Varje varumärkessida på den här webbplatsen visar ett tal: ett AI Visibility Score på en skala upp till 100. Den här artikeln förklarar var talet kommer ifrån, steg för steg, så att du kan bedöma det, återskapa det eller ifrågasätta det.
Den korta versionen: vi ställer tre AI-modeller de frågor som riktiga köpare ställer, på varje språk i regionen, många gånger om. Sedan poängsätter vi svaren utifrån fem komponenter och publicerar resultatet för varje varumärke vi mätte.
Datamaterialet
Den nordisk-baltiska utgåvan omfattar 66 varumärken på 11 marknader. Varje varumärke frågades ut på 12 språk (litauiska, lettiska, estniska, finska, polska, tjeckiska, slovakiska, svenska, norska, danska, tyska, engelska) på tre AI-modeller med förankring i live-webben: GPT, Gemini och Perplexity Sonar. Det gav 35,640 förankrade svar med 131,667 källhänvisningar från 21,077 unika domäner.
Polen-utgåvan omfattar 46 konsumentvarumärken med polska köparprompter på samma tre modeller och gav 17,891 källhänvisningar från 1,907 domäner.
Prompter med köparintention driver allt. Vi frågar det en kund skulle fråga (”bästa musikstreamingtjänsten i Sverige”, ”vilken bank bör ett litet företag i Slovakien använda”), aldrig ”berätta om varumärke X”. Ett varumärke förtjänar sin poäng genom att dyka upp utan att bli ombett.
De fem komponenterna
Varje varumärkes sammansatta poäng är en viktad summa av fem komponenter, alla normaliserade till 0-100:
- Sentiment (25%): hur positivt modellerna beskriver varumärket när det förekommer.
- Rekommendation (25%): andelen prompter med köparintention där modellerna nämner varumärket. Det är den komponent som hänger tätast ihop med pipeline.
- Källkvalitet (20%): vilken typ av domäner som ligger till grund för svaren. Tier 1-medier och branschrapporter får högre poäng än anonyma long tail-sidor.
- Konsekvens (20%): om berättelsen förblir densamma över olika språk och formuleringar.
- Stabilitet (10%): om samma fråga som ställs igen ger samma svar. Vi mäter det med samma protokoll för upprepade prompter som vårt kostnadsfria verktyg Dice Roller.
Den sammansatta poängen delas in i namngivna intervall: 85 och uppåt tolkas som Starkt rekommenderad, 70 till 84 Rekommenderad, 40 till 69 Framväxande, under 40 AI-osynlig. Toppnoteringen på 2026 års topplista är 67, vilket säger något om hur mycket utrymme som återstår även för vinnarna.
Måtten du inte hittar någon annanstans
Tre mått i indexet finns eftersom flerspråkig data blottlägger sådant som enspråkiga studier inte kan se.
Tvåspråkighetsstraff. Vi jämför varje varumärkes AI Reputation Index på hemmaspråket mot engelska. Latvijas Gāze får 60.1 på lettiska och 42.9 på engelska, ett hemmaövertag på 17.2 poäng som försvinner i samma stund som en köpare byter språk. Tatra Banka visar samma mönster med +13.6. Globala varumärken som Spotify ligger inom en poäng över alla tolv språken. Om din expansionsplan utgår från att hemmaryktet följer med säger det här talet om det gör det.
Källkoncentration (käll-HHI). Ett Herfindahl-Hirschman-index över de domäner som ligger till grund för ett varumärkes svar. Över 0.72 betyder att ett fåtal domäner styr berättelsen, vilket får dubbla konsekvenser: sårbart, men möjligt att åtgärda genom två eller tre domänpartnerskap. Under 0.50 betyder att berättelsen är brett spridd och motståndskraftig.
Blinda språk. Antalet studiespråk där ett varumärkes poäng faller under regionens golv på 45 poäng. Ett varumärke kan leda sin hemmamarknad och samtidigt vara i praktiken osynligt på åtta av tolv språk.
Vad vi publicerar
Varje mätt varumärke får en offentlig sida på /ai-visibility/{brand} med sin poäng, placering, sentiment per modell, diagram över språkspridning och källor: Spotify, Wise, Amica och 108 till. Hela rankningen, landsuppdelningar och den nedladdningsbara rapporten finns på indexnavet, med villkor för återanvändning i presskitet.
Vi mäter synlighet, berättelse och rekommenderbarhet i AI-svar. Vi bedömer inte företagets eller produktens kvalitet. En låg poäng betyder att AI inte berättar din historia, och det är ett marknadsföringsproblem som går att lösa; det säger ingenting om själva affären.
Datum och versioner
Den nordisk-baltiska datan samlades in och publicerades i april 2026 och uppdaterades senast i maj 2026. Polen-utgåvan publicerades i juni 2026. Modellversioner låses per studie; när vi kör om indexet arkiveras tidigare poäng så att förändringar går att mäta.
Har du frågor om metoden, eller vill du få din kategori mätt? Prata med teamet.