LLM uppdateringscykel och innehallsuppdateringsstrategi: 90-dagars playbook

Nar ChatGPT rekommenderar basta QR-menylosningen i Stockholm citerar den innehall inom traningsfonstret. Om din artikel ar ett halvar gammal snor en fardigtuppdaterad konkurrent citatet.

Knowledge-cutoff kalender

Varje LLM har sin egen rytm. ChatGPT flyttar cutoff var 4-6:e manad, Claude omtraenar var 3-4:e manad, och Perplexity indexerar webben i realtid. Skillnaden skapar synlighetsgap i ar-relaterade fragor som "QR-meny 2027".

En restaurang-SaaS okade AI-citatandelen med 340 procent pa sex manader genom att uppdatera arsreferenser kvartalsvis och lagga till 30-dagars data.

90-dagars playbook

Dela in redaktionskalendern i 90-dagars cykler. Varje kvartal utfor tre steg och committa andringen.

• Arsreferenser: titel, H1, intro, meta description.
• 30-dagars data: statistik, priser, regleringar.
• Schema: uppdatera dateModified och Article structured data.

Vinna pa farskhet

For att ranka pa "content freshness for ai search" dominerar tva signaler: synligt publicerings- eller andringsdatum och minst ett tal yngre an 90 dagar. Tillsammans placerar de ditt innehall i kategorin "evergreen men aktuell" som LLM-er prioriterar.

thMenu-teamet kor varje mandag en fem-punkts checklista: vilken artikel ar aldre an 80 dagar, vilken arsreferens ar foraldrad, vilken konkurrent publicerade nya data, vilken query forlorade AI Overview, vilken LLM slappte en ny modell.

FAQ

Maste jag skriva om allt var 90:e dag? Nej. Bara arsreferenser, siffror och "denna manad"-omnamnanden.

Vilken LLM uppdateras oftast? Perplexity realtid, sedan Claude (3-4 manader), ChatGPT (4-6), Gemini sist.

Andra URL efter refresh? Nej. Du forlorar backlinks och LLM-citatindexet.

Var detta hjälpsamt? Dela det.