AI-genereret indhold: Det virker – indtil det pludselig måske ikke gør længere
Har i investeret tid i at få skrevet en masse indhold med kunstig intelligens (AI)? Måske har i endda et fint system der automatisk generer artikler via automatisering, Zapier og sindrige regler? Måske har i endda set fine placeringer og en pæn stigning i trafikken i Google Search Console. Og så rammer Google en opdatering – og pludselig forsvinder 80-90% af siderne desværre fra indekset. Det er præcis, hvad der skete for rigtig mange i efteråret 2025 og det fortsætter ind i 2026. Jeg læser mange artikler med cases omkring den oplevelse.
Google har i mange år – også lang tid før vi alle talte om AI – sagt det samme: Google vil belønne sider, der giver brugerne reel værdi unanset om man selv har skrevet det, har fået en gorilla til at skrive det eller genereret det med AI.
Det er bare så nemt og billigt at producere content med AI og det frister at sætte en contentfabrik i gang og masseproducere indhold overalt. Det der før tog timer at forfatte og knytte sammen tager nu få minutter. Det kan også nemt skaleres. Før håndproducerede man eksempelvis 2 artikler om måneden og brugte 8-10 timer på det. Nu kan man lave og publicere 2 artikler om dagen og det tager kun en brøddel af tiden!
Der er flere psykologiske mekanismer, der forklarer, hvorfor succes ofte fører til, at man gør mere af det samme. Den mest centrale er operant betingning (operant conditioning), især gennem positiv forstærkning. Ifølge B.F. Skinner og tidligere Edward Thorndike (Law of Effect) bliver en adfærd mere sandsynlig, når den efterfølges af en positiv konsekvens. Man får glæden ved at have hurtigt publiceret en AI genereret artikel og færdiggjort noget på rekordtid.
Hvordan reagerer Google på AI generet indhold?
De seneste års opdateringer viser bare med al tydelighed, at Google løbende bliver bedre til at skelne mellem godt, dybdegående indhold og tyndt, overfladisk indhold – uanset om det er skrevet af mennesker eller genereret af AI. Den første store Google opdatering der sigtede på AI indhold var den såkaldte “October 2025 spam update” men efterfølgende Google opdateringer har fulgt trop og sigter på nogenlunde det samme.
Google's vigtigste algoritmeopdateringer (2024–2026)
De opdateringer, der har haft størst betydning for indhold og AI-genereret SEO de seneste år.
| Dato | Opdatering | Hvad den primært ramte |
|---|---|---|
| Juni 2026 | June 2026 Spam Update | Generel spam-håndhævelse – ingen nye politikker |
| Maj 2026 | May 2026 Core Update | Bred kvalitetsvurdering – særligt lavværdi AI-indhold |
| Marts 2026 | March 2026 Core + Spam Update | Indholdskvalitet og skalerede AI-artikler |
| Dec 2025 | December 2025 Core Update | E-E-A-T og samlet sidekvalitet |
| Okt 2025 | October 2025 Spam/Core Update | Stort hit på masseproduceret AI-indhold – mange mistede 70-90% af trafikken |
| Aug/Sep 2025 | August 2025 Spam Update | Skaleret spam og auto-genereret indhold |
| Marts 2025 | March 2025 Core Update | Relevans og brugertilfredshed |
| Marts 2024 | March 2024 Core + Spam | Helpful Content Update + første store AI-spam fokus |
Skal man undgå at bruge AI?
Det er igen vigtigt at fastslå. Google har ikke forbudt AI-indhold. De har bare blevet ekstremt gode til at genkende AI-indhold af lav kvalitet. Det er ikke Google, der er blevet “ond” eller pludselig hader AI. Google forsøger bare hele tiden at give deres brugere de bedste og mest relevante resultater. Og det betyder, at tyndt indhold – uanset produktionsmetode – bliver straffet hårdere og hårdere. Der kigges ikke kun på den enkelte artikel men mønstre der tilsammen hjælper Google med at fastslå at noget ikke kvalitetsindhold men masseproduceret. Jeg skrev i dec. 2024 omkring at gøre AI tekster mere menneskelige men har i dag faktisk mere fokus på mønstre.
Det, der vurderes lavt er indhold der:
- Mangler ægte ekspertise
- Er samme indhold som masser af andre artikler.
- Ikke tilfører reel værdi for brugeren
- Artikel virker som en omskrivning uden bearbejdning
- Indhold som synes produceret i stort omfang og antal uden menneskelig styring
Hvilke mønstre kan Google tænkes at gennemskue?
- Google er blevet skarp på at genkende struktur, sætningsopbygning og gentagne fraser. Når du får ChatGPT til at skrive 50 artikler med samme intro-længde, samme H2-opbygning, samme indholdsfortegnelse og de samme fraser, så bliver det hurtigt et tydeligt mønster.
- Manglende E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) gennemskues på tværs. AI kan godt skrive pænt. Men det har sjældent reel hands-on erfaring.
- Tyndt indhold uden dybde gennemskues på tværs hvis der synes at være et mønster. Mange AI-artikler genfortæller bare det, man allerede kan finde på de første 10 resultater. Der er ingen originale data, ingen cases fra virkeligheden, ingen nuancerede vurderinger – bare en pæn omskrivning.
- For højt tempo og for meget automatisering er gift. At udgive 10+ sider om måneden hvor det tyder på at der er minimal menneskelig indblanding sender et meget klart signal til Google om, at det handler mere om kvantitet end kvalitet. Anerkendte medier slipper naturligvis masser af content ud men de har autoritet, historie og troværdighed.
Sådan bruger jeg AI på egen blog og hos kunder
Selvfølgeligt bruger jeg AI – det ville være dumt ikke at gøre. Men det er et værktøj, ikke en erstatning for ekspertise og det skal bruges med fornuft. Forleden så jeg en anbefaling på LinkedIn som korrekt nævnte at Google ikke straffer AI indhold generelt men rådet var “giv den fuld gas med AI indhold“. Det mener jeg absolut ikke man skal gøre men bruge AI med fornuft og naturligvis kritisk sans. Ligesom man naturligvis skal være kritisk omkring brugen af AI til generering af billeder og videoer. Fordi man kan er det ikke udtryk for at man skal!
- Jeg eller kunden beslutter, hvilke emner der er værd at gå efter, og hvad der skal være den unikke vinkel.
- Manuelt checkes at indholdet ikke findes til overflod allerede på nettet
- AI laver research og første udkast men det er kun råmateriale.
- Jeg eller kunden som er ekspert på området går grundigt ind i det og kvalitetsikrer
- Vi fjerner alt det generiske AI-sprog
- Vi forsøger at få en aktuel vinkel på
- Vi publicerer i et sundt og varieret tempo.
- Vi påfører egne cases og tal fra virkeligheden, konkrete eksempler eller kilder
- Vi bruger nuancerede anbefalinger, der ikke bare er sort/hvid
- Den personlige vinkel prioriteres
- Virkemidler, layout og designelementer varieres.
- Artikler og indhold opdateres løbende således det fremstår som om man viderebearbejder sit indhold
Brug af billeder i AI og generering af kopireng fra LLM’er
Der er generelt ingen grund til at direkte skilte med at man bruger AI til produktion. Det man jævntligt ser er billeder som er navngivet med ChatGPT i billednavn/billedtekst og forskellige koder der er kommet med over når man har kopieret tekst fra sin LLM. Opdager Google den slags på tværs af content kan det vel sende et signal om her er noget masseproduceret. Husk derfor at rense den slags ud!
Konklusion
Hellere 3-4 rigtig stærke artikler om måneden hvor AI er brugt som hjælp end 40-50 artikler middelmådige udelukkende genereret af AI. Det tænker jeg er et godt mantra ønsker man at bruge AI til generering af content. Hvis i har planer om at bruge AI til generering af content kigger jeg gerne uforpligtende på det. Det kan også være at jeres AI indhold allerede er ramt af Googles opdateringer og har brug for hjælp til at overskue det og revidere jeres fremgangsmåde.
