AI og Søkstarter

Title/Slug Relevance Scorer

Score eksisterende sider mot ChatGPTs fanout-queries

Hva det gjør

Title/Slug Relevance Scorer er den raske, URL-baserte motstykke til Fanout Query Extractor. I stedet for å starte med en blank prompt, peker du verktøyet mot en eksisterende side. Vi henter <title>-tag og slug via vår SSRF-sikre fetch-url-funksjon, simulerer fanout-queries via Perplexity Sonar Pro + Gemini parallelt, og beregner cosine similarity mellom hver field (title + slug) og hver fanout-query. Output: composite-score (0–100), per-field-score, dekningsgrad, og konkrete AI-genererte rewrite-forslag for både title og slug. Designet for SEO-managers som vil benchmarke og optimalisere ti sider på en time.

Problemet

Du har 50 eksisterende sider — du vet ikke hvilke som rangerer mot fanout-queries og hvilke som ikke gjør det.

• Title-optimalisering ble lært før AI-search ble den dominerende kilden til topp-tunnel-trafikk
• Eksisterende sider scoret godt på keyword-density men kan ha 0,30 cosine til fanout-queries
• Manuell sjekk av title/slug mot fanout per side tar 15+ minutter
• Du trenger en målbar score så du kan trende-måle optimaliseringer over tid

Løsningen

En knapp, en URL, en composite-score med rewrite-forslag.

• SSRF-sikker auto-fetch av <title>-tag og slug fra URL-en
• Cosine similarity per field × per fanout-query — du ser eksakt hvor du dekker bra og hvor du faller
• Composite-score 0–100 (40 % title, 30 % slug, 30 % coverage rate) — én tall du kan trende-måle
• Gemini Lite genererer konkrete rewrite-forslag basert på de svakeste fanout-queriene

Funksjoner

• Composite-score 0–100: Vektet score (title 40 %, slug 30 %, coverage 30 %) som du kan benchmarke og forbedre over tid.
• Title-rewrite-forslag: Gemini Lite foreslår en omskrevet title som dekker flere fanout-queries semantisk, med rationale.
• Slug-rewrite-forslag: Kebab-case-slug optimalisert mot fanout — ingen hex/UUID, naturlig språk, ≤60 tegn.
• Per-query dekningsmatrise: For hver fanout-query: title-similarity, slug-similarity, og coverage-tier (dekket/delvis/gap).

Slik fungerer det

1. Lim inn URL + seed-keyword: Den eksakte URL-en og hovedsøkeordet. Markedsvalg styrer fanout-geo-targeting.
2. Vi henter title og slug: SSRF-sikker fetch via fetch-url Edge Function. Tar typisk 1–3 sekunder.
3. Fanout simuleres parallelt: Perplexity Sonar Pro + Gemini foreslår sub-spørsmål samtidig som vi embedder title og slug.
4. Bruk rewrite-forslagene: Kopier ny title og slug med ett klikk. CSV-eksport for å trende-måle på tvers av sider.

Ofte stilte spørsmål

Er dette ChatGPTs faktiske fanout-queries?

Nei — det er en høykvalitets-simulering basert på samme dekomposisjonsprinsipp. Vi bruker Perplexity Sonar Pro + Gemini parallelt og merker queries begge er enige om som "høy konfidens". Ahrefs-studien viser at simulert fanout via samme prinsipp gir tilstrekkelig signal til å forbedre titler og slugs.

Hvorfor 15 credits og ikke 30 som A1?

A1 (Fanout Query Extractor) er designet for content-strateger som starter blankt og trenger full insight + H2/CSV-export. A2 er en raskere SEO-loop på eksisterende sider som gjenbruker A1-pipelinen, men med bare title- og slug-embedding (i stedet for full referanse-dokument). Mindre arbeid → lavere pris.

Hva er en god composite-score?

Strategi-doc setter ≥65 som "godt optimalisert" (composite ≥0,65 i cosine-similarity gjennomsnitt). 45–65 er "trenger forbedring", under 45 er en reell mismatch. Title-scoren er viktigst — slug bidrar mindre fordi den vanligvis er kortere, og coverage-rate fanger bredden.

Kan jeg score 50 sider på rad?

Per nå — én side per kjøring (15 credits per side). Bulk-modus med en liste av URL-er er på roadmap. For større audits: kombiner med Pillar Content Gap Mapper for å først identifisere hvilke sider som har størst potensial.

Prøv Title/Slug Relevance Scorer gratis