Oppdager AI nøkkelordfylling? Kan det faktisk se forskjellen?

Jeg kan svare på dette fra et teknisk perspektiv.

Slik fungerer språkmodeller:

LLMs er trent på milliarder av eksempler på naturlig språk. De lærer:

• Naturlig setningsstruktur
• Vanlige ordmønstre
• Kontekstuell ordbruk
• Skrivekvalitetsmønstre

Signaler på nøkkelordfylling:

Når innhold er fylt, viser det mønstre som skiller seg fra naturlig språk:

• Unaturlig høy nøkkelordfrekvens
• Klønete formulering for å få inn nøkkelord
• Repetitive strukturer
• Kontekstbrudd

Oppdager AI dette?

Ikke eksplisitt. Det finnes ikke noe “nøkkelordfyllingsfilter”.

Men implisitt, ja. Når AI vurderer innhold for gjenfinning:

• Naturlig, flytende innhold får høyere poengsum
• Autoritativt, godt skrevet innhold foretrekkes
• Innhold som gir tydelige svar vinner

Fylt innhold feiler ofte på disse kvalitetssignalene.

Nyanser:

Noe fylt innhold blir sitert – vanligvis når det fortsatt er den mest relevante kilden til tross for fyllingen. Men alt annet likt, presterer naturlig innhold bedre.

Den praktiske virkeligheten:

Skriv naturlig. Ikke fordi det finnes en straff for fylling, men fordi naturlig innhold oftere er det kvalitetsinnholdet AI foretrekker.

Reell testingsperspektiv.

Vårt eksperiment:

Lagde to versjoner av det samme innholdet:

Versjon A: Naturlig

• Skrevet naturlig
• Nøkkelord inkludert i kontekst
• ~1 % nøkkelordtetthet

Versjon B: Fylt

• Samme informasjon
• Nøkkelord tvunget inn gjentatte ganger
• ~4 % nøkkelordtetthet

Resultater etter 3 måneder:

Google-rangering:

• Begge rangerte likt i starten
• Versjon A holdt posisjonen, Versjon B falt etter oppdatering

AI-sitater:

• Versjon A: 23 % siteringsrate
• Versjon B: 8 % siteringsrate

Brukerengasjement:

• Versjon A: 4,2 min gj.snitt tid på siden
• Versjon B: 2,1 min gj.snitt tid på siden

Hva dette antyder:

Fylt innhold presterer dårligere både for AI og brukere. Kvalitetssignalene som betyr noe for brukere (lesbarhet, hjelpsomhet) ser også ut til å bety noe for AI.

Forbeholdet:

N=1-eksperiment. Men mønsteret samsvarer med andres rapporter.

Historisk perspektiv på nøkkelordtetthet.

Utviklingen:

2000-tallet: Nøkkelordtetthet 5–7 % var “optimalt” 2010-tallet: 2–3 % ble standard 2020-tallet: “Naturlig bruk” ble målet 2025+: Emnedekning betyr mer enn tetthet

Hvorfor skiftet:

Google ble bedre på å forstå innhold. Penguin drepte lenkespam. Kjerneoppdateringer fjernet tynt innhold. Hver oppdatering reduserte avhengigheten av eksplisitte signaler som nøkkelordtetthet.

AI er det logiske endepunktet:

AI forstår språk naturlig. Den teller ikke nøkkelord – den forstår emner, svarer på spørsmål, vurderer ekspertise.

Fylling som fortsatt fungerer:

Noe fylt innhold fungerer fortsatt når:

• Konkurransen er lav
• Innholdet ellers er grundig
• Fylling er mild (ikke alvorlig)

Men trenden er klar: kvalitet over tetthet.

Min mening:

Fylling var alltid en snarvei som fungerte midlertidig. Hver algoritmeforbedring reduserte effekten. AI gjør snarveien enda mindre levedyktig.

Hvilke signaler betyr faktisk noe for AI-sitater.

Basert på analyse av tusenvis av sitert vs ikke-sitert innhold:

Positive signaler:

• Omfattende emnedekning
• Klare, direkte svar
• Ekspertforfatter-signaler
• Originale data eller innsikt
• Logisk struktur
• Naturlig språkflyt
• Nylige oppdateringer
• Autoritetsindikatorer

Negative signaler:

• Tynt innhold
• Repetitiv formulering
• Nøkkelordfokusert struktur
• Manglende dybde
• Dårlig lesbarhet
• Ingen ekspert-signaler
• Utdatert informasjon

Hvor passer nøkkelordfylling inn:

Fylling korrelerer med flere negative signaler:

• Ofte tynt (lengde fra nøkkelordrepetisjon, ikke dybde)
• Repetitivt av natur
• Nøkkelordfokusert struktur åpenbar
• Dårlig lesbarhet

Implikasjonen:

Fylling blir ikke oppdaget eksplisitt, men fylt innhold har vanligvis andre problemer som reduserer sannsynligheten for å bli sitert.

Løsningen:

Fokuser på grundig, ekspertinnhold. Naturlig nøkkelordbruk følger automatisk.

Forfatters perspektiv på naturlig vs fylt.

Den praktiske forskjellen:

Fylt avsnitt: “Ser du etter den beste CRM-programvaren? CRM-programvare er viktig for forretningsvekst. Når du velger CRM-programvare, vurder CRM-programvare-funksjoner. Den beste CRM-programvaren gir CRM-programvare-fordeler som CRM-programvare-brukere trenger.”

Naturlig avsnitt: “Å velge riktig kundehåndteringssystem kan ha stor betydning for forretningsveksten din. Når du vurderer alternativer, se etter funksjoner som kontaktstyring, synlighet i salgspipeline og integrasjonsmuligheter. De beste løsningene tilbyr disse kjernefunksjonene og er samtidig intuitive for teamet ditt.”

Samme nøkkelordemne. Svært forskjellig kvalitet.

Hva AI “ser”:

Det naturlige avsnittet:

• Svarer på det implisitte spørsmålet
• Gir spesifikk, nyttig informasjon
• Fremstår som ekspert-råd

Det fylte avsnittet:

• Gjentar uten å tilføre verdi
• Ingen spesifikk informasjon
• Leses som SEO-manipulasjon

Testen:

Les innholdet ditt høyt. Hvis det høres rart ut, synes AI sannsynligvis også det er rart.

Min regel:

Nevn emnet ditt naturlig. Ofre aldri lesbarhet for nøkkelord.

Teknisk vinkel på innholdskvalitetssignaler.

Hva AI-gjenfinning faktisk vurderer:

Semantisk relevans: Hvor godt matcher innholdet meningen i spørsmålet? (Ikke nøkkelordmatch)

Autoritetssignaler: Schema-markup, forfatterinfo, publikasjonens troverdighet

Innholdsstruktur: Er informasjonen logisk organisert? Enkel å trekke ut?

Avsnittskvalitet: Kan rene, siterbare utsagn trekkes ut?

Hvor fylling skader:

Fylt innhold har ofte dårlig struktur og svak avsnittskvalitet. Gjentakelsen gjør uttrekk vanskelig.

Eksempel: Fylt: “Den beste CRM-programvaren er CRM-programvare som…” AI kan ikke siteres rent på dette.

Naturlig: “De beste CRM-systemene har tre nøkkelfunksjoner: intuitive grensesnitt, robuste integrasjoner og skalerbar prising.” AI kan siteres rent på dette.

Den tekniske realiteten:

Det handler ikke om deteksjon. Det handler om uttrekkbarhet. Naturlig innhold kan enklere trekkes ut. Bedre uttrekk = flere sitater.

Denne tråden endret hvordan jeg tenker om dette.

Mine viktigste læringspunkter:

1. Ingen eksplisitt deteksjon – AI har ikke et “fyllingsfilter”
2. Implisitt kvalitetspreferanse – Naturlig innhold matcher det AI foretrekker
3. Flere korrelerte signaler – Fylling kommer ofte med andre kvalitetsproblemer
4. Uttrekk betyr noe – Naturlig innhold gir bedre siterbare avsnitt
5. Mønsteret er tydelig – Data viser at naturlig innhold siteres mer

Den praktiske lærdommen:

Slutt å tenke på nøkkelordtetthet. Tenk på:

• Svarer dette på spørsmålet grundig?
• Ville en ekspert skrevet det slik?
• Kan AI trekke ut rene, siterbare utsagn?
• Leser det naturlig?

Min tilnærming fremover:

Skriv for leseren og med ekspertkredibilitet. Nøkkelordene vil bli inkludert naturlig. AI vil foretrekke resultatet.

Takk for tekniske og praktiske perspektiver!