E-E-A-T to akronim opisujący zestaw kryteriów, którymi posługują się algorytmy i Search Quality Raters Google w celu oceny wiarygodności treści publikowanych w internecie (Search Quality Raters to zewnętrzni specjaliści zatrudniani przez Google, którzy oceniają jakość wyników wyszukiwania oraz testują nowe wersje algorytmów. Ich praca nie ma bezpośredniego wpływu na pozycję pojedynczych stron w wyszukiwarce, lecz służy ulepszaniu systemów automatycznych.).
Każdy ze składników (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trust) jest inaczej oceniany i ważony przez algorytm w zależności od tematu strony.
Experience (Doświadczenie)
Jest to ocena, w jakim stopniu twórca treści (osoba albo podmiot) posiada niezbędne, bezpośrednie doświadczenie w omawianym temacie.
„E” (oznaczające Experience – doświadczenie) dodano do skrótu E-A-T w grudniu 2022 roku, kiedy Google zaktualizowało swoje oficjalne wytyczne dla osób oceniających jakość stron internetowych (Search Quality Evaluator Guidelines).
Czy dana osoba korzystała z produktu, który recenzuje? Czy odwiedziła miejsce, które opisuje? Czy leczyła się metodą, którą opisuje? – to jest właśnie różnica między doświadczeniem, a ekspertyzą. Ekspertyza to wiedza obiektywna: Jaka jest wysokość wieży Eifla? Ile trwa lot z Warszawy do Berlina? Ile kosztują bilety na samolot? Jak długo płynie prom z Gdańska do Nynäshamn w Szwecji? Z kolei doświadczenie jest subiektywne, zakorzenione w konkretnej chwili i miejscu. Jak się czujesz na Maderze? Jak czujesz się na diecie śródziemnomorskiej? Jakie masz wrażenia z lotu szybowcem? Jak smakuje kiwano?
Sygnały Experience mają kilka warstw:
- Szczegóły niemożliwe do wygenerowania bez bycia w danym miejscu, jak np. smak kiwano kupionego na targu w RPA.
- Spójność w czasie – regularne wpisy, zdjęcia z różnych dat, obserwacje
- Doświadczenia z pierwszej ręki – autorskie zdjęcia, własne obserwacje, komentarze czytelników potwierdzające daną informację, zewnętrzne wzmianki o autorze w kontekście danego doświadczenia
Expertise (Ekspertyza)
Search Quality Rater Guidelines mówi, że nie chodzi wyłącznie o formalną ekspertyzę, gdyż nieformalna ekspertyza jest równie ważna, a dla wielu tematów jest nawet bardziej typowym rodzajem E-E-A-T. Przykładowo istnieją serwisy eksperckie o medycynie alternatywnej tworzone przed praktyków ziołolecznictwa czy akupunktury i istnieją portale o tej samej tematyce pisane bez osoby bez żadnej ekspertyzy i doświadczenia.
Ekspertyza w rozumieniu Google to nie certyfikaty, a zdolność do tworzenia treści pomagających użytkownikom w sposób, którego nie mogłaby wykonać osoba bez głębokiej znajomości tematu i która postrzegana jest przez środowisko jako wartościowa.
Jeśli celem danej strony jest dawanie porad medycznych to wymagana jest wysoka ekspertyza formalna, lecz jeśli celem jest dzielenie się osobistym doświadczeniem w trudnych sytuacjach życiowych – to jest to inna kategoria, gdyż ludzie szukają wtedy także kogoś, kto był w tym miejscu.
Wytyczne precyzują, że ekspertyza to nie tylko posiadanie wiedzy, lecz umiejętność przedstawienia jej w sposób precyzyjny, uczciwy i zrozumiały dla odbiorcy. Metaforą może być wizyta u lekarza, który mimo, iż jest ekspertem nie potrafi Ci jasno wytłumaczyć Twojej sytuacji czy sposobu leczenia.
Ewelina Podrez-Siama w swojej książce „Marka osobista w czasach AI i generatywnego wyszukiwania” podaje przykład jej artykułu o wpływie diety ketogenicznej na leczenie ADHD i autyzmu, który pojawia się wysoko w wynikach wyszukiwania i jest cytowany przez AI Overviews, mimo, że nie ma wykształcenia w tym temacie. Jak opisuje autorka dzieje się to dzięki:
- Bazowaniu wyłącznie na badaniach naukowych.
- Odnoszeniu się do prywatnych doświadczeń, gdzie zaznacza subiektywność opinii.
- Nie składania obietnic bez pokrycia i nie naruszaniu konsensusu naukowego.
- Powstał po latach doświadczeń z dietą ketogeniczną i budowania autorytetu w tym temacie.
Autorka uważa, że można publikować treści wykraczające poza nieformalne kwalifikacje wtedy, gdy robi się to ostrożnie, w oparciu o naukowe źródła i bez deklaracji.
Authoritativeness (Autorytet)
Algorytm mierzy autorytet tam, gdzie masz najmniejszą kontrolę. Liczy, kto się na Ciebie powołuje i sprawdza, czy to źródło jest wiarygodne. Analizuje przy jakich tematach pojawia się Twoje nazwisko w tekstach, które nie zostały napisane przez Ciebie.
Jest też jeden rodzaj sygnału autorytetu, który zasługuje na opisanie – dorobek fizyczny. Do tego dorobku należą wydane książki i to czy były cytowane, recenzowane kupowane. Inne ślady dorobku fizycznego to np. patenty, certyfikaty wydane przez uznane instytucje, udokumentowane nagrody branżowe, artykuły w recenzowanych publikacjach.
Najmocniejsze sygnały autorytetu to takie, które istnieją niezależnie od Twojej obecności online – to właśnie dlatego są wiarygodne.
Trust (Zaufanie)
W Search Quality Rater Guidelines element Zaufania jest opisany jako najważniejszy członek rodziny E-E-A-T. Jest centralnym elementem wokół którego organizują się pozostałe trzy elementy.
Search Quality Rater Guidelines mówi, że nierzetelna strona ma niskie E-E-A-T niezależnie od tego, jak doświadczona, ekspercka i autorytatywna się wydaje. Ewelina Podrez-Siama w swojej książce „Marka osobista w czasach AI i generatywnego wyszukiwania” podaje przykład eksperta od oszustw finansowych. Może mieć ogromne doświadczenie, ekspertyzę w postaci znajomości mechanizmów rynku i autorytet w różnych kręgach, lecz najważniejszy składnik – zaufanie – jest zerowe, więc kładzie E-E-A-T na łopatki.
Zaufanie algorytmiczne dotyczy:
- dokładności faktograficznej,
- uczciwości intencji,
- bezpieczeństwa dla użytkownika,
- rzetelności w czasie.
Znaczenie ma:
- Co mówisz o sobie? – algorytm to czyta, ale nie ufa temu bezwarunkowo
- Co mówią o Tobie inni? – weryfikator zaufania
- Co widać w samej treści? – dokładność, uczciwość treści
Te trzy poziomy muszą być spójne, gdyż niespójność między nimi to sygnał niskiego zaufania.
E-E-A-T wśród modeli językowych
Budowanie E-E-A-T w modelach językowych to gra długoterminowa. Aby pojawiać się w odpowiedziach, Twoja marka musi być wystarczająco widoczna oraz wiarygodna przez dłuższy okres czasu – aż model zostanie wytrenowany na danych, które mówią o Tobie.
Kluczowe sygnały dla LLM-ów to cytowania w zewnętrznych, wiarygodnych źródłach. Drugą siłą jest spójność tematyczna w czasie.
Pomocne źródła:
Książka „Marka osobista w czasach AI i generatywnego wyszukiwania”, Ewelina Podrez-Siama