Hvor ofte bør vi oppdatere innhold for AI-synlighet? Ser motstridende data om ferskhet vs evergreen

Forvirringen er reell fordi begge leirer har delvis rett. Her er et nyansert svar:

Ferskhet betyr noe, men forskjellig for ulike typer innhold:

1. Tidskritisk innhold (nyheter, priser, hendelser)

   • Ferskhet er viktigste rangeringsfaktor
   • Gammelt innhold blir aktivt straffet
   • Oppdateringsfrekvens: sanntid til daglig

2. Semi-evergreen innhold (bransjetrender, beste praksis)

   • Ferskhet teller, men balanseres mot autoritet
   • Kvartalsvise til halvårlige gjennomganger er passende
   • Oppdateringsfrekvens: hver 3–6. måned

3. Ekte evergreen-innhold (grunnleggende, hvordan, definisjoner)

   • Autoritet veier tyngre enn ferskhet
   • Årlig gjennomgang er tilstrekkelig
   • Oppdateringsfrekvens: årlig eller når fakta endres

Det datapoenget som betyr noe:

Nyere publiseringsdatoer kan påvirke AI-rangering opptil 25 % av tiden. Det er betydelig, men ikke dominerende.

Den fatale feilen:

Å endre datoer uten reelle oppdateringer. AI-systemer oppdager dette og straffer det. Det er verre enn å ikke oppdatere i det hele tatt.

Vi analyserte innholdsporteføljen vår opp mot AI-siteringsdata. Her er hva vi fant:

Alder på innhold vs. siteringsrate:

• 0–6 måneder gammelt: 42 % siteringsrate
• 6–12 måneder gammelt: 38 % siteringsrate
• 1–2 år gammelt: 31 % siteringsrate
• 2+ år gammelt: 18 % siteringsrate

Men vent:

Da vi kontrollerte for kvalitet, ble forskjellen mye mindre. Høykvalitets eldre innhold presterte fortsatt godt.

Innsikten:

Ferskhet gir et løft, men det veier ikke opp for kvalitetsmangler. En godt skrevet 2 år gammel artikkel slår en middelmådig 2 måneder gammel artikkel.

Praktisk implikasjon:

Oppdater dine beste artikler jevnlig. La svakere innhold eldes ut naturlig. Ikke kast bort ressurser på å friske opp middelmådig innhold – det hjelper ikke.

Utgiversyn: vi oppdaterer over 2000 artikler. Slik gjør vi det:

Trinnvis oppdateringsstrategi:

Trinn 1 – Månedlige oppdateringer:

• Topp 50 trafikkdrivere
• Innhold om temaer som endres ofte
• Artikler rettet mot konkurrenter

Trinn 2 – Kvartalsvise oppdateringer:

• Neste 200 viktigste artikler
• Semi-evergreen bransjeinnhold
• Produkt-/tjenestesammenligninger

Trinn 3 – Årlig gjennomgang:

• Evergreen-grunnleggende
• Historisk innhold
• Referansemateriale

Trinn 4 – Arkiv:

• Innhold som ikke lenger er relevant
• Omdiriger eller bruk noindex, ikke oppdater

Nøkkelen:

Vi sporer hvilken kategori hver artikkel tilhører og følger oppdateringsplanene. Uten systematisering blir ferskhet tilfeldig.

Content operations manager her. Hva regnes som en “meningsfull oppdatering”?

Oppdateringer AI-systemer gjenkjenner:

• Nye seksjoner eller betydelig utvidet innhold
• Oppdaterte data/statistikk med nye kilder
• Nye eksempler eller casestudier
• Korrigert/oppdatert informasjon
• Lagt til ekspertuttalelser eller perspektiver

Oppdateringer som ikke hjelper (og kan skade):

• Bare endre datoen
• Små formuleringer
• Omformatering uten nytt innhold
• Legge til fylltekst
• Flytte avsnitt rundt

Regelen:

Hvis du ikke ville lest artikkelen på nytt etter oppdateringen, teller den sannsynligvis ikke.

Teknisk innholdsperspektiv: våre ferskhetskrav er strenge.

Krav til programvaredokumentasjon:

• Oppdater innen 24 timer etter funksjonsendring
• API-referanser må samsvare med nåværende versjon
• Skjermbilder oppdateres hver utgivelse
• Kodeeksempler testes mot siste versjon

Hva skjer hvis vi ikke gjør det:

AI anbefaler utdaterte løsninger. Brukere blir frustrerte. Supporthenvendelser øker. Merkevaren tar skade.

Vår tilnærming:

Automatisk overvåkning av produktendringer → utløser innholdsgjennomgang → oppdatering innenfor fastsatte SLA-er.

For teknologiselskaper: ferskhet er ikke valgfritt, det er en del av produktkvaliteten.

Byråperspektiv fra arbeid med over 30 kunder:

Vanlige feil:

1. Oppdatere alt likt – sløser ressurser på innhold med lav verdi
2. Aldri oppdatere noe – innholdet blir gradvis usynlig
3. Datomanipulering – direkte skadelig
4. Ingen sporing – oppdaterer i blinde uten å vite hva som fungerer

Dette fungerer:

Måned 1: Revider alt innhold for AI-siteringsytelse (bruk Am I Cited) Måned 2: Kategoriser etter nivå basert på ytelse og oppdateringsbehov Måned 3+: Gjennomfør trinnvis oppdateringsplan

Innsikt om avkastning:

Oppdatering av de beste 20 % av innholdet gir 80 % av ferskhetsgevinsten. Fokuser der først.

Dette var akkurat det jeg trengte. Her er mitt rammeverk:

Strategi for innholds-ferskhet:

1. Revider først – Vit hvilket innhold som får AI-sitater før du bestemmer oppdateringsprioriteringer

2. Del innholdet inn i nivåer:

   • Tidskritisk → Oppdater ofte (ukentlig/månedlig)
   • Semi-evergreen → Kvartalsvis
   • Ekte evergreen → Årlig
   • Arkiv → Ikke oppdater, omdiriger/noindex

3. Fokuser på høykvalitetsinnhold – Ferskhet ganger kvalitet, erstatter den ikke

4. Gjør meningsfulle oppdateringer – Reelle tilføyelser, ikke datomanipulering

5. Spor og iterer – Overvåk siteringsrater før/etter oppdateringer

Min handlingsplan:

1. Sett opp Am I Cited-sporing for våre 100 beste artikler
2. Kategoriser alle 500 artikler i nivåer
3. Lag oppdateringskalender basert på nivå
4. Fokuser Q1 på å friske opp kvalitetsinnhold som er utdatert (høyest avkastning)

Takk til alle for praktiske rammeverk!

Ikke glem skjemaoppmerking for ferskhetssignaler:

datePublished – Når artikkelen ble opprettet dateModified – Når den ble vesentlig oppdatert

AI-systemer leser disse. Sørg for at de er:

• Til stede på alle artikler
• Korrekte (ikke juks)
• I riktig ISO 8601-format
• Synlige på siden (ikke bare i koden)

Feil eller manglende datomerking gjør at AI ikke kan vurdere ferskhet riktig. Du kan oppdatere innhold uten å få uttelling fordi signalene ikke er der.