AI i markedsavdelingen: Bruksområder, arbeidsflyt, risiko og beste praksis
Raskere produksjon, mer konsistente budskap – med kontroll på fakta, tone og data.
Publisert:
Av:
Erik Holand
,
Byråleder

En LLM (Large Language Model) er en språkmodell som genererer tekst ved å forutsi neste tekstbit basert på kontekst. I en markedsavdeling er den mest nyttig som et verktøy for utkast, variasjoner og struktur – ikke som fasit for fakta.
Hvordan en LLM fungerer
Trening: Modellen trenes på store mengder tekst (ofte også kode) og lærer statistiske mønstre i språk.
Bruk (inference): Når du skriver en prompt, genererer modellen svar basert på mønstre + teksten du gir den i kontekst.
Transformer/attention: Arkitektur som gjør at modellen kan vekte hva i inputen som er relevant når den produserer tekst.
Viktige skiller i markedsarbeid
Trening vs. bruk: Modellen blir ikke “klokere” av at dere bruker den i hverdagen, med mindre systemet er bygget for læring/tilpasning.
“Kunnskap” vs. mønstre: Den kan treffe på fakta, men den kan også finne på. Den optimaliserer for sannsynlig tekst.
Tekst vs. forståelse: Den kan skrive overbevisende uten å forstå produkt, marked eller regelverk slik mennesker gjør.
Bruksområder for markedsavdelinger
1) Konsept og budskap
Idébank for kampanjer, vinklinger og budskapslinjer innen rammer
Budskapshierarki: hovedpoeng, støttepoeng, bevis og CTA
Alternativer til samme budskap: “hard/soft”, kort/lang, formell/uformell
2) Variantproduksjon for testing
Mange varianter av overskrifter, beskrivelser og CTA-er
Segmentversjoner (rolle, bransje, behov, modenhet)
Konsistent output med tegnbegrensninger og tydelig format
3) Kanaltilpasning og repurposing
Omskrive én kjernefortelling til flere kanaler og formater
Manus til video/voiceover, hooks, undertekster og cut-downs
“Fra langt til kort”: blogg → SoMe → e-post → annonse
4) Tekstproduksjon med brand-rammer
Utkast til landingssider, nyhetsbrev, SoMe, produkt- og kategoritekster
Språkvask, forenkling, struktur og konsistens
Tilpasning til definert tone-of-voice (med eksempler som input)
5) SEO-støtte (med faktakontroll)
Forslag til struktur, H1/H2, internlenking og FAQ
Metatitler og metabeskrivelser, samt alternative “snippets”
Utkast til brief for innhold: intensjon, vinkling, disposisjon og krav
6) Innsikt fra tekstkilder
Oppsummere kundesamtaler, supportlogger og åpne svar
Tematisering: hva går igjen, hva er friksjon, hva er behov
Hypoteser og testforslag basert på mønstre i tilbakemeldinger
7) Brief og produksjonsstyring
Utkast til kreative brief’er (mål, målgruppe, budskap, mandatories)
Leveranselister, sjekklister og produksjonsplaner
Q&A og “objection handling” basert på godkjent posisjonering
8) Intern samhandling
Utkast til lanseringsnotater, salgsstøtte, intern FAQ og opplæringstekster
Standardisering av begreper og formuleringer på tvers av team
Arbeidsflyt som gir kontroll (praktisk)
Definer rammene: mål, kanal, format, tone, hva som er lov/ikke lov
Legg inn “source of truth”: godkjente fakta, claims, vilkår og referansetekster
Be om strukturert output: antall varianter, tegn, tabuer, CTA, format
Kvalitetssikre: fakta, juridisk, brand, og avvik fra retningslinjer
Test og lær: bruk resultatene til å forbedre brief/maler, ikke til å stole mer på modellen
Kontekstvindu: hvorfor det betyr mye i markedsføring
Kontekstvindu er hvor mye tekst (tokens) modellen kan bruke samtidig. I markedsarbeid betyr det:
Uten brand-regler, produktfakta og mandatories i kontekst blir output ofte inkonsistent.
For mye irrelevant tekst gir mer støy og dårligere presisjon.
Lange kilder må prioriteres: korte utdrag, klare punkter, og én tydelig “fasit” per tema.
Typiske risikoer og hvordan de oppstår
Hallusinasjoner: oppdiktede tall, effekter, referanser eller produktpåstander
Bias: uheldige formuleringer, generaliseringer eller stereotypier
Personvern/datalekkasjer: sensitiv info i prompt uten riktig kontroll på lagring og tilgang
Oppdateringsproblem: utdatert informasjon om marked, konkurrenter, regelverk eller produkt
Brand drift: små avvik over tid som gir ujevn tone og begrepsbruk
Enkle regler som bør gjelde
Bruk LLM til utkast, struktur og variasjoner – ikke til nye fakta eller påstander.
Ikke publiser uten menneskelig QA.
Ikke lim inn sensitiv info uten avklart databehandling, logging og tilgang.
Standardiser “beste prompts” og maler som del av arbeidsprosessen.

Har du spørsmål?
Erik Holand
Byråleder
Kan vi automatisere publisering med LLM?
Bare hvis innholdet ikke inneholder fakta/claims som krever kontroll. For de fleste markedsformål bør LLM stoppe på utkast/varianter, og publisering kreve godkjenning.
Hvordan unngår vi at den finner på produktpåstander?
Gi kun godkjente fakta og claims i prompten, og be eksplisitt om at den ikke skal legge til nye tall, effekter eller kilder. Innfør en fast sjekk: “Hvilke påstander må dokumenteres?”
Hva er beste bruk av LLM i A/B-testing?
Generer kontrollerte varianter innen samme budskap, med tydelige begrensninger (tegn, CTA, tone). Test i kanal, og bruk resultatene til neste runde.
Kan vi bruke LLM til SEO uten å få generisk innhold?
Ja, hvis den brukes til struktur og klarspråk, og dere fyller på med reell innsikt, egne eksempler og faktagrunnlag. Redigering før publisering er nødvendig.
Hva bør vi aldri putte i prompten?
Personopplysninger, kundelister, kontrakter, interne forhandlingsdata og annet sensitivt – med mindre dere har en løsning der databehandling og tilgang er avklart.
Hvordan får vi stabil tone-of-voice?
Legg inn korte regler + 2–3 gode eksempeltekster, og be om output i samme stil. Bruk faste maler per kanal og format.
Hva kan Layer bistå med?
Kartlegging av bruksområder og prioritering: Identifisere hvor LLM faktisk gir tidsbesparelse eller bedre kvalitet (og hvor det ikke gjør det). Arbeidsflyt og kontrollpunkter: Etablere prosess for utkast → QA → publisering, med tydelige roller, godkjenning og sporbarhet. Prompt- og malbibliotek: Lage faste maler for de vanligste leveransene (annonser, e-post, landingssider, SoMe, brief), med krav til format, tone og begrensninger. Tone-of-voice og brand-konsistens: Oversette brandplattform til konkrete skrive-regler og eksempler som gir stabil output på tvers av team og kanaler. Kildegrunnlag og “source of truth”: Strukturere og pakke godkjent produkt- og merkevareinformasjon slik at modellen får riktig kontekst (og ikke finner på). RAG / intern kunnskapsbase (ved behov): Sette opp søk i interne dokumenter som kan brukes som kontekst, slik at svar kan forankres i oppdatert, godkjent innhold. Kvalitetssikring og måling: Definere kvalitetskriterier, testsett og rutiner for å måle feilrate, etterarbeid og faktisk tidsbesparelse. Personvern og sikker bruk: Retningslinjer for hva som kan/ikke kan deles, tilgangsstyring og rutiner for håndtering av sensitiv informasjon. Opplæring og innføring: Praktisk trening for markedsavdeling og ledere, med konkrete eksempler fra egne case og innholdsformater. Produksjonsstøtte i drift: Løpende hjelp med variantproduksjon, optimalisering av maler og forbedring av arbeidsflyt basert på resultater.


