https://citationlab.ai/assets/LLMOptimalisering-Bx_H-ZWG.js

1import{j as e,L as i}from"./react-vendor-DI64eTjY.js";import{u as l,t as a,S as d,b as m,h as g,K as h,m as c,i as o,D as k,G as v,k as p,H as u,A as b}from"./index-Bm5COwm8.js";import{T as f}from"./TalkCTA-C9umSKLh.js";import{D as x}from"./database-OEDbO8V2.js";import"./mic-vocal-DzzsNbNe.js";function M(){const r=l(),t=a(r,{en:{seoTitle:"LLM optimization (LLMO): how language models learn to recommend you",seoDesc:"LLM optimization is the work of influencing how large language models describe and recommend your brand. Learn what LLMO is and how it is done in practice.",path:"/llm-optimization",breadcrumbs:[{name:"Home",path:"/"},{name:"LLM optimization",path:"/llm-optimization"}],heroBadge:"The complete guide",heroTitle:"LLM optimization (LLMO)",heroDesc:"ChatGPT, Gemini and Claude have already formed an opinion about your brand. LLM optimization — LLMO — is the discipline of shaping that opinion: what the models know, what they say, and whether they recommend you.",heroCta1:"Free AI visibility check",heroCta1Link:"/visibility-check",heroCta2:"Talk to us",heroCta2Link:"/contact",shortLabel:"In short",shortAnswer:"LLM optimization (LLMO) is the work of influencing how large language models describe, assess and recommend your brand. Models form their picture of you from training data and live retrieval — so LLMO works on both: making the web's description of you consistent and authoritative, and making your own content easy to retrieve and cite. LLMO overlaps with AEO and GEO; the distinct focus is the model's underlying knowledge of your brand as an entity.",whatTitle:"What is LLM optimization?",whatP1:"A large language model does not look your brand up in a database. It has a compressed picture of you, learned from everything written about you across the web — and it fills gaps with retrieval when it answers.",whatP2:"That picture can be accurate, outdated or empty. LLMO is the practice of auditing what models believe about you, correcting the sources that shaped it, and feeding the ecosystem the consistent, verifiable facts you want the next model version to learn.",whatP3:"The stakes rise every year: model answers increasingly decide which brands get considered at all. What the model believes about you is becoming your de facto reputation.",channelsTitle:"The three channels LLMO works through",channelsDesc:"Everything a model knows about you arrived through one of these.",ch1Title:"Training data",ch1Desc:"What was written about you before the model's cutoff: media coverage, directories, reviews, your own site. Consistent, factual coverage across many sources becomes the model's baseline belief about you.",ch2Title:"Live retrieval",ch2Desc:"When models search the web at answer time, your current pages compete to be retrieved and cited. Answer-shaped content and schema markup decide whether your pages are usable as sources.",ch3Title:"Entity signals",ch3Desc:"Knowledge graphs, structured data and identical facts everywhere teach models who you are as an entity: name, category, offer, location. Contradictions here make models hedge — or skip you.",workTitle:"The LLMO work list",workItems:["Audit: ask the major models what they know and recommend in your category","Correct: fix outdated or wrong facts at the sources models learned them from","Strengthen: publish clear, citable content on the questions that matter","Structure: schema markup and consistent entity data across the web","Earn: coverage in the publications and directories models trust","Monitor: track mentions, sentiment and citations across model versions"],faqTitle:"Frequently asked questions about LLMO",faqDesc:"The questions we hear most often.",faqItems:[{question:"What does LLMO stand for?",answer:"Large Language Model Optimization — the work of influencing how models like ChatGPT, Gemini and Claude describe and recommend your brand, through both their training data and live retrieval."},{question:"What is the difference between LLMO, AEO and GEO?",answer:"They overlap heavily. AEO optimizes for being the answer in AI search, GEO for visibility in generative engines, and LLMO focuses on the model's underlying knowledge of your brand as an entity. In practice one program covers all three."},{question:"Can you really change what an LLM says about you?",answer:"Yes, on two horizons: live retrieval reacts within weeks when your content and citations improve, and the model's baseline picture updates when new model versions train on the improved web footprint."},{question:"How do I know if LLMO is working?",answer:"Measure it: run your category's key questions through the major models on a schedule and track mentions, descriptions, sentiment and citations over time. CitationLab AI Monitor automates exactly this."}],ctaTitle:"Find out what the models believe about you",ctaDesc:"The first step of LLMO is an audit. Our free visibility check shows how ChatGPT, Gemini and Google AI Overview describe and recommend your brand today.",ctaCta1:"Free AI visibility check",ctaCta1Link:"/visibility-check",ctaCta2:"Talk to us",ctaCta2Link:"/contact"},no:{seoTitle:"LLM-optimalisering (LLMO): Slik lærer språkmodellene å anbefale deg",seoDesc:"LLM-optimalisering er arbeidet med å påvirke hvordan store språkmodeller beskriver og anbefaler merkevaren din. Lær hva LLMO er og hvordan det gjøres i praksis.",path:"/llm-optimalisering",breadcrumbs:[{name:"Hjem",path:"/"},{name:"LLM-optimalisering",path:"/llm-optimalisering"}],heroBadge:"Den komplette guiden",heroTitle:"LLM-optimalisering (LLMO)",heroDesc:"ChatGPT, Gemini og Claude har allerede dannet seg en mening om merkevaren din. LLM-optimalisering — LLMO — er disiplinen som former den meningen: hva modellene vet, hva de sier, og om de anbefaler deg.",heroCta1:"Gratis AI-synlighetssjekk",heroCta1Link:"/synlighetssjekk",heroCta2:"Snakk med oss",heroCta2Link:"/kontakt",shortLabel:"Kort fortalt",shortAnswer:"LLM-optimalisering (LLMO) er arbeidet med å påvirke hvordan store språkmodeller beskriver, vurderer og anbefaler merkevaren din. Modellene danner bildet sitt av deg fra treningsdata og sanntidshenting — så LLMO jobber med begge: å gjøre nettets beskrivelse av deg konsistent og autoritativ, og å gjøre ditt eget innhold enkelt å hente ut og sitere. LLMO overlapper med AEO og GEO; det særegne fokuset er modellens underliggende kunnskap om merkevaren din som entitet.",whatTitle:"Hva er LLM-optimalisering?",whatP1:"En stor språkmodell slår ikke opp merkevaren din i en database. Den har et komprimert bilde av deg, l

1ært fra alt som er skrevet om deg på nettet — og den fyller hullene med henting fra nettet når den svarer.",whatP2:"Det bildet kan være riktig, utdatert eller tomt. LLMO er praksisen med å kartlegge hva modellene tror om deg, rette kildene som formet det, og mate økosystemet med de konsistente, etterprøvbare faktaene du vil at neste modellversjon skal lære.",whatP3:"Innsatsen øker hvert år: modellsvar avgjør i stadig større grad hvilke merkevarer som i det hele tatt blir vurdert. Det modellen tror om deg er i ferd med å bli ditt faktiske omdømme.",channelsTitle:"De tre kanalene LLMO virker gjennom",channelsDesc:"Alt en modell vet om deg kom gjennom én av disse.",ch1Title:"Treningsdata",ch1Desc:"Det som ble skrevet om deg før modellens kunnskapsgrense: medieomtale, kataloger, anmeldelser, ditt eget nettsted. Konsistent, faktabasert omtale på tvers av mange kilder blir modellens grunnoppfatning av deg.",ch2Title:"Sanntidshenting",ch2Desc:"Når modellene søker på nettet i svarøyeblikket, konkurrerer sidene dine om å bli hentet ut og sitert. Svarformet innhold og schema-oppmerking avgjør om sidene dine er brukbare som kilder.",ch3Title:"Entitetssignaler",ch3Desc:"Kunnskapsgrafer, strukturerte data og identiske fakta overalt lærer modellene hvem du er som entitet: navn, kategori, tilbud, sted. Motsetninger her gjør modellene usikre — eller får dem til å hoppe over deg.",workTitle:"Arbeidslisten i LLMO",workItems:["Kartlegg: spør de store modellene hva de vet og anbefaler i din kategori","Rett opp: fiks utdaterte eller feilaktige fakta hos kildene modellene lærte dem fra","Styrk: publiser tydelig, siterbart innhold om spørsmålene som betyr noe","Strukturer: schema-oppmerking og konsistente entitetsdata på tvers av nettet","Opparbeid: omtale i publikasjonene og katalogene modellene stoler på","Overvåk: følg omtaler, sentiment og siteringer på tvers av modellversjoner"],faqTitle:"Ofte stilte spørsmål om LLMO",faqDesc:"Spørsmålene vi hører oftest.",faqItems:[{question:"Hva står LLMO for?",answer:"Large Language Model Optimization — arbeidet med å påvirke hvordan modeller som ChatGPT, Gemini og Claude beskriver og anbefaler merkevaren din, gjennom både treningsdata og sanntidshenting."},{question:"Hva er forskjellen på LLMO, AEO og GEO?",answer:"De overlapper mye. AEO optimaliserer for å bli svaret i AI-søk, GEO for synlighet i generative motorer, og LLMO fokuserer på modellens underliggende kunnskap om merkevaren din som entitet. I praksis dekker ett program alle tre."},{question:"Kan man faktisk endre hva en LLM sier om deg?",answer:"Ja, på to horisonter: sanntidshenting reagerer i løpet av uker når innholdet og siteringene dine blir bedre, og modellens grunnbilde oppdateres når nye modellversjoner trener på det forbedrede fotavtrykket."},{question:"Hvordan vet jeg om LLMO virker?",answer:"Mål det: kjør kategoriens nøkkelspørsmål gjennom de store modellene på fast rytme og følg omtaler, beskrivelser, sentiment og siteringer over tid. CitationLab AI Monitor automatiserer akkurat dette."}],ctaTitle:"Finn ut hva modellene tror om deg",ctaDesc:"Første steg i LLMO er en kartlegging. Vår gratis synlighetssjekk viser hvordan ChatGPT, Gemini og Google AI Overview beskriver og anbefaler merkevaren din i dag.",ctaCta1:"Gratis AI-synlighetssjekk",ctaCta1Link:"/synlighetssjekk",ctaCta2:"Snakk med oss",ctaCta2Link:"/kontakt"},sv:{seoTitle:"LLM-optimering (LLMO): Så lär sig språkmodellerna att rekommendera dig",seoDesc:"LLM-optimering är arbetet med att påverka hur stora språkmodeller beskriver och rekommenderar ditt varumärke. Lär dig vad LLMO är och hur det görs i praktiken.",path:"/llm-optimering",breadcrumbs:[{name:"Hem",path:"/"},{name:"LLM-optimering",path:"/llm-optimering"}],heroBadge:"Den kompletta guiden",heroTitle:"LLM-optimering (LLMO)",heroDesc:"ChatGPT, Gemini och Claude har redan bildat sig en uppfattning om ditt varumärke. LLM-optimering — LLMO — är disciplinen som formar den uppfattningen: vad modellerna vet, vad de säger och om de rekommenderar dig.",heroCta1:"Gratis AI-synlighetskoll",heroCta1Link:"/synlighetssjekk",heroCta2:"Prata med oss",heroCta2Link:"/kontakt",shortLabel:"Kort sagt",shortAnswer:"LLM-optimering (LLMO) är arbetet med att påverka hur stora språkmodeller beskriver, bedömer och rekommenderar ditt varumärke. Modellerna bildar sin bild av dig frå

1n träningsdata och realtidshämtning — så LLMO arbetar med båda: att göra webbens beskrivning av dig konsekvent och auktoritativ, och att göra ditt eget innehåll enkelt att hämta och citera. LLMO överlappar med AEO och GEO; det särskilda fokuset är modellens underliggande kunskap om ditt varumärke som entitet.",whatTitle:"Vad är LLM-optimering?",whatP1:"En stor språkmodell slår inte upp ditt varumärke i en databas. Den har en komprimerad bild av dig, inlärd från allt som skrivits om dig på webben — och den fyller luckorna med hämtning från webben när den svarar.",whatP2:"Den bilden kan vara korrekt, föråldrad eller tom. LLMO är praktiken att kartlägga vad modellerna tror om dig, rätta källorna som format den, och mata ekosystemet med de konsekventa, verifierbara fakta du vill att nästa modellversion ska lära sig.",whatP3:"Insatsen ökar varje år: modellsvar avgör i allt högre grad vilka varumärken som över huvud taget övervägs. Det modellen tror om dig håller på att bli ditt faktiska rykte.",channelsTitle:"De tre kanalerna LLMO verkar genom",channelsDesc:"Allt en modell vet om dig kom genom en av dessa.",ch1Title:"Träningsdata",ch1Desc:"Det som skrevs om dig före modellens kunskapsgräns: mediebevakning, kataloger, recensioner, din egen webbplats. Konsekvent, faktabaserad bevakning över många källor blir modellens grunduppfattning om dig.",ch2Title:"Realtidshämtning",ch2Desc:"När modellerna söker på webben i svarsögonblicket konkurrerar dina sidor om att bli hämtade och citerade. Svarsformat innehåll och schema-markup avgör om dina sidor är användbara som källor.",ch3Title:"Entitetssignaler",ch3Desc:"Kunskapsgrafer, strukturerad data och identiska fakta överallt lär modellerna vem du är som entitet: namn, kategori, erbjudande, plats. Motsägelser här gör modellerna osäkra — eller får dem att hoppa över dig.",workTitle:"Arbetslistan i LLMO",workItems:["Kartlägg: fråga de stora modellerna vad de vet och rekommenderar i din kategori","Rätta: fixa föråldrade eller felaktiga fakta hos källorna modellerna lärde sig dem från","Stärk: publicera tydligt, citerbart innehåll om frågorna som betyder något","Strukturera: schema-markup och konsekvent entitetsdata över hela webben","Bygg: bevakning i publikationerna och katalogerna modellerna litar på","Övervaka: följ omnämnanden, sentiment och citeringar över modellversioner"],faqTitle:"Vanliga frågor om LLMO",faqDesc:"Frågorna vi hör oftast.",faqItems:[{question:"Vad står LLMO för?",answer:"Large Language Model Optimization — arbetet med att påverka hur modeller som ChatGPT, Gemini och Claude beskriver och rekommenderar ditt varumärke, genom både träningsdata och realtidshämtning."},{question:"Vad är skillnaden mellan LLMO, AEO och GEO?",answer:"De överlappar mycket. AEO optimerar för att bli svaret i AI-sök, GEO för synlighet i generativa motorer, och LLMO fokuserar på modellens underliggande kunskap om ditt varumärke som entitet. I praktiken täcker ett program alla tre."},{question:"Kan man verkligen ändra vad en LLM säger om dig?",answer:"Ja, på två horisonter: realtidshämtning reagerar inom veckor när ditt innehåll och dina citeringar förbättras, och modellens grundbild uppdateras när nya modellversioner tränas på det förbättrade avtrycket."},{question:"Hur vet jag om LLMO fungerar?",answer:"Mät det: kör kategorins nyckelfrågor genom de stora modellerna på fast schema och följ omnämnanden, beskrivningar, sentiment och citeringar över tid. CitationLab AI Monitor automatiserar exakt detta."}],ctaTitle:"Ta reda på vad modellerna tror om dig",ctaDesc:"Första steget i LLMO är en kartläggning. Vår gratis synlighetskoll visar hur ChatGPT, Gemini och Google AI Overview beskriver och rekommenderar ditt varumärke i dag.",ctaCta1:"Gratis AI-synlighetskoll",ctaCta1Link:"/synlighetssjekk",ctaCta2:"Prata med oss",ctaCta2Link:"/kontakt"},da:{seoTitle:"LLM-optimering (LLMO): Sådan lærer sprogmodellerne at anbefale dig",seoDesc:"LLM-optimering er arbejdet med at påvirke, hvordan store sprogmodeller beskriver og anbefaler dit brand. Lær hvad LLMO er, og hvordan det gøres i praksis.",path:"/llm-optimering",breadcrumbs:[{name:"Hjem",path:"/"},{name:"LLM-optimering",path:"/llm-optimering"}],heroBadge:"Den komplette guide",heroTitle:"LLM-optimering (LLMO)",heroDesc:"ChatGPT, Gemini og Claude har allerede dannet sig en mening om dit brand. LLM-optimering — LLMO — er disciplinen, der former den mening: hvad modellerne ved, hvad de siger, og om de anbefaler dig.",heroCta1:"Gratis AI-synlighedstjek",heroCta1Link:"/synlighetssjekk",heroCta2:"Tal med os",heroCta2Link:"/kontakt",shortLabel:"Kort fortalt",shortAnswer:"LLM-optimering (LLMO) er arbejdet med at påvirke, hvordan store sprogmodeller beskriver, vurderer og anbefaler dit brand. Modellerne danner deres b

1illede af dig fra træningsdata og realtidshentning — så LLMO arbejder med begge: at gøre nettets beskrivelse af dig konsistent og autoritativ, og at gøre dit eget indhold nemt at hente og citere. LLMO overlapper med AEO og GEO; det særlige fokus er modellens underliggende viden om dit brand som entitet.",whatTitle:"Hvad er LLM-optimering?",whatP1:"En stor sprogmodel slår ikke dit brand op i en database. Den har et komprimeret billede af dig, lært fra alt, hvad der er skrevet om dig på nettet — og den udfylder hullerne med hentning fra nettet, når den svarer.",whatP2:"Det billede kan være korrekt, forældet eller tomt. LLMO er praksissen med at kortlægge, hvad modellerne tror om dig, rette kilderne der formede det, og fodre økosystemet med de konsistente, verificerbare fakta, du vil have næste modelversion til at lære.",whatP3:"Indsatsen stiger hvert år: modelsvar afgør i stigende grad, hvilke brands der overhovedet bliver overvejet. Det modellen tror om dig, er ved at blive dit reelle omdømme.",channelsTitle:"De tre kanaler LLMO virker igennem",channelsDesc:"Alt hvad en model ved om dig, kom gennem én af disse.",ch1Title:"Træningsdata",ch1Desc:"Det der blev skrevet om dig før modellens vidensgrænse: medieomtale, kataloger, anmeldelser, din egen hjemmeside. Konsistent, faktabaseret omtale på tværs af mange kilder bliver modellens grundopfattelse af dig.",ch2Title:"Realtidshentning",ch2Desc:"Når modellerne søger på nettet i svarøjeblikket, konkurrerer dine sider om at blive hentet og citeret. Svarformet indhold og schema-markup afgør, om dine sider er brugbare som kilder.",ch3Title:"Entitetssignaler",ch3Desc:"Vidensgrafer, strukturerede data og identiske fakta overalt lærer modellerne, hvem du er som entitet: navn, kategori, tilbud, sted. Modsætninger her gør modellerne usikre — eller får dem til at springe dig over.",workTitle:"Arbejdslisten i LLMO",workItems:["Kortlæg: spørg de store modeller, hvad de ved og anbefaler i din kategori","Ret op: fiks forældede eller forkerte fakta hos kilderne, modellerne lærte dem fra","Styrk: udgiv tydeligt, citerbart indhold om spørgsmålene der betyder noget","Strukturér: schema-markup og konsistente entitetsdata på tværs af nettet","Opbyg: omtale i publikationerne og katalogerne modellerne stoler på","Overvåg: følg omtaler, sentiment og citeringer på tværs af modelversioner"],faqTitle:"Ofte stillede spørgsmål om LLMO",faqDesc:"Spørgsmålene vi hører oftest.",faqItems:[{question:"Hvad står LLMO for?",answer:"Large Language Model Optimization — arbejdet med at påvirke, hvordan modeller som ChatGPT, Gemini og Claude beskriver og anbefaler dit brand, gennem både træningsdata og realtidshentning."},{question:"Hvad er forskellen på LLMO, AEO og GEO?",answer:"De overlapper meget. AEO optimerer for at blive svaret i AI-søgning, GEO for synlighed i generative motorer, og LLMO fokuserer på modellens underliggende viden om dit brand som entitet. I praksis dækker ét program alle tre."},{question:"Kan man virkelig ændre, hvad en LLM siger om dig?",answer:"Ja, på to horisonter: realtidshentning reagerer inden for uger, når dit indhold og dine citeringer forbedres, og modellens grundbillede opdateres, når nye modelversioner trænes på det forbedrede aftryk."},{question:"Hvordan ved jeg, om LLMO virker?",answer:"Mål det: kør kategoriens nøglespørgsmål gennem de store modeller på fast rytme og følg omtaler, beskrivelser, sentiment og citeringer over tid. CitationLab AI Monitor automatiserer præcis dette."}],ctaTitle:"Find ud af, hvad modellerne tror om dig",ctaDesc:"Første skridt i LLMO er en kortlægning. Vores gratis synlighedstjek viser, hvordan ChatGPT, Gemini og Google AI Overview beskriver og anbefaler dit brand i dag.",ctaCta1:"Gratis AI-synlighedstjek",ctaCta1Link:"/synlighetssjekk",ctaCta2:"Tal med os",ctaCta2Link:"/kontakt"}});return e.jsxs("div",{children:[e.jsx(d,{title:t.seoTitle,description:t.seoDesc,path:t.path,ogType:"article",schema:[m(t.breadcrumbs,r),g(t.faqItems),h({title:t.seoTitle,description:t.seoDesc,path:t.path,datePublished:"2026-07-21",dateModified:"2026-07-21",author:"Krister Ross"},r)]}),e.jsxs("section",{className:"relative pt-32 pb-24 lg:pt-48 lg:pb-32 overflow-hidden",children:[e.jsx("div",{className:"absolute top-0 left-1/2 -translate-x-1/2 w-[1000px] h-[500px] bg-accent/15 blur-[120px] -z-10 rounded-full"}),e.jsx("div",{className:"container mx-auto px-4 text-center max-w-5xl relative z-10",children:e.jsxs(c.div,{initial:{opacity:0,y:20}

1,animate:{opacity:1,y:0},transition:{duration:.5},children:[e.jsxs("div",{className:"inline-flex items-center rounded-full border border-border bg-white px-4 py-1.5 text-sm font-medium text-foreground mb-8 shadow-sm",children:[e.jsx("span",{className:"flex h-2 w-2 rounded-full bg-accent mr-2 animate-pulse"}),t.heroBadge]}),e.jsx("h1",{className:"text-5xl lg:text-7xl font-extrabold tracking-tight text-foreground mb-6 leading-[1.1]",children:e.jsx("span",{className:"text-accent",children:t.heroTitle})}),e.jsxs("p",{className:"text-sm text-muted-foreground mb-6",children:[a(r,{en:"Published by",no:"Publisert av",sv:"Publicerad av",da:"Udgivet af"})," ",e.jsx(i,{to:r==="en"?"/about/krister-ross":r==="da"?"/om-os/krister-ross":"/om-oss/krister-ross",className:"text-primary hover:underline font-medium",children:"Krister Ross"})," ","· ",a(r,{en:"Updated July 2026",no:"Oppdatert juli 2026",sv:"Senast uppdaterad juli 2026",da:"Sidst opdateret juli 2026"})]}),e.jsx("p",{className:"text-xl md:text-2xl text-foreground/80 mb-10 leading-relaxed max-w-3xl mx-auto",children:t.heroDesc}),e.jsxs("div",{className:"flex flex-col sm:flex-row items-center justify-center gap-4",children:[e.jsx(i,{to:t.heroCta1Link,children:e.jsx(o,{size:"lg",className:"rounded-full px-8 h-14 text-lg bg-primary hover:bg-primary/90 text-white shadow-lg hover:shadow-xl transition-all",children:t.heroCta1})}),e.jsx(i,{to:t.heroCta2Link,children:e.jsx(o,{size:"lg",variant:"outline",className:"rounded-full px-8 h-14 text-lg border-border hover:bg-secondary text-foreground/80 bg-white",children:t.heroCta2})})]})]})})]}),e.jsx("section",{className:"py-12 bg-transparent",children:e.jsx("div",{className:"container mx-auto px-4 max-w-4xl",children:e.jsxs("div",{className:"rounded-2xl border border-primary/20 bg-primary/5 p-8 md:p-10",children:[e.jsx("p",{className:"text-sm font-semibold uppercase tracking-wide text-primary mb-3",children:t.shortLabel}),e.jsx("p",{className:"text-lg md:text-xl text-foreground leading-relaxed",children:t.shortAnswer})]})})}),e.jsx("section",{className:"py-24 bg-transparent border-y border-border/60",children:e.jsxs("div",{className:"container mx-auto px-4 max-w-4xl",children:[e.jsx("h2",{className:"text-3xl md:text-4xl lg:text-5xl font-bold text-foreground mb-8",children:t.whatTitle}),e.jsxs("div",{className:"space-y-6 text-lg text-foreground/80 leading-relaxed",children:[e.jsx("p",{children:t.whatP1}),e.jsx("p",{children:t.whatP2}),e.jsx("p",{className:"font-semibold text-foreground",children:t.whatP3}),e.jsx("p",{children:e.jsx(i,{to:r==="en"?"/resources/seo-vs-aeo-vs-geo-vs-llmo":"/ressurser/seo-vs-aeo-vs-geo-vs-llmo",className:"text-accent font-medium underline underline-offset-4 hover:text-accent/80",children:a(r,{en:"See how LLMO relates to SEO, AEO and GEO",no:"Se hvordan LLMO henger sammen med SEO, AEO og GEO",sv:"Se hur LLMO hänger ihop med SEO, AEO och GEO",da:"Se hvordan LLMO hænger sammen med SEO, AEO og GEO"})})})]})]})}),e.jsx("section",{className:"py-24 bg-secondary",children:e.jsxs("div",{className:"container mx-auto px-4 max-w-6xl",children:[e.jsxs("div",{className:"text-center mb-16",children:[e.jsx("h2",{className:"text-3xl md:text-4xl font-bold text-foreground mb-6",children:t.channelsTitle}),e.jsx("p",{className:"text-xl text-foreground/80 leading-relaxed max-w-3xl mx-auto",children:t.channelsDesc})]}),e.jsx("div",{className:"grid md:grid-cols-3 gap-8",children:[{icon:k,title:t.ch1Title,desc:t.ch1Desc},{icon:v,title:t.ch2Title,desc:t.ch2Desc},{icon:x,title:t.ch3Title,desc:t.ch3Desc}].map((n,s)=>e.jsxs("div",{className:"bg-white border border-border rounded-2xl p-8 shadow-sm hover:shadow-md transition-all",children:[e.jsx("div",{className:`w-14 h-14 rounded-2xl flex items-center justify-center mb-6 ${s%2===0?"bg-blue-50 text-primary":"bg-pink-50 text-accent"}`,children:e.jsx(n.icon,{className:"h-7 w-7"})}),e.jsx("h3",{className:"text-xl font-bold text-foreground mb-3",children:n.title}),e.jsx("p",{className:"text-foreground/80 leading-relaxed",children:n.desc})]},s))})]})}),e.jsx("section",{className:"py-24 bg-transparent",children:e.jsxs("div",{className:"container mx-auto px-4 max-w-4xl",children:[e.jsx("h2",{className:"text-3xl md:text-4xl font-bold text-foreground mb-10",children:t.workTitle}),e.jsx("ul",{className:"space-y-4",children:t.workItems.map((n,s)=>e.jsxs("li",{className:"flex gap-4 items-start bg-white border border-border rounded-xl p-5 shadow-sm",children:[e.jsx("span",{className:"w-8 h-8 rounded-full bg-accent text-white flex items-center justify-center flex-shrink-0",children:e.jsx(p,{className:"h-4 w-4"})}

1),e.jsx("p",{className:"text-foreground/80 leading-relaxed pt-1",children:n})]},s))})]})}),e.jsx(u,{title:t.faqTitle,description:t.faqDesc,items:t.faqItems}),e.jsx("section",{className:"py-12 bg-secondary border-y border-border",children:e.jsxs("div",{className:"container mx-auto px-4 max-w-5xl",children:[e.jsx("h2",{className:"text-xl font-bold text-foreground mb-6",children:a(r,{en:"Related resources",no:"Ressurser og videre lesning",sv:"Relaterade resurser",da:"Relaterede ressourcer"})}),e.jsx("div",{className:"grid sm:grid-cols-2 lg:grid-cols-3 gap-3",children:[{title:"SEO vs AEO vs GEO vs LLMO",path:r==="en"?"/resources/seo-vs-aeo-vs-geo-vs-llmo":"/ressurser/seo-vs-aeo-vs-geo-vs-llmo"},{title:a(r,{en:"Complete AEO guide",no:"Komplett AEO-guide",sv:"Komplett AEO-guide",da:"Komplet AEO-guide"}),path:"/aeo"},{title:a(r,{en:"What is GEO?",no:"Hva er GEO?",sv:"Vad är GEO?",da:"Hvad er GEO?"}),path:"/geo"},{title:a(r,{en:"AI visibility complete guide",no:"AI-synlighet komplett guide",sv:"AI-synlighet komplett guide",da:"AI-synlighed komplet guide"}),path:r==="en"?"/ai-visibility":"/ai-synlighet"},{title:a(r,{en:"Glossary",no:"Ordliste",sv:"Ordlista",da:"Ordliste"}),path:r==="no"?"/ressurser/ordliste":"/resources/ordliste"},{title:a(r,{en:"AI Monitor",no:"AI Monitor",sv:"AI Monitor",da:"AI Monitor"}),path:r==="en"?"/products/ai-monitor":"/produkter/ai-monitor"}].map((n,s)=>e.jsx(i,{to:n.path,className:"group",children:e.jsxs("div",{className:"bg-white border border-border rounded-xl px-4 py-3 hover:border-primary/30 hover:shadow-sm transition-all flex items-center justify-between",children:[e.jsx("span",{className:"font-medium text-sm text-foreground group-hover:text-primary transition-colors",children:n.title}),e.jsx(b,{className:"h-4 w-4 text-muted-foreground/70 group-hover:text-primary group-hover:translate-x-1 transition-all flex-shrink-0"})]})},s))})]})}),e.jsx(f,{}),e.jsx("section",{className:"py-24 relative z-10",children:e.jsx("div",{className:"container mx-auto px-4",children:e.jsxs("div",{className:"relative max-w-5xl mx-auto rounded-[3rem] overflow-hidden bg-primary shadow-2xl shadow-primary/20",children:[e.jsx("div",{className:"absolute top-0 right-0 w-[500px] h-[500px] bg-white/10 rounded-full blur-[100px] -translate-y-1/2 translate-x-1/2"}),e.jsx("div",{className:"absolute bottom-0 left-0 w-[400px] h-[400px] bg-accent/30 rounded-full blur-[80px] translate-y-1/2 -translate-x-1/3"}),e.jsxs("div",{className:"relative z-10 px-8 py-20 md:py-24 text-center border border-white/10 rounded-[3rem]",children:[e.jsx("h2",{className:"text-3xl md:text-5xl font-extrabold text-white mb-6 tracking-tight",children:t.ctaTitle}),e.jsx("p",{className:"text-lg md:text-xl text-blue-100 mb-10 leading-relaxed max-w-2xl mx-auto font-light",children:t.ctaDesc}),e.jsxs("div",{className:"flex flex-col sm:flex-row gap-4 justify-center",children:[e.jsx(i,{to:t.ctaCta1Link,children:e.jsx(o,{size:"lg",className:"rounded-full px-8 h-14 text-lg bg-accent hover:bg-accent/90 text-white shadow-xl hover:shadow-accent/40 hover:-translate-y-0.5 transition-all border-0",children:t.ctaCta1})}),e.jsx(i,{to:t.ctaCta2Link,children:e.jsx(o,{size:"lg",variant:"outline",className:"rounded-full px-8 h-14 text-lg border-white/20 hover:border-white/40 hover:bg-white/5 text-white bg-transparent backdrop-blur-sm transition-all",children:t.ctaCta2})})]})]})]})})})]})}export{M as default};