Vilka är de faktiska rankningsfaktorerna för AI-sök? Inte Google – ChatGPT, Perplexity, etc.

Jag har forskat på detta i 18 månader. Här är vad vi vet:

Primära AI-citeringsfaktorer:

Vad som spelar MINDRE roll än i Google SEO:

• Antal bakåtlänkar (kvalitet spelar dock roll)
• Nyckelordstäthet/-optimering
• Sidans laddningstid (spelar roll, men mindre viktad)
• Intern länkningsstruktur

Vad som spelar MER roll än i Google SEO:

• Varumärkes-/entitetskännedom
• Författarexpertis-signaler
• Innehållets utvinningsbarhet
• Konsekvens över plattformar

Den viktiga skillnaden: Google rankar sidor. AI citerar avsnitt. Du behöver innehåll som har citeringsvärda avsnitt.

Jag bryter ner hur AI-system verkar utvärdera auktoritet:

Författarnivå-signaler:

• Namngiven författare med bio
• Meriter relevanta för ämnet
• Erfarenhet (andra publikationer)
• Socialt bevis (följare, erkännande)

Varumärkesnivå-signaler:

• Varumärkeskännedom (Wikidata/Knowledge Graph)
• Konsekvent NAP över plattformar
• Pressbevakning och omnämnanden
• Social närvaro och engagemang

Innehållsnivå-signaler:

• Citeringar av auktoritativa källor
• Egen forskning/data
• Expertcitat eller bidrag
• Omfattande, korrekt information

Korswebb-signaler:

• Omnämnd av andra auktoritativa sidor
• Citerad i forum (särskilt Reddit)
• Refererad i nyheter/publikationer
• Konsekvent information över källor

Vad det här innebär praktiskt:

Det är därför Reddit citeras trots låg “traditionell” auktoritet – plattformen har starka korswebb-omnämnanden och autentiska användarsignaler.

Varje AI-plattform väger faktorer olika. Här är mina observationer:

ChatGPT:

• Stor vikt på träningsdata (historisk auktoritet)
• Varumärkeskännedom spelar stor roll
• Föredrar omfattande, etablerade källor
• Realtidsökning följer Bing-signaler

Perplexity:

• Realtidsrelevans är avgörande
• Aktualitet vägs tungt
• Källdiversitet spelar roll (citerar flera källor)
• Stark vikt på Reddit/forum

Google AI Overview:

• Google-ranking är primär signal
• E-E-A-T-signaler från Googles utvärdering
• Strukturerad data hjälper
• Följer traditionella SEO-mönster mest

Claude:

• Endast träningsdata (ingen realtidsökning än)
• Auktoritet från träningskorpus
• Svårt att optimera direkt

Slutsats: Du kan inte optimera för “AI” generellt. Varje plattform är olika.

Förenande faktorer: Innehållskvalitet, tydlighet och expertis hjälper överallt. Börja där.

Om strukturerad data specifikt:

Hjälper schema markup AI-synlighet?

Våra tester (200 sidor):

Varför strukturerad data hjälper:

1. Hjälper AI att tolka innehållsstruktur
2. Klargör relationer mellan entiteter
3. Signalerar innehållstyp och syfte
4. Gör extraktion mer tillförlitlig

Mest effektfullt schema: FAQPage och HowTo – dessa matchar direkt det fråge-svarformat AI föredrar.

Implementeringsprioritet:

1. FAQPage på FAQ-innehåll (störst effekt)
2. HowTo på instruktionsinnehåll
3. Article-schema med författarinformation
4. Product-schema för e-handel

Varning: Schema är en signal, ingen garanti. Bra innehåll utan schema slår dåligt innehåll med schema.

Om aktualitetsfrågan:

Hur mycket spelar aktualitet roll för AI?

Beror starkt på frågetyp:

Plattformsvariationer:

• Perplexity: Realtid, väger aktualitet tungt
• ChatGPT-sök: Aktuell när sökning är aktiverad
• ChatGPT-bas: Träningscutoff begränsar aktualitet
• Google AI Overview: Aktuell via index

Vad vi gör:

• Uppdaterar nyckelinnehåll månadsvis med färsk statistik
• Lägger till “senast uppdaterad”-datum tydligt
• Förnyar säsongsinnehåll före säsonger
• Håller evigt aktuellt innehåll evigt

Balansen: För evigt aktuella ämnen slår auktoritet aktualitet. För aktuella ämnen kan aktualitet slå auktoritet.

Veta vilken kategori ditt innehåll tillhör.

Du nämnde Reddits höga citeringsfrekvens trots låg “traditionell auktoritet”. Här är varför:

Varför Reddit citeras så mycket:

1. Autentiska användarsignaler

   • Upvotes = community-validering
   • Kommentarer = engagemangsdjup
   • Fråge-/svarformat matchar AI-frågor

2. Närvaro i träningsdata

   • Vanligt i ChatGPT-träning
   • Används i de flesta LLM-träningar

3. Verkliga erfarenheter

   • Användare delar faktiska upplevelser
   • Mindre marknadsföringspolering, mer äkthet
   • E-E-A-T “Erfarenhet”-signal

4. Fråge-svarformat

   • Redan strukturerat som Q&A
   • Lätt för AI att extrahera
   • Matchar användarfrågors mönster

Vad detta säger om AI-“auktoritet”:

AI-system värderar ANDRA auktoritetssignaler än Google:

• Äkthet före polering
• Erfarenhet före meriter (ibland)
• Community-validering före redaktionell granskning
• Naturligt språk före SEO-språk

Lärdomen: Traditionella auktoritetsmått (DA, bakåtlänkar) säger inte hela sanningen. AI-system har egen auktoritetsutvärdering.

En faktor som underskattas: Entitetsigenkänning.

Vad är entitetsigenkänning för AI? AI-system måste förstå vad/vem du är som entitet – ett varumärke, organisation eller författare.

Hur AI känner igen entiteter:

• Wikipedia/Wikidata-närvaro
• Google Knowledge Panel
• Konsekventa omnämnanden över webben
• LinkedIn, Crunchbase-profiler
• Pressbevakning med konsekvent info

Varför entitetsigenkänning är viktigt: Om AI-system “känner till” dig, litar de mer på dig.

Testa detta: Fråga ChatGPT: “Vad är [ditt varumärke]?”

Om den ger korrekt info: Du har entitetsigenkänning. Om den hallucinerar eller inte vet: Du har ett problem.

Bygga entitetsigenkänning:

1. Skapa/ansök om Wikidata-post (om tillräckligt känd)
2. Säkerställ konsekvent NAP över plattformar
3. Bli omnämnd i kontexter AI kan lära från
4. Bygg Knowledge Panel via PR/Wikipedia

Avkastningen: Varumärken med stark entitetsigenkänning citeras 2-3 gånger mer än okända varumärken, även med liknande innehållskvalitet.

Viktig brasklapp kring alla dessa “faktorer”:

Vi observerar mestadels korrelationer, inte bekräftad kausalitet.

Vad vi faktiskt vet:

• Vissa innehållskaraktäristika korrelerar med högre citeringsfrekvens
• Vi kan inte se inuti AI-systemens faktiska algoritmer
• Korrelation ≠ kausalitet
• AI-system förändras ständigt

Vad detta innebär: Alla dessa “rankningsfaktorer” är kvalificerade gissningar baserade på observation.

Säkra kort (korrelerar starkt):

• Innehållskvalitet och tydlighet
• Frågerelevans
• Källauktoritet
• Strukturerat format

Osäkra områden:

• Exakt viktning av faktorer
• Plattformsspecifika algoritmer
• Hur faktorer samverkar
• Hur algoritmer ändras över tid

Praktisk strategi: Optimera för grunderna (kvalitet, tydlighet, auktoritet). Följ upp resultat. Iterera baserat på observationer.

Överoptimera inte för “AI-rankningsfaktorer” du inte säkert vet finns. Fokusera på att skapa verkligt värdefullt innehåll.

Det här är heltäckande. Mina slutsatser:

Ramen jag kommer använda:

Faktorer med hög tilltro att optimera:

1. Innehållstydlighet och utvinningsbarhet
2. Direkt relevans för frågor
3. Auktoritetssignaler för författare/varumärke
4. Omfattande ämnesbevakning
5. Strukturerad data (FAQPage, HowTo)

Faktorer med medelhög tilltro:

1. Aktualitet (ämnesberoende)
2. Korswebb-omnämnanden
3. Entitetsigenkänning
4. Schema markup

Faktorer med låg tilltro/indirekt effekt:

1. Bakåtlänkar (indirekt via Google-ranking)
2. Traditionella DA-mått
3. Teknisk SEO (spelar fortfarande roll, men mindre)

Viktiga skillnader från Google SEO:

• Mindre fokus på länkar
• Mer fokus på entitets-/varumärkeskännedom
• Innehållets utvinningsbarhet viktigare
• Plattformsspecifik optimering viktig

Vad jag gör annorlunda:

1. Lägger till författarbio och meriter
2. Implementerar FAQPage-schema överallt
3. Bygger entitetsigenkänning (Wikidata, omnämnanden)
4. Följer upp med Am I Cited för att se vad som faktiskt fungerar

Meta-insikten: AI-“rankningsfaktorer” utvecklas. Följ upp, testa, iterera. Förutsätt inte att dagens faktorer är permanenta.

Tack alla!