Hva er de faktiske rangeringsfaktorene for AI-søk? Ikke Google – ChatGPT, Perplexity, osv.

Jeg har forsket på dette i 18 måneder. Her er hva vi vet:

Primære AI-siteringsfaktorer:

Hva betyr MINDRE enn i Google SEO:

• Antall lenker (kvalitet teller fortsatt)
• Nøkkelordtetthet/optimalisering
• Sidehastighet (teller fortsatt, men mindre vektlagt)
• Intern lenkestruktur

Hva betyr MER enn i Google SEO:

• Merkevare-/enhetsgjenkjenning
• Forfatterens ekspertisesignaler
• Innholdets utdragbarhet
• Konsistens på tvers av plattformer

Den viktigste forskjellen: Google rangerer sider. AI siterer avsnitt. Du trenger innhold med siteringsverdige avsnitt.

La meg forklare hvordan AI-systemer ser ut til å vurdere autoritet:

Forfatternivå-signaler:

• Navngitt forfatter med bio
• Kvalifikasjoner relevante for temaet
• Merittliste (annet publisert arbeid)
• Sosialt bevis (følgere, anerkjennelse)

Merkevarenivå-signaler:

• Merkevaregjenkjenning (Wikidata/Knowledge Graph)
• Konsistent NAP på tvers av plattformer
• Presseomtale og nevnelser
• Sosial tilstedeværelse og engasjement

Innholdsnivå-signaler:

• Sitering av autoritative kilder
• Original forskning/data
• Ekspertsitater eller bidrag
• Omfattende, nøyaktig informasjon

Tverrnett-signaler:

• Omtalt av andre autoritative sider
• Siteres i forum (spesielt Reddit)
• Referert til i nyheter/publikasjoner
• Konsistent informasjon på tvers av kilder

Hva dette betyr i praksis:

Dette er grunnen til at Reddit blir sitert til tross for lav “tradisjonell” autoritet – det har sterke tverrnett-nevningsmønstre og autentiske brukersignaler.

Hver AI-plattform vektlegger faktorer forskjellig. Her er hva jeg har observert:

ChatGPT:

• Stor vekt på treningsdata (historisk autoritet)
• Merkevaregjenkjenning teller mye
• Foretrekker omfattende, etablerte kilder
• Søk i sanntid følger Bing-signaler

Perplexity:

• Relevans i sanntid er avgjørende
• Aktualitet er sterkt vektlagt
• Kildemangfold teller (siterer flere kilder)
• Sterk Reddit/forum-vekt

Google AI Overview:

• Google-rangeringer er primærsignal
• E-E-A-T-signaler fra Googles evaluering
• Strukturert data hjelper
• Følger tradisjonelle SEO-mønstre mest

Claude:

• Kun treningsdata (ingen sanntidssøk ennå)
• Autoritet fra treningskorpus
• Vanskelig å optimalisere direkte

Implikasjonen: Du kan ikke optimalisere for “AI” generelt. Hver plattform er forskjellig.

Fellesfaktorene: Innholdskvalitet, klarhet og ekspertise hjelper overalt. Start der.

Om strukturert data spesielt:

Hjelper schema markup AI-synlighet?

Våre tester (200 sider):

Hvorfor strukturert data hjelper:

1. Hjelper AI å lese innholdsstrukturen
2. Klargjør forhold mellom enheter
3. Signalerer innholdstype og hensikt
4. Gjør uttrekk mer pålitelig

Mest innvirkende schema: FAQPage og HowTo – disse samsvarer direkte med spørsmål-og-svar-format AI foretrekker.

Implementeringsprioritet:

1. FAQPage på FAQ-innhold (størst løft)
2. HowTo på veiledningsinnhold
3. Article-schema med forfatterinfo
4. Product-schema for netthandel

Forbehold: Schema er et signal, ikke en garanti. Godt innhold uten schema slår dårlig innhold med schema.

Om aktualitetsspørsmålet:

Hvor mye betyr ferskhet for AI?

Avhenger sterkt av søketype:

Plattformforskjeller:

• Perplexity: Sanntid, vektlegger aktualitet tungt
• ChatGPT Search: Oppdatert når søk er aktivert
• ChatGPT base: Treningskutt begrenser aktualitet
• Google AI Overview: Oppdatert via indeks

Hva vi gjør:

• Oppdaterer nøkkelinnhold månedlig med nye tall
• Legger til “sist oppdatert”-datoer synlig
• Frisker opp sesonginnhold før sesongene
• Holder eviggrønt innhold eviggrønt

Balansen: For eviggrønne temaer slår autoritet aktualitet. For aktuelle temaer kan aktualitet slå autoritet.

Vær bevisst på hvilken kategori innholdet ditt tilhører.

Du nevnte Reddits høye siteringsrate til tross for lav “tradisjonell autoritet”. Her er hvorfor:

Hvorfor Reddit blir så ofte sitert:

1. Autentiske brukersignaler

   • Oppstemmer = fellesskapsvalidering
   • Kommentarer = engasjementsdybde
   • Spørsmål/svar-format matcher AI-søk

2. Tilstedeværelse i treningsdata

   • Mye brukt i ChatGPT-trening
   • Brukes av de fleste LLM-treninger

3. Ekte erfaringer

   • Brukere deler faktiske erfaringer
   • Mindre markedsføringspreg, mer autentisitet
   • E-E-A-T “Erfaring”-signal

4. Spørsmål-svar-format

   • Allerede strukturert som Q&A
   • Lett for AI å trekke ut
   • Matcher brukersøkemønstre

Hva dette sier oss om AI-“autoritet”:

AI-systemer verdsetter ANDRE autoritetssignaler enn Google:

• Autentisitet over glans
• Erfaring over kvalifikasjoner (noen ganger)
• Fellesskapsvalidering over redaksjonell gjennomgang
• Naturlig språk over SEO-språk

Lærdommen: Tradisjonelle autoritetsmetrikker (DA, lenker) forteller ikke hele historien. AI-systemer har sin egen autoritetsevaluering.

En faktor som er undervurdert: Enhetsgjenkjenning.

Hva er enhetsgjenkjenning for AI? AI-systemer må forstå hva/hvem du er som enhet – et merke, en organisasjon eller en forfatter.

Hvordan AI gjenkjenner enheter:

• Wikipedia/Wikidata-oppføring
• Google Knowledge Panel
• Konsistente omtaler på nettet
• LinkedIn, Crunchbase-profiler
• Presseomtale med konsistent info

Hvorfor enhetsgjenkjenning betyr noe: Hvis AI-systemer “vet” hvem du er, stoler de mer på deg.

Testing: Spør ChatGPT: “Hva er [din merkevare]?”

Hvis det gir korrekt info: Du har enhetsgjenkjenning. Hvis det hallusinerer eller ikke vet: Du har et problem.

Bygge enhetsgjenkjenning:

1. Registrer/skap Wikidata-oppføring (hvis notabel nok)
2. Sørg for konsistent NAP på tvers av plattformer
3. Bli omtalt i sammenhenger AI lærer fra
4. Bygg knowledge panel via PR/Wikipedia

Avkastning: Merker med sterk enhetsgjenkjenning blir sitert 2–3 ganger oftere enn ukjente merker, selv med tilsvarende innholdskvalitet.

Viktig forbehold om alle disse “faktorene”:

Vi observerer for det meste korrelasjoner, ikke bekreftet årsakssammenheng.

Hva vi faktisk vet:

• Enkelte innholdsegenskaper korrelerer med høyere siteringsrate
• Vi kan ikke se AI-systemenes faktiske algoritmer
• Korrelasjon ≠ årsakssammenheng
• AI-systemer endrer seg hele tiden

Hva dette betyr: Alle disse “rangeringsfaktorene” er kvalifiserte gjetninger basert på observasjon.

Trygge valg (korrelerer sterkt):

• Innholdskvalitet og klarhet
• Søke-relevans
• Kildeautoritet
• Strukturert format

Usikre områder:

• Eksakt vekting av faktorer
• Plattformspesifikke algoritmer
• Hvordan faktorer samhandler
• Hvordan algoritmene endres over tid

Praktisk tilnærming: Optimaliser for det grunnleggende (kvalitet, klarhet, autoritet). Følg med på resultatene. Juster basert på det du ser.

Ikke overoptimaliser for “AI-rangeringsfaktorer” du ikke er sikker på finnes. Fokuser på å skape reelt verdifullt innhold.

Dette er grundig. Mine hovedpunkter:

Rammeverket jeg vil bruke:

Faktorer med høy tillit å optimalisere for:

1. Innholdsklarhet og utdragbarhet
2. Direkte relevans til søk
3. Forfatter-/merkevaresignaler
4. Omfattende dekning av tema
5. Strukturert data (FAQPage, HowTo)

Middels tillit-faktorer:

1. Aktualitet (avhengig av tema)
2. Tverrnett-omtale
3. Enhetsgjenkjenning
4. Schema markup

Lav tillit/indirekte faktorer:

1. Lenker (indirekte via Google-rangering)
2. Tradisjonelle DA-metrikker
3. Teknisk SEO (teller fortsatt, men mindre)

Viktige forskjeller fra Google SEO:

• Mindre vekt på lenker
• Mer vekt på enhets-/merkevaregjenkjenning
• Utdragbarhet av innhold har større betydning
• Plattformspesifikk optimalisering teller

Hva jeg gjør annerledes:

1. Legger til forfatterbio og kvalifikasjoner
2. Implementerer FAQPage-schema overalt
3. Bygger enhetsgjenkjenning (Wikidata, omtaler)
4. Følger med med Am I Cited for å se hva som faktisk fungerer

Meta-innsikten: AI-“rangeringsfaktorer” er i utvikling. Følg med, test, juster. Ikke anta at dagens faktorer er permanente.

Takk alle sammen!