AI-assistenter förändrar hur B2B-kunder hittar, jämför och förstår produkter. I stället för att enbart googla efter en broschyr frågar de exempelvis CoPilot eller ChatGPT: “Vilken pumpmodell klarar 90 grader och syra?”. Den som blir citerad i svaret är inte slumpmässig, det är företaget som har strukturerad data, tydlig produktinformation och en webbplats som talar samma språk som AI-modellerna.
I den här guiden får du veta hur du gör just det: hur du bygger en webb och produktkatalog som AI inte bara hittar, utan förstår och återanvänder.
AI förändrar sökbeteendet snabbare än någon annan teknik hittills. När ChatGPT, Gemini eller Copilot ger svar hämtar de information från tusentals källor. De letar efter:
Om ditt företag inte finns representerat i det ekosystemet, hamnar du utanför konversationen.
Tänk så här: klassisk SEO hjälper människor att hitta dig via sök. AI-synlighet handlar om att hjälpa maskiner att förstå dig, så att de kan presentera dig för människan som frågar.
Det börjar inte med content, det börjar med data. AI kan inte tolka till exempel en PDF med otydliga specifikationer. Den läser strukturer, fält och samband.
Börja med att definiera minimidata för varje produkt, exempelvis:Säkerställ att data är konsekvent mellan kanalerna: samma värde i PIM, e-handel och tekniska blad. AI modeller straffar motsägelser, men främjar stabilitet.
Många företag missar att beskriva hur produkter hänger ihop:Det är dessa kopplingar som låter AI bygga förståelse för ditt sortiment.
Till sist: skapa rutiner för att hålla allt uppdaterat. Om datan åldras, förlorar den sitt värde. Tydliga roller, ägarskap och versionshantering i ditt PIM är avgörande.
Att ha rätt data är steg ett, att märka upp den är steg två. Strukturerad data i form av JSON-LD gör att AI och sökmotorer vet vad varje bit information faktiskt betyder.
På produktsidor bör du alltid inkludera:Ett vanligt misstag är att kombinera flera markup-format i samma sida, till exempel via widgets och CMS-plugins. Det skapar dubbleringar som gör mer skada än nytta. Använd alltid en enkel JSON-LD-struktur, validerad innan publicering.
Det här handlar inte om teknik för teknikens skull. Det handlar om förtroende. AI väljer helst data som är tydlig, enhetlig och försedd med metadata.
En kunskapsgraf är inte något mystiskt. Det är egentligen bara en karta över ditt innehåll. Tänk dig att varje produkt, kategori och varumärke är en “nod”.
Länkarna mellan dem: tillbehör, ersätter, används i, del av, är trådarna som binder ihop helheten.
Länka därefter ut till alla relevanta produkter och guider. På varje produktsida länkar du tillbaka till navet. Det gör att både människor och modeller kan följa strukturen.
För AI blir det som ett miniuniversum där relationerna är tydliga. Modellen lär sig snabbt att produkt X tillhör familj Y och används i industri Z. Det är exakt den typ av semantisk förståelse LLM:er behöver för att ge korrekta svar.
Det finns en enkel tumregel: skriv som om du vill att AI ska kunna citera dig ordagrant.
Det betyder:Men det betyder också att du ska våga vara mänsklig. AI-modeller premierar källor som låter pålitliga och tydliga. Det behöver inte vara stelt utan tvärtom. Klart språk, aktiva verb och konkreta exempel gör att även algoritmer förstår tonen.
Ett bra upplägg för artiklar:Exempel:
“När du väljer pumptätning, börja med att definiera mediet och temperaturen. Matcha sedan material och tryckklass. Verifiera måtten mot pumpmodellen och dokumentera artikelnumret.”
En sådan text fungerar både för läsaren och för modellen som ska ge ett koncist svar.
Interna länkar är mycket mer än navigation: de är semantiska ledtrådar.
Länkar du från en produktsida till en kategori med texten “se fler rostfria rörkopplingar i samma serie” förstår AI att sidan handlar om rostfria rörkopplingar och seriehierarki.
Länkar du bara “läs mer här” händer ingenting.
Tänk på att även interna länkar har kontext. AI väger deras textinnehåll som signal om relation.
FAQ-sektionen är ofta den mest underskattade SEO-resursen. Den är också guld för AI-träning.
Formulera frågorna precis som dina kunder skriver dem: “Hur byter jag filter i modell X?” eller “Vilken produkt ersätter Y?”.
Svara rakt och tydligt. En mening räcker ofta. Länka sedan vidare till en mer utförlig förklaring.
Och märk upp med FAQPage-schema. Det ökar sannolikheten att du syns i både klassiska sökresultat och i AI-svar.
Du mäter redan trafik, men AI-synlighet kräver nya indikatorer. Här är några värden att följa:
Datakvalitet:AI-synlighet är inget man “får”. Det är något man förtjänar, steg för steg.
Du mäter redan trafik, men AI-synlighet kräver nya indikatorer. Här är några värden att följa:
Datakvalitet:Gör du detta systematiskt skapar du ett ekosystem som både människor och modeller kan navigera utan hinder.
Skillnaden är att mottagaren numera också är en modell. Den bryr sig inte om designen på din startsida, men den bryr sig om hur tydligt du beskriver verkligheten.
Det handlar inte om att skriva för robotar, utan om att göra ditt innehåll tillgängligt för fler sorters läsare. Följ stegen i den här guiden, så ökar du både din trovärdighet i AI-svar och din synlighet i klassiskt sök.
För varje ny AI som tränas blir din strukturerade, uppdaterade data en tillgång som växer i värde. Och i en värld där kunder förväntar sig korrekta svar direkt, är det en konkurrensfördel värd att vårda.
Och kom ihåg, att ett sofistikerat PIM-system underlättar AI-synlighet. Korrekt produktdata med tydliga och strukturerade fält, möjliggör synligheten väsentligt.