Algorytmy wyszukiwarki coraz rzadziej reagują na samą objętość tekstu i mechaniczne nasycenie fraz. Dziś oceniany jest rodowód informacji: kto publikuje, na jakiej podstawie formułuje wnioski i czy da się zweryfikować jego dorobek. W tym miejscu pojawia się model E-E-A-T, który porządkuje sposób oceny jakości materiałów w wynikach wyszukiwania.

Czym jest E-E-A-T i czym na pewno nie jest

Wokół pojęcia E-E-A-T krąży wiele uproszczeń. Najczęstsze z nich sprowadza temat do rzekomego „czynnika rankingowego”, który można aktywować jednym zabiegiem optymalizacyjnym. To błędne założenie. E-E-A-T nie jest parametrem technicznym ani znacznikiem w kodzie. To model oceny jakości treści, autora oraz całej witryny, opisany w wytycznych oceny jakości wyników wyszukiwania.

Mechanizm ten działa jako rama oceny wiarygodności. Sprawdza się nie tylko treść publikacji, lecz także to, kto ją przygotował, jakie ma zaplecze merytoryczne oraz czy pozostawia w sieci ślady kompetencji. Analiza obejmuje kontekst autora, reputację źródła oraz spójność tematyczną materiałów.

Błędne jest także przekonanie, że długi artykuł z dużą liczbą fraz buduje E-E-A-T sam z siebie. Objętość bez potwierdzonego autorstwa, bez źródeł i bez śladów praktyki nie podnosi oceny jakościowej. Znaczenie ma udokumentowana wiedza oraz przejrzystość informacji o twórcy i podmiocie publikującym.

Rozszerzenie skrótu o dodatkowy człon: Experience, podkreśla wagę materiałów opartych na kontakcie z tematem. Chodzi o treści wynikające z testów, wdrożeń, analiz i obserwacji, a nie o kompilacje cudzych opracowań. Tekst oparty na praktyce jest oceniany wyżej niż poprawna, lecz wtórna synteza.

Cztery elementy modelu E-E-A-T

Model E-E-A-T składa się z czterech obszarów oceny. Każdy z nich dotyczy innego wymiaru wiarygodności i każdy musi mieć potwierdzenie w materiale lub otoczeniu publikacji:

1. Experience – odnosi się do doświadczenia autora. Treść powinna zawierać ślady praktycznego działania: wyniki testów, przebieg realizacji, wnioski z własnych obserwacji.
2. Expertise – oznacza wiedzę specjalistyczną. Widoczna jest w poprawnym użyciu terminologii, precyzyjnych wyjaśnieniach oraz koncentracji tematycznej witryny.
3. Authoritativeness – opisuje rozpoznawalność merytoryczną autora lub marki. Występują cytowania, odwołania oraz linki z otoczenia branżowego.
4. Trustworthiness – dotyczy wiarygodności. Użytkownik może łatwo ustalić, kto stoi za treścią, gdzie działa podmiot i na jakich zasadach publikuje informacje.

Gdzie E-E-A-T ma największe znaczenie?

Wymagania związane z E-E-A-T rosną wraz z wagą decyzji podejmowanych przez odbiorcę treści. Najwyższy próg jakości dotyczy zagadnień, w których błędna informacja może prowadzić do szkody finansowej, zdrowotnej lub prawnej. Podwyższona ocena jakościowa obejmuje treści z obszaru zdrowia, finansów, prawa, inwestycji, bezpieczeństwa oraz porad decyzyjnych. Dotyczy to również porównań produktów i usług specjalistycznych, gdzie użytkownik opiera wybór na przedstawionych informacjach.

Dowody Experience – checklista doświadczenia w treści

Widoczne doświadczenie nie wynika z deklaracji. Musi mieć postać materiału dowodowego. Treść powinna zawierać ślady pracy operacyjnej: przebieg procesu, wyniki oraz napotkane trudności.

Checklista:

• opis przeprowadzonego wdrożenia
• studium przypadku
• dane wynikowe
• zrzuty ekranów narzędzi
• fotografie z realizacji
• opis napotkanego problemu i sposobu korekty
• porównanie stanu przed i po

Dowody Expertise – checklista wiedzy specjalistycznej

Checklista:

• podpisany autor materiału
• notka o autorze z dorobkiem zawodowym
• publikacje z jednego zakresu tematycznego
• brak tematycznego rozproszenia wpisów
• poprawna terminologia branżowa
• dane liczbowe i fakty
• odwołania do źródeł
• aktualizacje treści

Dowody Authoritativeness – checklista rozpoznawalności

Checklista:

• wzmianki o marce w publikacjach branżowych
• linki z serwisów tematycznych
• profile eksperckie autora
• artykuły gościnne
• cytowania wypowiedzi
• opinie klientów zawierające kontekst współpracy
• referencje
• udział w szkoleniach lub prelekcjach
• obecność ekspercka w wielu kanałach

Dowody Trust – checklista wiarygodności

Checklista:

• rozbudowana strona „O nas”
• dane rejestrowe podmiotu
• adres i formy kontaktu
• regulamin
• polityka prywatności
• certyfikat SSL
• jawne autorstwo publikacji
• wskazane źródła informacji
• oznaczenia współprac komercyjnych
• brak przesadzonych deklaracji

Najczęstsze błędy przy wdrażaniu E-E-A-T

Typowe uchybienia:

• brak autora pod tekstem
• sztucznie przygotowane biogramy
• publikacje z wielu niepowiązanych dziedzin
• przepisywane definicje
• brak dowodów praktyki
• opinie bez kontekstu
• uboga sekcja o firmie
• nieaktualizowane materiały
• fikcyjne profile ekspertów

E-E-A-T a treści generowane przez AI

Systemy generatywne potrafią przygotować strukturę tekstu, lecz nie posiadają doświadczenia ani dorobku zawodowego. Dlatego materiał przygotowany z użyciem AI wymaga weryfikacji i uzupełnienia przez praktyka. Treść wsparta AI powinna zostać sprawdzona, rozszerzona o przykłady z działań, podpisana przez autora i powiązana z jego dorobkiem. Bez tego sygnały E-E-A-T pozostają słabe.