Analys av ChatGPT:s påverkan på e-handel

Hur mycket inverkan har ChatGPT på e-handeln? En ny studie från oktober 2025 ger en omfattande insikt. Forskarna Maximilian Kaiser och Christian Schulze har i sin rapport: ChatGPT Referrals to E-Commerce Websites, analyserat ett års data från 973 e-handelssajter med en total omsättning på över 20 miljarder dollar.

Datamängden omfattar cirka 50 000 transaktioner som kom via ChatGPT-länkar, jämfört med 164 miljoner transaktioner från traditionella kanaler som sök, sociala medier och direkt trafik. ChatGPT stod för mer än 90 procent av all observerad LLM-trafik, men bidrog ändå med mindre än 0,2 procent av den totala e-handelstrafiken.

SEO-experten Jorge Castro påpekar att dessa siffror återspeglar en kanal i ett tidigt utvecklingsskede.

”ChatGPT driver mätbar försäljning, men volymen är fortfarande låg och konverteringsgraden under både organisk och betald sök. De flesta användare befinner sig i början av sin köpresa – de söker information, jämför alternativ och försöker förstå sina behov. Just därför är SEO extremt viktigt, oavsett kanal, säger hon.

Den begränsade köplusten indikerar dock en stor potential för företag som lyckas engagera användarna på rätt sätt. Studien visar att användare som klickar vidare från ChatGPT ofta har en lägre bounce rate jämfört med genomsnittet, något som Castro tolkar som ett tecken på ökat intresse.

”Den som klickar sig vidare från en LLM har redan fått en sammanfattning i svaret och väljer aktivt att fördjupa sig, säger hon.

Forskningen noterar att intäkterna per session (RPS) för LLM-trafik är betydligt lägre än för sökkanaler, men att resultaten förbättras med tiden. Likvärdighet med organisk sök bedöms dock inte vara realistisk inom det närmaste året.

Castro instämmer med forskarnas slutsats.

”Företag bör se LLM som ett komplement snarare än en ersättare. Det handlar om att testa i mindre skala, sätta tydliga mätpunkter och utvärdera separat, säger hon.

Rätt analysmetod är avgörande. Eftersom studien använder last-click attribution kan LLM:ers tidiga roll i kundresan underskattas.

”För att få en helhetsbild bör man även använda modeller som väger in flera kontaktpunkter, exempelvis data-driven eller positionsbaserad attribution, säger hon.

Castro förklarar att vissa rapporter visar högre konverteringsgrad för LLM-trafik på grund av små urval eller kampanjer med starka varumärken. Den akademiska studien ger däremot en mer representativ bild av kanalens prestation över olika vertikaler och marknader.

För att maximera värdet av LLM-trafik rekommenderar hon investeringar i tydlig struktur, snabb prestanda och ren design. Landningssidorna bör visa uppdaterad information, priser och lagerstatus.

”Språkmodeller tenderar att länka till källor med hög auktoritet och konsekvent struktur, säger hon.

Budgetmässigt bör sök och etablerade kanaler fortfarande prioriteras. En mindre testbudget kan användas för att utforska LLM-trafik – men med realistiska förväntningar.

”Syftet ska vara att bygga förståelse, inte att ersätta befintlig trafik, avslutar hon.

Trots att ChatGPT och andra LLM:er har blivit en viktig del av kundresan, är de ännu inte en försäljningsmotor av samma kaliber som sök. För företag handlar det om att förstå beteenden, mäta korrekt och skapa upplevelser som leder till köp. LLM är inte framtidens ersättare för sök – utan ett nytt lager i den digitala mixen som kräver tålamod, precision och uthållighet.