Slik måler vi KI-sitering

Råmaterialet er en strøm av svar fra fem KI-assistenter: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok og Perplexity. De svarer på spørsmålene som brukes hver uke for å følge med på hvordan kundenes nettsider vises i KI-svar. Spørsmålene sendes via API til hver modell, med websøk slått på.

Spørsmålene genereres fra en kort profil av hver fulgte bedrift: hva den selger, i hvilket marked, til hvem. De leser som forespørsler fra en potensiell kjøper, for eksempel hvilket flyttefirma man bør velge for en flytting over hele Frankrike, eller om en type nettapotek kan stoles på. Genererte spørsmål nevner aldri et merkenavn, slik at svaret ikke styres mot kunden. Kunder kan legge til egne spørsmål.

Modellen blir bedt om å merke hvert selskap den anbefaler og skrive ved siden av adressene til sidene som støtter valget. Hver adresse reduseres til sitt domene, uten www.-prefikset, og blir én sitering for det domenet. Bare svar som kom tilbake fullstendige, telles.

Enheten er en rate: siteringene til et domene, delt på svarene i samme omfang (periode, modell, språk, bransje), ganget med 100.

Nevneren inkluderer alle svar i dette omfanget, også de som ikke anbefaler noe selskap eller ikke gir noen adresse. Et domene måles mot alle sine sjanser til å bli sitert.

Telleren følger én regel: et domene telles én gang per anbefalt selskap og per svar. Hvis et svar anbefaler tre flyttefirmaer og støtter hvert med en side fra samme anmeldelsesside, får den siden tre siteringer. To sider fra den siden for ett firma gir fortsatt én sitering for det firmaet. Tallet er derfor en rate av siteringer, ikke en andel av svar.

Over flere måneder er raten ikke et gjennomsnitt av månedlige rater: den deler siteringene for alle månedene på summen av svarene deres, slik at en travel måned veier mer enn en rolig.

• Mest fransk, noe engelsk. Språket i et svar er det til markedet den analyserte nettsiden retter seg mot, lest fra dens locale (fr-FR, fr-BE, fr-CH for fransk; en-US, en-GB for engelsk) og ikke gjettet ut fra formuleringen. De fleste fulgte nettsider retter seg mot franskspråklige markeder, så det franske utvalget er langt større. De få svarene for markeder på andre språk teller bare i de samlede tallene.
• Spørsmål om bedrifter og markeder. Valg av leverandør, sammenligning av tilbud, sjekk av priser eller pålitelighet. Emner utenfor handel er ikke med.
• Bransjer. Et svar hører til bransjen til den analyserte bedriften, definert ut fra hva den selger og ikke ut fra kundene: programvare for eiendomsmeglere føres under Programvare, et webbyrå under IT-tjenester. Denne klassifiseringen starter i juli 2026. En bransje får egen side når den samler minst tre selskaper og rundt 500 svar, slik at ingen sektor speiler en enkelt kunde.
• Modeller. ChatGPT, Gemini og Perplexity får spørsmålene fra alle fulgte nettsider; Claude og Grok bare en del av dem, så tallene deres hviler på færre svar og en annen blanding av bedrifter.

• Googles domener. google.com og landsversjonene, omdirigeringene vertexaisearch.cloud.google.com som finnes i Gemini-svar, og tekniske verter som gstatic.com fjernes på hvert trinn: de er den tekniske infrastrukturen bak svarene, ikke sider en leser ville slått opp. Google-produkter som anbefales med navn, for eksempel Google Cloud, kan fortsatt dukke opp i merkerangeringene.
• Utgiverens egen nettside. sorank.com følges som en kunde, med spørsmål om SEO-programvare som ville dra de engelske tallene mot SEO-verktøy. Alle svarene fra den fjernes. I noen måneder tidlig i 2026 kunne de ikke isoleres, så disse månedene teller bare på fransk.
• Kundenettsider. De fulgte selskapenes nettsider forsvinner fra alle rangeringer, enten de vises som et domene eller som et merkenavn, også når de bare siteres via et subdomene. Svarene deres blir værende i utvalget: nettsidene under rykker opp, og nevneren endres ikke. En offentlig plattform en kunde har oppgitt som adresse, for eksempel en LinkedIn-side, fjernes aldri av den grunn.
• Tekst og personopplysninger. Ingen spørsmål, svar, kundenavn eller brukerdata publiseres.

Råsvarene beholdes bare i noen uker. Hver måned samles opp mens de fortsatt finnes: totaler per modell og språk, en fullstendig serie for hver fulgt plattform, og toppliste over domener (de 25 første i måneden samlet, de 20 første per modell). Eldre måneder finnes bare som disse samlingene.

En rangering over hele perioden summerer de månedlige toppelistene. Et domene som ikke kom med på en måneds liste, teller null for den måneden, selv om det ble sitert. Ledende domener dukker opp på nesten alle lister, så toppen av en rangering er pålitelig; lenger ned er plasseringer og antall minimumstall, særlig for domener med en ujevn tilstedeværelse.

Fulgte plattformer som YouTube, Reddit, Wikipedia eller Trustpilot slipper denne begrensningen, fordi siteringene deres registreres fullt ut hver måned. Når en plattformside og en domenerangering er uenige for samme periode, er det plattformsiden som har det fullstendige tallet.

Hver adresse knyttes til sitt registrerbare domene, navnet en bedrift faktisk kjøper, identifisert med Public Suffix List, den felles referansen for domenetilleggene. help.example.com telles sammen med example.com, entreprendre.service-public.gouv.fr med service-public.gouv.fr. Detaljene beholdes: en sammenslått rad lister sine subdomener og antallet deres i en rullegardinliste.

To typer domener slås aldri sammen, fordi subdomenene deres tilhører ulike eiere:

1. Nettstedsbyggere og verter der hvert subdomene er et eget nettsted, for eksempel blogger på substack.com eller wixsite.com.
2. Institusjonelle paraplyer der hvert subdomene er et eget offentlig organ, for eksempel nih.gov, europa.eu eller admin.ch.

Soner som gouv.fr eller gov.uk fungerer som tilleggene i den listen, så impots.gouv.fr og service-public.gouv.fr forblir to nettsteder. En gammel adresse som omdirigerer til en ny, slås sammen med den (service-public.fr inn i service-public.gouv.fr), og fulgte plattformer samler sine adresser: twitter.com og x.com telles som Twitter/X.

En bieffekt: hvis ett svar støtter et selskap med to subdomener under samme nettsted, teller den sammenslåtte domenerekken begge, mens plattformtallene teller plattformen én gang.

Spørsmålene stilles hver uke, og nettstedet oppdateres med et månedlig øyeblikksbilde, med datoen synlig på siden. Hvert øyeblikksbilde legger til den siste måneden uten å slette historikken. Finnes to versjoner av en måned, vinner den med flest svar, slik at en ufullstendig måned aldri erstatter en komplett.

En endring av metode, for eksempel en ny gruppering­sregel, slår ut på alle sider ved neste øyeblikksbilde, også for tidligere måneder så langt samlingene tillater det.

Dataene er samlet av Thibault Besson-Magdelain, grunnlegger av Sorank. Alle sammenstillingene bak diagrammene ligger i én fil, data.json, i roten av sorank.com/data: rangeringer for domener og merker totalt og per modell, månedlige serier per plattform, totalt antall svar per måned, modell og språk, og fordelinger per bransje. Antall og andeler, ikke noe annet.

• Ikke en telling av all bruk av KI. Dataene viser hvilke kilder KI-assistenter siterer om selskaper og markeder, ikke hva folk generelt spør dem om. Bransjer med flere overvåkede nettsteder teller mer.
• Mye fransk. Totaltallene trekker mot kilder som betyr noe i fransktalende markeder. Engelsk bygger på et mindre grunnlag, og andre språk har ingen data. Resultatene kan ikke overføres som de er til andre land.
• Modellene endrer seg. Leverandørene slipper nye versjoner og justerer søkeverktøyene sine. Tallene grupperes etter assistent, ikke etter versjon, så et knekk i en kurve kan komme av en modelloppdatering like mye som av nettet.
• Svarene varierer. Det samme spørsmålet stilt to ganger kan gi andre selskaper og andre kilder. Volum jevner ut dette, men snevre utvalg (én modell, én bransje, én måned) beveger seg mer.
• API-svar, ikke kontrollerte adresser. Offentlige chatapper, med egne innstillinger, kan sitere andre sider. Siterte adresser er ikke kontrollert én for én: en side kan være ødelagt, eller si noe annet enn det modellen tilskriver den.