Hvordan siterer du forskningsartikler i innhold slik at AI faktisk fanger opp siteringen? Mine blir stadig ignorert

Din siteringspraksis er solid, men det finnes AI-spesifikke optimaliseringer:

Slik vurderer AI siteringer:

1. Kildegjenkjenning – AI kjenner igjen store tidsskrifter, institusjoner, forskere
2. Aktualitet – Nyere studier vektes tyngre
3. Verifiserbarhet – Kan AI kryssjekke siteringen?
4. Relevans – Underbygger siteringen den spesifikke påstanden?

Siteringsformat som fungerer best for AI:

I stedet for: “Studier viser at dette fungerer (Smith et al., 2024).”

Bedre: “Ifølge forskning publisert i New England Journal of Medicine fant Dr. Sarah Smiths studie fra 2024 av 5 000 pasienter at…”

Hvorfor dette fungerer:

• Navngir publikasjonen (AI gjenkjenner NEJM)
• Navngir forskeren (entitetsgjenkjenning)
• Inkluderer utvalgsstørrelse (spesifikt, verifiserbart)
• Årstall er tydelig (aktualitetssignal)

Det viktigste poenget:

Akademisk siteringsstil er for akademikere. AI trenger kontekst-rike siteringer den kan lese og verifisere.

Medisinsk innholdsperspektiv:

Hvorfor YMYL-innhold granskes ekstra nøye:

AI-systemer er trent til å være ekstra forsiktige med helse-/medisinsk innhold. De ser etter:

1. Forfatterkvalifikasjoner – Er skribenten kvalifisert?
2. Kildekvalitet – Fagfellevurdert vs. tilfeldige blogger
3. Aktualitet – Medisinske råd endres
4. Institusjonell forankring – Kommer dette fra Mayo Clinic eller en tilfeldig nettside?

Siteringspraksis for medisinsk/helse:

Hva som fungerer:

“Ifølge retningslinjene til American Heart Association fra 2024, som oppsummerte bevis fra 127 kliniske studier…”

Dette gir AI alt den trenger:

• Autoritet (AHA)
• Aktualitet (2024)
• Troverdighet (127 studier)
• Verifiserbarhet (publiserte retningslinjer)

Utover format, er siteringsSTRATEGI viktig:

Troverdighetsstigen:

Siteringsstrategi:

1. Forankre påstander i de mest pålitelige kildene – Store påstander krever solide kilder
2. Bland kildetyper – Viser bredt kildegrunnlag
3. Match kilde til påstand – Ikke siter NYT for medisinske påstander
4. Hold det oppdatert – Oppdater siteringer jevnlig

Vanlig feil:

Over-sitering av svake kilder. 3 siteringer fra fagfellevurderte tidsskrifter er bedre enn 10 fra tilfeldige nettsider.

Ikke-helseperspektiv (teknologiinnhold):

Våre siteringsutfordringer er annerledes. Teknologi utvikler seg raskt, fagfellevurderte artikler er ofte utdaterte.

Hva vi siterer:

• Offisiell dokumentasjon (høyest tillit for teknisk nøyaktighet)
• Selskapsmeldinger (for funksjoner/lanseringer)
• Bransjerapporter (for markedstall)
• Stack Overflow/GitHub (for implementasjonsdetaljer)

AI-vennlig siteringsstil for teknologi:

“Ifølge Googles offisielle dokumentasjon (oppdatert desember 2025) støtter denne funksjonen…”

“Gartners Magic Quadrant 2025 rangerte disse leverandørene basert på…”

“Som Microsofts CEO Satya Nadella kunngjorde på deres november-arrangement…”

Mønsteret:

For teknologinnhold er AKTUALITET og OFFISIELLE kilder viktigst. AI vet at offisiell dokumentasjon er autoritativ.

Hva som ikke fungerer:

Tilfeldige blogginnlegg som kilde for tekniske påstander. AI kan se forskjell på en tilfeldig Medium-post og offisiell dokumentasjon.

Utgiverperspektivet:

Slik “lærer” AI om kilder:

AI-systemer trenes på enorme tekstmengder. De har sett:

• Akademiske artikler og deres siteringer
• Hvordan troverdig innhold siterer kilder
• Mønstre for pålitelige vs. upålitelige siteringspraksiser

Hva dette betyr for deg:

AI kan gjenkjenne når siteringspraksis samsvarer med akademisk kvalitet vs. innhold fra lavkvalitets-innholdsfarmer.

Røde flagg AI har lært seg å gjenkjenne:

• Uklare siteringer (“studier viser”)
• Kun selv-siteringer
• Siteringer til ikke-autoritative kilder for viktige påstander
• Utdaterte siteringer som presenteres som aktuelle
• Falske eller ikke-verifiserbare siteringer

Grønne flagg:

• Spesifikke siteringer (forfatter, publikasjon, år)
• Blanding av primær- og sekundærkilder
• Passende kilde for påstandstype
• Oppdatert og jevnlig revidert
• Verifiserbare lenker/DOI-er

Testen:

Kunne en faktasjekker enkelt verifisere dine siteringer? Hvis ja, kan trolig AI gjøre det også.

Praktisk implementeringsspørsmål:

Vi har 500+ artikler med ulike siteringsformater. Hvordan prioritere oppgraderingen?

Vår tilnærming:

1. Start med YMYL-innhold – Helse, finans, jus får mest oppmerksomhet
2. Høyt trafikkerte sider – Sider som allerede får besøk
3. Allerede sitert – Sider AI nevner, men kunne sitert bedre
4. Nytt innhold – Nyere = mer sannsynlig å bli brukt i AI-trening/søk

Siterings-sjekkliste:

For hver artikkel:

• Er alle siteringer verifiserbare?
• Er kildene passende for påstandstype?
• Er siteringene aktuelle (innenfor 3 år for de fleste tema)?
• Inkluderer narrative siteringer nøkkelkontekst?
• Finnes det en “viktige kilder”-oppsummering?

80/20-regelen:

Fokuser på dine 50 viktigste sider først. Der får du størst effekt.

Denne diskusjonen har endret mitt syn på AI-vennlige siteringer. Her er min oppdaterte tilnærming:

Viktige endringer:

1. Narrative siteringer i brødtekst

   • Inkluder publikasjon, forfatter, år og nøkkeldetaljer
   • Gjør siteringen lesbar uten å måtte klikke

2. Viktige kilder-seksjon

   • AI-vennlig sammendrag av hovedkildene
   • Utfyller den formelle referanselisten

3. Fokus på kildekvalitet

   • Prioriter fagfellevurderte, institusjonelle kilder
   • Match kildens autoritet til påstandens viktighet

4. Formatsærpreg

   • “Ifølge [Autoritet], [Forsker]s [År] studie av [detaljer] fant…”
   • Inkluder utvalgsstørrelse, institusjonell tilknytning

Siteringskvalitet-sjekkliste:

• Navngitt publikasjon og forfatter
• Årstall tydelig oppgitt
• Verifiserbar lenke/DOI tilgjengelig
• Kildeautoritet matcher påstandens viktighet
• Nøkkeldetaljer fra studien inkludert (utvalgsstørrelse, metode)

Prioritering for oppgradering:

1. YMYL-innhold (helsesaker)
2. Sider med mye trafikk
3. Innhold AI allerede siterer
4. Nytt innhold

Tusen takk til alle for fantastiske innspill. Skal implementere disse endringene i hele innholdsbiblioteket vårt.