Hvordan fungerer egentlig Googles AI-rangering? RankBrain, BERT, MUM – jeg er forvirret

James, jeg skal forklare dette. Disse systemene er komplementære, ikke erstatninger.

Teamarbeidsmetoden:

Googles rangering bruker flere AI-systemer sammen. De aktiveres på ulike tidspunkt og i forskjellige kombinasjoner avhengig av søketype.

Slik jobber de sammen:

1. RankBrain håndterer de 15 % av søkene Google aldri har sett før
2. BERT forstår betydningen av det spesifikke søket ditt
3. Neural Matching finner sider som matcher konseptet (ikke bare søkeordene)
4. MUM håndterer komplekse, multimodale oppgaver

Viktig innsikt:

Google spør: “Hvilken side svarer best på denne brukerens intensjon?” Ikke: “Hvilken side har flest søkeordtreff?”

Din observasjon om at dere rangerer lavere på bredere søk, skyldes sannsynligvis at RankBrain + BERT jobber sammen – de forstår at brukere ønsker annet innhold på brede søk enn det dere tilbyr.

Teknisk forklaring på hvordan RankBrain måler kvalitet:

RankBrain overvåker to hovedsignaler:

1. Klikkfrekvens (CTR) – Klikker brukerne på resultatet ditt?
2. Oppholdstid – Hvor lenge blir de?

Tilbakemeldingssløyfen:

Bruker søker → Ser resultater → Klikker resultat → Enten:
  - Blir værende (positivt signal) → Rangeringen øker
  - Går raskt tilbake (pogo-sticking) → Rangeringen faller

Funn fra forskning:

Google testet RankBrain mot menneskelige ingeniører for å finne beste side for søk. RankBrain slo menneskene med 10 %.

Hva dette betyr for deg:

Titteltaggen din er nå viktigere enn noen gang. Den må både få klikket OG innholdet må tilfredsstille søkeintensjonen.

La meg svare på “er søkeordoptimalisering dødt”-spørsmålet.

Kort svar: Tradisjonell søkeordoptimalisering er død. Semantisk optimalisering er essensielt.

Hva RankBrain tok livet av:

Praksisen med å lage egne sider for små søkeordvarianter:

• “beste verktøy for søkeordanalyse”
• “søkeordanalyse beste verktøy”
• “verktøy for søkeordanalyse best”

RankBrain forstår at dette er identiske søk. Google viser omtrent samme resultater for alle.

Hva som fungerer nå:

1. Én omfattende side per tema
2. Semantisk dekning – relaterte termer og konsepter
3. Temaklynger – støttesider som lenker til hovedinnholdet
4. Enhetsoptimalisering – dekk alle aspekter av temaet

Eksempel:

Gammel metode (5 sider):

• beste-crm-programvare.html
• topp-crm-verktøy.html
• crm-programvare-sammenligning.html
• beste-crm-for-bedrift.html
• crm-verktøy-anmeldelser.html

Ny metode (1 omfattende side):

• beste-crm-programvare.html (dekker alle vinkler, 3000+ ord)
• Støttesider lenker til den for spesifikke brukstilfeller

Den ene omfattende siden rangerer for tusenvis av søkeordvarianter automatisk.

Neural Matching fortjener mer oppmerksomhet her.

Hva Neural Matching gjør:

Den forstår bredere representasjoner av konsepter, ikke bare søkeord.

Eksempelsøk: “innsikt hvordan håndtere en grønn”

Tradisjonelt søk: Sliter fordi ordene ikke matcher noen sider

Neural Matching: Forstår at dette handler om “grønn” personlighetstype fra fargebaserte personlighetstester, og viser tips om hvordan lede denne typen

Hvorfor dette betyr noe:

Innholdet ditt kan rangere for søk som ikke inneholder dine eksakte søkeord hvis:

1. Konseptene matcher
2. Innholdet ditt svarer på underliggende intensjon
3. Du dekker temaet grundig

Optimaliseringsstrategi:

Tenk på alle måter folk kan spørre om temaet ditt:

• Direkte spørsmål
• Indirekte referanser
• Relaterte konsepter
• Nærliggende temaer

Dekk alt, så kobler Neural Matching sammen trådene.

La oss snakke om MUM – fremtiden for Google-søk.

MUMs egenskaper:

• 1000x kraftigere enn BERT
• Kan forstå og generere språk
• Trenet på 75 språk samtidig
• Multimodal (tekst, bilder, potensielt video)

Nåværende MUM-bruksområder:

• Informasjon om COVID-19-vaksine
• Google Lens visuelle + tekstsøk
• Ikke i bruk for generell rangering ennå

Hva du kan forvente:

MUM vil etter hvert brukes til:

• Komplekse flerstegs-søk
• Søk på tvers av språk (søk på engelsk, få japanske resultater)
• Kombinerte bilde- og tekstsøk
• Dypere resonnementskjeder

Strategisk betydning:

Gjør innholdet ditt fremtidssikkert ved å:

1. Inkludere visuelle elementer (bilder, diagrammer)
2. Dekke temaer grundig
3. Bygge tematisk autoritet (ikke bare én side)
4. Tenke globalt (samme budskap på flere språk)

Slik påvirker AI-rangering lokale søk spesielt:

Lokasjon + intensjonsforståelse:

Googles AI-systemer forstår at “fotball” betyr ulike ting ulike steder:

• Chicago → Amerikansk fotball, Bears
• London → Fotball (soccer), Premier League

Lokale relevanssignaler AI vurderer:

For lokale virksomheter:

Ikke bare optimaliser for søkeord. Optimaliser for:

• Din spesifikke lokasjonskontekst
• Problemene lokale brukere vil løse
• Språkmønstrene ditt lokale publikum bruker

RankBrain og BERT forstår lokal kontekst. Bruk det til din fordel.

Perspektiv fra enterprise på AI-rangering:

Utfordringen:

Store nettsteder med tusenvis av sider kan ikke optimalisere hver side individuelt. Vi trenger skalerbare strategier.

Vår tilnærming:

1. Temastruktur – Organiser innhold i klare hierarkier
2. Maloptimalisering – Sørg for at maler inneholder riktige semantiske elementer
3. Automatiserte kvalitetssignaler – Forfatter, publiseringsdato, strukturerte data
4. Intern lenking – La Google forstå sammenhenger

Hva AI-rangering betyr for enterprise:

Resultater:

Etter omstrukturering rundt temaer i stedet for søkeord:

• 47 % økning i long-tail-trafikk
• 23 % bedre engasjementsmålinger
• 180 % økning i featured snippet-treff

AI-rangering belønner nettsteder organisert rundt temaer, ikke søkeord.

Konverteringsfokuset på AI-rangering:

RankBrains engasjementssignaler lager en sløyfe:

Godt innhold → Brukere blir → Rangeringen stiger → Mer trafikk → Mer data → Enda høyere rangering

Det motsatte gjelder også:

Dårlig match → Brukere går → Rangeringen faller → Mindre trafikk → Dårligere rangering

Praktiske forbedringer:

1. Svar over bretten – Gi brukerne det de trenger umiddelbart
2. Skannbart format – Overskrifter, punktlister, korte avsnitt
3. Visuell hierarki – Led øynene til nøkkelinformasjon
4. Tydelige neste steg – Hva skal brukerne gjøre etterpå?

Testresultatene våre:

Side med svar begravd i avsnitt 3:

• Gj.sn. tid på side: 23 sekunder
• Fluktfrekvens: 78 %

Samme innhold med svar i første avsnitt:

• Gj.sn. tid på side: 3:47
• Fluktfrekvens: 34 %

RankBrain merket det. Rangeringen steg 12 plasser på 6 uker.

Husk: Google AI-rangering ≠ AI-søkeplattformer.

Googles AI-rangering:

• Bestemmer hvilke sider som rangerer i tradisjonelt søk
• Bruker RankBrain, BERT, Neural Matching, MUM
• Viser fortsatt (stort sett) lenkelister

AI-søkeplattformer (ChatGPT, Perplexity, Claude):

• Genererer svar, ikke rangeringer
• Kan sitere kilder underveis
• Ulike optimaliseringsstrategier

Overlappet:

Innhold som rangerer godt i Google AI, siteres ofte av AI-plattformer også. Men ikke alltid.

Følg med på begge:

Verktøy som Am I Cited lar deg spore synlighet på tvers av:

• Tradisjonelle Google-rangeringer
• Google AI Overviews
• ChatGPT-siteringer
• Perplexity-siteringer

Google-optimalisering og AI-optimalisering bør utfylle hverandre, ikke konkurrere.

Denne tråden oppklarte mye. Her er min oppdaterte forståelse:

Hvordan Googles AI-systemer jobber sammen:

1. RankBrain – Håndterer nye søk, måler engasjementssignaler (CTR, oppholdstid)
2. BERT – Forstår betydningen av søk, spesielt små kontekstord
3. Neural Matching – Kobler konsepter mellom søk og innhold
4. MUM – Fremtidig multimodal forståelse (begrenset bruk nå)

Viktige endringer i SEO-strategien:

Fra → Til:

• Søkeord → Intensjon
• Mange tynne sider → Én omfattende side
• Søkeordtetthet → Semantisk dekning
• Eksakt treff → Konseptmatching
• Sideoptimalisering → Temaklynger

Praktiske endringer jeg gjør:

1. Slå sammen like sider til omfattende ressurser
2. Optimalisere titler for CTR (RankBrain bryr seg om klikk)
3. Svar direkte i første avsnitt (engasjementssignaler)
4. Dekk temaer grundig (Neural Matching kobler konsepter)
5. Match nøyaktig brukerspråk (BERT forstår kontekst)

Hovedinnsikten:

Googles AI prøver å forstå hva brukerne faktisk vil ha, og finne sider som tilfredsstiller denne intensjonen. Optimaliser for brukertilfredshet, så vil AI-en belønne deg.

Takk til alle for å ha gjort det komplekse konkret og håndgripelig!