Forstår nogen, hvordan semantiske/relaterede termer påvirker AI-citater? Ser mærkelige mønstre i vores indhold

Din observation stemmer overens med, hvordan moderne LLM’er grundlæggende fungerer.

Her er den tekniske forklaring:

Når LLM’er som GPT-4 eller Claude behandler tekst, laver de embeddings – matematiske repræsentationer af betydning. Disse embeddings fanger semantiske relationer, ikke kun ordmatch.

Indhold, der dækker et emne omfattende, skaber et tættere, mere forbundet semantisk aftryk. Når AI besvarer et spørgsmål, leder den efter indhold, der:

1. Matcher kernekonceptet
2. Dækker relaterede koncepter, der styrker forståelsen
3. Demonstrerer ekspertise gennem semantisk bredde

Din Artikel B dækker formentlig termer som:

• Synonymer og variationer
• Relaterede koncepter brugeren også bør forstå
• Nærliggende emner, der giver kontekst
• Specifikke eksempler og brugsscenarier

Det vigtigste at forstå: AI-systemer optimerer for brugerforståelse, ikke søgeordsmatch. Indhold, der reelt hjælper brugeren med at forstå et emne, prioriteres over indhold, der kun besvarer ét spørgsmål snævert.

Vi har kørt eksperimenter på dette for en kunde i fintech-branchen. Her er, hvad vi fandt:

Test af semantisk dækning:

Vi lavede to versioner af en guide om betalingsbehandling:

Version A: Fokuseret stramt på “betalingsbehandling” – meget søgeordsoptimeret Version B: Dækkede betalingsbehandling + forebyggelse af svindel + PCI-overholdelse + internationale betalinger + tilbagevendende betalinger

Samme antal ord, samme struktur. Version B blev citeret 6,2x mere i AI-svar.

Effekten af emneklynger:

AI-systemer ser ud til at bruge relateret termdækning som et autoritetssignal. Hvis du kun taler om “betalingsbehandling” uden at nævne “forebyggelse af svindel”, kan AI’en tvivle på, om du virkelig forstår området.

Det er som, hvordan et menneske ville stole mere på en betalingsekspert, der forstår hele økosystemet, end på en, der kun kender ét snævert aspekt.

Vores proces nu:

1. Kortlæg hele emneklyngen for ethvert målemne
2. Sørg for, at hvert indholdsstykke berører relaterede koncepter
3. Skab indholdshubs, der interlinker relaterede emner
4. Brug schema markup til at gøre entitetsrelationer tydelige

Entitetsoptimering er fremtiden for AI-synlighed. Søgeord er et minimum – entiteter er differentieringen.

Hvad jeg mener med entiteter: Ikke kun søgeord, men genkendelige koncepter, der eksisterer i vidensgrafer. “Salesforce” er en entitet. “CRM-software” er en entitet. “Marc Benioff” er en entitet forbundet til Salesforce.

Sådan bruger AI entiteter:

Når du nævner Salesforce i dit indhold, forstår AI netværket af relaterede entiteter: CRM, cloud computing, virksomhedssoftware, Dreamforce, konkurrenter som HubSpot osv.

Hvis dit indhold om CRM-software nævner Salesforce, HubSpot, Pipedrive og forklarer, hvordan de hænger sammen, bygger du entitetsforbindelser, som AI genkender.

Praktiske tips:

• Brug officielle entitetsnavne (ikke kun forkortelser)
• Forbind entiteter eksplicit (“Salesforce, CRM-platformen…”)
• Dæk relationer mellem entiteter i dit område
• Henvis til autoritative kilder, der validerer entiteter

Værktøjer som Googles NLP API eller Diffbot kan hjælpe dig med at se, hvilke entiteter AI udtrækker fra dit indhold.

Skriveperspektiv her. Diskussionen om semantisk optimering mangler ofte “hvordan”.

Sådan inkorporerer du naturligt relaterede termer:

1. Besvar nærliggende spørgsmål – Besvar ikke kun “Hvad er X?” Besvar også “Hvordan relaterer X til Y?” og “Hvornår bruger man X vs. Z?”

2. Brug ekspertvokabular – Eksperter bruger naturligt relateret terminologi. Hvis du skriver om e-mail marketing, nævner du naturligt leveringsrate, åbningsrate, segmentering, automatisering osv.

3. Definér relationer eksplicit – “I modsætning til cold emailing er nurturing-sekvenser designet til eksisterende kontakter, der har givet samtykke.”

4. Inkludér praktiske eksempler – Eksempler bringer naturligt relaterede termer ind. “Da vi implementerede e-mailsegmentering med Klaviyo, steg vores åbningsrate, fordi vi kunne målrette baseret på købsadfærd.”

Det bedste semantiske indhold læses naturligt, mens det dækker det begrebsmæssige område. Det føles ikke søgeordsproppet, fordi de relaterede termer tjener læserens forståelse.

Jeg tracker AI-citater professionelt, og semantisk dækning er en af de største faktorer, vi ser.

Data fra vores kundearbejde:

Indhold med høj semantisk dækning (målt på emnerelateret termtæthed) bliver citeret 3,4x mere end snævert indhold.

Vi bruger Am I Cited til at overvåge, hvilket indhold der bliver citeret på hvilke forespørgsler. Mønstrene er tydelige:

• Omfattende guider klarer sig bedre end snævre artikler
• Indhold, der dækker “hvorfor” og “hvordan” sammen med “hvad”, klarer sig bedre
• Artikler, der omtaler konkurrerende tilgange eller alternativer, får flere citater

Hvorfor det betyder noget specifikt for AI:

Traditionel søgning viser 10 resultater. AI giver ét svar. Det svar skal være omfattende, fordi brugeren ikke ser alternativer.

AI-systemer vælger kilder, der kan besvare hele spørgsmålet, inklusiv opfølgende spørgsmål brugeren måtte have. Semantisk rigt indhold forudser disse opfølgninger.

Jeg kan dele nogle data fra analyse af 10.000+ AI-citater.

Korrelation mellem semantiske træk og sandsynlighed for citat:

Emnebredde (at dække relaterede koncepter) havde den stærkeste korrelation med at blive citeret. Ren søgeordstæthed havde næsten ingen korrelation.

Sådan målte vi emnebredde: Vi brugte en embedding-model til at måle, hvor meget “semantisk rum” hvert indhold dækkede. Indhold, der dækkede mere semantisk område, fik flere citater.

Konklusionen: Stop med at optimere for søgeordstæthed. Begynd at optimere for emnedækning.

Konkurrenceanalyse-vinkel: Du kan reverse engineere, hvilke semantiske termer der betyder noget, ved at studere det, der bliver citeret.

Vores proces:

1. Spørg ChatGPT/Perplexity med dine målspørgsmål
2. Notér, hvilke kilder der bliver citeret
3. Udtræk alle entiteter og relaterede termer fra de kilder
4. Sammenlign med dit indhold – hvad mangler du?

Vi gjorde dette for en kunde inden for projektstyringssoftware. Det citerede indhold nævnte konsekvent:

• Agile-metodologi
• Teamsamarbejde
• Ressourcestyring
• Tidsstyring
• Interessentkommunikation

Vores kundes indhold fokuserede snævert på funktioner. Da vi tilføjede sektioner om disse relaterede koncepter, steg citaterne 4x.

Det citerede indhold viser dig bogstaveligt talt, hvilket semantisk område der betyder noget.

En ting jeg vil tilføje: Semantisk optimering handler ikke kun om bredde – det handler om dybde inden for nøgleområder.

Vi har set indhold fejle trods bred dækning, fordi det var overfladisk overalt. AI-systemer ser ud til at ville have:

• Omfattende dækning af relaterede emner
• Dybtgående ekspertise i kerneemnet
• Klare forbindelser mellem koncepter

Det er ikke nok blot at nævne relaterede termer. Du skal faktisk forklare relationerne og give værdi på hvert koncept, du berører.

Tænk på det som at skabe et viden-hub, ikke en side fyldt med søgeord.

Denne tråd har fundamentalt ændret min tankegang. Vigtigste pointer:

Mindset-skifte: Fra “søgeordsoptimering” til “semantisk områdedækning”

Praktisk ramme:

1. Kortlæg hele det semantiske område omkring målemner (entiteter, relaterede koncepter, synonymer)
2. Sørg for, at indhold dækker både bredde OG dybde
3. Gør entitetsrelationer tydelige
4. Analyser, hvad der bliver citeret for at identificere huller

Værktøjer/metoder at prøve:

• Direkte prompts for at forstå AIs syn på relaterede koncepter
• Embedding-analyse for termklynger
• Entitetsekstraktion fra mest citerede indhold
• Citationstracking for at se, hvad der faktisk virker

Det datapunkt, der hænger fast: emnebredde-score havde 0,71 korrelation med citater, mens søgeordstæthed kun havde 0,18. Det er det tydeligste signal om, at AI-optimering grundlæggende er anderledes end traditionel søgeords-SEO.

Jeg vil omstrukturere vores indholdsstrategi omkring semantisk dækning. Tak for alle indsigterne.