SEO med AI – så använder vi ChatGPT, Search Console och GA4 på riktigt

Det pratas mycket om SEO med AI. Ofta betyder det i praktiken att någon ber ChatGPT skriva en artikel, ta fram några sökord eller föreslå en ny SEO-titel.

Det kan vara användbart. Men det är fortfarande bara en liten del av SEO-arbetet.

På Elido ville vi testa hur långt det går att komma om AI:n i stället får arbeta med samma typ av information som en människa faktiskt behöver för att fatta ett bra SEO-beslut.

Det betyder tillgång till Search Console, Google Analytics 4, sidornas faktiska innehåll, interna länkar, metadata, sidstatus och en tydlig bild av hur webbplatsen hänger ihop.

Vad innebär SEO med AI egentligen?

AI inom SEO kan användas på flera nivåer.

Den enklaste nivån är innehållsgenerering. Du beskriver vad sidan ska handla om och får ett första textförslag.

Nästa nivå är analys. Du matar AI:n med Search Console-data eller en export från ett SEO-verktyg och får hjälp att hitta möjligheter.

Det vi är mest intresserade av är nästa steg: att låta AI:n arbeta med flera riktiga datakällor samtidigt och koppla ihop analysen med webbplatsen där förändringen faktiskt ska genomföras.

När den informationen finns samlad går det att ställa betydligt bättre frågor än “kan du ge mig några SEO-tips?”.

1. Search Console visar var möjligheten faktiskt finns

Google Search Console är en av de viktigaste datakällorna i vårt SEO-arbete eftersom den visar vad som redan händer mellan Google och webbplatsen.

AI:n kan bland annat analysera sökfrågor, landningssidor, klick, exponeringar, CTR och genomsnittlig position.

Det gör att två sidor som på ytan ser likvärdiga ut kan prioriteras helt olika.

En sida som ligger på position 8 och redan får hundratals exponeringar kan vara betydligt mer intressant att förbättra än en sida som ligger på position 73 och nästan aldrig visas.

På elido.nu hade vi vid den senaste mätningen fått drygt 36 000 exponeringar i Google under en 90-dagarsperiod. Jämfört med föregående period hade synligheten vuxit kraftigt samtidigt som den genomsnittliga positionen förbättrats.

Det är sådan information som bör styra nästa SEO-insats.

SEO blir betydligt mer konkret när frågan går från “vilken sida känns svag?” till “vilken sida har redan bevisad efterfrågan och ligger tillräckligt nära för att en förbättring kan göra skillnad?”.

2. GA4 visar vad som händer efter sökresultatet

En högre ranking är bra. Men fler klick är inte automatiskt samma sak som fler affärer.

Därför använder vi även Google Analytics 4 i analysen.

Där kan AI:n bland annat se:

• sessioner och användare
• landningssidor
• trafikkällor och kampanjer
• engagerade sessioner
• viktiga events
• formulärstarter och andra konverteringssignaler

Det gör att vi kan väga organisk potential mot faktiskt affärsvärde.

En sida kanske har stor möjlighet att få mer trafik, men besökarna som redan kommer dit gör väldigt lite. En annan sida kan ha lägre sökvolym men ligga betydligt närmare en offertförfrågan eller ett köpbeslut.

3. AI:n behöver förstå webbplatsens riktiga internlänkar

Internlänkning är ett bra exempel på varför det inte räcker att bara ge en AI en lista med URL:er.

För att förstå sajtstrukturen behöver den veta vilka sidor som faktiskt länkar till varandra, vilken ankartext som används och vilken typ av länk det handlar om.

Vi byggde därför ett eget sajtindex som läser länkar direkt från innehållet och från den HTML som faktiskt serveras på elido.nu.

Varje upptäckt länk kan bland annat beskrivas med:

• source-sida
• target-sida
• ankartext
• om länken är kontextuell
• om den ligger i navigationen
• om den ligger i footer
• om den är en CTA
• om länken kommer från live-HTML eller CMS
• HTTP-status på målsidan

Vid vår senaste crawl innehöll grafen 2 909 faktiska länkförekomster och 2 024 unika relationer mellan sidor. Systemet hittade samtidigt inga trasiga interna länkar.

4. AI kan hitta orphan pages – men ska inte blint fixa dem

När länkgrafen finns går det också att hitta sidor som saknar kontextuella inlänkar från andra delar av webbplatsen.

De brukar kallas orphan pages.

Det är en användbar signal, men det betyder inte automatiskt att alla sådana sidor ska få fler länkar.

En AI som bara följer en regel som “orphan page = lägg till internlänk” riskerar att skapa en stor mängd konstgjorda och svagt relevanta länkar.

Vi vill i stället att agenten först granskar:

• om sidan har sökefterfrågan
• om den redan får exponeringar i Google
• vilken sökintention den täcker
• om sidan faktiskt tillför något unikt
• vilka andra sidor som naturligt kan referera till den

Först därefter är det rimligt att föreslå en internlänk.

5. Liknande sidor betyder inte automatiskt SEO-kannibalisering

Det här blev en viktig lärdom när vi började analysera hela sajten maskinellt.

Det är enkelt att skriva kod som jämför titlar och upptäcker att två sidor innehåller många av samma ord.

Det är svårare att avgöra om de faktiskt konkurrerar om samma sökintention.

Ta två lokala sidor som exempel:

• hemsida för byggfirma i Malmö
• hemsida för byggfirma i Stockholm

De har naturligtvis stora språkliga likheter. Det betyder inte att de bör slås ihop.

Därför låter vi vårt system enbart flagga möjliga överlappningar. Själva beslutet kräver att AI:n även granskar Search Console-data och det fullständiga innehållet.

Så ser vårt AI-drivna SEO-flöde ut

Den praktiska processen kan förenklas till sju steg:

1. AI-agenten hämtar aktuell data från webbplatsen, Search Console och GA4.
2. Den identifierar konkreta SEO-möjligheter.
3. Relevant sidinnehåll läses i sin helhet.
4. Agenten tar fram den exakta förändring den rekommenderar.
5. Förslaget visas innan någonting ändras.
6. En människa godkänner eller avvisar förändringen.
7. Efter godkännande genomförs förändringen och resultatet verifieras.

Det är alltså inte en process där AI:n får fri tillgång till hela sajten och börjar “SEO-optimera” själv.

Det är snarare ett system för att låta AI:n göra mer av det tidskrävande analys- och genomförandearbetet utan att ta bort kontrollen.

6. AI:n kan faktiskt genomföra förändringen

Det är här arbetssättet skiljer sig mest från en vanlig ChatGPT-konversation.

Agenten behöver inte stanna vid:

“Jag rekommenderar att ni ändrar titeln och lägger till en internlänk.”

Den kan i stället beskriva exakt vad som ska göras.

Först när förslaget är godkänt får agenten använda våra skrivverktyg.

Det betyder att AI:n kan gå hela vägen från analys till faktisk implementation – men den får inte hoppa över godkännandet.

7. Versionsskydd hindrar AI:n från att skriva över nytt arbete

Det finns ett annat problem som blir viktigt så fort en AI får möjlighet att redigera en webbplats.

Anta att agenten analyserar en sida klockan 10.00.

Klockan 10.05 går någon in manuellt och ändrar sidan.

Klockan 10.10 försöker agenten genomföra sitt tidigare förslag.

Utan ett skydd skulle den kunna skriva över den nya versionen.

Därför har redigerbara SEO-sidor i vårt system en versionshash.

När agenten skickar en förändring måste den samtidigt ange vilken sidversion analysen baserades på. Om sidan har förändrats under tiden stoppas skrivningen.

Det är en ganska teknisk detalj, men också en av de viktigaste om AI ska få gå från rådgivare till faktisk operatör.

8. Varje godkänd SEO-ändring kan återställas

Vi ville heller inte skapa ett system där en felaktig förändring innebär att någon måste börja leta efter gammalt innehåll manuellt.

Därför sparas information om sidan före varje genomförd SEO-ändring.

Det gör att arbetsgången kan vara:

1. AI föreslår förändringen.
2. Förändringen godkänns.
3. Systemet genomför den.
4. Sidan verifieras live.
5. Resultatet följs upp.
6. Förändringen kan återställas om något blivit fel.

Det är ett betydligt tryggare sätt att arbeta än att ge en autonom agent obegränsad tillgång till webbplatsen.

Vad är skillnaden mot vanliga AI SEO-verktyg?

Det betyder inte att den sista modellen alltid behövs.

Ska du bara skriva fem metabeskrivningar är det förmodligen överdrivet.

Men när webbplatsen växer till hundratals sidor och SEO-arbetet handlar om att prioritera mellan många möjliga åtgärder börjar datainsamling och analys ta mycket tid.

Där blir AI betydligt mer intressant.

Kan AI göra SEO helt själv?

Tekniskt går det att automatisera väldigt mycket.

Frågan är om man bör göra det.

Vi tycker inte att alla SEO-beslut ska delegeras fullt ut.

Beslut om exempelvis en title är relativt lätta att granska. Beslut om att slå ihop, noindexera eller pensionera en sida kan få betydligt större konsekvenser.

Därför tycker vi att en bra AI-agent ska vara väldigt självständig i researchen men mer försiktig ju större konsekvens förändringen får.

Vad AI är riktigt bra på inom SEO

När AI får korrekt data finns det flera arbetsuppgifter där den har tydliga fördelar.

• Gå igenom stora mängder Search Console-data.
• Identifiera sökord på position 4–15 där en mindre förbättring kan göra skillnad.
• Hitta sidor med många exponeringar men låg CTR.
• Jämföra flera sidor som visas på samma sökfråga.
• Kontrollera internlänkar över hundratals sidor.
• Hitta orphan pages och länkdjup.
• Läsa flera närliggande sidor före ett SEO-beslut.
• Formulera exakt metadata eller internlänk som ska ändras.
• Kontrollera sidan efter genomförd förändring.

Det är framför allt kombinationen av dessa uppgifter som gör arbetssättet intressant.

Varje enskild del går att göra manuellt.

Men när AI:n kan gå från ett stort datamaterial till ett konkret förslag på några sekunder förändras hur mycket SEO-arbete en person faktiskt hinner utföra.

SEO med AI handlar inte längre bara om att generera text

Det här är kanske den viktigaste slutsatsen från vårt eget arbete.

Under de senaste åren har en stor del av diskussionen om AI och SEO handlat om en enda fråga:

Kan ChatGPT skriva SEO-texter?

Ja.

Men 2026 känns den frågan ganska begränsad.

Den mer intressanta frågan är:

Kan AI förstå en hel webbplats, läsa verkliga söksignaler, väga flera datakällor mot varandra, hitta rätt förändring och hjälpa till att genomföra den utan att webbplatsägaren tappar kontrollen?

Det är den riktningen vi tycker är betydligt mer spännande.

SEO med AI – sammanfattning

Det jag själv tycker är mest intressant

Jag tycker egentligen inte att textgenereringen är den spännande delen längre.

Det som har tagit mest tid för oss är att få AI:n att arbeta med verkligheten på ett sätt som går att lita på.

Det räcker inte att ge en modell en lista med 259 sidor och be den “optimera SEO”. Den behöver veta vad Google faktiskt visar, hur webbplatsen hänger ihop och vad den får respektive inte får ändra.

Vi har under arbetet flera gånger sett hur en tekniskt korrekt regel kan ge ett dåligt SEO-beslut. Två titlar kan se nästan identiska ut utan att sidorna bör slås ihop. En sida kan sakna internlänkar utan att den automatiskt förtjänar fler. En sida med lite trafik kan fortfarande fylla en viktig funktion.

Det är därför jag gillar kombinationen vi landat i: mycket automation, men inte blind automation.

AI:n får göra researchen. Den får analysera. Den får komma tillbaka med ett konkret beslut och exakt förändring. Och när vi har tittat på den kan den även göra jobbet.

För mig känns det betydligt mer användbart än ännu ett verktyg som bara producerar en lista med 42 SEO-rekommendationer som någon sedan ska hinna gå igenom manuellt.

— David