Hur ofta bör vi uppdatera innehåll för AI-synlighet? Ser motstridiga data om aktualitet vs evergreen

Förvirringen är verklig eftersom båda lägren har delvis rätt. Här är det nyanserade svaret:

Aktualitet spelar roll, men olika för olika typer av innehåll:

1. Tidskänsligt innehåll (nyheter, priser, evenemang)

   • Aktualitet är den främsta rankingfaktorn
   • Föråldrat innehåll straffas aktivt
   • Uppdateringsfrekvens: realtid till dagligen

2. Semi-evergreen-innehåll (branschtrender, bästa-praktiker)

   • Aktualitet är viktigt men balanseras med auktoritet
   • Kvartals- till halvårsvis översyn är lämpligt
   • Uppdateringsfrekvens: var 3–6:e månad

3. Riktigt evergreen-innehåll (grunder, guider, definitioner)

   • Auktoritet väger tyngre än aktualitet
   • Årlig översyn räcker
   • Uppdateringsfrekvens: årligen eller när fakta ändras

Den datapoäng som räknas:

Nyare publiceringsdatum kan påverka AI:s rankingbeslut upp till 25 % av gångerna. Det är betydande men inte avgörande.

Det fatala misstaget:

Att ändra datum utan riktiga uppdateringar. AI-system upptäcker detta och straffar det. Det är värre än att inte uppdatera alls.

Vi analyserade vår innehållsportfölj mot AI-citatdata. Här är vad vi fann:

Innehållets ålder vs citeringsgrad:

• 0–6 månader gammalt: 42 % citeringsgrad
• 6–12 månader gammalt: 38 % citeringsgrad
• 1–2 år gammalt: 31 % citeringsgrad
• 2+ år gammalt: 18 % citeringsgrad

Men vänta:

När vi kontrollerade för kvalitet minskade skillnaden avsevärt. Äldre innehåll av hög kvalitet presterade fortfarande bra.

Insikten:

Aktualitet ger en boost, men kompenserar inte för kvalitetsbrister. En välskriven 2 år gammal artikel slår en medioker 2 månader gammal artikel.

Praktisk implikation:

Uppdatera ditt bästa innehåll regelbundet. Låt svagare innehåll åldras ut naturligt. Slösa inte resurser på att fräscha upp mediokert innehåll – det hjälper inte.

Utgivarperspektiv: vi uppdaterar över 2000 artiklar. Så här gör vi:

Stegad uppdateringsstrategi:

Nivå 1 – Månatliga uppdateringar:

• Topp 50 trafikalstrare
• Innehåll om ämnen som förändras ofta
• Artiklar riktade mot konkurrenter

Nivå 2 – Kvartalsvisa uppdateringar:

• Nästa 200 viktigaste artiklarna
• Semi-evergreen branschrelaterat innehåll
• Produkt-/tjänstejämförelser

Nivå 3 – Årlig översyn:

• Evergreen-grunder
• Historiskt innehåll
• Referensmaterial

Nivå 4 – Arkiv:

• Innehåll som inte längre är relevant
• Omdirigera eller noindex, uppdatera ej

Nyckeln:

Vi spårar vilken nivå varje artikel tillhör och följer uppdateringsscheman. Utan systematik blir aktualitet slumpmässigt.

Content operations manager här. Vad räknas som en “meningsfull uppdatering”?

Uppdateringar som AI-system känner igen:

• Nya sektioner eller avsevärt utökat innehåll
• Uppdaterade data/statistik med nya källor
• Nya exempel eller fallstudier
• Korrigerad/uppdaterad information
• Tillägg av expertcitat eller perspektiv

Uppdateringar som inte hjälper (och kan skada):

• Bara ändra datumet
• Mindre ändringar i formuleringar
• Oformatering utan nytt innehåll
• Lägga till utfyllnadstext
• Flytta runt stycken

Regeln:

Om du inte skulle vilja läsa om det efter uppdateringen räknas den troligen inte.

Tekniskt innehållsperspektiv: våra krav på aktualitet är höga.

Krav för mjukvarudokumentation:

• Uppdatera inom 24 timmar efter funktionsändringar
• API-referenser måste matcha aktuell version
• Skärmdumpar uppdateras vid varje release
• Kodexempel testas mot senaste version

Vad händer om vi inte gör det:

AI rekommenderar föråldrade lösningar. Användare blir frustrerade. Supportärenden ökar. Varumärkets rykte försämras.

Vårt tillvägagångssätt:

Automatiserad övervakning av produktförändringar → triggar innehållsgranskning → uppdatering inom definierade SLA:er.

För techbolag: aktualitet är inget val, det är produktkvalitet.

Byråperspektiv från arbete med över 30 kunder:

Vanliga misstag:

1. Uppdatera allt lika mycket – slösar resurser på innehåll av lågt värde
2. Aldrig uppdatera något – innehållet blir sakta osynligt
3. Datummanipulation – aktivt skadligt
4. Ingen spårning – uppdaterar i blindo utan att veta vad som fungerar

Vad som fungerar:

Månad 1: Granska allt innehåll för AI-citatsresultat (använd Am I Cited) Månad 2: Kategorisera i nivåer baserat på prestanda och uppdateringsbehov Månad 3+: Kör stegade uppdateringsschemat

ROI-insikten:

Att uppdatera ditt bästa 20 % av innehållet ger 80 % av aktualitetsnyttan. Fokusera där först.

Detta är exakt vad jag behövde. Här är mitt sammanfattade ramverk:

Strategi för innehållets aktualitet:

1. Granska först – Ta reda på vilket innehåll som får AI-citat innan du prioriterar uppdateringar

2. Dela in ditt innehåll i nivåer:

   • Tidskänsligt → Uppdatera ofta (veckovis/månatligen)
   • Semi-evergreen → Kvartalsvis
   • Riktigt evergreen → Årligen
   • Arkiv → Uppdatera ej, omdirigera/noindex

3. Fokusera på högkvalitativt innehåll – Aktualitet förstärker kvalitet, ersätter den inte

4. Gör meningsfulla uppdateringar – Faktiska tillägg, inte datummanipulation

5. Följ upp och iterera – Övervaka citatfrekvens före/efter uppdateringar

Min handlingsplan:

1. Sätt upp Am I Cited-spårning för våra 100 främsta artiklar
2. Dela in alla 500 artiklar i nivåer
3. Skapa uppdateringskalender efter nivå
4. Fokusera Q1 på att fräscha upp högkvalitativt, daterat innehåll (högst ROI)

Tack alla för de praktiska ramverken!

Glöm inte schema markup för aktualitetssignaler:

datePublished – När det ursprungligen skapades dateModified – När det väsentligt uppdaterades

AI-system läser dessa. Se till att de är:

• Med på alla artiklar
• Korrekt ifyllda (ljug inte)
• I rätt ISO 8601-format
• Synliga på sidan (inte bara i koden)

Felaktig eller saknad datum-markup gör att AI inte kan bedöma aktualitet korrekt. Du kanske uppdaterar innehåll men får ingen utdelning eftersom signalerna saknas.