Vi udgiver sundhedsindhold med autoriserede læger på holdet. Vores E-E-A-T-signaler virker stærke:
Men vores AI-synlighed på sundhedsforespørgsler er lavere end konkurrenternes.
Spørgsmål:
Det er vigtigt, fordi misinformation i vores felt er farligt. Vi ønsker at være den betroede kilde, AI citerer.
Ja, AI anvender højere standarder for YMYL-indhold. Her er, hvad vi har dokumenteret:
YMYL-specifikke AI-evalueringskriterier:
| Signal | Standardindhold | YMYL-indhold |
|---|---|---|
| Forfatterlegitimation | Hjælpsomt | Påkrævet |
| Kildereferencer | God praksis | Forventet |
| Aktualitet | Moderat betydning | Kritisk |
| Ekspertkonsensus | Foretrukket | Påkrævet |
| Faktuel nøjagtighed | Vigtigt | Ikke til forhandling |
| Organisatorisk troværdighed | Understøttende | Primær |
Hvad AI-systemer specifikt tjekker for YMYL:
Hvorfor konkurrenter måske vinder:
Din E-E-A-T er måske stærk, men ikke synlig for AI:
AI-metoder til verificering af legitimationsoplysninger:
1. Krydsreferencer med kendte databaser:
2. sameAs schema-forbindelser:
3. Analyse af eksterne omtaler:
4. Entity knowledge graph:
Sådan styrkes verificeringen:
{
"@type": "Person",
"name": "Dr. James Smith",
"jobTitle": "Board Certified Cardiologist",
"sameAs": [
"https://linkedin.com/in/drjamessmith",
"https://www.doximity.com/pub/james-smith-md",
"https://hospital.edu/doctors/james-smith"
],
"hasCredential": [
{
"@type": "EducationalOccupationalCredential",
"name": "MD",
"credentialCategory": "degree"
},
{
"@type": "EducationalOccupationalCredential",
"name": "Board Certification - Cardiology",
"recognizedBy": {
"@type": "Organization",
"name": "American Board of Internal Medicine"
}
}
]
}
Hvis AI kan finde din forfatter på LinkedIn, hospitalsansat-side OG i medicinske registre – øges tilliden markant.
Reel erfaring fra medicinsk udgivelse:
Hvad øgede vores AI-citater:
| Ændring | Effekt |
|---|---|
| Tilføjede sameAs-links til verificerede lægeprofiler | +35% citeringsrate |
| Tilføjede schema for medicinsk kontrolpanel | +20% |
| Opdaterede alt indhold inden for 12 måneder | +25% |
| Primære kildehenvisninger (tidsskrifter, ikke nyheder) | +30% |
| Klare “sidst gennemgået”-datoer | +15% |
De overraskende huller vi fandt:
Løsningsprioriteter:
Medicinsk indholdsformel:
Forfatterlegitimation + verificerbare profiler + primære kilder + nylig gennemgang = AI-tillid
Finansielt YMYL-perspektiv:
Specifikke krav til finansindhold:
Oplysning om lovpligtig overholdelse
Forfatterspecifikke legitimationsoplysninger
Kildekrav
AI-følsomhed i finans:
AI er meget forsigtig med:
Hvad virker for finans-AI-synlighed:
Revisionsspørgsmålet:
Ville dette bestå en compliance-gennemgang hos en større finansiel institution? Hvis ikke, vil AI være forsigtig med at citere det.
Juridiske YMYL-observationer:
Hvad AI vurderer for juridisk indhold:
| Signal | Vigtighed |
|---|---|
| Advokatbestalling | Kritisk – verificerbar |
| Fagområde-match | Høj – emneoverensstemmelse |
| Jurisdiktionsklarhed | Kritisk – loven varierer |
| Opdateringsfrekvens | Høj – loven ændres |
| Disclaimere | Påkrævet |
Jurisdiktionsudfordringen:
Juridisk AI-indhold skal tydeliggøre:
Succesfuld formel for juridisk indhold:
“[Generelt princip]. Under [specifik jurisdiktions] lov pr. [dato], [specifik regel]. Dette kan variere afhængig af stat/situation. Kontakt en autoriseret advokat for din situation.”
Signalering af advokatlegitimation:
AI er forsigtig med jura:
AI undlader ofte at give juridisk rådgivning og foretrækker at citere informativt indhold. Positionér dig som lærende, ikke rådgivende.
Tekniske tillidssignaler for YMYL:
Side-niveau-signaler:
Fremtrædende bylines
Kontrolangivelse
Kildetransparens
Opdateringssignaler
Schema for YMYL:
{
"@type": "MedicalWebPage",
"specialty": "Cardiology",
"author": {...},
"reviewedBy": {
"@type": "Person",
"name": "Dr. Review Person",
"hasCredential": [...]
},
"lastReviewed": "2025-12-01",
"mainContentOfPage": {...}
}
Tillidsarkitektur:
Forside → Om/team → Forfattersider → Indhold
Hver side skal linke til næste niveau af legitimationsverificering.
Test af YMYL AI-tillid:
Sådan auditeres din YMYL AI-synlighed:
Spørg AI om dine emner “Hvad er symptomerne på [tilstand]?” Bemærk: Bliver du citeret? Hvordan karakteriseres du?
Spørg AI om dine forfattere “Hvem er Dr. [Navn]?” Bemærk: Kender AI dem? Korrekt information?
Spørg AI om din organisation “Er [Organisation] en pålidelig kilde til sundhedsinformation?” Bemærk: Hvad siger AI om dig?
Røde flag i AI-svar:
Grønne flag:
Månedlig audit-skabelon:
| Forespørgsel | Din citat | Konkurrent-citat | Noter |
|---|---|---|---|
| [Emne 1] | Ja/nej | Ja/nej | |
| [Emne 2] | Ja/nej | Ja/nej |
Følg udviklingen over tid for at måle forbedringer.
Dette identificerede vores huller. Her er, hvad vi retter:
Hul 1: Forfatterverificering
Hul 2: Usynlig kontrolproces
Hul 3: Sekundære kildehenvisninger
Hul 4: Schema ufuldstændig
Hul 5: Svage opdateringssignaler
Implementeringsplan:
Uge 1-2:
Uge 3-4:
Uge 5-6:
Succesmetrikker:
Vigtig indsigt:
Vores E-E-A-T var reel men ikke synlig for AI. Stærke legitimationsoplysninger betyder intet, hvis AI ikke kan verificere dem.
Tak til alle for den konkrete vejledning!
Get personalized help from our team. We'll respond within 24 hours.
Følg med i, hvordan dit sundheds-, finans- eller juridiske indhold vises i AI-genererede svar. Sikr, at dine ekspertisesignaler bliver anerkendt.
Fællesskabsdiskussion om, hvordan AI-systemer håndterer YMYL (Your Money or Your Life) emner. Ægte indsigter om synlighed af sundheds-, finans- og juridisk indh...
Fællesskabsdiskussion om E-E-A-T's betydning for AI-synlighed. Ægte erfaringer fra indholdsteams, der ser deres ekspertisebaserede indhold dominere AI-citater....
Fællesskabsdiskussion om, hvordan AI-systemer vurderer forfatterekspertise. Reelle erfaringer fra indholdsskabere, der tester ekspertisesignaler og E-E-A-T for ...
Cookie Samtykke
Vi bruger cookies til at forbedre din browsingoplevelse og analysere vores trafik. See our privacy policy.