AI-marknadsföring
Oberoende konsult för AI-marknadsföring och AI-byråtjänster. Jag bygger automatiserad kampanjoptimering, generativt innehåll i skala och RAG-baserad segmentering — kopplat till er CRM, annonsplattform och content-stack. Inga kreativa uppdrag som dör i Trello, inga AI-piloter utan mätbart resultat.
AI-marknadsföring är inte att klistra in en ChatGPT-prompt i en blogpost-mall, eller att låta en AI-byrå sälja in en "intelligent dashboard" som ingen öppnar. Det är att koppla LLM:er, automation och era egna data så att kampanjer optimeras, innehåll produceras och leads routas snabbare än ett manuellt team klarar. Min praktik fokuserar på det målbara: lägre CPA, högre konverteringsgrad, mer relevant innehåll per Sek annonsbudget. Stack jag använder: GPT-4 / Claude för innehåll, n8n och Make för automation, Meta Ads + Google Ads API för budgivning, Postgres + pgvector för RAG-segmentering, GA4 + GTM för mätning. Allt körs inom EU och med spårbara loggar — GDPR och EU AI Act är inbyggt, inte påklistrat.
Marknadsteamet justerar bud, målgrupper och kreativ manuellt mellan Meta, Google och LinkedIn. Trötta team missar mönster i datan. Lösning: en AI-driven optimeringsloop som läser GA4 + plattforms-API:erna, identifierar underpresterande annonser och justerar bud eller pausar dem automatiskt — med eskalering till människa vid större budgetförändringar.
Ni vet vad ni borde publicera (svenska SEO-artiklar, LinkedIn-inlägg, e-postsekvenser) men hinner aldrig. En LLM-pipeline med RAG mot er produktdokumentation och tone-of-voice producerar utkast som er marknadsförare polerar — istället för att skriva från scratch. 5–10× snabbare med bibehållen kvalitet.
Inkommande leads från formulär, demos och eventregistreringar hamnar i samma e-postkö. En AI-routing klassificerar lead-storlek, intent och bransch, lägger automatiskt i rätt nurture-sekvens i HubSpot/Mailchimp och larmar säljaren när en hot lead kommer in.
Ni har år av kunddata i CRM, transaktionshistorik och supportärenden — men annonser körs på simpla demografiska segment. RAG-baserad segmentering hittar mönster (kundresa, branschnischer, churn-risk) och bygger målgrupper som faktiskt konverterar.
Innan något automatiseras: vad mäter ni redan, vad saknas, vilka data finns var? Jag granskar GA4, GTM, CRM, annonskonton och content-stack. Output: en tydlig karta över datapunkter, mätningsluckor och var AI har högst hävstång. Fast pris.
Vi väljer ett konkret problem (kampanjoptimering, innehåll, lead-routing eller segmentering) och bygger pilotlösningen. Allt med evals — inga svartlådor som hallucinerar dyra annonsbeslut. Ni testar parallellt med er nuvarande process.
Pilot går till produktion med övervakning, larm och en runbook ni äger. Därefter utökar vi till nästa användningsfall. Self-hosted runtime betyder att data och prompts inte lever i ett byråverktyg ni inte kontrollerar.
Default: n8n self-hosted för automation och routing, OpenAI/Claude för LLM-anrop, Postgres + pgvector för RAG-segmentering, GA4 + GTM för mätning, Meta Ads API + Google Ads API för budgivning. För Microsoft-tunga organisationer: Power Automate + Azure OpenAI. För HubSpot-baserade marknadsteam: Operations Hub + skräddarsydda webhooks. Allt körs inom EU. Modellval beror på datakänslighet — för GDPR-kritisk kunddata: Azure OpenAI EU-residency eller Claude på AWS Bedrock i EU.
En AI-byrå säljer ofta paket: ett dashboard, en månadsrapport, en "AI-strategi" som ser bra ut i en presentation. Jag bygger system som körs i produktion när jag är klar. En person, senior leverans, kod ni äger. Trade-off: jag tar inte fem stora kunder samtidigt och jag säljer inte färdiga "AI-paket" — varje uppdrag scopeas mot ert problem.
Mätning och datakartläggning fast pris 25 000–60 000 SEK. Pilot på ett användningsfall (kampanjoptimering, innehållspipeline, lead-routing): 75 000–200 000 SEK beroende på antal plattformar och evals. Större program (3–5 användningsfall + drifttagning): 250 000–500 000 SEK. Retainer för löpande optimering: 20–40 timmar per månad. Inga öppna konton.
Nej. För svensk språkkvalitet är Claude och GPT-4 jämbördiga; valet beror på datakänslighet. För GDPR-kritisk kunddata kör vi Azure OpenAI med EU-residency eller Claude på AWS Bedrock EU. För publik content-produktion utan kunddata räcker oftast standard-API. Modellvalet är konfiguration, inte lock-in.
Ja, med rätt struktur. Det som inte fungerar: rå LLM-output utan källor, faktagrund eller redigering. Det som fungerar: RAG-pipeline mot er produktdokumentation och tone-of-voice + en mänsklig redaktör som polerar. Resultatet är 5–10× snabbare produktion med kvalitet som faktiskt rankar — inte AI-spam som Google avindexerar.
Kunddata stannar inom EU (servrar i Stockholm eller Frankfurt, LLM-anrop via EU-residency-leverantörer). Lead-data och kampanjdata loggas spårbart. Profilering klassificeras enligt EU AI Act — vi vet redan vid bygg om något kvalificeras som high-risk. Inget skickas till tredje part utanför EU utan tydlig rättslig grund.
6+ år som data- och BI-konsult på Conversionista, Twoday och Outfox (Dentsu Aegis) med direktarbete för IKEA, Spotify, Husqvarna, Resurs Bank och Stena Line. Stort fokus har varit kampanjmätning, attribution, audience-segmentering och AB-test — nu kombinerar jag det med AI och automation för svenska SMB.
Första piloten i drift inom 3–4 veckor från kontraktsstart. Mätbara effekter syns oftast 4–8 veckor in (lägre CPA på automatiserad budgivning, snabbare innehållsproduktion, bättre lead-konvertering). En e-handelsklient gick från 15h/vecka manuell kampanjjustering till 2h/vecka med 23% lägre CPA på 8 veckor.
Boka en kostnadsfri 30-minuters genomgång där vi går igenom var AI har högst hävstång för er — kampanjer, innehåll, leads eller segmentering. Inga säljskript, inga färdiga paket.
Cookies. Valfri analytics endast med ditt samtycke. Integritetspolicy