Annonser i ChatGPT har inga nyckelord. De har betydelse

Sammanfattning: Från och med slutet av augusti 2026 är annonser i ChatGPT tillgängliga. De köps inte på nyckelord. Systemet anpassar dem till meningen i hela samtalet, till innehållet på målsidan och till beskrivningen av situationen där kunden behöver hjälp. Annonsen visas direkt under modellens svar, så dess effektivitet beror också på vad ChatGPT sa om varumärket i föregående mening. Studier om Brand Semantics inom elva branscher, från bygg och industri till hotell, mode och juridiska tjänster, visar att denna bakgrund sällan är neutral. Detta förändrar uppsättningen kompetenser som krävs för att driva kampanjer: från att hantera bud och fraser till att hantera betydelse, kontext och varumärkesrepresentation i språkmodeller. Nedan förklarar jag hur denna kanal fungerar, varför den kan förändra spelreglerna för konvertering och vad som krävs av ett företag som vill dra nytta av den.

1. Vad har egentligen hänt

OpenAI tillkännagav annonser i ChatGPT den 9 februari 2026 och testade dem i USA under ett halvår. Den 24 augusti 2026 lanserades kanalen i 31 europeiska länder. Annonschefen (Ads Manager) fungerar i beta-version. I Europa startade de första kampanjerna genom partners, och självbetjäning kommer att göras tillgänglig gradvis.

Några fakta som är bra att börja med, eftersom de strukturerar resten:

• Annonsen visas under ChatGPT:s svar, den är märkt som sponsrad och visuellt separerad från modellens text. Den är inte inbäddad i svaret.

• En format: varumärkesnamn med favikon, rubrik upp till 30 tecken, beskrivning upp till 60 tecken, fyrkantig bild 256×256 px och länk till målsidan. Inga videor, inga karuseller.

• För närvarande ser användare av gratisplaner (Free, och på marknader där det finns – även Go). OpenAI deklarerar att de inte visar annonser på Plus-, Pro- eller Business-planer, och inte heller för personer under 18 år. Annonser visas inte heller i tillfälliga chattar och för inloggade användare. Det är värt att tänka på när man planerar räckvidd. Det är också värt att följa om denna policy förändras.

• Annonsören har ingen påverkan på modellens svar och får inga användardata: varken samtalsinnehåll, historik eller e-postadress.

• Avräkning: CPM (kostnad per tusen visningar), CPC (kostnad per klick; OpenAI rekommenderar priser på 3–5 USD) och – från augusti – oCPC, vilket innebär optimering för konverteringar. Det tidigare minimala budgetkravet på 50 000 USD har tagits bort.

• Mätning: visningar, klick, CTR, genomsnittlig CPC och CPM, utgifter, konverteringar. Kampanjer kan märkas med UTM-parametrar, och konverteringar kan mätas med pixel och genom Conversions API. OpenAI förbehåller sig rätten att kanalen ännu inte har några branschbenchmarkar för effektivitet.

Källor: OpenAI Help Center – Ads in ChatGPT: The Basics, OpenAI Help Center – Create ads for ChatGPT Ads, Socialpress – ChatGPT Ads startar i Polen, StackAdapt – Hur man annonserar på ChatGPT.

2. Hur ChatGPT väljer annonser. Och varför det inte är "nya Google Ads"

I sökmotorn är mekanismen känd sedan nästan ett kvarts sekel: användaren skriver en fras, annonsören budar på frasen, den som har den bästa kombinationen av bud och kvalitetsresultat vinner. Frasen är den gemensamma nämnaren. Den kan köpas, uteslutas, mätas.

I ChatGPT finns inte denna nämnare. Enligt OpenAIs dokumentation anpassar systemet annonsen baserat på fyra faktorer samtidigt:

1. kontext och avsikt för hela samtalet, inte bara den senaste meningen;

2. innehållet på målsidan för annonsen, som OpenAI läser med sin egen robot (OAI-AdsBot) och kontrollerar mot reklamspolicy;

3. rubriken och beskrivningen av annonsen;

4. kontextuella ledtrådar som ges av annonsören – och, om användaren har aktiverat personalisering, valda signaler från deras tidigare samtal.

Kontextuella ledtrådar är inte nyckelord. OpenAI skriver tydligt att de inte fungerar som exakt matchning och garanterar inte visning i ett specifikt samtal. Det är en beskrivning av behovssituationen: vem som frågar, om vad, i vilket beslutstillfälle. Istället för frasen "CRM-system" beskriver annonsören "ett säljteam som jämför verktyg för automatiserad rapportering och vill minska manuellt arbete". Det slutgiltiga beslutet om visning fattas av OpenAIs relevansmodell.

Därtill kommer auktionen. Det är en auktion av andra priset viktad efter relevans: budet är bara en av ingångarna, och relevansen av annonsen och målsidan i förhållande till samtalet avgör vem som vinner och hur mycket de betalar. Med andra ord: om målsidan tydligt beskriver vad produkten är, för vem, i vilka situationer och hur den skiljer sig från alternativen, har systemet något att basera anpassningen på, och annonsen vinner billigare.

Konsekvensen är enkel: i denna kanal kan man inte "ställa in kampanjer" på fraser. Man måste veta hur människor faktiskt pratar med modellen om en viss kategori, i vilket beslutstillfälle detta sker och vad modellen svarar innan annonsen visas.

3. Varför konvertering kan se annorlunda ut än i sökmotorn

Ärligt talat: OpenAI publicerar inga benchmarkar, och marknaden samlar fortfarande in de första uppgifterna. Men det finns tre oberoende skäl som gör att man förstår varför denna kanal har en konverteringspotential som skiljer sig från klassiska medier.

För det första, tidpunkten. ChatGPT-användaren "söker" inte; de pratar redan. De ställer en fråga, får ett svar, och ofta preciserar de. Annonsen visas i det ögonblick då behovet redan har namngivits och urvalskriterierna har diskuterats. Det är närmast beslutstillfället som annonsen någonsin har varit.

För det andra, kvaliteten på trafiken. Shopify rapporterade att under första kvartalet 2026 konverterade trafik från GenAI-assistenter 49% bättre på produktsidan än trafik från sökmotorn, och antalet besök från denna källa ökade åtta gånger år över år. Criteo, i en studie med 500 återförsäljare, mätte att trafik som hänvisades av språkmodeller konverterar cirka 1,5 gånger bättre än andra referenskanaler. Det handlar om organisk trafik, inte betald, men det visar vilken typ av användare vi har att göra med: en person som redan har passerat jämförelsefasen i samtalet.

För det tredje, de första betalda testerna. En tvåveckors test av SE Ranking på engelskspråkiga marknader gav 1,30% CTR på över 97 000 visningar. En annan test, publicerad av en kanadensisk byrå, gav 0,65% CTR med en klickkostnad på cirka 4,4–4,9 CAD. Spridningen är stor och bör behandlas som ett tecken på att kanalen fungerar, snarare än som en benchmark.

Det finns också en annan sida av myntet som måste skrivas lika tydligt. Annonser når idag användare av gratisplaner, inte abonnenter av Plus, Pro eller Business. Två publicerade tester B2B antyder att affärsbeslutsfattare oftare än genomsnittliga användare använder just betalda planer, där annonser för närvarande inte finns. Klickkostnaden är 3–5 USD. Utbudet är begränsat, formatet är ett, och optimeringsverktygen är unga. Varje felaktig matchning är dyr i denna kanal. Det är just därför kontextens precision slutar vara en fråga om estetik och blir en fråga om lönsamhet.

Källor: Brand Semantics – Shopify Q1 2026-data på hemsidan, Choice OMG – ChatGPT Ads 2026 field guide, Socialpress.

4. Ett fönster, två lager: vad modellen säger ovanför din annons

Här kommer vi till en aspekt som inte finns i någon guide om ChatGPT Ads, men som – enligt min mening – avgör kampanjens resultat.

Annonsen visas under modellens svar. Användaren läser först vad ChatGPT tycker om deras problem, vilka lösningar den rekommenderar, vilka varumärken den nämner och hur den beskriver dem. Först därefter ser de det sponsrade kortet. Detta innebär att det i ett och samma fönster finns två lager av meddelandet om varumärket: den organiska representationen av varumärket i modellens svar och det betalda kortet. Annonsören kontrollerar endast det andra.

Låt oss överväga tre typiska situationer som vi observerar i studier av modellens svar som genomförts med vårt forskningsverktyg Semantio:

Situation A: modellen rekommenderar en konkurrent. Användaren frågar om en lösning inom kategorin, modellen nämner tre varumärken och rekommenderar en av dem. Under visas en annons för det fjärde varumärket – ditt. Det betalda kortet tävlar med rekommendationen som användaren just har läst och litat på. Klick är möjligt, men annonsen börjar från en position som modellen redan har förlorat för den.

Situation B: modellen ger felaktig information om varumärket. I svaret nämns ditt varumärke, men med fel pris, en icke-existerande certifiering, fel plats eller en egenskap som tillskrivs en konkurrent. Annonsen nedanför leder till en sida som säger något annat. Användaren får ett motstridigt meddelande och vet inte vem de ska tro på.

Situation C: modellen känner inte till varumärket. Svaret handlar om kategorin, men ditt varumärke nämns inte. Annonsen är den första kontakten – och det enda argumentet. Det är det dyraste scenariot, eftersom allt övertygande arbete vilar på 30 tecken i rubriken och 60 tecken i beskrivningen.

Det finns också Situation D: modellen rekommenderar ditt varumärke, och annonsen bekräftar detta. Då arbetar de två lagren tillsammans: det organiska svaret bygger förtroende, det betalda kortet ger den kortaste vägen till handling. Det är den enda konfigurationen där klickkostnaden har en chans att återbetala sig med råge.

Vad vi ser i studier: elva branscher, samma mekanism

Nedan följer exempel från studier av varumärkesrepresentation som vi genomförde 2026 i Semantio för kunder av Brand Semantics samt inom ramen för en studie av AI Business Center Foundation med data från Semantio. Branscherna och omfattningen av studien anges, eftersom de visar att mekanismen är oberoende av sektor. Varje resultat är en daterad bild från en dag av studien – modellerna ändrar sina svar över tid, därför upprepas mätningen.

Tre saker från denna tabell har direkt betydelse för ChatGPT Ads.

För det första, "brist på varumärke i frågor om kategorin" är normen, inte undantaget. I åtta av elva studier är varumärket nästan frånvarande när kunden ännu inte känner till dess namn, vilket är exakt i de samtal där reklamen skulle kunna komma in. Reklamen fungerar i ett sådant sammanhang i situation C: den är det enda argumentet och betalar fullt pris för varje klick.

För det andra, hög rekommendation betyder inte en säker bakgrund. Hos tillverkaren av belysning uppstod 16 av 18 fel i svar där modellen rekommenderade varumärket. Hos tillverkaren av ventilation rekommenderade modellerna företaget och tillskrev det samtidigt till en utländsk koncern. Reklamen under ett sådant svar förstärker rekommendationen och felet tillsammans med den.

För det tredje, samma fråga i olika system ger olika bakgrund. Hos den regionala tillverkaren av charkuterier varierade bedömningen av rekommendationen (på en skala från 0 till 100) från 16 till 51 beroende på systemet; hos tillverkaren av ventilation såg fyra system varumärket i 20 av 20 frågor, medan det femte såg det i 13 av 20. Kampanjen i ChatGPT handlar om ett system, men kunden jämför i flera – och den organiska bakgrunden måste vara känd i var och en av dem.

Skillnaden mellan situation A och D handlar inte om bud eller kreativitet. Det handlar om hur modellen representerar varumärket innan kampanjen ens startar. Och detta syns inte i någon annonspanel. För att se detta måste man ställa modellerna samma frågor som kunderna ställer – många gånger, i många varianter, i flera system – och mäta svaren. Detta är just föremålet för Generative Engine Optimization (GEO) och föremålet för mätning i Semantio.pro.

5. Fyra kompetenser som krävs för denna kanal

Eftersom ChatGPT inte anpassar annonser till fraser, utan till betydelser, är frågan: vem kan arbeta med betydelser? Utifrån vår erfarenhet behövs fyra kompetenser. Det är värt att kontrollera vilka av dem teamet som driver kampanjen har – internt eller externt.

5.1. Entitetskarta och påståendekarta – för att målsidan ska vara förståelig för modellen

OpenAI-systemet läser målsidan och bedömer relevansen av annonsen i förhållande till samtalet. Om sidan beskriver företaget som en "innovativ teknologipartner" har modellen inget att utgå ifrån för att förstå i vilka samtal annonsen är meningsfull. Om sidan tydligt anger: vilken produkt, för vem, vilket problem, i vilken kategori, med vilka bevis och hur den skiljer sig från alternativen – har modellen något att basera anpassningen på.

Två exempel från våra revisioner visar hur ofta detta villkor inte uppfylls. Sidan för det lokala byggcentret renderade hela innehållet först i kundens webbläsare – robotarna som modellerna läser internet med såg en "tom sida"; det enda de kunde läsa var två ord. En sådan sida som landningssida för annonser i ChatGPT har inget att vinna i relevansauktionen, och roboten OAI-AdsBot har inget att kontrollera. Å sin sida hade den polska tillverkaren inom en internationell koncern 699 av 729 adresser på sin karta som ledde till den utländska moderbolagets domän; modellerna citerade den polska domänen i 7% av svaren och tillskrev referenser och certifikat till ett annat företag. Reklamen för ett sådant varumärke skulle leda till en sida som modellen inte kopplar till den enhet som den talar om i svaret ovan.

Vi kallar detta semantisk entydighet. I praktiken innebär det att separera två saker: entitetskarta (vilka objekt som skapar varumärkets värld: produkter, mottagare, problem, konkurrenter, bevis) och påståendekarta (vilka påståenden om dessa objekt ska vara sanna, bekräftade av källor och möjliga att överta av modellen). En så förberedd målsida är samtidigt en bättre sida i sökmotorn, en bättre källa för språkmodeller och en billigare landningssida i relevansauktionen. Det är ett arbete, tre effekter.

5.2. Intentioner – för att kontextuella ledtrådar ska baseras på data, inte brainstorming

En kontextuell ledtråd är en beskrivning av behovssituationen: vem, vilket behov, vilken kontext, vilket beslutstillfälle. För att skriva den bra måste man veta hur kunderna faktiskt frågar modellerna om en viss kategori – i upptäcktsfasen ("hur löser jag problem X"), jämförelsefasen ("hur skiljer sig A från B") och beslutsskedet ("var ska jag köpa, vem ska jag anlita").

I Semantio arbetar vi exakt med sådana enheter: scenarier, det vill säga fullständiga frågor inbäddade i en specifik person, produkt och beslutstillfälle, riktade till utvalda system. Företaget som har studerat köpscenarier i kategorin under flera månader skriver kontextuella ledtrådar baserade på mätning: det vet vilka situationer som slutar med rekommendation, i vilka modellerna nämner konkurrenter, och i vilka varumärket är frånvarande. Teamet som inte har en sådan mätning skriver ledtrådar baserat på intuition – och testar dem först med budgeten.

5.3. Mätning av varumärkesrepresentation – före kampanjen, under den och efter den

Detta är en kompetens som särskiljer att driva kampanjer i ChatGPT från att driva kampanjer i vilket annat medium som helst. Eftersom det finns ett organiskt svar från modellen ovanför annonsen måste man veta:

• före starten – i vilken procentandel av köpscenarierna nämner modellen varumärket, hur ofta den rekommenderar det, vilket Share of Voice den har i förhållande till konkurrenterna, vilken ton den använder för att beskriva det och om den inte ger felaktig information om det;

• under – om det organiska svaret gynnar annonsen (situation D), eller om det kämpar mot den (A, B, C); om förändringar på sidan och i källorna flyttar modellens svar; vilka källor modellen citerar när den talar om kategorin;

• efter kampanjen – vad modellen exakt sa om varumärket på sändningsdagen, i en form som kan visas för ledningen eller kunden.

I praktiken förändrar denna mätning kampanjbeslut. Hos tillverkaren av dörrar och portar var den organiska bakgrunden i beslutsskedet neutral (0% direkta rekommendationer med sentiment 8,1/10) – reklamen har där mening först tillsammans med bevisen på målsidan som gör att modellen kan motivera ett högre pris. Hos skovärksmärket var bakgrunden i beslutsskedet direkt ogynnsam (nämner om reklamationer) – en kampanj utan tidigare arbete med källorna skulle betala för klick från kunder som just har läst en varning. Hos det premiumhotellet var bakgrunden utmärkt i wellness-scenarier och dålig i konferensscenarier – de kontextuella ledtrådarna och målsidorna måste vara olika för varje segment.

Semantio mäter dessa dimensioner på levande svar från ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Google AI Overview, Microsoft Copilot, Grok och DeepSeek: Synlighetsgrad, Share of Voice, rekommendationsnivå, sentiment, påverkan från källor och upptäckten av påståenden som strider mot verifierade fakta om varumärket. Varje resultat är en daterad mätning av en specifik studie, inte en prognos baserad på signaler på sidan. Tack vare detta drivs kampanjen i ChatGPT inte i blindo: vi vet vilken organisk bakgrund annonsen visas mot och om den bakgrunden arbetar för eller emot den.

5.4. Bevis – för att resultatet ska kunna försvaras

I en kanal utan benchmarkar och med 24–48 timmars fördröjning i rapporteringen av konverteringar är det särskilt viktigt att diagnosen och slutsatserna är reviderbara. I Semantio registreras varje modellens svar i en logg tillsammans med metadata, klassificering och citerade källor, och utvalda svar kan bevaras som oberoende verifierbar, skyddad mot modifiering, registrering av vad det aktuella systemet sa den aktuella dagen.

6. Hur vi driver kampanjer i ChatGPT

I Brand Semantics driver vi kampanjer för ChatGPT Ads från diagnos till rapport – med direkt tillgång till Ads Manager och vårt eget mätverktyg. Processen ser ut så här:

1. Diagnos av varumärkesrepresentation i modeller. Studie i Semantio: verkliga köpscenarier i kundens kategori, på marknadens språk, i flera system. Resultat: var varumärket rekommenderas, var det förlorar mot konkurrenter, var modellerna gör fel, vilka källor som formar svaret.

2. Entitetskarta och förberedelse av målsidan. Ordna det som modellen ska förstå om varumärket och översätta det till målsidan: entydig, källbaserad, som tillåter OpenAI:s robotar (OAI-AdsBot och OAI-SearchBot – blockering av någon av dem innebär avslag av annonsen eller försvinnande från organiska svar).

3. Scenarier → kontextuella ledtrådar och kreativitet. Mätningen ger upphov till behovssituationer där annonsen har mening, och varianter av rubriker och beskrivningar anpassade till beslutstillfället.

4. Kampanj i Ads Manager. Mål (räckvidd, klick eller konverteringar), geografi, plattform, daglig budget, mätning av konverteringar med pixel och genom Conversions API konfigurerat före starten.

5. Övervakning av två lager. Parallellt: kampanjresultat från Ads Manager och cyklisk mätning av organiska svar från modeller i Semantio. Om den organiska bakgrunden arbetar mot annonsen – GEO-åtgärder på källor och innehåll, inte bara på bud.

6. Rapport med bevis. Vad modellen sa, vad annonsen gjorde, vad som förändrades mellan mätningarna – med loggar och verifierbar registrering av svar.

7. Vem bör gå in nu, och vem bör vänta

Det är värt att testa nu, om varumärket verkar inom en kategori där kunden jämför, frågar och återkommer med fler frågor: e-handel med övervägda produkter, elektronik, personlig ekonomi (inom OpenAIs reklampolicy), telekommunikation, bilindustri, resor, utbildning, tjänster som väljs efter research, samt produkter för hemmet, byggprodukter och inredning eller barnartiklar. Det är också värt det om företaget vill få erfarenhet av kanalen innan konkurrenterna gör det – i en ung kanal är lärandekostnaden lägre än kostnaden för att vara försenad.

Det är värt att vänta, om:

• kunderna främst är B2B-beslutsfattare som använder betalda ChatGPT-planer – annonser når för närvarande inte dem; i detta fall är den organiska representationen av varumärket i svaren viktigare, som alla användare ser, oavsett plan. I studien av tillverkaren av brandventilation kallade vi det "ett förlorat bud före budet": designern frågar modellen vad som ska skrivas i specifikationen, får en lista utan varumärke – och varumärket kommer in först som en ersättning i genomförandefasen, tävlande med priset. Detta kan inte åtgärdas av ett sponsrat kort, utan endast genom närvaro i själva svaret;

• produkten är FMCG eller en lokal tjänst med låg varukostnad – med CPC 3–5 USD går ekonomin inte ihop;

• branschen omfattas av begränsningar i reklamspolicy (alkohol, spel, politiskt innehåll är förbjudet; hälsa och finansiella tjänster är begränsade, och utanför USA i de flesta fall otillåtna);

• företaget inte har en målsida som modellen kan förstå – då är det första steget inte en kampanj, utan att ordna varumärkesrepresentationen.

Oavsett om företaget går in i betalda annonser, fungerar den organiska lagret alltid: användaren av en betald plan ser inte annonsen, men ser vad modellen säger om varumärket. För många B2B-företag är detta idag en viktigare kanal än något sponsrat kort.

8. Checklista för beredskap för ChatGPT Ads

Innan kampanjen startar är det värt att svara på tio frågor:

1. Vet vi i vilken procentandel av verkliga köpsfrågor i vår kategori ChatGPT överhuvudtaget nämner vårt varumärke?

2. Vet vi vem den rekommenderar istället för oss – och varför (vilka källor)?

3. Ger modellen felaktig information om oss som reklamen skulle förstärka istället för att korrigera?

4. Beskriver målsidan tydligt produkten, mottagaren, problemet och bevisen – med ett språk som modellen kan överta?

5. Släpper sidan igenom OAI-AdsBot och OAI-SearchBot?

6. Har vi intentioner för tre beslutstillfällen, som ger upphov till kontextuella ledtrådar?

7. Har vi flera varianter av rubrik och beskrivning, där var och en visar en annan fördel, och inte samma meddelande?

8. Är mätningen av konverteringar (pixel, Conversions API, UTM) konfigurerad före starten, och inte efter?

9. Använder våra kunder gratisplanen av ChatGPT?

10. Har vi ett sätt att efter kampanjen visa ledningen vad modellen sa om varumärket på sändningsdagen – i en verifierbar form?

Om svaren på frågor 1–3 är "vi vet inte", kommer kampanjen att starta i blindo – oavsett vem som driver den.

9. Ordförklaring

ChatGPT Ads – OpenAIs reklamkanal där sponsrade kort visas under ChatGPT:s svar för användare av gratisplaner; anpassningen baseras på samtalets kontext, målsidan, kreativiteten och annonsörens kontextuella ledtrådar, inte på nyckelord.

Kontextuella ledtrådar (context hints) – beskrivningar av behovssituationen (vem, vilket behov, vilken kontext, vilket beslutstillfälle) som annonsören anger i Ads Manager; de är inte en exakt matchning och garanterar inte visning.

Generative Engine Optimization (GEO) – disciplin som följer efter SEO: istället för positioner på länklistor är målet hur språkmodeller beskriver, jämför och rekommenderar varumärket i det färdiga svaret. Det omfattar ordnande av entiteter och påståenden om varumärket, byggande av källor som modellerna citerar, samt mätning av svar.

Varumärkesrepresentation i språkmodeller (LLM brand representation) – det observerbara sättet på vilket varumärket är närvarande, beskrivet, jämfört, rekommenderat och källbelagt i svaren från GenAI-system i en specifik studie. Synlighet är bara en av dess dimensioner.

Share of Voice (SoV) – varumärkets andel av "sändningstiden" i modellens svar i förhållande till namngivna konkurrenter i en given uppsättning scenarier.

Varumärkeshallucination (brand hallucination) – modellens påstående om varumärket som strider mot verifierade fakta: felaktigt pris, icke-existerande certifikat, fel plats, egenskap tillskriven en konkurrent.

Entitetskarta / påståendekarta – verktyg för att ordna varumärkesrepresentation: lista över objekt som skapar varumärkets värld (produkter, mottagare, problem, konkurrenter, bevis) och lista över påståenden om dessa objekt som ska vara sanna, källmässigt bekräftade och möjliga att överta av modellen.

Semantio – forskningsplattform för Brand Semantics för att analysera och övervaka varumärkesrepresentation i svar från ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity, Google AI Overview, Microsoft Copilot, Grok och DeepSeek, på levande svar, på marknadens språk, med loggar och verifierbart bevis.

10. Vanliga frågor

Kan annonser i ChatGPT förändra vad modellen säger om varumärket? Nej. OpenAI separerar reklamsystemet från modellen. Annonsören kan inte påverka innehållet, ordningen eller tonen i svaret. Att förändra den organiska representationen av varumärket är endast möjligt genom arbete med källor, innehåll och informationsstruktur – det vill säga genom GEO.

Kan man köpa en annons på frasen "bästa X i Warszawa"? Nej. Det finns inga nyckelord. Man kan beskriva behovssituationen där annonsen är meningsfull och se till att målsidan och kreativiteten är relevanta för den. Beslutet om visning fattas av OpenAIs relevansmodell.

Vad kostar ett klick? OpenAI rekommenderar CPC-priser på 3–5 USD. De första publicerade testerna utomlands ligger inom detta intervall. Det finns ännu inga polska benchmarkar.

Ser mina B2B-kunder detta? Om de använder gratisplanen – ja. På Plus-, Pro- och Business-planer finns det för närvarande inga annonser; deras användare ser dock de organiska svaren från modellen om varumärket, och det är de som avgör om varumärket hamnar på shortlist.

Vad ska man börja med? Med mätning: vad säger ChatGPT och andra modeller om varumärket i verkliga köpsfrågor idag. Utan detta vet man inte om reklamen kommer att förstärka rekommendationen eller kämpa mot den.

Grzegorz Miłkowski – VD för Brand Semantics P.S.A., ett konsult- och teknikföretag som arbetar med varumärkesrepresentation i språkmodeller och skaparen av forskningsplattformen Semantio.

Källor: OpenAI Help Center – Ads in ChatGPT: The Basics · OpenAI Help Center – Create ads for ChatGPT Ads · Socialpress – ChatGPT Ads startar i Polen · StackAdapt – Hur man annonserar på ChatGPT · Choice OMG – ChatGPT Ads 2026 field guide · Adsmurai – Hints in ChatGPT Ads · Brand Semantics – rapport SEO/GEO 2026