Sådan måler vi AI-brandomdømme: metoden bag Rankfor Index 2026

Hver brandside på denne side viser ét tal: en AI-synlighedsscore ud af 100. Denne artikel forklarer, hvor det tal kommer fra, trin for trin, så du kan vurdere det, gengive det eller diskutere det.

Kort fortalt: vi stiller tre AI-modeller de spørgsmål, som rigtige købere stiller, på alle regionens sprog, mange gange. Derefter vurderer vi svarene på fem komponenter og offentliggør resultatet for hvert brand, vi har målt.

Datagrundlaget

Den nordisk-baltiske udgave dækker 66 brands på tværs af 11 markeder. Hvert brand blev forespurgt på 12 sprog (litauisk, lettisk, estisk, finsk, polsk, tjekkisk, slovakisk, svensk, norsk, dansk, tysk, engelsk) på tre AI-modeller med live web-grounding: GPT, Gemini og Perplexity Sonar. Det gav 35.640 groundede svar med 131.667 citationer fra 21.077 unikke domæner.

Den polske udgave dækker 46 forbrugerbrands med polske købsprompter på de samme tre modeller og gav 17.891 citationer fra 1.907 domæner.

Købsintentionsprompter driver alt. Vi spørger, hvad en kunde ville spørge om ("bedste musikstreamingtjeneste i Sverige", "hvilken bank bør en lille virksomhed i Slovakiet bruge"), aldrig "fortæl mig om brand X". Et brand fortjener sin score ved at dukke op uden at blive bedt om det.

De fem komponenter

Hvert brands samlede score er en vægtet sum af fem komponenter, alle normaliseret til 0-100:

• Sentiment (25 %): hvor positivt modellerne beskriver brandet, når det optræder.
• Anbefaling (25 %): andelen af købsintentionsprompter, hvor modellerne nævner brandet. Det er den komponent, der hænger tættest sammen med pipeline.
• Kildekvalitet (20 %): hvilken slags domæner der grounder svarene. Tier 1-medier og brancherapporter scorer højere end anonyme long-tail-sider.
• Konsistens (20 %): om fortællingen forbliver den samme på tværs af sprog og formuleringer.
• Stabilitet (10 %): om det samme spørgsmål, stillet igen, giver det samme svar. Vi måler det med samme protokol med gentagne prompter som vores gratis Dice Roller.

Den samlede score kortlægges til navngivne bånd: 85 og derover læses som Stærkt anbefalet, 70 til 84 Anbefalet, 40 til 69 Voksende, under 40 AI-usynlig. Topscoren på 2026-ranglisten er 67, hvilket fortæller dig noget om, hvor meget plads selv vinderne har til at vokse.

De målinger, du ikke finder andre steder

Tre målinger i indekset findes, fordi flersprogede data afdækker ting, som studier på ét sprog ikke kan se.

Tosproget straf. Vi sammenligner hvert brands AI-omdømmeindeks på hjemmesproget med engelsk. Latvijas Gāze scorer 60,1 på lettisk og 42,9 på engelsk, en hjemmefordel på 17,2 point, der forsvinder i det øjeblik, en køber skifter sprog. Tatra Banka viser samme mønster med +13,6. Globale brands som Spotify ligger inden for ét point på tværs af alle tolv sprog. Hvis din ekspansionsplan går ud fra, at dit hjemmeomdømme rejser med, siger dette tal, om det gør.

Citationskoncentration (kilde-HHI). Et Herfindahl-Hirschman-indeks over de domæner, der grounder et brands svar. Over 0,72 betyder, at nogle få domæner styrer fortællingen, hvilket skærer begge veje: sårbart, men muligt at rette gennem to eller tre domænepartnerskaber. Under 0,50 betyder, at fortællingen er spredt bredt og modstandsdygtig.

Blinde sprog. Antallet af undersøgelsessprog, hvor et brands score falder under regionens 45-point-grænse. Et brand kan føre på sit hjemmemarked og være reelt usynligt på otte ud af tolv sprog.

Det, vi offentliggør

Hvert målt brand får en offentlig side på /ai-visibility/{brand} med sin score, placering, sentiment pr. model, sprogdivergensdiagram og citationskilder: Spotify, Wise, Amica og 108 flere. Den fulde rangliste, landeopdelinger og den downloadbare rapport findes på Index-hubben, med genbrugsvilkår i pressekittet.

Vi måler synlighed, fortælling og anbefalelighed i AI-svar. Vi vurderer ikke virksomheds- eller produktkvalitet. En lav score betyder, at AI ikke fortæller din historie, og det er et marketingproblem, der kan løses, ikke en dom over forretningen.

Datoer og versioner

Nordisk-baltiske data blev indsamlet og offentliggjort i april 2026 og senest opdateret i maj 2026. Den polske udgave blev offentliggjort i juni 2026. Modelversioner er fastlåst pr. studie; når vi kører indekset igen, forbliver tidligere scorer arkiveret, så bevægelse kan måles.

Spørgsmål om metoden, eller vil du have din kategori målt? Tal med teamet.