Hvorfor LLM’er viser forskellige resultater til forskellige brugere – og hvad det betyder for din synlighed

Store sprogmodeller (LLM’er) som ChatGPT, Google Gemini, Claude, Perplexity og Microsoft Copilot bliver hurtigt en fast del af den digitale kunderejse. Men hvis du tester den samme forespørgsel på tværs af platforme – eller endda flere gange på den samme – vil du opdage noget interessant: Resultaterne er sjældent identiske.

I modsætning til klassiske Google-søgninger, hvor mange brugere ser nogenlunde de samme topresultater, er LLM-svar ofte personlige og dynamiske. Her er de vigtigste årsager til variationerne – og hvorfor det er vigtigt at forstå dem, hvis du vil sikre, at dit brand bliver nævnt.

1. Promptens struktur og brugerens input

2. Forskelle mellem LLM-platforme

Ikke alle LLM’er tænker ens. Hver platform har egne præferencer og kildestrukturer.

• Perplexity nævner flest brands pr. svar.
  
  
• Google AI Overviews har størst branddiversitet.
  
  
• Microsoft Copilot har størst ulighed i citationer.
  
  
• ChatGPT (afhængigt af version) kan være begrænset af ældre træningsdata, mens søgeforstærkede modeller som Gemini trækker på live-data.
  
  

3. Løbende opdateringer og tidsvariation

Svarene i en LLM kan ændre sig over tid – selv inden for den samme platform – fordi:

• Træningsdata opdateres periodisk.
  
  
• Søgeforstærkede modeller henter nye live-data.
  
  

Det betyder, at det brand, der nævnes i dag, måske ikke nævnes i morgen. Derfor bør prompts testes regelmæssigt, hvis du vil overvåge din LLM-synlighed.

4. Brugerinteraktion og feedback

Mange LLM’er lærer af feedback. Når brugere markerer svar som korrekte eller forkerte, kan det påvirke fremtidige resultater.

• Eksempel: På SEOday 2025 viste Rasmus Himmelstrup, hvordan direkte brugerfeedback på en URL fik Google Gemini til at ændre sin forståelse af et website.
  

5. Underliggende søgemaskinedata

Søgeforstærkede LLM’er er afhængige af data fra søgemaskiner:



• Gemini trækker på Google
  
  
• Copilot trækker på Bing
  
  

Da Google og Bing indekserer og rangerer sider forskelligt, vil svarene i Gemini og Copilot naturligt variere.

6. Brand-entiteter og entydighed

Hvis dit brandnavn kan forveksles med andre, skal du hjælpe AI’en med at forstå, hvem du er.

• LLM’er bruger kilder som Wikipedia til at opbygge “entitetsforståelse”.
  
  
• Ved at definere relationer til kendte entiteter (fx samarbejdspartnere, certificeringer, geografiske områder) kan du sikre mere præcise omtaler.
  

7. Teknisk tilgængelighed

Hvis AI-bots ikke kan crawle dit website – fx på grund af blokeringer i robots.txt eller CDN-indstillinger – kan dit brand blive helt fraværende i modellens træningsdata.

8. Vær skeptisk over for “AI ranking tools”

I takt med at LLM-optimering bliver et hot emne, er der kommet værktøjer på markedet, der lover at “måle din placering i ChatGPT” eller “tracke AI-ranking”.


Men:

• LLM-resultater er ikke statiske og kan ændre sig fra minut til minut.
  
  
• De er ofte personlige for brugeren, prompten og konteksten.
  
  
• Et “AI-rankingscore” kan derfor være misvisende og give en falsk følelse af sikkerhed.
  
  

Råd: Brug AI-rankingværktøjer som en indikation, ikke en sandhed – og kombiner dem med manuelle tests og bredere overvågning af brandomtaler på tværs af platforme.

Konklusion: AI-svar er dynamiske – og det kan du udnytte

I modsætning til SEO, hvor placeringer kan være relativt stabile, er LLM-resultater i konstant bevægelse. Det kan være en udfordring – men også en mulighed.

Hvis du arbejder målrettet med LLM-optimering, kan du:

• Øge chancen for at blive nævnt i relevante prompts.
  
  
• Sikre, at AI’en forstår og repræsenterer dit brand korrekt.
  
  
• Få en konkurrencefordel i et stadigt mere AI-drevet søgelandskab.

 Hos SEMO arbejder vi altid med LLM-synlighed som en integreret del af SEO. Det betyder, at vi sikrer din tilstedeværelse dér, hvor der er mest forretning nu (Google), samtidig med at vi positionerer dig stærkt i LLM’er som ChatGPT, Perplexity, Gemini og Copilot.

Brug for en snak ?

Seneste Blogposts