Hur fungerar egentligen Googles AI-rankning? RankBrain, BERT, MUM – Jag är förvirrad

James, jag ska förklara. Dessa system kompletterar varandra, de ersätter inte varandra.

Ensemble-metoden:

Googles ranking använder flera AI-system som arbetar tillsammans. De aktiveras vid olika tillfällen och i olika kombinationer beroende på frågetyp.

Så samverkar de:

1. RankBrain hanterar de 15 % av sökningarna Google aldrig sett
2. BERT förstår betydelsen av din specifika fråga
3. Neural Matching hittar sidor som matchar koncepten (inte bara nyckelorden)
4. MUM hanterar komplexa, multimodala uppgifter

Viktig insikt:

Google frågar: “Vilken sida besvarar bäst denna användares avsikt?” Inte: “Vilken sida har flest nyckelords-matchningar?”

Din observation om att ni rankar lägre på bredare frågor beror troligen på att RankBrain + BERT samarbetar – de förstår att användare vill ha annat innehåll för bredare frågor än det du erbjuder.

Teknisk förklaring av hur RankBrain mäter kvalitet:

RankBrain övervakar två viktiga signaler:

1. Klickfrekvens (CTR) – Klickar användare på ditt resultat?
2. Tid på sidan (dwell time) – Hur länge stannar de?

Feedbackloopen:

Användare söker → Ser resultat → Klickar resultat → Antingen:
  - Stannar (positiv signal) → Rankningsökning
  - Återvänder snabbt (pogo-sticking) → Rankningsfall

Forskningsresultat:

Google testade RankBrain mot mänskliga ingenjörer för att hitta bästa sidan för sökningar. RankBrain presterade 10 % bättre än människor.

Vad detta innebär för dig:

Din title tag är nu viktigare än någonsin. Den måste förtjäna klicket OCH ditt innehåll måste tillfredsställa sökavsikten.

Jag vill svara på frågan “är nyckelordsoptimering död”.

Kort svar: Traditionell nyckelordsoptimering är död. Semantisk optimering är avgörande.

Vad RankBrain tog bort:

Praktiken att skapa separata sidor för små variationer av nyckelord:

• “bästa nyckelordsverktyg”
• “bästa verktyget för nyckelordsanalys”
• “nyckelordsverktyg bäst”

RankBrain förstår att dessa är identiska sökningar. Google visar nästan identiska resultat för samtliga.

Vad som fungerar nu:

1. En omfattande sida per ämne
2. Semantisk täckning – relaterade termer och koncept
3. Ämneskluster – stödsidor som länkar till huvudinnehållet
4. Entitetsoptimering – täck alla aspekter av ämnet

Exempel:

Gammalt tillvägagångssätt (5 sidor):

• basta-crm-program.html
• topp-crm-verktyg.html
• crm-program-jamforelse.html
• basta-crm-for-foretag.html
• crm-verktygsrecensioner.html

Nytt tillvägagångssätt (1 omfattande sida):

• basta-crm-program.html (täcker alla vinklar, 3000+ ord)
• Stödsidor länkar dit för specifika användningsfall

Den enda omfattande sidan rankar för tusentals nyckelordsvarianter automatiskt.

Neural Matching förtjänar mer uppmärksamhet här.

Vad Neural Matching gör:

Den förstår bredare representationer av koncept, inte bara nyckelord.

Exempelfråga: “insikter hur man hanterar en grön”

Traditionell sökning: Har svårt eftersom orden inte matchar några sidor

Neural Matching: Förstår att det handlar om “grön” personlighetstyp från färgbaserade personlighetsguider, visar tips om hur man leder den typen

Varför detta är viktigt:

Ditt innehåll kan ranka för frågor som inte innehåller dina exakta nyckelord om:

1. Koncepten matchar
2. Innehållet adresserar underliggande avsikt
3. Du täcker ämnet heltäckande

Optimeringsstrategi:

Tänk på alla sätt folk kan fråga om ditt ämne:

• Direkta frågor
• Indirekta referenser
• Relaterade koncept
• Intilliggande ämnen

Täck in allt, så kopplar Neural Matching ihop det.

Låt oss prata om MUM – framtiden för Google-sökning.

MUM:s kapacitet:

• 1000x kraftfullare än BERT
• Kan förstå och generera språk
• Tränad på 75 språk samtidigt
• Multimodal (text, bilder, potentiellt video)

Nuvarande MUM-användning:

• Information om covid-19-vaccin
• Google Lens visuella + textbaserade sökningar
• Ännu inte i bruk för generell rankning

Vad du kan förvänta dig:

MUM kommer så småningom att möjliggöra:

• Komplexa flerstegsfrågor
• Sök över språkgränser (sök på engelska, hitta resultat på japanska)
• Kombinerade bild- och textsökningar
• Djupare resonemangskedjor

Strategiska implikationer:

Framtidssäkra ditt innehåll genom att:

1. Inkludera visuella element (bilder, diagram)
2. Täck ämnen heltäckande
3. Bygg ämnesauktoritet (inte bara enkel sidoptimering)
4. Tänk globalt (konsekvent budskap över språk)

Hur AI-rankning påverkar lokal sökning specifikt:

Plats + förståelse av avsikt:

Googles AI-system förstår att “fotboll” betyder olika saker på olika platser:

• Chicago → Amerikansk football, Bears
• London → Fotboll/soccer, Premier League

Lokala relevanssignaler AI utvärderar:

För lokala företag:

Optimera inte bara för nyckelord. Optimera för:

• Din specifika lokala kontext
• Problemen som lokala användare försöker lösa
• Språkmönster din lokala målgrupp använder

RankBrain och BERT förstår lokal kontext. Använd det till din fördel.

Företagsperspektiv på AI-rankning:

Utmaningen:

Stora sajter med tusentals sidor kan inte optimera varje sida individuellt. Vi behöver skalbara strategier.

Vårt tillvägagångssätt:

1. Ämnesstruktur – Organisera innehållet i tydliga hierarkier
2. Malloptimering – Se till att mallar innehåller semantiska element
3. Automatiserade kvalitetssignaler – Författarattribut, publiceringsdatum, strukturerad data
4. Intern länkning – Låt Google förstå relationer

Vad AI-rankning innebär för företag:

Resultat:

Efter omstrukturering kring ämnen istället för nyckelord:

• 47 % ökning i long-tail-trafik
• 23 % bättre engagemangsstatistik
• Featured snippet-vinster upp 180 %

AI-rankning belönar sajter som är organiserade kring ämnen, inte nyckelord.

CRO-perspektivet på AI-rankning:

RankBrains engagemangssignaler skapar en feedbackloop:

Bra innehåll → Användare stannar → Rankingen förbättras → Mer trafik → Mer data → Ännu bättre ranking

Motsatsen gäller också:

Dålig matchning → Användare lämnar → Rankingen sjunker → Mindre trafik → Sämre ranking

Praktiska förbättringar:

1. Svar ovanför viket – Ge användarna det de behöver direkt
2. Skanningsbar struktur – Rubriker, punktlistor, korta stycken
3. Visuell hierarki – Led ögat till nyckelinformation
4. Tydliga nästa steg – Vad ska användaren göra efter läsning?

Våra testresultat:

Sida med svaret gömt i tredje stycket:

• Genomsnittlig tid på sidan: 23 sekunder
• Avvisningsfrekvens: 78 %

Samma innehåll med svaret i första stycket:

• Genomsnittlig tid på sidan: 3:47
• Avvisningsfrekvens: 34 %

RankBrain märkte det. Rankingen förbättrades med 12 positioner på 6 veckor.

Glöm inte: Googles AI-rankning ≠ AI-sökningsplattformar.

Googles AI-rankning:

• Avgör vilka sidor som rankas i traditionell sökning
• Använder RankBrain, BERT, Neural Matching, MUM
• Visar fortfarande listor med länkar (oftast)

AI-sökningsplattformar (ChatGPT, Perplexity, Claude):

• Genererar svar, inte rankinglistor
• Kan citera källor direkt i texten
• Annan optimeringsstrategi

Överlappningen:

Innehåll som rankar högt i Googles AI-ranking citeras ofta även av AI-plattformarna. Men inte alltid.

Övervaka båda:

Verktyg som Am I Cited låter dig spåra synlighet i:

• Traditionella Google-rankningar
• Google AI Overviews
• ChatGPT-citeringar
• Perplexity-citeringar

Din Google-optimering och AI-optimering bör komplettera varandra, inte konkurrera.

Den här tråden klargjorde mycket. Här är min uppdaterade förståelse:

Hur Googles AI-system samverkar:

1. RankBrain – Hanterar nya frågor, mäter engagemangssignaler (CTR, tid på sidan)
2. BERT – Förstår innebörden av frågor, särskilt små kontextuella ord
3. Neural Matching – Kopplar samman koncept i frågor och innehåll
4. MUM – Framtida multimodal förståelse (begränsad användning nu)

Viktiga skiften i SEO-strategi:

Från → Till:

• Nyckelord → Avsikt
• Flera tunna sidor → En omfattande sida
• Nyckelordsdensitet → Semantisk täckning
• Exakt matchning → Konceptmatchning
• Sidoptimering → Ämneskluster

Praktiska förändringar jag gör:

1. Konsoliderar liknande sidor till omfattande resurser
2. Optimerar titlar för CTR (RankBrain bryr sig om klick)
3. Svarar direkt på frågor i första stycket (engagemangssignaler)
4. Täck ämnen heltäckande (Neural Matching kopplar koncept)
5. Matchar exakt användarens språkbruk (BERT förstår kontext)

Den stora insikten:

Googles AI försöker förstå vad användarna egentligen vill ha och hitta sidor som bäst tillfredsställer avsikten. Optimera för användarnöjdhet, så belönar AI:n dig.

Tack till alla för att ni gjort komplexiteten begriplig och konkret.