E-E-A-T คืออะไร และเหตุใดจึงกำหนดว่าเนื้อหา AI จะติดอันดับหรือไม่

หน้าของ Google เกี่ยวกับการสร้าง เนื้อหาที่เป็นประโยชน์ ระบุคำนี้อย่างชัดเจนเพียงครั้งเดียวว่า "experience, expertise, authoritativeness, and trustworthiness, or what we call E-E-A-T" จากนั้นจึงอธิบายคำถามที่อยู่เบื้องหลังแนวคิดนี้ตลอดส่วนที่เหลือของหน้า มีคุณลักษณะสี่ประการ หนึ่งในนั้นไม่อาจเกิดจากเครื่องมือร่างข้อความใด ๆ ได้เลย และอีกสามประการยังคงอยู่ในเวิร์กโฟลว์ของ AI ได้ หากผู้จัดพิมพ์ตั้งค่าอย่างเหมาะสม แทบไม่มีใครที่เขียนเรื่องนี้แยกสองกลุ่มดังกล่าวออกจากกัน

ดังนั้น E-E-A-T คืออะไร? E-E-A-T เป็นคำย่อของ Google สำหรับคุณลักษณะสี่ประการที่ผู้ประเมินคุณภาพที่เป็นมนุษย์ใช้ประเมินทั้งหน้าและผู้ที่เผยแพร่หน้านั้น ได้แก่ experience, expertise, authoritativeness และ trustworthiness แนวคิดนี้มาจาก Search Quality Rater Guidelines ซึ่งเป็นเอกสารที่ผู้ประเมินใช้เมื่อ Google ตรวจสอบว่าระบบจัดอันดับของตนกำลังสร้างผลลัพธ์ที่ดีหรือไม่ ที่มานี้เป็นตัวกำหนดว่าแนวคิดดังกล่าวใช้กับเนื้อหาที่ได้รับความช่วยเหลือจาก AI อย่างไร และนี่คือส่วนที่คำอธิบายส่วนใหญ่มักข้ามไป

คำถามด้านนโยบายอยู่ในอีกบริบทหนึ่งและมีคำตอบของตนเอง จุดยืนที่มีการบันทึกไว้ของ Google ต่อเนื้อหา AI และการจัดอันดับ อ้างประโยคที่ใช้บังคับและระบุวันที่ของการแก้ไขทุกครั้ง และไม่มีฉบับใดเลยที่ถือว่าการเป็นผู้เขียนโดย AI เป็นข้อเสีย บทความนี้จึงตอบคำถามด้านคุณภาพแทน, ว่าในสี่ด้านนั้น ฉบับร่างที่สร้างด้วย AI มีด้านใดติดตัวมาโดยลำพัง ด้านใดที่โดยโครงสร้างแล้วไม่อาจมีได้ และผู้จัดพิมพ์ต้องเพิ่มอะไรเข้าไปเพื่อชดเชยส่วนที่ขาดไป

E-E-A-T คืออะไร? สี่ด้านที่นิยามไว้

ประสบการณ์คือการสัมผัสกับหัวข้อโดยตรงด้วยตนเอง คำถามประเมินตนเองของ Google เองระบุอย่างเป็นรูปธรรมว่า, "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)?" ความเชี่ยวชาญคือความรู้ในหัวข้อที่แสดงออกมา ซึ่ง Google กำหนดเป็นคำถามแยกต่างหากว่า, "Is this content written or reviewed by an expert or enthusiast who demonstrably knows the topic well?" ทั้งสองแนวคิดมีส่วนทับซ้อนกันในถ้อยคำ และแยกจากกันในทางปฏิบัติ บุคคลหนึ่งอาจรู้จักสาขาใดสาขาหนึ่งอย่างถ่องแท้ แต่ก็อาจไม่เคยใช้ผลิตภัณฑ์เฉพาะที่ตนกำลังวิจารณ์เลย

ความมีอำนาจเชิงวิชาการคือชื่อเสียง มันอธิบายว่าหน้า ผู้เขียน และเว็บไซต์นั้นได้รับการยอมรับหรือไม่ว่าเป็นแหล่งข้อมูลที่ผู้อื่นไปหาในหัวข้อเฉพาะนี้ ซึ่งเป็นคุณสมบัติของโลกภายนอกมากกว่าของข้อความ ความน่าเชื่อถือคือความถูกต้อง ความโปร่งใส และความรับผิดชอบ และเอกสารของ Google ระบุอย่างตรงไปตรงมาเกี่ยวกับน้ำหนักของมันว่า, "Of these aspects, trust is most important." อีกสามองค์ประกอบมีอยู่ส่วนหนึ่งเพื่อสนับสนุนสิ่งนี้ หน้าเว็บที่เขียนโดยผู้เชี่ยวชาญตัวจริงก็ยังล้มเหลวในด้านความน่าเชื่อถือได้ เมื่อผู้อ่านไม่สามารถเห็นได้ว่าใครเป็นผู้เผยแพร่หรือสร้างมันขึ้นมาอย่างไร

E-E-A-T มาจากที่ใด และเหตุใด Google จึงกล่าวว่ามันไม่ใช่ปัจจัยในการจัดอันดับ

E-E-A-T มาจาก Search Quality Rater Guidelines ซึ่งเป็นเอกสารที่ Google มอบให้แก่ผู้ประเมินที่เป็นมนุษย์ซึ่งประเมินผลการค้นหาตัวอย่าง ถ้อยคำของ Google เกี่ยวกับความสัมพันธ์ของสิ่งนี้กับการจัดอันดับควรอ่านตามตัวอักษร มากกว่าสรุปความว่า, "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." และเกี่ยวกับผู้ประเมินเอง, "Rater data is not used directly in our ranking algorithms."

และอุปมาอุปไมยของ Google สำหรับสิ่งที่ผู้ประเมินทำคือการอ่านบัตรความคิดเห็นของร้านอาหาร, "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." บัตรเหล่านั้นบอกครัวว่าอาหารเป็นที่ยอมรับหรือไม่ พวกมันไม่ได้ปรุงอะไรเลย

ผลที่ตามมาในทางปฏิบัติมีความสำคัญโดยเฉพาะสำหรับเนื้อหา AI ไม่มีคะแนน E-E-A-T ให้เพิ่มขึ้น ดังนั้นกลยุทธ์ที่สร้างขึ้นรอบการส่งสัญญาณของทั้งสี่ด้านจึงไม่ตรงเป้าหมาย สิ่งที่สามารถเพิ่มขึ้นได้คือเนื้อหาสาระพื้นฐานที่ผู้ประเมินถูกขอให้พิจารณา และเนื้อหาสาระคือจุดที่ร่างด้วย AI มีความพร้อมไม่สม่ำเสมอ

ด้านใดบ้างที่ร่างด้วย AI สามารถมีได้โดยไม่ต้องพึ่งพาอย่างอื่น

สองในสี่ด้านยังคงอยู่ได้ในเวิร์กโฟลว์ที่เป็นอัตโนมัติเต็มรูปแบบ หนึ่งด้านยังคงอยู่ได้บางส่วน และอีกหนึ่งด้านไม่สามารถคงอยู่ได้เลย ความเชี่ยวชาญยังคงอยู่ได้บางส่วน เพราะโมเดลที่ฝึกจากเนื้อหาที่เผยแพร่แล้วสามารถสร้างความรู้เฉพาะเรื่องที่ถูกต้องในหัวข้อที่มีการบันทึกไว้อย่างดี และทุกประโยคของเนื้อหานั้นสามารถตรวจสอบได้ ความมีอำนาจน่าเชื่อถืออยู่ที่เว็บไซต์และผู้เขียนมากกว่าที่ร่าง ดังนั้นโดเมนที่มีชื่อเสียงจึงรองรับหน้าที่ช่วยด้วย AI ได้อย่างง่ายดายไม่ต่างจากหน้าอื่นใด ความน่าเชื่อถือขึ้นอยู่กับกระบวนการ, การตรวจสอบ, ความโปร่งใส และการระบุชื่อผู้เขียน ล้วนเป็นสิ่งที่ผู้เผยแพร่จัดให้หลังจากการร่างเสร็จสิ้นแล้ว ประสบการณ์เป็นสิ่งเดียวที่ขั้นตอนการร่างใด ๆ ไปไม่ถึง

มิติของ E-E-A-T	สิ่งที่ Google เชื่อมโยงกับมิตินี้	สิ่งที่ร่างด้วย AI จัดหาให้ได้ด้วยตัวเอง	สิ่งที่ผู้เผยแพร่ต้องเพิ่ม
ประสบการณ์	การสัมผัสโดยตรง, ความเชี่ยวชาญที่มาจากการได้ใช้ผลิตภัณฑ์หรือบริการจริง หรือการไปเยี่ยมสถานที่จริง	ไม่มีเลย โมเดลไม่ได้ใช้ผลิตภัณฑ์ใดและไม่ได้ไปสถานที่ใด	การวัดผล, ภาพหน้าจอ, ผลลัพธ์ที่ระบุวันที่, การตัดสินใจที่คุณทำและสิ่งที่เกิดขึ้นต่อมา
ความเชี่ยวชาญ	เนื้อหาที่เขียนหรือทบทวนโดยผู้เชี่ยวชาญหรือผู้สนใจที่แสดงให้เห็นได้ว่ารู้เรื่องนั้นอย่างดี	ความรู้เฉพาะเรื่องที่ถูกต้องในหัวข้อที่มีการบันทึกไว้อย่างดี, แต่ยังไม่ได้รับการตรวจสอบทั้งหมด	ผู้ทบทวนที่ระบุชื่อซึ่งรู้จักสาขานั้น, และการตรวจสอบทุกข้ออ้างที่โมเดลสร้างขึ้น
ความมีอำนาจ	การได้รับการยอมรับของเว็บไซต์และผู้เขียนในฐานะแหล่งที่ผู้อื่นไปหาเมื่อพูดถึงหัวข้อนี้	ไม่มีเลย, เพราะชื่อเสียงเป็นคุณสมบัติของโลกภายนอกมากกว่าของข้อความ	การอ้างอิงที่ผู้อื่นเลือกจะทำ, การมุ่งเน้นหัวข้ออย่างสม่ำเสมอ, ผู้เขียนที่มีประวัติที่ตรวจสอบย้อนกลับได้
ความน่าเชื่อถือ	ความถูกต้อง, ความโปร่งใส และความรับผิดชอบ, ซึ่ง Google เรียกว่าเป็นสิ่งสำคัญที่สุดในสี่ประการ	ร้อยแก้วที่ลื่นไหลซึ่งอ่านดูมั่นใจ ไม่ว่าคอนเทนต์จะถูกต้องหรือไม่ก็ตาม	ชื่อผู้เขียน, วิธีการที่ระบุไว้, แหล่งข้อมูลที่เข้าถึงได้, และการแก้ไขที่มองเห็นได้เมื่อมีสิ่งใดผิดพลาด

คอลัมน์ที่สามคือส่วนที่ทำให้ผู้คนประหลาดใจ โมเดลสร้างร้อยแก้วที่ดูมั่นใจเท่ากันในทุกระดับของความถูกต้อง ซึ่งหมายความว่าความลื่นไหลไม่ได้ให้ข้อมูลเกี่ยวกับความน่าเชื่อถือเลย นี่คือเหตุผลที่การตรวจสอบเป็นขั้นตอนบรรณาธิการที่มีคุณค่าสูงที่สุดบนหน้าที่ใช้ AI ช่วย และเป็นเหตุผลว่าทำไมจึงไม่อาจมอบให้โมเดลที่สองทำแทนได้, เพราะตัวตรวจที่ฝึกมาในวิธีเดียวกันย่อมทำผิดพลาดที่สัมพันธ์กัน

ประสบการณ์, มิติที่โมเดลไม่อาจจัดหาให้ได้โดยโครงสร้าง

แบบจำลองไม่เคยใช้ผลิตภัณฑ์ นั่งในการประชุม ทำการทดสอบ หรือไปเยี่ยมสถานที่ใด ๆ สิ่งที่มันสร้างขึ้นทั้งหมดคือการเรียบเรียงใหม่ของข้อความที่อธิบายประสบการณ์ของผู้อื่น ซึ่งเป็นสิ่งที่แตกต่างจากประสบการณ์ และอ่านออกมาเป็นสิ่งที่แตกต่างสำหรับผู้อ่านที่รอบคอบ คำถามประเมินตนเองของ Google ระบุช่องว่างนี้อย่างแม่นยำ โดยถามว่าเนื้อหานั้นแสดงความเชี่ยวชาญที่มาจากการได้ใช้ผลิตภัณฑ์หรือบริการจริง ๆ หรือการไปเยี่ยมสถานที่หรือไม่ ร่างที่รวบรวมจากแหล่งที่เผยแพร่แล้วตอบว่าไม่ในทุกประโยคย่อยของคำถามนั้น

นี่คือเหตุผลที่มีการเพิ่ม E ตัวที่สองเข้ามาโดยสิ้นเชิง Google เพิ่ม Experience เข้าไปในสิ่งที่เคยเป็น E-A-T ในการอัปเดตแนวทางผู้ประเมินคุณภาพเมื่อเดือนธันวาคม 2022 และการเพิ่มนี้ทำให้การรู้เกี่ยวกับบางสิ่งแยกออกจากการได้ทำสิ่งนั้นจริง ๆ ในคำค้นหาเชิงพาณิชย์ ความแตกต่างนี้เป็นตัวทำงานหลัก เพราะการรู้เกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ในตอนนี้มีต้นทุนต่ำ และการได้ใช้มันจริง ๆ ไม่ได้เป็นเช่นนั้น ผู้อ่านที่เปรียบเทียบหน้าบทวิจารณ์สองหน้าโดยทั่วไปสามารถบอกได้ภายในหนึ่งย่อหน้าว่าใครเป็นผู้เขียนที่เปิดกล่อง

การทดสอบร่างของตนเองใช้เวลาประมาณหนึ่งนาที อ่านหน้าและหาประโยคที่อาจเขียนได้โดยคนที่ทำสิ่งนั้นเท่านั้น บนหน้าที่สร้างโดย AI ทั้งหมด คำตอบมักจะเป็นว่าไม่มีประโยคเช่นนั้นอยู่เลย และการเขียนใหม่มากเพียงใดก็ไม่เปลี่ยนแปลงสิ่งนี้ เพราะการเขียนใหม่ทำงานกับประโยคที่มีอยู่แล้วเท่านั้น

สิ่งที่ผู้เผยแพร่เพิ่มเพื่อจัดหา Experience และความน่าเชื่อถือ

การเพิ่มเติมสี่อย่างครอบคลุมช่องว่างส่วนใหญ่ และไม่มีอย่างใดเป็นงานเขียนอย่างหนึ่ง อย่างแรกคือวัตถุจากงานของคุณเอง, ตัวเลขที่คุณบันทึกไว้, ภาพหน้าจอของหน้าจอจริง, สิ่งที่มีวันที่ก่อนและหลังซึ่งใครบางคนสามารถตรวจสอบได้ อย่างที่สองคือผู้เขียนที่ระบุชื่อพร้อมประวัติที่ตรวจสอบย้อนกลับได้ รายการประเมินตนเองของ Google ถามโดยตรงว่า "Do pages carry a byline, where one might be expected?", และแนวทางของมันสนับสนุนอย่างยิ่งให้มีข้อมูลผู้เขียนที่ถูกต้องในที่ที่ผู้อ่านคาดว่าจะพบ Google ไม่ได้เรียก byline ว่าเป็นสัญญาณการจัดอันดับ และไม่จำเป็นต้องเป็นเช่นนั้นเพื่อให้ข้อโต้แย้งที่มุ่งต่อผู้อ่านคงอยู่ได้

ส่วนเพิ่มเติมประการที่สามคือความโปร่งใสเกี่ยวกับวิธีการ Google กำหนดกรอบเรื่องนี้ว่าเป็น How ในกรอบ Who, How and Why และถ้อยคำของ Google เองคือ การรู้ว่าชิ้นเนื้อหาถูกผลิตขึ้นอย่างไรเป็นประโยชน์ต่อผู้อ่าน จุดยืนที่เผยแพร่ไว้เกี่ยวกับวิธีที่ใช้และเปิดเผย AI ทำหน้าที่นั้นในระดับทั้งเว็บไซต์ และผู้อ่านสามารถตรวจสอบได้ ซึ่งมากกว่าข้ออ้างที่มีอยู่ภายในบล็อกโพสต์เพียงอย่างเดียว แนวทางของ Google ถือว่า Why เป็นคำถามที่สำคัญที่สุดในสามคำถาม และหน้าที่ผลิตขึ้นเป็นหลักเพื่อยึดครองผลการค้นหาหนึ่งรายการตอบคำถามนั้นได้ไม่ดี ไม่ว่าใครจะเป็นผู้เขียนถ้อยคำก็ตาม

ส่วนเพิ่มเติมประการที่สี่คือการแก้ไข และมาเป็นลำดับสุดท้ายด้วยเหตุผลหนึ่ง คู่มือการทำให้ข้อความ AI เป็นธรรมชาติ ครอบคลุมกลไกของขั้นตอนนั้น และ humanizer ที่สร้างขึ้นสำหรับหน้าเพจการตลาด จะดำเนินการขั้นตอนนั้นโดยไม่รบกวนวลีที่หน้าเพจนั้นติดอันดับอยู่แล้ว ทั้งสองอย่างไม่ได้เพิ่มประสบการณ์ หน้าเพจที่อ่านได้อย่างสวยงามแต่ไม่มีอะไรอยู่เบื้องหลังคือกรณีความล้มเหลวแบบเดียวกับที่ E ตัวที่สองถูกเพิ่มเข้ามาเพื่ออธิบาย และขั้นตอนการแก้ไขคือสิ่งที่ทำให้ความล้มเหลวนั้นสังเกตได้ยากขึ้น

การแปลงหลักการให้เป็นขั้นตอนการแก้ไขคือครึ่งหนึ่งที่เป็นภาคปฏิบัติ การทำให้บล็อกโพสต์ AI เป็นธรรมชาติสำหรับ SEO ครอบคลุมหน้าเพจเดียว และ การทำสิ่งเดียวกันในคลังเนื้อหาขนาดใหญ่ จะถูกแยกพิจารณาอีกส่วนหนึ่ง

เปิดหน้าเพจที่ใช้ AI ช่วยล่าสุดที่คุณเผยแพร่ และมองหาประโยคที่มีเพียงคุณเท่านั้นที่อาจเขียนได้ หากไม่มีประโยคนั้น วิธีแก้คือการโทรศัพท์ การทดสอบ หรือภาพหน้าจอของสิ่งที่เป็นจริง และจะใช้เวลานานกว่าที่ร่างฉบับใช้ไป ช่องว่างระหว่างเวลาร่างหนึ่งชั่วโมงกับเวลาหนึ่งสัปดาห์ในการค้นพบความจริงคือค่าใช้จ่ายที่แท้จริงของ E ตัวที่สอง และนั่นคือเหตุผลที่มีหน้าเพจเพียงไม่กี่หน้าเท่านั้นที่มีมันอยู่