Kan AI opdage keyword stuffing? Kan det faktisk kende forskel?

Jeg kan tale om dette fra et teknisk perspektiv.

Sådan fungerer sprogmodeller:

LLM’er er trænet på milliarder af eksempler på naturligt sprog. De lærer:

• Naturlig sætningsstruktur
• Almindelige orddannelser
• Kontekstuel brug af ord
• Skrivekvalitetsmønstre

Keyword stuffing-signaler:

Når indhold er fyldt, udviser det mønstre, der adskiller sig fra naturligt sprog:

• Unaturligt høj søgeordsfrekvens
• Akavede formuleringer for at indsætte søgeord
• Gentagne strukturer
• Kontekst-misforhold

Opdager AI dette?

Ikke eksplicit. Der er ikke noget “keyword stuffing filter”.

Men implicit, ja. Når AI vurderer indhold til fremhentning:

• Naturligt, flydende indhold scorer højere
• Autoritativt, velskrevet indhold foretrækkes
• Indhold, der besvarer spørgsmål klart, vinder

Fyldt indhold fejler ofte på disse kvalitetssignaler.

Nuancen:

Noget fyldt indhold bliver citeret – oftest når det stadig er den mest relevante kilde trods stuffing. Men alt andet lige, klarer naturligt indhold sig bedre.

Den praktiske virkelighed:

Skriv naturligt. Ikke fordi der er en straf for stuffing, men fordi naturligt indhold oftere er det kvalitetsindhold AI foretrækker.

Virkelighedsnær testperspektiv.

Vores eksperiment:

Skabte to versioner af samme indhold:

Version A: Naturlig

• Skrevet naturligt
• Søgeord inkluderet i kontekst
• ~1% søgeordstæthed

Version B: Fyldt

• Samme information
• Søgeord tvunget ind gentagne gange
• ~4% søgeordstæthed

Resultater efter 3 måneder:

Google rankings:

• Begge rangerede ens i starten
• Version A holdt positionen, Version B faldt efter opdatering

AI-citater:

• Version A: 23% citeringsrate
• Version B: 8% citeringsrate

Brugerengagement:

• Version A: 4,2 min gennemsnitlig tid på siden
• Version B: 2,1 min gennemsnitlig tid på siden

Hvad dette antyder:

Fyldt indhold klarer sig dårligere for både AI og brugere. De kvalitetssignaler der betyder noget for brugere (læsbarhed, hjælpsomhed) ser også ud til at betyde noget for AI.

Forbeholdet:

N=1 eksperiment. Men mønsteret matcher hvad andre rapporterer.

Historisk perspektiv på søgeordstæthed.

Udviklingen:

2000’erne: Søgeordstæthed 5-7% var “optimalt” 2010’erne: 2-3% blev standard 2020’erne: “Naturlig brug” blev målet 2025+: Emnedækning betyder mere end tæthed

Hvorfor skiftet:

Google blev bedre til at forstå indhold. Penguin dræbte linkspam. Core-opdateringer dræbte tyndt indhold. Hver opdatering reducerede afhængigheden af eksplicitte signaler som søgeordstæthed.

AI er det logiske endepunkt:

AI forstår sprog naturligt. Den tæller ikke søgeord – den forstår emner, besvarer spørgsmål, vurderer ekspertise.

De fyldte overlevere:

Nogle fyldte indhold virker stadig når:

• Konkurrencen er lav
• Indholdet er ellers dækkende
• Stuffing er mildt (ikke alvorligt)

Men trenden er klar: kvalitet over tæthed.

Min holdning:

Stuffing var altid en genvej, der kun virkede midlertidigt. Hver algoritmeforbedring reducerede dens effektivitet. AI gør genvejen endnu mindre brugbar.

Hvilke signaler betyder faktisk noget for AI-citering.

Baseret på analyse af tusindvis af citeret vs. ikke-citeret indhold:

Positive signaler:

• Dækkende emnebehandling
• Klare, direkte svar
• Ekspertforfattersignaler
• Originale data eller indsigter
• Logisk struktur
• Naturligt sprogflow
• Seneste opdateringer
• Autoritetsindikatorer

Negative signaler:

• Tyndt indhold
• Gentagende formuleringer
• Søgeordsfokuseret struktur
• Manglende dybde
• Dårlig læsbarhed
• Ingen ekspert-signaler
• Forældet information

Hvor keyword stuffing passer ind:

Stuffing korrelerer med flere negative signaler:

• Ofte tyndt (længde fra gentagelse, ikke dybde)
• Gentagende af natur
• Søgeordsfokuseret struktur tydelig
• Dårlig læsbarhed

Implikationen:

Stuffing opdages ikke eksplicit, men fyldt indhold har typisk andre problemer der reducerer sandsynligheden for at blive citeret.

Løsningen:

Fokuser på dækkende, ekspertindhold. Naturlig brug af søgeord følger automatisk.

Forfatterperspektiv på naturligt vs. fyldt.

Den praktiske forskel:

Fyldt afsnit: “Leder du efter den bedste CRM-software? CRM-software er essentiel for forretningsvækst. Når du vælger CRM-software, overvej CRM-software funktioner. Den bedste CRM-software giver CRM-software fordele, som CRM-software brugere har brug for.”

Naturligt afsnit: “Valg af det rigtige system til kundeoplysninger kan have stor betydning for din forretnings vækst. Når du vurderer muligheder, bør du overveje funktioner som kontaktstyring, synlighed i salgspipelinen og integrationsmuligheder. De bedste løsninger tilbyder disse kernefunktioner og forbliver intuitive for dit team.”

Samme søgeordsemne. Meget forskellig kvalitet.

Hvad AI ‘ser’:

Det naturlige afsnit:

• Besvarer det implicitte spørgsmål
• Giver specifik, nyttig information
• Læses som ekspertvejledning

Det fyldte afsnit:

• Gentager uden at tilføje værdi
• Ingen specifik information
• Læses som SEO-manipulation

Testen:

Læs dit indhold højt. Hvis det lyder mærkeligt, synes AI sandsynligvis også det lyder mærkeligt.

Min regel:

Nævn dit emne naturligt. Ofre aldrig læsbarhed for at få søgeord med.

Teknisk vinkel på indholdskvalitetssignaler.

Hvad AI-hentning faktisk vurderer:

Semantisk relevans: Hvor godt matcher indholdet forespørgslens betydning? (Ikke søgeordsmatch)

Autoritetssignaler: Schema markup, forfatterinfo, publikations troværdighed

Indholdsstruktur: Er informationen logisk organiseret? Let at udtrække?

Afsnitskvalitet: Kan rene, citerbare udsagn udtrækkes?

Hvor stuffing skader:

Fyldt indhold har ofte dårlig struktur og svag afsnitskvalitet. Gentagelsen gør udtræk besværligt.

Eksempel: Fyldt: “Den bedste CRM-software er CRM-software der…” AI kan ikke citere dette rent.

Naturligt: “De bedste CRM-systemer deler tre nøglefunktioner: intuitive grænseflader, stærke integrationer og skalerbare priser.” AI kan citere dette rent.

Den tekniske virkelighed:

Det handler ikke om detektion. Det handler om ekstraktionskvalitet. Naturligt indhold udtrækkes bedre. Bedre udtræk = flere citater.

Denne tråd ændrede mit syn på det.

Mine pointer:

1. Ingen eksplicit detektion – AI har ikke et “stuffing-filter”
2. Implicit kvalitetspræference – Naturligt indhold matcher det AI foretrækker
3. Flere korrelerede signaler – Stuffing hænger ofte sammen med andre kvalitetsproblemer
4. Ekstraktion betyder noget – Naturligt indhold giver bedre citerbare passager
5. Mønsteret er tydeligt – Data viser at naturligt indhold citeres mere

Den praktiske lektie:

Stop med at tænke på søgeordstæthed. Tænk på:

• Besvarer dette spørgsmålet fyldestgørende?
• Ville en ekspert skrive det sådan?
• Kan AI udtrække rene, citerbare udsagn?
• Læses det naturligt?

Min tilgang fremover:

Skriv for læseren og med ekspert-kredibilitet. Søgeord vil blive inkluderet naturligt. AI vil foretrække resultatet.

Tak for de tekniske og praktiske perspektiver!