8. september 2026

GA4 Site Search viser dig, hvad folk bruger søgefunktionen på dit website til

Søgefunktionen på jeres website er det sted, hvor de besøgende skriver præcis, hvad de vil have, og de skriver med deres egne ord, når menuen har svigtet dem. I denne artikel vil vi lære dig, hvordan du får adgang til informationen om, hvad folk søger efter i jeres søgefunktion.

Indhold

Hvad er Site Search AI gør Site Search godt Problemet med standardopsætningen Det får du ud af det Hvad kan du tage med fra dette indlæg Sådan kommer du i gang

Hvad GA4 Site Search er (kort version)

GA4 Site search er en funktion i Google Analytics 4, der opsamler interne søgninger automatisk, hvis du har Enhanced Measurement slået til. Altså en funktion, der opsamler “hvad folk søger efter i jeres søgefunktion”.

Klik her, hvis du vil se, hvordan det virker – BEMÆRK: kun for nørder!

GA4 site search er først spændende med Windsor integration til en AI-model

GA4 Site Search har eksisteret siden efteråret 2020, så der er intet nyt i det. Årsagen til dette indlæg er, at du med de nye muligheder med udbredte AI-modeller pludselig får mange flere indsigter ud af den data, GA4 Site Search giver dig.

Du kan nemlig koble anynomiseret data fra GA4 op sammen med din Claude eller ChatGPT via Windsor, hvilket giver dig adgang til at “chatte med dine data”, og så kan du pludselig stille kvalitative spørgsmål til brugen af din søgefunktion og få konkrete handlingspunkter.

Læs mere om “chat med data”

Problemet med standardopsætning af Site Search: En liste med søgeord er ikke en indsigt

Hvis du ikke bruger Site Search sammen med muligheden for at chatte med din data, er problemet, at du blot kigger på en tabel. “korrosionsbeskyttelse af beton: 218 sessioner”. “rustbehandling: 403”. Fine tal. Men de siger ikke, hvad du skal gøre anderledes.

Hvad værre er: den interessante del af søgedata ligger aldrig i toppen af listen. Den ligger i de 2.800 forskellige ord, der hver har fire sessioner, i stavefejlene, i kombinationerne af farve og størrelse, i de søgninger der ender med at folk forlader siden. Det kan et menneske ikke overskue manuelt.

Men med integrationen til en AI med Windsor kan du få søgningerne tematiseret og sorteret, og pludselig kan du kigge på få overordnede emner og forstå, hvad de største smerter og optimeringsmuligheder er.

Kurven nedenfor er et eksempel fra en case med over 12.000 søgninger. Læser vi de 50 mest søgte ord (tematiseret med Claude), så har man dækket halvdelen af søgevolumen (52%). Den anden halvdel ligger i 2.773 ord, man aldrig kommer igennem.

Det gør det nemmere at bruge tiden på det, som virkelig rykket noget.

Det der er ændret: Du kan spørge data i stedet for at læse det

Vi har tidligere skrevet om, hvordan du kobler jeres marketingdata direkte på Claude via Windsor.ai og chatter med dem (se indlægget om at chatte med dine data). Samme opsætning giver dig adgang til GA4’s søgedimension.

Forskellen er ikke, at du får tallene hurtigere. Forskellen er, at du kan stille et spørgsmål som:

“Her er alle interne søgninger fra de sidste seks måneder. Grupper dem efter, hvad brugeren forsøger at gøre, og fortæl mig,. hvilke der peger på et navigationsproblem, hvilke der peger på et hul i sortimentet, og hvilke der peger på en søgemaskine, der ikke virker.”

Og få et svar med en diagnose, en prioritering og et forslag til, hvad der skal laves. På 1.000-vis unikke søgeord. På under et minut.
Det er skiftet fra rapport til rådgivning.

Eksempel: 12.440 søgninger på et dansk site

Eksemplet neden for er med et datagrundlag af: 12.440 søgesessioner fordelt på 2.823 forskellige søgeord. Ud af 219.154 sessioner i alt bruger 5,7 % søgefeltet.

Fem diagnoser kom ud af det. Ingen af dem stod i GA4’s rapport

Menuen taber en tredjedel af søgningerne
Kunderne tænker i serier, sitet tænker i kategorier
Filtrene mangler, så folk bruger søgefeltet som filter
Søgemaskinen forstår ikke dansk
De fejlede søgninger fortæller, hvad der mangler i sortimentet

Ting du kan tage med dig, uanset hvad I sælger

Eksemplet er en webshop, og det er nemt at læse. Men søgefeltet er endnu mere værd på et teknisk B2B-site, fordi det er der, indkøberne skriver deres egne ord ned:

Søgninger jeres sælgere kan bruge i morgen. Kombinerer I søgedata med Leadinfo, ved I ikke bare, hvad der blev søgt på, men hvilken virksomhed der søgte.

Varenumre og typebetegnelser. Søger folk på varenumre, som ikke findes på jeres sider, søger de på konkurrentens nummer eller på et nummer fra et gammelt katalog? Det er direkte input til jeres krydsreferenceliste.

Specifikationer i stedet for produktnavne. “24V”, “IP67”, “rustfri 316”. Kunden ved, hvad den skal kunne, ikke hvad I kalder den. Det er en filterstruktur, der venter på at blive bygget.

Dokumenter. Søgninger på “datablad”, “CE”, “monteringsvejledning”, “reservedelstegning” fortæller, at jeres dokumentation ligger for dybt. Det er tilmed en af de stærkeste indikationer på, at en besøgende er i gang med en reel indkøbsproces.

Sådan kommer du i gang

Tjek at opsamlingen virker. GA4 > Admin > Datastreams > Enhanced measurement > Site search. Tilføj jeres egen søgeparameter, hvis den ikke er standard.
Kør seks måneders data ud, ikke en måned. Long tailen er hele pointen, I skal have nok data til I tør, at tage beslutninger baseret på det.
Kobl GA4 til Claude via Windsor, og stil spørgsmålet som en diagnose, ikke som en rapport. Bed om årsager og handlinger, ikke om en top 20.
Del listen med den, der ejer sortimentet. De fejlede søgninger er indkøbsdata, ikke marketingdata.