RAG forklaret for ikke-tekniske marketingfolk – hvordan påvirker det egentlig vores indholdsstrategi?

Lad mig forklare RAG på så enkel vis som muligt.

Biblioteks-analogien:

Forestil dig, at en AI er en meget klog person, der læste millioner af bøger for år tilbage (træningsdata). De kan svare på mange spørgsmål ud fra hukommelsen.

Men hvad nu hvis du spørger om noget, der skete i sidste uge? Det ved de ikke – de husker kun, hvad de læste før.

RAG er som at give den person en bibliotekar-assistent.

Når du stiller et spørgsmål, løber bibliotekaren ud og finder relevante bøger og rækker de relevante sider til den kloge person. Nu kan de svare ved at bruge både deres viden OG den aktuelle information.

Sådan fungerer det teknisk (forenklet):

1. Du stiller et spørgsmål
2. Et retrieval-system søger efter relevant indhold (dit website, artikler, dokumenter)
3. Relevante tekststykker trækkes ud og gives til AI’en
4. AI’en genererer et svar ud fra de hentede stykker
5. Den citerer, hvor informationen kommer fra

For indholdsskabere:

Dit indhold kan blive “hentet” og brugt til at besvare spørgsmål med det samme – ikke kun hvis/når det bliver en del af træningsdata.

Derfor betyder indholdsstruktur så meget. Retrieval-systemet skal kunne finde dit indhold OG udtrække de rigtige dele.

Lad mig oversætte dette til konkrete handlinger i indholdsstrategien.

Hvad gør indhold RAG-venligt:

1. Klar sektionstruktur

   • Hver sektion bør besvare ét specifikt spørgsmål
   • Brug beskrivende overskrifter
   • Start med svaret, uddybn bagefter

2. Semantisk klarhed

   • Angiv emner eksplicit (“Denne artikel forklarer…”)
   • Brug ensartet terminologi hele vejen
   • Definér begreber, når de introduceres

3. Chunking-venligt format

   • Afsnit, der giver mening alene
   • Hver sektion skal kunne udtrækkes
   • Lister og tabeller til afgrænset information

4. Korrekt metadata

   • Klare titler, der beskriver indholdet
   • Præcise metabeskrivelser
   • Korrekt schema-markup

Det vigtigste:

RAG-systemer læser ikke hele din artikel. De udtrækker specifikke tekststykker, der virker relevante for en forespørgsel. Hver sektion af dit indhold skal kunne stå alene.

Tænk: “Hvis en AI kun trak dette afsnit for at besvare et spørgsmål, giver det så mening i sig selv?”

Dokumentationsforfatter-perspektiv. Vi har optimeret til RAG i over et år.

Hvad fungerede:

• Omskrev narrative dokumenter til Q&A-format hvor muligt
• Gjorde hver sektion til en komplet informationsenhed
• Tilføjede tydelige emnesætninger til hver sektion
• Brugte ensartede navne for funktioner og begreber

Hvad fungerede ikke:

• Lange, flydende forklaringer, der bygger ovenpå hinanden
• Kritisk info gemt i paragraf 5 af en sektion
• Vage overskrifter som “Overblik” eller “Næste skridt”
• At antage kontekst fra tidligere sektioner

Den mentale model:

Forestil dig, at dit indhold bliver skåret op i 500-ords stykker, og hvert stykke skal give mening alene. For det er basalt set, hvad RAG gør.

SEO-konsulent her. Lad mig forklare forskellen mellem RAG og SEO.

Traditionel SEO:

• Optimer for ranking på sideniveau
• Opbyg autoritet via backlinks
• Målret specifikke søgeord
• Mål: ligge højt i søgeresultater

RAG-optimering:

• Optimer for retrieval på sektionsniveau
• Autoritet betyder noget, men på en anden måde (at være i højtkvalitets-indekserede kilder)
• Målret emner og begreber semantisk
• Mål: blive hentet og citeret på relevante forespørgsler

De overlapper, men er ikke identiske:

En side kan ligge #1 på Google, men ikke blive hentet af RAG (hvis den er dårligt struktureret).

En side kan være usynlig på Google, men blive hentet konstant af Perplexity (hvis den besvarer specifikke spørgsmål godt).

Broen:

Gør begge dele. God indholdsstruktur hjælper både traditionel SEO og RAG-retrieval. Det ekstra RAG-specifikke arbejde handler mest om optimering på sektionsniveau.

Platform-perspektiv: forskellige AI-systemer bruger RAG forskelligt.

Perplexity: Ren RAG. Søger nettet i realtid for hver forespørgsel. Frisk indhold betyder meget.

Google AI Overviews: RAG fra Googles søgeindeks. Traditionel SEO betyder stadig noget, da du skal være indekseret.

ChatGPT: Mest træningsdata. Bruger kun RAG, når browse er aktiveret. Mindre følsom over for nyt indhold.

Claude: Ligner ChatGPT. Har web-søgning nu, men kernen er træningsdata.

Konsekvensen:

Hvor du vil optræde, afgør hvad du skal prioritere:

• Perplexity = frisk, velstruktureret, crawlbar
• Google AI = traditionel SEO + god struktur
• ChatGPT = langsigtet autoritetsopbygning + træningsdatainklusion

Forskellige platforme, forskellige optimeringsprioriteter.

Hurtig teknisk tilføjelse om “embeddings”, da det bliver nævnt flere gange.

Hvad er embeddings?

Dit indhold bliver konverteret til en talrække (typisk 768-1536 tal pr. tekststykke). Disse tal repræsenterer “meningen” i teksten.

Sådan bruges de til retrieval:

Når du stiller et spørgsmål, bliver spørgsmålet også til tal. Systemet finder tekststykker, hvis tal ligner dit spørgsmåls tal mest.

Hvorfor det betyder noget for indhold:

Hvis dit indhold er forvirrende skrevet, bliver embeddings rodet. Hvis det klart adresserer et emne, bliver embeddings rene og matcher forespørgsler godt.

Praktisk betydning:

Skriv klart. Angiv dit emne eksplicit. Brug almindelig terminologi.

Vær ikke for smart eller indirekte. Matematikken fungerer bedst, når betydningen er tydelig.

Bureau-perspektiv. Vi har lavet RAG-specifikke indholdsaudits for kunder.

Det vi vurderer:

1. Sektionsuafhængighed – Kan hver sektion stå alene?
2. Overskriftsklarhed – Beskriver overskrifterne det faktiske indhold?
3. Svarplacering – Er nøglesvar placeret først i sektionen?
4. Terminologikonsistens – Bruges de samme termer overalt?
5. Crawlbarhed – Kan AI-systemer faktisk tilgå indholdet?

Almindelige problemer vi finder:

• Godt indhold i PDF’er, som AI ikke let kan tilgå
• Nøgleinformation i billeder uden alt-tekst
• Kritiske svar gemt midt i lange sektioner
• Overskrifter, der ikke matcher indholdet (f.eks. “Kom godt i gang” til avancerede emner)

Løsningen:

Ofte omstrukturering af eksisterende indhold, ikke at skabe nyt. De fleste websites har god information, bare dårligt pakket til RAG-retrieval.

Denne tråd har været utroligt lærerig. Her er min opsummering til andre indholdsmarkedsførere:

Hvad RAG betyder for os:

RAG er, hvordan AI finder og bruger vores indhold i realtid. Det er mekanismen bag AI-citater.

Vigtigste handlinger:

1. Strukturér indhold i udtrækkelige stykker – hver sektion skal kunne stå alene
2. Svar først – nøgleinfo først, uddybning bagefter
3. Brug klare, beskrivende overskrifter – fortæl AI, hvad hver sektion handler om
4. Hold terminologien ensartet – samme ord for samme begreber
5. Sørg for crawlbarhed – AI skal kunne få adgang til dit indhold
6. Tænk sektionsniveau, ikke sideniveau – optimer de enkelte tekststykker

Den mentale model:

Dit indhold kan blive skåret i stykker, og enkelte stykker bliver hentet til specifikke spørgsmål. Optimer til den virkelighed.

Værktøjer:

Brug Am I Cited til at se, hvilket indhold der faktisk bliver hentet og citeret. Reverse engineer det, der virker.

Tak til alle for forklaringerne!