Hur hanterar AI-sökmotorer duplicerat innehåll? Är det annorlunda än Google?

Bra fråga. AI hanterar dubbletter mycket annorlunda än Google.

Googles angreppssätt:

• Crawla → identifiera dubbletter → välj kanonisk → indexera en version
• Använder signaler som kanoniska taggar, interna länkar, sitemap-prioritet

AI:s angreppssätt (varierar mellan system):

Kärnproblemet:

AI-modeller tränade på webbdata kan ha fått innehåll från både din sajt OCH scraper-sajter. De vet inte automatiskt vilken som är originalet.

Vad som faktiskt spelar roll för AI:

1. Förstapubliceringssignaler - Tidsstämplar, publiceringsdatum
2. Auktoritetssignaler - Domänens rykte, citeringar från andra källor
3. Innehållskontext - Författartillskrivning, om-sidor, entitetssignaler

Kanoniska taggar ensamt löser inte AI-tillskrivningsproblem.

Praktiskt exempel från vår erfarenhet:

Problemet vi hade:

Vår produktdokumentation blev citerad, men tillskrevs tredjepartssajter som återpublicerat den (med tillstånd).

Vad vi upptäckte:

1. Tredjepartssajter hade ofta högre domänauktoritet
2. Deras versioner dök ibland upp tidigare i sökresultaten
3. AI valde den “mer auktoritativa” versionen

Vad som löste det:

1. Tydliga ägarskapssignaler på originalinnehåll

   • “[Företag] Officiell dokumentation” i titeln
   • Schema-markering som identifierar oss som utgivare
   • Copyright-notiser

2. Unika tillägg i innehållet

   • Lade till exempel och fallstudier unika för vår version
   • Inkluderade videoinnehåll som partners inte kunde kopiera
   • Regelbundna uppdateringar med tidsstämplar

3. Länkstruktur

   • Säkerställde att alla våra dokument länkade till relaterade produkter/tjänster
   • Skapade tydlig innehållshierarki

Resultat:

Efter 2 månader började AI citera vår originaldokumentation istället för dubbletterna.

Scraper-sajtens vinkel:

Varför scraper-sajter ibland blir citerade istället för dig:

1. Snabbhet till index – Scrapers kan ha innehåll indexerat före dig
2. Domänauktoritet – Vissa scraper-sajter har högt DA
3. Ren struktur – Scrapers tar ofta bort navigation, vilket gör innehållet renare
4. Träningsdata – Scrapers kan finnas i AI:s träningsdata

Vad du kan göra:

Tekniska åtgärder:

• Implementera övervakning för innehållsscraping
• DMCA-anmälningar för otillåten återpublicering
• Blockera kända scraper-IP-adresser om möjligt

Tillskrivningsskydd:

• Vattenmärk bilder
• Inkludera varumärkesomnämnanden naturligt i innehållet
• Använd unika fraser som identifierar ditt innehåll

Proaktiva signaler:

• Publicera snabbt efter skapande
• Syndikera med krav på tillskrivning
• Bygg citeringar från auktoritativa källor till ditt original

Den frustrerande sanningen:

När AI väl tränats på scraper-innehåll kan du inte ångra det. Du kan bara påverka framtida hämtningar genom att förstärka dina auktoritetssignaler.

Företagsperspektiv på duplicerat innehåll för AI:

Våra utmaningar:

• Flera språkversioner
• Regionala varianter av samma innehåll
• Partnerskap med samvarumärkt innehåll
• Överlappande användargenererat innehåll

Vårt tillvägagångssätt:

Vad vi upptäckte:

AI-system är förvånansvärt bra på att förstå innehållsrelationer när de får tydliga signaler. Nyckeln är att göra relationerna EXPLÍCITA.

Exempel:

Istället för bara kanoniska taggar lade vi till:

• “Detta är den officiella [Varumärke]-guiden publicerad januari 2025”
• “För regionala varianter, se [länkar]”
• “Ursprungligen publicerad av [Författare] hos [Företag]”

Att göra det läsbart för människor hjälper AI att förstå relationer också.

AI-crawler-kontrollalternativ:

Nuvarande AI-crawler user agents:

Blockera duplicerat innehåll från AI:

# Blockera utskriftsversioner för AI-crawlers
User-agent: GPTBot
Disallow: /print/
Disallow: /*?print=

User-agent: Google-Extended
Disallow: /print/
Disallow: /*?print=

Att tänka på:

• Att blockera ALLA AI-crawlers innebär att du förlorar all AI-synlighet
• Selektiv blockering av kända duplicerade sökvägar är bättre
• Alla AI-system identifierar sig inte alltid tydligt

llms.txt-metoden:

Istället för att blockera kan du använda llms.txt för att DIREKTA AI till ditt kanoniska innehåll:

# llms.txt
Primärt innehåll: /docs/
Kanonisk dokumentation: https://yoursite.com/docs/

Detta är fortfarande under utveckling men mer elegant än att blockera.

Innehållsstrategisk vinkel på förebyggande av dubbletter:

Den bästa strategin mot duplicerat innehåll är att inte ha dubbletter:

Istället för:

• Utskriftsversioner → Använd CSS för utskriftsstilar
• Parametervarianter → Korrekt URL-hantering
• Liknande artiklar → Konsolidera eller särskilj

Taktiker för innehållsunicitet:

Tankesättet:

Om ditt innehåll kan kopieras utan att någon märker det är det inte tillräckligt särskiljt. Skapa innehåll som tydligt är DITT.

Den här diskussionen har helt förändrat hur jag tänker kring duplicerat innehåll för AI. Sammanfattning av mina åtgärder:

Teknisk implementering:

1. Stärk författarsignaler

   • Lägg till författar-schema till allt innehåll
   • Visa författare + publiceringsdatum tydligt
   • Länka till författarprofiler

2. Tydliga ägarskapsindikatorer

   • Inkludera företagsnamn i titlar där det är lämpligt
   • Lägg till “Officiell” eller “Original” där det passar
   • Copyright-notiser på värdefullt innehåll

3. Selektiv AI-crawler-kontroll

   • Blockera kända duplicerade sökvägar (utskrift, parametrar)
   • Implementera llms.txt som pekar till kanoniskt innehåll
   • Blockera inte kanoniskt innehåll för AI

4. Granskning av innehållsunicitet

   • Identifiera innehåll som kan dupliceras utan att märkas
   • Lägg till unika element (data, bilder, perspektiv)
   • Konsolidera tunt/liknande innehåll

Strategiskt tillvägagångssätt:

• Fokusera på att göra innehållet uppenbart originellt, inte bara tekniskt kanoniskt
• Skapa innehåll som är svårt att duplicera meningsfullt
• Övervaka scraping och agera vid behov

Tack alla för insikterna. Detta är mycket mer nyanserat än traditionell hantering av duplicerat innehåll.