Mit indhold er omfattende, men AI citerer det aldrig. Er læsbarhed problemet? Hvordan strukturerer du indhold til AI?

Du har identificeret problemet, men drager den forkerte konklusion. AI foretrækker ikke “forenklet” indhold – det foretrækker udtrækkeligt indhold.

Sådan behandler AI-systemer faktisk dit indhold:

1. De opdeler det i bidder (cirka 800 tokens pr. bid)
2. De laver embeddings (matematiske repræsentationer af betydning)
3. Når en bruger stiller et spørgsmål, henter de de mest relevante bidder
4. De sammenfatter et svar ud fra disse bidder

Problemet med omfattende, nuanceret indhold:

Hvis dit svar på et specifikt spørgsmål er spredt over 5 afsnit med kontekst, forbehold og nuancer, skal AI:

• Hente flere bidder
• Finde ud af, hvilke dele der er kernen i svaret
• Sammenfatte dem sammenhængende

Det er svært. Det mislykkes ofte.

Fordelen ved “enklere” indhold:

Hver sektion giver et komplet, selvstændigt svar. AI henter én bid, udtrækker svaret, færdig.

Løsningen er ikke at forsimple – men at omstrukturere:

Behold din dybde, men gør hver sektion selvstændig. Start med det direkte svar, tilføj derefter nuancer. AI vil udtrække det direkte svar; nysgerrige brugere vil læse nuancerne.

Jeg lavede et eksperiment, der måske kan hjælpe dig.

Testen:

Tog en omfattende guide (ligesom din) og lavede to versioner:

• Version A: Originalt omfattende format
• Version B: Samme indhold, omstruktureret med svar-først format

Udgav begge på forskellige subdomæner, ventede 6 uger, testede i ChatGPT og Perplexity.

Resultater:

Version B blev citeret 4x oftere, selvom informationen var identisk.

Det jeg ændrede:

1. De første 50 ord i hver sektion blev et direkte svar på sektionens overskrift
2. Afsnit forkortet fra 5-6 sætninger til 2-3
3. Nøgleord fed for at hjælpe AI med at identificere vigtige begreber
4. Sammenligningstabel tilføjet der opsummerede nøglepointer
5. FAQ-sektion tilføjet til sidst, der gentog hovedpunkterne som Q&A

Indholdskvaliteten ændrede sig ikke. Udtrækkeligheden gjorde.

Ingen har nævnt Flesch-Kincaid læseniveau endnu.

Forskning viser, at AI-citater korrelerer med indhold på 6.-8. klasses læseniveau. Indhold på 11. klasse eller højere får markant færre citater.

Det betyder ikke forsimplet – det betyder:

• Kortere sætninger (under 20 ord)
• Aktiv frem for passiv stemme
• Klar subjekt-verbum-objekt struktur
• Fagudtryk defineret ved introduktion

AI-systemer, der er trænet på enorme mængder internetdata, er i bund og grund kalibreret til “gennemsnitlig” læsbarhed. Indhold, der ligger væsentligt over det niveau, er sværere at parse nøjagtigt.

Tjek dit læseniveau. Hvis det er 12. klasse eller højere, kan det være en del af dit problem.

Fra et teknisk perspektiv er her, hvorfor dit omfattende indhold måske taber:

Embedding-similaritetsproblem:

Når en bruger spørger “Hvordan gør jeg X?”, laver AI en embedding af det spørgsmål og søger efter indhold med lignende embedding.

Dit omfattende indhold taler om X i kontekst af Y og Z, med forbehold om A, B og C. Embedding’en repræsenterer denne rige, kontekstuelle betydning.

Din konkurrents indhold siger “Sådan gør du X: [direkte trin].” Embedding’en matcher spørgsmålet tættere.

Løsningen:

Behold din omfattende dækning, men tilføj en sektion, der matcher det almindelige spørgsmål direkte. Tænk på det som en “TL;DR”, som AI kan udtrække, mens dit fulde indhold forbliver for menneskelige læsere.

Mange succesfulde sider har nu begge dele: et 40-60 ord langt svar-først resume, efterfulgt af omfattende dybde.

Praktiske formateringstips, der øgede vores citatrate:

Strukturændringer:

• H2-overskrifter formuleret som spørgsmål, der matcher brugerforespørgsler
• Svar i de første 2 sætninger under hver overskrift
• Afsnit overstiger aldrig 3 sætninger
• Punktlister ved enhver opremsning af 3+ elementer

Semantiske hjælpemidler:

• Fed nøgleord ved første brug
• Definér tekniske udtryk i parentes umiddelbart efter
• Brug konsekvent terminologi (sig ikke “værktøj” ét sted og “software” et andet)

Tabeller er guld værd:

• AI elsker at udtrække tabeldata
• Enhver sammenligning bør være en tabel
• Funktionslister som tabeller
• Statistikker som tabeller

Hvad du skal undgå:

• Information gemt i faner eller fold-ud elementer
• Nøglepointer kun i billeder
• Passiv stemme
• Lange sætninger med flere ledsætninger

Vi forsimplede ikke vores indhold – vi gjorde det maskinlæsbart.

Det her er utroligt hjælpsomt. Jeg tror endelig, jeg forstår misforholdet.

Min mentale model var forkert:

Jeg tænkte “omfattende indhold = bedre for AI, fordi mere information.”

Virkeligheden: “Udtrækkeligt indhold = bedre for AI, fordi det er lettere at behandle.”

Det vil jeg gøre:

1. Beholde den omfattende dybde, men omstrukturere for modularitet
2. Tilføje svar-først resuméer (40-60 ord) i starten af hver hovedsektion
3. Tjekke og forbedre læseniveau (sigte mod 7.-8. klasse)
4. Konvertere sammenligningsafsnit til tabeller
5. Sikre at hver H2-sektion fungerer selvstændigt

Den vigtigste indsigt: Jeg forenkler ikke, jeg gør hvert stykke uafhængigt værdifuldt, mens helheden forbliver omfattende.

Spørgsmål til gruppen: Nogle værktøjer I bruger til at teste, hvordan AI “ser” jeres indholdsstruktur?

Sådan tester du, hvordan AI ser dit indhold:

Manuel test:

1. Kopiér dit indhold ind i ChatGPT
2. Bed den om at opsummere hver sektion i én sætning
3. Hvis den har svært ved det eller kombinerer sektioner forkert, er din struktur ikke klar

Teknisk test:

1. Se siden med JavaScript deaktiveret – er nøgleindhold synligt?
2. Tjek din HTML-kilde – er indholdet i semantiske tags eller begravet i divs?
3. Kør gennem en læsbarhedstester for klassetrin

AI-specifik test:

1. Stil ChatGPT/Perplexity dine målspørgsmål
2. Hvis de citerer konkurrenter, indsæt konkurrentens indhold og dit side om side
3. Bed AI: “Hvilket indhold besvarer spørgsmålet [X] mest direkte?”

AI vil ofte fortælle dig præcis, hvorfor den foretrækker det ene frem for det andet.

For løbende overvågning sporer Am I Cited, hvilket specifikt indhold der bliver citeret, så du kan identificere mønstre i hvad der virker.

Indholdsdessign-perspektiv, der måske hjælper:

Internettet lærte os at skrive til skimmere. AI tager det videre – det er den ultimative skimmer.

Progressiv afsløring for AI:

• Niveau 1: Overskriften (hvad handler det om)
• Niveau 2: Første sætning (svaret)
• Niveau 3: Første afsnit (konteksten)
• Niveau 4: Fuld sektion (dybden)

AI udtrækker typisk niveau 1-3. Menneskelige læsere, der ønsker dybde, får niveau 4.

Design hver sektion, så det giver værdi at udtrække bare første sætning. Resten tilføjer fylde uden at være påkrævet.

Det er i bund og grund gode webskriveprincipper, bare udført mere stringent.

Endnu en teknisk overvejelse: schema markup.

Hvis du har FAQ-sektioner, HowTo-guides eller andet struktureret indhold, fortæller korrekt schema AI præcis, hvad der er der.

FAQPage-schema er særligt kraftfuldt, fordi det eksplicit markerer, hvad der er et spørgsmål og hvad der er et svar. AI behøver ikke udlede dette ud fra din indholdsstruktur.

Vi så en stigning på 23 % i AI-citater efter at have implementeret korrekt schema på vores guideindhold. Indholdet ændrede sig ikke – kun de maskinlæsbare signaler om, hvad det indeholdt.

Stol ikke på, at AI regner din struktur ud. Fortæl det eksplicit via schema.