RAG forklart for ikke-tekniske markedsførere – hvordan påvirker dette egentlig vår innholdsstrategi?

La meg forklare RAG på enklest mulig måte.

Bibliotek-analogien:

Tenk deg at en AI er en veldig smart person som leste millioner av bøker for flere år siden (treningsdata). De kan svare på mange spørsmål fra hukommelsen.

Men hva om du spør om noe som skjedde forrige uke? Det vet de ikke – de husker bare det de leste før.

RAG er som å gi den personen en bibliotekarassistent.

Når du stiller et spørsmål, løper bibliotekaren for å finne relevante bøker og gir de riktige sidene til den smarte personen. Nå kan de svare med både sin kunnskap OG oppdatert informasjon.

Hvordan det fungerer teknisk (forenklet):

1. Du stiller et spørsmål
2. Et gjenfinningssystem søker etter relevant innhold (nettstedet ditt, artikler, dokumentasjon)
3. Relevante biter blir hentet og gitt til AI-en
4. AI-en genererer et svar ved å bruke de hentede bitene
5. Den siterer hvor informasjonen kom fra

For innholdsskapere:

Innholdet ditt kan “hentes” og brukes til å svare på spørsmål med en gang – ikke bare hvis/når det kommer inn i treningsdataene.

Derfor er innholdsstruktur så viktig. Gjenfinningssystemet må finne innholdet ditt OG trekke ut de riktige delene.

La meg oversette dette til handlingspunkter for innholdsstrategi.

Hva gjør innhold RAG-vennlig:

1. Tydelig seksjonsstruktur

   • Hver seksjon bør svare på ett spesifikt spørsmål
   • Bruk beskrivende overskrifter
   • Start med svaret, utdyp deretter

2. Semantisk klarhet

   • Angi temaer eksplisitt (“Denne artikkelen forklarer…”)
   • Bruk konsekvent terminologi overalt
   • Definer begreper når du introduserer dem

3. Chunking-vennlig format

   • Avsnitt som gir mening alene
   • Hver seksjon bør kunne trekkes ut separat
   • Lister og tabeller for konkret informasjon

4. Riktig metadata

   • Tydelige titler som beskriver innholdet
   • Presise metabeskrivelser
   • Riktig schema markup

Hovedpoenget:

RAG-systemer leser ikke hele artikkelen din. De trekker ut spesifikke deler som virker relevante for et spørsmål. Hver seksjon bør fungere alene.

Tenk: “Hvis en AI bare hentet dette avsnittet for å svare på et spørsmål, gir det mening alene?”

Dokumentasjonsforfatter-perspektiv. Vi har optimalisert for RAG i over et år.

Hva som fungerte:

• Endret fortellende dokumentasjon til spørsmål-og-svar-format der det var mulig
• Gjorde hver seksjon til en komplett informasjonsenhet
• La til tydelige temasetninger i hver seksjon
• Brukte konsekvent navngivning på funksjoner og begreper

Hva som ikke fungerte:

• Lange, flytende forklaringer som bygger på hverandre
• Kritisk informasjon gjemt i avsnitt 5 av en seksjon
• Vage overskrifter som “Oversikt” eller “Neste steg”
• Antar kontekst fra tidligere seksjoner

Tankemodellen:

Lat som om innholdet ditt blir delt opp i 500-ords biter, og hver bit må gi mening alene. For det er omtrent det RAG gjør.

SEO-konsulent her. La meg forklare forskjellen mellom RAG og SEO.

Tradisjonell SEO:

• Optimaliser for rangering på sidenivå
• Bygg autoritet gjennom tilbakekoblinger
• Målrett spesifikke nøkkelord
• Mål: rangere høyt i søkeresultatene

RAG-optimalisering:

• Optimaliser for gjenfinning på seksjonsnivå
• Autoritet betyr noe, men på en annen måte (være i høy-kvalitets indekserte kilder)
• Målrett temaer og konsepter semantisk
• Mål: bli hentet og sitert for relevante forespørsler

De overlapper, men er ikke identiske:

En side kan rangere #1 på Google, men ikke bli hentet ofte av RAG (hvis den er dårlig strukturert).

En side kan være usynlig på Google, men bli stadig hentet av Perplexity (hvis den svarer godt på spesifikke spørsmål).

Broen:

Gjør begge deler. God innholdsstruktur hjelper både tradisjonell SEO og RAG-gjenfinning. Det ekstra RAG-spesifikke arbeidet handler mest om optimalisering på seksjonsnivå.

Plattform-perspektiv: ulike AI-systemer bruker RAG forskjellig.

Perplexity: Ren RAG. Søker nettet i sanntid for hver forespørsel. Ferskt innhold er veldig viktig.

Google AI Overviews: RAG fra Googles søkeindeks. Tradisjonell SEO er fortsatt viktig fordi du må være indeksert.

ChatGPT: Mest treningsdata. Bruker RAG bare når nettleser er aktivert. Mindre sensitiv for ferskt innhold.

Claude: Ligner på ChatGPT. Har nettsøk nå, men kjernen er treningsdata.

Implikasjonen:

Hvor du vil synes avgjør hva du bør prioritere:

• Perplexity = ferskt, godt strukturert, krabbart
• Google AI = tradisjonell SEO + god struktur
• ChatGPT = langsiktig autoritetsbygging + inkludering i treningsdata

Ulike plattformer, ulike optimaliseringsprioriteter.

Kort teknisk tillegg om “embeddings” siden det stadig nevnes.

Hva er embeddings?

Innholdet ditt blir gjort om til en liste med tall (ofte 768–1536 tall per bit). Disse tallene representerer “meningen” i teksten.

Hvordan gjenfinning bruker dem:

Når du stiller et spørsmål, blir spørsmålet også til tall. Systemet finner innholds-biter hvor tallene ligner mest på spørsmålets tall.

Hvorfor dette er viktig for innhold:

Hvis innholdet ditt er forvirrende skrevet, blir embeddings rotete. Hvis innholdet ditt tydelig adresserer et tema, blir embeddings rene og matcher forespørsler godt.

Praktisk konsekvens:

Skriv tydelig. Angi temaet eksplisitt. Bruk vanlig terminologi.

Ikke vær for kreativ eller indirekte. Matten fungerer best når meningen er åpenbar.

Byråperspektiv. Vi har laget RAG-spesifikke innholdsanalyser for kunder.

Hva vi vurderer:

1. Seksjonsuavhengighet – Kan hver seksjon stå alene?
2. Overskriftens klarhet – Beskriver overskriftene faktisk innholdet?
3. Plassering av svar – Kommer nøkkelsvar tidlig i seksjonen?
4. Terminologikonsistens – Samme begreper brukt overalt?
5. Krabbbarhet – Kan AI-systemer faktisk få tilgang til innholdet?

Vanlige problemer vi finner:

• Flott innhold i PDF-er som AI ikke lett får tilgang til
• Viktig informasjon i bilder uten alt-tekst
• Kritiske svar gjemt midt i lange seksjoner
• Overskrifter som ikke samsvarer med innholdet (f.eks. “Kom i gang” for avanserte temaer)

Løsningen:

Ofte restrukturering av eksisterende innhold, ikke å lage nytt. De fleste nettsteder har god informasjon, men den er dårlig pakket for RAG-gjenfinning.

Denne tråden har vært utrolig lærerik. Her er min oppsummering for andre innholdsmarkedsførere:

Hva RAG betyr for oss:

RAG er hvordan AI finner og bruker innholdet vårt i sanntid. Det er mekanismen bak AI-sitater.

Viktige tiltak:

1. Strukturer innhold i uttrekkbare biter – Hver seksjon bør fungere alene
2. Start med svarene – Viktig info først, utdyping etterpå
3. Bruk tydelige, beskrivende overskrifter – Fortell AI hva hver seksjon handler om
4. Oppretthold terminologikonsistens – Samme ord for samme begreper
5. Sørg for krabbbarhet – AI må få tilgang til innholdet ditt
6. Tenk seksjonsnivå, ikke sidenivå – Optimaliser individuelle biter

Tankemodellen:

Innholdet ditt kan bli delt opp, og enkeltbiter hentet for spesifikke spørsmål. Optimaliser for denne virkeligheten.

Verktøy:

Bruk Am I Cited for å se hvilket innhold som faktisk blir hentet og sitert. Reverser-ingeniør det som fungerer.

Takk til alle for forklaringene!