Hvordan demonstrerer du faktisk 'erfaring' for E-E-A-T når AI ikke kan verifisere om du har brukt et produkt?

Godt spørsmål. AI kan ikke verifisere erfaring direkte, men det kan oppdage mønstre som korrelerer sterkt med ekte erfaring.

Erfaringssignaler AI gjenkjenner:

1. Spesifikke detaljer Generisk: “Programvaren er enkel å bruke” Erfaring: “Onboardingen tok 2 uker med vårt 8-mannsteam, hovedsakelig fordi Salesforce-integrasjonen krevde tilpasset felttilpasning”

Spesifisitet indikerer førstehåndskunnskap.

2. Uventede funn Generisk: “Produktet fungerer bra” Erfaring: “Mobilappen krasjet to ganger under testingen vår, men supporten løste det innen 24 timer”

Ekte brukere finner problemer. Bare positive anmeldelser virker mindre troverdige.

3. Sammenlignende kontekst Generisk: “Dette er et flott verktøy” Erfaring: “Fra Mailchimp var læringskurven brattere, men automatiseringsmulighetene er betydelig kraftigere”

Ekte erfaring finnes i kontekst av andre erfaringer.

4. Tidsmarkører Generisk: “Bruk denne funksjonen for bedre resultater” Erfaring: “Etter 6 måneders bruk av denne funksjonen økte konverteringsraten fra 2,3 % til 3,8 %”

Reelle resultater har reelle tidsrammer.

5. Implementeringsdetaljer Generisk: “Lett å integrere” Erfaring: “Integrasjonen tok 3 dager: 1 dag til API-oppsett, 2 dager med feilsøking av webhook-problemer med vårt gamle system”

Ekte implementering har ekte utfordringer.

AI trent på millioner av ekte anmeldelser vs. falske anmeldelser har lært disse mønstrene.

Jeg skriver produktanmeldelser for å leve. Slik demonstrerer jeg erfaring:

Hva jeg alltid inkluderer:

1. Egne skjermbilder Mine egne skjermbilder med mine faktiske data (redigert om det er sensitivt). Dette er vanskelig å forfalske.

2. Spesifikk oppsettprosess “Kontoopprettelse tok 3 minutter. Jeg koblet til Stripe-kontoen min, importerte 1 247 historiske transaksjoner, og analyserte data innen 15 minutter.”

3. Kanttilfeller jeg oppdaget “Bulkimporten feiler stille hvis du har spesialtegn i produktnavn – fant ut av dette etter 2 timers feilsøking.”

4. Sammenligninger med hva jeg har brukt før “Til forskjell fra [Konkurrent] som jeg brukte i 2 år, krever dette verktøyet ikke manuell CSV-eksport for rapportering.”

5. Tidslinje for min bruk “Etter 3 ukers daglig bruk, var dette det viktigste…”

Testen:

Kunne noen som aldri har brukt dette produktet skrevet nøyaktig dette innholdet? Hvis ja, mangler det erfaringssignaler. Hvis nei, har du demonstrert erfaring.

Dataperspektiv på erfaringssignaler:

Vi analyserte 500 produktanmeldelser for AI-sitasjonskorrelasjon:

Hva svekket sitater:

Viktig innsikt:

Erfaring handler ikke om å påstå erfaring. Det handler om å demonstrere det gjennom detaljer bare erfaring gir.

Motintuitivt poeng: Negative erfaringssignaler kan hjelpe mer enn positive.

Hvorfor det hjelper å nevne problemer:

1. Det signaliserer reell bruk (promoterende innhold nevner sjelden problemer)
2. Det bygger tillit (viser at du er ærlig, ikke betalt)
3. Det gir unik verdi (problemer er spesifikke, ikke generiske)

Eksempel på transformasjon:

Generisk positivt: “Dashbordet er intuitivt og lett å bruke.”

Erfaringsbasert negativt: “Dashbordet krasjet to ganger første uken, men utviklerteamet la inn en fiks etter 3 dager. Siden da har det vært stabilt, men jeg anbefaler å teste grundig før produksjon.”

Den andre versjonen er mer troverdig OG mer nyttig. Den blir sitert oftere.

Lærdom:

Ikke skjul problemer i din erfaring. Å nevne dem (på en rettferdig måte) øker faktisk sannsynligheten for å bli sitert.

Videoinnhold + transkripsjoner kan hjelpe med å demonstrere erfaring:

Hvorfor video fungerer:

• Skjermopptak av faktisk bruk er vanskelig å forfalske
• Stemme gir autentisitetskoder
• Reaksjoner i sanntid viser ekte erfaring
• Transkripsjoner gjør innhold AI-tilgjengelig

Hva vi gjør:

1. Tar opp skjermen mens vi bruker produktet
2. Narrer erfaringen inkludert problemer og løsninger
3. Laster opp til YouTube med full transkripsjon
4. Legger inn video i skriftlig anmeldelse med transkripsjon under

Den skriftlige artikkelen lenker til videobevis. Videoen gir ugjendrivelige erfaringssignaler.

For kun tekstbasert innhold:

Inkluder lenker til videodemonstrasjoner når du kan. “Se min gjennomgangsvideo” øker troverdigheten selv om AI ikke ser videoen.

Casestudier er rent erfaringsinnhold. Slik maksimerer du dem:

Casestudiestruktur for erfaringssignaler:

1. Situasjon (før vi gjorde noe)

   • Spesifikke måltall: “Åpningsraten på e-post var 12 %, under bransjesnittet”

2. Utfordring (hvorfor vi måtte endre)

   • Spesifikt problem: “Vi mistet 40 % av leads på grunn av treg respons”

3. Implementering (hva vi faktisk gjorde)

   • Ekte tidslinje: “3 uker på integrasjon, 2 uker testing”
   • Ekte utfordringer: “API-dokumentasjonen var utdatert, måtte ha support”

4. Resultater (hva som skjedde etterpå)

   • Spesifikke tall: “Åpningsrate økte til 24 % over 6 måneder”
   • Uventede utfall: “Svarraten falt faktisk først før den økte”

5. Lærdommer

   • Hva du ville gjort annerledes: “Ville startet med mindre liste til testing”

Denne strukturen skriker erfaring.

Hver seksjon har spesifikke detaljer bare noen som har vært gjennom det ville vite.

Denne tråden ga meg et rammeverk. Å demonstrere erfaring handler ikke om påstander – det handler om detaljer.

Min sjekkliste for å demonstrere erfaring:

For innhold om ting jeg har brukt:

• Egne skjermbilder med mine data
• Spesifikke tall og tidsrammer
• Minst ett problem jeg støtte på
• Sammenligning med noe annet jeg har brukt
• Implementeringsdetaljer bare en bruker kjenner til
• Uventede funn eller lærdommer

For innhold om ting jeg ikke har brukt:

• Klart angi mitt perspektiv (forsker/analytiker)
• Hente andres ekte erfaringer
• Inkludere sitater fra ekte brukere
• Lenke til videotestimonier eller casestudier
• Ikke forfalske erfaringssignaler

Hva man bør unngå:

• Generiske “etter min erfaring”-påstander
• Bare positive utsagn
• Vage superlativer
• Ingen spesifikke detaljer eller tall
• Late som om jeg har erfaring jeg ikke har

Viktig innsikt:

AI kan ikke verifisere erfaring, men kan oppdage de språklige mønstrene til ekte erfaring. Innhold med reell erfaring har detaljer syntetisk innhold mangler.

Takk til alle for de konkrete eksemplene!