Hur du skriver innehåll som AI-modeller faktiskt kan läsa och använda

Alla vill att vårt innehåll skall rekommenderas som källa eller refereras av AI modellerna. Att just ”min” artikel skall vara refererad som källa när chatGPT eller Gemini svarar på ämnet som du är expert på.

Detta blir allt viktigare för alla som skapar innehåll och vill synas. Kraven förändras – eller snarare återgår till ett mer kunskapsdrivet internet. Så vad skiljer SEO från AIO (AI Optimering)

1. SEO belönar struktur, länkar och tekniska signaler
2. AI belönar djup, fakta, relevans och semantiska samband

Nedan tabell är grovt förenklad och simpel, men en inledande enklare jämförelse kan passa för att senare i posten gå mer på djupet.

De två övergripande delarna av AI-optimering

AI-optimering faller i två huvudkategorier:

Innehåll - hur själva texten är skriven och strukturerad. Detta är hur AI modeller ”läser” och bygger representationer som semantik, densitet, fokus och logiskt sammanhang.

Teknik - hur sidan är byggd, formad och presenterad. Detta påverkar om AI-modellerna över huvud taget kan hitta sidan och hur stabilt innehållet lagras.

Båda delarna är nödvändiga.

Saknar du bra teknik → AI ser dig inte. Saknar du bra innehåll → AI ser dig, men bryr sig inte.

Övergripande delar som är av vikt

AI fokuserar på innehållet, så en ren sida är viktig. Sidfot, sidebars och annonser skippas i stor utsträckning om strukturen är korrekt, men för mycket brus riskerar ändå att späda ut huvudinnehållet.

Del 1 - Innehåll

Vilka är de viktigaste innehållsfaktorerna, baserat på hur moderna LLM:er faktiskt fungerar. Varje punkt inkluderar en beskrivning och ett konkret exempel.

Tydlig kontext och tema från början

AI modeller försöker tidigt avgöra vad sidan handlar om.

Detta görs via ämnes identifiering, chunkning och semantisk gruppering. Knepiga termer kanske, men kan enklare beskrivas som att varje mening måste bära värde och dessutom måste alla meningar höra ihop under samma sammanhang. Desto mer detta stämmer, desto bättre. Detta är matematik och beräknas.

Termer som används är coherence, embeddings och chunking.

Konkret sammanfattning: AI straffar texter som växlar tema eller blandar olika ämnen under samma URL. Det ger lågt logiskt sammanhang och svag representation i embeddings.

Exempel: En sida som handlar om ”cybersäkerhet för småföretag” men plötsligt inkluderar ett stycke om företagets kultur eller vision → minskar relevans.

Informationsdensitet, varje mening behöver innehålla kunskap

AI modeller extraherar fakta och samband, inte fluff.

Densitet är mätbar: unika substantiv, unika ord, låg redundans. Denna punkt är lite av en svår balans, för texten kan bli ointressant om den bara radar upp fakta, men samtidigt utspädd om den lägger ut texten för mycket.

Faktum: Modeller använder ordvariation och begreppsfrekvens för att bedöma om en text är kunskapstät eller bara marknadsföring.

Exempel: ”Vår lösning är världsledande och framtidssäker” → 0 kunskap.

”Flerfaktorsautentisering minskar sannolikheten för kontokapning genom att kräva en andra autentiseringsfaktor” → hög densitet.

Lexikal variation och keyword stuffing

AI modeller lär sig samband mellan begrepp. Naturligt vokabulär premieras och keyword stuffing straffas.

En varierad vokabulär signalerar att texten är bredare och mer informativ. Lexikal variation handlar om ett varierande språk och informationsdensitet bedömer hur mycket kunskap och ämnestrovärdighet det finns.

Faktum: Hög lexical variance hjälper modellen bygga en mer exakt semantisk representation runt ämnet.

Modeller bedömer repetitiv användning av exakt samma ord som ett tecken på låg informationsbredd.

Exempel: Att växla mellan ”intrång”, ”angrepp”, ”obehörig åtkomst” och ”säkerhetsincident” är bra, så länge det är korrekt.

Att skriva ”cybersäkerhet för småföretag” fem gånger på rad i samma sektion → låg kvalitet.

Rubriker som förklarar, inte säljer

Rubriker används som chunk-brytare i AI:s segmentering och är viktigt för det logiska sammanhanget. Bra rubriker är viktiga för att stötta modellerna i att dela upp innehållet.

”Kreativa” rubriker försämrar chunkyta och tema.

Faktum: AI använder rubriker för att knyta block till rätt semantiska enheter.

Exempel: ”Vår resa framåt” → dåligt semantiskt ankare ”Hur småföretag hanterar cyberattacker” → tydligt och värdefullt

Logiskt sammanhang, alla delar måste stödja huvudämnet

AI Relevans bygger på embeddings och mäter hur väl varje textblock passar sidans övergripande tema.

Faktum: Off-topic-stycken drar ned hela sidans relevans eftersom de ökar semantiskt brus.

Exempel: En guide om brandsäkerhet som plötsligt har ett stycke om arbetsmiljö trivsel → försämrar AI-värdet.

Tillräcklig längd, men utan luft

AI föredrar texter som är tillräckligt långa för att täcka ämnet men inte utdragna.

Faktum: Att skriva långt med hög densitet premieras, men viktigt att det är just hög ämnesdensitet. Kortare texter saknar tyngd. Längre texter riskerar att spreta.

Exempel: Korta lockande listor och en 150-word ”guide” om phishing premieras inte av AI. En faktabaserad artikel om världens beroende av TSMC och hur känslig den leveranskedjan är premieras.

När texten väl är skriven återstår nästa fråga: hur gör vi den tekniskt läsbar för AI-modellerna?

Del 2 - Teknik

Här är de faktorer som gör att AI-modeller kan hitta, förstå och bibehålla sidan i sina corpus. Även om AI modeller agerar betydligt mindre "tekniskt" än hur SEO fungerar så finns det faktorer som är viktiga. Alla som jobbar med SEO kommer känna igen termerna, men det finns betydande skillnader i tillämpning.

Grundsignaler för upptäckt: Robots, sitemap, canonical och schema

AI modeller använder liknande crawling-infrastruktur som sökmotorer. Vissa delar som att sidan rent tekniskt går att läsa är av yttersta vikt, men vissa andra delar är mer grädde på moset än ett måste. Sitemap, canonical är två sådana, bra men inget krav.

Faktum: En sida med noindex, fel canonical eller avsaknad av schema minskar chansen att ingå i AI:s datakorpus.

Exempel: En bloggpost med noindex → AI kommer med stor sannolikhet aldrig se den.

HTML-struktur med tydlig semantik

AI läser DOM, inte visuell design. Detta är en punkt som är väldigt viktig. Olika CMS är väldigt olika här och det finns anledning att verifiera hur just er plattform fungerar här. AI läser bara det som finns tillgängligt och med all javascript på sidorna idag så är det inte alltid att allt innehåll är tillgängligt direkt, utan genereras "on-demand" och då kan inte AI läsa informationen. Detta är ett vanligt problem på moderna plattformar. En separat post kommer om just detta.

Även struktur är av vikt. För att AI modellerna skall kunna filtrera bort headers, footers, sidebars, blobs, features, annonser etc behöver strukturen på sidan vara kristallklar.

Semantiken är det som avgör chunking och relationer, så hur rubriker är taggade och sektioner indelade är nu ännu viktigare än i SEO.

Faktum: Rätt struktur gör sidor mer stabila att extrahera text från, särskilt när AI pipelines skalar över miljontals dokument.

Exempel: H1 → H2 → H3 → p body → main → article → p

En uppsjö av nested