Forstår noen hvordan semantiske/relaterte termer påvirker AI-sitater? Ser rare mønstre i innholdet vårt

Observasjonen din stemmer overens med hvordan moderne LLM-er fungerer på et grunnleggende nivå.

Her er den tekniske forklaringen:

Når LLM-er som GPT-4 eller Claude behandler tekst, oppretter de embeddings – matematiske representasjoner av mening. Disse embeddings fanger opp semantiske relasjoner, ikke bare ordmatching.

Innhold som dekker et tema helhetlig skaper et tettere, mer sammenkoblet semantisk avtrykk. Når AI skal svare på et spørsmål, ser den etter innhold som:

1. Matcher kjernebegrepet
2. Dekker relaterte konsepter som styrker forståelsen
3. Viser ekspertise gjennom semantisk bredde

Artikkel B dekker sannsynligvis termer som:

• Synonymer og variasjoner
• Relaterte konsepter brukeren også må forstå
• Tilgrensende emner som gir kontekst
• Konkrete eksempler og brukstilfeller

Det viktigste poenget: AI-systemer optimaliserer for brukerforståelse, ikke nøkkelordmatching. Innhold som hjelper brukeren å virkelig forstå et tema prioriteres over innhold som bare svarer på ett spørsmål.

Vi har gjort eksperimenter på dette for en kunde i fintech-bransjen. Her er hva vi fant:

Test av semantisk dekning:

Vi laget to versjoner av en guide om betalingsløsninger:

Versjon A: Fokuserte tett på “betalingsløsninger” – veldig nøkkelordoptimalisert Versjon B: Dekket betalingsløsninger + svindelforebygging + PCI-samsvar + internasjonale betalinger + gjentakende fakturering

Samme antall ord, samme struktur. Versjon B ble sitert 6,2 ganger mer i AI-svar.

Effekten av tematisk klynge:

AI-systemer ser ut til å bruke dekning av relaterte termer som et autoritetssignal. Hvis du kun snakker om “betalingsløsninger” uten å nevne “svindelforebygging”, kan AI tvile på om du virkelig forstår området.

Det er som hvordan et menneske ville stole mer på en betalingsekspert som forstår hele økosystemet enn på noen som bare kan én snever del.

Vår prosess nå:

1. Kartlegg hele tematisk klynge for måltemaet
2. Sørg for at hvert innhold berører relaterte konsepter
3. Lag innholdshuber som lenker sammen relevante emner
4. Bruk schema markup for å gjøre entitetsrelasjoner eksplisitte

Entitetsoptimalisering er fremtiden for AI-synlighet. Nøkkelord er bare grunnlaget – entiteter er det som skiller deg ut.

Hva jeg mener med entiteter: Ikke bare nøkkelord, men gjenkjennbare konsepter som finnes i kunnskapsgrafer. “Salesforce” er en entitet. “CRM-programvare” er en entitet. “Marc Benioff” er en entitet knyttet til Salesforce.

Hvordan AI bruker entiteter:

Når du nevner Salesforce i innholdet ditt, forstår AI nettet av relaterte entiteter: CRM, skytjenester, bedriftsprogramvare, Dreamforce, konkurrenter som HubSpot, osv.

Hvis du lager innhold om CRM-programvare og nevner Salesforce, HubSpot, Pipedrive, og forklarer hvordan de henger sammen, bygger du entitetsforbindelser AI gjenkjenner.

Praktiske tips:

• Bruk offisielle entitetsnavn (ikke bare forkortelser)
• Knytt entiteter eksplisitt sammen (“Salesforce, CRM-plattformen…”)
• Forklar relasjonene mellom entiteter i ditt område
• Referer til autoritative kilder som bekrefter entiteter

Verktøy som Googles NLP API eller Diffbot kan vise hvilke entiteter AI trekker ut fra innholdet ditt.

Skriveperspektiv her. Diskusjonen om semantisk optimalisering mangler ofte “hvordan”.

Hvordan inkorporere relaterte termer naturlig:

1. Svar på tilgrensende spørsmål – Ikke bare “Hva er X?” Men også “Hvordan henger X sammen med Y?” og “Når bruker du X vs. Z?”

2. Bruk ekspertvokabular – Eksperter bruker naturlig relaterte termer. Skriver du om e-postmarkedsføring, nevner du automatisk leveringsgrad, åpningrate, segmentering, automatisering osv.

3. Definer relasjoner eksplisitt – “I motsetning til kald e-post, er nurture-sekvenser laget for eksisterende kontakter som har meldt seg på.”

4. Inkluder praktiske eksempler – Eksempler bringer naturlig inn relaterte termer. “Da vi implementerte e-postsegmentering med Klaviyo, økte åpningraten fordi vi kunne målrette basert på kjøpsatferd.”

Det beste semantiske innholdet leses naturlig, samtidig som det dekker konseptområdet. Det føles ikke som nøkkelordfyll fordi de relaterte termene tjener leserens forståelse.

Jeg sporer AI-sitater profesjonelt, og semantisk dekning er en av de største faktorene vi ser.

Data fra vårt klientarbeid:

Innhold med høy semantisk dekning (målt ved tetthet av tema-relaterte termer) blir sitert 3,4 ganger oftere enn snevert innhold.

Vi bruker Am I Cited for å overvåke hvilket innhold som blir sitert for hvilke spørsmål. Mønstrene er tydelige:

• Omfattende guider gjør det bedre enn smale artikler
• Innhold som dekker “hvorfor” og “hvordan” i tillegg til “hva” gjør det bedre
• Artikler som refererer til alternative tilnærminger eller konkurrenter får flere sitater

Hvorfor dette er viktig for AI:

Tradisjonelt søk viser 10 resultater. AI gir ett svar. Det svaret må være helhetlig fordi brukeren ikke får se alternativer.

AI-systemer velger kilder som kan svare på hele spørsmålet, inkludert oppfølgingsspørsmål brukeren kan ha. Semantisk rikt innhold forutser disse oppfølgingsspørsmålene.

Jeg kan dele noen data fra analyse av over 10 000 AI-sitater.

Sammenheng mellom semantiske egenskaper og sannsynlighet for å bli sitert:

Temabredde (å dekke relaterte konsepter) hadde sterkest korrelasjon med å bli sitert. Ren nøkkelordtetthet hadde nesten ingen sammenheng.

Hvordan vi målte temabredde: Vi brukte en embedding-modell for å måle hvor mye “semantisk rom” hvert innhold dekket. Innhold som dekket mer semantisk område fikk flere sitater.

Implikasjonen: Slutt å optimalisere for nøkkelordtetthet. Begynn å optimalisere for temadekning.

Konkurrentanalyse-vinkling: Du kan reversere hva som er viktige semantiske termer ved å studere hva som blir sitert.

Vår prosess:

1. Spør ChatGPT/Perplexity med dine målspørsmål
2. Noter hvilke kilder som blir sitert
3. Trekk ut alle entiteter og relaterte termer fra de kildene
4. Sammenlign med ditt innhold – hva mangler du?

Vi gjorde dette for en kunde innen prosjektstyringsverktøy. Det siterte innholdet nevnte konsekvent:

• Smidig metodikk
• Teamsamarbeid
• Ressursallokering
• Tidslinjestyring
• Kommunikasjon med interessenter

Kundens innhold fokuserte snevert på funksjoner. Da vi la til seksjoner om disse relaterte konseptene, økte sitatene med 4x.

Det siterte innholdet viser deg bokstavelig talt hvilket semantisk område som gjelder.

En ting jeg vil legge til: semantisk optimalisering handler ikke bare om bredde – det handler om dybde på viktige områder.

Vi har sett innhold mislykkes til tross for bred dekning fordi det var overfladisk overalt. AI-systemer ser ut til å ville ha:

• Helhetlig dekning av relaterte temaer
• Dyp ekspertise på kjerneområdet
• Tydelige forbindelser mellom konsepter

Det er ikke nok å nevne relaterte termer. Du må faktisk forklare sammenhenger og gi verdi på hvert konsept du berører.

Tenk på det som å lage et kunnskapssenter, ikke en side stappet med nøkkelord.

Denne tråden har fundamentalt endret mitt tankesett. Viktige læringspunkter:

Tankeskifte: Fra “nøkkelordoptimalisering” til “dekning av semantisk område”

Praktisk rammeverk:

1. Kartlegg hele det semantiske området rundt måltemaer (entiteter, relaterte konsepter, synonymer)
2. Sørg for at innholdet dekker både bredde OG dybde
3. Gjør entitetsrelasjoner eksplisitte
4. Analyser hva som blir sitert for å identifisere hull

Verktøy/metoder å prøve:

• Direkte prompting for å forstå AIs syn på relaterte konsepter
• Embedding-analyse for termklynger
• Entitetsuttrekk fra mest siterte innhold
• Sitatanalyse for å se hva som faktisk fungerer

Datapunktet som sitter igjen: temabredde-score hadde 0,71 korrelasjon med sitater, mens nøkkelordtetthet bare hadde 0,18. Det er det tydeligste signalet på at AI-optimalisering er fundamentalt forskjellig fra tradisjonell nøkkelord-SEO.

Kommer til å omstrukturere innholdsstrategien vår rundt semantisk dekning. Takk for innsikten, alle sammen.