Hvordan AI forvandler internetsøgning og browsing

AI-teknologier omformer hurtigt måden, vi finder information online på. Fra grundprincipperne i SEO til fremkomsten af AI-chatbots og multimodal søgning, er hele søge-økosystemet under forandring. Denne rapport giver et omfattende overblik over disse ændringer, organiseret efter nøgleemner:

1. SEO i AI-tidsalderen

Search Engine Optimization (SEO) tilpasser sig en verden, hvor AI spiller en central rolle i søgeresultaterne. Traditionel SEO fokuserede på søgeord og backlinks, men moderne AI-drevne søgealgoritmer prioriterer at forstå brugerens hensigt og give direkte svar. For eksempel betyder Googles brug af AI-modeller, at søgning kan forstå konteksten i forespørgsler og matche dem med meningsfulde resultater – ikke bare søgeord blog.google. I praksis betyder det, at brugere kan søge med mere naturligt sprog og stadig få relevante svar – Google bemærkede, at BERT (en NLP-model) hjalp dem til bedre at fortolke cirka 1 ud af 10 engelske forespørgsler, især længere og mere samtaleprægede spørgsmål blog.google blog.google.

En stor ændring er fremkomsten af “zero-click” søgninger og AI-genererede svar øverst i søgeresultaterne. Både Google og Bing viser nu ofte et AI-genereret resumé (trukket fra flere hjemmesider) før listen over traditionelle links. Disse AI Overviews ændrer SEO-strategier markant. En nylig undersøgelse viste, at i maj 2025 havde næsten halvdelen af alle Google-søgninger (49%) et AI Overview øverst, op fra kun 25% i slutningen af 2024 xponent21.com xponent21.com. Disse resuméer indeholder typisk et kortfattet svar med et par kildelinks og optager en fremtrædende plads på skærmen. Derfor er det ikke længere en garanti for synlighed at rangere som “#1” på gammeldags vis – indhold, der ikke udvælges af AI Oversight, kan blive sprunget helt over xponent21.com. Kort sagt, “succes i AI-søgning afhænger af, hvor godt dit indhold stemmer overens med den måde, AI-modeller forstår relevans, brugerhensigt og autoritet på” xponent21.com.

Ændringer i SEO-strategi: For at forblive synlige tilpasser hjemmesideejere deres taktikker. Fokus er nu på at producere højkvalitets, autoritativt indhold som AI-algoritmer opfatter som troværdigt beepartners.vc. Markedsførere bruger strukturerede data (schema markup) og optimerer til featured snippets, da AI ofte trækker på snippet-lignende indhold til sine sammenfatninger beepartners.vc beepartners.vc. De fokuserer også på E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) signaler for at sikre, at AI ser deres indhold som troværdigt beepartners.vc. En anden taktik er at skrive i et kortfattet spørgsmål-og-svar-format – ved at gøre indholdet “snippet-venligt” øges chancen for at blive inkluderet i et AI Overview beepartners.vc. Disse skridt flugter med Googles vejledning om, at “indhold skal appellere til både AI-algoritmer og mennesker – med en balance mellem teknisk optimering og autentisk engagement” seoteric.com seoteric.com.

AI’s indflydelse på klikrater: AI-svar giver brugerne det, de har brug for, med det samme, hvilket betyder færre klik videre til hjemmesider. I begyndelsen af 2025 fandt en analyse, at når Googles AI Overview er til stede, falder klikraten på det første organiske resultat med cirka 34,5%, og 77% af sådanne forespørgsler resulterer i, at ingen brugere klikker på noget resultat overhovedet adweek.com. Dette er en dybtgående ændring fra tidligere, hvor de fleste søgninger førte til et klik. SEO-strategier skal derfor tage højde for mærkesynlighed i selve AI-svaret og finde nye måder at tiltrække trafik (f.eks. mere engagerende indhold eller alternative kanaler).

Opsummeret skubber AI SEO i retning af at blive mere holistisk og kvalitetsfokuseret. Den gamle strategi med blot at rangere en side viger for en tilgang, hvor det handler om at rangere inden i et AI-kurateret svar. Brands, der tilpasser sig ved at levere reelt brugbart, velformuleret indhold, har den bedste chance for at blive udvalgt af AI – og dermed opdaget af brugere xponent21.com xponent21.com.

2. AI-drevne søgeværktøjer og platforme

Parallelt med ændringerne i de traditionelle søgemaskiner har vi set fremkomsten af AI-drevne søgeværktøjer, som gør det muligt for brugere at forespørge information på nye måder. Bemærkelsesværdige eksempler er ChatGPT, Perplexity, Googles Gemini/Bard og Microsofts Copilot/Bing Chat. Hver tilbyder deres egen version af AI-assisteret søgning:

ChatGPT (OpenAI): Oprindeligt designet som en generel samtale-AI, fik ChatGPT evnen til at browse nettet og bruge plugins til at hente information i realtid. Mange bruger den nu som en søgehjælper ved at stille spørgsmål i naturligt sprog og få ét samlet svar. ChatGPT kan betragtes som et alternativ til en søgemaskine for komplekse forespørgsler eller research, selvom den ikke automatisk angiver kilder, medmindre der anvendes specielle plugins. Populariteten eksploderede – besøg på ChatGPT steg med over 180% i begyndelsen af 2024, hvilket viser, at millioner bruger den til informationssøgning adweek.com. Den håndterede dog kun en lille del af det samlede søgevolumen (omkring 2–3% af Googles volumen) i 2024 onelittleweb.com, på grund af de traditionelle søgemaskiners enorme skala.
Perplexity Ask: Perplexity.ai er et eksempel på en ny AI-native søgemaskine. Den bruger en stor sprogmodel til at besvare brugerens spørgsmål, men angiver afgørende kilder til websites ved hver del af sit svar. Perplexity kombinerer effektivt en websøgning med et AI-resumé, hvilket øger brugerens tillid. Dens brug er også vokset parallelt med ChatGPT’s stigning adweek.com. Perplexitys tilgang, hvor svar leveres med fodnoterede kilder, har påvirket, hvordan etablerede søgemaskiner præsenterer AI-resultater (for eksempel linker Bing og Googles AI-sammenfatninger nu også til kilder).
Google Search (Bard og Gemini): Google har introduceret generativ AI i sin søgning gennem, hvad de kalder Search Generative Experience. Deres Bard-chatbot (drevet først af PaLM 2-modellen og forventes at bruge det mere avancerede Gemini) er tilgængelig som selvstændigt værktøj og integreres nu med Google Assistant analyticsvidhya.com. Endnu mere synligt er Googles AI Overviews på resultatsiderne: disse er AI-skrevede sammenfatninger, som “kombinerer information fra flere troværdige hjemmesider” og giver ét samlet svar beepartners.vc. Googles Gemini-LLM ligger bag disse sammenfatninger beepartners.vc. Google introducerede også en “AI Mode” i Search – en dedikeret, samtalebaseret søgegrænseflade. Her kan brugere stille opfølgende spørgsmål, få multimodale resultater (f.eks. uploade et billede og spørge om det), og i det hele taget have en interaktiv dialog med Googles søgemaskine xponent21.com blog.google. Dette forvandler grundlæggende søgning fra at være en “skriv og klik”-handling til en rig samtale. Google rapporterer, at AI Mode-forespørgsler er dobbelt så lange som traditionelle forespørgsler, fordi folk stiller mere detaljerede spørgsmål blog.google.
Bing (Microsoft Copilot): Microsofts Bing-søgning er blevet opgraderet med OpenAI’s GPT-4-model under navnet Bing Chat Copilot. Denne AI er indbygget i Edge-browseren og Windows 11 og fungerer som “co-pilot for nettet”. I Bings søgeinterface kan Copilot generere et letoverskueligt svar øverst i resultaterne, med kildehenvisninger, så brugere ikke behøver at klikke sig igennem flere sider microsoft.com. Den understøtter også interaktiv chat – brugere kan raffinere deres søgning gennem opfølgende spørgsmål i naturligt sprog, og AI’en husker konteksten. Microsoft udruller dette copilot-koncept til hele deres produktportefølje (Windows, Office osv.), hvilket signalerer at websøgning og personlig produktivitet vil smelte sammen med AI-assistance.

Opsummeret gør AI-søgeværktøjer søgning mere samtalebaseret og intuitiv. De lader brugere stille spørgsmål på almindeligt dansk og giver ofte ét samlet svar (i stedet for en link-liste), med kontekst og nogle gange med kilder. Tabellen herunder sammenligner nogle af disse AI-søgeplatforme og deres nøglefunktioner:

AI-søgeværktøj	Udbyder	Funktioner & Tilgang
ChatGPT (med browsing)	OpenAI	Generelt LLM-chatbot anvendt til spørgsmål og svar. Med browsing-plugin kan den søge på nettet og opsummere fund. Svar er dog ikke automatisk kildehenvist. Ofte brugt til komplekse spørgsmål eller brainstorming.
Perplexity Ask	Perplexity AI	AI-drevet søgemaskine, der giver direkte svar med kildehenvisninger. Bruger en LLM til at fortolke forespørgsler og resultater fra nettet i realtid for at generere et kortfattet, kildebaseret svar adweek.com. Lægger vægt på troværdige svar ved at linke til understøttende hjemmesider.
Google (Bard & AI Search)	Google	Integrerer generativ AI i søgning. Bard er Googles chatbot (svarende til ChatGPT) til samtaleprægede forespørgsler. I søgning bruger Googles AI Overviews dens Gemini-LLM til at samle svar fra flere websteder beepartners.vc. Googles nye AI-tilstand tilbyder en fuldt samtalepræget søgeoplevelse (med opfølgende spørgsmål og endda billedbaserede forespørgsler) og leverer syntetiserede svar øverst på siden xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Bings søgning forbedret med GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot kan besvare forespørgsler i en chatgrænseflade ved siden af søgeresultaterne, og præsenterer ofte et resumé med referencer. Det tillader interaktiv forfining af forespørgsler og er indbygget i Edge-browseren. Microsoft markedsfører det som en AI-assistent, der giver “klare svar direkte øverst” i resultaterne microsoft.com, og integrerer websøgningsfunktion med nyttig dialog.

Indvirkning på brugerne: Disse værktøjer betyder, at brugerne har flere valgmuligheder for, hvordan de vil søge. I stedet for at formulere den perfekte nøgleordsstreng kan man stille et fuldt spørgsmål og få en øjeblikkelig forklaring. Dette er især nyttigt for udforskende forespørgsler (f.eks. planlægning af en rejse eller indlæring af et nyt begreb), hvor en interaktiv dialog kan afklare behov. Det er sigende, at Google har fundet, at brugere, der prøver AI-overblik/samtalepræget søgning, har en tendens til at stille flere opfølgende spørgsmål og udforske mere i dybden, hvilket øger deres generelle søgeaktivitet business.google.com business.google.com. Samtidig har tilgængeligheden af direkte spørgsmål og svar via ChatGPT og andre svækket de traditionelle søgemaskiners monopol en smule – for første gang foregår en markant del af informationssøgningerne uden for Google. (Denne andel er dog stadig lille; for eksempel fra april 2024 til marts 2025 havde de 10 største AI-chatbots samlet set ca. 55 mia. besøg mod 1,86 billioner besøg til de 10 største søgemaskiner onelittleweb.com. Med andre ord stod chatbots for ca. 1/34 af søgevolumenet – de vokser hurtigt, men erstatter endnu ikke søgning onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Naturlig sprogsøgning og forespørgselsbehandling

En af de mest betydningsfulde påvirkninger af AI på søgning er muligheden for, at brugere kan søge i naturligt, samtalepræget sprog – og at systemet virkelig forstår deres hensigt. Traditionelt har brugere ofte skullet bruge kortfattede, nøgleordbaserede forespørgsler (nogle gange spøgefuldt kaldet “keyword-ese”) for at opnå gode resultater blog.google. Det er ved at ændre sig. Moderne søgemaskiner anvender avancerede Natural Language Processing (NLP)-modeller – som Googles BERT og MUM samt forskellige transformer-baserede modeller – til at fortolke forespørgsler i kontekst. Det betyder, at maskinen ser på hele sætningen, ikke bare enkeltord, for at finde ud af, hvad du virkelig ønsker.

For eksempel illustrerede Google, hvordan BERT hjalp med at tolke forespørgslen “2019 brazil traveler to usa need a visa.” Før AI kunne Google overse betydningen af ordet “to” og vise resultater om amerikanske rejsende til Brasilien. Med BERTs kontekstuelle forståelse forstod Google nu korrekt forespørgslen som en brasilianer, der rejser til USA og returnerede den relevante information blog.google. Generelt tager AI-modeller stopeord og præpositioner (“to”, “for” osv.), der tidligere blev ignoreret men kan ændre betydning markant, i betragtning blog.google. Dette giver langt mere præcise resultater for længere, samtaleprægede forespørgsler.

Set fra brugerens synspunkt bliver søgning mere som at tale med en kyndig assistent. Folk kan formulere forespørgsler som hele spørgsmål eller beskrivelser af et problem. Søgesystemet, drevet af NLP, tolker nuancerne. Faktisk har Google siden 2020 anvendt AI-sprogteknologi på stort set alle engelsksprogede forespørgsler for bedre at forstå hensigten reddit.com. Det er også grunden til, at funktioner som stemmebaseret søgning (hvor man bruger stemmen til at spørge) er blevet mulige – AI’en kan tage et mundtligt, naturligt formuleret spørgsmål og håndtere det på samme måde som et indtastet.

Samtaleprægede forespørgsler: AI har også gjort det muligt med dialogbaseret, flerspurgt søgning. Med værktøjer som Bing Chat eller Googles AI-tilstand kan man stille et spørgsmål, få et svar og derefter spørge opfølgende som “Hvad med næste weekend?” eller “Forklar det i enklere termer”, og systemet husker konteksten. Dette er et stort skifte i forespørgselsbehandling. AI’en opretholder en form for dialogtilstand – noget gamle søgemaskiner ikke kunne. Microsofts Bing Copilot opfordrer for eksempel til opfølgende spørgsmål og tilbyder endda forslag til at fortsætte dialogen microsoft.com microsoft.com. Resultatet er, at søgning ikke længere er én enkelt forespørgsel – det kan være en iterativ proces, der føles som en snak med en ekspert. Som Microsoft beskriver det, “Copilot Search tilpasser sig dine behov… så brugerne kan engagere sig på en mere samtalepræget måde, svarende til en interaktiv dialog med en ekspert.” microsoft.com.

Fordele ved naturlig sprogsøgning: Denne udvikling sænker i høj grad barrieren for at finde information. Folk behøver ikke kende avancerede søgeoperatorer eller præcise nøgleord. De kan spørge “Hvordan reparerer jeg en dryppende vandhane, der ikke vil stoppe?” eller “Hvilke gode 3-stjernede Michelin-restauranter findes der i Paris, og hvorfor er de unikke?” – komplekse forespørgsler, som AI kan nedbryde og forstå. I kulissen udfører søgemaskinen måske adskillige søgninger på dine vegne (for eksempel bruger Googles AI-tilstand en “query fan-out”-teknik til at udsende mange underforespørgsler i baggrunden blog.google) – men fra brugerens perspektiv er det bare ét flydende spørgsmål.

Naturlig sprogfunktionalitet hænger også tæt sammen med stemmebaseret søgning og virtuelle assistenter, som vi ser nærmere på senere. Ideen er den samme: hvis du spørger din smarthøjttaler om noget, forventer du, at den tolker dit spørgsmål og giver et brugbart svar. Takket være forbedringer i NLP besvares stemmeforespørgsler nu langt mere præcist end for blot få år siden, og det har medført øget brug (omkring 20% af internetbrugere globalt bruger stemmesøgning i 2023–2024, et tal der er stabiliseret efter indledende vækst yaguara.co).

Sammenfattende har AI-drevet NLP gjort søgemaskiner langt bedre til at forstå semantikken i forespørgslen. Brugerne kan søge mere naturligt og få resultater, der afspejler den egentlige hensigt med deres spørgsmål i stedet for bare at matche nøgleord. Det har gjort søgning til en mere samtalebaseret og intuitiv oplevelse og baner vejen for de stemme- og chatbaserede interaktioner, der bliver stadigt mere almindelige.

4. Visuel, stemme- og multimodal-søgning

Udover tekst muliggør AI søgning via billeder, lyd og andre modaliteter. Moderne søgning er ikke længere begrænset til den klassiske tekstboks – du kan søge ved at pege dit kamera på noget eller ved at stille et spørgsmål højt. Disse multimodale søgeteknologier har udviklet sig hurtigt:

Visuel søgning: AI-drevet billedgenkendelse har gjort det muligt at søge med billeder eller kamerainput. Værktøjer som Google Lens og Bing Visual Search lader brugere identificere objekter, oversætte tekst i billeder, finde produkter og meget mere – alt sammen blot ved at tage et billede. Visuel søgning gør dit kamera til en søgeforespørgsel. Under overfladen analyserer computer vision-modeller billedet for at opdage objekter, tekst eller vartegn, og derefter leder systemet efter match eller relateret information online. Dette er blevet ekstremt populært – Google Lens bruges nu til over 20 milliarder visuelle søgninger om måneden business.google.com. Folk bruger det til alt fra at identificere en plante eller et insekt, til at scanne en restaurantmenu for anmeldelser eller til at shoppe (f.eks. tage et foto af en jakke, du kan lide, og søge efter, hvor du kan købe den). Google konstaterede, at 1 ud af 4 Lens-søgninger relaterer sig til shopping, hvilket viser den kommercielle betydning af visuel søgning business.google.com. AI-forbedringer gør, at Lens ikke blot kan identificere ét objekt, men forstå hele scener. I 2025 annoncerede Google multimodal AI-søgning i sin AI Mode: du kan uploade et billede og derefter stille spørgsmål om billedet – altså en kombination af syns- og sprogforståelse. AI’en (med Gemini-modellen) kan forstå “hele scenen, inklusive objekters relationer, materialer og former” og besvare spørgsmål samt give relevante links til yderligere info blog.google blog.google. For eksempel kunne du vise et billede af et skakbræt-opstilling og spørge: “Er dette en god åbning?” og få et kvalificeret svar baseret på billedanalysen.
Stemmestyret søgning: Stemmeaktiveret søgning er blevet mainstream takket være AI’s færdigheder inden for talegenkendelse og forståelse af naturligt sprog. Smartphone-assistenter (Google Assistant, Siri) og smarthøjttalere (Amazon Echo/Alexa m.fl.) gør det muligt for brugere at søge med stemmen. Pr. 2024 bruger cirka 20–21% af folk regelmæssigt stemmesøgning (mindst ugentligt) yaguara.co yaguara.co, og tallet er endnu højere på mobile enheder (over en fjerdedel af mobilbrugere benytter stemme). Folk bruger ofte stemmesøgning til hurtige, spontane forespørgsler – f.eks. at bede om vejvisning, vejrudsigt eller simple fakta – samt til lokale søgninger (“Find en kaffebar i nærheden”). AI har her en dobbeltrolle: først i at omdanne tale til tekst (ved brug af avancerede talegenkendelsesmodeller) og i at analysere forespørgslen som tidligere beskrevet. Effekten af stemme er, at søgninger typisk bliver længere og mere samtalebaserede (Google har observeret, at “80% af stemmesøgninger er samtaleprægede”, dvs. som fulde spørgsmål eller kommandoer). Dette udfordrer søgemaskinerne til at svare tilsvarende – ofte ved at læse svaret højt. Hvis du f.eks. spørger en stemmeassistent “Hvad er hovedstaden i Brasilien?”, bruger den AI til at finde svaret og derefter tekst-til-tale-AI for at svare, “Hovedstaden i Brasilien er Brasília.” Stemmestyret søgning har presset søgeudbyderne til at formatere resultater som direkte svar (ofte ved at bruge featured snippet/knowledge graph-data). Ifølge én undersøgelse udgør featured snippets cirka 41% af stemmesøgningsresultaterne – fordi assistenten foretrækker at læse et kort svar yaguara.co. AI forbedrer også kvaliteten af stemmeinteraktioner – assistenter bliver bedre til at følge op på konteksten (f.eks. kan du spørge “Hvem instruerede Inception?” og derefter “Hvilke andre film har han instrueret?” – hvorved assistenten forstår at han refererer til Christopher Nolan).
Multimodal og ambient søgning: Vi går nu ind i en tid, hvor søgning kan tage blandede input – tekst, stemme og billeder – og levere resultater, der også kan være multimodale. Googles “multisearch”-funktion, lanceret i 2022, giver brugere mulighed for at kombinere billede og tekst i én søgning (f.eks. tage et billede af en kjole og tilføje “i rød farve” for at finde den samme kjole i rød) econsultancy.com. Dette muliggøres af AI, der kan forbinde visuelle data med sprog. Mere generelt opstår nu konceptet ambient search: her er søgning integreret sømløst i vores omgivelser eller rutiner og kan nogle gange forudse, hvad vi har brug for. For eksempel kan du med AR-briller få informationer vist om vartegn, du kigger på, eller din telefon kan proaktivt vise relevante oplysninger om din kalender, rejse eller nærliggende seværdigheder uden at du behøver søge eksplicit. Dette er en udvidelse af multimodale evner kombineret med situationsforståelse. Googles vision her, udtrykt af en af deres VP’er, er, at søgning bliver ambient – “tilgængelig når som helst, hvor som helst, uden eksplicitte input”, som at spørge en altid tilstedeværende, alvidende ven 1950.ai. Vi ser allerede de første tegn: Googles Live og Lens funktioner lader dig nu føre samtale i realtid om det, dit kamera ser (stille spørgsmål om en live scene) blog.google, og assistenter kan bruge kontekst som placering eller dine e-mails (hvis du tillader det) til at skræddersy svar (for eksempel foreslå oplevelser på din rejse baseret på din flybekræftelsesmail blog.google).

Den samlede effekt af visuel, stemme- og multimodal-søgning er en mere intuitiv brugeroplevelse. Du er ikke længere begrænset til at skrive ord. Hvis du ser noget, kan du søge på det. Hvis du har travlt eller kører bil, kan du bare spørge højt. Har du brug for information fra et foto eller en video, kan AI finde det frem. Det mindsker friktion og åbner op for søgning i mange situationer, hvor tastatur ikke er bekvemt (derfor er stemme- og kamerasøgninger særligt populære på mobilen). Virksomheder tilpasser sig ved at sikre, at deres indhold er multimedievenligt – for eksempel ved at bruge beskrivende alt-tekst på billeder (så AI kan tolke dem) og sørge for, at deres information ligger i knowledge graphs, så stemmeassistenter let kan finde det.

5. Personalisering og anbefalingsmotorer drevet af AI

Søgning og opdagelse bliver i stigende grad personaliseret, takket være AI, der analyserer enorme mængder brugerdata for at skræddersy resultater og anbefalinger. Personalisering i denne sammenhæng betyder, at to personer kan se forskellige resultater for samme søgning, eller blive anbefalet forskelligt indhold, baseret på interesser, placering, tidligere adfærd og andre faktorer. AI er motoren, der træffer disse beslutninger, og lærer af mønstre i data.

Søgningspersonalisering: Google har i mange år lavet mild personalisering (som at prioritere lokale resultater eller bruge din søgehistorik som forslag). AI tager dette meget længere. For eksempel vil Googles kommende AI-søgeforbedringer lade brugere tilvælge personlig kontekst, hvor AI’en kan inddrage data fra dine tidligere søgninger og endda andre apps (som Gmail, med tilladelse) for at give skræddersyede svar blog.google. Hvis du søger “begivenheder denne weekend” og har givet adgang til mail og placering, kan AI’en give meget personlige forslag: f.eks. “Der er musikfestival 5 km væk, og en restaurant du tidligere har booket, har udendørs koncert lørdag.” Dette eksemplificeres af Google: “AI Mode kan vise dig restauranter med udendørs servering baseret på dine tidligere reservationer og søgninger, og foreslå begivenheder tæt på, hvor du bor (fra dine fly- og hotelbekræftelser).” blog.google. Alt dette sker privat på din konto, og Google understreger, at det er under brugerens kontrol (du skal tilvælge det, og du kan til enhver tid afbryde dataforbindelsen) blog.google blog.google.

Selv uden så dyb integration justerer AI løbende, hvad du ser. Anbefalingsmotorer på platforme (tænk YouTubes videosuggestions, Netflix’ show-anbefalinger eller artikler i dit Google Discover-nyhedsfeed) er klassiske eksempler. Disse bruger maskinlæringsmodeller til at forudsige, hvad en bruger sandsynligvis engagerer sig i næste gang. De analyserer din tidligere adfærd (set videoer, klikkede links, tidsforbrug m.m.) og sammenligner dette med millioner af andres mønstre for at vise indhold, du vil finde interessant. AI gør det muligt for disse systemer at finde subtile mønstre – f.eks. kan den lære, at folk, der læser artikel A og B, også har tendens til at nyde artikel C, og så anbefale C til nogen, der har læst A og B. Denne samarbejdsbaserede filtrering i massiv skala ville ikke være mulig uden AI til at sortere i dataene.

Fordele: Personalisering betyder, at du ofte får resultater, der er mere relevante for dig. Hvis du altid søger efter vegetariske opskrifter, kan en AI-drevet søgemaskine rangere vegetarisk indhold højere ved at lære din præference. Hvis du ofte klikker på en bestemt nyhedskilde, kan en anbefalingsmotor vise dig mere fra den kilde. E-handel bruger i høj grad AI-anbefalingssystemer: Amazons “Du kunne også være interesseret i” eller “Ofte købt sammen” forslag er AI-drevne, ligesom rækkefølgen af produkter, der vises for dig. Faktisk udnytter virksomheder som Amazon nu generativ AI til at personalisere produktbeskrivelser og anbefalinger i realtid (for eksempel ved at fremhæve forskellige produktegenskaber alt efter, hvad AI’en tror, et givent brugersegment går op i) aboutamazon.com.

Risici og overvejelser: Selvom personalisering kan forbedre brugeroplevelsen, medfører det bekymringer. En af dem er “filterbobleeffekten” – hvis en AI altid giver dig indhold lignende det, du allerede forbruger, bliver du måske ikke eksponeret for forskellige perspektiver eller ny information. For eksempel kan et personligt nyhedsfeed utilsigtet forstærke en persons politiske bias ved hovedsageligt at vise artikler, de allerede er enige i. Platforme er opmærksomme på dette og forsøger at balancere relevans med variation, men etiske udfordringer består konstant. En anden bekymring er privatliv – personalisering afhænger af indsamling og analyse af persondata. Brugere og myndigheder stiller spørgsmål som: Hvilke data anvendes? Er der indhentet samtykke? Hvor sikkert opbevares data? Vi kommer mere ind på privatliv i næste afsnit.

Fra et forretningsmæssigt perspektiv er personalisering stærkt. Det øger engagementet (folk er mere tilbøjelige til at klikke på ting, der er tilpasset dem) og kan forbedre konverteringsraten (ved shopping kan den “rette” anbefaling føre til et køb). Der findes en hel industri med Recommendations AI-tjenester (for eksempel tilbyder Google Cloud en Recommendation AI-service til detailhandlere). Disse AI-modeller forfiner løbende deres forslag med teknikker som reinforcement learning – de “lærer” af, om du klikkede på et forslag eller ignorerede det, og bliver dermed bedre over tid.

Personaliseret i realtid og forudsigende AI: En nyere tendens er, at AI forsøger at forudsige behov, selv før du stiller din forespørgsel. For eksempel kan din telefon vise “anslået rejsetid hjem” omkring kl. 17 uden at du beder om det, fordi den ved, du typisk tager hjem på det tidspunkt – dette er en simpel form for ambient personalisering. Eller Google Discover kan vise dig emner relateret til noget, du for nylig har søgt på, fordi den antager, du er interesseret. Disse forudsigende funktioner udvisker grænsen mellem søgning og anbefaling: AI’en søger reelt på dine vegne ud fra din personlige sammenhæng.

Sammenfattende betyder AI-drevet personalisering, at weboplevelsen i stigende grad bliver unik for hver bruger. Søgeresultater, anbefalinger og indholdsfeeds bliver filtreret gennem AI-modeller, der lærer af vores adfærd. Målet er at gøre opdagelse mere effektiv – du bruger mindre tid på irrelevant information og mere tid på det, der interesserer dig. Baksiden er at sikre, det gøres gennemsigtigt og retfærdigt, uden at krænke privatlivet eller skabe ekkokamre – udfordringer som samfundet stadig arbejder på at løse.

6. AI i filtrering, rangering og fortolkning af webresultater

AI spiller en kritisk rolle bag kulisserne i hvordan søgemaskiner filtrerer spam fra, rangerer de bedste resultater og endda fortolker, hvad resultaterne betyder for brugerne. Disse funktioner er mindre synlige for brugerne, men er afgørende for at levere søgeresultater af høj kvalitet.

Filtrering og spamreduktion: Moderne søgemaskiner bruger AI-baserede systemer til at opdage lavkvalitets- eller ondsindet indhold og forhindre det i at rangere. Googles proprietære SpamBrain er et AI-system, der er designet til at identificere spam-hjemmesider, svindelindhold og andet “skrald”, som brugere ikke bør se developers.google.com. Det bruger maskinlæring til at genkende spam-mønstre (for eksempel linkfarme eller automatisk genereret volapyk) langt mere effektivt end manuelle regler. Ifølge Google har SpamBrains fremskridt hjulpet med at holde over 99% af alle Google-søgninger fri for spam developers.google.com. Alene i 2022 detekterede SpamBrain 200 gange flere spamsider end ved lanceringen i 2018 seroundtable.com. Det betyder, at når du søger, har AI sandsynligvis allerede sorteret en masse skrald fra, så de resultater du får, kommer fra legitime og relevante sider. Ligeledes hjælper AI med at filtrere upassende indhold (som vold, had eller voksenindhold) fra søgeforslag eller resultater og håndhæver derved politikker og lokale love.

Rangeringsalgoritmer: At bestemme, hvilke resultater der vises først, er en kompleks opgave, der egner sig til AI. Googles rangeringsalgoritme inkorporerer eksempelvis maskinlæringssignaler – som RankBrain, introduceret i 2015, der bruger AI til at justere rangeringen ud fra, hvordan brugere interagerer med resultaterne (den lærer, hvilke resultater der ser ud til at tilfredsstille brugere) og til bedre at matche resultater til tvetydige forespørgsler. Senere blev Neural Matching og BERT integreret for at hjælpe søgemaskinen med at forbinde konceptuelt beslægtede termer og forstå kontekst. I 2020 sagde Google, at BERT blev brugt på næsten alle engelske forespørgsler for at hjælpe med rangering og relevans reddit.com. Det betyder, at når du søger, finder en AI ikke kun sider med de nøjagtige nøgleord, du tastede, men også sider, der semantisk besvarer dit spørgsmål. For eksempel, hvis du søger efter “bedste måde at lære guitar hurtigt”, indeholder ingen af ordene “øve skalaer dagligt”, men en AI-baseret søgemaskine ved, at en side, der anbefaler “øve skalaer dagligt”, kan være et godt resultat, fordi den forstår, at det er et råd om at lære guitar hurtigt.

Brugen af neural netværk i rangering hjælper også med ting som at forstå synonymer eller det overordnede emne for en side. Hvis en side ikke indeholder det præcise nøgleord, men tydeligt adresserer intentionen bag forespørgslen, kan AI hjælpe med at forhøje den. Det betyder mere nyttige søgeresultater.

Fortolkning og opsummering af resultater: En fremvoksende rolle for AI er ikke kun at finde og rangere resultater, men at fortolke dem for brugeren. Dette ses i genereringen af rige uddrag eller direkte svar. Hvis du eksempelvis søger et faktuelt spørgsmål, kan Google vise et uddrag, der direkte besvarer spørgsmålet. Traditionelt var dette blot et eksakt uddrag fra en webside. Nu kan søgemaskinen med generativ AI producere et syntetiseret svar (som omtalt, AI Overviews). Hermed fortolker AI’en flere resultater og kombinerer deres information.

Dog indebærer denne fortolkning udfordringer. Store sprogmodeller (LLM’er) har tendens til at hallucinere – de genererer nogle gange information, der lyder plausibel, men som er falsk eller ikke direkte understøttet af kilder. I søgemæssig sammenhæng kan dette føre til AI-opsummeringer, der utilsigtet indeholder fejl eller fordrejninger. Et studie fra forskere ved University of Washington’s Center for an Informed Public giver et tydeligt eksempel: da de spurgte en generativ søgemaskine om et opdigtet koncept (“Jevins teori om sociale ekkoer”), returnerede AI’en selvsikkert en detaljeret forklaring med kilder – men både forklaringen og kilderne var opdigtede cip.uw.edu. Systemet “drømte” altså reelt svaret op, fordi LLM’en ikke ville indrømme, at den ikke fandt noget. Som AI-eksperten Andrej Karpathy spøgefuldt sagde: “En LLM drømmer 100% og har hallucinationsproblemet. En søgemaskine drømmer 0% og har kreativitetens problem.” cip.uw.edu. Med andre ord: Traditionel søgning opfinder ikke information (den viser blot, hvad der findes), men mangler AI’ens evne til at give et entydigt svar; hvor en AI kan producere et flot svar, men kan opfinde fakta, hvis det ikke er veldokumenteret.

For at afbøde dette anvender søgemaskiner hybride metoder som Retrieval-Augmented Generation (RAG). Ved RAG foretager AI’en først en neuralsøgning efter relevante dokumenter, derefter tvinges LLM’en til at basere sit svar på netop de dokumenter (ofte med kildehenvisninger). Denne metode bruges af Bings chat og Googles SGE for at holde svarene forankret i reelt indhold. Det nedsætter hallucinationer betydeligt, men eliminerer dem ikke fuldstændigt. Som CIP-forskerne bemærkede, kan AI’en selv med dokumented hentet dekontextualisere information – for eksempel ved at citere noget ud af kontekst eller sammensætte fakta forkert cip.uw.edu cip.uw.edu. Fintuning af AI til nøjagtigt at opsummere og tilskrive information er et løbende udviklingsområde.

AI bruges også til at fortolke brugerhensigt ud over selve forespørgslens ord. For eksempel forsøger Googles systemer at afgøre, om din forespørgsel handler om at købe noget (kommerciel hensigt), er lokal (ønsker resultater i nærheden), er en nyhedsforespørgsel osv. Derefter tilpasses visningen (f.eks. vises shoppinglinks, et kort eller nyhedsartikler). Denne klassificering sker med AI-modeller, der ser på både forespørgslen og brugerens bredere kontekst.

Sammenfattende kan AI’s rolle i at filtrere, rangere og fortolke resultater ses som søgemaskinens hjerne:

Den renser input (filtrerer spam og skadeligt indhold fra),
sorterer output intelligent (placerer de mest nyttige og pålidelige informationer øverst),
og forklarer eller opsummerer i stigende grad disse outputs (gør søgeresultaterne mere umiddelbart brugbare via f.eks. snippets eller AI-svar).

For brugerne betyder det bedre resultater med mindre indsats – men det kræver også tillid til, at AI håndterer oplysninger korrekt. At fastholde denne tillid er årsagen til, at virksomheder er forsigtige: for eksempel har Google gradvist udrullet sine generative oversigter og understreget, at de er eksperimentelle, netop på grund af disse fortolkningsudfordringer. Gennemsigtighed (som at give kildelinks) er én løsning, som giver brugerne mulighed for at verificere AI-leverede svar microsoft.com microsoft.com. Efterhånden som AI fortsætter med at udvikle sig, kan vi forvente endnu klogere filtrering (f.eks. identificering af misinformation eller modstridende information), mere nuanceret rangering (måske personaliserede rangeringer, der tilpasses den enkelte brugers præferencer), og rigere fortolkning (måske AI, der opsummerer hele emner eller viser flere synspunkter side om side).

7. AI’s indflydelse på digital annoncering og indholdsskabelse for synlighed

Fremkomsten af AI-drevet søgning ryster økonomien på nettet – især digital annoncering (en industri på over 200 milliarder dollars, der i høj grad bygger på søgetrafik) og de måder, indhold bliver skabt for at tiltrække et publikum.

Annoncering i en AI-søge-verden: Søgemaskiner som Google tjener traditionelt penge ved at vise annoncer sammen med søgeresultater. Hvis brugerne klikker på disse annoncer, tjener Google penge. Men hvad sker der, når en AI giver dig svaret direkte? Færre klik på resultater kan også betyde færre annoncevisninger og klik. Faktisk vækker de tidlige data bekymring hos annoncører: med AI-svar øverst på siden, er organiske klik faldet markant, og mange søgninger ender uden, at brugeren klikker på et eneste resultat (som tidligere diskuteret, op til 77% uden klik for søgninger besvaret af AI adweek.com). Hvis brugerne er tilfredse med AI-oversigten, scroller de måske slet ikke ned til annoncer eller organiske links.

Google er meget opmærksom på dette og eksperimenterer aktivt med måder at integrere annoncer i AI-oplevelsen. Sundar Pichai (Googles CEO) forsikrede investorerne om, at de har “gode ideer til native annonce-koncepter” i AI-chatresultater adweek.com. I den nuværende Search Generative Experience inkluderer Google annoncer – typisk et par sponsorerede links eller shoppingresultater – inden i eller lige under AI-oversigtsboksen, mærket som annoncer. De forsøger at få disse annoncer til at passe naturligt ind, så selvom brugeren ikke klikker på et standard blåt link, ser man måske et relevant sponsoreret forslag. For eksempel, hvis AI-oversigten handler om de bedste budget-smartphones, kan et sponsoreret resultat for et bestemt telefon-tilbud dukke op i den sammenhæng.

Det er dog en fin balance. AIs opgave er at give brugeren, hvad vedkommende ønsker; for meget påtrængende reklame kan forringe oplevelsen. Google-ledere har udtryk tillid til, at hvis de får brugeroplevelsen rigtigt med AI, så finder de ud af annonce-delen over tid adweek.com – hvilket antyder, at brugeradoption kommer først, og monetarisering derefter. En interessant mulighed er, at AI-drevet søgning kan gøre målrettede annoncer endnu mere relevante. Hvis AI’en forstår nuancerne i en brugers forespørgsel bedre, kan den vise en annonce, der præcis matcher brugerens aktuelle behov. For eksempel, i en AI-samtale om planlægning af en vandretur, kan en annonce for et specifikt udstyr dukke op netop i det øjeblik, brugeren overvejer, hvad man har brug for. Dette er en form for kontekstuel annoncering løftet af AI’s forståelse af samtaler.

Nogle annonceeksperter siger endda, at den traditionelle måde at købe annoncer på, altså via søgeord, måske forsvinder. Hvis brugerne ikke taster nøgleord, men stiller spørgsmål, hvordan kan annoncørerne så gøre sig synlige? En tidligere Google-annonceringschef forudsagde, “for første gang i 20 år tror jeg faktisk, at søgeord er døde” adweek.com – og antyder, at branchen måske skifter til at målrette via emner eller intentioner, som AI kan genkende, frem for specifikke søgeudtryk.

For nu er Googles forretning med søgeannoncer stadig enorm, men den er under pres. Konkurrenter som Amazon tager andele (på produktsøgninger), og hvis AI reducerer det samlede antal let-monetariserbare søgninger, kan Googles dominans begynde at falde. En markedsprognose, citeret hos Adweek, forudsiger, at Googles andel af den amerikanske søgeannoncemarked vil falde fra 64% for ti år siden til omkring 51,5% i 2027 adweek.com, som følge af disse ændringer og øget konkurrence. Når det er sagt, hvis AI-søgning øger engagementet (folk stiller flere spørgsmål), kan der opstå nye muligheder for annoncevisning i løbet af en længere session, selv hvis hvert enkelt søgning giver færre klik. Bing, for eksempel, placerer også annoncer i deres chat-interface og har rapporteret rimelige klikrater, når disse annoncer er relevante.

Indholdsskabelse og synlighed: På den anden side af ligningen står indholdsskabere – nyhedssider, bloggere, virksomheder med hjemmesider – som traditionelt har været afhængige af, at søgemaskiner sender dem trafik (enten via SEO eller via brugere, der klikker på annoncer). AI-søgning forstyrrer dette på to måder:

Mindre trafik til udgivere: Hvis svarene gives direkte på søgesiden, klikker brugerne måske ikke videre til kilden. Udgivere frygter at miste trafik og indtægter. Vi så tidligere, at zero-click-søgninger allerede var over 65% i 2023 og forventes at overstige 70% i den nærmeste fremtid 1950.ai. Nogle udgivere sammenligner AI-snippets med “featured snippets”-problematikken på steroider – for AI’en kan tage indhold fra mange sider for at besvare et spørgsmål, og brugerne får deres svar uden at besøge siderne. Dette udfordrer den traditionelle webøkosystem-balance, hvor søgemaskiner driver besøgende til sider, som så tjener penge via annoncer eller abonnementer. Hvis AI’en bliver den primære grænseflade, får indholdsskaberne måske ikke kredit eller klik. Der diskuteres derfor nye rammer – f.eks. har nogle foreslået, at AI-svar bør have tydelige kildehenvisninger eller endda kompensation til ophavsrettens ejere (en forlængelse af debatten fra Google News-tiden). Regulering er også under opsejling: EU og andre undersøger, om brugen af udgiveres indhold i AI-resultater kan krænke ophavsret eller kræve indtægtsdeling i visse tilfælde 1950.ai.
AI-genereret indholdsbølge: Selve indholdsproduktionen er blevet transformeret af AI. Markedsførere og skribenter har nu adgang til værktøjer som GPT-4 til at generere blogs, produktbeskrivelser, opslag på sociale medier mv. på storskala. Det kan være positivt for produktiviteten – en lille virksomhed kan skabe relevant indhold og forbedre synligheden uden en stor skriveafdeling. Men det fører også til indholdsmætning. Hvis alle kan pumpe adskillige AI-skrevet artikler ud, risikerer nettet at drukne i gentagende eller lavkvalitets indhold. Søgemaskinerne skal derfor blive endnu bedre til filtrering (som nævnt med “helpful content”-opdateringerne, hvor der lægges vægt på menneskeførst-indhold). Google har udtalt, at AI-genereret indhold ikke i sig selv er imod retningslinjerne, men indhold skabt primært for at manipulere rangeringer (spam) vil blive straffet, uanset om det er menneske- eller AI-genereret seo.ai. Så nu gælder princippet kvalitet frem for kvantitet. Det hæver faktisk barren for indholdsskaberne: Gennemsnitskvaliteten for generisk indhold kan stige (fordi AI kan lave “okay” indhold nemt), så for at skille sig ud og blive synlig, er menneskelig indsigt, originalitet, erfaring og ekspertise endnu vigtigere. I SEO-miljøet tales der om, at E-E-A-T betyder endnu mere i AI-æraen – f.eks. hvis du har egne erfaringer eller original forskning i dit indhold, vil det blive vurderet højere end blot en AI-gengivelse af eksisterende viden beepartners.vc.

Omvendt kan AI hjælpe indholdsskabere med at optimere indhold. Den kan analysere søgedata for at foreslå relevante emner, eller endda hjælpe med at optimere indhold til at komme med i snippets (f.eks. ved at strukturere tekst som spørgsmål og svar, da AI og stemmestyrede assistenter favoriserer præcise Q&A-formater). Algoritmer til indholdsanbefalinger (som YouTubes eller TikToks) bruger også AI til at vise skaberes indhold til potentielle nye brugere. Dette kan være til fordel, hvis AI korrekt matcher indhold med interesserede brugere. Der findes nu et område kaldet “AI-æra SEO”, hvor indholdsskabere ikke kun tænker: “Hvordan rangerer jeg på Google?”, men også: “Hvordan bliver jeg den kilde, AI-assistenter helst citerer eller linker til?”. Teknikker kan inkludere at sikre faktuel korrekthed (for at blive en betroet kilde), bruge schema metadata (så AI nemt kan forstå indholdet), og opbygge brand-authoritet (hvis en AI ved, at dit site er en troværdig kilde, er det mere sandsynligt, at den henter information derfra).

Oprettelse af annoncemateriale: Annoncører bruger selv AI til at skabe indhold – for eksempel ved at generere mange varianter af annoncekopier og lade platformens AI vælge, hvilke der klarer sig bedst. Google Ads er begyndt at introducere AI-værktøjer, der kan generere annonceoverskrifter og beskrivelser baseret på indholdet på en hjemmeside. Så AI effektiviserer annonceringsprocessen og kan potentielt gøre annoncering mere effektiv. Den kan også automatisk tilpasse annoncer til forskellige målgrupper (dynamisk personalisering, såsom at vise forskellige billeder til forskellige demografier). I annoncering på sociale medier hjælper AI med målretning og kreative optimeringer (som Facebooks algoritmer, der lærer hvilke annoncekreativer der skaber mest engagement hos hvilke brugere).

Afslutningsvis er AI i gang med at omlægge incitamenterne og metoderne i digital annoncering og indholdsproduktion. Annoncører skal tilpasse sig nye formater (såsom at få deres budskab ind i et AI-chatsvar eller sikre, at de er synlige, når en AI giver anbefalinger). Udgivere og indholdsskabere søger nye strategier for at opretholde synlighed og indtjening – om det så er ved at optimere sig imod at blive citeret af AI, diversificere trafikkilder eller selv udnytte AI til at skabe markante indholdstyper. Dette er et hurtigt udviklende område, og branchen følger nøje med i, hvordan balancen mellem AI-svar og henvisningstrafik udvikler sig. Vi kan se nye partnerskaber eller kompensationsmodeller opstå (for eksempel lancerede OpenAI i 2023 et webbrowser-plugin, der faktisk hentede indhold fra hjemmesider og viste det til brugeren, potentielt med sidens egne annoncer – én måde at give udgivere værdi på, samtidig med at AI benyttes). Det eneste sikre er, at digitale marketingmanualer bliver skrevet om.

8. Etiske og privatlivsmæssige overvejelser ved AI-assisteret browsing

Integrationen af AI i søgning og browsing medfører ikke kun forbedringer, men også etiske og privatlivsudfordringer, der kræver grundige overvejelser:

Fejlinformation og bias: Som nævnt kan AI-systemer nogle gange levere forkerte informationer med stor selvsikkerhed. Det medfører etiske dilemmaer – brugere kan blive vildledt af et meget autoritativt AI-svar, der faktisk er forkert. For eksempel, hvis et medicinsk eller juridisk spørgsmål besvares forkert af en AI, kan konsekvenserne være alvorlige. Etisk set skal udbydere af AI-søgning minimere disse “hallucinationer” og tydeligt kommunikere usikkerhed. Vi ser initiativer i denne retning: AI-søgeflader indeholder ofte ansvarsfraskrivelser (fx “Generativ AI er eksperimentel og kan være unøjagtig”) blog.google og opfordrer brugerne til at tjekke de citerede kilder. Der er også spørgsmålet om bias i AI. Disse modeller lærer af indhold på nettet, som kan indeholde samfundsmæssige fordomme eller skæve synspunkter. Uden modforanstaltninger kan en AI eksempelvis udvise køns- eller racemæssig bias i sine svar (f.eks. associere bestemte job med et bestemt køn) eller tillægge flertallets synspunkter for meget vægt og underrepræsentere andre. Etisk set arbejder virksomheder med alignment – teknikker, der skal gøre AI’s output mere fair og faktuelt – men det er en igangværende udfordring, som kræver transparens og mangfoldig evaluering.

Transparens: Når en AI leverer et svar, bør den så afsløre, hvordan den er nået frem til det? Mange mener ja. Derfor er kildehenvisninger vigtige – brugerne har ret til at vide “ifølge hvem?” er dette svar korrekt. Faktisk var en af kritikpunkterne mod tidlige lukkede AI-systemer manglende transparens (det såkaldte “black box”-problem). Ved at give kildehenvisninger eller i det mindste en forklaring (som “Jeg fandt denne information på Wikipedia og Britannica”), kan AI-søgemaskiner blive mere transparente og give brugerne mulighed for at verificere informationen microsoft.com microsoft.com. Der er også fokus på, at AI-systemer skal erkende usikkerhed i stedet for at opfinde svar. En traditionel søgemaskine kan bare sige “ingen resultater fundet” ved et meget obskurt spørgsmål. AI har en tendens til at svare på alt, selv hvis den skal finde på noget. Etisk kunne det være bedre, at AI’en nogle gange siger “Jeg er ikke sikker” eller “Jeg kunne ikke finde information om det”. I øjeblikket er mange AI-chatbots blevet tunet til at nægte at svare på visse ting eller udtrykke usikkerhed (for eksempel vil ChatGPT sige “Jeg har ingen information om det”, hvis det virkelig er tilfældet). Denne adfærd er at foretrække frem for at vildlede brugeren, selvom det måske føles mindre tilfredsstillende.

Brugernes privatliv: AI-assisteret browsing betyder ofte, at flere brugerdata behandles for at personalisere og forbedre resultaterne. Det rejser spørgsmål om privatliv: hvordan opbevares disse data? hvem har adgang til dem? kan de blive lækket eller misbrugt? En bemærkelsesværdig hændelse fandt sted i begyndelsen af 2023, da Italiens databeskyttelsesmyndighed midlertidigt forbød ChatGPT på grund af bekymringer om privatlivets fred reuters.com. Tilsynet pegede på, at OpenAI ikke havde retsgrundlag for at indsamle de store mængder personoplysninger, der blev brugt til at træne modellen, og at brugerne ikke var tilstrækkeligt oplyst om, hvordan deres data (herunder samtaler) kunne blive lagret og brugt reuters.com reuters.com. Som svar implementerede OpenAI tiltag: større transparens i privatlivspolitikken, et aldersverificeringsværktøj (da børns data var et problem), og en mulighed for at fravælge, at ens chat-logs bruges til modeltræning reuters.com. Episoden understreger, at AI-værktøjer skal overholde databeskyttelseslovgivning. EU’s generelle databeskyttelsesforordning (GDPR) og lignende love kræver formålsangivelse ved databehandling og giver brugerne ret til sletning eller fravalg. Tjenester som ChatGPT tilbyder nu indstillinger, hvor brugeren kan slå chat-historik fra (hvilket betyder, at samtalerne ikke bruges til yderligere AI-træning).

Ydermere opstår spørgsmålet om, hvor meget af din kontekst der deles, når AI-søgeagenter browser nettet på dine vegne. For eksempel, hvis en AI hjælper dig med at booke en flyrejse, kan den bruge din lokation eller andre personlige oplysninger. Det er vigtigt at sikre, at disse detaljer ikke utilsigtet deles med tredjeparter. AI-udviklere er derfor nødt til at implementere sikkerhedsforanstaltninger: både for at forhindre, at følsomme data fremgår af outputtet, og for at beskytte det i baggrunden. Som et simpelt eksempel: hvis du spørger en AI “Hvad er min nuværende lokation?”, bør den sandsynligvis nægte af privatlivshensyn (og faktisk vil mange assistenter ikke oplyse det, medmindre det sker på brugerens initiativ og med samtykke).

Datasikkerhed: Når AI håndterer flere data, bliver sikring af disse data særdeles vigtigt. AI-modeller kan utilsigtet huske information fra træningsdata, inklusive personlige oplysninger. Der var et tilfælde, hvor folk opdagede, at en tidligere version af GPT-2 nogle gange kunne gengive bidder af sine træningsdata ordret (som dele af ophavsretsbeskyttede artikler eller kode). Denne risiko er én af grundene til, at virksomheder forsøger at rense træningsdata for personhenførbare oplysninger (PII), og hvorfor brug af brugersamtaler til træning er kontroversielt. Erhvervsbrugere er særligt forsigtige – mange virksomheder forbød medarbejdere at indtaste fortrolige oplysninger i ChatGPT, af frygt for, at de kunne lække. (For eksempel blev det rapporteret, at nogle medarbejdere hos Samsung indsatte følsom kode i ChatGPT, og at det blev en del af OpenAI’s træningsdata, hvilket medførte risiko for datalækage). Som følge heraf tilbyder erhvervsudgaver af disse AI-tjenester garantier for, at data ikke bruges til at træne modellen, samt kryptering og logning for at imødekomme virksomheders sikkerhedsbehov.

Etisk brug af indhold: En anden etisk dimension gælder for indholdsskaberne – er det rimeligt, at AI bruger alt webindhold til at generere svar? Nogle mener, at det er en transformativ anvendelse og gavner samfundet ved at sammenfatte viden. Andre (som visse kunstnere eller forfattere) mener, at AI udnytter deres værker uden kredit eller kompensation. Dette fører til debat og endda retssager (fx nogle forfattere, der sagsøger OpenAI for at bruge deres bøger i træningsdata uden tilladelse). Resultatet kan danne grundlag for politikker om træningsdatas oprindelse. Allerede nu kan EU’s udkast til AI-lov kræve oplysning om ophavsretsbeskyttet materiale brugt af generativ AI reuters.com. Vi kan komme til at se, at søgemaskiner giver udgivere mulighed for at fravælge (for eksempel med et specielt tag, der siger “medtag ikke mit indhold i AI-resumeer”), ligesom de kan fravælge søgeindeksering via robots.txt. Google har faktisk foreslået et “NoAI”-metatag, som hjemmesider kan bruge til at fortælle deres crawlere, at indholdet ikke må bruges til AI-træning eller snippets – en idé, der sandsynligvis vil udvikle sig i den nærmeste fremtid.

Brugerautonomi og afhængighed: Etisk set rejser det også spørgsmål om, hvordan AI kan forme brugeradfærd og holdninger. Hvis AI-assistenter bliver de primære portvagter til information, vil brugerne så blive for afhængige af én kilde? Kunne det gøre det nemmere for onde aktører at påvirke AI’en og dermed vildlede millioner? Det giver meget magt til dem, der kontrollerer AI-modellen. Samfundet vil sandsynligvis kræve tilsyn og ansvarlighed – måske tredjepartsrevisioner af AI-systemer for fairness og nøjagtighed. Omvendt kan AI demokratisere adgangen til information for dem, der har svært ved traditionelle grænseflader – fx personer der er ordblinde eller har handicap, kan nu stille spørgsmål med stemmen og få svar læst op. Det er en etisk fordel: forbedret inklusion og adgang til viden.

Privatliv vs. personalisering – en afvejning: Som nævnt i afsnit 5 kan højt personaliserede AI-tjenester tilbyde stor nytteværdi, men kræver brug af personlige data. At finde den rette balance er afgørende. En sandsynlig tilgang er at give brugerne kontrol – lad dem selv vælge at slå personalisering til og informer tydeligt om, hvilke data der anvendes (som Google gjorde ved at tillade Gmail-integration i AI-søgning, men kun hvis brugeren giver samtykke blog.google). Robuste anonymiseringsløsninger – brug af data i aggregeret form eller lokal behandling på enheden – kan også beskytte privatlivet (for eksempel kan nogle AI-funktioner køre lokalt på din enhed, så rådata aldrig forlader den).

Sammenfattende drejer AI’s etiske og privatlivsmæssige udfordringer i browsing sig om tillid. Brugerne skal kunne stole på, at AI leverer nøjagtige, upartiske oplysninger og beskytter deres personlige data. Det kræver løbende forbedringer af AI’s gennemsigtighed (vis kilder, indrøm usikkerheder, tillad revision), datapraksis (overholdelse af privatlivslovgivning, giv brugeren råderet over egne data) og indholdsetik (respekt for ophavsretten og indholdsskaberes arbejde). Virksomheder, der implementerer AI i søgning, er i søgelyset for at gøre det rigtigt. Vi vil sandsynligvis se fortsatte forbedringer af AI-adfærd (færre fejlagtige svar, efterhånden som modeller forbedres), nye privatlivsfunktioner (mere detaljerede fravalgsmuligheder og styring af datalagring) samt eventuelt regulering (myndigheder kan udarbejde regler for AI-tjenester, ligesom det skete for databeskyttelse og onlineindhold tidligere).

9. Fremtidige forudsigelser: AI-agenter, ambient søgning og virtuelle assistenter

Fremadrettet vil grænserne mellem “søgemaskine”, “browser” og “assistent” fortsat blive udvisket. AI-agenter, der kan udføre opgaver online på egen hånd, er på vej, og søgning vil blive mere integreret i dagligdagens kontekster (ambient computing). Her er nogle centrale forudsigelser og trends for fremtiden inden for browsing og søgning:

Autonome AI-agenter til opgaver: I stedet for blot at hente information vil fremtidens AI-systemer kunne udføre handlinger på brugerens vegne. Vi ser allerede de første eksempler i funktioner som Googles AI “agentiske kapaciteter” i Search. Google har vist en AI, der, når man beder om koncertbilletter, kan sammenligne flere billethjemmesider, sammenligne muligheder og endda begynde at udfylde købsformularer – hvor det endelige valg overlades til brugeren blog.google. Altså ikke bare at søge (“hvilke billetter er ledige”), men også at udføre dele af selve handlingsforløbet (“indtast antal billetter, tjek priser”). Dette peger på en fremtid, hvor en AI kan fungere som din personlige concierge. Forestil dig at sige: “AI, book mig en uges strandferie for under 2.000 dollars” – og den finder fly, hoteller, læser anmeldelser og giver dig en samlet plan eller booker det for dig efter godkendelse. Microsoft går også denne vej med sin vision om copilots, der hjælper dig, ikke bare med at finde information, men også at gøre ting (Windows Copilot kan allerede tilpasse indstillinger eller opsummere et dokument; senere versioner kan måske håndtere din kalender eller mails automatisk). Disse agenter vil bruge websøgningsdata, ja, men også integrerede tjenester og API’er. De ser på nettet som en database af handlinger såvel som information. For eksempel kan en AI-agent bruge OpenTable-API’et til at booke restaurant, eller bruge scraping til at udfylde en formular på en mindre struktureret hjemmeside. Det rejser interessante spørgsmål: Skal websites lave AI-venlige interfaces (API’er eller strukturerede data)? Måske. Allerede nu antyder tjenester som Google Duplex (der kan ringe og reservere bord på restauranter) denne agent-fremtid. I SEO og marketing spekuleres der i “AI Funnels” – hvor man ikke kun optimerer for en menneskelig brugerrejse, men også til at AI-agenter udvælger produktet eller indholdet til brugeren. Vigtigt er, hvis AI-agenter vælger, hvilket mærke du køber, skal virksomhederne sikre, at AI’en vælger dem. Det kunne føre til en ny slags optimering: AI agent optimering – ligesom SEO. Som en SEO ekspert sagde: “AI-systemet vil vælge hvilke brands, de anbefaler – og din opgave er at sikre, de vælger dig.” xponent21.com. Dette kan kræve fremragende metadata, gode priser og et troværdigt brand – for en AI vil sandsynligvis blive trænet til at maksimere brugerens tilfredshed (den vil måske foretrække brands med gode anmeldelser eller garanti). Så virksomheder bør overbevise AI-vurderinger, ikke kun forbrugeren direkte.
Ambient søgning & løbende assistance: Konceptet ambient søgning betyder, at søgning sker i baggrunden af vores liv – klar til at levere information proaktivt. Vi går allerede mod allestedsnærværende computing – smarte enheder overalt omkring os. I fremtiden kunne dine AR-briller konstant genkende, hvad du kigger på, og vise info (labels, vejvisning, oversættelser), uden du eksplicit beder om det. Det er en form for implicit søgning, udløst af kontekst. F.eks. går du ned ad gaden, og AR-brillerne viser anmeldelser af restauranter, du passerer – dét er ambient søgning, hvor location, vision og AI kombineres. Et andet eksempel: kontekstafhængige stemmeassistenter, der lytter efter signaler. Hvis du fører en samtale (og har givet samtykke), kan din assistent i baggrunden hente relevante fakta og være klar til at svare, hvis du spørger. Eller i din bil: AI-assistenten advarer dig: “Du har lavt brændstof, og der er en billig tankstation to kilometer fremme” – AI’en har søgt priser og placeringer ud fra dit behov. Ambient computing involverer ofte prædiktiv AI: forudse, hvad du får brug for. Google’s VP of Search, Elizabeth Reid, beskrev målet som at gøre det lige så let at spørge Google, som at spørge en alvidende ven, naturligt integreret med dine omgivelser 1950.ai. I praksis kan vi nå et punkt, hvor du sjældent taster forespørgsler; i stedet kombinerer sensorer (syn, placering, sundhed m.m.) og AI sig, så du automatisk får hjælp. Privatlivet bliver afgørende her – ambient søgning bør være tungt brugerstyret (ingen ønsker en creepy assistent, der aflytter eller viser info til andre uden samtykke). Formentlig vil fremtidens enheder have indstillinger, hvor man kan slå ambient-assistance til eller fra, ligesom man kan aktivere/deaktivere “Hey Siri” eller “OK Google”.
Næste generation virtuelle assistenter: Digitale assistenter som Siri, Google Assistant, Alexa osv. bliver langt mere avancerede, når de integrerer store sprogmodeller. Google har allerede annonceret Assistant with Bard – en fusion af taleassistent og Bard (Googles LLM) analyticsvidhya.com. Dette betyder, at assistenten kan generere rige, samtalebaserede svar og klare mere komplekse opgaver – ikke bare levere standardsvar. Vi kan forvente, at assistenterne kan løse flertrinsopgaver flydende (fx “Assistent, hjælp mig med at arrangere en genforeningsweekend: find et sted, mail alle om tilgængelighed, lav et program”). De får også mere personlighed og bliver bedre til at fastholde samtaler (måske opfyldes sci-fi-drømmen om en rigtig samtale-AI). Om få år kan det blive almindeligt at have en “AI-sekretær” – en agent, der styrer din dag (læser og opsummerer mails, booker aftaler, minder dig om opgaver osv.). Microsoft 365 Copilot fører allerede an på kontoret; for privatlivet vil lignende AI-agenter dukke op.
Integration med IoT og andre datakilder: Fremtidens søgning kan blive koblet til dine personlige datastreams – tænk at “søge i dit eget liv”. Hvis du har smarte enheder, der tracker dit helbred, kan du spørge: “Hvornår løb jeg sidst over 5 km?” – og AI’en svarer ud fra dine smartwatch-data. Eller “Find den opskrift, jeg lavede sidste måned med svampe” – og den søger i din smarte ovns log eller i dine personlige noter. Søgefunktionaliteten udvides altså fra det åbne web til personoplysninger og sensordata, og AI binder det hele sammen. Det er både stærkt og følsomt (igen: privatliv!), så implementeringen vil være forsigtig.
Neurale grænseflader og nye modaliteter: Længere ude i fremtiden undersøger nogle tech-virksomheder direkte hjerne-computer-interfacer. Hvis det bliver realistisk, kan “søgning” ske med et enkelt tanke. Det er spekulativt, men viser retningen mod mindre friktion. Mere nært forestiller man sig, at multimodale AI-modeller (som kommende GPT og Googles Gemini) vil kunne håndtere tekst, billeder, lyd og video gnidningsfrit. Så kan du have en AI, der ser en video for dig og svarer på spørgsmål om det. Fx: “AI, skim denne 1-times mødeoptagelse og giv mig nøglebeslutninger.” Det er søgning i audiovisuelle data. Eller realtidsoversættelse og kontekst: et sæt trådløse øretelefoner, der ikke bare oversætter tale, men også henter relevant info om det, der siges (fx hvis nogen nævner et firma, hvisker det nyheder om firmaet til dig).
Samfundsmæssige og forretningsmæssige skift: Efterhånden som AI-agenter overtager flere søge- og browsingopgaver, kan visse job forandre sig eller forsvinde. For eksempel kan rollen som rejseagent eller kundeservicemedarbejder ændres til at overvåge AI-agenter, der udfører opgaven. Søgemarkedsføring (SEO/SEM) vil udvikle sig (nogle mener til “Answer Engine Optimization”, eller at man prøver at få ens information/ydelser integreret direkte i AI-assistenter). Virksomheder får måske brug for at levere data til AI-økosystemet (via API’er, feeds) for at forblive synlige. Vi kan se nye partnerskaber – hvor firmaer leverer deres indhold direkte til AI-platforme for sikret inklusion (flere nyhedsorganisationer forhandler allerede om dette med Microsofts Bing AI).

På brugersiden, hvis AI bliver stærkt integreret, skal digital dannelse også inkludere forståelse af AI: fx at vide, hvordan man stiller de rigtige spørgsmål (prompting skills) og hvordan man vurderer AI’s svar kritisk. Undervisningssystemet vil måske integrere AI som værktøj, men også lære eleverne at tænke kritisk og ikke ukritisk stole på AI-output.

Kort sagt bevæger fremtidens browsing og søgning sig mod en AI-formidlet oplevelse, hvor brugerens intention kan opfyldes med minimal friktion – måske endda uden traditionelle hjemmesider involveret i mange opgaver. Søgning vil blive mere handlingsorienteret (ikke bare finde information, men få noget gjort) og kontekstbevidst. Traditionel web-browsing kan blive mere en nicheaktivitet for dem, der ønsker at fordybe sig i research eller udforske manuelt – mens mange daglige forespørgsler (“find dette, køb det, vis mig hvordan, fortæl mig nu”) vil blive håndteret af AI via stemme eller andre grænseflader.

Konsekvenserne er enorme: information bliver mere tilgængelig, men også mere formidlet gennem AI. Virksomheder, der styrer disse AI-formidlere (som Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon), kan få endnu større indflydelse, hvilket understreger vigtigheden af konkurrence og åbne økosystemer. Der er også et håbefuldt aspekt: AI-agenter kan hjælpe med at bygge bro over tilgængelighedsbarrierer (for dem, der før ikke effektivt kunne bruge internettet), og de kan tage sig af kedelige opgaver, så mennesker får frihed til mere kreative indsatser.

Opsummeret går vi ind i en æra med ambient, agerende og samtalebaseret computing. Det er som at have en superintelligent ledsager, der kan navigere i den digitale verden for dig. De grundlæggende principper for søgning – at finde den bedste information – består, men hvordan den information hentes og leveres, vil ændre sig dramatisk og blive dybt integreret i vores liv via AI.

10. Tekniske Fundamenter: LLM’er, Neural Søgning og Vektordatabaser

De AI-drevne transformationer i søgning drives af fremskridt i kerneteknologier. En forståelse for disse fundamenter giver indblik i, hvordan AI-søgning fungerer:

Store sprogmodeller (LLM’er): Disse er gigantiske neurale netværksmodeller (som GPT-4, PaLM eller Googles Gemini), trænet på massive tekstmængder. LLM’er danner hjernen bag samtale- og generativ søgning – de genererer menneskelignende svar og kan forstå komplekse sproglige input. Tekniskt er en LLM en dyb transformer-model, der har lært statistiske sprogmønstre ved at “læse” milliarder af sætninger. Den henter ikke fakta fra en database på traditionel vis; i stedet har den implicit kodet en masse viden i sine parametre. Når du stiller et spørgsmål, forudsiger den i bund og grund et sandsynligt svar baseret på mønstre set under træningen cip.uw.edu. For eksempel lærte den fra mange dokumenter, at “Paris er Frankrigs hovedstad” ofte følger sætningen “Frankrigs hovedstad”, så den kan besvare det. LLM’er er meget dygtige til sproglige opgaver (opsumering, oversættelse, tekstbaseret ræsonnement osv.), hvilket er grunden til, at de er centrale til at tolke forespørgsler og generere svar. Men fordi LLM’er ikke er databaser, har de ingen garanti for faktuel korrekthed eller opdateret viden, medmindre de kobles til én. En stor del af den nyere AI-søgeudvikling går på at få LLM’er til at arbejde sammen med søgeindekser – så man får LLM’ens grundighed sammen med faktuel forankring fra en database/web.
Neural søgning og vektorrepræsentationer: Traditionelle søgemaskiner bruger omvendte indeks og nøgleords-matchning. Modsat repræsenterer neural søgning ord og dokumenter som vektorer (talrækker) i et højdimensionelt rum. Dette muliggøres af neurale netværk, der laver embeddings – numeriske repræsentationer af tekst (eller billeder, lyd osv.), så lignende indhold afbildes tæt på hinanden i rummet. For eksempel kan ordene “hund” og “hvalp” ende med vektorer tæt på hinanden, selvom de er forskellige ord, fordi de forekommer i lignende kontekster. Det muliggør semantisk søgning: søger du “træningstips til hvalpe”, kan en neural søgemaskine finde en artikel med titlen “Sådan træner du din nye hund”, selv uden at ordet “hvalp” indgår, fordi “hund” er semantisk tæt på “hvalp”. Disse embeddings produceres af neurale modeller (ofte også transformer-baserede) og er blevet rygraden i AI-søgning. Googles søgning bruger modeller som BERT til at embedde forespørgsler og dokumenter og forbedre matchning. Bing gør det samme. Når du bruger AI-chat-søgning, laver systemet bag kulisserne ofte et vektorsøg: det embedder dit spørgsmål og finder de vektordokumenter i et vektorindeks, der ligger tættest på. Dette går ud over eksakte nøgleord og ser på konceptuel lighed infoworld.com. Vektordatabase: For at understøtte neural søgning i stor skala er der udviklet specialiserede databaser, der effektivt kan gemme og hente vektorer. En vektordatabase (fx Pinecone, Milvus eller Facebooks FAISS-bibliotek) kan lagre millioner eller milliarder af embeddingvektorer og lynhurtigt returnere de nærmeste til en given forespørgselsvektor infoworld.com infoworld.com. Det er helt centralt for AI-søgning – sådan kan en AI hente relevante oplysninger til at forankre sine svar. Spørger du for eksempel Bings AI, “Hvad er fordelene ved at genanvende plastik?”, embedder systemet det spørgsmål, søger i sit indeks af webside-embeddings for relateret indhold (fx sider om fordele/ulemper ved at genanvende plastik), henter de mest relevante passager og sender dem ind i LLM’en for at danne et svar. Vektorsøgning er særlig god til ustruktureret data og naturlige sprogforespørgsler – og også multimodale data. Det er ikke kun tekst: billeder kan embeddes (via computer vision-modeller), så man kan lave “billedsøgning” ud fra vektorsimilitet. Lyd og video kan tilsvarende vektoriseres. Kort sagt har vektordatabaser og søgning gjort det muligt at søge menneskeligt – på mening – fremfor bogstavelig streng-matchning infoworld.com. Det gør søgeresultaterne mere relevante og er en stor årsag til, at moderne søgning føles klogere.
Retrieval-Augmented Generation (RAG): Kombinationen af LLM’er og vektorsøgning leder til den såkaldte RAG-tilgang, som vi berørte før. Tekniskt har et RAG-system to hovedkomponenter: en retriever (ofte en vektorsøgemaskine, der henter de N mest relevante dokumenter til en forespørgsel) og en generator (LLM’en, der tager disse dokumenter + forespørgslen og producerer et endeligt svar). På den måde kompenserer systemet for LLM’ens manglende opdaterede eller detaljerede viden om specifikke ting ved at trække på de faktiske kilder cip.uw.edu. Resultatet er et svar, der både er flydende og (forhåbentlig) forankret i rigtige data. Denne tilgang driver fx Bing Chat, Google SGE og en lang række AI-assistenter, der har brug for opdateret information. Tekniskt afhænger RAG af gode embeddings (for at finde den rette info) og på prompt engineering (hvordan man bedst fodrer LLM’en med de fundne tekster). Ofte sammensættes den hentede tekst med en prompt som: “Brug følgende oplysninger til at besvare spørgsmålet…” og så brugerens spørgsmål. LLM’en væver derefter svaret sammen ud fra det.
Neural ranking og reinforcement learning: Udover hentning bruges AI til at rangere og forbedre resultater. Søgemaskineselskaber har brugt maskinlæring (learning-to-rank-algoritmer) i lang tid: de træner modeller på klikdata for at forudsige, hvilke resultater der skal ligge øverst. Nu gør dybe læringsmodeller (som Googles RankBrain eller transformer-baserede) det samme. Udover statisk rangering bruger systemer som Bings chat en iterativ tilgang: de kan generere flere potentielle svar eller bruge reinforcement learning med menneskelig feedback til at finjustere svarstilen. (OpenAI brugte berømt reinforcement learning fra menneskelig feedback – RLHF – for at gøre ChatGPT’s svar mere tilpassede og hjælpsomme.) Derudover er der brug for at sikre, at AI-generede svar følger visse retningslinjer (ingen hadefuld tale osv.). Det involverer AI-modereringsmodeller – klassificeringssystemer, der tjekker AI’ens output og kan filtrere eller ændre svar, der overtræder politikker. Det er endnu en grundsten: hver gang du spørger en AI, kører der typisk en sikkerhedsmodel parallelt, der vurderer forespørgslen og svaret.
Infrastruktur (beregning og latenstid): Tekniskt er levering af AI-søgning i stor skala krævende for infrastrukturen. LLM’er kræver enorm beregningskraft – at køre GPT-4 for en enkelt forespørgsel koster meget mere CPU/GPU end et almindeligt nøgleordopslag. Tilsvarende kræver vektorsøgninger på store indeks specialhardware (GPU’er eller TPU-acceleratorer, masser af RAM eller algoritmer til nærmeste nabo for at gøre det hurtigt). Virksomheder investerer i at optimere dette. Google har fx udrullet TPU-chips i deres datacentre specifikt til lynhurtigt at køre BERT-modeller til søgning blog.google. Microsoft har noget, de kalder “Orchestrator”, til Bing, der afgør, hvornår det store GPT-model skal kaldes, hvordan resultater skal caches osv., for at styre omkostninger og hastighed. Latenstid er en stor udfordring – folk forventer svar på et sekund eller to. En LLM kan typisk tage et par sekunder om at generere et svar. Meget ingeniørarbejde går på at gøre dette sømløst (fx ved at streame svaret token for token, så det ser ud, som om svaret starter med det samme, selvom den fulde generering tager længere tid). Over tid vil vi se mere effektive modeller (distillerede modeller, kvantiserede modeller), der kan køre hurtigere – måske endda på selve enheden til personliggørelse eller offline-brug.
Knowledge Graphs og hybridsystemer: Selvom LLM’er og vektorer er det nye hotte, udnyttes klassiske strukturerede data i søgning stadig mange steder. Googles Knowledge Graph – en database over fakta om emner (personer, steder, ting og deres relationer) – bruges til at besvare mange faktuelle spørgsmål hurtigt med en faktaboks. AI har ikke erstattet dette; i stedet kan AI supplere (fx hvis knowledge graph har dataene, kan AI’en prioritere at bruge dem for at sikre korrekthed). Mange søgeresultater kombinerer flere systemer: et informationspanel med strukturerede data, nogle klassiske blå links, og nu en AI-genereret opsummering øverst. Det er en hybridtilgang for at få det bedste fra hver.
Open source og tilpassede modeller: Det bør nævnes, at ikke al AI-søgning vil blive drevet af de store selskaber. Der findes open source-LLM’er og vektordatabaser, som organisationer kan bruge til at bygge specialiserede søgeløsninger – for eksempel virksomheder, der vil have AI-søgning i deres interne dokumenter. Vektordatabaser som FAISS eller Weaviate kan køre lokalt, og mindre eller API-baserede LLM’er kan bruges til Q&A. Denne demokratisering betyder, at de tekniske fundamenter, vi har gennemgået, ikke kun er låst til Big Tech; de bliver standardværktøjer for udviklere. Det vil give specialiserede søgeapplikationer – fx en søgemaskine for medicinsk forskning, der bruger en LLM finjusteret på medicinske papers og et vektorindeks over de nyeste studier, så læger hurtigt kan få synteseret evidensen til et spørgsmål. Eller enterprise search, der kan gennemsøge alle virksomhedens dokumenter og svare en medarbejder: “Har vores firma en politik om X?”

Opsummerende kombinerer det tekniske fundament for AI-drevet søgning neurale netværksmodeller for sprog og forståelse (LLM’er, transformer-modeller) med neurale repræsentationer af data (embeddings og vektorsøgning). Førstnævnte leverer hjernen til at forstå og generere sprog; sidstnævnte leverer hukommelsen til at lagre og hente viden effektivt infoworld.com infoworld.com. Sammen – og suppleret med teknikker som RAG cip.uw.edu – muliggør de de smarte søgeoplevelser, vi har gennemgået. Efterhånden som forskningen skrider frem, kan vi forvente, at modellerne bliver mere kompetente (fx multimodale modeller, der kan forstå tekst og billeder sammen) og mere effektive. Vedvarende forbedringer i algoritmer (som bedre similaritetssøgning, bedre træningsmetoder mod hallucination osv.) vil løbende forfine AI-søgeoplevelsen – gøre den hurtigere, mere korrekt og mere troværdig med tiden.

11. Forretningsmæssige og Samfundsmæssige Konsekvenser af AI-domineret Websøgning

Stigningen af AI i søgning ændrer ikke kun teknologien – det har vidtrækkende konsekvenser for virksomheder, samfundet og det globale informationslandskab:

Forretningsmæssige Konsekvenser:

Skift i Trafik og Magtdynamik: Hjemmesider, der tidligere levede af søgetrafik, kan opleve fald, når AI-svar dræner klik væk. Onlineudgivere (nyheder, how-to-sider osv.) udtrykker bekymring over, at deres indhold bliver brugt til at give svar uden at besøgende kommer ind på deres side (og uden annoncevisninger eller indtægter til dem). Dette kan tvinge en ændring i nettet forretningsmodeller. Mulighederne kan fx være: udgivere kan søge kompensationsaftaler (svarende til, hvordan nyhedsudgivere kæmpede med Google News i nogle lande), eller de kan optimere indhold specifikt for at blive den valgte kilde i AI-sammendrag, eller diversificere i stedet for at være afhængige af søgetrafik alene (bruge nyhedsbreve, sociale medier mv. for at nå deres publikum direkte). Tallene viser, at organisk trafik allerede falder – med estimater der spår, at top-hjemmesider i 2025 kan modtage markant mindre trafik fra søgning end for få år siden 1950.ai. Det lægger et økonomisk pres på udgiverne for at tilpasse sig eller konsolidere. Vi kan se flere betalingsmure eller abonnementsmodeller, hvis annonceindtægterne svigter.
Muligheder for Nye Aktører: Forstyrrelse af søge-status quo åbner døre. Indtil for nylig var “Google Search” næsten synonymt med at finde information. Nu er der et vindue for nye spillere (OpenAI, Neeva før deres lukning, Braves Summarizer, utallige startup-søgeassistenter) til at tiltrække brugere, der ønsker AI-drevne oplevelser. Faktisk har alternativer som ChatGPT og Perplexity oplevet enorm vækst i brug, omend fra et lavt udgangspunkt adweek.com. Selvom Google stadig dominerer, er det slående, at i april 2023 faldt den globale Google-søgetrafik en smule (1% ned år-over-år), mens ChatGPT og Perplexity besøg steg med 180% adweek.com. Det antyder, at nogle brugere delvist skifter til andre løsninger for visse forespørgsler. Hvis Google ikke havde reageret med deres egen AI, risikerede de at blive efterladt i et paradigmeskifte. Nu er vi reelt i et teknologikapløb: Google, Microsoft (med OpenAI) og andre (måske Meta, Amazon, Apple med deres egne AI-planer) konkurrerer om at definere næste generation af søgning. Den forretningsmæssige konsekvens er stor: det firma, som leverer den bedste AI-søgeoplevelse, kan vinde enorm markedsandel. Googles langvarige søgemonopol er ikke garanteret i en AI-first-verden (selvom skala og data giver dem en fordel til at træne AI og fastholde markedsnærvær).
Monetarisering og Nye Annoncemodeller: Vi nævnte, hvordan annoncering påvirkes. Det vil tvinge innovation i annoncemodeller. Vi kan komme til at se samtale-annoncer, hvor en AI-assistent fx afslører: “Jeg kan finde et produkt til dig – her er et sponsoreret forslag.” Eller brændte AI-hjælpere (forestil dig f.eks. at en netbutiks AI-agent hjælper og blidt fremhæver butikkens egne produkter). Søgteannoncer kan skifte fra bud på søgeord til bud på intentioner eller søgetemaer, eller endda på placeringer i et AI-svar (fx kan det at være en af de citerede kilder i et AI-sammendrag blive værdifuldt – lidt som SEO, men potentielt noget man kunne betale for, omend det kan underminere tilliden, hvis det ikke tydeliggøres). Der er også et langsigtet spørgsmål: hvis AI-søgning reducerer det samlede antal klik og dermed det samlede annonceinventar, vil prisen på de resterende annoncepladser stige? Muligvis – knaphed kan føre til højere priser pr. annonce (nogle analytikere tror færre, men mere målrettede annoncer stadig kan give samme eller større indtægt). Alternativt, hvis det bliver sværere for virksomheder at annoncere effektivt, kan de flytte budgetter til andre kanaler (fx influencer marketing eller platforme som Amazon, der både er forhandler og annoncenetværk).
Nye Tjenester og Markeder: AI-søgefunktioner kan skabe helt nye brancher. For eksempel personlige AI-assistenter som service – måske har vi alle en cloud-baseret AI tilpasset os, og virksomheder kan sælge premium AI med særlige kompetencer (en AI specialiseret i økonomisk rådgivning, fx). Eller vertikale AI-søgemaskiner, der tjener penge via abonnement – fx et AI-værktøj til juridisk research, som advokatfirmaer betaler for. Grænserne mellem søgning og andre sektorer (uddannelse, sundhed, kundeservice) vil udviskes, efterhånden som AI bliver et universelt interface. Virksomheder bør forberede sig på AI-agent-økonomien: sikre, at deres information og tjenester er tilgængelige for AI (via API’er mv.), og måske tage egne AI’er i brug til kundekontakt.
Beskæftigelse og Kompetencer: Søgning og marketing vil opleve, at jobroller ændrer sig. SEO-specialister får måske rollen som indholdsstrateger og AI-trænere, hvor de fokuserer på at skabe autoritativt indhold og metadata, som AI-algoritmer foretrækker. Omvendt kan rutinepræget indholdsproduktion (at skrive mange, basale artikler til SEO) miste værdi, da AI kan gøre dette; fokus flyttes til indhold af højere kvalitet og unik ekspertise. I kundesupport – i takt med at AI håndterer flere forespørgsler (inklusive webchat og opkald) – forandres jobbet: færre frontlinje-svarere, flere agenter til komplekse sager eller til at overvåge AI. Samlet set kan AI gøre nogle job mere effektive, men kræver også nye kompetencer (fx promptteknik, evnen til at verificere AI-output osv.).

Samfundsmæssige Konsekvenser:

Adgang til Information: Hvis AI-søgning indfrier potentialet, kan det blive en stor udligner af adgang til viden. Folk, der har haft svært ved at søge (pga. sprogbarrierer, læsefærdigheder osv.), kan spørge naturligt og få svar. Det kan også opsummere kompleks viden i enklere termer og dermed bygge bro over videnskløfter. En patient kan fx få en AI til at forklare en medicinsk rapport på almindeligt dansk. Denne empowerment er positiv. Men det centraliserer også informationsstrømmen. Hvis alle begynder at stole på nogle få AI-systemer for svar, bliver disse systemer portvagter. Det rejser bekymring om hvem der styrer AI’en, og hvilke bias der præger svarene. Samfundet får muligvis brug for mekanismer (regulering, uafhængig revision, eller pluralisme i AI-kilder) for at sikre, at AI utilsigtet ikke påtvinger en enkelt fortælling eller agenda.
Kritisk Tænkning og Uddannelse: Lettilgængelige svar er et tveægget sværd. På den ene side frigør hurtige faktasvar tid til dybere tænkning – du behøver ikke at huske ligegyldige fakta, når AI kan svare. På den anden side, hvis brugerne ikke går i dybden og bare accepterer AI’ens svar ukritisk, kan de misse nuancer eller blive vildledt, hvis AI tager fejl. Uddannelsessystemer kan vælge at fokusere mere på mediekompetencer og faktatjek (“AI sagde dette, men hvordan bekræfter vi det?”). Vi kan også se fremvæksten af værktøjer til at verificere AI-viden – fx browser-plugins, der automatisk viser kilder til AI-fakta.
Informationsdiversitet: Traditionel søgning viser typisk flere resultater, og brugeren vælger hvilket link de vil åbne, potentielt med forskellige perspektiver. En AI kondenserer alt i ét svar. Er det svar mangfoldigt og repræsentativt? For kontroversielle spørgsmål – helst skal AI’en præsentere flere synsvinkler (“Om dette siger nogle eksperter X, mens andre siger Y”). Der forskes aktivt i dette – fx at skabe nuancerede svar. Men der er en risiko for en videns-monokultur, hvis det ikke håndteres godt. Omvendt kan AI også hjælpe med at bryde filterbobler ved at give ét svar, der bygger på mange kilder – hvor brugeren selv måske bare ville have klikket på ét favoritlink. Det faktiske udfald for informationsdiversitet afhænger af valgene i AI-algoritmerne.
Bias og Retfærdighed: Samfundsmæssigt er der frygt for, at AI kan forstærke bias, der er til stede i træningsdata. Hvis det ikke håndteres ordentligt, kan AI-søgning fx afspejle fordomme eller underrepræsentere minoriteters synspunkter. Dette kan uforvarende påvirke offentlighedens holdninger eller marginalisere grupper. At sikre fairness i AI-svar – fx ved at trække på et balanceret sæt kilder og være bevidst om følsomme attributter – er et område for igangværende forskning og debat. Eksempelvis: hvis en bruger spørger “Hvorfor er gruppe X mennesker sådan og sådan?”, skal AI’en håndtere det med forsigtighed for ikke at gengive stereotype eller stødende generaliseringer fra træningsdataene. AI skal kunne korrigere præmissen eller præsentere fakta, der modgår bias’en.
Regulering og Styring: Idet AI får så central en rolle, begynder regeringer at reagere. Vi nævnte Italiens indgreb mod ChatGPT. EU’s AI-forordning, der sandsynligvis træder i kraft om nogle år, vil stille krav til “højrisiko-AI-systemer” – muligvis også dem, der påvirker den offentlige mening (søgning kan kvalificere). Det kan kræve større gennemsigtighed i, hvordan AI-svar genereres, eller endda algoritmetilsyn. Også antitrust-forhold opstår: hvis få virksomheder dominerer AI, får vi konkurrenceproblemer? Den store koncentration af AI-ekspertise i store firmaer bemærkes allerede. Open source-initiativer kan dog modvirke det, og regulatorer kan favorisere åbne økosystemer (fx kræve interoperabilitet – tillade tredjeparts-tjenester at koble sig på AI-assistenter, ligesom enhver hjemmeside kunne optræde i Google-søgning).
Social Interaktion og Adfærd: Hvis virtuelle assistenter bliver ekstremt dygtige følgesvende, kan det få sociologiske konsekvenser – folk interagerer måske mere med AI for information eller endda selskab og mindre med menneskelige eksperter eller jævnaldrende. I stedet for at spørge en ven eller lærer, spørger man måske bare AI’en. Det kan påvirke, hvordan viden deles mellem mennesker. Det kunne også føre til øget isolation, hvis det ikke balanceres – men omvendt kan AI hjælpe nogle grupper (fx folk på autismespektret eller med social angst) med at øve kommunikation i et lavtryk-miljø. Den samlede samfundseffekt er svær at forudse, men efterhånden som AI-assistenter bliver udbredte, udvikles der normer (fx: er det høfligt at bruge en AR-assistent til info under en samtale ansigt til ansigt? Vi finder ud af det – ligesom med smartphones).
Global Lighed: En positiv dimension er, at AI-modeller kan være flersprogede og hjælpe med at få flere dele af verden online. Allerede nu understøtter Bing og Googles AI mange sprog. En person i et landområde med begrænset formel uddannelse, men en simpel smartphone, kan få adgang til viden via stemmesøgning på eget sprog og få svar læst op – noget, som søgning på engelsk ville have udelukket. Dette kan sætte fart på udvikling og uddannelse. Flere virksomheder arbejder på at træne modeller på flere sprog og for lavresurce-sprog. Dog er det vigtigt, at informationen på disse sprog er solid og ikke blot oversættelser af ét perspektiv.

Samlet set er de forretningsmæssige og samfundsmæssige konsekvenser af AI-domineret søgning dybtgående. Vi ændrer grundlæggende måden, hvorpå mennesker interagerer med al registreret viden. Virksomheder skal tilpasse sig nye måder at blive opdaget og konkurrere på, sandsynligvis ved at samarbejde mere med AI-platforme eller udvikle egne AI-kompetencer. Samfundet skal tilpasse normer, uddannelse og eventuelt regulering, så det nye paradigme gavner alle og mindsker skadevirkninger. Det er en spændende fremtid – der minder om overgangen, da internettet selv blev udbredt, men nu er mellemmandsrollen overtaget af AI.

Konklusion:

Fremtiden for internetsøgning og browsing, drevet af AI, lover en mere personaliseret, samtalebaseret og integreret oplevelse. SEO-strategier flytter sig mod en tilpasning til AI’s forståelse; nye AI-drevne værktøjer opstår for at besvare vores forespørgsler direkte; søgninger i naturligt sprog og multimodale søgninger bliver normen; og vores digitale assistenter bliver mere kompetente og proaktive. Bag det hele er store sprogmodeller og neuralt vektorsøg de teknologier, der muliggør denne forandring.

Selvom fordelene i bekvemmelighed og tilgængelighed er enorme, tvinger disse udviklinger os også til at genoverveje forretningsmodeller, etiske normer og hvordan vi værdsætter information. Webben, som vi kender den, er ved at udvikle sig fra et statisk indeks af sider til en dynamisk, AI-kuratet videns- og opgaveopfyldelsesplatform. I denne overgang vil det være en nøgleudfordring at opretholde et sundt åbent web – hvor informationen er troværdig, mangfoldig, og hvor skabere belønnes.

Vi står ved begyndelsen af denne AI-drevne transformation af søgning. De kommende år vil sandsynligvis bringe innovationer, vi knap kan forudsige, samt lære os lektier fra tidlige fejltagelser. Ved at bevare fokus på brugernes behov, retfærdighed og samarbejde mellem interessenter (teknologivirksomheder, udgivere, myndigheder, brugere), kan søgningens fremtid blive en, hvor AI sætter alle i stand til at finde præcis det, de har brug for – og gøre det med tryghed og lethed.

Kilder:

Search Engine Land (2025), Sådan ændrer AI SEO seoteric.com seoteric.com
Xponent21 (2025), AI Overviews dominerer søgeresultater xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
Microsoft Bing Blog (2023), Introduktion af Copilot Search microsoft.com microsoft.com
Google Blog (2019), Forståelse af søgninger bedre end nogensinde blog.google blog.google
Bee Partners (2025), Optimering af SEO til AI Overviews beepartners.vc beepartners.vc
Adweek (2025), Googles AI-søgeæra adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
Onelittleweb Study (2025), AI Chatbots vs Søgemaskiner onelittleweb.com onelittleweb.com
Yaguara (2025), Statistik om stemmesøgning yaguara.co yaguara.co
Think with Google (2024), Hvor godt kender du Google Søgning? business.google.com
Google Product Blog (2025), Bringer multimodal søgning til AI Mode blog.google blog.google
CIP, UW (2024), Pålidelighed af generativ AI-søgning cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
Google Developers Blog (2023), Webspam-rapport 2022 developers.google.com
InfoWorld (2023), Vektordatabaser i søgning infoworld.com infoworld.com
1950.ai (2023), AI Overviews og Ambient Internet 1950.ai 1950.ai 1950.ai
Reuters (2023), Italien genåbner ChatGPT efter forbud reuters.com reuters.com