Nu är detta mina egna tankar baserade på research och pågående tester. Ingen vet exakt hur Google’s AI-mode fungerar, men man har en förståelse på hur AI söker information.
Vad är Relevance Engineering?
Relevance Engineering är en ny strategi för att optimera innehåll så att det blir relevant, citerbart och användbart i AI-drivna sökmotorer som Google AI Mode.
Istället för att fokusera på sidrankning via sökord, fokuserar Relevance Engineering på att:
-
Skapa självständiga, semantiskt rika passager
-
Optimera för syntetiska och personliga sökfrågor
-
Använda vektorinbäddningar och semantisk likhet
-
Stödja flerstegs resonemang i AI-system
-
Leverera multimodalt innehåll (text, video, ljud, grafik)
Målet är att innehållet ska väljas och citeras av AI, inte bara visas i sökresultat.
Här är min lista på vad jag tror är de största skillnaderna mellan SEO och AI-mode search, eller vad som kan kallas för Relevance Engineering.
🆚 1. Mål och optimeringsfokus
-
SEO: Optimerar för att ranka sidor högt i SERP:en baserat på specifika sökord och klickfrekvens.
-
Relevance Engineering: Optimerar innehåll för att bli utvalt av AI-system (som Google AI Mode) som bygger svar genom flerledade resonemang och personlig anpassning – inte bara genom klickdata eller sidranking.
📄 2. Passagenivå vs. sidnivå
-
SEO: Optimerar hela sidor.
-
Relevance Engineering: Bryter ner innehåll i självständiga, semantiskt rika passager (2–3 meningar) som kan citeras och förstås utan kontext.
🔍 3. Sökfrågor och fan-out
-
SEO: Fokuserar på “head terms” (huvudsökord).
-
Relevance Engineering: Simulerar och optimerar för dolda “fan-out” queries – jämförande, personliga och reformulerade frågor som AI genererar i bakgrunden.
🧠 4. Semantisk analys & embeddings
-
SEO: Använder keyword density och metadata.
-
Relevance Engineering: Använder vektorinbäddningar och kosinuslikhet för att mäta innehållets meningsmässiga närhet till sökintentionen.
🔗 5. Kedjor av resonemang
-
SEO: Svarar på isolerade frågor.
-
Relevance Engineering: Bygger innehåll som stöder logiska steg i en användares beslutsresa (t.ex. medvetenhet → övervägande → beslut), vilket AI använder för att konstruera svar.
🎥 6. Multimodalt innehåll
-
SEO: Fokus på text och metadata.
-
Relevance Engineering: Optimerar för text, video, ljud, tabeller, bilder – med strukturerad metadata (schema.org) för varje format.
📊 7. Synlighet ≠ Trafik
-
SEO: Mäter synlighet via klick och positioner.
-
Relevance Engineering: Mäter citatvärde, innehållsinkludering i AI-svar och passage-matchning – även utan klick.
Här är en grafisk jämförelsetabell som visar huvudskillnaderna mellan traditionell SEO och Relevance Engineering för AI Mode:
| Aspekt | Traditionell SEO | Relevance Engineering för AI Mode |
|---|---|---|
| 🎯 Mål | Rankning i SERP, klickoptimering | Inkludering i AI-genererade svar, citatbarhet, semantisk precision |
| 📄 Optimeringsnivå | Sidor (HTML-sidor, URL-struktur) | Passager (2–3 meningar, självständiga och meningsfulla) |
| 🔍 Sökfokus | Enstaka sökord (head terms) | Fan-out queries (personliga, jämförande, dolda AI-genererade) |
| 🧠 Innehållsmatchning | Nyckelordsmatchning (TF-IDF, LSI, etc.) | Vektorbaserad semantisk likhet (embeddings + cosine similarity) |
| 🧩 Logikstöd / Resonemang | Begränsat, ofta linjärt | Flerstegs logik och beslutsflöden stöds (Awareness → Consideration → Decision) |
| 🎥 Innehållsformat | Text, bilder med alt-taggar | Text, video, ljud, tabeller, infografik – med schema.org och multimodal metadata |
| 📈 Synlighetsmått | SERP-position, CTR | Citeringsfrekvens, passage-match, AI-innehållsinkludering |
| 🛠 Verktyg | Yoast, Ahrefs, SEMrush | Screaming Frog (passage extraction), SentenceTransformers, Gemini/OpenAI, Profound |
| 🧬 Taktikens framtidssäkerhet | Begränsad – förlorar effektivitet i AI Mode | Designad för framtida sökmotorer med reasoning och LLM-baserad retrieval |