RAG förklarat för icke-tekniska marknadsförare – hur påverkar det faktiskt vår innehållsstrategi?

Låt mig förklara RAG på enklast möjliga sätt.

Biblioteksanalogin:

Föreställ dig att en AI är en väldigt smart person som läste miljontals böcker för flera år sedan (träningsdata). De kan svara på många frågor utantill.

Men vad händer om du frågar om något som hände förra veckan? De vet inte – de minns bara vad de läste tidigare.

RAG är som att ge den personen en bibliotekarieassistent.

När du ställer en fråga springer bibliotekarien iväg för att hitta relevanta böcker och lämnar över relevanta sidor till den smarta personen. Nu kan de svara med både sin kunskap OCH aktuell information.

Hur det fungerar tekniskt (förenklat):

1. Du ställer en fråga
2. Ett hämtningssystem söker efter relevant innehåll (din webbplats, artiklar, dokumentation)
3. Relevanta stycken hämtas och ges till AI:n
4. AI:n genererar ett svar med hjälp av dessa hämtade stycken
5. Det citeras varifrån informationen kommer

För innehållsskapare:

Ditt innehåll kan “hämtas” och användas för att besvara frågor direkt – inte bara om/när det hamnar i träningsdata.

Det är därför struktur i innehållet är så viktigt. Hämtningssystemet måste hitta ditt innehåll OCH extrahera rätt delar.

Jag översätter detta till konkreta åtgärder för innehållsstrategi.

Vad som gör innehåll RAG-vänligt:

1. Tydlig avsnittsstruktur

   • Varje avsnitt bör besvara en specifik fråga
   • Använd beskrivande rubriker
   • Börja med svaret, utveckla sedan

2. Semantisk tydlighet

   • Ange explicit vad artikeln handlar om (“Denna artikel förklarar…”)
   • Använd konsekvent terminologi genom hela texten
   • Definiera begrepp när de introduceras

3. Chunking-vänligt format

   • Paragrafer som fungerar fristående
   • Varje avsnitt bör kunna extraheras
   • Listor och tabeller för uppdelad information

4. Korrekt metadata

   • Tydliga titlar som beskriver innehållet
   • Korrekt metabeskrivning
   • Rätt schema-markup

Den viktigaste insikten:

RAG-system läser inte hela din artikel. De extraherar specifika delar som verkar relevanta för en fråga. Varje avsnitt i ditt innehåll bör fungera självständigt.

Tänk: “Om en AI bara drog ut detta stycke för att besvara en fråga, skulle det vara begripligt på egen hand?”

Synvinkel från en dokumentationsskribent. Vi har optimerat för RAG i över ett år.

Vad som fungerade:

• Omvandlade berättande dokumentation till FAQ-format där det var möjligt
• Gjorde varje avsnitt till en komplett informationsenhet
• Lade till tydliga ämnessatser i varje avsnitt
• Använde konsekventa benämningar för funktioner och begrepp

Vad som inte fungerade:

• Långa, flytande förklaringar som bygger på varandra
• Viktig information gömd i stycke 5 i ett avsnitt
• Otydliga rubriker som “Översikt” eller “Nästa steg”
• Antog kontext från tidigare avsnitt

Mentalt tankesätt:

Föreställ dig att ditt innehåll strimlas i 500-ordsbitar och varje bit måste vara begriplig ensam. För det är i princip vad RAG gör.

SEO-konsult här. Låt mig förklara skillnaden mellan RAG och SEO.

Traditionell SEO:

• Optimera för sidnivå-rankning
• Bygg auktoritet genom bakåtlänkar
• Rikta in dig på specifika nyckelord
• Mål: hamna högt i sökresultaten

RAG-optimering:

• Optimera för hämtning på avsnittsnivå
• Auktoritet är viktigt men på annat sätt (finnas i högkvalitativa indexerade källor)
• Rikta in dig semantiskt mot ämnen och koncept
• Mål: bli hämtad och citerad för relevanta frågor

De överlappar men är inte identiska:

En sida kan ranka #1 på Google men inte hämtas bra av RAG (om den är dåligt strukturerad).

En sida kan vara osynlig på Google men ständigt hämtas av Perplexity (om den besvarar specifika frågor väl).

Bron:

Gör båda. Bra innehållsstruktur hjälper både traditionell SEO och RAG-hämtning. Det extra RAG-specifika arbetet handlar mest om optimering på avsnittsnivå.

Plattformsperspektiv: olika AI-system använder RAG på olika sätt.

Perplexity: Ren RAG. Söker webben i realtid för varje fråga. Färskt innehåll är mycket viktigt.

Google AI Overviews: RAG från Googles sökindex. Traditionell SEO är fortfarande viktig eftersom du måste vara indexerad.

ChatGPT: Mest träningsdata. Använder RAG bara när webbläsarfunktionen är aktiverad. Mindre beroende av färskt innehåll.

Claude: Liknar ChatGPT. Har webbsökning nu men kärnan är träningsdata.

Implikationen:

Var du vill synas avgör vad du ska prioritera:

• Perplexity = färskt, välstrukturerat, genomsökningsbart
• Google AI = traditionell SEO + bra struktur
• ChatGPT = långsiktigt auktoritetsbyggande + inkludering i träningsdata

Olika plattformar, olika optimeringsprioriteringar.

Snabb teknisk kommentar om “embeddings” eftersom det nämns ofta.

Vad är embeddings?

Ditt innehåll omvandlas till en lista med siffror (ofta 768–1536 siffror per stycke). Dessa siffror representerar “meningen” i texten.

Hur hämtning använder dem:

När du ställer en fråga blir även din fråga till siffror. Systemet hittar innehållsbitar vars siffror är mest lika din frågas siffror.

Varför det är viktigt för innehåll:

Om ditt innehåll är förvirrande skrivet blir embeddings röriga. Om ditt innehåll tydligt adresserar ett ämne blir embeddings rena och matchar frågor väl.

Praktisk innebörd:

Skriv tydligt. Ange ditt ämne explicit. Använd vedertagen terminologi.

Var inte för smart eller indirekt. Matematiken fungerar bättre när betydelsen är uppenbar.

Byråperspektiv. Vi har gjort RAG-specifika innehållsgranskningar för kunder.

Vad vi utvärderar:

1. Avsnittens självständighet – Kan varje avsnitt stå på egna ben?
2. Rubrikernas tydlighet – Beskriver rubrikerna faktiskt innehållet?
3. Svarens placering – Finns nyckelsvar i början av avsnitten?
4. Terminologins konsekvens – Används samma begrepp genomgående?
5. Genomsökningsbarhet – Kan AI-systemen faktiskt komma åt innehållet?

Vanliga problem vi hittar:

• Bra innehåll i PDF:er som AI har svårt att komma åt
• Nyckelinformation i bilder utan alt-text
• Kritiska svar begravda mitt i långa avsnitt
• Rubriker som inte matchar innehållet (t.ex. “Kom igång” för avancerade ämnen)

Åtgärden:

Oftast handlar det om att strukturera om befintligt innehåll, inte att skapa nytt. De flesta sajter har bra information, bara dåligt paketerad för RAG-hämtning.

Den här tråden har varit otroligt lärorik. Här är min sammanfattning för andra innehållsmarknadsförare:

Vad RAG betyder för oss:

RAG är hur AI hittar och använder vårt innehåll i realtid. Det är mekanismen bakom AI-citeringar.

Viktiga åtgärder:

1. Strukturera innehåll i extraherbara delar – Varje avsnitt ska fungera självständigt
2. Börja med svaren – Viktig information först, förklaring sedan
3. Använd tydliga, beskrivande rubriker – Tala om för AI vad varje avsnitt handlar om
4. Håll terminologin konsekvent – Samma ord för samma begrepp
5. Säkerställ genomsökningsbarhet – AI måste kunna komma åt ditt innehåll
6. Tänk avsnittsnivå, inte sidnivå – Optimera enskilda bitar

Mentalt tankesätt:

Ditt innehåll kan strimlas i delar och enskilda delar hämtas för specifika frågor. Optimera för den verkligheten.

Verktyg:

Använd Am I Cited för att se vilket innehåll som faktiskt hämtas och citeras. Omvänd ingenjör vad som fungerar.

Tack alla för förklaringarna!