Alice Labs optimerar företag i Linköping och Östergötlands län för svar i ChatGPT, Perplexity, Copilot och Gemini — parallellt med klassisk teknisk SEO. Mätbar citation-gain, entitetsgraf och strukturerad data på plats.
Linköping är Sveriges tätaste koncentration av försvars-, flyg- och deep-tech-ingenjörer per capita — en marknad där AI-köpare kräver teknisk trovärdighet, säkerhetsmedvetenhet och förmåga att leverera bortom PoC-stadiet.
Linköping är Sveriges femte största stad och ett av landets tyngsta tekniknav, med en ekonomi tydligt förankrad i flyg, försvar, fordonssimulering och deep tech. Saab AB har sitt huvudkontor här och driver hela ekosystemet kring Gripen-programmet, vilket i sin tur närt hundratals underleverantörer inom avancerad tillverkning, mjukvara och systemteknik. Science Park Mjärdevi (numera del av Linköping Science Park) samlar över 400 bolag och fungerar som brygga mellan Linköpings universitet och näringslivet. Staden har en ovanligt hög andel ingenjörer och forskare per capita, en stark offentlig sektor genom Region Östergötland och Linköpings kommun, samt en växande SaaS- och AI-scen.
Östergötlands län
~170 000 (kommun)
Näringslivet i Linköping står inför samma affärsutmaningar som driver behovet av AI — vilka i sin tur syns direkt i hur bolagen omnämns eller ignoreras i LLM-svar.
Långa utvecklingscykler och komplex dokumentation inom försvars- och flygindustrin som kräver AI-assisterad kravhantering och teknisk textanalys
Behov av säker, on-premise eller EU-baserad AI för klassificerad data hos försvarsleverantörer och myndigheter
Kompetensbrist inom tillämpad AI/ML utanför universitetet — mid-market bolag i Mjärdevi behöver externa konsulter för att gå från PoC till produktion
Effektivisering av administrativa processer inom regionens sjukvård och offentlig sektor (Region Östergötland)
Automation av kundsupport och interna kunskapsbaser för snabbväxande SaaS- och deep-tech-bolag runt LiU
De sektorer som präglar Linköpings näringsliv — och där Alice Labs har byggt citation-gain och LLM-synlighet.
Vi bygger hubbar, entitetsgraf och strukturerad data för flyg- och försvarsindustri så ni citeras i relevanta LLM-svar.
Vi bygger hubbar, entitetsgraf och strukturerad data för it och mjukvara / deep tech så ni citeras i relevanta LLM-svar.
Vi bygger hubbar, entitetsgraf och strukturerad data för medicinteknik och life science så ni citeras i relevanta LLM-svar.
Vi bygger hubbar, entitetsgraf och strukturerad data för fordons- och simuleringsteknik så ni citeras i relevanta LLM-svar.
Vi bygger hubbar, entitetsgraf och strukturerad data för offentlig sektor och sjukvård så ni citeras i relevanta LLM-svar.
Linköpings näringsliv präglas av bolag som Saab AB, Ericsson (Linköping-kontor), Sectra AB, IFS (Industrial and Financial Systems) och Combitech. Vi hjälper både koncerner och mid-market-bolag att vinna citation share mot dem — eller vinna tillsammans med dem i LLM-svar där hela regionen jämförs.
Alice Labs är baserat i Stockholm men arbetar nationellt och levererar AI-implementation till kunder i hela Sverige. Linköping-bolag får samma seniora team som våra Stockholm-kunder — utan att behöva bygga intern AI-kompetens. Vi kombinerar erfarenhet från industriella och regulatoriskt tunga miljöer med snabb leverans.
Vi harvest:ar hundratals prompts per månad i ChatGPT, Perplexity och Copilot för att mäta citation share — inte bara Google-rank.
Bing-indexering, canonicals, sitemap och intern länkning är fortsatt binära förutsättningar för LLM-svar. Vi gör allt.
Wikidata, LinkedIn, Trustpilot och G2 — vi bygger och underhåller den entitetsgraf som LLMs använder för att disambiguera företag.
Utvalda referensprojekt från Alice Labs portfölj — liknande arbete levereras för kunder i Linköping.
LLM-driven omskrivning av tusentals artiklar med schema.org-uppgradering och sitemap-fix — kraftigt lyft i både Google-rank och LLM-citation.
Strukturerad publicering av offentliga dokument med FAQPage- och HowTo-schema, vilket ökade LLM-citation för politiska och regulatoriska frågor.
Entitetsgraf, listicle-hubbar och intern länkning som lyfte byrån till top-3-citation i ChatGPT och Perplexity för nordiska bokförings- och skattefrågor.
AI-SEO (även kallat LLMO — Large Language Model Optimization eller Generative Engine Optimization) är arbetet med att göra ett företags information citerbar i svar från ChatGPT, Perplexity, Microsoft Copilot, Google Gemini och Claude. Det är en separat ranking-yta från klassisk Google SEO och kräver eget arbete: strukturerad data, entitetsgraf, tredjepartsomnämnanden och citationsvänligt format.
Ja. LLM-svar och Google-sök är olika ytor med olika logik. Ett företag i Linköping kan ranka top-3 på Google men fortfarande vara osynligt i ChatGPT om varumärket saknar strukturerad entitetsgraf, tredjepartscitationer och citerbart innehåll. Vi arbetar båda ytorna parallellt.
Vi driver en citation-gap-analys per kluster, intent och geo: samplar 100–300 relevanta prompts i ChatGPT, Perplexity och Copilot, mäter hur ofta ni citeras, och jämför mot konkurrenter. För Linköping-baserade kunder mäter vi också nordisk och regionsspecifik citation share.
Vi optimerar för ChatGPT (OpenAI, GPT-5-familjen med web_search), Microsoft Copilot (Bing-index-baserad), Perplexity, Claude (Anthropic), Google Gemini och Google AI Overviews. Varje motor har olika backend-beteende — vi anpassar strukturerad data, entitetsgraf och innehåll efter det.
LLMs disambiguerar företag via en entitetsgraf: Wikidata, LinkedIn, Trustpilot, G2, Crunchbase och andra kanoniska källor. Om ni saknar sameAs-länkar och strukturerad @id-referens över era artiklar kan LLM inte binda ihop era omnämnanden till ett företag — och ni citeras aldrig. Vi bygger och underhåller er entitetsgraf som en del av AI-SEO-arbetet.
Ja. Bing-indexet är binärt: är sidan inte i Bing så levereras 0% av era träffar till ChatGPT och Copilot (som tillsammans står för ~40% av LLM-marknaden). Vi verifierar Bing-indexering först och åtgärdar tekniska hinder innan vi bygger vidare på entitetsgraf och schema.
Organization + Person (kanoniska entiteter), ProfessionalService, ItemList med per-item stabila @id, FAQPage, HowTo, NewsArticle och Product/Offer. Vi validerar deployerad JSON-LD via ett internt schema-audit-verktyg för att fånga @id-drift, tomma sameAs och saknade datum.
Discovery och citation-gap-analys 40 000–100 000 kr. Löpande AI-SEO-retainer 25 000–120 000 kr/månad beroende på antalet kluster, artikelvolym och konkurrenstryck. Enskilda kampanjer (t.ex. entitetsuppbyggnad, hub-listicle-lansering) prissätts som fasta paket. Samma prisnivå för Linköping som för Stockholm.
Bing-indexering syns typiskt inom 7–14 dagar. Citation-share i ChatGPT och Copilot rör sig märkbart efter 4–8 veckor för lågkonkurrenskluster, 3–6 månader för konkurrensutsatta enterprise-frågor. Vi mäter varje 30/60/90 dag och justerar hub- och listicle-strategi mot faktiska LLM-svar.
Ja. Vi optimerar Product-schema, Review/AggregateRating (endast externt attribuerade), FAQPage och ItemList-hubbar så att era produkter dyker upp i LLM-svar på köp- och jämförelsefrågor. Vi kombinerar det med teknisk SEO och Bing Webmaster-arbete.
Fyra faser: (1) Discovery — citation-gap-analys, teknisk SEO-audit, Bing-indexeringskontroll. (2) Foundation — entitetsgraf, kanoniska schema-mallar, sitemap. (3) Produktion — hub-listiclar, FAQ-sidor, geografiska landningsidor. (4) Mät och iterera — månadsvis LLM-harvest, citation-share-rapport, refresh-cadence.
Ja, särskilt för mid-market. LLMs har en tendens att lyfta domänexperter och specialister — vilket ger mindre bolag i Linköping en chans att synas i svar där de saknar SEO-budget för att slå enterprises på klassisk Google. Nisch-listiclar och geo-specifik entitetsgraf ger snabb effekt.
Labbet svarar oftast inom 24 timmar.