SEO-optimering: Hvordan Googles AI virker (august 2026)

Søgemaskineoptimering (SEO) er processen med at optimere på-siden og af-siden faktorer, der påvirker, hvor højt en web-side rangerer for et bestemt søgeord. Dette er en multifacetteret proces, der inkluderer optimering af sideindlæsningstid, generering af en link-bygningstrategi, brug af SEO-værktøjer, samt læring af, hvordan man omvendt ingeniører Googles AI ved hjælp af computational thinking.

Computational thinking er en avanceret type analyse- og problem-løsningsteknik, som computerprogrammerere bruger, når de skriver kode og algoritmer. Computational thinkers søger sandheden ved at bryde et problem ned og analysere det ved hjælp af first principles thinking.

Da Google (GOOGL ) ikke frigiver deres hemmelige sauce til nogen, vil vi afhænge af computational thinking. Vi vil gå igennem nogle afgørende øjeblikke i Googles historie, der formede algoritmerne, der bruges, og vi vil lære, hvorfor dette er vigtigt.

Hvordan man skaber en hjernel

Vi begynder med en bog, der blev udgivet i 2012, kaldet “Hvordan man skaber en hjernel: Hemmeligheden bag menneskeligt tænk” af den berømte fremtidsforsker og opfinder Ray Kurzweil. Denne bog dissekerede den menneskelige hjernel og brød ned, hvordan den fungerer. Vi lærer fra bunden af, hvordan hjernen træner sig selv ved hjælp af mønstergenkendelse for at blive en forudsigelsesmaskine, der altid arbejder på at forudsige fremtiden, selv forudsige det næste ord.

Hvordan genkender mennesker mønstre i hverdagslivet? Hvordan dannes disse forbindelser i hjernen? Bogen begynder med at forstå hierarkisk tænkning, dette er at forstå en struktur, der består af forskellige elementer, der er arrangeret i et mønster, denne arrangement repræsenterer et symbol, såsom et bogstav eller karakter, og derefter repræsenterer dette et mere avanceret mønster, såsom et ord, og til sidst en sætning. Til sidst former disse mønstre ideer, og disse ideer omformes til de produkter, som mennesker er ansvarlige for at bygge.

Ved at efterligne den menneskelige hjernel, afsløres en vej til at skabe en avanceret AI, der er ud over de nuværende muligheder for de neurale netværk, der var til stede på udgivelsestidspunktet.

Bogen var en vejledning til at skabe en AI, der kan skala ved at suge verdens data og bruge sin multi-lagdelte mønstergenkendelsesbehandling til at parse tekst, billeder, lyd og video. Et system, der er optimeret til opskalering på grund af fordelene ved skyen og dens parallele proceskapaciteter. Med andre ord ville der ikke være nogen maksimum for dataindgang eller -udgang.

Denne bog var så afgørende, at kort efter udgivelsen blev forfatteren Ray Kurzweil ansat af Google for at blive direktør for ingeniørarbejde med fokus på maskinlæring og sprogbehandling. En rolle, der passede perfekt med bogen, han havde skrevet.

Det ville være umuligt at benægte, hvor meget denne bog havde indflydelse på Googles fremtid og hvordan de rangerer web-sider. Denne AI-bog burde være obligatorisk læsning for enhver, der ønsker at blive en SEO-ekspert.

DeepMind

Lanceret i 2010 var DeepMind en varm ny startup, der brugte en revolutionerende ny type AI-algoritme, der tog verden med storm, det var kaldt forstærkninglæring. DeepMind beskrev det bedst som:

“Vi præsenterer den første dybe læringsmodel, der med held kan lære kontrolpolitikker direkte fra højdimensional sansning af indgang ved hjælp af forstærkninglæring. Modellen er et convolutionelt neuralt netværk, der er trænet med en variant af Q-læring, hvis indgang er rå pixels og hvis udgang er en værdifunktion, der estimerer fremtidige belønninger.”

Ved at fusionere dyb læring med forstærkninglæring blev det et dyb forstærkningssystem. I 2013 brugte DeepMind disse algoritmer til at opnå sejre mod menneskelige spillere på Atari 2600-spil – og dette blev opnået ved at efterligne den menneskelige hjernel og hvordan den lærer af træning og gentagelse.

Lignet hvordan et menneske lærer ved gentagelse, enten det er sparkning af en bold eller spil af Tetris, ville AI også lære. AI’ens neurale netværk sporedede præstationen og ville selvforbedre sig gradvist, hvilket resulterede i stærkere træningsvalg i den næste iteration.

DeepMind var så dominerende i sin teknologiske føring, at Google måtte købe adgang til teknologien. DeepMind blev købt for mere end 500 millioner dollars i 2014.

Efter købet oplevede AI-industrien succesive gennembrud, en type, der ikke var set siden 11. maj 1997, da skak stormester Garry Kasparov tabte den første kamp i en seks-kamps kamp mod Deep Blue, en skak-computer udviklet af videnskabsmænd på IBM. 

I 2015 forbedrede DeepMind algoritmen til at teste den på Ataris suite af 49 spil, og maskinen overgik menneskelig præstation på 23 af dem.

Dette var kun begyndelsen, senere i 2015 begyndte DeepMind at fokusere på AlphaGo, et program med det erklærede mål at besejre en professionel Go-verdensmester. Det gamle spil Go, der første gang blev set i Kina for omkring 4000 år siden, anses for at være det mest udfordrende spil i menneskets historie, med sin potentielle 10³⁶⁰ mulige træk.

DeepMind brugte overvåget læring til at træne AlphaGo-systemet ved at lære af menneskelige spillere. Kort efter gjorde DeepMind overskrifter efter AlphaGo besejrede Lee Sedol, verdensmesteren, i en fem-kamps kamp i marts 2016.

Ikke at være overgået, i oktober 2017 udgav DeepMind AlphaGo Zero, en ny model med den afgørende forskel, at den ikke krævede menneskelig træning. Da den ikke krævede menneskelig træning, krævede den heller ikke nogen mærkning af data, systemet brugte essentielt uovervåget læring. AlphaGo Zero overgik hurtigt sin forgænger, som beskrevet af DeepMind.

“Tidligere versioner af AlphaGo trænede oprindeligt på tusinder af menneskelige amatør- og professionelle spil for at lære, hvordan man spiller Go. AlphaGo Zero springer dette trin over og lærer at spille ved blot at spille spil mod sig selv, starting fra fuldstændig tilfældigt spil. Ved at gøre dette overgik den hurtigt menneskelig niveau og besejrede den tidligere udgivne champion-defenderende version af AlphaGo med 100 spil til 0.”

I mellemtiden var SEO-verdenen hyperfokuseret på PageRank, rygraden i Google. Det begynder i 1995, da Larry Page og Sergey Brin var Ph.D.-studerende på Stanford University. Duoen begyndte at samarbejde på et nyt forskningsprojekt kaldet “BackRub“. Målet var at rangere web-sider efter en måling af vigtighed ved at konvertere deres backlink-data. En backlink er blot en link fra en side til en anden, ligesom denne link.

Algoritmen blev senere omdøbt til PageRank, opkaldt efter både begrebet “web-side” og medstifter Larry Page. Larry Page og Sergey Brin havde det ambitiøse mål at bygge en søgemaskine, der kunne drive hele web-verdenen kun ved backlinks.

Og det virkede.

PageRank dominerer overskrifter

SEO-professionelle forstod straks grundlæggende, hvordan Google beregner en kvalitetsrang for en web-side ved hjælp af PageRank. Nogle snu sorte SEO-iværksættere gik et skridt videre, idet de forstod, at for at skala indhold, kunne det være nødvendigt at købe links i stedet for at vente på at erhverve dem på naturlig vis.

En ny økonomi opstod omkring backlinks. Iværksættere, der havde brug for at påvirke søgemaskine-rangeringer, ville købe links, og i gengæld ville desperate web-sides ejere sælge links.

Web-sider, der købte links, invaderede ofte Google og overgik etablerede mærker over natten.

Rangering ved hjælp af denne metode fungerede rigtig godt i lang tid – indtil det stoppede med at fungere, sandsynligvis på samme tid, hvor maskinlæring fik løst det underliggende problem.  Med introduktionen af dyb forstærkninglæring ville PageRank blive en rang-værdi, ikke den dominerende faktor.

Indtil nu er SEO-samfundet delt om link-køb som strategi. Jeg personligt mener, at link-køb giver underoptimalt resultat, og at de bedste metoder til at erhverve backlinks er baseret på variabler, der er specifikke for branchen. En legitim service, som jeg kan anbefale, er kaldet HARO (Help a Reporter Out). Muligheden på HARO er at erhverve backlinks ved at opfylde medieanmodninger.

Etablerede mærker havde aldrig behøvet at bekymre sig om at erhverve links, da de havde fordelene af tid arbejdende for dem. Jo ældre en web-side er, jo mere tid har den haft til at samle højkvalitets-backlinks. Med andre ord var en søgemaskine-rangering stærkt afhængig af web-sidens alder, hvis man beregner ved hjælp af metrikken tid = backlinks.

For eksempel ville CNN naturligt modtage backlinks for en nyhedshistorie på grund af sit mærke, sin tillid og fordi det var listet højt fra starten – så naturligt fik det mere backlinks fra mennesker, der forskede i en artikel og linkede til det første søgeresultat, de fandt.

Betydning, at højere rangerede web-sider naturligt modtog mere backlinks. Desværre betød dette, at nye web-sider ofte blev tvunget til at misbruge backlink-algoritmen ved at vende sig til en backlink-marked.

I begyndelsen af 2000’erne fungerede link-køb rigtig godt, og det var en simpel proces. Link-købere købte links fra højkvalitets-web-sider, ofte sitewide footer-links eller måske på en per-artikel-basis (ofte forklede som en gæsteartikel), og sælgerne, der var desperate for at monetisere deres web-sider, var glade for at samarbejde – desværre ofte på bekostning af kvalitet.

Til sidst forstod Googles talentpool af maskinlæringsingeniører, at kodning af søgemaskine-resultater manuelt var futiles, og en stor del af PageRank var håndskrevet kodning. I stedet forstod de, at AI’en ville til sidst blive ansvarlig for fuldstændigt at beregne rangeringerne med minimal menneskelig indgriben.

For at forblive konkurrencedygtig bruger Google alle redskaber i deres arsenal, herunder dyb forstærkninglæring – den mest avancerede type maskinlæringsalgoritme i verden.

Dette system lagt oven på Googles køb af MetaWeb var en game-changer. Årsagen til, at købet af MetaWeb i 2010 var så vigtigt, var, at det reducerede vægten, som Google lagde på nøgleord. Kontekst blev pludselig vigtig, og dette blev opnået ved hjælp af en kategoriseringmetode kaldet ‘entiteter’. Som Fast Company beskrev det:

Når Metaweb først finder ud af, hvilken enhed du henviser til, kan det give en samling af resultater. Det kan endda kombinere enheder for mere komplekse søgninger – “skuespillerinder over 40” kunne være en enhed, “skuespillerinder, der bor i New York City”, kunne være en anden, og “skuespillerinder med en film, der pt. er i biografen”, kunne være en anden. “

Denne teknologi blev rullet ind i en større algoritmeopdatering kaldet RankBrain, der blev lanceret i foråret 2015. RankBrain fokuserede på at forstå kontekst i stedet for at være ren nøgleordsbaseret, og RankBrain ville også tage højde for kontekstuelle kontekster (f.eks. søgeresultatets placering) og extrapolere mening, hvor der ikke havde været nogen før. Dette var en vigtig opdatering, især for mobile brugere.

Nu, hvor vi forstår, hvordan Google bruger disse teknologier, skal vi bruge computational teori til at spekulere over, hvordan det er gjort.

Hvad er dyb læring?

Dyb læring er den mest almindelige type maskinlæring – det ville være umuligt for Google ikke at bruge denne algoritme.

Dyb læring er påvirket i betydelig grad af, hvordan den menneskelige hjernel fungerer, og det forsøger at spejle hjernens adfærd i, hvordan den bruger mønstergenkendelse til at identificere og kategorisere objekter.

For eksempel, hvis du ser bogstavet a, genkender din hjernel automatisk linjerne og formerne for derefter at identificere det som bogstavet a. Det samme gælder for bogstaverne ap, din hjernel forsøger automatisk at forudsige fremtiden ved at komme med potentielle ord, såsom app eller apple. Andre mønstre kan inkludere numre, vejvisningsskilter eller identificering af en elsket person i en overfyldt lufthavn.

Man kan tænke på forbindelserne i et dybt læringsystem som lignende, hvordan den menneskelige hjernel fungerer med forbindelsen af neuroner og synapser.

Dyb læring er ultimativt betegnelsen for maskinlæringsarkitekturer, der forbinder mange multilag-perceptron’er sammen, så der ikke er kun ét skjult lag, men mange skjulte lag. Jo “dybere”, det dybe neurale netværk er, jo mere avancerede mønstre kan netværket lære.

Fuldt forbundne netværk kan kombineres med andre maskinlæringsfunktioner for at skabe forskellige dybe læringsarkitekturer.

Hvordan Google bruger dyb læring

Googles edderkopper crawler den verdens web-sider ved at følge hyperlinks (tænk neuroner), der forbinder web-sider til hinanden. Dette var den originale metode, som Google brugte fra dag én, og det er stadig i brug. Når web-sider er indekseret, bruges forskellige typer AI til at analysere denne skat af data.

Googles system mærker web-siderne efter forskellige interne metrikker, med kun minimal menneskelig indgriben eller intervention. Et eksempel på en intervention ville være manuel fjernelse af en bestemt URL på grund af en DMCA-fjernelsesanmodning.

Googles ingeniører er berømte for at frustrere deltagerne på SEO-konferencer, og det er, fordi Google-cheferne aldrig rigtigt kan articulere, hvordan Google fungerer. Når der stilles spørgsmål om, hvorfor bestemte web-sider ikke rangerer, er det næsten altid den samme dårligt formulerede besked. Beskeden er så hyppig, at deltagerne ofte forudser, at de har været engageret i at skabe godt indhold i måneder eller endda år uden positive resultater.

Forudsigeligt bliver web-side-ejere instrueret i at fokusere på at bygge værdifuldt indhold – en vigtig komponent, men langt fra at være komplet.

Manglende svar er, fordi cheferne ikke er i stand til at svare på spørgsmålet. Googles algoritme fungerer i en sort boks. Der er input, og derefter output – og det er, hvordan dyb læring fungerer.

Lad os nu vende tilbage til en rang-penalty, der negativt påvirker millioner af web-sider ofte uden web-side-ejernes viden.

PageSpeed Insights

Google er ikke ofte transparent, PageSpeed Insights er undtagelsen. Web-sider, der fejler denne hastighedstest, vil blive sendt i en straf-boks for at indlæse langsomt – især hvis mobile brugere er berørt.

Hvad der formodes er, at der på et tidspunkt i processen er et beslutningstræ, der parser hurtige web-sider versus langsomt indlæsende (PageSpeed Insights-fejlet) web-sider. Et beslutningstræ er essentielt en algoritme, der splitter datamængden op i enkeltdata baseret på forskellige kriterier. Kriterierne kan være at negativt påvirke, hvor højt en side rangerer for mobile versus desktop-brugere.

Hypotetisk kan en straf blive anvendt på den naturlige rang-score. For eksempel en web-side, der uden straf ville rangere som #5, kan have en -20, -50 eller en anden ukendt variabel, der reducerer rangen til #25, #55 eller et andet tal, som valgt af AI’en.

I fremtiden kan vi se enden på PageSpeed Insights, når Google bliver mere sikker på deres AI. Denne nuværende indgriben på hastighed af Google er farlig, da det potentielt kan eliminere resultater, der ville have været optimale, og det diskriminerer mod de mindre teknisk avancerede.

Det er en stor anmodning at kræve, at alle, der driver en lille virksomhed, skal have ekspertisen til at diagnosticere og løse hastighedsproblemer. En simpel løsning ville være, at Google blot udgav en hastigheds-optimerings-plugin til WordPress-brugere, da WordPress driver 43% af internettet.

Desværre er alle SEO-bestræbelser forgæves, hvis en web-side ikke består Googles PageSpeed Insights. Indsatserne er intet mindre end en web-sides forsvinden fra Google.

Hvordan man består denne test er en artikel for en anden gang, men som minimum burde du verificere, om din web-side består.

En anden vigtig teknisk metrik at bekymre sig om er en sikkerhedsprotokol kaldet SSL (Secure Sockets Layer). Dette ændrer URL’en for en domæne fra http til https og sikrer en sikker transmission af data. Enhver web-side, der ikke har SSL aktiveret, vil blive straffet. Mens der er nogle undtagelser fra denne regel, vil e-handel og finansielle web-sider være mest berørt.

Billige webhosts kræver en årlig gebyr for SSL-implementering, mens gode webhosts, såsom Siteground, udsteder SSL-certifikater gratis og integrerer dem automatisk.

Meta-data

En anden vigtig del på web-siden er Meta-titel og Meta-beskrivelse. Disse indholdsfelter har en overdimensioneret orden af vigtighed, der kan bidrage lige så meget til succes eller fiasko for en side, som hele indholdet af den side.

Dette er, fordi Google har en høj sandsynlighed for at vælge Meta-titel og Meta-beskrivelse til at præsentere i søgeresultaterne.  Og det er derfor, det er vigtigt at udfylde Meta-titel- og Meta-beskrivelsesfeltet så omhyggeligt som muligt.

Alternativet er, at Google kan vælge at ignorere Meta-titel og Meta-beskrivelse og i stedet automatisk generere data, som det forventer vil resultere i flere klik. Hvis Google forventer dårligt, hvilken titel det skal generere, vil dette bidrage til færre klik fra søgere og føre til tab af søgemaskine-rangeringer.

Hvis Google tror, at den inkluderede Meta-beskrivelse er optimeret til at modtage klik, vil det præsentere det i søgeresultaterne. Hvis ikke, vil Google hente en tilfældig stump tekst fra web-siden. Ofte vælger Google den bedste tekst på siden, men problemet er, at dette er en lotterisystem, og Google er konsekvent dårlig til at vælge, hvilken beskrivelse der skal vælges.

Selvfølgelig, hvis du tror, at indholdet på din side er rigtig godt, kan det nogle gange have mening at lade Google vælge den optimerede Meta-beskrivelse, der bedst matcher brugerens søgning. Vi vil vælge ikke at have en Meta-beskrivelse for denne artikel, da den er indholdsrig, og Google er sandsynligvis til at vælge en god beskrivelse.

I mellemtiden klikker milliarder af mennesker på de bedste søgeresultater – dette er mennesket-i-løkken, Googles sidste feedback-mekanisme – og det er her, hvor forstærkninglæring kommer ind.

Hvad er forstærkninglæring?

Forstærkninglæring er en maskinlærings-teknik, der indebærer træning af en AI-agent gennem gentagelse af handlinger og tilhørende belønninger. En forstærkninglæringsagent eksperimenterer i en omgang, tager handlinger og belønnes, når de korrekte handlinger udføres. Over tid lærer agenten at tage handlinger, der vil maksimere dens belønning.

Belønningen kunne være baseret på en simpel beregning, der beregner den tid, der tilbringes på en anbefalet side.

Hvis du kombinerer denne metode med en menneske-i-løkke-under-rutine, ville dette lyde meget som eksisterende anbefalingsmotorer, der kontrollerer alle aspekter af vores digitale liv, såsom YouTube, Netflix (NFLX ), Amazon Prime – og hvis det lyder, som en søgemaskine burde fungere, har du ret.

Hvordan Google bruger forstærkninglæring

Googles flywheel forbedres med hver søgning, mennesker træner AI’en ved at vælge det bedste resultat, der bedst besvarer deres søgning, og lignende søgninger fra millioner af andre brugere.

Forstærkninglæringsagenten arbejder kontinuerligt på at forbedre sig selv ved at forstærke kun de mest positive interaktioner mellem søgning og leveret søgeresultat.

Google måler den tid, det tager for en bruger at scanne resultatsiden, den URL, de klikker på, og de måler den tid, der tilbringes på den besøgte web-side, og de registrerer return-klikket. Disse data bliver derefter samlet og sammenlignet for hver web-side, der tilbyder lignende data eller brugeroplevelse.

En web-side med en lav opholdsprocent (tid tilbragt på siden), bliver herefter født af forstærkninglærings-systemet en negativ værdi, og andre konkurrerende web-sider bliver testet for at forbedre de tilbudte rangeringer. Google er upartisk, antager der ikke er manuel indgriben, Google tilbyder til sidst det ønskede søgeresultatside.

Brugere er mennesket-i-løkken, der giver Google gratis data og bliver den endelige komponent i det dybe forstærkningssystem. I bytte for denne service tilbyder Google den endelige bruger en mulighed for at klikke på en annonce.

Announcerne uden for at generere indtægt tjener som en sekundær rangeringsfaktor, der flyder mere data om, hvad der får en bruger til at klikke.

Google lærer essentielt, hvad en bruger vil have. Dette kan løst sammenlignes med en anbefalingsmotor fra en video-streaming-service. I dette tilfælde ville en anbefalingsmotor føde en bruger indhold, der er rettet mod deres interesser. For eksempel ville en bruger, der konsekvent nyder en strøm af romantiske komedier, måske nyde nogle parodier, hvis de deler de samme komikere.

Hvordan dette hjælper SEO?

Hvis vi fortsætter med computational tænkning, kan vi antage, at Google har trænet sig selv til at levere de bedste resultater, og dette opnås ofte ved at generalisere og tilfredsstille menneskelige fordomme. Det ville i virkeligheden være umuligt for Googles AI ikke at optimere resultater, der tilfredsstiller disse fordomme, hvis det gjorde, ville resultaterne være underoptimalt.

På den anden side er der ingen magisk formel, men der er nogle bedste praksis.

Det er SEO-praktikernes ansvar at genkende de fordomme, som Google søger, der er specifikke for deres branche – og at føde ind i disse fordomme. For eksempel søger nogen efter valgresultater uden at specificere en dato, de søger sandsynligvis efter de seneste resultater – dette er en aktuelhedsfordom. Nogen, der søger efter en opskrift, har sandsynligvis ikke brug for den seneste side, og kan faktisk foretrække en opskrift, der har stået distancen.

Det er SEO-praktikernes ansvar at tilbyde besøgende de resultater, de søger. Dette er den mest bæredygtige måde at rangere i Google.

Web-side-ejere må opgive at målrette et bestemt nøgleord med forventningen om, at de kan levere, hvad de vil, til den endelige bruger. Søgeresultatet må præcis matche brugerens behov.

Hvad er en fordom?  Det kunne være at have et domænenavn, der ser højkvalitets ud, dvs. matcher markedet, du serverer? At have et domænenavn med ordet Indien i det kan diskvalificere USA-brugere fra at klikke på URL’en på grund af en national fordom om at stole på resultater, der stammer fra en brugers land af ophold. At have et ét-ord-domænenavn kan også give illusionen af autoritet.

Den vigtigste fordom er, hvad en bruger vil have, der matcher deres søgning. Er det en FAQ, en top-10-liste, en blog-post? Dette skal besvares, og svaret er let at finde. Du skal blot analysere konkurrencen ved at udføre en Google-søgning på dit målmarked.

Sort Hat SEO er død

Lignet med dette er Sort Hat SEO, en aggressiv metode til at rangere web-sider, der udnytter snydige SPAM-teknikker, herunder køb af backlinks, falsk backlinks, hacking af web-sider, automatisk generering af sociale bogmærker i stor målestok, og andre mørke metoder, der anvendes via et netværk af sorte hat-værktøjer.

Værktøjer, der ofte genbruges og sælges på forskellige søgemaskine-markedsførings-fora, produkter med næsten ingen værdi og få chancer for at lykkes. For nuværende giver disse værktøjer sælgerne mulighed for at blive rige, mens de tilbyder minimal værdi til den endelige bruger.

Dette er, hvorfor jeg anbefaler at opgive Sort Hat. Fokusér din SEO på at se det fra maskinlæringsperspektivet. Det er vigtigt at forstå, at hver gang en bruger springer over et søgeresultat for at klikke på et resultat, der er begravet under, er det mennesket-i-løkken, der samarbejder med det dybe forstærkningssystem. Mennesket hjælper AI’en med at forbedre sig selv, og bliver uendelig bedre over tid.

Dette er en maskinlæringsalgoritme, der er trænet af flere brugere end noget andet system i menneskets historie.

Google behandler 3,8 millioner søgninger per minut i gennemsnit på tværs af hele verden. Det kommer ud på 228 millioner søgninger per time, 5,6 milliarder søgninger per dag. Det er en masse data, og det er derfor, det er tåbeligt at forsøge Sort Hat SEO. Antag, at Googles AI vil forblive stagnation, systemet bruger Lov om accelererende retur til at eksponentielt forbedre sig selv.

Googles AI bliver så kraftfuld, at det er muligt, at det kunne blive det første AI til at nå Artificielt Generelt Intelligens (AGI). Et AGI er en intelligens, der kan bruge overførselslæring til at mestre ét felt og derefter anvende den læring over multiple domæner. Mens det kan være interessant at udforske Googles fremtidige AGI-bestræbelser, skal det forstås, at når processen er i gang, er det svært at stoppe. Dette er selvfølgelig spekulation mod fremtiden, da Google i øjeblikket er en type snæver AI, men det er et emne for en anden artikel.

At bruge mere end et sekund mere på Sort Hat er en tåbelig opgave.

Hvid Hat SEO

Hvis vi accepterer, at Googles AI vil kontinuerligt forbedre sig selv, har vi ingen andre valg end at give op på at forsøge at overliste Google. I stedet skal vi fokusere på at optimere en web-side til at give Google præcis, hvad det søger.

Som beskrevet indebærer dette at aktivere SSL, optimere sideindlæsningstid og optimere Meta-titel og Meta-beskrivelse. For at optimere disse felter skal Meta-titel og Meta-beskrivelse sammenlignes med konkurrerende web-sider – identificer de vindende elementer, der resulterer i en høj klik-gennem-rate.

Hvis du optimerer klik, er det næste milepæl at skabe den bedste landings-side. Målet er en landings-side, der optimerer bruger-værdi så meget, at den gennemsnitlige tid tilbragt på siden overgår lignende konkurrenter, der kæmper for top-søgemaskine-resultater.

Kun ved at tilbyde den bedste brugeroplevelse kan en web-side øge i rang.

Indtil nu har vi identificeret disse metrikker som de vigtigste:

• Indlæsningstid
• SSL aktiveret
• Meta-titel og Meta-beskrivelse
• Landings-side

Landings-siden er det sværeste element, da du konkurrerer mod hele verden. Landings-siden skal indlæses hurtigt og skal servere alt, hvad der forventes, og derefter overraske brugeren med mere.

Endelige tanker

Det ville være let at fylde endnu 2000 ord med at beskrive andre AI-teknologier, som Google bruger, samt at dykke dybere ned i SEO-kaninen. Intentionen her er at fokusere opmærksomheden på de vigtigste metrikker.

SEO-partitioner er så fokuserede på at spille systemet, at de glemmer, at det vigtigste element i SEO er at give brugerne så megen værdi som muligt.

En måde at opnå dette på er ved aldrig at lade vigtigt indhold blive gammelt. Hvis jeg om en måned kommer i tanke om en vigtig bidrag, vil det blive tilføjet til denne artikel. Google kan derefter identificere, hvor frisk indholdet er, sammenlignet med historien om, at siden leverer værdi.

Hvis du stadig er bekymret for at erhverve backlinks, er løsningen enkel. Respekter besøgendes tid og giv dem værdi. Backlinks vil komme naturligt, da brugere vil finde værdi i at dele dit indhold.

Spørgsmålet skifter herefter til web-side-ejeren om, hvordan man kan give den bedste bruger-værdi og brugeroplevelse.