Vilka är de verkliga skillnaderna mellan optimering för AI-sök och Google? Min playbook känns föråldrad

Chris, du har identifierat kärnfrågan. De är relaterade men olika discipliner.

Den grundläggande skillnaden:

Google: Rankar sidor baserat på relevans + auktoritetssignaler
AI: Syntetiserar svar från flera källor den litar på

Signalsjämförelse:

Den viktiga insikten:

Google frågar: “Vilken sida förtjänar plats #1?”
AI frågar: “Vilka källor ska jag citera när jag besvarar denna fråga?”

Detta är olika frågor med olika svar.

Skillnader i innehållsstrategi mellan AI och Google:

Google-optimerat innehåll:

• Nyckelordsfokus
• Strukturerat för ranking (H1, H2, nyckelordsplacering)
• Ofta längre för att nå ordmål
• Optimerade metabeskrivningar för klick
• Internlänkning för crawlbarhet

AI-optimerat innehåll:

• Svarsfokuserat
• Strukturerat för extrahering (tydliga påståenden, tabeller, listor)
• Längd beror på heltäckning, inte mål
• Semantisk rikedom framför nyckelordsplacering
• Externa källhänvisningar för trovärdighet

Vad som fungerar för båda:

• Användarfokuserad kvalitet
• Tydligt, auktoritativt språk
• Heltäckande ämnesbehandling
• Färskt, uppdaterat innehåll

Den praktiska metoden:

Vi skapar nu innehåll med dubbel optimering:

1. Kärninnehåll som tjänar både användare och AI
2. Tekniska SEO-element för Google
3. Strukturerad data för båda
4. Olika framgångsmått för varje kanal

Tekniska SEO-skillnader:

Vad som fortfarande spelar roll för båda:

• Webbplatsens hastighet och Core Web Vitals
• Mobiloptimering
• Crawlbarhet
• Webbplatsstruktur
• HTTPS

Vad som är VIKTIGARE för AI:

• Strukturerad data (FAQ, HowTo, Produktschema)
• Tillgänglighet av innehåll (ej gömt i JS)
• Tydlig HTML-struktur
• Publiceringsdatum och aktualitetssignaler
• Författarattribution

Vad som är MINDRE viktigt för AI:

• Intern länkstruktur (för PageRank)
• URL-optimering
• Canonical-taggar (AI ser inte dessa)
• Robots.txt-detaljer

Nya tekniska element för AI:

• AI-botars åtkomst (blockera inte GPTBot, Anthropic, etc.)
• Schema-markup utöver Googles krav
• Aktualitetssignaler i metadata
• Korrekt författar-markering för E-E-A-T

Byråperspektiv på att hantera båda:

Hur vi strukturerar tjänster:

Kärn-SEO (fortfarande avgörande):

• Teknisk grund
• Innehållsstrategi
• Länkbygge
• Rankingövervakning

AI-synlighet (nytt lager):

• AI-citeringsövervakning
• Varumärkesomnämnande-strategi
• Strukturerad data för AI
• Underhåll av aktualitet
• Tredjepartsnärvaro

Resursfördelning (för en typisk kund):

• 60% traditionell SEO
• 40% AI-synlighet

Varför inte 50/50:

Google står fortfarande för 90%+ av söktrafiken. Men AI växer snabbt och har högre konverteringsgrad. Vi skiftar gradvis när marknaden skiftar.

Dataperspektiv på AI- vs Google-prestanda:

Vår analys av 500+ URL:er:

Viktiga insikter:

1. Bakåtlänkar spelar 3x större roll för Google än för AI
2. Varumärkesomnämnanden spelar 3x större roll för AI än för Google
3. Aktualitet är dubbelt så viktigt för AI
4. Nyckelordstäthet spelar knappt någon roll för AI

Det är genuint olika rankingfaktorer.

Skribentens perspektiv på skillnaden:

Att skriva för Google:

• Nyckelord i titel, H1, första stycket
• Variationer av nyckelord genom texten
• LSI-nyckelord för semantisk täckning
• Ordantal-mål
• Optimering av metabeskrivning

Att skriva för AI:

• Svara direkt på frågan
• Ge heltäckande information
• Använd tydliga, citerbara påståenden
• Inkludera specifika datapunkter
• Strukturera för extrahering

Hur jag skriver nu:

Jag skriver för människor först (vilket tjänar AI väl), och lägger sedan till SEO-element för Google.

Rådet “skriv för människor” har alltid varit rätt, men det är nu bokstavligen AI-strategin. AI extraherar innehåll som låter mänskligt och auktoritativt.

Skillnader i mätning:

Google-mått:

• Ranking för målnyckelord
• Organisk trafik
• Klickfrekvens (CTR)
• Visningar
• Konverteringar från organisk trafik

AI-mått:

• Citeringsfrekvens
• Varumärkesomnämnande-frekvens
• Andel av rösten i AI-svar
• Tonalitet i omnämnanden
• AI-tillskrivna konverteringar

Utmaningen:

Google Search Console visar din Google-prestanda. Det finns inget “AI Search Console”.

Du behöver verktyg som Am I Cited för att spåra AI-synlighet. Det är en helt annan infrastruktur för mätning.

Vår metod:

Veckovisa AI-synlighetsrapporter parallellt med veckovisa SEO-rapporter. Olika dashboards, olika KPI:er, olika optimeringsstrategier.

Branschperspektiv på vart detta är på väg:

Nuvarande läge:

• Google: 48,5% av webbtrafiken
• AI: 0,15% av webbtrafiken

Men:

• AI-trafik växer 7x snabbare
• AI-besökare konverterar 4,4x bättre
• AI blir första kontaktpunkt för många frågor

Prognos:

Om 3 år:

• Google: Fortfarande dominerande för transaktionssökningar
• AI: Dominerande för research och rekommendationer

Strategisk implikation:

Du behöver båda, men av olika skäl:

• Google: Volym och transaktioner
• AI: Kvalitet, upptäckt och rekommendationer

Färdigheterna överlappar men betoningen skiljer sig.

Den här tråden har klargjort landskapet. Här är min nya mentala modell:

Vad som överförs från SEO till AI:

• Grundläggande innehållskvalitet
• Förståelse för användarintention
• Grundläggande teknisk optimering
• Auktoritetsbyggande (olika taktiker)
• Mätdisciplin (olika mått)

Vad som är annorlunda för AI:

• Omnämnanden > Länkar
• Aktualitet > Ålder
• Heltäckning > Nyckelord
• Tredjepartsvalidering > On-page-optimering
• Citeringar > Ranking

Min uppdaterade playbook:

Grund (tjänar båda):

• Kvalitativt, heltäckande innehåll
• Stark teknisk grund
• Tydlig webbplatsstruktur
• Färskt, underhållet innehåll

Google-specifikt lager:

• Nyckelordsinriktning
• Länkbygge
• Optimering för ranking
• Traditionella SEO-element

AI-specifikt lager:

• Bygga varumärkesomnämnanden
• Utökning av strukturerad data
• Tredjepartsnärvaro
• Citeringsövervakning

Resursfördelningsskifte:

Går från 100% traditionell SEO till:

• 65% traditionell SEO
• 35% AI-synlighet

Kommer troligen att skifta mer i takt med att AI-trafiken växer.

Tack alla för att ni hjälpte mig att uppdatera en 12 år gammal playbook.