YMYL-emner og AI-søk – behandles helse/finans/juridiske nettsteder annerledes av AI?

Jeg har studert YMYL-mønstre grundig. Her er dataene:

AI-oversikt-utløsningsrater etter YMYL-kategori:

Hva dette betyr: AI er MER villig til å svare på YMYL-spørsmål enn folk tror, men med MYE strengere kildekrav.

Mønsteret: For helse: Mayo Clinic (107 lenker), WebMD (91), Healthline (77) For finans: Investopedia (68), NerdWallet (57), Bankrate (56) For juridisk: NYCourts.gov (114)

Hvorfor du ikke vises: Det handler ikke om nøyaktighet – det handler om institusjonell autoritet. AI-systemer vektlegger etablerte medisinske institusjoner mye mer enn enkeltpraksiser.

E-E-A-T betyr enda mer for YMYL i AI. Slik forbedrer du:

Erfaringssignaler:

• Kasusstudier fra faktiske pasientutfall (anonymisert)
• Bilder/videoer av dine leger og lokaler
• Førstepersonsspråk: “I mine 20 år som behandler…”

Kompetansesignaler:

• Forfatterbios med medisinske kvalifikasjoner og godkjenninger
• Lenker til legeprofiler på sykehusnettsteder
• Publikasjoner og forskningssiteringer

Autoritetssignaler:

• Tilknytning til anerkjente medisinske institusjoner
• Medieomtale og ekspertuttalelser
• Medlemskap i profesjonelle organisasjoner

Tillitssignaler:

• Tydelig kontaktinformasjon
• Åpenhet om begrensninger
• Relevante ansvarsfraskrivelser
• Jevnlige innholdsoppdateringer med datoer

Formelen: Flere signaler = høyere tillit = bedre AI-synlighet

Men ærlig talt? For en lokal praksis: Fokuser på lokal synlighet, ikke på å konkurrere med Mayo Clinic.

Jeg er i finans – lignende utfordringer. Dette har fungert:

Hva som IKKE fungerte:

• Generelt “hvordan spare penger”-innhold (Investopedia eier dette)
• Enkle forklaringer (NerdWallet dominerer)
• Generelle investeringsråd (for konkurransepreget)

Hva som fungerte:

• Egen data og original forskning
• Spesifikke produkt-sammenligninger med faktiske tall
• Nisjetemaer de store aktørene ikke dekker godt
• Kalkulatorverktøy AI refererer til

Eksempel: I stedet for “Hvordan spare til pensjon” (umulig å vinne)

Lagde vi: “2025 401k sparegrenser etter inntektsnivå med kalkulator”

Resultat: AI begynte å sitere oss for spesifikke spørsmål om bidragsgrenser der vi hadde unik data.

Mønster: Finn nisjer hvor autoritative kilder ikke har gått i dybden. Eie dem fullstendig.

Juridisk YMYL er interessant fordi offentlige kilder dominerer.

Hva jeg har observert:

• NYCourts.gov får 114 lenker i juridiske AI-oversikter
• Offisielle myndighetskilder foretrekkes STERKT
• Advokatfirmaer sliter med å bli sitert for generelle juridiske spørsmål

Hva som fungerer for advokatfirmaer:

1. Stats-spesifikt innhold – AI trenger jurisdiksjonsspesifikke svar
2. Praktiske prosessguider – “Hvordan søke skilsmisse i Texas”
3. Skjemaer og maler – Praktiske ressurser
4. Rettssaksanalyse – Egen tolkning

Geografisk inkonsistensproblem: AI trekker noen ganger feil jurisdiksjonsinformasjon. Én studie fant et britisk forbrukerrettighets-svar vist til amerikanske brukere.

Mulighet: Lag autoritativt, jurisdiksjonsspesifikt innhold. AI trenger dette, men sliter med å finne gode kilder.

Interessant funn om YMYL-overlapp med tradisjonelle rangeringer:

For helsetemaer: Kilder i AI-oversikter overlapper med topp 20 organiske resultater: 7,13 lenker i snitt

For finanstemaer: Overlapp er bare 5,96 lenker i snitt

Hva dette betyr:

• Finans-AI henter mer fra kilder som ikke rangerer
• Helse følger tradisjonell autoritet tettere
• Juridisk er et sted midt imellom

Implikasjon: For helse betyr tradisjonell SEO fortsatt mye for AI-synlighet. For finans kan du få AI-sitater selv uten topp-rangeringer HVIS du har unik data.

Praktisk E-E-A-T-implementering for YMYL:

Forfattersider (kritisk for YMYL):

Dr. Sarah Johnson, MD, FACC
- Spesialistgodkjent kardiolog
- 15 års klinisk erfaring
- Publisert i [Tidsskrift]
- Medisinstudie: [Universitet]
- Sykehustilknytninger: [Liste]

Innholdsstruktur:

• Start med forfatterens kvalifikasjoner
• Siter fagfellevurderte kilder
• Ta med siste gjennomgangsdato
• Legg til medisinsk ansvarsfraskrivelse
• Lenke til offisielle helseorganisasjoner

Schema markup: Bruk MedicalWebPage-skjema for helseinnhold. Det forteller AI eksplisitt at dette er medisinsk innhold fra en kvalifisert kilde.

Testen: Spør ChatGPT: “Hvem er Dr. [Din forfatternavn]?” Hvis den ikke vet det, har du ikke bygget nok autoritetssignaler.

Dette gir mye klarhet. Min strategiendring:

Akseptere realiteten:

• Vi vil ikke konkurrere med Mayo Clinic på generelle helsesøk
• Det er ikke vår bane

Nytt fokus:

1. Lokalt/praksisspesifikt innhold – “Vår tilnærming til [tilstand]”
2. Pasientopplevelser – Hva du kan forvente hos oss
3. Legeprofiler – Bygg individuell legetroverdighet
4. Nisjeprosedyrer – Spesifikke behandlinger vi spesialiserer oss på

E-E-A-T-forbedringer:

• Legg til legens kvalifikasjoner på alle sider
• Lag omfattende forfattersider
• Implementer MedicalWebPage-skjema
• Legg til siste gjennomgangsdatoer

Overvåking:

• Sett opp Am I Cited for å overvåke praksisnavn + tilstander
• Spor hvilke leger som blir nevnt
• Følg med på konkurrenter i vårt spesifikke marked

Innsikten: YMYL handler ikke om å konkurrere med institusjoner. Det handler om å være DEN autoriteten for DIN spesifikke ekspertise.

Gir mye mer mening nå. Takk alle sammen!