Hvor lang skal indholdet være for AI-citater? Er der et optimalt antal ord?

Jeg har analyseret dette specifikt. Her er, hvad dataene viser:

Citeringsrater efter indholdslængde:

• Under 500 ord: 8% citeringsrate
• 500-1.000 ord: 14% citeringsrate
• 1.000-2.000 ord: 23% citeringsrate
• 2.000-4.000 ord: 31% citeringsrate
• 4.000+ ord: 28% citeringsrate

Vigtige observationer:

1. Der ER en sammenhæng mellem længde og citater
2. Det bedste område ser ud til at være 2.000-4.000 ord
3. Over 4.000 falder udbyttet
4. Men der er også meget citerede korte stykker

Hvad der faktisk betyder noget:

Det er ikke antal ord – det er emnets fuldstændighed. 2.000 ord, der dækker et emne grundigt, slår 4.000 ord, der bare snakker uden mål.

Formlen:

Skriv indtil du har besvaret spørgsmålet fuldt + behandlet relaterede spørgsmål + givet dokumentation + leveret konkrete råd. Det er som regel 1.500-3.000 ord for væsentlige emner.

Her er en praktisk ramme:

Indholdslængde efter indholdstype:

Fejlen folk begår:

At forsøge at gøre alt til et 3.000-ords epos. Nogle gange er det bedste svar 200 ord. AI belønner passende længde til spørgsmålets type.

Match længde med forespørgslens hensigt:

“Hvad er X?” → Kort, klart svar “Hvordan vurderer jeg X til mine behov?” → Omfattende analyse

Udgiverperspektiv:

Vi udgiver både korte (500-800 ord) og lange (2.500-4.000 ord) indhold.

Hvad vi har observeret:

• Kort indhold: Bliver citeret til specifikke faktuelle forespørgsler
• Langt indhold: Bliver citeret til omfattende research-forespørgsler

Overraskelsen:

Vores FAQ-sider (mange korte svar) bliver citeret MERE end vores lange guides. Hvorfor? Hvert Q&A-par er en citerbar enhed. AI kan tage præcis det, den har brug for.

Indsigten:

Samlede citater =/= længde. Det handler om citerbare enheder. En side med 20 FAQ-par kan blive citeret på 20 forskellige måder. Et essay på 4.000 ord matcher måske kun få forespørgsler.

Overvej:

Strukturer for flere citeringsmuligheder, ikke kun ét omfattende svar.

Datajournalistisk perspektiv:

Hvad får vores indhold citeret:

Ikke antallet af ord – men dataene.

En artikel på 1.200 ord med originale data bliver citeret hele tiden. En analyse på 3.500 ord uden data bliver sjældent citeret.

AI-systemer elsker:

• Specifikke tal
• Statistikker med kilder
• Tabeller og datavisualiseringer (tekstbeskrivelser af dem)
• Kvantificerede påstande

Konsekvensen:

I stedet for at spørge “hvor langt skal indhold være?” så spørg “hvor mange specifikke data indeholder det?”

Omfattende =/= langt. Omfattende = grundigt, velunderbygget, data-rigt.

Dokumentationsperspektiv:

Kortere er ofte bedre for teknisk indhold.

Klar, kortfattet teknisk forklaring bliver citeret mere end omstændelige. Udviklere, der spørger AI, vil have direkte svar.

Hvad der virker:

• Kodeeksempler med kort forklaring
• Trin-for-trin instruktioner (nummererede)
• Klare definitioner
• Specifikke anvendelsestilfælde

Hvad der ikke virker:

• Lange konceptuelle introduktioner
• Omfattende baggrund før man kommer til sagen
• Gentagne forklaringer

For teknisk indhold:

Start med svaret. Vær kortfattet. Inkluder eksempler. Undgå fyld.

Længde er ikke en dyd i teknisk dokumentation.

Fremragende indsigter. Her er min opsummering:

Vigtigste pointer:

1. Der er en sammenhæng – 2.000-4.000 ord får oftere flere citater
2. Men det handler ikke om antal ord – det handler om fyldestgørelse
3. Match længde til spørgsmålstype – hurtige spørgsmål kræver korte svar
4. Struktur betyder noget – flere citerbare sektioner > én lang tekst
5. Data > længde – specifikke data slår lange analyser
6. Teknisk indhold kan være kort – klarhed slår længde

Vores reviderede strategi:

I stedet for “udgiv længere indhold” gør vi nu:

1. Gennemgå eksisterende indhold for manglende grundighed
2. Opret FAQ-sektioner med citerbare Q&A-par
3. Tilføj data og konkrete eksempler til eksisterende indhold
4. Strukturer langt indhold som modulære, udtrækkelige sektioner
5. Match indholdsdybde med spørgsmålets hensigt

Nordstjernen:

“Er dette det mest komplette svar på dette spørgsmål?” ikke “Er det langt nok?”

Tak til alle for data og perspektiver.

Fremtidsperspektiv:

Efterhånden som AI-systemer forbedres, bliver de bedre til at udtrække den rette mængde information uanset kildens længde.

Hvad det betyder:

Længde vil betyde endnu mindre i fremtiden. Kvalitet og relevans vil betyde mere.

Fokuser på at være det bedste svar, ikke det længste. Systemerne bliver klogere til at finde værdi uanset format.