Hur AI förändrar internetsökning och surfning

AI-teknologier omformar snabbt hur vi hittar information online. Från grunderna i SEO till framväxten av AI-chattbottar och multimodal sökning utvecklas hela sökekosystemet. Denna rapport ger en omfattande översikt över dessa förändringar, organiserad efter viktiga ämnen:

1. SEO i AI-eran

Sökmotoroptimering (SEO) anpassar sig till en värld där AI spelar en central roll i sökresultaten. Traditionell SEO fokuserade på nyckelord och bakåtlänkar, men moderna AI-drivna sökalgoritmer prioriterar att förstå användarens syfte och ge direkta svar. Till exempel innebär Googles användning av AI-modeller att sökmotorn kan förstå kontexten i en fråga och matcha den med meningsfulla resultat, snarare än bara nyckelord blog.google. I praktiken gör detta att användare kan söka på mer naturligt språk och ändå få relevanta svar – Google noterade att BERT (en NLP-modell) hjälpte sökmotorn att tolka omkring 1 av 10 engelska sökningar bättre, speciellt längre, konversationsliknande frågor blog.google blog.google.

En stor förändring är framväxten av ”zero-click”-sökningar och AI-genererade svar överst i sökresultaten. Både Google och Bing visar nu ofta en AI-genererad sammanfattning (som hämtar från flera webbplatser) före listan med traditionella länkar. Dessa AI Overviews förändrar SEO-strategin avsevärt. En färsk studie visade att i maj 2025 hade nästan hälften av alla Google-sökningar (49%) en AI Overview högst upp, en ökning från endast 25% i slutet av 2024 xponent21.com xponent21.com. Dessa sammanfattningar innehåller vanligtvis ett koncist svar med några få källhänvisningar, och upptar riktigt bra skärmutrymme. Därför är det inte längre någon garanti för synlighet att ranka ”#1” på det gamla sättet – innehåll som inte tas med i AI-sammanfattningen kan helt hoppas över xponent21.com. Kort sagt, ”framgång i AI-sök beror på hur väl ditt innehåll överensstämmer med hur AI-modeller uppfattar relevans, användaravsikt och auktoritet” xponent21.com.

Förändringar i SEO-strategi: För att fortsätta vara synliga anpassar webbplatsägare sina taktiker. Fokus ligger nu på att producera högkvalitativt, auktoritativt innehåll som AI-algoritmer anser vara tillförlitligt beepartners.vc. Marknadsförare använder strukturerad data (schema markup) och optimerar för utvalda utdrag, eftersom AI har en tendens att dra på utdragsliknande innehåll för sina sammanfattningar beepartners.vc beepartners.vc. De fokuserar också på E-E-A-T (Erfarenhet, Expertis, Auktoritet, Trovärdighet) för att säkerställa att AI uppfattar innehållet som trovärdigt beepartners.vc. En annan taktik är att skriva i ett koncist fråge- och svarsformat – i princip att göra innehållet ”snippet-vänligt” så att det kan tas med i en AI-sammanfattning beepartners.vc. Dessa steg stämmer överens med Googles riktlinjer: ”innehåll måste tilltala både AI-algoritmer och mänskliga läsare, genom att balansera teknisk optimering med äkta engagemang” seoteric.com seoteric.com.

AI:s påverkan på klick: AI-svar ger användarna det de behöver omedelbart, vilket leder till färre klick till webbplatser. I början av 2025 visade en analys att när Googles AI-sammanfattning är närvarande sjunker klickfrekvensen på det första organiska resultatet med cirka 34,5%, och 77% av sådana sökningar leder inte till något klick på något resultat överhuvudtaget adweek.com. Detta är en genomgripande förändring jämfört med tidigare, då de flesta sökningar ledde till att användaren klickade på en länk. SEO-strategier måste därför nu ta hänsyn till varumärkessynlighet inuti AI-svaret och hitta nya sätt att locka trafik (till exempel genom mer engagerande innehåll eller alternativa kanaler).

Sammanfattningsvis pressar AI SEO att bli mer holistiskt och kvalitetsfokuserat. Den gamla handboken om att bara ranka en sida ersätts av ett synsätt att synas i ett AI-kurerat svar. De varumärken som anpassar sig genom att tillhandahålla genuint användbart, välstrukturerat innehåll har störst chans att väljas ut av AI – och därmed upptäckas av användare xponent21.com xponent21.com.

2. AI-drivna sökverktyg och plattformar

Parallellt med förändringar i traditionella sökmotorer ser vi nu även framväxten av AI-drivna sökverktyg som låter användare leta information på nya sätt. Anmärkningsvärda exempel är ChatGPT, Perplexity, Googles Gemini/Bard och Microsofts Copilot/Bing Chat. Var och en erbjuder sin variant av AI-assisterad sökning:

• ChatGPT (OpenAI): ChatGPT skapades ursprungligen som en generell konversations-AI men fick senare förmågan att surfa på webben och använda tillägg för att hämta information i realtid. Många använder nu ChatGPT som sökassistent genom att ställa frågor i naturligt språk och få ett sammansatt svar. ChatGPT kan ses som ett alternativ till en sökmotor vid komplexa frågor eller research, även om den inte automatiskt citerar källor om man inte använder särskilda tillägg. Dess popularitet har exploderat – besöken till ChatGPT ökade med över 180% i början av 2024, vilket visar att miljontals använder den för informationssökning adweek.com. Trots det stod ChatGPT ändå endast för en liten andel av den totala sökvolymen (runt 2–3% av vad Google hanterar) under 2024 onelittleweb.com, på grund av de traditionella sökmotorernas enorma räckvidd.
• Perplexity Ask: Perplexity.ai är ett exempel på en helt AI-inbyggd sökmotor. Den använder en stor språkmodell för att besvara användarfrågor men anger källhänvisningar till webbplatser för varje del av svaret. Perplexity kombinerar effektivt webbsökning med en AI-sammanfattning, vilket kan öka användarnas förtroende. Användningen har också vuxit parallellt med ChatGPT:s framgång adweek.com. Perplexitys metod att leverera svar med fotnoterade källor har påverkat hur etablerade sökmotorer visar AI-resultat (t.ex. länkar nu både Bing och Googles AI-sammanfattningar till originalkällor).
• Google Search (Bard och Gemini): Google har infört generativ AI i sin sökning via det som kallas Search Generative Experience. Deras Bard-chattbot (baserad först på PaLM 2-modellen och senare på den mer avancerade Gemini-modellen) är tillgänglig som ett fristående verktyg och håller på att integreras med Google Assistant analyticsvidhya.com. Mer synligt visas Googles AI Overviews nu på resultatsidor: dessa är AI-genererade sammanfattningar som ”kombinerar information från flera betrodda webbplatser” och presenterar ett enhetligt svar beepartners.vc. Googles Gemini-LLM ligger bakom dessa sammanfattningar beepartners.vc. Google har också lanserat ett ”AI-läge” i sök – ett särskilt konversationsgränssnitt för sökning. I AI-läget kan användare ställa följdfrågor, få multimodala resultat (t.ex. ladda upp en bild och fråga om den) och ha en interaktiv dialog med Googles sökmotor xponent21.com blog.google. Detta förändrar i praktiken sökandet från en skriv-och-klicka-aktivitet till en rik konversation. Google rapporterar att frågor i AI-läget tenderar att vara dubbelt så långa som traditionella sökningar, då folk ställer mer detaljerade frågor blog.google.
• Bing (Microsoft Copilot): Microsofts Bing-sök har kompletterats med OpenAI:s GPT-4-modell, lanserad som Bing Chat Copilot. AI:n är integrerad i Edge-webbläsaren och Windows 11, och fungerar som en ”copilot för webben”. I Bings sökgränssnitt kan Copilot generera ett lättöverskådligt svar överst i resultaten, med källhänvisningar, så användare slipper leta igenom flera sidor microsoft.com. Det stöder även interaktiv chatt – användare kan förfina sökningen genom att ställa följdfrågor i naturligt språk, och AI:n minns kontexten. Microsoft för ut copilot-konceptet till sina övriga produkter (Windows, Office m.m.), vilket signalerar att webbsök och personliga produktivitetsuppgifter kommer att blandas via AI-assistans.

Sammanfattningsvis gör AI-sökverktyg sökandet mer konversationsbaserat och intuitivt. De låter användare ställa frågor på vanligt språk och levererar ofta ett enda, sammansatt svar (istället för en länksamling), med kontext och ibland källor. Tabellen nedan jämför ett par av dessa AI-sökmotorer och deras viktigaste funktioner:

AI-sökmotor	Leverantör	Funktioner & Metod
ChatGPT (med webbläsare)	OpenAI	Allmän chatbot med stor språkmodell för frågor och svar. Med webbläsarplugin kan den söka på internet och sammanfatta fynd. Svar citeras dock inte automatiskt med källor. Ofta använd vid komplexa frågor eller idégenerering.
Perplexity Ask	Perplexity AI	AI-drivet sökverktyg som ger direkta svar med källhänvisningar. Använder en stor språkmodell för att tolka sökningar och realtidsresultat på webben för att generera ett kortfattat, källförsett svar adweek.com. Fokuserar på trovärdiga svar genom att länka till stödjande webbplatser.
Google (Bard & AI Search)	Google	Integrerar generativ AI i sök. Bard är Googles chatbot (liknande ChatGPT) för konversationsbaserade sökningar. I sök använder Googles AI-översikter sin Gemini-modell för att sammanställa svar från flera webbplatser beepartners.vc. Googles nya AI-läge erbjuder en helt konversationsbaserad sökupplevelse (med följdfrågor och även bildbaserade frågor) och levererar syntetiserade svar högst upp på sidan xponent21.com.
Bing Chat (Copilot)	Microsoft	Bings sökning förstärkt av GPT-4 (OpenAI). Bing Copilot kan besvara frågor i en chatt tillsammans med sökresultat och presenterar ofta en sammanfattning med källor. Det går att interaktivt förfina frågorna och den är inbyggd i Edge-webbläsaren. Microsoft marknadsför den som en AI-assistent som ger “tydliga svar direkt överst” i resultaten microsoft.com, och integrerar webbsök med hjälpsam dialog.

Påverkan på användare: Dessa verktyg ger användare fler val för hur man söker. Istället för att konstruera den perfekta nyckelordssökningen kan man ställa en fullständig fråga och få en direkt förklaring. Detta är särskilt användbart för utforskande sökningar (t.ex. planera en resa eller lära sig ett begrepp) där en interaktiv dialog kan klargöra behoven. Det är talande att Google har upptäckt att användare som provar AI-översikt/konversationell sökning tenderar att ställa fler följdfrågor och utforska djupare, vilket ökar deras engagemang för sök business.google.com business.google.com. Samtidigt har möjligheten till direkta frågor och svar från ChatGPT och andra urholkat de traditionella sökmotorernas monopol något – för första gången sker en märkbar andel informationssökningar utanför Google. (Den andelen är fortfarande liten; mellan april 2024 och mars 2025 fick de 10 största AI-chatbottarna cirka 55 miljarder besök jämfört med 1,86 biljoner besök till de 10 största sökmotorerna onelittleweb.com. Med andra ord, chatbotar motsvarade ungefär 1/34 av sökvolymen – snabbt växande men ännu inte en ersättning för sök onelittleweb.com onelittleweb.com.)

3. Naturligt språk-sökning och frågebearbetning

En av de mest djupgående effekterna av AI på sökning är möjligheten för användare att söka med naturligt, samtalsbaserat språk – och att systemet faktiskt förstår deras avsikt. Historiskt sett behövde användare ofta använda kortfattade, nyckelordsbaserade sökningar (ibland skämtsamt kallat ”nyckelordspråk”) för att få bra resultat blog.google. Det håller nu på att förändras. Moderna sökmotorer använder avancerade modeller för Natural Language Processing (NLP) – såsom Googles BERT och MUM samt olika transformerbaserade modeller – för att tolka sökfraser i sitt sammanhang. Det innebär att motorn ser på hela frasen, inte bara enskilda ord, för att förstå vad du egentligen vill ha.

Till exempel visade Google hur BERT hjälpte till att tolka sökfrasen “2019 brazil traveler to usa need a visa.” Före AI kunde Google missa betydelsen av ordet “to” och returnera resultat om amerikaner som rest till Brasilien. Med BERTs kontextförståelse förstod Google korrekt denna fråga som en brasiliansk resenär till USA och levererade relevant information blog.google. Generellt tar AI-modeller hänsyn till stoppord och prepositioner (“till”, “för” osv.) som tidigare brukade ignoreras men som kan ändra betydelsen drastiskt blog.google. Det leder till mycket mer korrekta resultat för längre, samtalsliknande sökfrågor.

Ur användarens perspektiv blir sökning alltmer som att prata med en kunnig assistent. Man kan formulera frågor som hela meningar eller beskrivningar av ett problem. Sökfunktionen, driven av NLP, tolkar nyanserna. Faktum är att Google sedan 2020 tillämpar AI-språkmodeller på i stort sett varje engelsk sökfråga för att bättre förstå avsikten reddit.com. Det är också därför funktioner som röstsökning (att fråga med sin röst) blivit möjliga – AI kan tolka en talad, naturligt formulerad fråga och hantera den likadant som en skriven.

Konversationsliknande frågor: AI har också gjort det möjligt med flerledade dialoger som ett sätt att söka. Med verktyg som Bing Chat eller Googles AI-läge kan du ställa en fråga, få ett svar och sedan fråga följdfrågor som “Vad gäller nästa helg?” eller “Förklara det enklare”, och systemet minns kontexten. Detta är en enorm förändring i hur sökningar behandlas. AI:n upprätthåller en slags dialogtillstånd – något äldre sökmotorer inte gjorde. Microsofts Bing Copilot, till exempel, uppmuntrar följdfrågor och ger även förslag på fortsatta sökningar microsoft.com microsoft.com. Resultatet är att sökning inte längre är en engångsfråga – det kan vara en iterativ process som känns som att prata med en expert. Som Microsoft beskriver det: “Copilot Search anpassar sig efter dina behov… och låter användare interagera på ett mer konversationsliknande sätt, likt en dialog med en expert.” microsoft.com.

Fördelar med naturlig språksökning: Denna utveckling sänker tröskeln för informationssökning avsevärt. Människor behöver inte känna till avancerade sökoperatorer eller exakta nyckelord. De kan fråga “Hur lagar jag en läckande kran som aldrig slutar droppa?” eller “Vilka är några bra 3-stjärniga Michelin-restauranger i Paris och vad gör dem unika?” – komplexa frågor som AI kan analysera och förstå. I bakgrunden kan sökmotorn göra flera sökningar åt dig (Googles AI-läge använder exempelvis en teknik kallad “query fan-out” för att skicka ut många del-frågor i bakgrunden blog.google) – men för användaren upplevs det bara som en smidig fråga.

Förmågan att förstå naturligt språk hänger också samman med röstsökning och virtuella assistenter, något vi återkommer till. Det är samma idé: om du frågar din smarta högtalare något förväntar du dig att den tolkar frågan och ger ett användbart svar. Tack vare NLP-förbättringar besvaras nu röstfrågor mycket mer träffsäkert än för bara några år sedan, vilket har drivit på användningen (ungefär 20% av världens internetanvändare använde röstsökning 2023–2024, en siffra som har stabiliserats efter den initiala tillväxten yaguara.co).

Sammanfattningsvis har AI-driven NLP gjort sökmotorer mycket bättre på att förstå frågors betydelse. Användare kan söka mer naturligt och få resultat som matchar den verkliga avsikten med deras fråga istället för bara nyckelordsjämförelser. Det har gjort sökning mer samtalslik och intuitiv, och banat väg för de röst- och chattbaserade interaktioner som blir allt vanliga.

4. Visuell, röststyrd och multimodal sökning

Utöver text möjliggör AI sökning via bilder, ljud och andra modaliteter. Modern sökning är inte begränsad till den klassiska textrutan – du kan söka genom att rikta kameran mot något eller genom att tala in en fråga. Dessa multimodala sökteknologier har utvecklats snabbt:

• Visuell sökning: AI-baserad bildigenkänning har gjort det möjligt att söka med hjälp av bilder eller kamerainput. Verktyg som Google Lens och Bing Visual Search gör det möjligt för användare att identifiera objekt, översätta text i bilder, hitta produkter och mycket mer – bara genom att ta ett foto. Visuell sökning förvandlar din kamera till ett sökverktyg. I bakgrunden analyserar datorsynsmodeller bilden för att upptäcka objekt, text eller landmärken, och systemet letar sedan efter matchningar eller relaterad information online. Detta har blivit extremt populärt – Google Lens används nu till över 20 miljarder visuella sökningar per månad business.google.com. Folk använder det till allt från att identifiera en växt eller insekt, till att skanna en restaurangmeny för recensioner, till att shoppa (t.ex. ta en bild på en jacka du gillar och söka efter var man kan köpa den). Google noterade att 1 av 4 Lens-sökningar är relaterad till shopping, vilket visar den kommersiella betydelsen av visuell sökning business.google.com. AI-förbättringar gör det möjligt för Lens att inte bara identifiera ett enskilt objekt, utan förstå hela scener. År 2025 meddelade Google multimodal AI-sökning i sitt AI-läge: du kan ladda upp en bild och sedan ställa frågor om den bilden – i princip en kombination av visuell och språklig förståelse. AI:n (med Gemini-modellen) kan förstå “hela scenen, inklusive relationer mellan objekt, material och former” och svara på frågor, samt ge relevanta länkar för mer information blog.google blog.google. Till exempel kan du visa en bild av ett schackbräde och fråga: “Är detta en bra öppning?” och få ett svar som analyserar bilden.
• Röststyrd sökning: Röststyrd sökning har blivit vardag tack vare AI:s förmåga att känna igen tal och förstå naturligt språk. Mobilassistenter (Google Assistant, Siri) och smarta högtalare (Amazon Echo/Alexa, etc.) låter användare fråga med rösten. Från och med 2024 använder cirka 20–21 % av människor röststyrd sökning regelbundet (minst en gång i veckan) yaguara.co yaguara.co, och den siffran är ännu högre på mobila enheter (över en fjärdedel av mobilanvändarna använder röstsök). Folk använder ofta röstsök för snabba och enkla frågor – t.ex. vägbeskrivningar, väderuppdateringar eller enkla kunskapsfrågor – och för lokala sökningar (“Hitta ett kafé i närheten”). AI har här en dubbel roll: först omvandlar den tal till text (med avancerade röstigenkänningsmodeller), och sedan tolkar den språkfrågan som tidigare beskrivet. Effekten av röstsök är att frågor tenderar att vara längre och mer konverserande (Google observerade att “80 % av röstsökningarna är samtalslika”, alltså låter som fullständiga frågor eller kommandon). Detta utmanar sökmotorerna att svara på liknande sätt – ofta genom att läsa upp ett svar. Till exempel, om du frågar en röstassistent “Vad är huvudstaden i Brasilien?” använder den AI för att hämta svaret och sedan en AI för text-till-tal för att svara “Brasiliens huvudstad är Brasília.” Röstsök har drivit på att sökresultat blir mer direkta svar (ofta baserat på så kallade featured snippets/kunskapsgraf-data). Enligt en studie står featured snippets för cirka 41 % av röstsökresultaten – eftersom assistenten föredrar att läsa upp ett koncist svar yaguara.co. AI förbättrar också kvaliteten på röstinteraktioner – assistenter blir bättre på att hantera kontext i följdfrågor (du kan t.ex. fråga “Vem regisserade Inception?” och därefter “Vilka andra filmer har han regisserat?” och assistenten förstår att han syftar på Christopher Nolan).
• Multimodal och ambient sökning: Vi går nu in i en tid där sökning kan ta blandade indata – text, röst och bilder – och erbjuda resultat som också kan vara multimodala. Googles “multisearch”-funktion, lanserad 2022, låter användare kombinera bild och text i samma sökning (t.ex. ta en bild på en klänning och lägga till “i röd färg” för att hitta just den klänningen i rött) econsultancy.com. Detta drivs av AI som kan koppla visuell data till språk. Mer övergripande växer konceptet ambient sökning fram: här är sökning sömlöst inbäddad i vår miljö eller vardag, ibland genom att förutse vad vi kan behöva. Till exempel kan AR-glasögon ge information om landmärken du tittar på, eller så visar mobilen proaktivt relevanta uppgifter om din kalender, resa eller närliggande attraktioner utan att du aktivt söker. Detta är en förlängning av multimodala möjligheter kombinerat med kontextmedvetenhet. Googles vision här, uttryckt av en av deras VP:s, är att sökning blir ambient – “tillgänglig när som helst, var som helst, utan uttrycklig fråga”, likt att fråga en ständigt närvarande allvetande vän 1950.ai. Vi ser redan tidiga tecken: Googles Live och Lens-funktioner gör det numera möjligt att ha en konversation i realtid om vad din kamera ser (ställa frågor om en livescen) blog.google, och assistenter kan använda kontext som plats eller e-post (om du ger tillåtelse) för att anpassa svar (till exempel, föreslå saker att göra på resan utifrån din flygbekräftelse blog.google).

Sluteffekten av visuell, röststyrd och multimodal sökning är en mer intuitiv användarupplevelse. Du är inte längre begränsad till att skriva ord. Ser du något kan du söka det. Är du upptagen eller kör bil kan du bara fråga högt. Behöver du information i ett foto eller en video kan AI plocka fram den. Detta minskar friktionen och gör det möjligt att söka i situationer där det inte är bekvämt att skriva (därför används röst- och kamerasökningar flitigt på mobiler). Företag anpassar sig genom att se till att deras innehåll är multimediavänligt – till exempel genom att använda beskrivande alt-text på bilder (så att AI kan tolka dem) och se till att deras information finns i kunskapsgrafer så röstassistenter kan hitta den.

5. Personalisering och rekommendationssystem drivna av AI

Sökning och upptäckt blir alltmer personlig tack vare att AI analyserar enorma mängder användardata för att anpassa resultat och rekommendationer. Personalisering här innebär att två personer kan få olika resultat för samma sökning, eller rekommenderas olika innehåll, baserat på deras intressen, plats, tidigare beteende och andra faktorer. AI är motorn bakom dessa beslut, som lär sig av mönster i data.

Personalisering av sökning: Google har i många år haft en mild personalisering (som att prioritera lokala resultat, eller använda din sökhistorik för förslag). AI tar detta mycket längre. Till exempel, Googles kommande förbättringar av AI-sökning gör det möjligt för användare att välja att använda personlig kontext, där AI kan använda data från dina tidigare sökningar och till och med andra appar (t.ex. Gmail, med tillstånd) för att ge skräddarsydda svar blog.google. Om du söker “evenemang i helgen” och du har gett tillgång till e-post och plats kan AI:n komma med mycket personliga förslag: t.ex. “Det är en musikfestival fem kilometer bort och en restaurang du bokat tidigare ligger i närheten med utomhuskonsert på lördag.” Detta exemplifierades av Google: “AI Mode kan visa restauranger med uteservering baserat på dina tidigare bokningar och sökningar, och föreslå evenemang nära där du bor (från dina flyg- och hotellbekräftelser).” blog.google. Allt detta sker privat på ditt konto, och Google betonar att det är under användarens kontroll (du måste välja det, och du kan när som helst koppla bort datalänken) blog.google blog.google.

Även utan så djup integration justerar AI ständigt det du ser. Rekommendationsmotorer på plattformar (tänk YouTubes videoförslag, Netflix serie­rekommendationer eller artiklar i ditt Google Discover-flöde) är klassiska exempel. Dessa använder maskininlärningsmodeller för att förutse vad en användare troligen vill se härnäst. De analyserar ditt tidigare beteende (visade videor, klickade länkar, spenderad tid etc.) och jämför det med mönster från miljontals andra för att lyfta fram innehåll du kan hitta intressant. AI gör det möjligt för dessa system att hitta subtila mönster – till exempel kan den lära sig att personer som läser artikel A och B också brukar gilla artikel C, och därmed rekommendera C till någon som redan läst A och B. Denna kollaborativa filtrering i gigantisk skala vore omöjlig utan AI som sorterar genom all data.

Fördelar: Personalisering innebär att du oftare får resultat som är mer relevanta för dig. Om du alltid söker efter vegetariska recept kan en AI-driven sökfunktion lära sig din preferens och ranka vegetariskt innehåll högre. Om du vanemässigt klickar på en viss nyhetskälla kan en rekommendationsmotor visa dig mer därifrån. E-handel använder AI-rekommendationer i stor utsträckning: Amazons “Du kanske också gillar” eller “Köps ofta tillsammans” är AI-drivna, likaså ordningen produkter visas för dig. Faktum är att företag som Amazon nu använder generativ AI för att personalisera produktbeskrivningar och rekommendationer i realtid (t.ex. genom att lyfta fram olika produktfunktioner beroende på vad AI:n tror är viktigt för en viss användargrupp) aboutamazon.com.

Risker och avvägningar: Även om personalisering kan förbättra användarupplevelsen, väcker det oro. En är “filterbubblan” – om en AI alltid matar dig med innehåll som liknar det du redan konsumerar, kanske du inte exponeras för olika perspektiv eller ny information. Till exempel kan ett personligt nyhetsflöde omedvetet förstärka någons politiska bias genom att mest visa artiklar de håller med om. Plattformar är medvetna om detta och försöker balansera relevans med variation, men det är en löpande etisk utmaning. En annan oro är integritet – personalisering bygger på insamling och analys av personlig data. Användare och tillsynsmyndigheter ställer liknande frågor: Vilken data används? Har samtycke inhämtats? Hur säkert lagras den? Vi tar upp mer om integritet i nästa avsnitt.

Ur ett affärsperspektiv är personalisering kraftfullt. Det ökar engagemanget (användare klickar oftare på saker som är skräddarsydda för dem) och kan förbättra konverteringsgraden (inom shopping kan rätt rekommendation leda till köp). Det finns en hel industri kring Recommendations AI-tjänster (till exempel erbjuder Google Cloud en Recommendation AI-tjänst för återförsäljare). Dessa AI-modeller förfinar ständigt sina förslag med tekniker som förstärkningsinlärning – de “lär” sig utifrån om du klickade på en rekommendation eller ignorerade den, och blir bättre över tid.

Personalisering i realtid och prediktiv personalisering: En nyare trend är att AI försöker förutse behov redan innan en fråga ställts. Till exempel kan din telefon visa “beräknad restid hem” runt 17.00 utan att du frågar, eftersom den vet att du brukar åka hem då – detta är en enkel form av omgivningsbaserad personalisering. Eller så kan Google Discover visa dig ämnen relaterade till något du nyligen sökt efter, med antagandet att du är intresserad. Dessa prediktiva funktioner suddar ut gränsen mellan sök och rekommendation: AI:n söker i praktiken åt dig, baserat på personlig kontext.

Sammanfattningsvis innebär AI-drivna personalisering att webbupplevelsen blir alltmer unik för varje användare. Sökresultat, rekommendationer och innehållsflöden filtreras genom AI-modeller som lär sig av vårt beteende. Målet är att göra upptäckter mer effektivt – du lägger mindre tid på oväsentlig information och mer på sådant du verkligen bryr dig om. Nackdelen är att det måste ske på ett öppet och rättvist sätt, utan att kränka integriteten eller skapa ekokammare – utmaningar som samhället aktivt brottas med.

6. AI vid filtrering, rankning och tolkning av webbsvar

AI spelar en avgörande roll bakom kulisserna i hur sökmotorer filtrerar bort spam, rankar de bästa resultaten och till och med tolkar vad resultaten betyder för användarna. Dessa funktioner är mindre synliga för användaren, men är avgörande för att leverera sökresultat av hög kvalitet.

Filtrering och minskning av spam: Moderna sökmotorer använder AI-baserade system för att upptäcka lågkvalitativt eller skadligt innehåll och hindra det från att rankas. Googles proprietära SpamBrain är ett AI-system utformat för att identifiera spamwebbplatser, bedrägligt innehåll och annat “skräp” som användare inte borde se developers.google.com. Det använder maskininlärning för att känna igen spam-mönster (till exempel länknätverk eller automatiskt genererat nonsenstext) betydligt effektivare än manuella regler. Enligt Google har framsteg med SpamBrain gjort att över 99% av Googles sökningar är spamfria developers.google.com. Bara under 2022 upptäckte SpamBrain 200 gånger fler spamsajter än vid lanseringen 2018 seroundtable.com. Det innebär att när du söker har AI troligen redan filtrerat bort en enorm mängd skräp, så att resultaten som visas kommer från legitima, relevanta webbplatser. På liknande sätt hjälper AI att filtrera bort olämpligt innehåll (som våld, hat eller vuxeninnehåll) från sökförslag eller resultat och genomdriver policys och lokala lagar.

Rankningsalgoritmer: Att avgöra vilka resultat som visas först är en komplex uppgift som passar AI. Googles rankningsalgoritm innefattar till exempel maskininlärningssignaler – så som RankBrain, infört 2015, som använder AI för att justera rankningar baserat på hur användarna interagerar med resultaten (den lär sig vilka resultat som verkar tillfredsställa användare) och för att bättre matcha otydliga/frågetecken-fyllda sökningar. Senare integrerades Neural Matching och BERT för att hjälpa motorn koppla konceptuellt relaterade termer och förstå kontext. År 2020 sade Google att BERT användes på nästan varje engelsk sökfråga för att hjälpa till med rankning och relevans reddit.com. Det innebär att när du söker, så letar en AI inte bara efter sidor med de exakta nyckelorden du skrev, utan också efter sidor som semantiskt besvarar din fråga. Om du exempelvis söker “bästa sättet att lära sig gitarr snabbt”, är ingen av dessa ord “öva skalor dagligen”, men en AI-informerad motor förstår att en sida som säger “öva skalor dagligen” kan vara ett bra svar eftersom den förstår att det är ett råd om att lära sig gitarr snabbt.

Användningen av neurala nätverk i rankningen hjälper också till med saker som att förstå synonymer eller det övergripande ämnet för en sida. Om en sida inte innehåller ett exakt nyckelord men tydligt besvarar en frågas avsikt, kan AI hjälpa till att lyfta fram den. Detta ger mer användbara sökresultat.

Tolkning och sammanfattning av resultat: En framväxande roll för AI är inte bara att hämta och ranka resultat utan att också tolka dem åt användaren. Detta syns exempelvis i genererade “rich snippets” eller direktsvar. Om du t.ex. söker en faktabaserad fråga kan Google visa ett utdrag som direkt svarar på den. Traditionellt var detta utdrag bara ett exakt citat från en webbsida. Nu, med generativ AI, kan sökmotorn skapa ett syntetiserat svar (t.ex. de AI-översikter som diskuterats). Den tolkar då flera resultat och kombinerar informationen i sitt svar.

Men denna tolkning innebär utmaningar. Stora språkmodeller (LLM:er) är benägna att hallucinera – de skapar ibland information som låter trovärdig men är falsk eller inte direkt stödd av källor. I söksammanhang kan detta leda till AI-sammanfattningar som av misstag innehåller fel eller feltolkningar. En studie från University of Washington’s Center for an Informed Public gav ett tydligt exempel: när en generativ sökmotor fick frågan om ett påhittat begrepp (“Jevins teori om sociala ekon”), återgav AI:n självsäkert en detaljerad förklaring med källhänvisningar – men både förklaringen och källorna var fabricerade cip.uw.edu. Systemet “drömde ihop” ett svar eftersom LLM:en inte ville erkänna att den inte hittat något. Som AI-experten Andrej Karpathy uttryckte det: “En LLM drömmer alltid och har hallucineringar. En sökmotor drömmer aldrig och har ett kreativt problem.” cip.uw.edu. Med andra ord: traditionella sökningar hittar inte på (de visar bara vad som finns), men saknar AI:ns förmåga att ge ett snyggt och komplett svar, medan AI kan skapa ett bra svar men riskerar hitta på “fakta” om det inte hålls grundat.

För att minska detta använder sökmotorer hybrida angreppssätt som Retrieval-Augmented Generation (RAG). Med RAG gör AI:n först en neuralsökning för relevanta dokument och tvingar sedan språkmodellen att basera svaret på dessa dokument (ofta med källhänvisning). Denna metod används av Bings chat och Googles SGE för att hålla svaren kopplade till verkligt innehåll. Det minskar hallucinationer avsevärt men inte helt. Som CIP-forskarna noterade kan AI, även med hämtade dokument, dekontextualisera information – t.ex. citera något utanför sitt sammanhang eller blanda fakta felaktigt cip.uw.edu cip.uw.edu. Att finjustera AI för att korrekt sammanfatta och ange källor är ett pågående utvecklingsområde.

AI används också för att tolka användarens avsikt bortom bara sökorden. Googles system försöker till exempel klura ut om din fråga gäller ett köpbehov (kommersiell avsikt), är lokal (vill ha resultat i närheten), är en nyhetsfråga med mera, och anpassar då utseendet på resultaten (visar shoppinglänkar, en karta, nyhetsartiklar etc. därefter). Denna klassificering görs med AI-modeller som tittar på både frågan och större användarkontext.

Sammanfattningsvis kan AI:s roll i att filtrera, rangordna och tolka resultat ses som hjärnan i sökmotorn:

• Den rensar indata (filtrerar bort skräppost och skadligt innehåll),
• ordnar utdata intelligent (rangordnar den mest användbara och pålitliga informationen högst),
• och förklarar eller sammanfattar dessa resultat allt oftare (gör sökresultaten mer omedelbart användbara genom utdragssnuttar eller AI-svar).

För användare innebär detta bättre resultat med mindre ansträngning – men det kräver också förtroende för att AI:n hanterar information korrekt. Att upprätthålla det förtroendet är varför företagen är försiktiga: till exempel har Google successivt lanserat sina generativa sammanfattningar och betonat att de är experimentella, just på grund av dessa tolkningsutmaningar. Transparens (som att tillhandahålla källhänvisningar) är en lösning för att låta användare verifiera AI-levererade svar microsoft.com microsoft.com. I takt med att AI förbättras kan vi förvänta oss ännu smartare filtrering (till exempel identifiering av felinformation eller motsägelsefull information), mer nyanserad rangordning (kanske personligt anpassad rangordning utifrån vad varje användare tenderar att finna användbart), och rikare tolkningar (kanske AI som sammanfattar hela ämnen eller presenterar flera perspektiv sida vid sida).

7. AI:s påverkan på digital annonsering och innehållsskapande för synlighet

Framväxten av AI-drivet sök skakar om webben ur ett ekonomiskt perspektiv – särskilt digital annonsering (en bransch värd över 200 miljarder dollar, som till stor del bygger på söktrafik) och de sätt på vilka innehåll skapas för att attrahera en publik.

Annonsering i en AI-sök-värld: Sökmotorer som Google tjänar traditionellt pengar på att visa annonser bredvid sökresultat. Om användarna klickar på dessa annonser får Google intäkter. Men vad händer när en AI ger dig svaret direkt? Färre klick på resultaten kan också innebär färre visningar och klick på annonser. Faktum är att tidiga data utlöser varningssignaler för annonsörer: när AI-svar upptar översta delen av sidan har organiska klick minskat avsevärt och många sökningar slutar utan att någon användare klickar på något resultat (som vi diskuterat, upp till 77 % inga klick för AI-besvarade förfrågningar adweek.com). Om användarna är nöjda med AI-sammanfattningen kanske de inte ens scrollar till annonserna eller de organiska länkarna.

Google är mycket medvetet om detta och experimenterar aktivt med sätt att integrera annonser i AI-upplevelsen. Sundar Pichai (Googles vd) försäkrade investerare att de har “bra idéer för inbyggda annonstyper” i AI-chatsvaren adweek.com. I den nuvarande Search Generative Experience inkluderar Google annonser – vanligen ett par sponsrade länkar eller shoppingresultat – inom eller strax under AI-översiktsrutan, tydligt markerade som annonser. De försöker få dessa annonser att passa in naturligt så att även om användaren inte klickar på en vanlig blå länk, kan de ändå se ett relevant sponsrat förslag. Till exempel, om AI-sammanfattningen handlar om de bästa budgetsmartphones, kan ett sponsrat resultat för ett visst telefonerbjudande visas i det sammanhanget.

Det är dock en känslig balansgång. AI:ns uppgift är att ge användaren det denne söker; för mycket påträngande annonsering kan försämra upplevelsen. Googlechefer har uttryckt tillförsikt i att om de får användarupplevelsen rätt med AI, så löser de annonsdelen med tiden adweek.com – vilket antyder att användaranpassning kommer först, intäktsgenerering kommer därefter. En intressant möjlighet är att AI-drivet sök kan möjliggöra mer riktade annonser. Om AI:n bättre förstår nyansen i en användares fråga kan den kanske visa en annons som är högst relevant för användarens verkliga behov. Till exempel, i en AI-konversation om att planera en vandringsresa kan en annons för en specifik utrustningspryl visas exakt när användaren funderar på vad de behöver. Detta är en form av kontextuell annonsering förstärkt av AI:ns förståelse för konversationen.

Vissa annonsörer menar till och med att det traditionella sättet att köpa annonser via nyckelord kan minska. Om användarna inte skriver in nyckelord utan ställer frågor, hur ska annonsörer placera sig? En före detta chef för Googles annonsverksamhet förutspådde, “för första gången på 20 år tror jag faktiskt att nyckelorden är döda” adweek.com – och antyder att branschen kanske går över till att rikta in sig på teman eller avsikter som AI:n kan känna igen, istället för specifika söktermer.

För närvarande är Googles annonsaffär inom sök fortfarande enorm, men den är pressad. Konkurrenter som Amazon har tagit annonsandelar (vid produktsök), och om AI minskar den totala volymen av sökningar som är lätta att tjäna pengar på kan Googles dominans minska. En marknadsprognos som citeras av Adweek förutspår att Googles andel av USA:s annonsintäkter från sök minskar från 64 % för ett decennium sedan till cirka 51,5 % till 2027 adweek.com, till följd av dessa förändringar och konkurrens. Med det sagt, om AI-sök ger ökad användarengagemang (folk ställer fler frågor) kan det finnas nya möjligheter att visa annonser under ett längre session, även om varje sökning ger färre klick. Bing placerar exempelvis också annonser i sitt chattgränssnitt och rapporterar hygglig klickfrekvens på dessa, när de är relevanta.

Innehållsskapande och synlighet: På andra sidan står innehållsskapare – nyhetssajter, bloggare, företag med webbplatser – som traditionellt är beroende av trafik från sökmotorer (antingen via SEO eller via användare som klickar på annonser). AI-sök omkullkastar detta på två sätt:

1. Mindre trafik till publicister: Om svar ges direkt på söksidan kanske användaren inte klickar sig vidare till källan. Publicister oroar sig för att tappa trafik och intäkter. Vi såg tidigare att nollklickssökningar redan låg över 65 % år 2023 och förväntas överstiga 70 % inom kort 1950.ai. Vissa publicister liknar AI-utdrag vid “featured snippet”-problematiken gånger tio – AI:n kan ta innehåll från många sajter för att svara på en fråga och användarna får svaret utan att någonsin besöka sajterna. Detta rubbar den traditionella webbens ekosystembalans, där sökmotorer skickade besökare till sajter som i sin tur monetariserade via annonser eller prenumerationer. Om AI:n blir primära gränssnittet får skaparna av innehåll varken erkännande eller klick. Det pågår diskussioner om nya ramverk – exempelvis har vissa föreslagit att AI-svar alltid bör inkludera tydliga källhänvisningar eller till och med ekonomisk ersättning till ursprungliga innehållsskapare (en förlängning av debatten kring Google News-utdrag). Reglerare följer utvecklingen: EU och andra undersöker om användning av publicisters innehåll i AI-svar kan bryta mot upphovsrätten eller kräva intäktsdelning i vissa fall 1950.ai.
2. Flod av AI-genererat innehåll: Själva innehållsskapandet har förändrats av AI. Marknadsförare och skribenter har nu verktyg som GPT-4 för att skapa bloggar, produktbeskrivningar, inlägg i sociala medier och mycket mer i stor skala. Detta kan vara positivt för produktiviteten – ett litet företag kan skapa innehåll för att förbättra sin synlighet på nätet utan en stor skribentstab. Men det leder också till innehållsmättnad. Om alla kan pumpa ut dussintals AI-skrivna artiklar kan webben översvämmas av repetitivt eller lågkvalitativt innehåll. Sökmotorerna måste därför bli ännu bättre på att filtrera (som nämnts, bland annat genom “helpful content updates” med fokus på “människoförst-innehåll”). Google har sagt att AI-genererat innehåll inte per automatik bryter mot dess riktlinjer, men innehåll som primärt skapas för att manipulera rankingen (spam) kommer att straffas, oavsett om det är skrivna av människor eller AI seo.ai. Det finns alltså ett tryck mot kvalitet före kvantitet. Det höjer ribban för innehållsskapare: medelvärdet av generiskt innehåll kan stiga (eftersom AI lätt producerar “okej” innehåll), så för att sticka ut och bli synlig krävs mänsklig touch, originalitet, erfarenhet och expertis ännu mer. Inom SEO-kretsar pratas det om att E-E-A-T blir ännu viktigare i AI-eran – t.ex. om du har egen erfarenhet eller originalforskning i ditt innehåll är det mer värdefullt jämfört med en AI-omskriven sammanfattning av sådant som redan finns beepartners.vc.

Å andra sidan kan AI hjälpa skapare att optimera innehåll. Den kan analysera sökdata och föreslå vilka teman du bör skriva om, eller till och med hjälpa till att optimera innehåll för att komma med bland AI-utdrag (t.ex. genom att strukturera texten i fråga-svar-format, då AI och röstassistenter föredrar koncisa Q&A). Rekommendationsalgoritmer för innehåll (som YouTubes eller TikToks) använder också AI för att lyfta skaparnas arbete till nya potentiella publiker. Detta kan vara fördelaktigt om AI:n matchar innehållet med rätt mottagare. Det har nu vuxit fram ett fält för “AI-era SEO” där skapare inte bara tänker “Hur rankar jag på Google?” utan “Hur blir jag källan som AI-assistenter helst citerar eller länkar till?”. Tekniska knep kan bland annat vara att säkerställa faktakorrekthet (för att bli betrodd källa), använda schemametadata (så AI:n enkelt kan tolka innehåll) och bygga varumärkesauktoritet (om AI vet att din sajt är en auktoritet, ökar sannolikheten att den hämtar information därifrån).

Skapande av annonseringsinnehåll: Annonsörer använder själva AI för att skapa innehåll – till exempel genom att generera många varianter av annonstexter och låta plattformens AI välja vilken som presterar bäst. Google Ads har börjat introducera AI-verktyg som kan generera annonstitlar och beskrivningar baserade på webbplatsens innehåll. AI förenklar alltså skapandet av annonser, vilket potentiellt gör annonseringen mer effektiv. Den kan även automatiskt anpassa annonser till olika målgrupper (dynamisk personalisering, som att visa olika bilder för olika demografier). Inom annonsering på sociala medier hjälper AI till med målgruppsinriktning och kreativa optimeringar (som Facebooks algoritmer som lär sig vilka annonsutformningar som får mest engagemang bland olika användare).

Sammanfattningsvis håller AI på att omprogrammera incitamenten och metoderna inom digital annonsering och innehållsskapande. Annonsörer måste anpassa sig till nya format (som att få sitt budskap in i AI-chattens svar eller att säkerställa att de syns när AI gör rekommendationer). Publicister och innehållsskapare söker nya strategier för att bibehålla synlighet och intäkter – exempelvis genom att optimera för att bli en AI-citerad källa, diversifiera trafikkällor eller själva använda AI för att skapa unikt och utstickande innehåll. Det här är ett område i snabb utveckling, och branschen följer noga hur balansen mellan AI-genererade svar och hänvisningstrafik utvecklas. Vi kan komma att se nya samarbeten eller ersättningsmodeller (till exempel lanserade OpenAI en webbläsarplugin år 2023 som faktiskt hämtar innehåll från sajter och visar det för användaren, potentiellt med sajtens egna annonser – ett sätt att ge värde till publicister samtidigt som AI används). Den enda säkra slutsatsen är att spelplanen för digital marknadsföring håller på att skrivas om.

8. Etiska och integritetsmässiga överväganden vid AI-assisterad surfning

Integreringen av AI i sökning och surfning innebär inte bara förbättringar, utan också etiska och integritetsmässiga utmaningar som kräver noggrann eftertanke:

Desinformation och bias: Som diskuterats kan AI-system ibland ge felaktig information med stor övertygelse. Detta skapar etiska problem – användare kan vilseledas av ett mycket auktoritativt AI-svar som i själva verket är fel. Om till exempel en medicinsk eller juridisk fråga besvaras fel av AI kan det få allvarliga konsekvenser. Etiskt sett måste leverantörer av AI-sökningar minimera dessa ”hallucinationer” och tydligt kommunicera osäkerhet. Vi ser initiativ i denna riktning: AI-sökningsgränssnitt innehåller ofta ansvarsfriskrivningar (t.ex. “Generativ AI är experimentell och kan vara felaktig”) blog.google och uppmuntrar användare att kontrollera de citerade källorna. Det finns också frågan om bias i AI. Dessa modeller lär sig från webben, och webben innehåller ibland samhälleliga snedvridningar eller partiska åsikter. Utan åtgärder kan AI exempelvis reproducera köns- eller rasrelaterad bias i sina svar (som att associera vissa yrken med ett visst kön) eller ge för stor vikt till majoritetsåsikter – medan andra röster underrepresenteras. Etiskt arbetar företag med alignment – tekniker för att göra AI:ns resultat rättvisare och mer faktabaserade – men det är en pågående utmaning som kräver transparens och mångsidig utvärdering.

Transparens: När AI ger ett svar, bör den då förklara hur den har kommit fram till det? Många menar ja. Därför är källhänvisningar viktiga – användare har rätt att veta “Enligt vem?” är detta svar korrekt. En av de främsta invändningarna mot tidiga slutna AI-system var just avsaknaden av transparens (“black box”-problemet). Genom att ange källor eller åtminstone någon form av förklaring (som “Jag hittade denna information på Wikipedia och Britannica”) kan AI-sökmotorer bli mer transparenta och låta användare verifiera informationen microsoft.com microsoft.com. Det pågår också ett arbete för att få AI-system att erkänna osäkerhet istället för att hitta på svar. En traditionell sökmotor kunde helt enkelt säga “inga resultat funna” vid väldigt vaga frågor. AI har en tendens att svara på allt, även om den måste hitta på. Etiskt sett kan det vara bättre om AI ibland svarar “Jag är inte säker” eller “Jag kunde inte hitta information om det”. Idag har många AI-chattbotar ställts in så att de vägrar svara på vissa saker eller uttrycker osäkerhet (till exempel kan ChatGPT säga “Jag har ingen information om det” om den verkligen saknar det). Detta beteende är att föredra framför att vilseleda användaren, även om det kan kännas mindre tillfredsställande.

Användarens integritet: AI-assisterad surfning innebär ofta att mer användardata behandlas för att personanpassa och förbättra resultat. Detta väcker integritetsfrågor: hur lagras dessa data? vem har tillgång till dem? kan de läcka eller missbrukas? Ett uppmärksammat fall inträffade i början av 2023 när Italiens dataskyddsmyndighet tillfälligt förbjöd ChatGPT på grund av integritetsfrågor reuters.com. Myndigheten ansåg att OpenAI saknade rättslig grund för att samla in de enorma mängder persondata som används för att träna modellen, och att användarna inte informerats på rätt sätt om hur deras data (inklusive konversationer) kan lagras och användas reuters.com reuters.com. Som svar införde OpenAI åtgärder: större transparens i sin integritetspolicy, ett verktyg för åldersverifiering (eftersom minderårigas data var en oro) och en möjlighet för användare att välja att deras chattloggar inte används för modellträning reuters.com. Denna händelse visar att AI-verktyg måste följa dataskyddslagstiftning. EU:s allmänna dataskyddsförordning (GDPR) och liknande lagar kräver ändamål för datainsamling och ger användare rätt att begära radering eller välja bort. Tjänster som ChatGPT har numera inställningar där användaren kan stänga av chatt-historik (vilket innebär att konversationerna inte används för vidare träning av AI:n).

Dessutom, när AI-sökagenter surfar på webben åt dig, aktualiseras frågan hur mycket av din kontext som delas. Till exempel, om en AI hjälper dig att boka en flygresa kan den använda din plats eller andra personuppgifter. Det är viktigt att säkerställa att dessa uppgifter inte av misstag avslöjas för tredje part. AI-utvecklare behöver ofta införa skyddsmekanismer: både för att förhindra att känslig data visas i svar och för att skydda den på serversidan. Ett enkelt exempel: om du frågar en AI “Vad är min nuvarande plats?” bör den sannolikt vägra att svara av integritetsskäl (och faktiskt kommer många assistenter inte avslöja det, om det inte är en användarinitierad åtgärd med tillstånd).

Datasäkerhet: I takt med att AI hanterar mer data blir det avgörande att säkra dessa uppgifter. AI-modeller kan oavsiktligt memorera information från träningsdata, inklusive personliga uppgifter. Ett fall inträffade där det visade sig att en tidigare version av GPT-2 ibland kunde återge delar av sina träningsdata ordagrant (till exempel delar av upphovsrättsskyddade artiklar eller kod). Denna risk är en anledning till att företag försöker rensa träningsdata från personidentifierbar information (PII), och till att det är kontroversiellt att använda användares konversationer i träning. Företagskunder är särskilt försiktiga – många företag förbjöd anställda att mata in konfidentiell information i ChatGPT, av rädsla för läckor. (Till exempel rapporteras det att vissa Samsung-anställda klistrade in känslig kod i ChatGPT, vilket blev en del av OpenAI:s träningsdata och utgjorde en potentiell läcka). Som svar erbjuder företagsversioner av AI-tjänster garantier för att data inte används för modellträning, samt tillhandahåller kryptering och loggning för att tillfredsställa företags krav på säkerhet.

Etisk användning av innehåll: En annan etisk aspekt är från innehållsskaparnas perspektiv – är det rättvist att AI använder allt webbmaterial för att generera svar? Vissa menar att det är en transformerande användning som gynnar samhället genom att syntetisera kunskap. Andra (som vissa konstnärer eller författare) tycker att AI snyltar på deras skapelser utan erkännande eller kompensation. Detta leder till debatter och till och med rättsprocesser (t.ex. vissa författare som stämt OpenAI för att deras böcker använts i träningen utan tillstånd). Utfallet kan påverka framtida policyer kring insamling av träningsdata. Redan nu kan EU:s utkast till AI-förordning innebära krav på redovisning av upphovsrättsskyddat material som används av generativ AI reuters.com. Vi kan komma att se sökmotorer erbjuda publicister opt-out-möjligheter (till exempel en särskild tagg för “använd inte mitt innehåll i AI-sammanfattningar”), liknande hur man redan kan välja bort indexering genom robots.txt. Faktiskt har Google antytt en “NoAI”-metatag som sajter kan använda för att tala om för deras crawlers att inte använda innehållet för AI-träning eller utdrag – något som lär utvecklas inom en snar framtid.

Användarens autonomi och beroende: Etiskt finns också frågan om hur AI kan påverka användarbeteende och åsikter. Om AI-assistenter blir den huvudsakliga porten till information, blir då användare för beroende av en enda källa? Kan det göra det enklare för illasinnade aktörer att försöka påverka AI:n och därigenom vilseleda miljontals människor? Det innebär mycket makt i händerna på den som styr AI-modellen. Samhället kan därför komma att kräva insyn och ansvar – kanske tredjepartsgranskning av AI-system för rättvisa och noggrannhet. Å andra sidan kan AI demokratisera tillgången till information för dem som har svårt med traditionella gränssnitt – t.ex. personer som är analfabeter eller har funktionsnedsättningar kan nu ställa frågor med röst och få svar upplästa. Det är en etisk fördel: ökad inkludering och tillgång till kunskap.

Integritets- kontra personaliseringens avvägning: Som nämnts i avsnitt 5 kan mycket personaliserade AI-tjänster erbjuda stor nytta men kräver användning av personuppgifter. Att hitta rätt balans är avgörande. En trolig lösning är att ge användarna kontroll – låta dem välja personalisering och tydligt informera om vilken data som kommer användas (som Google gjorde när de tillät Gmail-integrering i AI-sök endast om användaren samtycker blog.google). Dessutom kan robust anonymisering – att använda data aggregatvis eller via lokal bearbetning på enheten – hjälpa till att skydda integriteten (vissa AI-funktioner kan till exempel köras lokalt på din enhet så att rådata aldrig lämnar den).

Sammanfattningsvis kretsar AI:s etiska och integritetsrelaterade landskap vid webbsurfning kring förtroende. Användarna måste kunna lita på att AI:n ger dem korrekt, objektiv information och skyddar deras personliga data. Detta kräver ständiga förbättringar inom AI-transparens (visa källor, erkänna osäkerhet, möjliggöra granskning), datapraxis (efterlevnad av integritetslagar, ge användarna bestämmanderätt över sin data), och innehållsetik (respektera immateriella rättigheter och upphovsmäns insats). Företagen som implementerar AI i söktjänster granskas extra noga att göra rätt. Vi lär se fortsatta uppdateringar i AI:s beteende (t.ex. färre hallucinationer när modellerna förbättras), uppgraderade integritetsfunktioner (som mer detaljerade möjligheter att välja bort datalagring och styrning av databevaring), och potentiellt nya regulatoriska ramverk (regeringar som utformar regler för AI-tjänster, liknande hur man tidigare reglerat dataskydd och onlineinnehåll).

9. Framtidsspaningar: AI-agenter, ambient sökning och virtuella assistenter

Om vi tittar framåt kommer gränsen mellan “sökmotor”, “webbläsare” och “assistent” att fortsätta suddas ut. AI-agenter som självständigt kan utföra uppgifter online är på väg, och sökfunktionen blir alltmer integrerad i vardagliga sammanhang (ambient computing). Här är några viktiga framtidsspaningar och trender för webbsurfning/sök:

• Autonoma AI-agenter för uppgifter: Istället för att bara hämta information kommer framtida AI-system kunna utföra handlingar å användarens vägnar. Vi ser tidiga exempel i funktioner som Googles AI “agentiska kapaciteter” i Sök. Google demonstrerade en AI som, när den blev ombedd att hitta biljetter till en konsert, kunde söka bland flera biljettsajter, jämföra alternativ och till och med börja fylla i köpformulären – men lämnade det slutgiltiga valet åt användaren blog.google. Med andra ord sökte AI:n inte bara information (“vilka biljetter finns tillgängliga”) utan genomförde också delar av transaktionsflödet (“ange antal biljetter, kontrollera priser på olika sajter”). Detta pekar mot en framtid där AI fungerar som en allt-i-ett concierge. Tänk dig att säga: “AI, boka mig en veckas semester till en strand för under 20 000 kr” – och AI:n söker flyg, hotell, kanske till och med läser recensioner, presenterar en plan eller bokar efter ditt godkännande. Microsoft är också på väg hit, med sin vision om copilots som hjälper dig inte bara hitta information utan också göra saker (Windows Copilot kan redan justera inställningar eller sammanfatta ett dokument åt dig; framtida versioner kan automatiskt hantera din kalender eller e-post). Dessa agenter kommer att förlita sig på webbsök, ja, men också på integrerade tjänster och API:er. De behandlar i princip webben som en databas för både handlingar och information. Till exempel kan en AI-agent använda OpenTable API för att boka en restaurang, eller använda scrapingteknik för att fylla i formulär på mindre strukturerade sajter. Det väcker intressanta frågor: Måste webbplatser börja ha AI-vänliga gränssnitt (API:er eller strukturerad data) så att agenter kan använda dem? Kanske. Redan nu visar tjänster som Googles Duplex (som kan ringa restauranger och boka bord) på denna agentiva framtid. Inom SEO och marknadsföring spekuleras det kring “AI-funnel” – där man inte bara optimerar för en mänsklig användarresa, utan för AI-agenter som väljer ut produkter eller innehåll åt användaren. Viktigt är att om AI-agenter väljer vilket varumärke användaren ska köpa kanske företag måste försäkra sig om att AI:n tar med dem i urvalet. Det kan ge upphov till en ny sorts optimering: AI-agent-optimering, analogt med SEO. Som en SEO-expert uttryckte det, “AI-system kommer att välja vilka varumärken de rekommenderar, och ditt jobb är att se till att de väljer dig.” xponent21.com. Detta kan kräva utmärkt produktmetadata, bra priser och ett betrott varumärke – eftersom en AI som agerar för användaren sannolikt kommer optimeras för att maximera användarnöjdhet (t.ex. kan den föredra varumärken med bättre recensioner eller garanti). Företag kan alltså behöva övertyga AI-utvärderare, inte bara mänskliga konsumenter direkt.
• Ambient sök & kontinuerlig assistans: Konceptet ambient sökning innebär att sökning sker i bakgrunden av våra liv, redo att proaktivt tillhandahålla information. Vi är redan på väg mot allestädesnärvarande datorer – smarta enheter överallt omkring oss. I framtiden kan dina Augmented Reality (AR)-glasögon ständigt känna igen vad du tittar på och erbjuda information (etiketter, vägbeskrivningar, översättningar) utan att du uttryckligen ber om det. Detta är en sorts sökning, initierad implicit av kontexten. Till exempel: promenera längs gatan och dina AR-glasögon visar betyg på restauranger du går förbi – det är en ambient sökupplevelse, där plats, bildigenkänning och AI kombineras. Ett annat exempel: kontextmedvetna röstassistenter som lyssnar på ledtrådar. Om du har ett samtal (och samtycker till det) kan assistenten tyst hämta fakta relevanta för diskussionen, redo att bidra om du frågar. Eller tänk dig bilens AI-assistent – den kan proaktivt varna dig: “Du har lågt bränsle och det finns en billig bensinstation 2 km bort” – den söker alltså upp bränslepriser och positioner för att den förstår ditt behov. Ambient computing handlar ofta om prediktiv AI: att förutse behov. Googles VP för Search, Elizabeth Reid, beskrev målet som att göra det så enkelt att fråga Google om något att det är som att fråga en allvetande vän, naturligt integrerad i din miljö 1950.ai. I praktiken kan vi komma till en punkt där du sällan skriver frågor; istället vet sensorer (syn, plats, hälsa, etc.) och AI när de ska visa hjälpsam information. Integritet blir avgörande här – ambient sökning bör styras strängt av användaren (ingen vill ha en läskig assistent som tjuvlyssnar eller visar information för andra utan samtycke). Sannolikt kommer framtida enheter ha lägen du kan slå på/av för ambient assistans, ungefär som man kan aktivera/deaktivera “Hey Siri” eller “OK Google”-lyssnande.
• Nästa generations virtuella assistenter: Digitala assistenter som Siri, Google Assistant, Alexa, osv, kommer bli betydligt kraftfullare när de integrerar stora språkmodeller. Google har redan utannonserat Assistant with Bard, vilket i praktiken innebär att deras röstassistent slås ihop med Bards (LLM) kapacitet analyticsvidhya.com. Det betyder att assistenten inte längre ger fördefinierade svar, utan kan generera rika, samtalslika svar och utföra mer komplexa uppgifter. Vi kan förvänta oss assistenter som hanterar flerstegsförfrågningar smidigt (t.ex. “Assistent, hjälp mig organisera en återträff: hitta lokal, mejla alla om tillgänglighet, och gör ett schema”). De kommer också bli mer personlighetsdrivna och bättre på långvariga samtal (kanske till slut uppfylla sci-fi-drömmen om en verkligt samtalskapabel AI-assistent). Det är rimligt att inom några år har många en “AI-sekreterare” – en agent som hanterar din dag (läser och sammanfattar e-post, bokar möten som den tror du behöver, påminner om uppgifter etc.). Microsoft 365:s Copilot är redan på väg åt detta håll för kontorsjobb. För privatlivet kommer liknande agenter att dyka upp.
• Integration med IoT och andra datakällor: Framtidens sökningar kan kopplas till dina personliga datakällor – tänk dig att söka i din egen livslogg. Om du har smarta enheter som loggar din hälsa kan du fråga “När tränade jag senast mer än 5 km?” och AI:n svarar med data från din smartklocka. Eller “Hitta det receptet jag lagade förra månaden med svamp” och den söker i loggen från din smarta ugn eller dina personliga anteckningar. Sökning kommer alltså sträcka sig bortom det publika nätet, till personlig och sensorbaserad data, där AI binder ihop allt. Detta är kraftfullt – och känsligt (integritet, återigen!), så implementeringen lär ske med försiktighet.
• Neurala gränssnitt och nya modaliteter: Längre fram undersöker vissa teknikbolag direkt hjärn-dator-gränssnitt. Om dessa blir praktiskt möjliga kan “sökning” gå lika fort som en tanke. Det är spekulativt, men visar på utvecklingen mot mindre friktion. På en mer jordnära nivå kommer multimodala AI-modeller (som nästa versioner av GPT och Googles Gemini) smidigt kunna hantera text, bilder, ljud och till och med video. Snart kan du ha en AI som kan titta på en video åt dig och svara på frågor om den. Till exempel: “AI, skumma igenom denna 1-timmes mötesinspelning och berätta de viktigaste besluten.” Det är som sökning inom audiovisuellt innehåll. Eller realtidsöversättning och kontext: du har öronsnäckor som inte bara översätter talspråk utan även plockar fram relevant information om det som sägs (t.ex. om någon nämner ett företag, viskar den senaste nyheter om det till dig).
• Samhälleliga och affärsmässiga skiften: När AI-agenter tar över fler sök- och surfuppgifter kan vissa yrken förändras eller minska. Exempelvis kan människans roll som reseagent eller kundtjänstmedarbetare bli att övervaka AI-agenter som gör grovarbetet. Sökmarknadsföringsbranschen (SEO/SEM) kommer att omvandlas till något nytt (vissa menar att det snarare blir Answer Engine Optimization, eller att företag försöker få sina data/kompetens integrerade i AI-assistenter). Företag kan behöva leverera data till dessa ekosystem (via API:er, flöden) för att vara synliga. Vi kan få se nya partnerskap, där företag matar innehåll direkt till AI-plattformar för garanterad inkludering (vissa nyhetsorganisationer förhandlar redan om att leverera innehåll till Microsofts Bing AI, till exempel).

På användarsidan, om AI blir superintegrerat, måste digital kompetens även innefatta AI-förståelse: t.ex. hur man ställer rätt frågor (prompting skills) samt hur man verifierar AI-svar. Utbildningsväsendet kan komma att inkludera AI som verktyg men även lära ut kritiskt tänkande så att man inte bara godtar AI:s utlåtande utan reflektion.

I grund och botten rör sig framtidens webbläsning och sökning mot en AI-förmedlad upplevelse där användarens intention kan uppfyllas med minimal friktion, och ofta utan att traditionella webbplatser är inblandade för många uppgifter. Sök kommer att bli mer åtgärdsinriktad (inte bara hitta information, utan få något gjort) och kontextmedveten. Traditionell webb-surfning kan bli mer av en nischad aktivitet när man vill göra djupgående efterforskningar eller njuta av manuell utforskning – medan många vardagliga frågor (“hitta detta, köp det där, visa hur, berätta nu”) kommer att hanteras av AI via röst eller andra gränssnitt.

Implikationerna är omfattande: information blir mer tillgänglig men även mer förmedlad av AI. Företag som kontrollerar dessa AI-mellanhänder (som Google, Microsoft, OpenAI, Apple, Amazon) kan få ännu större inflytande, vilket understryker vikten av konkurrens och öppna ekosystem. Det finns också en hoppfull aspekt: AI-agenter kan hjälpa till att överbrygga tillgänglighetsgap (för de som tidigare inte effektivt kunde använda internet) och ta hand om tråkiga uppgifter så att människor får mer tid för kreativa sysslor.

Sammanfattningsvis är vi på väg in i en era av omgivande, agentbaserad och konversationell databehandling. Det är som att ha en superintelligent följeslagare som kan navigera i den digitala världen åt dig. Kärnprinciperna för sökning – att hitta den bästa informationen – finns kvar, men hur den informationen hämtas och levereras kommer att förändras dramatiskt och bli djupt integrerat i våra liv genom AI.

10. Tekniska grunder: LLM:er, neuralsökning och vektordatabaser

De AI-drivna förändringarna inom sök drivs av framsteg inom kärnteknologier. Att förstå dessa grunder ger insikt i hur AI-sök fungerar:

• Stora språkmodeller (LLM:er): Detta är gigantiska neurala nätverksmodeller (som GPT-4, PaLM eller Googles Gemini) tränade på enorma textmängder. LLM:er utgör hjärnan i konversations- och generativ sökning – de genererar människoliknande svar och kan förstå komplexa språkfrågor. Tekniskt är en LLM en djup transformer-modell som lärt sig statistiska språk-mönster genom att “läsa” miljarder meningar. Den hämtar inte fakta från en databas på traditionellt vis, utan har implicit kodat mycket kunskap i sina parametrar. När du ställer en fråga förutspår den i praktiken ett troligt svar utifrån mönster den såg under träning cip.uw.edu. Till exempel lärde den sig av många dokument att “huvudstaden i Frankrike är Paris” ofta följer meningen “huvudstad i Frankrike”, så den kan svara det. LLM:er är mycket bra på uppgifter inom språk (sammanfatta, översätta, resonera i text osv.), vilket gör att de är centrala för att tolka frågor och generera svar. Eftersom LLM:er inte är databaser har de dock inte garanterad faktamässig noggrannhet eller uppdaterad kunskap om de inte är kopplade till en sådan. En stor del av det senaste arbetet inom AI-sök handlar om att få LLM:er att fungera i tandem med sökindex – så du får flyt i ett LLM-svar plus faktagrund från en databas/webb.
• Neuralsökning och vektorreprensentationer: Traditionella sökmotorer använder inverterade index och nyckelords-matchning. Neuralsökning representerar däremot ord och dokument som vektorer (tal-arrayer) i ett högt dimensionellt rum. Detta möjliggörs av neurala nätverk som skapar embeddingar – numeriska framställningar av text (eller bilder, ljud etc.) så att liknande innehåll hamnar nära varandra i det rummet. Exempelvis kan orden “hund” och “valp” hamna nära varandra trots att de är olika ord, eftersom de ofta förekommer i liknande sammanhang. Detta möjliggör semantisk sökning: om du söker efter “tips för valpträning” hittar en neuralsökmotor en artikel med titeln “Så tränar du din nya hund”, även om ordet “valp” inte står där – eftersom “hund” är semantiskt likt “valp”. Dessa embeddingar produceras av neurala modeller (ofta transformer-baserade) och har blivit ryggraden i AI-sök. Googles sök använder modeller som BERT för att embedda frågor och dokument, vilket förbättrar matchningen. Bing gör likadant. Vid AI-chattsökning sker ofta i bakgrunden en vektorsökning: din fråga embeddas och de närmaste dokument-vektorerna från ett vektor-index hämtas. Detta går bortom exakta nyckelord och söker efter konceptuell likhet infoworld.com. Vektordatabaser: För att möjliggöra neuralsökning i stor skala har specialiserade databaser utvecklats för att lagra och hämta vektorer effektivt. En vektordatabas (som Pinecone, Milvus eller Facebooks FAISS-bibliotek) kan lagra miljontals eller miljarder embeddingar och snabbt returnera de närmaste till en given fråge-vektor infoworld.com infoworld.com. Detta är avgörande för AI-sök – det är så AI hämtar relevant kunskap för att underbygga sina svar. Om du till exempel frågar Bings AI “Vilka är fördelarna med återvinning av plast?” embedder systemet frågan, söker i sitt index efter relevanta webbsidesembeddingar (t.ex. sidor som diskuterar för- och nackdelar med plaståtervinning), hämtar de mest relevanta styckena och matar in dem i LLM:en för att skapa ett svar. Vektorsökning är särskilt bra för ostrukturerad data och frågor på naturligt språk samt multimodal data. Det är inte heller begränsat till text: bilder kan embeddas som vektorer (via datorseendemodeller), vilket möjliggör “sök med bild” via vektorsimilaritet. Ljud och video kan också vektorisera på liknande sätt. I grunden har vektordatabaser och sökning låst upp förmågan att söka på ett mänskligt sätt – genom betydelse – istället för bokstavlig strängmatchning infoworld.com. Detta gör sökresultat mer relevanta och är en stor orsak till att moderna sökningar känns smartare.
• Retrieval-Augmented Generation (RAG): Att kombinera LLM:er och vektorsök leder till RAG-approachen vi nämnt. Tekniskt har ett RAG-system två huvuddelar: en hämtningsdel (ofta en vektorsökmotor som hämtar de N mest relevanta dokumenten till en fråga) och en generatordel (LLM:en som tar de dokumenten + frågan och producerar ett slutgiltigt svar). På så vis kompenserar systemet för att LLM saknar uppdaterad eller detaljerad information på vissa punkter genom att hämta in faktiska källor cip.uw.edu. Resultatet blir ett svar som är både flytande och – förhoppningsvis – grundat i verklig data. Detta tillvägagångssätt driver bland annat Bing Chat, Google SGE och en rad AI-assistenter som behöver aktuell information. Tekniskt kräver RAG bra embeddingar (för att hitta rätt info) och prompt engineering (hur man matar in hämtad text till LLM:en på ett effektivt sätt). Ofta konkateneras den hämtade texten med en prompt typ: “Använd följande information för att svara på frågan…” och sedan användarens fråga. LLM:en väver sedan in svaret med den informationen.
• Neuronal rankning och förstärkningsinlärning: Utöver själva hämtningen används AI för att ranka och förbättra resultat. Sökmotorbolag har länge använt maskininlärning (learning-to-rank-algoritmer), där modeller tränas på klickdata för att avgöra vilka resultat som ska visas högre upp. Nu använder man djupa modeller (som Googles RankBrain och transformer-baserade modeller) för detta. Utöver statisk rankning använder system som Bings chatt en iterativ metod: de kan generera flera möjliga svar eller använda förstärkningsinlärning med mänsklig feedback för att finslipa stilsvaren. (OpenAI har blivit känt för att använda RLHF – reinforcement learning from human feedback – för att göra ChatGPT:s svar mer anpassade och hjälpsamma.) Dessutom, när AI genererar svar, måste man också se till att riktlinjer följs (ingen hets mot folkgrupp, osv.). Detta hanteras av AI-modereringsmodeller – klassificerare som granskar AI-utsvar och kan filtrera eller ändra svar som bryter mot policies. De är ett annat tekniskt underlag: varje gång du frågar AI något körs oftast en säkerhetsmodell parallellt som utvärderar fråga och svar.
• Infrastruktur (beräkning och latens): Tekniskt är det utmanande att erbjuda AI-sök i stor skala. LLM:er kräver mycket beräkningskraft – att köra GPT-4 för en enda fråga kostar betydligt mer CPU/GPU än ett vanligt nyckelordsuppslag. Likaså kräver vektorsök på enorma index specialiserad hårdvara (GPU:er eller TPU:er, mycket RAM eller approximate nearest neighbor-algoritmer för att öka farten). Företag investerar i att optimera detta. Google har exempelvis infört TPU-chips i sina datacenter specifikt för att snabbt köra BERT-modeller i sin sökbas blog.google. Microsoft har något som kallas “Orchestrator” för Bing, som avgör när det är värt att anropa den stora GPT-modellen, hur man cache:ar resultat etc. för att hantera kostnader och fart. Latens är en stor fråga – folk förväntar sig svar på någon sekund. En LLM kan ta flera sekunder att generera en respons. Mycket ingenjörskonst läggs på att göra detta sömlöst (som att streama svaret token för token så det ser ut som ett direkt svar, även om hela svaret tar längre tid). Med tiden kommer vi att se effektivare modeller (destillerade modeller, kvantiserade modeller) som körs snabbare, kanske även på enheten för personlig anpassning eller offlinebruk.
• Kunskapsgrafer och hybridsystem: Även om LLM:er och vektorer är det heta nya utnyttjar sök fortfarande traditionell strukturerad data i många fall. Googles Knowledge Graph – en databas över fakta om entiteter (personer, platser, saker och deras relationer) – används för att besvara många faktabaserade frågor med en snabb faktaruta. AI har inte ersatt detta, utan kan snarare komplettera det (t.ex. om kunskapsgrafen har informationen kan AI välja att använda den först för korrekthet). Många sökresultat kombinerar olika system: en kunskapspanel bredvid (strukturerad data), några klassiska blå länkar och nu en AI-sammanfattning överst. Det är ett hybrid-upplägg för att få det bästa av flera världar.
• Öppen källkod och skräddarsydda modeller: Det är också värt att notera att inte all AI-sök kommer att drivas av de stora företagen. Det finns öppna LLM:er och vektordatabaser som organisationer kan använda för att bygga egna, specialiserade söklösningar – t.ex. företag som vill söka i egna interna dokument med AI. Vektordatabaser som FAISS eller Weaviate kan installeras lokalt, och mindre LLM:er (eller större via API) kan sköta Q&A. Denna demokratisering innebär att de tekniska grunder vi diskuterat inte är låsta till Big Tech utan blir standardverktyg tillgängliga för utvecklare. Det kommer leda till specialiserade sökappar – t.ex. en medicinsk sökmotor som använder en med-specifik LLM och ett vektorindex mot de senaste studierna, för att snabbt ge läkare en syntes av evidens i en fråga. Eller företagssök som kan söka i hela företagets dokument och svara “Har vårt företag någon policy om X?”

Sammanfattningsvis kombinerar den tekniska grunden för AI-drivna sökningar neurala nätverksmodeller för språk och förståelse (LLM:er, transformers) med neurala databasrepresentationer (embeddingar och vektorsök). De förstnämnda ger hjärnan för att förstå och generera språk; de senare är minnet som effektivt lagrar och hämtar kunskap infoworld.com infoworld.com. Tillsammans, och med metoder som RAG cip.uw.edu, möjliggör de de smarta sökupplevelser vi diskuterat. Allt eftersom forskningen går framåt kan vi vänta oss att dessa modeller blir mer kapabla (t.ex. multimodala modeller som förstår text + bild tillsammans) och effektivare. Fortsatta förbättringar i algoritmer (som bättre likhets-sökningsmetoder, bättre träning för mindre “hallucinationer” osv.) kommer att fortsätta att förfina AI-sökupplevelsen – göra den snabbare, mer exakt och mer pålitlig över tid.

11. Affärs- och samhällskonsekvenser av AI-dominerad webbsökning

AI:s framväxt inom sök förändrar inte bara tekniken – det har omfattande konsekvenser för företag, samhället och det globala informationslandskapet:

Affärskonsekvenser:

• Förändrat trafik- och maktdynamik: Webbplatser som tidigare levde på söktrafik kan se minskningar när AI-svar dränerar bort klick. Onlinepublicister (nyhetssajter, instruktionssajter, etc.) uttrycker oro över att deras innehåll används för att ge svar utan att besökare kommer till deras sida (och utan annonsvisningar eller intäkter för dem). Detta kan tvinga fram en förändring i webben företagsmodeller. Några möjliga förändringar: publicister kan söka ersättningsavtal (likt hur nyhetsjournalister stred mot Google News i vissa länder), eller de kan optimera sitt innehåll för att bli den valda källan i AI-sammanfattningar, eller diversifiera bort från att enbart förlita sig på söktrafik (använda nyhetsbrev, sociala medier, etc. för att nå publiken direkt). Data visar redan att organisk trafik minskar – med uppskattningar om att till 2025 kan de största webbplatserna få betydligt mindre trafik från sökningar än några år tidigare 1950.ai. Detta sätter ekonomisk press på publicister att anpassa sig eller konsolidera. Vi kan se fler betalväggar eller prenumerationsmodeller om annonsintäkterna sviktar.
• Möjligheter för nya aktörer: Rubbet av status quo inom sök öppnar dörrar. Fram till nyligen var ”Google Sök” praktiskt taget synonymt med att hitta information. Nu finns det ett fönster för nykomlingar (OpenAI, Neeva innan de lade ner, Braves Summarizer, en mängd startup-sökassistenter) att fånga användare som letar efter AI-drivna upplevelser. Faktum är att alternativ som ChatGPT och Perplexity såg enorm tillväxt i användning, även om det var från en låg bas adweek.com. Även om Google fortfarande dominerar, är det anmärkningsvärt att i april 2023 sjönk den globala Google-sökningstrafiken något (1% minskning år för år) medan ChatGPT och Perplexity-besök ökade med 180% adweek.com. Detta tyder på att vissa användare delvis byter ut traditionella sökmetoder för vissa frågor. Om Google inte hade svarat med egen AI, riskerade de att bli lämnade bakom i ett paradigmskifte. Nu har vi i princip ett teknikrace: Google, Microsoft (med OpenAI) och andra (kanske Meta, Amazon, Apple med sina egna AI-planer) tävlar om att definiera nästa generations sök. Affärskonsekvensen är betydande: det företag som erbjuder den bästa AI-sökupplevelsen kan ta en enorm marknadsandel. Googles mångåriga sökmonopol är inte garanterat i en AI-först-värld (även om dess massiva skala och data ger det en fördel för att träna AI och behålla marknadsnärvaro).
• Intäktsgenerering och nya annonsmodeller: Vi har redan berört hur annonsering påverkas. Detta kommer att tvinga fram innovation i annonsmodeller. Vi kan komma att se konverserande annonser, där en AI-assistent till exempel avslöjar: ”Jag kan hitta en produkt åt dig – här är ett sponsrat förslag.” Eller varumärkesanpassade AI-hjälpare (föreställ dig att be en e-handelsplats AI-agent om hjälp och den diskret gynnar återförsäljarens egna produkter). Sökannonser kan gå från att buda på nyckelord till att buda på avsikter eller frågeområden, eller rentav på positioner inom ett AI-svar (till exempel att vara en av de citerade källorna i en AI-sammanfattning kan bli värdefullt – likt SEO, men eventuellt något man kan betala för i någon form, även om det riskerar att underminera förtroendet om det inte tydligt framgår). Det finns också en långsiktig fråga: om AI-sök minskar det totala antalet klick och därmed totala annonsutbudet, kommer priset på de kvarvarande annonsplatserna att öka? Möjligt – brist kan driva upp priset per annons (vissa analytiker tror färre, men mer träffsäkra annonser ändå kan ge samma eller mer i intäkt). Om företag däremot får svårare att annonsera effektivt, kan de omfördela budget till andra kanaler (t.ex. influencermarknadsföring eller plattformar som Amazon, som både är återförsäljare och annonsplattform).
• Nya tjänster och marknader: AI-sökkapacitet kan ge upphov till helt nya branscher. Till exempel personliga AI-assistenter som tjänst – kanske har vi en dag varsin molnbaserad AI personlig för oss, och företag kan sälja premium-AI med särskilda färdigheter (en AI specialiserad på finansiell rådgivning, exempelvis). Eller vertikala AI-sökmotorer som monetariseras via prenumeration – som ett AI-verktyg för juridisk forskning som advokatbyråer betalar för. Gränsen mellan sök och andra sektorer (utbildning, vård, kundservice) kommer suddas ut när AI blir ett universellt gränssnitt. Företag bör förbereda sig på AI-agent-ekonomin: se till att deras information och tjänster är tillgängliga för AI (via API:er, m.m.), och eventuellt använda egen AI för kundgränssnitt.
• Sysselsättning och kompetenser: Sök- och marknadsföringssektorn kommer att se hur roller utvecklas. SEO-specialister kan behöva bli mer som innehållsstrateger och AI-tränare, med fokus på att skapa auktoritativt innehåll och metadata som AI-algoritmer föredrar. Å andra sidan kan lågkvalificerad innehållsproduktion (skapa mängder av grundartiklar för SEO) minska då AI kan göra det; fokus kommer att flyttas mot högkvalitativt innehåll och unik expertis. Inom kundsupport, allteftersom AI hanterar fler frågor (inklusive webbchatt och röstsamtal), förändras dessa jobb – färre frontpersonal som besvarar enkla frågor, fler agenter som hanterar komplexa ärenden eller övervakar AI. Sammantaget kan AI effektivisera vissa jobb, men kräver också nya färdigheter (som att utforma AI-frågor, verifiera AI-svar, etc.).

Samhällskonsekvenser:

• Tillgång till information: Om AI-sök infriar sina löften kan det bli en stor utjämnare av tillgång till information. Personer som haft svårt med sök (på grund av språkhinder, lässvårigheter, etc.) kan fråga på ett naturligt sätt och få svar. AI kan också sammanfatta komplex fakta på enklare språk och därigenom minska kunskapsglapp. Till exempel kan en patient använda AI för att få en läkarrapport förklarad på lättförståelig svenska. Detta stärkande är positivt. Men det centraliserar också informationsflödet. Om alla börjar förlita sig på ett fåtal AI-system för svar blir dessa system grindvakter. Detta väcker frågor om vem som styr AI:n och vilka partiskheter som kan prägla svaren. Samhället kommer sannolikt behöva mekanismer (lagstiftning, oberoende granskning eller pluralism i AI-källor) för att säkerställa att ingen enskild berättelse eller agenda oavsiktligt styrs av AI.
• Kritiskt tänkande och utbildning: Lätta svar är ett tveeggat svärd. Å ena sidan frigör snabba faktasvar oss att fokusera på djupare resonemang – du behöver inte memorera triviala fakta när AI kan tillhandahålla dem. Å andra sidan, om användaren slutar att granska källor och bara köper vad AI säger, kan de missa nyanser eller bli vilseledda om AI har fel. Utbildningssystem kan behöva anpassa sig genom att lägga mer vikt vid mediekunskap och faktagranskning (“AI:n sade detta, men hur bekräftar vi det?”). Vi kan även få hjälpmedel för att verifiera AI-fakta – t.ex. webbläsartillägg som automatiskt markerar ursprunget till AI-svar.
• Informationsmångfald: Traditionell sökning visar ofta flera resultat och användaren kan välja länk och därmed se olika perspektiv från olika källor. En AI kan kondensera allt till en berättelse. Kommer den berättelsen vara mångfacetterad och representativ? För omstridda frågor bör AI helst presentera flera synsätt (“I denna fråga säger vissa experter X, andra Y”). Det pågår arbete för detta, exempelvis genom att erbjuda nyanserade svar. Men det finns en risk för kunskapsmonokultur om det inte hanteras väl. Å andra sidan kan AI även bryta filterbubblor genom att ge ett svar som syntetiserar över många källor, där användaren annars kanske bara klickat en favoritlänk. Slutresultatet för informationsmångfald beror på designval i AI-algoritmerna.
• Partiskhet och rättvisa: I samhällsperspektiv finns oro för att AI kan förstärka snedvridningar närvarande i sin träningsdata. Om det inte hanteras rätt kan AI-sök exempelvis återspegla samhälleliga fördomar eller underrepresentera minoriteters perspektiv. Det kan oavsiktligt forma opinioner eller marginalisera grupper. Att säkerställa rättvisa i AI-svar – genom att dra från en balanserad mängd källor och vara medveten om känsliga attribut – är ett pågående forsknings- och debattområde. Till exempel, om en användare frågar “Varför är grupp X så här?”, måste AI:n hantera det varsamt för att undvika att återge stereotyper eller kränkande generaliseringar från sin träningsdata. Den kan behöva korrigera frågepremissen eller presentera fakta som motverkar fördomen.
• Reglering och styrning: När AI blir så centraliserad börjar regeringar uppmärksamma frågan. Vi nämnde Italiens agerande mot ChatGPT. EU:s AI Act, som sannolikt träder i kraft om några år, kommer ställa krav på “högrisk-AI-system” – troligen även de som påverkar den allmänna opinionen (sökning kan klassas som det). Detta kan kräva mer transparens i hur AI-svar skapas, eller rentav algoritmisk tillsyn. Antitrust-frågor kommer även in: om några få företag dominerar AI, leder det då till konkurrensbekymmer? Redan idag noteras AI-forskning koncentrerad till stora företag. Men open source-projekt kan motverka det, och reglerare kan främja mer öppna ekosystem (t.ex. genom att kräva interoperabilitet – låta tredjepartstjänster kopplas in mot AI-assistenter, likt hur vilken webbsida som helst kan visas i Google-sökning).
• Social interaktion och beteende: Om virtuella assistenter blir extremt kompetenta följeslagare kan det få sociologiska effekter – människor kanske vänder sig mer till AI för information eller till och med sällskap och mindre till mänskliga experter eller vänner. Istället för att fråga en vän eller lärare kan man alltid fråga AI:n. Det påverkar hur kunskap delas mellan människor. Det kan också leda till ensamhet om inte balansen hålls – samtidigt kan AI hjälpa vissa individer (som personer på autismspektrumet, eller socialt osäkra) att öva kommunikation utan press. Den samlade samhällseffekten är svår att förutse, men när AI-assistenter blir vanliga utvecklas normer kring användning (t.ex. är det artigt att använda AR-assistent för fakta när man pratar ansikte mot ansikte? Det upptäcker vi, precis som vi gjorde med smartphones).
• Global rättvisa: En positiv aspekt är att AI-modeller kan vara flerspråkiga och bidra till att fler delar av världen får tillgång till internet. Redan idag stödjer Bing och Googles AI många språk. En person på landsbygden med begränsad formell utbildning men en enkel smartphone kan ställa frågor med röst på sitt eget språk och få svaret uppläst – något som tidigare engelska webbsökningar uteslöt dem från. Det kan snabba på utveckling och utbildning. Det pågår initiativ bland flera företag för att träna AI för fler och lågresurs-språk. Men man behöver säkerställa att informationen på dessa språk är robust och inte enbart översättningar av ett perspektiv.

Sammantaget är affärs- och samhällskonsekvenserna av AI-dominerad sökning djupgående. Vi håller i praktiken på att ändra hur människor interagerar med allt nedtecknat vetande. Företag kommer att behöva anpassa sig till nya sätt att bli upptäckta och konkurrera, troligen samarbeta mer med AI-plattformar eller utveckla egna AI-förmågor. Samhället behöver anpassa normer, utbildning och eventuellt regler för att säkerställa att detta nya paradigm gynnar alla och motverkar skada. Det är en spännande framtid – påminnande om övergången när internet blev dominerande, men nu är det AI som är mellanhanden.

---

Slutsats:

Framtiden för internetsökning och surfning, driven av AI, lovar en mer personlig, konversationsbaserad och integrerad upplevelse. SEO-strategier skiftar mot att anpassa sig till AI:ns förståelse; nya AI-drivna verktyg dyker upp för att svara på våra frågor direkt; sökningar med naturligt språk och multimodala sökningar blir standard; och våra digitala assistenter blir allt mer kapabla och proaktiva. Under allt detta möjliggör stora språkmodeller och neurala vektorsökningar förändringen.

Även om fördelarna med bekvämlighet och tillgänglighet är enorma, tvingar dessa utvecklingar oss också att tänka om kring affärsmodeller, etiska normer och hur vi värderar information. Webben som vi känner den håller på att utvecklas från ett statiskt index av sidor till en dynamisk, AI-kurerad kunskaps- och uppdragsfullföljande plattform. Under denna omställning kommer det att vara en stor utmaning att upprätthålla ett hälsosamt öppet internet – där information är trovärdig, mångsidig och skapare blir belönade.

Vi står i början av denna AI-drivna omvandling av sök. De kommande åren kommer sannolikt med innovationer vi knappt kan förutse, såväl som lärdomar från tidiga misstag. Genom att hålla fokus på användarbehov, rättvisa och samarbete mellan intressenter (teknikföretag, publicister, tillsynsmyndigheter, användare), kan sökningens framtid bli en där AI ger alla möjligheten att hitta exakt det de behöver – med självförtroende och enkelhet.

Källor:

• Search Engine Land (2025), Hur AI förändrar SEO seoteric.com seoteric.com
• Xponent21 (2025), AI-översikter dominerar sökresultaten xponent21.com xponent21.com xponent21.com xponent21.com
• Microsoft Bing Blog (2023), Presentera Copilot Search microsoft.com microsoft.com
• Google Blog (2019), Förstå sök bättre än någonsin blog.google blog.google
• Bee Partners (2025), Optimera SEO för AI-översikter beepartners.vc beepartners.vc
• Adweek (2025), Googles AI-sökeras adweek.com adweek.com adweek.com adweek.com
• Onelittleweb Study (2025), AI-chattbottar vs sökmotorer onelittleweb.com onelittleweb.com
• Yaguara (2025), Statistik om röstsök yaguara.co yaguara.co
• Think with Google (2024), Hur väl känner du till Google Sök? business.google.com
• Google Product Blog (2025), Ger multimodal sökning till AI-läget blog.google blog.google
• CIP, UW (2024), Generativ AI-söks tillförlitlighet cip.uw.edu cip.uw.edu cip.uw.edu
• Google Developers Blog (2023), Webbspamrapport 2022 developers.google.com
• InfoWorld (2023), Vektordatabaser inom sök infoworld.com infoworld.com
• 1950.ai (2023), AI-översikter och Ambient Internet 1950.ai 1950.ai 1950.ai
• Reuters (2023), Italien återställer ChatGPT efter förbud reuters.com reuters.com