Conținutul meu este cuprinzător, dar AI nu îl citează niciodată. Este de vină lizibilitatea? Cum structurezi conținutul pentru AI?

Ai identificat problema, dar ai tras concluzia greșită. AI nu preferă conținutul „simplificat” – preferă conținutul extractibil.

Iată cum procesează AI conținutul:

1. Îl împarte în fragmente (aproximativ 800 de tokeni per fragment)
2. Creează embedding-uri (reprezentări matematice ale sensului)
3. Când un utilizator pune o întrebare, recuperează cele mai relevante fragmente
4. Sintetizează un răspuns din acele fragmente

Problema cu conținutul cuprinzător și nuanțat:

Dacă răspunsul tău la o întrebare specifică este dispersat în 5 paragrafe cu context, avertismente și nuanțe, AI-ul trebuie să:

• Recupereze mai multe fragmente
• Identifice care părți sunt răspunsul de bază
• Să le sintetizeze coerent

Este dificil. De multe ori nu reușește.

Avantajul conținutului „mai simplu”:

Fiecare secțiune oferă un răspuns complet, de sine stătător. AI recuperează un fragment, extrage răspunsul, gata.

Soluția nu este simplificarea, ci restructurarea:

Păstrează profunzimea, dar fă ca fiecare secțiune să fie independentă. Începe cu răspunsul direct, apoi adaugă nuanța. AI-ul va extrage răspunsul direct; utilizatorii curioși vor citi detaliile.

Am făcut un experiment care ar putea să te ajute.

Testul:

Am luat un ghid cuprinzător (similar cu al tău) și am creat două versiuni:

• Versiunea A: Formatul cuprinzător original
• Versiunea B: Același conținut, restructurat cu formatul „răspuns la început”

Le-am publicat pe subdomenii diferite, am așteptat 6 săptămâni, am testat în ChatGPT și Perplexity.

Rezultate:

Versiunea B a fost citată de 4 ori mai des, deși informația era identică.

Ce am schimbat:

1. Primele 50 de cuvinte din fiecare secțiune au devenit răspunsul direct la titlul secțiunii
2. Paragrafele scurtate de la 5-6 propoziții la 2-3
3. Termenii cheie îngroșați pentru a ajuta AI-ul să identifice conceptele importante
4. Tabel de comparație adăugat pentru a sumariza ideile principale
5. Secțiune FAQ adăugată la final, reluând punctele principale sub formă de întrebări și răspunsuri

Calitatea conținutului nu s-a schimbat. Extractibilitatea da.

Nimeni nu a menționat încă nivelul de citire Flesch-Kincaid.

Cercetările arată că citările AI corelează cu conținutul la nivel de clasa a VI-a - a VIII-a. Conținutul de peste clasa a XI-a are mult mai puține citări.

Asta nu înseamnă simplificare, ci:

• Propoziții mai scurte (sub 20 de cuvinte)
• Voce activă în loc de pasivă
• Structură clară subiect-verb-predicat
• Termeni tehnici definiți la prima apariție

Sistemele AI, antrenate pe date vaste de pe internet, sunt calibrate practic la „medie” în ceea ce privește lizibilitatea. Conținutul semnificativ peste acest nivel este mai greu de procesat corect.

Verifică scorul de lizibilitate. Dacă e peste clasa a XII-a, ar putea fi parte din problemă.

Din punct de vedere tehnic, iată de ce conținutul tău cuprinzător poate pierde:

Problema similarității embedding-urilor:

Când cineva întreabă „Cum fac X?”, AI-ul creează un embedding al întrebării și caută conținut cu embedding-uri similare.

Conținutul tău cuprinzător vorbește despre X în contextul Y și Z, cu precizări despre A, B și C. Embedding-ul reflectă această semnificație bogată și contextuală.

Conținutul concurentului spune „Iată cum faci X: [pași direcți]”. Embedding-ul se potrivește mai bine cu întrebarea.

Soluția:

Păstrează acoperirea cuprinzătoare, dar adaugă o secțiune care să corespundă direct întrebării frecvente. Gândește-te la ea ca la un „pe scurt” (TL;DR) pe care AI-ul îl poate extrage, iar restul rămâne pentru cititorii umani.

Multe site-uri de succes au acum ambele: un rezumat răspuns-la-început de 40-60 de cuvinte, urmat de profunzime cuprinzătoare.

Sfaturi practice de formatare care ne-au crescut rata de citare:

Schimbări de structură:

• Titluri H2 formulate ca întrebări care reflectă interogările utilizatorilor
• Răspuns în primele 2 propoziții sub fiecare titlu
• Paragrafe niciodată mai lungi de 3 propoziții
• Puncte pentru orice listă cu 3+ elemente

Ajutoare semantice:

• Îngroașă termenii cheie la prima apariție
• Definește termenii tehnici între paranteze imediat după
• Folosește terminologie consecventă (nu spune „instrument” într-un loc și „software” în altul)

Tabelele sunt aur:

• AI-ul adoră să extragă date din tabele
• Orice comparație ar trebui să fie tabel
• Liste de caracteristici ca tabele
• Statistici ca tabele

Ce să eviți:

• Informații ascunse în tab-uri sau acordeoane
• Puncte cheie doar în imagini
• Voce pasivă
• Propoziții lungi cu mai multe propoziții subordonate

Nu am simplificat conținutul – l-am făcut lizibil pentru mașini.

Este extrem de util. Cred că în sfârșit înțeleg deconectarea.

Modelul meu mental era greșit:

Mă gândeam „conținut cuprinzător = mai bun pentru AI pentru că are mai multe informații”.

Realitatea: „Conținut extractibil = mai bun pentru AI pentru că e mai ușor de procesat”.

Ce voi face:

1. Păstrez profunzimea, dar restructurez pentru modularitate
2. Adaug rezumate răspuns-la-început (40-60 de cuvinte) la începutul fiecărei secțiuni majore
3. Verific și îmbunătățesc nivelul de citire (țintesc clasa a VII-a - a VIII-a)
4. Convertesc paragrafele de comparație în tabele
5. Mă asigur că fiecare secțiune H2 funcționează independent

Ideea cheie: nu simplific, ci fac ca fiecare parte să fie valoroasă independent, păstrând totodată caracterul cuprinzător.

Întrebare pentru grup: folosiți vreun instrument pentru a testa cum „vede” AI-ul structura conținutului vostru?

Pentru a testa cum vede AI structura conținutului tău:

Testare manuală:

1. Copiază conținutul tău și lipește-l în ChatGPT
2. Cere-i să rezume fiecare secțiune într-o propoziție
3. Dacă are dificultăți sau combină secțiunile greșit, structura ta nu e clară

Testare tehnică:

1. Vizualizează pagina cu JavaScript dezactivat – conținutul cheie este vizibil?
2. Verifică sursa HTML – conținutul este în tag-uri semantice sau ascuns în div-uri?
3. Rulează-l printr-un verificator de lizibilitate pentru nivelul de clasă

Testare specifică AI:

1. Pune întrebările tale țintă în ChatGPT/Perplexity
2. Dacă citează concurenții, lipește conținutul lor și al tău alături
3. Întreabă AI-ul: „Care conținut răspunde mai direct la întrebarea [X]?”

AI-ul îți va spune adesea exact de ce preferă unul în detrimentul celuilalt.

Pentru monitorizare continuă, Am I Cited urmărește ce conținut specific este citat, astfel încât să poți identifica tiparele care funcționează.

O perspectivă de design de conținut care ar putea ajuta:

Web-ul ne-a învățat să scriem pentru „scanare”. AI-ul duce acest lucru mai departe – este scannerul suprem.

Dezvăluirea progresivă pentru AI:

• Nivelul 1: Titlul (despre ce e vorba)
• Nivelul 2: Prima propoziție (răspunsul)
• Nivelul 3: Primul paragraf (contextul)
• Nivelul 4: Secțiunea completă (profunzimea)

AI-ul extrage de obicei nivelurile 1-3. Cititorii umani care vor detalii ajung la nivelul 4.

Proiectează fiecare secțiune astfel încât doar prima propoziție extrasă să aibă valoare. Restul adaugă bogăție fără să fie obligatoriu.

Este practic principiul bun de scriere web, doar aplicat mai riguros.

Încă un aspect tehnic: schema markup.

Dacă ai secțiuni FAQ, ghiduri HowTo sau alt conținut structurat, schema corectă îi spune AI-ului exact ce conține.

Schema FAQPage este deosebit de puternică pentru că marchează explicit ce este întrebare și ce este răspuns. AI-ul nu trebuie să deducă asta din structura ta de conținut.

Am avut o creștere de 23% a citărilor AI după ce am implementat schema corectă pe ghidurile noastre. Conținutul nu s-a schimbat – doar semnalele lizibile de mașini despre ce conținea.

Nu te baza pe AI să-ți deducă structura. Spune-i explicit prin schema.