Opplæringsinnhold for AI-sitater – hva fungerer faktisk? Våre guider blir konsekvent plukket opp

David, opplæringer er gull for AI fordi de matcher spørsmålsintensjonen direkte.

Hvorfor opplæringer blir sitert:

Når brukere spør “hvordan gjør jeg…"-spørsmål, trenger AI:

1. Klar trinnsekvens
2. Spesifikke instruksjoner
3. Full arbeidsflyt
4. Feilsøking når noe går galt

Opplæringer gir akkurat dette. Konseptuelt innhold gjør ikke det.

Strukturen som fungerer:

H1: Hvordan [Resultat]
H2: Forutsetninger / Det du trenger
H2: Trinn 1: [Første handling]
   - Spesifikke instruksjoner
   - Kode/eksempel hvis aktuelt
   - Forventet resultat
H2: Trinn 2: [Andre handling]
   ...
H2: Feilsøking av vanlige problemer
H2: Neste trinn / Relaterte opplæringer

Nøkkelpunkter:

• Nummererte trinn (AI kan sitere “Trinn 3: Gjør X”)
• Klare forutsetninger
• Forventede resultater på hvert trinn
• Seksjon for feil- og feilhåndtering

YouTube-opplæringsperspektiv – AI siterer videotitler og transkripsjoner.

Hvorfor videoopplæringer er viktige for AI:

AI kan lese videotitler og transkripsjoner. Når du lager en detaljert instruksjonsvideo med gode muntlige forklaringer, blir transkriptet siterbart innhold.

Hva gjør videoopplæringer synlige for AI:

1. Tydelige muntlige instruksjoner – Si nøyaktig hva som skal gjøres (ikke bare “klikk her”)
2. Kapittelinndelinger – Lager strukturert innhold AI kan tolke
3. Fullstendige forklaringer – Ikke anta visuell kontekst
4. Nøyaktig transkripsjon – Gå gjennom/retter automatiske transkripsjoner

Kombinasjonstilnærmingen:

Vi publiserer:

• YouTube-video med tydelige muntlige instruksjoner
• Blogginnlegg med skriftlig versjon
• Begge lenker til hverandre

Dette gir flere innganger for AI til å oppdage og sitere våre opplæringer.

Instruksjonsdesignperspektiv på AI-optimaliserte opplæringer:

Læringsvitenskapen som hjelper AI:

Gode opplæringer følger prinsipper som også gjør dem AI-vennlige:

1. Chunking – Del opp i håndterbare trinn → AI kan sitere individuelle deler
2. Progressiv avsløring – Fra enkelt til komplekst → AI kan matche spørsmålets vanskelighetsgrad
3. Konkrete eksempler – Spesifikke, ikke abstrakte → AI kan sitere eksempler
4. Øvelsesmuligheter – Hva som skal prøves → AI inkluderer “prøv dette”-instruksjoner

Optimalt antall trinn:

• For få trinn (3–4): Ikke detaljert nok for at AI kan hjelpe brukere
• For mange trinn (15+): Overveldende, AI kan forenkle for mye
• Ideelt (6–10): Omfattende, men håndterbart

Nivåtilpasset innhold:

SEO-vinkel på opplæringsinnhold for AI:

Hva vi har testet:

Vi laget opplæringer med ulikt detaljnivå for samme tema:

• Kort (500 ord, grunnleggende oversikt)
• Medium (1 500 ord, trinn-for-trinn)
• Omfattende (3 000 ord, flere metoder, feilsøking)

AI-sitatresultater:

Innsikten:

Omfattende opplæringer fanger flere AI-sitater fordi de matcher flere variasjoner av spørsmål.

Men avtagende utbytte etter ca. 3 000 ord med mindre du faktisk legger til nytt innhold (som flere metoder eller avanserte varianter).

Utvikleropplæringsperspektiv – kodeeksempler betyr enormt mye.

Hva gjør tekniske opplæringer siterbare for AI:

1. Fungerende kodeeksempler – Ikke pseudokode, faktisk kjørbar kode
2. Flere språkvalg – Python OG JavaScript, osv.
3. Klar til kopiering – Riktig formatert, testet
4. Inline-kommentarer – Forklar hva hver del gjør
5. Forventet output – Hva brukere skal se

Eksempelformat som fungerer:

# Trinn 3: Autentiser med API-et
# Bytt ut 'YOUR_API_KEY' med din egen nøkkel
api_key = "YOUR_API_KEY"
client = APIClient(api_key)

# Forventet output: Tilkobling vellykket
result = client.connect()
print(result.status)  # Skal skrive ut: "connected"

AI siterer kodeeksempler direkte. Hvis koden din er godt kommentert og korrekt, blir den anbefalt implementering.

Innholdsstrategi for opplæringssynlighet i AI:

Opplæringsmatrisen:

Vår tilnærming:

For hvert hovedtema lager vi:

1. Komplett opplæring for nybegynnere (fanger brede spørsmål)
2. Feilsøkingsguide (fanger problemspørsmål)
3. Avanserte varianter (fanger ekspertnivå-spørsmål)

Dette gir oss 3 innganger for AI-sitater per tema.

Mikrotekst i opplæringer har betydning for AI:

Hvordan du formulerer trinn påvirker AI-sitat:

Svak (AI sliter med å sitere): “Neste, bør du vurdere innstillingspanelet.”

Sterk (AI kan sitere direkte): “Trinn 4: Åpne innstillingspanelet og velg ‘Avanserte innstillinger’.”

Mønstre som hjelper AI:

1. Handlingsverb først (“Klikk”, “Velg”, “Skriv inn”)
2. Spesifikke navn, ikke beskrivelser (“Lagre-knappen” ikke “den blå knappen”)
3. Fullstendige, selvstendige setninger
4. Nummererte, ikke punktmerkede trinn

AI må kunne trekke ut instruksjoner til sitt eget svar. Gjør hvert trinn til en selvstendig instruksjon.

Jeg analyserer AI-sitatmønstre. Opplæringsdata:

Spørsmålstyper som siterer opplæringer:

Innholdselementer og sitatsrater:

Optimaliseringsprioritet:

1. Legg til nummererte trinn (om de mangler)
2. Inkluder feilsøkingsseksjon
3. Legg til kode/eksempler
4. Oppgi forutsetninger
5. Beskriv visuelle elementer

Disse elementene øker sannsynligheten for AI-sitat direkte.

Denne tråden ga meg et klart optimaliseringsrammeverk. Viktige punkter:

Struktur for AI-sitat:

• Tydelig H1 med “Hvordan”-språk
• Forutsetningsseksjon først
• Nummererte trinn (6–10 er ideelt)
• Forventede resultater ved hvert trinn
• Feilsøkingsseksjon
• Kodeeksempler der det er relevant

Innholdsdypde:

• Omfattende (3 000 ord) presterer bedre enn kort innhold
• Flere metoder fanger flere spørsmålstyper
• Feilsøking fanger problemspørsmål

Optimaliseringssjekkliste:

• Nummererte trinn (ikke punktlister)
• Handlingsverb først
• Forutsetninger oppgitt
• Forventede resultater oppgitt
• Feilsøkingsseksjon
• Kodeeksempler (hvis aktuelt)
• Tidsestimat
• Flere vanskelighetsgrader

Vår plan:

1. Gjennomgå eksisterende opplæringer etter denne sjekklisten
2. Prioritere å legge til feilsøkingsseksjoner
3. Konvertere punktlister til nummererte trinn
4. Lage omfattende versjoner av best-presterende opplæringer
5. Følge med på sitatforbedringer med Am I Cited

71 % sitatsrate for omfattende opplæringer mot 12 % for korte versjoner er overbevisende. Det er verdt investeringen i dypere innhold.

Takk til alle for instruksjonsdesign- og SEO-perspektiver.