Förstår någon hur semantiska/relaterade termer påverkar AI-citat? Ser konstiga mönster i vårt innehåll

Din observation stämmer överens med hur moderna LLM:er fungerar på en grundläggande nivå.

Här är den tekniska förklaringen:

När LLM:er som GPT-4 eller Claude bearbetar text skapar de inbäddningar – matematiska representationer av betydelse. Dessa inbäddningar fångar semantiska relationer, inte bara ordmatchning.

Innehåll som täcker ett ämne heltäckande skapar ett tätare, mer sammanlänkat semantiskt fotavtryck. När AI:n besvarar en fråga letar den efter innehåll som:

1. Matchar kärnkonceptet
2. Täcker relaterade koncept som stärker förståelsen
3. Visar expertis genom semantisk bredd

Din artikel B täcker troligen termer som:

• Synonymer och variationer
• Relaterade koncept användaren också behöver förstå
• Angränsande ämnen som ger kontext
• Specifika exempel och användningsområden

Den viktiga insikten: AI-system optimerar för användarförståelse, inte nyckelords-matchning. Innehåll som hjälper en användare att verkligen förstå ett ämne prioriteras över innehåll som bara besvarar en fråga snävt.

Vi har gjort experiment kring detta för en kund i fintech-branschen. Här är vad vi kom fram till:

Test av semantisk täckning:

Vi skapade två versioner av en guide om betalningshantering:

Version A: Fokuserade strikt på “betalningshantering” – mycket nyckelordsoptimerad Version B: Täckte betalningshantering + bedrägeriförebyggande + PCI-efterlevnad + internationella betalningar + återkommande fakturering

Samma antal ord, samma struktur. Version B blev citerad 6,2 gånger mer i AI-svar.

Effekten av temakluster:

AI-system verkar använda täckning av relaterade termer som en auktoritetssignal. Om du bara pratar om “betalningshantering” utan att nämna “bedrägeriförebyggande” kan AI:n ifrågasätta om du verkligen förstår området.

Det är som att en människa skulle lita mer på en betalningsexpert som förstår hela ekosystemet än någon som bara kan en liten del.

Vårt arbetssätt nu:

1. Kartlägg hela temaklustret för varje målämne
2. Se till att varje innehållsdel berör relaterade koncept
3. Skapa innehållshubbar som länkar samman relaterade ämnen
4. Använd schema-markup för att göra entitetsrelationer tydliga

Entitetsoptimering är framtiden för AI-synlighet. Nyckelord är bara grundkrav – entiteter är det som särskiljer.

Vad jag menar med entiteter: Inte bara nyckelord, utan igenkännbara koncept som existerar i kunskapsgrafer. “Salesforce” är en entitet. “CRM-programvara” är en entitet. “Marc Benioff” är en entitet kopplad till Salesforce.

Hur AI använder entiteter:

När du nämner Salesforce i ditt innehåll förstår AI:n nätverket av relaterade entiteter: CRM, molntjänster, företagsprogramvara, Dreamforce, konkurrenter som HubSpot osv.

Om ditt innehåll om CRM-programvara nämner Salesforce, HubSpot, Pipedrive och förklarar hur de hänger ihop bygger du entitetskopplingar som AI:n känner igen.

Praktiska tips:

• Använd officiella entitetsnamn (inte bara förkortningar)
• Knyt ihop entiteter tydligt (“Salesforce, CRM-plattformen…”)
• Täck relationer mellan entiteter inom ditt område
• Referera till auktoritativa källor som validerar entiteter

Verktyg som Googles NLP API eller Diffbot kan hjälpa dig se vilka entiteter AI:n extraherar ur ditt innehåll.

Skribentperspektiv här. Diskussionen om semantisk optimering missar ofta “hur”.

Hur man naturligt inkluderar relaterade termer:

1. Besvara angränsande frågor – Svara inte bara på “Vad är X?” utan även “Hur förhåller sig X till Y?” och “När använder man X istället för Z?”

2. Använd expertvokabulär – Experter använder naturligt relaterad terminologi. Skriver du om e-postmarknadsföring nämner du automatiskt leveransbarhet, öppningsfrekvens, segmentering, automation m.m.

3. Definiera relationer tydligt – “Till skillnad från kall e-post är nurturing-sekvenser utformade för befintliga kontakter som har gett sitt samtycke.”

4. Inkludera praktiska exempel – Exempel för automatiskt in relaterade termer. “När vi implementerade e-postsegmentering med Klaviyo ökade vår öppningsfrekvens eftersom vi kunde rikta oss utifrån köpbeteende.”

Det bästa semantiska innehållet är naturligt och täcker konceptområdet. Det känns inte keyword-stuffat eftersom de relaterade termerna tjänar läsarens förståelse.

Jag spårar AI-citat professionellt och semantisk täckning är en av de största faktorerna vi ser.

Data från vårt klientarbete:

Innehåll med hög semantisk täckning (mätt som täthet av ämnesrelaterade termer) blir citerat 3,4 gånger mer än smalt innehåll.

Vi använder Am I Cited för att följa vilket innehåll som citeras för vilka frågor. Mönstren är tydliga:

• Heltäckande guider presterar bättre än smala artiklar
• Innehåll som täcker “varför” och “hur” utöver “vad” presterar bättre
• Artiklar som refererar till konkurrerande tillvägagångssätt eller alternativ får fler citat

Varför detta är viktigt särskilt för AI:

Traditionell sökning visar 10 resultat. AI ger ett svar. Det svaret måste vara heltäckande eftersom användaren inte ser alternativ.

AI-system väljer källor som kan besvara hela frågan, inklusive följdfrågor användaren kan ha. Semantiskt rikt innehåll förutser dessa följdfrågor.

Jag kan dela lite data från analys av 10 000+ AI-citat.

Korrelation mellan semantiska egenskaper och sannolikhet för citat:

Tematisk bredd (att täcka relaterade koncept) hade starkast korrelation med att bli citerad. Ren nyckelordsdensitet hade nästan ingen korrelation.

Hur vi mätte tematisk bredd: Vi använde en inbäddningsmodell för att mäta hur mycket “semantiskt utrymme” varje innehåll täckte. Innehåll som täckte större semantiskt område fick fler citat.

Slutsats: Sluta optimera för nyckelordsdensitet. Börja optimera för ämnesbredd.

Konkurrensanalysvinkel: Du kan baklängeskonstruera vilka semantiska termer som är viktiga genom att studera vad som blir citerat.

Vårt arbetssätt:

1. Fråga ChatGPT/Perplexity med dina målfrågor
2. Notera vilka källor som blir citerade
3. Extrahera alla entiteter och relaterade termer ur de källorna
4. Jämför med ditt innehåll – vad saknar du?

Vi gjorde detta för en kund inom projektledningsprogramvara. Det citerade innehållet nämnde konsekvent:

• Agile-metodik
• Teamarbete
• Resursfördelning
• Tidslinjehantering
• Kommunikation med intressenter

Kundens innehåll fokuserade snävt på funktioner. När vi lade till sektioner om dessa relaterade koncept ökade citaten 4 gånger.

Det citerade innehållet visar bokstavligen vilket semantiskt område som är viktigt.

En sak jag vill tillägga: semantisk optimering handlar inte bara om bredd – det handlar om djup inom nyckelområden.

Vi har sett innehåll misslyckas trots bred täckning för att det var ytligt överallt. AI-system verkar vilja ha:

• Heltäckande täckning av relaterade ämnen
• Djup expertis inom kärnämnet
• Tydliga kopplingar mellan koncept

Det räcker inte att nämna relaterade termer. Du måste faktiskt förklara relationerna och ge värde på varje koncept du tar upp.

Tänk på det som att skapa ett kunskapshub, inte en sida fylld med nyckelord.

Denna tråd har verkligen förändrat mitt tänk. Viktiga insikter:

Tankeskifte: Från “nyckelordsoptimering” till “semantisk områdestäckning”

Praktiskt ramverk:

1. Kartlägg hela det semantiska området kring målämnen (entiteter, relaterade koncept, synonymer)
2. Se till att innehållet täcker både bredd OCH djup
3. Gör entitetsrelationer tydliga
4. Analysera vad som blir citerat för att hitta luckor

Verktyg/metoder att prova:

• Direkt promptning för att förstå AI:s bild av relaterade koncept
• Inbäddningsanalys för termklustring
• Entitetsutvinning från mest citerat innehåll
• Citatspårning för att se vad som faktiskt fungerar

Datapunkten som fastnade: tematisk bredd-poäng hade 0,71 korrelation med citat, medan nyckelordsdensitet bara hade 0,18. Det är den tydligaste signalen om att AI-optimering är fundamentalt annorlunda än traditionell keyword-SEO.

Kommer att strukturera om vår innehållsstrategi kring semantisk täckning. Tack till alla för insikterna.