av hur du praktiskt genomför AI-optimering, baserat på de tre pelarna ovan – teknik, content på din egen sida och innehåll på andras webbsidor.

Content som enkelt kan läsas av AI-sökmotorer

För att AI-modeller ska kunna använda ditt innehåll måste de först kunna tolka det utan hinder. AI-sökmotorer bearbetar webbplatser på ett sätt som kräver teknisk precision. En AI sökmotor vill uppdatera sig genom att hämta information från din html på en specifik relevant sida(url).

Exempel på teknisk innehållsstruktur som fungerar:

En effektiv struktur innebär att du använder en logisk hierarki (H1-H3) kombinerat med schema-markup (strukturerad data). Genom att märka upp innehåll som ”Product”, ”FAQ” eller ”Review” hjälper du AI-motorer att förstå exakt vad informationen föreställer, vilket ökar chansen att bli en citerad källa i t.ex. ChatGPT.

Innehåll som AI vill citera – auktoritet och relevans

Innehållskapande är själva kärnan i AI SEO. AI-modeller prioriterar information som är välstrukturerad, heltäckande och som utstrålar trovärdighet.

• Innehåll man kan lita på, skrivet av någon som vet vad de pratar om: Både vanliga sökmotorer och AI-sökmotorer försöker bedöma om innehållet är skapat av någon med egen erfarenhet, faktisk kunskap och som tar ett tydligt ansvar för det som sägs – inte bara om texten låter proffsig. Så, istället för att skriva en guide i allmänhet publicerar du en guide om hur ni som varumärke hade löst problemet och baserar den på era insikter, kunskaper, referenser, egen data, case och metoder.
• Datadrivet innehåll för att fylla content gaps: Genom att använda insikter från dataanalys, om kunders behov och kommunikation kan du identifiera ”content gaps” (innehållsluckor) i ditt egna innehåll och sedan skapa texter som täpper igen luckorna. Du kan exempelvis analysera miljontals citeringar i AI-svar för att upptäcka vilka specifika frågor inom din bransch som saknar bra svar. Sedan kan du skapa innehåll som fyller det tomrummet. Ett annat exempel är att låta AI analysera supportdialoger och ta fram frågor som är viktiga för dina användare.
• Skriv så att AI:n kan ”plocka bitar”: Moderna AI-system läser oftast inte hela artiklar från början till slut. De letar efter små, tydliga informationsbitar som de kan använda för att svara på en specifik fråga. Därför bör du:
  • dela upp texten i korta stycken som kan förstås var för sig.
  • använda rubriker som ser ut som de frågor kunderna faktiskt ställer.
  • använda listor och tabeller, vilket är mycket lättare för en maskin att tyda.
• Datapresentation med hjälp av listor och tabeller: Information som presenteras i punktlistor eller jämförelsetabeller är betydligt enklare för AI-modeller att tolka och återge i genererade sammanfattningar och ange er som källa i AI svaret.
• Konkurrentjämförelse: En detaljerad analys som visar var konkurrenter får citeringar som du missar. Genom att förstå hur din konkurrenter presterar i AI-svar kan du ”stjäla” synlighet genom att optimera för de frågor där konkurrenterna är svaga.

Teknisk SEO för AI SEO

Teknisk SEO lägger grunden för all AI-optimering – utan en stabil teknisk hälsa har din AI-synlighet ingenting att förankra sig i. Denna del av AI SEO är exakt likadan som vanlig SEO.

Inom sökmotoroptimering för AI handlar den tekniska biten av AI SEO om att ta bort allt som förhindrar maskinell förståelse. Om din webbplats är en motor, så är teknisk SEO injusteringen som ser till att den går rent och kan leverera kraften (ditt innehåll) till rätt mottagare.

Här är de viktigaste tekniska faktorerna du behöver optimera för att lyckas:

• Tillgänglighet för AI-crawlers: Säkerställ att din robots.txt och din server inte blockerar AI-specifika bottar från exempelvis OpenAI eller Perplexity. Om AI-modellerna inte kan läsa din sajt kan de inte citera den.
• Dynamisk rendering för JavaScript: Många AI-crawlers har svårt att tolka webbplatser med tunga JavaScript. För att se till att allt innehåll indexeras blir bör du använda dynamisk rendering som förser sökrobotarna med en statisk HTML-version.
• Avancerad Schema-markup (strukturerad data): Detta är avgörande för att hjälpa AI-systemen sätta in din sajt i ett tydligt sammanhang.
• Använd scheman som Article, Product, FAQPage och HowTo.
• Koppla samman entiteter med egenskaper som mentions, about och sameAs för att förtydliga relationer mellan varumärken, personer och koncept.
• Core Web Vitals och prestanda: Hastighet och stabilitet är fortfarande avgörande rankningsfaktorer. Fokusera på:
  • Largest Contentful Paint (LCP): Laddningstid under 2,5 sekunder.
  • Cumulative Layout Shift (CLS): Visuell stabilitet under 0,1.
  • Interaction to Next Paint (INP): Responsivitet under 200 millisekunder.
• Semantisk HTML-struktur: Använd en logisk rubrikhierarki (H1-H3). Rubrikstrukturen spelar en stor roll när AI-systemen ska avgöra innehållets relevans och ta fram svar.
• Sajthierarki och interna länkar: Använd en huvudsida med relevanta undersidor för att bygga auktoritet bland dina ämnen. Genom att länka samman relaterat innehåll med beskrivande ankartexter hjälper du AI-systemen att förstå djupet i din expertis.
• XML-webbplatskartor (sitemaps): Se till att dina sitemaps är uppdaterade för att säkerställa att AI-robotarna snabbt hittar prioriterat och nyligen uppdaterat innehåll.

Vad andra säger om ditt varumärke har betydelse vid AI SEO

Andras content är också viktigt inom AI SEO. Om du till exempel vill att ditt varumärke ska dyka upp i sökningar kring ”bästa xyz” behöver det finnas innehåll på andra trovärdiga webbsidor som säger det om ditt varumärke.

Därför blir omnämnanden, utmärkelser, produkttester, influencer content, digital PR också viktigt inom AI SEO. AI-systemen samlar in denna information och använder den för att skapa en helhetsbedömning och summering som de sedan presenterar för de som söker i AI-verktygen. Därför är övervakning av vad som händer kring varumärket en viktig del i att göra AI SEO.

Exempel på spårning av omnämnanden:

Genom att använda verktyg som Ahrefs och Semrush kan du i realtid bevaka hur ditt varumärke nämns och citeras i AI-motorer som ChatGPT, Claude, Perplexity och Google AI Overviews. Du kan också hitta luckor där du kan få in ditt innehåll om ditt varumärke, dina produkter och det du gör. Detta kan liknas vid länkbygge inom traditionell SEO.

Strategi för AI-sökmotoroptimering

Det viktigaste målet är att göra din egen hemsida till den mest pålitliga platsen för information om ditt företag. Om du inte själv lägger ut tydliga fakta om vad du gör och vem du är, kommer AI-systemen att tvingas gissa eller hämta information från olika slumpmässiga ställen på nätet. Det leder ofta till att de summeringar som till exempel ChatGPT visar innehåller felaktig information, vilket gör att du kan gå miste om leads.

På så sätt är en viktig del av strategin för optimering för AI-sök att du har rätt innehåll som du kommunicerar på rätt sätt och i rätt ögonblick. Det bästa sättet att hantera detta på är att ha en uppdaterad varumärkesguide med mycket detaljerad information kring kunder, målgrupper, personas, positioner, omständigheter och så vidare.

Varumärkesguiden kan sedan användas för att uppdatera innehållet på den egna webbsidan och innehållet på andra sidor. Den kan även användas i den övriga kommunikationen.

Exempel:

Det är viktigt att recensioner på andra sidor säger samma sak om dig som du gör. Om du är bäst på något behöver både du och recensenterna säga det.

Verktyg för AI SEO

Vi på Topdog använder tre olika verktyg när vi gör AI SEO – Ahrefs, Semrush och Waikey. De har alla lite olika perspektiv, vilket behövs då det är mycket svårare att skapa sig en bild av nuläget och förstå problemen som behöver adresseras i AI-världen.

Det som skiljer AI SEO från vanlig SEO är nämligen att svaren är probabilistiska, det vill säga att man inte alltid är i AI-svaret och det står inte alltid samma sak. Det kan skilja sig mycket åt. Det gör att det oftast inte räcker med ett verktyg, vilket också gör AI SEO resurskrävande.

Problemet med AI SEO

En stor utmaning inom AI SEO är promptar från användare. Idag vet vi inte så mycket om sökarnas nya beteenden.

Det är tyvärr så att verktyg som ChatGPT och Gemini inte har verktyg som liknar Google Search Console kopplat till sig. Så, när vi gör strategier behöver vi gissa hur användarnas sökbeteenden ser ut.

Det vanligaste sättet att gissa belyser problemet på ett bra sätt. I Semrush och andra verktyg finns det data för att göra “prompt” research, precis som man gör sökordsanalyser inom vanlig SEO. All den här datan bygger på gissningar. De har tagit den vanliga sökordsdatan och med hjälp av AI förvandlat den till frågor. Det är såklart inte fel att göra så, men det är viktigt att ha i åtanke att det går till på det sättet när man använder datan för att förstå beteenden och dra slutsatser.

Tyvärr finns det idag ingen definitiv data kring användarbeteende att utgå ifrån. Det är inte heller möjligt att få ut data via Google Ads och det kommer troligtvis inte heller att vara möjligt att få ut data via ChatGPT när de lanserar sina annonssystem i sommar. Det innebär att vi inom en överskådlig framtid förmodligen kommer att behöva fortsätta gissa oss fram.

Mätning av AI SEO

På grund av att det är svårt att få fram data kring användarbeteenden är det inte så produktivt att använda externa verktyg för att mäta AI SEO. De visar bara fragment av verkligheten.

De mest objektiva verktygen och de som faktiskt ger information som vi kan förhålla oss till är Google Analytics. I i GA4 hittar du källhänvisningar, vilket innehåll som är populärt, trafik och måluppfyllelse (t.ex. konvertering).