AI marketing, der holder i drift
Vi finder de opgaver, hvor AI giver mest tilbage, sætter dem op i dine egne systemer og måler bagefter, hvad de faktisk flytter.
Indsigt
AI flytter først noget, når det bliver en arbejdsgang
De fleste marketingafdelinger har adgang til værktøjerne allerede. Værdien kommer, når arbejdet bliver lagt om: når produkttekster, rapporter, annoncevarianter og research kører i en fast rutine i stedet for i en fane, nogen huskede at åbne. Den tid, der bliver frigivet, går til vinkler, kunder og beslutninger.
Samtidig har kunderne flyttet deres research. Næsten halvdelen af B2B-indkøbere starter i dag i ChatGPT eller Gemini frem for Google, og 93 procent bruger AI til at sammenligne leverandører (Treble, “Press-to-Pipeline Activation in the Age of AI”, februar 2026). Din synlighed afgøres altså også af, om en sprogmodel kan finde dig og gengive dig rigtigt.
Hvad er AI marketing?
AI marketing er det arbejde, hvor sprogmodeller og maskinlæring indgår direkte i marketingafdelingens produktion, analyse og synlighed. Det består af tre dele: værktøjer, der udfører noget af arbejdet, data, der er sat op, så værktøjerne kan bruge dem, og indhold, der kan læses og gengives korrekt af AI-svar. Den sidste del kalder branchen GEO, generative engine optimization.
Vi begynder i din forretning og i dine data. Først kortlægger vi, hvor AI giver mest tilbage i din afdeling, så bygger vi arbejdsgangen omkring det, og derefter måler vi på den. Rækkefølgen er hele pointen, og den er også grunden til, at vi kan sige noget om effekten bagefter.
Det betyder konkret:
Data først
Et AI-svar er kun så godt som det, der ligger under det. Vi rydder op i tracking og datakilder, før vi automatiserer.
Én arbejdsgang ad gangen
Vi starter, hvor der er mest tid at hente, får det i drift og udvider derfra.
Synlighed i AI-svar
Vi strukturerer dit indhold, så sprogmodellerne kan læse, forstå og citere din virksomhed korrekt.
Ydelser
Strategien bliver lagt og bygget af de samme folk
Vi arbejder med både den tekniske opsætning og det indhold, der skal ud af den. Det betyder, at kortlægning, opsætning, tekst og måling ikke skal koordineres mellem tre leverandører.
AI-kortlægning af afdelingen
Vi gennemgår din nuværende produktion opgave for opgave og sætter tal på, hvor AI kan overtage, understøtte eller holde sig væk. Du får en prioriteret liste, du kan arbejde ud fra.
Indhold med AI i produktionen
Vi bygger produktionslinjer til produkttekster, kategoritekster, nyhedsbreve og annoncevarianter, hvor sprogmodellen leverer udkastet og et menneske godkender. Du får mere indhold ud af den samme afdeling, i din tone.
GEO og synlighed i AI-svar
Vi strukturerer sider med schema markup i JSON-LD, tydelige entiteter og citerbare svarafsnit, så din virksomhed optræder korrekt, når kunderne spørger en sprogmodel i stedet for at søge.
Automatisering af arbejdsgange
Rapporter, briefs, opgavefordeling og opfølgning kobles sammen på tværs af WordPress, GA4, Asana, Slack og Make.com. Rutinerne kører af sig selv, og afdelingen bruger tiden på det, der kræver et hoved.
Data, AI kan regne på
Vi sætter GA4, server-side tracking og Consent Mode v2 op, så tallene er samlet og pålidelige. Det er forudsætningen for, at både dine modeller og dine beslutninger rammer rigtigt.
Egne assistenter og promptbiblioteker
Vi bygger assistenter med din tone of voice, dine produkter og dine retningslinjer indbygget. Nye kollegaer kan bruge dem fra dag ét uden at skulle lære at prompte først.
Retningslinjer og kvalitetssikring
Vi lægger reglerne fast for, hvilke data der må i hvilke værktøjer, hvem der godkender hvad, og hvordan GDPR og EU’s AI-forordning håndteres. Du kan svare på spørgsmålet, før ledelsen stiller det.
Tre afdelinger, tre måder at bruge AI
Nupo
- Integrationer
- Data-integration KOEBT, Microsoft Dynamics NAV, ERP-integration, Postnord (via vConnect)
- Backend af webshop
- WordPress, PHP, WooCommerce
- DevOps værktøj
- Docker
- Andre teknologier
- 2 forskellige sprog
- Tid
- Fortsat samarbejde
- Kode
- 12.187 Linjer
- Ansvar
- Babis Georgopoulos, Erik Lindberg og Tobias Karentius Kromann Dahl
Lotto, Danske Spil
- Teknologier
- Facebook, SSL, WordPress, Hosting
- Tid
- 3 dage
- Kode
- 3333 linjer
- Ansvar
- Bo Møller
Copydan
- Backend af websitet
- WordPress, PHP
- DevOpS værktøjer
- Docker
- Andre teknologier
- SSL certifikat, WPML multi-language support, cookieløsning, Security Optimization Package, dedikeret server hosting
- Kode:
- 95,605
Faglighed
Hvad kendetegner et professionelt AI-setup i marketing i 2026?
Et professionelt AI-setup kan gøre tre ting: producere i din tone, regne på data, du kan stole på, og gøre din virksomhed læsbar for de sprogmodeller, kunderne spørger. Alt andet er værktøjer uden en opgave.
Datagrundlaget bestemmer resultatet
En sprogmodel gengiver det, den får. Er produktdata, priser og kontaktoplysninger uens på tværs af dine systemer, bliver svarene også uens. Vi starter med at samle kilderne: GA4, CRM, produktfeed og CMS. Når de trækker samme retning, kan vi automatisere ovenpå uden at bygge fejl ind i rutinen.
Mennesket bliver i loopet
AI skriver hurtigt. Det er ikke det samme som at skrive rigtigt. Vi bygger godkendelse ind, hvor det betyder noget: fakta, tal, tone og jura. Modellen leverer udkastet, og en fagperson tager beslutningen. Det er den rækkefølge, der gør, at du kan sætte navn på det, der bliver publiceret.
Synlighed handler nu også om at blive citeret
Klassisk SEO afgør, om du bliver fundet. GEO afgør, om du bliver gengivet. Vi arbejder med begge: teknisk struktur, schema markup i JSON-LD, tydelige entiteter og afsnit, der besvarer spørgsmålet i første sætning. Det er formatet, både Google og sprogmodellerne trækker deres svar fra.
Compliance er en del af opsætningen
Persondata i sprogmodeller kræver stillingtagen, ikke en mavefornemmelse. Vi lægger fast, hvilke data der må sendes hvorhen, hvordan samtykke håndteres via Consent Mode v2, og hvad EU’s AI-forordning kræver af dokumentation. Reglerne skrives ned, så de også holder, når afdelingen vokser.
Modellerne skifter hurtigere end dine arbejdsgange gør. Derfor bygger vi opsætningen, så den enkelte model kan skiftes ud uden at rutinen falder sammen: adskilte prompts, dokumenterede arbejdsgange og data, der ligger hos dig. Du får en afdeling, der kan tage en ny model i brug i løbet af en uge i stedet for et kvartal.

Hvor meget af dit marketingarbejde kunne AI overtage næste kvartal?
Vi gennemgår din afdeling og ser på fire ting: hvilke opgaver der bliver gentaget hver måned, om dine data hænger sammen nok til at kunne bruges, hvor synlig din virksomhed er i AI-svar i dag, og hvad der må sendes hvorhen efter reglerne. Du får en prioriteret liste og en anbefaling af, hvor vi starter. Ring, eller skriv til en af os.