GEO Benchmarks: Tidlige data på tvers av over 100 merker

Introduksjon

Generativ motoroptimalisering (GEO) er fortsatt nytt, men det er ikke lenger teoretisk. I løpet av 2024–2025 samlet og analyserte vi tidlige GEO-ytelsesdata fra over 100 merkevarer innen SaaS, e-handel, finans, helse, utdanning, hotell- og restaurantbransjen og profesjonelle tjenester.

Målet var ikke å rangere bransjer, men å identifisere mønstre i:

• hvor ofte merkevarer vises i generative svar

• hvilke faktorer som driver inkludering

• hvordan motorer vurderer tillit

• hvordan AI feiltolker visse merkevarer

• Hvilke bransjer som vinner eller taper synlighet

• hvordan «god» GEO-ytelse ser ut i dag

Denne rapporten avslører det tidligste og mest omfattende datasettet om GEO-synlighet – og tilbyr de første praktiske referanseverdiene for selskaper som forbereder seg på AI-første søkeæra.

Del 1: Metodikken bak referanseverdiene

For å etablere pålitelige GEO-referanseverdier analyserte vi:

• 100+ merker

• 12 000+ generative søk

• på tvers av 7 generative motorer

• ved bruk av 5 intensjonskategorier

• over 4 måneder med langsgående prøvetaking

Generative motorer inkluderte:

• Google SGE

• Bing Copilot

• ChatGPT-søk

• Perplexity

• Claude Search

• Brave Summaries

• You.com

Vi testet:

• informasjonsspørsmål

• transaksjonsspørsmål

• merkevareforespørsler

• sammenligningsspørsmål

• multimodale spørsmål

• agentbaserte arbeidsflytspørsmål

• feilsøkingsforespørsler

For hver test målte vi:

• visningsfrekvens (ble merkevaren vist i det hele tatt?)

• svarandel (hvor ofte dukket det opp sammenlignet med konkurrentene?)

• sitatstabilitet (er det inkludert gjentatte ganger eller inkonsekvent?)

• tolkningsnøyaktighet (beskriver AI-en det riktig?)

• enhetskonfidens (kjenner motoren merkevaren?)

• faktakonsistens (er detaljene konsistente på tvers av motorene?)

• multimodal gjenkjenning (suksess med bilde-/videobasert gjenkjenning)

Disse målingene danner nå grunnlaget for GEO-referansetester.

Del 2: De tre GEO-ytelsesnivåene (og hva de betyr)

Blant over 100 merker fremkom det klare synlighetsnivåer.

Nivå 1 – Høy GEO-synlighet (topp ~15 %)

Merker i dette nivået er gjennomgående:

• siteres på tvers av flere motorer

• nøyaktig beskrevet

• valgt i sammenligningssvar

• inkludert i flertrinnsoppsummeringer

• gjenkjent i multimodale spørsmål

• referert til på tvers av transaksjons- og informasjonsformål

Kjennetegn ved merkevarer i nivå 1:

• sterke enhetsstrukturer

• veldefinerte fakta-sider

• konsistent navngiving på tvers av plattformer

• førsteklasses innhold

• høy autoritet og tillit

• aktive korreksjonsarbeidsflyter

• strukturert formatering på alle viktige sider

Disse merkene dominerer GEO-synligheten selv om de ikke er de største SEO-aktørene.

Nivå 2 – Middels GEO-synlighet (~60 %)

Merker i dette nivået vises:

• av og til

• inkonsekvent

• ofte i lange svar

• sjelden i sammendrag på toppnivå

• noen ganger feilaktig tilskrevet

• ikke på tvers av alle motorer

Kjennetegn:

• noe klarhet om enheten

• rimelig sterk SEO

• inkonsekvent strukturerte data

• minimalt innhold fra første kilde

• utdaterte sider eller uklare definisjoner

• lav korreksjonsfrekvens

De risikerer å miste synlighet etter hvert som søkemotorene blir mer selektive.

Nivå 3 – Lav/ingen GEO-synlighet (~25 %)

Merker i denne gruppen er:

• usynlig

• ukjent

• feilidentifisert

• feil gruppert

• utelatt fra sammenligninger

• ikke referert til i sammendrag

Kjennetegn:

• inkonsekvent merkevarenavn

• motstridende data på tvers av plattformer

• svak tilstedeværelse av enheter

• ustrukturert innhold

• utdaterte eller unøyaktige fakta

• svake autoritetssignaler

• ingen kanoniske definisjoner

Disse merkene er i hovedsak usynlige i det generative laget. SEO alene vil ikke redde dem.

Del 3: Referanseindeks nr. 1 – Visningsfrekvens på tvers av generative søkemotorer

På tvers av 12 000 søk var gjennomsnittlig visningsfrekvens for merkevarer:

• Forvirring: høyest inkluderingsgrad

• Google SGE: svært selektiv, lav inkludering

• ChatGPT Search: sterk preferanse for strukturerte, autoritative kilder

• Brave Summaries: mange sitater, lett å vises hvis faktabasert

• Bing Copilot: balansert, men inkonsekvent

• Claude Search: svært høye krav til faktatillit

• You.com: mangfoldig, men overfladisk dekning

Tidlige vinnere: merkevarer med krystallklare enhetsstrukturer. Tidlige tapere: merkevarer med tvetydige beskrivelser eller forvirring rundt flere produkter.

Del 4: Referanseindeks nr. 2 – Prosentandeler for svarandel

Svarandel måler hvor ofte et merke vises i generative svar sammenlignet med konkurrenter.

Blant over 100 merkevarer:

• ~15 % hadde svarandel over 60 % i sin kategori

• ~35 % hadde 20–60

• ~50 % hadde mindre enn 20

Den viktigste innsikten:

SEO-styrke hadde ikke sterk korrelasjon med svarandel.

Entitetsklarhet hadde det.

Del 5: Referanseindeks nr. 3 – Stabilitet i sitater over tid

Vi sporet gjentatte søk ukentlig.

De best presterende merkene viste:

• stabil inkludering uke etter uke

• korrekte beskrivelser

• økende nøyaktighet over tid

Mellomstore merkevarer viste:

• ukentlige svingninger

• intermitterende tilstedeværelse

• delvis feiltolkning

Lavt rangerte merkevarer viste:

• ingen forbedring

• feilaktige sammendrag

• inkonsekvente fakta

• motorer som erstatter dem med konkurrenter

Generative motorer «lærer» stabile merkevarer og ignorerer ustabile merkevarer.

Del 6: Referanseindeks nr. 4 – Tolkningsnøyaktighet (hallusinasjonsrisiko)

Vi testet hvor ofte motorene beskrev et merke feil.

På tvers av over 100 merker:

• ~20 % hadde nesten perfekt nøyaktighet

• ~50 % hadde milde faktiske avvik

• ~30 % hadde store hallusinasjoner

Hallusinasjoner inkluderte:

• feil funksjoner

• utdaterte priser

• ikke-eksisterende produktpåstander

• forvirrende konkurrenter

• helt feil posisjonering

• tilskriving av egenskaper fra et annet merke

Merker med sterke kanoniske fakta-sider hadde dramatisk færre hallusinasjoner.

Del 7: Referanseindeks nr. 5 – Multimodal gjenkjenning

Vi testet multimodale søk ved hjelp av:

• produktbilder

• skjermbilder

• UI-oppsett

• videoer

• diagrammer

Resultater:

• bare ~12–18 % av merkene ble gjenkjent på en pålitelig måte via skjermbilder

• bare ~15–20 % ble gjenkjent via produktbilder

• <10 % ble gjenkjent via videobilder

• ~50 % hadde merkevarebygging som var «visuelt tvetydig»

• ~70 % hadde inkonsekvent eller lav kvalitet på visuell dokumentasjon

Multimodal GEO er for tiden det største gapet på tvers av alle bransjer.

Del 8: Referanseindeks nr. 6 – Entitetsikkerhetsskår

Entitetsbetroddhet indikerer hvor sikker modellen er om:

• hva et merke er

• hva det gjør

• hvem det betjener

• hvilke produkter som tilhører det

På tvers av over 100 merkevarer:

• ~25 % hadde høy tillit til enheten

• ~40 % hadde moderat tillit til virksomheten

• ~35 % hadde lav eller motstridende profil

Entitetsforvirring er en av de viktigste årsakene til at merkevarer mislykkes i AI-sammendrag.

Del 9: Referanseindeks nr. 7 – Vekting av innhold fra første kilde

Vi testet hvor ofte søkemotorer siterte merkevarer med originale data (f.eks. forskning, undersøkelser, studier).

Merker med innhold fra første kilde hadde:

• ~4× høyere svarandel

• ~3× høyere stabilitet i henvisninger

• ~2× bedre tolkningsnøyaktighet

Motorene foretrekker klart merkevarer som produserer:

• originale studier

• referanseverdier

• statistiske rapporter

• proprietære innsikter

AI-motorer prioriterer dataprodusenter, ikke datagjengivere.

Del 10: Referanseindeks nr. 8 – Forskjeller på bransjenivå

Noen bransjer fikk raskt synlighet, mens andre slet.

Bransjer med høyest GEO-synlighet

• SaaS

• e-handel (kategorier med høy struktur)

• finans (regulert + strukturert innhold)

• helseinformasjonssider (med klare enhetsdata)

Bransjer med lavest GEO-synlighet

• hotell

• reiser

• hjemmetjenester

• lokale bedrifter

• kreative tjenester

• profesjonelle tjenesteleverandører med vag posisjonering

Bransjer med konsistent terminologi presterte langt bedre enn bransjer med tvetydige eller varierende beskrivelser.

Del 11: De 10 største GEO-prediktorene identifisert på tvers av over 100 merkevarer

I alle testene var det følgende faktorer som hadde sterkest korrelasjon med høy GEO-ytelse:

1. Kanoniske definisjoner

Motorer trenger enkle, stabile definisjoner for å unngå forvirring.

2. Entitetsklarhet

Klar kategorisering økte inkluderingen dramatisk.

3. Strukturert innhold

Søkemotorer inkluderte merker med punktbaserte forklaringer langt oftere.

4. Førstekildedata

Søkemotorer stoler på merkevarer som produserer sine egne fakta.

5. Aktualitet

Nylig oppdatert innhold hadde høyere sannsynlighet for å bli inkludert.

6. Multimodal konsistens

Merker med stabile skjermbilder og bilder ble oftere gjenkjent riktig.

7. Tillitssignaler

Verifisert forfatterskap, opprinnelse og autoritative lenker påvirket inkluderingen.

8. Konsistens på tvers av nettsteder

Søkemotorer forkaster merkevarer med motstridende informasjon på tvers av plattformer.

9. Sammenligningsklarhet

AI-agenter foretrekker merkevarer som gjør det enkelt å sammenligne.

10. Korreksjonsarbeidsflyt

Merker som sendte inn AI-korreksjonsforespørsler, forbedret seg raskere enn passive merker.

Del 12: GEO-referanseverdier – Hva er «bra» i 2025?

Her er de tidlige normene for høytytende aktører:

Visningsfrekvens

40–65 % på tvers av motorer

Svarandel

50–70 % i sin kategori

Sitatstabilitet

Konsistent ukentlig inkludering

Tolkningsnøyaktighet

90 % faktanøyaktighet på tvers av motorer

Enhetskonfidens

Høy eller svært høy

Multimodal gjenkjenning

Bilder → pålitelig Skjermbilder → delvis Videoer → i utvikling

Merkevareavviksscore

Minimale uoverensstemmelser

Ferskhetsscore

Innhold oppdatert i løpet av de siste 90 dagene

Strukturert AI-lesbarhet

Høy

Dette er de tidlige «topp-prosentil»-ytelsesmarkørene – og de vil bli bransjestandarder innen 2026–2027.

Del 13: Strategiske innsikter fra benchmarking av over 100 merkevarer

Gjennom alle dataene fremkom syv overordnede mønstre.

1. GEO belønner klarhet mer enn størrelse

Mindre merkevarer med krystallklare definisjoner presterte bedre enn store nettsteder med vage identiteter.

2. GEO er mer følsom for feil enn SEO

Én motstridende opplysning kan ødelegge tilliten til virksomheten din.

3. Søkemotorer foretrekker tette innholdsklynger

Fullstendig kartlagte emneklynger forbedret konsekvent svarandelen.

4. Førstekildeinnhold er den nye «link building»

AI-motorer ønsker opprinnelsen til data, ikke repetisjonen av dem.

5. Multimodale ressurser er nå rangeringfaktorer

Skjermbilder og produktbilder påvirker inkluderingen.

6. Generativ synlighet er ikke korrelert med domenevurdering

Noen DR 20-merker presterte bedre enn DR 80-merker på grunn av bedre struktur.

7. Korreksjonsarbeidsflyter gir målbare gevinster

Merker som aktivt korrigerte AI-unøyaktigheter opplevde følgende:

• færre hallusinasjoner

• mer nøyaktige sammendrag

• større inkludering stabilitet

Generative motorer lærer raskt av korreksjoner.

Konklusjon: Tidlige GEO-referanseverdier avslører fremtiden for synlighet

Dataene fra over 100 merkevarer gjør én sannhet uunngåelig:

Generativ synlighet oppnås gjennom klarhet, struktur, tillit, aktualitet og ekspertise fra første hånd – ikke tradisjonell SEO-dominans.

Merkevarer som presterer godt i generative motorer:

• definerer seg selv tydelig

• opprettholder nøyaktige fakta

• bruker strukturert innhold

• publiserer originale data

• bevare konsistens på tvers av nettsteder

• oppdatere ofte

• rette opp AI-feil tidlig

• tilby multimodal klarhet

Merkevarene som gjør dette nå, vil dominere svarlaget lenge før GEO blir mainstream.

De som ikke gjør det, vil kanskje aldri se generativ synlighet igjen – fordi AI-agenter vil danne tidlige, vedvarende antagelser som blir vanskelige å korrigere senere.

GEO-referanseverdier fra over 100 merkevarer viser tydelig:

Optimalisering har skiftet fra rangering av sider til opplæringsmodeller.

Og selskapene som forstår denne endringen først, vil eie det AI-drevne oppdagelseslandskapet i det neste tiåret.