Sub-dokument prosessering og hva det betyr for innholdsproduksjon

Tradisjonell søk og GPT-basert søk ser på en hel side, scorer den, oppsummerer og indekserer hele siden. Nå beveger LLM-er seg bort fra denne praksisen og mot sub-dokument prosessering.

Indeksering beveger seg fra hele sider til utdrag

I stedet for å hente de "Topp 10" nettstedene ved hjelp av en søkemotor, henter Perplexity nå omtrent 26 000 granulære utdrag "snippets" (fragmenter på 2–4 ord/tokens) fra hele nettet for å fylle AI-ens "kontekstvindu." Ved å mette dette vinduet med fakta, har AI-en lite rom til å hallusinere, noe som resulterer i et mer nøyaktig, syntetisert svar.

Dette betyr at AI-en ikke bare "ser" artikkelen din; den trekker ut hundrevis av små numeriske representasjoner av faktaene dine.

For å være kvalifisert, må innholdet ditt være svært modulært og faktabasert. Hvis et enkelt avsnitt inneholder tre distinkte, verdifulle fakta, har det større sjanse for å bli "plukket" enn en lang, vag artikkel eller fortelling.

Hvorfor skjer denne endringen? 

Målet med dette er å fylle AI-ens minne (kontekstvindu) med relevante utdrag. Når vinduet er "fullt" av data, slutter AI-en å være "kreativ" og begynner å være en "destillatør." For å være kilden AI-en velger, må dataene dine være svært relevante og tette. AI-en ser ikke etter den "beste siden"; den ser etter de "beste 26 000 fragmentene" for å løse et puslespill.

Slutten på "Null-sum"-spillet

I tradisjonell SEO er det én #1-plass. I AEO vil to personer som stiller samme spørsmål få forskjellige svar fordi AI-en inkorporerer personlig minne (brukerens tidligere interesser, lokasjon og historikk) i kontekstvinduet.

Hvordan du strukturerer innholdet ditt må endres

Du kan ikke lenger bare "rangere for et nøkkelord." Synlighet er nå enda mer kontekstavhengig. Merkevaren din må være tilstede i den spesifikke nisjen eller "nabolaget" av informasjon som målbrukeren din ofte interagerer med. Hvis du selger løpesko, er blogger av uavhengige løpere en god plattform å dra nytte av.

Dette betyr at innholdet ditt må være svært modulært og faktabasert; du må bidra med noe. Dette vil forkaste alle AI-oppsummeringer av allerede kjent informasjon. Selskapet ditt må bidra med noe nytt. Vis ekspertise og erfaring gjennom faktiske data og mindre, mer kunnskapsrike stykker.

PageRank betyr fortsatt noe for "Kvalifisering"

Selv om svaret genereres fra utdrag, bruker Perplexity fortsatt en form for PageRank (lenkebasert autoritet) for å avgjøre hvilke dokumenter som i det hele tatt er "kvalifisert" til å bli brutt ned til utdrag. Klassisk SEO (backlinks og autoritet) er "inngangsbarrieren." Når du er gjennom døren, bestemmer "Sub-Dokument Optimalisering" (klarhet og faktatetthet) om du faktisk blir sitert i det endelige svaret.

Hvis du vil "vinne" i dette nye miljøet, slutt å skrive for "nøkkelord" og begynn å skrive for "utvinnbare fakta." Bruk klart, konsist språk som en AI lett kan tokenisere og passe inn i sitt begrensede kontekstvindu.

Innholdsproduksjon rettet mot AI-søk

Nivå 3: Gi LLM-en bruksklare data og innhold

Bruk schema markup, «ferdige begrunnelser» og dekning av flere intensjoner, så AI kan hente fakta og forsvare anbefalinger.

Nivå 2: Få modellen til å velge deg fremfor andre

Lag sammenligninger, treff søkeintensjon og bruk FAQ. Da får svarmotorer klare grunner til å foretrekke innholdet ditt.

Nivå 1: Gi modellen et tydelig informasjon

AEO-grunnlag: riktig struktur, tidlig oppsummering og korte faktasetninger gjør det lett for AI å hente ut og sitere innhold.

Publiser på eget nettsted, del andre steder

Lær hvordan du eier eget innhold, reduserer tredjepartsavhengighet og sikrer en felles sannhetskilde for AI ved å publisere på eget nettsted.

Schema Markup

Lær om schema markup (JSON-LD) for å hjelpe søkemotorer og AI med å forstå nettstedet ditt, trekke ut produktinfo og kvalifisere for søkefunksjoner.

Fant du det du lette etter?