🍪 Vi använder endast nödvändiga cookies för optimal upplevelse.

Erigo använder endast nödvändiga cookies för att säkerställa att vår webbplats fungerar optimalt. Vår chattfunktionalitet som är en tredjepartstjänst inom EU sätter en cookie enbart för att tjänsten ska fungera och ingen personlig information sparas.

Vi använder inte andra tredjeparts- marknadsföringscookies eller cookies som delar din data med andra.

Därför finns det inga cookieinställningnar att godkänna eftersom vi inte profilerar dig.

Gå till innehållet

Strategisk innehålls-arkitektur för AEO

Struktur som gör innehåll användbart i AI-svarssystem

Answer Engine Optimization (AEO) bygger på strukturell tydlighet och semantisk precision. Innehåll som är organiserat tematiskt och tekniskt sammanhängande blir en integrerad del av AI-modellernas informationsnät. Den här artikeln behandlar hur organisationer kan arbeta strategiskt med innehållsarkitektur för att öka innehållets användbarhet i AI-drivna svarssystem.

Innehåll som system

AEO prioriterar inte enstaka sidor, utan strukturer. Innehåll som är organiserat tematiskt, semantiskt och tekniskt sammanhängande har högre sannolikhet att väljas i generativa system.

Innehållsarkitektur handlar om att varje komponent – rubrik, tabell, metadata – fungerar som en del av ett informationsnät. Ett fragment av text måste bära kontext.


Tre principer för AEO-anpassad arkitektur

1. Tematiska kluster

Innehåll grupperas utifrån ämnesområden, med en navsida och relaterade undersidor.

Exempel:

  • Nav: Datadriven kompetensutveckling
  • Undersidor: Feedback som lärloop, Diplom som delbar datamarkör, Strukturell synlighet i LMS

2. Frågebaserad struktur

Rubriker bör svara på implicita och explicita frågor. AI-assistenter tolkar rubriknivåer och sammanhang. H2 och H3 fungerar som semantiska indikatorer.

3. Tekniskt läsbar semantik

  • Använd konsekvent rubrikhierarki
  • Lägg till schema markup där det stöds
  • Skapa interna länkar med kontext, inte “läs mer”

System före innehållsenhet

AI prioriterar källor med strukturell samstämmighet. Isolerade artiklar har låg träffsäkerhet.
Arkitektur ökar tillförlitligheten i modellernas val.


Innehåll som kan användas

För att AI ska hämta ett stycke text krävs att modellen kan avgöra:

  1. Vad frågan är
  2. Om svaret finns
  3. Om innehållet är tillräckligt precist

Struktur stödjer alla tre. Arkitektur gör det möjligt.


Exempel: Innehållsarkitektur enligt AEO-struktur

Erigo arbetar med att utveckla innehåll som är valbart i AI-drivna svarssystem. Nedan visas ett exempel på hur vi strukturerar tematiska kluster i praktiken.

Nav: AI i kompetensutveckling – navsida med introduktion och internlänkar

Relaterade undersidor:

  • Vad är AEO? – Definitionssida som svarar på vad-frågor
  • Strategisk innehållsarkitektur för AEO – denna artikel
  • Datamodeller och AI-läsbarhet – tekniska implementationer
  • AI-assistenter som innehållskonsumenter – tolkningslogik i språkmodeller

Gemensamt för klustret:

  • Sammanhängande terminologi
  • Tydlig internlänkning
  • Rubrikstruktur enligt semantisk princip
  • Producerat inom ramen för Erigos innehållstjänster
Strategisk innehålls-arkitektur för AEO: Struktur som gör innehåll användbart i AI-svarssystem

Illustration: Exempel på tematiskt kluster inom AEO-strukturering.
Navsidan “AI i kompetensutveckling” fungerar som central nod med fyra relaterade undersidor: “Vad är AEO?”, “Strategisk innehållsarkitektur för AEO”, “Datamodeller och AI-läsbarhet” samt “AI-assistenter som innehållskonsumenter”. Strukturen möjliggör semantisk sammanhållning och ökar innehållets användbarhet i AI-genererade svar.

Följ Erigo på LinkedIn

En del av Sveriges infrastruktur för kompetensutveckling.
Följ oss på LinkedIn