Har någon gjort en AI-innehållsrevision? Vad lärde ni er egentligen?

Jag har genomfört AI-innehållsrevisioner för över 15 kunder. Så här brukar de se ut:

Kärnkomponenter:

1. Bedömning av varumärkesrepresentation

• Fråga AI-plattformar om ditt företag
• Dokumentera vad de säger
• Identifiera felaktigheter eller föråldrad information
• Jämför hur konkurrenter representeras

2. Granskning av innehållsupptäckt

• Vilket av ditt innehåll visas i AI-svar?
• Vilka innehållstyper citeras mest?
• Vad saknas som borde finnas med?

3. Granskning av noggrannhet och aktualitet

• Är citerat innehåll aktuellt?
• Tränar gamla artiklar AI med föråldrad information?
• Återspeglar aktuellt innehåll nuvarande positionering?

4. Kontroll av auktoritetssignaler

• Är författarens meriter synliga?
• Finns experttilldelning?
• Signaler om extern validering?

5. Strukturell optimeringsrevision

• Extraheringsvänlig formatering?
• Är schema-markup implementerat?
• Tydliga, tolkbara rubriker?

Typiskt fynd:

De flesta företag har mycket äldre innehåll som tränar AI med felaktig eller föråldrad information om varumärket.

Vi gjorde en omfattande AI-revision för 6 månader sedan. Här är vad vi faktiskt lärde oss:

Överraskande fynd #1:

Ett blogginlägg från 2019 var vårt mest citerade innehåll i ChatGPT. Problemet? Det beskrev en produktfunktion som vi avvecklade 2021. AI vilseledde aktivt potentiella kunder.

Överraskande fynd #2:

Vår “Om oss”-sida hade svaga entitetssignaler. När folk frågade ChatGPT om vårt företag var beskrivningen vag och delvis felaktig.

Överraskande fynd #3:

Konkurrenter med nyare innehåll blev citerade där vi borde ha varit, trots att vi hade större auktoritet inom området.

Vad vi gjorde:

1. Uppdaterade eller tog bort 45 föråldrade artiklar
2. Omstrukturerade Om oss-sidan med tydliga entitetsdefinitioner
3. Skapade nytt innehåll som riktade sig mot frågor där konkurrenter dominerade
4. Lade till schema-markup på viktiga sidor

Resultat efter 6 månader:

• 60% ökning av korrekta AI-varumärkesomnämnanden
• 3 konkurrenter rankar inte längre över oss i AI
• Äldre felinformation är till stor del rättad

Processperspektiv på AI-innehållsrevisioner:

Så strukturerar vi revisionen:

Vecka 1: Upptäckt

• Installera AI-övervakningsverktyg
• Skapa lista med nyckelfrågor (50-100 frågor)
• Kör baslinjetester på AI-plattformar
• Dokumentera nuläget

Vecka 2: Innehållsinventering

• Identifiera allt innehåll som citeras av AI
• Markera föråldrat innehåll (>2 år gammalt)
• Bedöm citerat innehålls noggrannhet
• Kontrollera varumärkesrepresentation

Vecka 3: Analys

• Jämför med konkurrenter
• Identifiera luckor och möjligheter
• Prioritera problem efter påverkan
• Ta fram rekommendationer

Vecka 4: Åtgärdsplan

• Innehåll som ska uppdateras
• Innehåll som ska tas bort/omdirigeras
• Nytt innehåll att skapa
• Tekniska åtgärder som krävs

Tidsåtgång:

För en sajt med 500+ sidor: 40-60 timmar totalt För en mindre sajt: 15-25 timmar

Värt det? Absolut. Insikterna är handlingsbara och riskerna med att inte göra det är verkliga.

Tekniskt SEO-perspektiv på AI-revisioner:

Tekniska element att granska:

Schema-markup:

• Article-schema med författare, datum
• FAQPage-schema för frågor och svar
• Organization-schema för entitetsklarhet
• HowTo-schema för instruktioner

Genomkrypbarhet:

• AI-botar kan nå allt viktigt innehåll
• robots.txt blockerar inte AI-crawlers
• Sidor laddar snabbt
• Innehåll finns i HTML (inte bara JavaScript)

Strukturell optimering:

• Tydlig rubrikhierarki
• Korta stycken (40-60 ord)
• Punktlistor och listor
• Tabeller för jämförelser

Vad vi ofta hittar:

60-70% av sajterna har schema-problem 40% har innehåll som AI-botar inte kan nå korrekt Det mesta innehållet är inte strukturerat för AI-extrahering

Den tekniska revisionen ger ofta snabba vinster.

Konkurrensperspektiv på AI-revisioner:

Vad man bör analysera:

1. Share of voice: Vilken andel av AI-svar inom din kategori nämner dig jämfört med konkurrenter?
2. Positionering: När du nämns, hur positioneras du i förhållande till konkurrenter?
3. Saknade frågor: Var syns konkurrenter men inte du?
4. Tonalitet: Är omnämnanden positiva, neutrala eller negativa?

Vad vi upptäckte:

Vår största konkurrent dök upp i tre gånger fler AI-svar för vår huvudproduktkategori. Analysen visade:

• De hade färskare innehåll om nyckelämnen
• Deras innehåll var mer strukturerat för AI-extrahering
• De hade starkare entitetssignaler

Åtgärden:

Skapade riktat innehåll för 20 högt värderade frågor där konkurrenten dominerade. Efter 6 månader har vi minskat gapet avsevärt.

Konkurrensanalys bör vara en kärndel av varje AI-revision.

Väldigt hjälpsamma ramverk. Här är vår revisionsplan:

Fas 1: Baslinjeutvärdering (vecka 1)

• Installera Am I Cited-övervakning
• Skapa 50 nyckelfrågor om vår bransch/företag
• Testa på ChatGPT, Perplexity, Google AI
• Dokumentera nuläget

Fas 2: Innehållsinventering (vecka 2)

• Identifiera innehåll som citeras
• Markera föråldrat/felaktigt innehåll
• Bedöm risker med äldre innehåll
• Kontrollera varumärkesrepresentation

Fas 3: Teknisk granskning (vecka 3)

• Schema-markup-revision
• Kontrollera AI-genomkrypbarhet
• Bedömning av innehållsstruktur
• Utvärdera extraheringsvänlighet

Fas 4: Konkurrensanalys (vecka 3)

• Bedömning av share of voice
• Gap-analys
• Jämförelse av positionering

Fas 5: Åtgärdsplan (vecka 4)

• Prioriterad lista över uppdateringar
• Innehåll att ta bort/omdirigera
• Nya innehållsmöjligheter
• Tekniska åtgärder

Förväntade resultat:

• Tydlig bild av AI-synlighet
• Handlingsbar förbättringslista
• Data om konkurrenspositionering
• Baslinje för att mäta framsteg

Tack till alla för detaljerad vägledning.

ROI-perspektiv på AI-innehållsrevisioner:

Kostnad för revision:

• Internt: 40-60 timmars teamarbete
• Externt (konsult): $5,000-$15,000 vanligtvis

Värdet av insikterna:

Vår kalkyl:

Vi upptäckte att föråldrat innehåll aktivt skadade oss hos prospekts som använde AI för research. Säljteamet rapporterade flera fall där prospekts förvirrats av AI-källad föråldrad information.

Revisionen betalade sig själv genom undvikna säljproblem inom 2 månader.

Frågan är inte om du har råd att göra en AI-revision. Det är om du har råd att låta bli.

Perspektiv på löpande revision:

Den första revisionen är bara början.

AI-landskapet förändras snabbt. Det som gäller idag kan ha ändrats om 3 månader.

Rekommenderad frekvens:

• Omfattande revision: Kvartalsvis
• Övervakning: Kontinuerlig (automatiserad)
• Snabbkontroller: Varje vecka (15 min)

Vad man ska följa upp mellan revisioner:

• Citeringsmönster (Am I Cited)
• Konkurrentrörelser
• Förändringar i varumärkesrepresentation
• Prestanda för nytt innehåll

Utvecklingen:

Din första revision fastställer baslinjen. Kommande revisioner följer upp:

• Fungerade åtgärderna?
• Vad har ändrats?
• Var finns nya möjligheter?
• Vilka nya problem har uppstått?

Bygg in revisionen i dina ordinarie innehållsprocesser. Det är inget engångsprojekt.