Hur visar man faktiskt 'erfarenhet' för E-E-A-T när AI inte kan verifiera om du använt en produkt?

Bra fråga. AI kan inte verifiera erfarenhet direkt, men det kan upptäcka mönster som starkt korrelerar med genuin erfarenhet.

Erfarenhetssignaler AI känner igen:

1. Specifika detaljer Generiskt: “Mjukvaran är lätt att använda” Erfarenhet: “Onboardingen tog 2 veckor med vårt 8-personers team, främst för att Salesforce-integrationen krävde anpassad fältmappning”

Specificitet tyder på förstahandskunskap.

2. Oväntade insikter Generiskt: “Produkten fungerar bra” Erfarenhet: “Mobilappen kraschade två gånger under vårt test, men supporten åtgärdade det inom 24 timmar”

Riktiga användare hittar problem. Enbart positiva recensioner verkar mindre trovärdiga.

3. Jämförande kontext Generiskt: “Detta är ett bra verktyg” Erfarenhet: “Efter att ha använt Mailchimp var inlärningskurvan brantare men automationsmöjligheterna mycket kraftfullare”

Riktig erfarenhet finns i kontext av andra erfarenheter.

4. Tidsmarkörer Generiskt: “Använd den här funktionen för bättre resultat” Erfarenhet: “Efter 6 månaders användning av funktionen ökade vår konverteringsgrad från 2,3% till 3,8%”

Verkliga resultat har verkliga tidsramar.

5. Implementeringsdetaljer Generiskt: “Lätt att integrera” Erfarenhet: “Integration tog 3 dagar: 1 dag för API-uppsättning, 2 dagar att felsöka webhook-problem med vårt äldre system”

Verklig implementering innebär verkliga utmaningar.

AI som tränats på miljontals genuina recensioner vs. fejkade recensioner har lärt sig dessa mönster.

Jag skriver produktrecensioner på heltid. Så här visar jag erfarenhet:

Vad jag alltid inkluderar:

1. Egna skärmdumpar Mina egna skärmdumpar med min faktiska data (maskerad om känslig). Dessa är svåra att fejka.

2. Specifik installationsresa “Kontoregistrering tog 3 minuter. Jag kopplade mitt Stripe-konto, importerade 1 247 historiska transaktioner och analyserade data inom 15 minuter.”

3. Edge cases jag upptäckt “Massimporten misslyckas tyst om du har specialtecken i produktnamn – upptäckte detta efter 2 timmars felsökning.”

4. Jämförelser med vad jag använt tidigare “Till skillnad från [Konkurrent] som jag använde i 2 år kräver detta verktyg inga manuella CSV-exporter för rapportering.”

5. Tidslinje för min användning “Efter 3 veckors daglig användning, här är vad som stack ut…”

Testet:

Kan någon som aldrig använt produkten skriva exakt detta innehåll? Om ja, saknas erfarenhetssignaler. Om nej, har du visat erfarenhet.

Dataperspektiv på erfarenhetssignaler:

Vi analyserade 500 produktrecensioner för AI-citatkorrelation:

Vad skadade citatfrekvensen:

Viktig insikt:

Erfarenhet handlar inte om att påstå erfarenhet. Det handlar om att visa den genom detaljer som bara erfarenhet ger.

Motintuitiv insikt: Negativa erfarenhetssignaler kan hjälpa mer än positiva.

Varför det hjälper att nämna problem:

1. Det signalerar genuin användning (marknadsföringsinnehåll nämner sällan problem)
2. Det bygger förtroende (visar att du är ärlig, inte köpt)
3. Det ger unikt värde (problem är specifika, inte generiska)

Exempeltransformation:

Generiskt positivt: “Instrumentpanelen är intuitiv och lätt att använda.”

Erfarenhetsbaserat negativt: “Instrumentpanelen kraschade två gånger under min första vecka, men utvecklarna fixade det inom 3 dagar. Sedan dess har det varit stabilt, men jag rekommenderar att testa noggrant innan lansering.”

Den andra versionen är mer trovärdig OCH mer användbar. Den citeras oftare.

Lärdom:

Dölj inte problem i din erfarenhet. Att nämna dem (på ett rättvist sätt) ökar faktiskt sannolikheten för att bli citerad.

Videoinnehåll + transkriptioner kan hjälpa till att visa erfarenhet:

Varför video fungerar:

• Skärminspelningar av faktisk användning är svåra att fejka
• Röst ger autenticitet
• Reaktioner i realtid visar genuin erfarenhet
• Transkriptioner gör innehållet AI-tillgängligt

Vad vi gör:

1. Spelar in skärmen medan vi använder produkten
2. Berättar om upplevelsen, inklusive problem och lösningar
3. Laddar upp på YouTube med full transkription
4. Bäddar in videon i den skrivna recensionen med transkription nedanför

Den skrivna artikeln länkar till videobevis. Videon ger obestridliga erfarenhetssignaler.

För textbaserat innehåll:

Inkludera länkar till videodemonstrationer om möjligt. “Se min genomgång på video” ökar trovärdigheten även om AI inte tittar på videon.

Fallstudier är rent erfarenhetsbaserat innehåll. Så här maximerar du dem:

Fallstudieupplägg för erfarenhetssignaler:

1. Situation (innan vi gjorde något)

   • Specifika mätvärden: “Vår öppningsfrekvens på mejl var 12 %, under branschsnittet”

2. Utmaning (varför vi behövde förändra)

   • Specifikt problem: “Vi tappade 40 % av leads på grund av långsam svarstid”

3. Genomförande (vad vi faktiskt gjorde)

   • Verklig tidslinje: “3 veckor att integrera, 2 veckor att testa”
   • Verkliga utmaningar: “API-dokumentationen var föråldrad och krävde supportärenden”

4. Resultat (vad som hände efteråt)

   • Specifika siffror: “Öppningsfrekvensen ökade till 24 % över 6 månader”
   • Oväntade utfall: “Svarsfrekvensen sjönk faktiskt initialt innan den ökade”

5. Lärdomar

   • Vad du skulle göra annorlunda: “Skulle börja med en mindre lista för test”

Denna struktur skriker erfarenhet.

Varje del innehåller specifika detaljer som bara någon som varit med om det vet.

Den här tråden gav mig en ram. Att visa erfarenhet handlar inte om påståenden – det handlar om detaljer.

Min checklista för att visa erfarenhet:

För innehåll om saker jag använt:

• Egna skärmdumpar med min data
• Specifika siffror och tidsramar
• Minst ett problem jag stött på
• Jämförelse med något annat jag använt
• Implementeringsdetaljer som bara en användare vet
• Oväntade insikter eller lärdomar

För innehåll om saker jag inte använt:

• Tydligt ange mitt perspektiv (forskare/analytiker)
• Hämta andras genuina erfarenheter
• Inkludera citat från riktiga användare
• Länka till videotestimonialer eller fallstudier
• Inte fejka erfarenhetssignaler

Att undvika:

• Generiska “av egen erfarenhet”-påståenden
• Endast positiva uttalanden
• Vaga superlativer
• Inga specifika detaljer eller siffror
• Att låtsas ha erfarenhet jag inte har

Viktig insikt:

AI kan inte verifiera erfarenhet, men det kan upptäcka språkmönster för genuin erfarenhet. Innehåll med verklig erfarenhet har detaljer som syntetiskt innehåll saknar.

Tack alla för de konkreta exemplen!