E-E-A-T là gì và vì sao nó quyết định nội dung AI có xếp hạng hay không

Trang của Google về việc tạo ra nội dung hữu ích nêu rõ thuật ngữ này đúng một lần, là "experience, expertise, authoritativeness, and trustworthiness, or what we call E-E-A-T". Sau đó, phần còn lại của trang đi vào các câu hỏi đứng sau nó. Bốn phẩm chất. Một trong số đó không thể được tạo ra bởi bất kỳ công cụ soạn thảo nào, còn ba phẩm chất kia vẫn tồn tại trong một quy trình làm việc có AI nếu nhà xuất bản thiết lập chúng đúng cách. Hầu như không ai viết về chủ đề này tách hai nhóm đó ra.

Vậy E-E-A-T là gì? E-E-A-T là cách viết tắt của Google cho bốn phẩm chất mà các người đánh giá chất lượng là con người của họ xem xét ở một trang và ở bất kỳ ai đã xuất bản trang đó: experience, expertise, authoritativeness và trustworthiness. Khái niệm này xuất phát từ Search Quality Rater Guidelines, tài liệu mà các người đánh giá sử dụng khi Google kiểm tra xem các hệ thống xếp hạng của mình có đang tạo ra kết quả tốt hay không. Nguồn gốc này quyết định cách khái niệm áp dụng cho nội dung có sự hỗ trợ của AI. Và đó là phần mà hầu hết các bài giải thích bỏ qua.

Câu hỏi về chính sách nằm ở nơi khác và có câu trả lời riêng. Quan điểm được Google ghi nhận về nội dung AI và thứ hạng trích dẫn các câu có hiệu lực và ghi ngày cho từng lần sửa đổi, và không có câu nào trong số đó xem quyền tác giả AI là một điểm trừ. Bài viết này thay vào đó trả lời câu hỏi về chất lượng: trong bốn khía cạnh, khía cạnh nào một bản nháp AI có thể tự mang theo, khía cạnh nào về mặt cấu trúc nó không thể có, và nhà xuất bản phải bổ sung gì để cung cấp phần chênh lệch đó.

E-E-A-T là gì? Bốn khía cạnh, được định nghĩa

Kinh nghiệm là sự tiếp xúc trực tiếp với chủ thể. Câu hỏi tự đánh giá của Google diễn đạt điều này một cách cụ thể: "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)?" Chuyên môn là tri thức về chủ thể được thể hiện, điều mà Google xem như một câu hỏi riêng biệt: "Is this content written or reviewed by an expert or enthusiast who demonstrably knows the topic well?" Hai khái niệm này chồng lấn về cách diễn đạt nhưng tách rời trong thực hành. Một người có thể hiểu một lĩnh vực rất sâu nhưng vẫn chưa từng sử dụng chính sản phẩm mà họ đang đánh giá.

Tính có thẩm quyền là danh tiếng. Nó mô tả việc trang, tác giả và trang web có được công nhận là nguồn mà người khác tìm đến về chủ đề cụ thể này hay không, đây là một thuộc tính của thế giới chứ không phải của văn bản. Tính đáng tin cậy là độ chính xác, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình, và tài liệu của Google nói thẳng về tầm quan trọng của nó: "Of these aspects, trust is most important." Ba yếu tố còn lại tồn tại một phần để hỗ trợ nó. Một trang do một chuyên gia thực sự viết vẫn không đạt về độ tin cậy khi người đọc không thể thấy ai đã xuất bản nó hoặc nó được tạo ra như thế nào.

E-E-A-T xuất phát từ đâu, và vì sao Google nói rằng nó không phải là một yếu tố xếp hạng

E-E-A-T xuất phát từ Search Quality Rater Guidelines, tài liệu mà Google cung cấp cho các người đánh giá để họ xem xét các kết quả tìm kiếm mẫu. Cách Google diễn đạt về mối liên hệ của nó với xếp hạng đáng được đọc nguyên văn hơn là tóm lược: "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." Và về chính các người đánh giá: "Rater data is not used directly in our ranking algorithms."

Và phép so sánh của Google về việc các người đánh giá làm là thẻ nhận xét của nhà hàng: "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." Những thẻ đó cho nhà bếp biết món ăn có được đón nhận hay không. Chúng không nấu bất cứ thứ gì.

Hệ quả thực tiễn đặc biệt quan trọng đối với nội dung AI. Không có điểm E-E-A-T nào để nâng lên, vì vậy các chiến lược được xây dựng quanh việc báo hiệu bốn khía cạnh này đều không trúng mục tiêu. Điều có thể được nâng lên là bản chất nền tảng mà người chấm được yêu cầu tìm kiếm, và bản chất là nơi một bản nháp do AI tạo ra chỉ được trang bị không đồng đều.

Những Khía Cạnh Mà Một Bản Nháp AI Có Thể Tự Mang Theo

Hai trong bốn khía cạnh vẫn tồn tại trong một quy trình làm việc hoàn toàn tự động, một khía cạnh chỉ tồn tại một phần, và một khía cạnh không tồn tại chút nào. Chuyên môn tồn tại một phần, vì một mô hình được huấn luyện trên tài liệu đã công bố sẽ tái tạo tri thức chuyên môn chính xác về các chủ đề được ghi chép đầy đủ, và từng câu trong đó đều có thể được kiểm tra. Tính có thẩm quyền gắn với trang web và tác giả hơn là với bản nháp, vì vậy một miền đã được thiết lập có thể mang một trang được hỗ trợ bởi AI một cách dễ dàng như bất kỳ trang nào khác. Độ tin cậy phụ thuộc vào quy trình, xác minh, tính minh bạch và một tác giả được nêu tên đều là những điều mà nhà xuất bản cung cấp sau khi việc soạn thảo đã hoàn tất. Trải nghiệm là điều duy nhất mà không bước soạn thảo nào có thể chạm tới.

Khía cạnh E-E-A-T	Google gắn nó với điều gì	Bản nháp AI tự cung cấp những gì	Nhà xuất bản phải bổ sung những gì
Kinh nghiệm	Tiếp xúc trực tiếp: chuyên môn đến từ việc đã thực sự dùng một sản phẩm hoặc dịch vụ, hoặc đã đến thăm một địa điểm	Không có gì. Một mô hình chưa từng dùng sản phẩm nào và cũng chưa từng đến thăm nơi nào	Một phép đo, một ảnh chụp màn hình, một kết quả có ghi ngày tháng, một quyết định bạn đã đưa ra và điều gì đã xảy ra tiếp theo
Chuyên môn	Nội dung do một chuyên gia hoặc người am hiểu viết hoặc rà soát, người này chứng minh được rằng mình hiểu rõ chủ đề	Kiến thức chính xác về chủ đề trên các đề tài được ghi chép đầy đủ, hoàn toàn chưa được xác minh	Một người rà soát có tên, người hiểu lĩnh vực này, và việc kiểm tra mọi khẳng định mà mô hình tạo ra
Tính có thẩm quyền	Sự công nhận đối với trang web và tác giả như một nguồn mà người khác tìm đến về chủ đề này	Không có gì, vì danh tiếng là một thuộc tính của thế giới hơn là của văn bản	Các trích dẫn mà người khác chọn để đưa ra, một trọng tâm chủ đề nhất quán, một tác giả có hồ sơ có thể truy vết
Độ đáng tin cậy	Độ chính xác, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình, điều mà Google gọi là quan trọng nhất trong bốn yếu tố	Văn xuôi trôi chảy, đọc lên có vẻ tự tin dù nội dung đúng hay sai	Một byline, một phương pháp được nêu rõ, các nguồn có thể truy cập được, và một đính chính hiển thị khi có điều gì đó sai

Cột thứ ba là cột khiến nhiều người ngạc nhiên. Một mô hình tạo ra văn xuôi có vẻ tự tin như nhau ở mọi mức độ chính xác, điều đó có nghĩa là độ trôi chảy không mang theo bất kỳ thông tin nào về độ tin cậy. Đó là lý do vì sao xác minh là bước biên tập có giá trị cao nhất trên một trang có hỗ trợ AI, và cũng là lý do vì sao không thể giao bước này cho một mô hình thứ hai: một bộ kiểm tra được huấn luyện theo cùng cách sẽ mắc các lỗi tương quan.

Kinh nghiệm: Khía cạnh mà một mô hình về mặt cấu trúc không thể cung cấp

Một mô hình chưa bao giờ sử dụng một sản phẩm, ngồi trong một cuộc họp, thực hiện một bài kiểm tra hoặc đến thăm một địa điểm. Mọi thứ nó tạo ra đều là sự tái tổ hợp của văn bản mô tả trải nghiệm của người khác, điều này khác với trải nghiệm và đối với một người đọc cẩn thận thì cũng được đọc như một điều khác. Câu hỏi tự đánh giá của Google nêu chính xác khoảng cách này, khi hỏi liệu nội dung có thể hiện chuyên môn xuất phát từ việc thực sự đã sử dụng một sản phẩm hoặc dịch vụ, hoặc đã đến thăm một địa điểm hay không. Một bản thảo được ghép từ các nguồn đã xuất bản trả lời không cho mọi mệnh đề của câu hỏi đó.

Đó là lý do vì sao chữ E thứ hai được thêm vào ngay từ đầu. Google đã thêm Experience vào cái vốn là E-A-T trong một bản cập nhật tháng 12 năm 2022 đối với hướng dẫn dành cho người đánh giá chất lượng, và sự bổ sung này tách việc biết về một điều gì đó khỏi việc đã làm điều đó. Với các truy vấn thương mại, sự phân biệt này đảm nhiệm phần lớn công việc, vì việc biết về một sản phẩm hiện nay là rẻ, còn việc đã sử dụng nó thì không. Một người đọc so sánh hai trang đánh giá thường có thể nhận ra trong vòng một đoạn văn ai là người đã mở hộp.

Bài kiểm tra trên các bản thảo của chính bạn chỉ mất khoảng một phút. Hãy đọc trang và tìm câu chỉ có thể do người đã làm việc đó viết ra. Trên một trang được AI tạo ra hoàn toàn, câu trả lời thường là không có câu như vậy, và không có mức độ viết lại nào thay đổi được điều đó, vì việc viết lại chỉ tác động lên những câu đã có sẵn.

Nhà xuất bản bổ sung gì để cung cấp Experience và Trust

Bốn bổ sung bao quát phần lớn khoảng cách, và không bổ sung nào trong số đó là một nhiệm vụ viết lách. Bổ sung thứ nhất là một hiện vật từ chính công việc của bạn, một con số bạn đã ghi lại, một ảnh chụp màn hình của một màn hình thực, một trước và sau có ngày tháng mà ai đó có thể kiểm tra. Bổ sung thứ hai là một tác giả được nêu tên với hồ sơ có thể truy vết. Danh sách tự đánh giá của Google hỏi trực tiếp, "Do pages carry a byline, where one might be expected?", và hướng dẫn của Google mạnh mẽ khuyến khích thông tin tác giả chính xác ở nơi người đọc sẽ kỳ vọng tìm thấy nó. Google không gọi byline là một tín hiệu xếp hạng, và điều đó cũng không cần phải là như vậy để lập luận hướng tới người đọc có hiệu lực.

Bổ sung thứ ba là tính minh bạch về phương pháp. Google diễn đạt điều này như phần How trong khung Who, How and Why, và cách nói của chính Google là việc biết một nội dung được tạo ra như thế nào sẽ hữu ích cho người đọc. Một lập trường được công bố về cách AI được sử dụng và công bố thực hiện nhiệm vụ đó ở cấp độ trang web, và người đọc có thể kiểm tra điều đó, điều này hơn hẳn một tuyên bố nằm trong một bài blog. Hướng dẫn của Google xem Why là quan trọng nhất trong ba câu hỏi, và một trang được tạo ra chủ yếu để chiếm một kết quả tìm kiếm trả lời câu hỏi đó rất kém, bất kể ai đã viết ra các từ ngữ ấy.

Bổ sung thứ tư là biên tập, và nó đứng cuối cùng vì một lý do. Một hướng dẫn về cách nhân bản hóa văn bản AI bao quát cơ chế của bước đó, và một công cụ nhân bản hóa được xây dựng cho các trang marketing thực hiện nó mà không làm xáo trộn các cụm từ mà một trang đã có thứ hạng. Không cái nào thêm trải nghiệm. Một trang đọc rất hay nhưng không có gì phía sau nó chính là trường hợp thất bại mà chữ E thứ hai được thêm vào để mô tả, và bước biên tập là điều khiến thất bại đó khó bị nhận ra hơn.

Chuyển nguyên tắc thành một bước biên tập là phần thực hành. Nhân bản hóa một bài blog AI cho SEO bao quát một trang đơn lẻ, và làm điều tương tự trên một thư viện lớn được xử lý riêng.

Hãy mở trang cuối cùng có hỗ trợ AI mà bạn đã xuất bản và tìm câu mà chỉ bạn mới có thể viết. Nếu không có câu nào như vậy, cách khắc phục là một cuộc gọi điện, một phép thử, hoặc một ảnh chụp màn hình về điều gì đó có thật, và nó sẽ mất nhiều thời gian hơn bản nháp. Khoảng cách giữa một giờ soạn thảo và một tuần để phát hiện ra chính là chi phí thực sự của chữ E thứ hai, và đó là lý do rất ít trang mang nó.