Mi az E-E-A-T, és miért dönti el, hogy az AI-tartalom rangsorolódik-e

A Google oldala a hasznos tartalom létrehozásáról pontosan egyszer fejti ki a kifejezést, mégpedig így: "experience, expertise, authoritativeness, and trustworthiness, or what we call E-E-A-T". Ezután az oldal további részében az ezek mögött álló kérdésekkel foglalkozik. Négy tulajdonság. Az egyik egyetlen vázlatkészítő eszközzel sem állítható elő, a másik három pedig egy AI munkafolyamatban is megmarad, ha a kiadó megfelelően építi fel azt. Szinte senki, aki erről ír, nem különíti el ezt a két csoportot.

Tehát mi az E-E-A-T? Az E-E-A-T a Google rövidítése annak a négy tulajdonságnak az összefoglalására, amelyeket az emberi minőségértékelők egy oldalon és annak kiadójánál vizsgálnak: experience, expertise, authoritativeness és trustworthiness. A Search Quality Rater Guidelines dokumentumból származik, amelyet az értékelők használnak, amikor a Google ellenőrzi, hogy a rangsorolási rendszerei jó eredményeket produkálnak-e. Az eredet határozza meg, hogyan alkalmazható a fogalom az AI által támogatott tartalomra. És ez az a rész, amelyet a legtöbb magyarázat kihagy.

A szabályozási kérdés máshol helyezkedik el, és saját válasza van rá. A Google dokumentált álláspontja az AI tartalomról és a rangsorolásról idézi az irányadó mondatokat, és minden módosítás dátumát feltünteti, és egyik sem kezeli az AI szerzőséget hátrányként. Ez a bejegyzés ehelyett a minőségi kérdésre válaszol: a négy szempont közül melyiket hordozza önállóan egy AI vázlat, melyiket nem képes szerkezetileg hordozni, és mit kell hozzáadnia egy kiadónak ahhoz, hogy pótolja a különbséget.

Mi az E-E-A-T? A négy szempont meghatározása

A tapasztalat első kézből származó kapcsolat a tárggyal. A Google saját önértékelő kérdése ezt konkrétan fogalmazza meg: "Does your content clearly demonstrate first-hand expertise and a depth of knowledge (for example, expertise that comes from having actually used a product or service, or visiting a place)?" A szakértelem kimutatott tárgyi tudás, amelyet a Google külön kérdésként keretez: "Is this content written or reviewed by an expert or enthusiast who demonstrably knows the topic well?" A kettő szóhasználatában átfed, a gyakorlatban azonban elválik egymástól. Valaki egy területet alaposan ismerhet, és mégis soha nem használta azt a konkrét terméket, amelyet értékel.

Az autoritás a hírnév. Azt írja le, hogy az oldal, a szerző és a webhely elismert-e olyan forrásként, amelyhez mások ezen a konkrét témán belül fordulnak, ami inkább a világ, mint a szöveg tulajdonsága. A megbízhatóság a pontosság, az átláthatóság és az elszámoltathatóság, és a Google dokumentációja egyértelműen fogalmaz a súlyáról: "Of these aspects, trust is most important." A másik három részben azért létezik, hogy ezt támogassa. Egy valódi szakértő által írt oldal akkor is elbukik a megbízhatóságon, ha az olvasó nem látja, ki tette közzé, vagy hogyan készült.

Honnan származik az E-E-A-T, és miért mondja a Google, hogy nem rangsorolási tényező

Az E-E-A-T a Search Quality Rater Guidelines dokumentumból származik, abból a dokumentumból, amelyet a Google azoknak az emberi értékelőknek ad, akik mintakeresési találatokat vizsgálnak. A Google megfogalmazása arról, hogy ez miként kapcsolódik a rangsoroláshoz, pontos idézetben érdemes olvasni, nem összefoglalva: "While E-E-A-T itself isn't a specific ranking factor, using a mix of factors that can identify content with good E-E-A-T is useful." És magukról az értékelőkről: "Rater data is not used directly in our ranking algorithms."

És a Google hasonlata arra, hogy mit csinálnak az értékelők, egy étterem kommentkártyák olvasása: "Rather, we use them as a restaurant might get feedback cards from diners. The feedback helps us know if our systems seem to be working." A kártyák megmondják a konyhának, hogy az étel célba ér-e. Nem főznek semmit.

A gyakorlati következmény kifejezetten az AI-tartalom esetében számít. Nincs olyan E-E-A-T pontszám, amelyet növelni lehetne, ezért a négy szempont jelzésére épülő stratégiák célt tévesztenek. Ami növelhető, az az a mögöttes tartalom, amelyet az értékelőknek keresniük kellett, és éppen a tartalom az, amelyben egy AI-vázlat egyenetlenül van felszerelve.

Mely szempontokat hordozhatja egy AI-vázlat önállóan

A négy közül kettő teljesen automatizált munkafolyamatban is fennmarad, egy részben fennmarad, egy pedig egyáltalán nem marad fenn. A szakértelem részben fennmarad, mert a közzétett anyagokon betanított modell a jól dokumentált témákon pontos tárgyi ismereteket reprodukál, és ennek minden mondata ellenőrizhető. A tekintély a webhelyhez és a szerzőhöz kötődik, nem a vázlathoz, ezért egy bejáratott domain egy AI által támogatott oldalt ugyanúgy hordoz, mint bármely más oldalt. A megbízhatóság a folyamattól függ: az ellenőrzés, az átláthatóság és a megnevezett szerző mind olyan elemek, amelyeket a kiadó biztosít azután, hogy a vázlat elkészült. A tapasztalat az egyetlen, amelyet egyetlen vázlatkészítési lépés sem érhet el.

E-E-A-T szempont	Mihez köti ezt a Google	Mit biztosít önmagában egy AI-vázlat	Mit kell hozzáadnia a kiadónak
Experience	Közvetlen tapasztalat: olyan szakértelem, amely abból ered, hogy valaki ténylegesen használt egy terméket vagy szolgáltatást, vagy meglátogatott egy helyet	Semmit. Egy modell nem használt terméket és nem látogatott meg helyet	Egy mérés, egy képernyőkép, egy dátummal ellátott eredmény, egy döntés, amelyet meghozott, és az, hogy mi történt ezután
Expertise	Szakértő vagy lelkes érdeklődő által írt vagy ellenőrzött tartalom, aki bizonyíthatóan jól ismeri a témát	Pontos tárgyi tudás jól dokumentált témákon, teljesen ellenőrizetlenül	Egy név szerint megjelölt lektor, aki ismeri a szakterületet, és minden állítás ellenőrzése, amelyet a modell előállított
Authoritativeness	Annak elismerése, hogy az oldal és a szerző olyan forrás, amelyhez mások e témában fordulnak	Semmit, mivel a hírnév a világ tulajdonsága, nem pedig a szövegé	Mások által választott hivatkozások, következetes témaköri fókusz, nyomon követhető múlttal rendelkező szerző
Trustworthiness	Pontosság, átláthatóság és elszámoltathatóság, amelyet a Google a négy közül a legfontosabbnak nevez	Folyékony próza, amely magabiztosnak hat, függetlenül attól, hogy a tartalom helyes-e vagy sem	Egy szerzői név, egy megadott módszer, feloldható források, és látható javítás, amikor valami hibás

A harmadik oszlop az, amely meglepi az embereket. Egy modell minden pontossági szinten egyformán magabiztos prózát állít elő, ami azt jelenti, hogy a gördülékenység önmagában semmilyen információt nem hordoz a bizalomról. Ezért a verifikáció a legnagyobb értékű szerkesztői lépés egy AI-támogatott oldalon, és ezért nem lehet átadni egy másik modellnek: egy ugyanúgy képzett ellenőrző korrelált hibákat követ el.

Experience: Az a szempont, amelyet egy modell szerkezetileg nem tud biztosítani

Egy modell soha nem használt terméket, nem ült értekezleten, nem végzett tesztet, és nem látogatott meg egy helyet. Minden, amit előállít, mások tapasztalatát leíró szövegek újrakombinálása, ami más dolog, mint a tapasztalat, és egy figyelmes olvasó számára is másnak hat. A Google önértékelő kérdése pontosan megnevezi ezt a hiányt, amikor azt kérdezi, hogy a tartalom tanúsít-e olyan szakértelmet, amely abból ered, hogy valaki ténylegesen használt egy terméket vagy szolgáltatást, illetve meglátogatott egy helyet. Egy publikált forrásokból összeállított vázlat minden egyes kitételre nemmel válaszol erre a kérdésre.

Ezért került egyáltalán hozzá a második E. A Google a 2022 decemberi frissítésben az E-A-T-hez hozzáadta az Experience-t a minőségértékelői irányelveihez, és ez a kiegészítés elválasztotta a valamiről való tudást attól, hogy valaki ténylegesen megtette azt. Kereskedelmi keresések esetén ez a különbség végzi a munka nagy részét, mert egy termékről ma már olcsó tudni, de használni nem az. Két értékelőoldalt összehasonlító olvasó általában egy bekezdésen belül meg tudja állapítani, melyik szerző nyitotta ki a dobozt.

A saját vázlatokon végzett teszt körülbelül egy percet vesz igénybe. Olvassa el az oldalt, és keresse meg azt a mondatot, amelyet csak az írhatott volna, aki valóban elvégezte az adott dolgot. Egy teljesen AI által előállított oldalon a válasz rendszerint az, hogy ilyen mondat nem létezik, és ezt semmilyen átírás nem változtatja meg, mert az átírás már meglévő mondatokon működik.

Mit ad hozzá egy kiadó az Experience és a bizalom biztosításához

Négy kiegészítés lefedi a hiány nagy részét, és egyik sem írásfeladat. Az első a saját munkájából származó bizonyíték: egy rögzített szám, egy valódi képernyőképe, egy dátummal ellátott előtte és utána állapot, amelyet valaki ellenőrizhet. A második egy névvel ellátott szerző, nyomon követhető háttérrel. A Google önértékelő listája közvetlenül azt kérdezi: "Do pages carry a byline, where one might be expected?", és az útmutatása határozottan ösztönzi a pontos szerzőségi információt ott, ahol az olvasók elvárnák annak megtalálását. A Google nem nevezi a byline-t rangsorolási jelnek, és ennek nem is kell annak lennie ahhoz, hogy az olvasónak szóló érv megálljon.

A harmadik kiegészítés az átláthatóság a módszer tekintetében. Google ezt a Who, How and Why keretrendszerben a How-ként fogalmazza meg, és a saját megfogalmazása szerint annak ismerete, hogy egy tartalom hogyan készült, hasznos az olvasók számára. A közzétett álláspont arról, hogyan használják és hozzák nyilvánosságra az AI-t ezt a feladatot oldalszinten végzi el, és az olvasó ellenőrizheti, ami több annál, mint amit egy blogbejegyzésen belüli állítás nyújt. Google útmutatása a Why-t tekinti a három kérdés közül a legfontosabbnak, és egy olyan oldal, amelyet elsősorban azért hoztak létre, hogy elfoglaljon egy keresési találatot, ezt rosszul válaszolja meg, bárki is írta a szöveget.

A negyedik kiegészítés a szerkesztés, és jó okból kerül a végére. Az AI-szöveg humanizálásáról szóló útmutató ennek a folyamatnak a mechanikáját tárgyalja, és a marketingoldalakhoz készült humanizer úgy futtatja végig ezt a lépést, hogy közben nem zavarja meg azokat a kifejezéseket, amelyekre az oldal már rangsorol. Egyik sem ad hozzá tapasztalatot. Az a oldal, amely mögötte semmi nélkül is szépen olvasható, pontosan az a hibás eset, amelynek leírására a második E-t bevezették, és a szerkesztési lépés az, ami ezt a hibát nehezebben észrevehetővé teszi.

Az elvet szerkesztési lépéssé alakítani a gyakorlati fele. Egy AI blogbejegyzés humanizálása SEO céljából egyetlen oldalra vonatkozik, és ugyanez nagy tartalomkönyvtárban külön kerül tárgyalásra.

Nyissa meg az utolsó AI-támogatással publikált oldalt, és keresse meg azt a mondatot, amelyet csak Ön írhatott volna meg. Ha nincs ilyen, a javítás egy telefonhívás, egy teszt vagy valami valós dolog képernyőképe, és tovább fog tartani, mint maga a vázlat. Az a rés, amely egy óra vázlatírás és egy hétnyi utólagos kiderítés között van, a második E tényleges költsége, és ez az oka annak, hogy olyan kevés oldal viseli ezt.