Niklas Laninges nyhetsbrev #288
APP, AI, SEO, FED. En herrans massa förkortningar och vad de innebär för hur vi beter oss på internet.
Godmorgon!
Två veckor har gått så nu var vi här igen: din dos om beteendeförändring. Sen sist har jag hunnit föreläsa på Schweiziska handelskammaren, lyckligtvis på engelska efter som jag, likt Gustav Fridolin*, inta kan uttala Schweiz.
Dessutom har jag hunnit åka skidor i Norge, läsa en herrans massa forskningsartiklar och bli intervjuad i allt från P4 Göteborg till Affärsvärlden.
Nog om mig, här har du dagens meny:
Begränsning som unique selling point
Lärdomar om SEO och AI
Därför använder inte alla AI överallt hela tiden
Amerikanska FED om ett växande investerarbeteende
Betaltjänsten Stripes årliga rapport, säger en hel del om shoppingbeteenden
Inspirerande delningsknep från Descript
Mediasvep a k a utlopp för min prestationsbaserade självkänsla
Innan du hugger in på innehållet vill jag slå ett slag för den mastodontpodd jag var med i. 2 timmar och 6 minuter Niklas Laninge, en eloge till Robert som höll intervjun. De flesta hade fått en överdos av att behöva lyssna på mig så här länge. 😵💫
Jag experimenterar med tjänsten Podreader, här kan du höra en AI-version av mig läsa nyhetsbreven högt på Spotify och på Apple Podcast. 🤖
Begränsning som unique selling point
Jag har hittat en app som gör tvärt om mot vad alla streamingtjänster gör just nu – de begränsar sitt innehåll. I musikappen Cantiliver får du bara lyssna på tio album åt gången. När ett nytt in kommer in åker ettbort – och det som försvinner är borta för alltid.
Rätt befriande om du frågar mig, och en väldigt smart kontrast till allt som finns. Att skapa värde genom urval och begränsning är inget nytt, men jag har inte sett något liknande inom musik.
Jag hoppas Cantilever hittar sin publik. Ibland är den största konkurrensfördelen att inte låta kunden välja alls. I och för sig lite så Opti jobbar med fonder. ♥️
Testa gärna själv!
Lärdomar om SEO och AI
Låt oss prata lite kort om den faktiska beteendeförändringen som kommer av det teknikskifte vi är i.
Vi håller på att gå från att söka information till att be om svar.
Skillnaden kan låta semantisk, men självklart är det större en ordval. I det gamla sökbeteendet klickade vi oss runt, jämförde, tolkade, vägde olika källor mot varandra. Det nya beteendet innebär att vi outsourcar en större del av arbetet till en maskin. Vi Mindre friktion, mindre jämförande, mindre egen bearbetning.
I veckan har jag läst två texter som lärde mig en del spännande om vad skiftet kan innebära i praktiken.
Det ena plockar isär hela GEO/AEO-hypen och visar vad som faktiskt har förändrats, och vad som mest är SEO i ny kostym.
Den andra är Tony Hammarlunds nyhetsbrev där han visar hur Google nu börjat slå ner på en populär AI-taktik: massproducerade ”bästa-listor” där bolag rankar sig själva som nummer ett.
Följande var nytt för mig:
1. SEO är inte ersatt – det har absorberats
Google fortfarande dominerar söklandskapet fullständigt. Trafiken från ChatGPT är för de flesta sajter marginell. Samtidigt integrerar Google AI-svar direkt i sina egna resultat. Det betyder att det här inte är ett nollsummespel där AI ”tar över” från Google utan Google flyttar sakta över beteendet till AI-sök. Kul för Google, jobbigt för alla oss som hoppas få trafik via Google.
2. Klicket minskar – men synligheten består
AI-ytor är designade för att svara direkt. Det betyder färre klick vidare till din sajt, även om du citeras. I ett svarsmotorlandskap är det fullt möjligt att vara synlig utan att få besöket. Du kan påverka beslut, varumärkesuppfattning och preferens utan att någon någonsin landar på din domän.
Det ställer högre krav på hur vi tänker kring effekt. Synlighet, omnämnanden, varumärkesstyrka och konvertering blir viktigare än klick.
3. AI bygger fortfarande på traditionellt sök
AI-assistenter bryter ner en fråga i flera underfrågor och hämtar in information från traditionella sökindex innan de sammanfattar svaret. I praktiken betyder det att klassisk SEO (struktur, auktoritet, tydlighet, indexering) fortfarande är fundamentet. AI ”gör googlingen åt dig”, men den gör det via Googles och Bings infrastruktur.
Så inte så mycket paradigmskifte som en ny syntes ovanpå samma grunddata.
4. Genvägar straffas hårdare
Tony Hammarlund beskriver hur flera SaaS-bolag tappade mellan 30 och 50 procent i organisk synlighet under januari 2026. Orsaken var tydlig, AI slog ner hårt på så kallade listicles. Ja du vet, ”10 saker du måste göra inför en…” etc. Det intressanta är att det här inte bara drabbar traditionellt sök. Eftersom AI-svar i hög grad bygger på Googles index tappar dessa sajter även i AI Overviews
Inget nytt med detta skede: En taktik fungerar. Den skalas upp industriellt. Den tappar substans. Systemet justerar. Skillnaden nu är att straffet sker i två lager samtidigt – både i traditionellt sök och i AI-sök.
5. Auktoritet byggs utanför din egen sajt
Tredjepartssignaler har blivit allt viktigare, alltså Reddit, recensioner, branschmedia och andra externa plattformar är centrala i hur AI tolkar varumärken.
Det innebär att SEO, PR och social inte längre kan arbeta i silos. AI lutar sig mot kollektiv konsensus, ett narrativ som är svårare att kontrollera och hålla ihop.
Ur ett beteendeperspektiv är det logiskt. När vi ber om svar istället för alternativ vill vi att svaret ska spegla vad ”många tycker”, inte vad du själv påstår.
För dig som vill gå på djupet rekommenderar jag verkligen att läsa texterna i sin helhet:
De är ovanligt bra läsning för den som vill förstå vad som faktiskt förändras, och vad som bara bytt namn.
Därför använder inte alla AI överallt hela tiden
Du har säkert sett bilden som cirkulerat senaste tiden. De där prickarna som visar hur många som har testat AI jämfört med hur många som faktiskt använder det integrerat i sitt dagliga arbete.
Vi är nyfikna, men vi förändrar inte nödvändigtvis hur vi arbetar.
I artikeln ”Why AI Adoption Stalls, According to Industry Data” från Harvard Business Review visar forskare att problemet inte primärt är tekniskt utan högst mänskligt.
Det är lätt att tro att låg adoption handlar om brist på kompetens eller fel verktyg. Men datan pekar på något annat: en sorts dubbelhet inför AI. De flesta ser potentialen för organisationen. Samtidigt känner många en oro för vad tekniken betyder för deras egen roll, status och framtid.
Det är alltså fullt möjligt att vara positiv till AI på ett abstrakt plan och samtidigt känna ett personligt hot. En psykologiskt rimlig reaktion som bromsar mer än vad vi vill erkänna.
En annan viktig poäng i artikeln är att användning inte är samma sak som integration. Många medarbetare experimenterar. De testar att skriva en text, sammanfatta ett möte, analysera ett dokument, men verktygen blir sällan en del av hur arbetet faktiskt är organiserat. De påverkar inte beslutsstrukturer, incitament eller processer.
Det kan se ut som att AI-användningen går upp, men det ger ingen bestående förändring i hur man faktiskt arbetar.
Att prova är billigt. Att bygga om sina vanor är dyrt.
HBR-artikeln visar att just ”AI-ångest” är starkt korrelerad med att AI-användning stannar upp. Intressant nog har man sett att de som är oroliga ofta använder AI mer, men mer som ett sätt att inte halka efter, än som ett verktyg för verklig omställning.
Helt klart ett nytt perspektiv för min del när det kommer till spridningen av dessa nya verktyg.
Fördjupning hos Harvard Business Review för dig som känner dig manad.
Amerikanska FED om ett växande investerarbeteende
Under 2025 skrev jag en del om prediction markets, marknader där man inte investerar i företag, utan i sannolikheter. Kommer inflationen överstiga en viss nivå? Kommer Riksbanken höja räntan i mars? Vinner kandidat X valet?
Plattformar som Kalshi och Polymarket gör det möjligt att ”handla” dessa utfall ungefär som finansiella kontrakt. Du köper en sannolikhet. Får du rätt får du betalt.
Nu har den amerikanska centralbanken publicerat en rapport om just fenomenet. Det intressanta är kanske inte slutsatserna i detalj, utan det faktum att Federal Reserve överhuvudtaget lägger tid på att analysera dessa marknader. Det är ett tecken på att prediction markets inte längre är en avart utan att de nu betraktas som relevanta för makroekonomisk analys.
Vad säger då Fed i stora drag?
För det första menar de att prediction markets kan ge högfrekventa mått på ekonomiska förväntningar. Istället för att vänta på kvartalsvisa prognoser eller enkäter kan man se hur sannolikheter förändras i realtid.
För det andra erbjuder de inte bara ett medelvärde utan en hel sannolikhetsfördelning. Man kan alltså se hur marknaden prissätter olika scenarier, inte bara ”vad man tror mest på”.
För det tredje reagerar dessa marknader snabbt på ny information. Policyuttalanden, makrosiffror och nyheter slår igenom omedelbart i prissättningen.
För det fjärde kan de fungera som ett komplement till traditionella enkäter och finansiella indikatorer, snarare än en ersättare.
Det är alltså ingen hyllningstext till denna kasinoartade form av ”investeringar” utan snarare ett nyktert konstaterande: detta är en datakälla värd att förstå.
Är det här relevant för dig som läser? Kanske inte direkt. Men det är ett tecken i tiden. När centralbanken analyserar prediction markets är det ett kvitto på att den här typen av mer kasinoartade sätt att placera pengar har rört sig närmare mainstream.
Hela rapporten hittar du här, hög nördvarning om du skulle läsa denna. 🤓
Betaltjänsten Stripes årliga rapport
Stripe är i praktiken en central del av internets infrastruktur. Under 2025 processade företag betalningar för 1,9 biljoner dollar via Stripe, vilket motsvarande cirka 1,6 procent av global BNP. När så stor del av världens onlinehandel rör sig genom ett och samma system är det rimligt att lyssna när de beskriver vart utvecklingen är på väg.
I sitt senaste ”årsbrev” lägger Stripe särskild vikt vid det de kallar agentic commerce. Att vi går från ehandel där människor aktivt söker och klickar, till handel där mjukvara agerar på våra vägnar. AI-agenter kommer inte bara föreslå produkter, utan kunna genomföra köp inom ramar vi satt upp.
Stripe beskriver utvecklingen som fem nivåer:
Manuell handel – användaren söker, jämför och genomför köpet själv.
AI-assisterad handel – AI hjälper till med rekommendationer, prissättning och optimering, men människan klickar.
Delegerad handel – agenten får mandat att genomföra återkommande eller regelstyrda köp.
Målstyrd handel – användaren anger ett mål, agenten avgör hur köpet ska lösas.
Autonom handel – agenter förhandlar och transagerar direkt med andra system i realtid.
Det här är inte science fiction i Stripes värld utan de arbetar redan på hur nya affärsmodeller, användarbaserad prissättning och programmerbara plånböcker lägger grunden för att mjukvara ska kunna vara en ekonomisk aktör.
Ur ett beteendeperspektiv är det här kanske ännu större än ur ett tekniskt perspektiv. Vi har redan vant oss vid att AI hjälper oss att hitta information. Nästa steg är att den hjälper, eller tar över, själva köpet. Friktionen minskar ytterligare, och konsumtionen blir mer automatiserad.
När ett bolag som hanterar nästan två biljoner dollar om året beskriver detta som en pågående utveckling är det svårt att avfärda. Frågan är inte om shopping förändras, utan hur snabbt vi vänjer oss vid att inte längre vara den som klickar.
Läs hela rapporten här, få texter säger som sagt mer om hur vi beter oss med våra pengar på internet.
Inspirerande delningsknep från Descript
Sedan några år tillbaka har jag jobbat i AI-verktyget Descript. Här klippet jag poddar och videos, något som för mig alltid känns som helt otänkbart att göra. Tack vare tekniken är det nu nästan lika lätt att få ihop en bra ljudfil eller en habil video som det är att redigera ett Word-dokument.
Nyligen öppnade jag Descript och möttes av följande pop-up:
Eftersom den här typen av tjänster sällan har några nätverkseffekter (mitt användande blir inte bättre om fler i min omgivning använder dem) får de vara kreativa när det kommer till att skapa användardriven marknadsföring.
Att just skapa en Linkedin-vänlig certifiering verkar vara ett försök att lösa problemet. Alltså att vi användare med ett tryck kan stoltsera med våra skills på Linkedin. Ganska fint om du frågar mig.
Februaris mediasvep
Mediaintensiv månad, hann bli några semlor mellan alla intervjuer. Du som vill ha mer innehåll kan hålla tillgodo med detta:
*må vi aldrig glömma, #jesuigustav