Spøkelsessiteringsproblemet

Øk ferdighetene dine med Growth Memo sin ukentlige ekspertinnsikt. Abonner gratis!

Når en AI svarer på et spørsmål ved å bruke innholdet ditt, siterer den deg vanligvis med en kildelenke. Det den ikke gjør, 62 % av tiden, er å si navnet ditt. Linken er der. Merket omtales ikke. Dette er hva jeg liker å kalle en spøkelsessitering: AI-en som bruker innholdet ditt, nevner deg ikke i svaret.

Denne uken deler jeg:

• Hvorfor det å bli sitert og å bli nevnt er to forskjellige utfall som krever forskjellige strategier.
• Hvilke LLMs navnemerker kontra hvilke som behandler dem som anonymt kildemateriale.
• Søkeformatet og innholdstypen som gir 30 ganger flere merkeomtaler.

Et notat fra Kevin: Jeg er en stor fan av HubSpot Markedsføring mot kornet. Jeg hadde Kieran, en av medvertene, på min Tech Bound-podcast tilbake i 2023. Nå lanserte de et nyhetsbrev med smarte eksperimenter, nye perspektiver og praktiske leksjoner om hva som fungerer akkurat nå. Så jeg tenkte jeg skulle gi et vennlig rop: Sjekk det ut.

Denne analysen bygger på 3 981 domener fordelt på 115 forespørsler, 14 land og fire AI-søkemotorer (ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, AI Mode), ved hjelp av data fra Semrush AI Toolkit. Hvert utseende er merket som “sitert” (kildelenke til stede) og/eller “nevnt” (merkenavn vises i svarteksten). Gapet mellom disse to statene er spøkelsessiteringsproblemet.

1. 62 % av merkevarens LLM-siteringer er funksjonelt usynlige

De fleste merker antar å bli sitert betyr å bli sett. Dataene sier noe annet.

74,9 % av domenene ble sitert, og 38,3 % nevnt. 61,7 % av sitatene er spøkelsessiteringer: domenet får en kildelenke, men null navngjenkjenning i svarteksten.

Bare 13,2 % av opptredenene konverteres til både en sitering og en omtale. Ikke et eneste domene ble sitert, men ikke nevnt i det hele tatt, eller omvendt.

2. Hver LLM viser en annen oppførsel

De fire AI-motorene behandler siteringer og omtaler på fundamentalt forskjellige måter:

• Gemini navngir merkevarer i 83,7 % av opptredenene, men genererer bare en henvisningslenke 21,4 % av tiden. Det fungerer mer som en samtalepartner som trekker på merkevarekunnskap.
• ChatGPT er det motsatte: Den siterer 87,0 % av tiden, men nevner merker i bare 20,7 % av svarene, og fungerer mer som en akademisk oppgave med fotnoter.
• Google AI Overviews (AIO) sitter i midten, men lener seg mot sitering.
• Googles AI-modus tilbyr omtrent 17 % flere merkeomtaler enn ChatGPT i utgangene, men fungerer også nærmere en akademisk oppgave enn Gemini-søsken.

For merker betyr dette at Gemini-synlighet og ChatGPT-synlighet ikke er det samme. (Dette datasettet viste klare bevis på at det ikke var mye overlapping med ChatGPT-siteringer/-omtaler og Gemini-sitering/-omtaler for de samme spørsmålene.) Optimalisering for den ene hjelper ikke med den andre. Det er ingen enkelt “AI-synlighetsberegning.” Det er minst 4 forskjellige atferdssystemer som kjører parallelt.

3. Sterke merkevarer blir navngitt i teksten

Et tydelig mønster dukker opp blant domener som vises tre eller flere ganger: Innholdsaggregatorer og akademiske kilder blir sitert gjentatte ganger, men nesten aldri nevnt.

• Medium.com ble sitert 16 ganger for de samme spørsmålene på tvers av tre forskjellige motorer og kalt null ganger.
• Wikipedia.org ble sitert 27 ganger og nevnt i bare to svar, begge ganger for det samme samtalespørsmålet (“Hva er den farligste skapningen i verden?”).
• Wired.com, sciencedirect.com, harvard.edu: samme mønster.

Forbrukermerker med sterk offentlig identitet blir nevnt i produksjonen på nesten 100 %. AI føler ikke behov for å sitere. I stedet nevner den forbrukermerker direkte. Den vet at dataene om merkene kom fra et sted, men føler ikke behov for å eksplisitt si det til brukerne. For utgivere hvis verdiforslag er informasjonsmyndighet, er dette et strukturelt problem.

*Omtalefrekvens over 100 % betyr at merket er navngitt i svarteksten selv når det ikke er sitert som en kildelenke – motoren refererer til merket ved navn uten å koble til det. For verdier i dette datasettet over 100 %, tenk på å bli sitert 10x og nevnt 10x som = 100 %. Hvis et merke er nevnt 12x og sitert 10x, er det 120 %.

4. LLM-er er uenige om samme merke 22 % av tiden

454 ledetekst+domenekombinasjoner ble testet på tvers av flere motorer. I 22 % av disse resultatene (totalt 100) var LLM-er uenige om de skulle nevne merkevaren:

• Instagram.com ble nevnt av ChatGPT og Gemini, men bare sitert (ikke navngitt) av Google.
• Facebook.com ble nevnt av Gemini i 3 av 3 opptredener.
• Google AI siterte Facebook 9 av 9 ganger, men navnga den i bare 1.

Samme merke, samme spørring, men forskjellige motorer og forskjellige utfall. Dette er viktig for måling: Et merke kan vises “synlig” i en motors data mens det er helt anonymt i en annen. Samlede AI-synlighetsberegninger maskerer denne divergensen.

5. Merkeomtalepriser i tekst varierer etter geografi

Når det gjelder LLM, er forskjeller på landnivå i omtalerater meningsfulle:

• India og Sverige viser de høyeste omtalefrekvensene (50 %), noe som tyder på flere samtale- eller merkevareforespørselsmønstre i disse markedene.
• Italia, Brasil og Nederland viser de laveste omtalefrekvensene (18-22 %), med svært høye siteringsrater (82-94 %).
• Storbritannia og Canada ligger i mellomklassen, men over det globale gjennomsnittet.

*Merk: datasettet bruker lokaliserte spørsmål bekreftet av Semrush, så språket er ikke en forvirring.

Å bli sitert og å bli navngitt er ikke det samme, og krever en annen tilnærming

Fra denne analysen skilte fire takeaways seg ut for meg mest for merkevarer og deres innholdsstrategier:

1. Å bli sitert betyr at en AI trekker på innholdet ditt. Å bli nevnt betyr at det er å navngi deg. Vi vet ennå ikke nok om implikasjonene av omtale og siteringer, men vi kan med sikkerhet si at det er et system som bestemmer når du blir sitert vs. nevnt.

2. Strategien din må være LLM-spesifikk. En Gemini-first-strategi er forskjellig fra en ChatGPT-first-strategi. Enhver AI-synlighetsrapport som samles på tvers av LLM-er er villedende.

3. Sammenlignende innhold får merkevarer navngitt. Informasjonsinnhold mater maskinen anonymt. Hvis målet er merkeomtaler, ikke bare sitater, fokuserer du innholdsstrategien din mot evaluering, sammenligning og anbefaling.

4. Spørsmålsformat er viktig. Merkevarer bør kartlegge ikke bare hvilke emner de ønsker å vises i, men spesifikt hvilke fraseringsmønstre som produserer omtaler kontra spøkelsessiteringer. Korte samtalespørringer og lange strukturerte spørringer oppfører seg som forskjellige produkter.

Metodikk

Datakilde: Semrush AI Toolkit: 3 981 domeneopptredener i 115 forespørsler, 14 land og fire AI-søkemotorer (ChatGPT, Google AI Overviews, Gemini, Google).

Hver rad i datasettet representerer et domene som dukket opp i et AI-svar. Hvert utseende er merket som “sitert” (domenet vises som en kildelenke) og/eller “nevnt” (merkenavnet vises i svarteksten). Gapet mellom disse to statene er det denne analysen kaller en spøkelsessitering: AI brukte innholdet ditt, men sa ikke navnet ditt.

---

Utvalgt bilde: Roman Samborskyi/Shutterstock; Paulo Bobita/Search Engine Journal