Τα συστήματα AI απορρίπτουν το μεγαλύτερο μέρος του περιεχομένου του ίντερνετ. Ίσως ακούγεται σκληρό, αλλά είναι ακριβές. Όταν μια μηχανή γενετικού AI επεξεργάζεται μια αναζήτηση, ανακτά εκατοντάδες έγγραφα που ταιριάζουν στο ερώτημα. Παραθέτει όμως ίσως τρία με πέντε από αυτά. Η ερώτηση που πρέπει να κάνει κάθε δημιουργός περιεχομένου είναι: ποια έγγραφα διαλέγει το AI και γιατί τα διαλέγει έναντι όλων των άλλων;
Η απάντηση είναι το E-E-A-T. Και στην εποχή της αναζήτησης με AI, το E-E-A-T δουλεύει διαφορετικά από ό,τι όταν η Google ήταν το μόνο παιχνίδι. Αυτό το άρθρο εξηγεί τι είναι το E-E-A-T, πώς το χρησιμοποιούν τα συστήματα AI και γιατί είναι πλέον πιο σημαντικό από τους παραδοσιακούς παράγοντες κατάταξης.
Το E-E-A-T σημαίνει Experience, Expertise, Authoritativeness και Trustworthiness (εμπειρία, ειδίκευση, κύρος και αξιοπιστία). Η Google το εισήγαγε ως σήμα ποιότητας για την κατάταξη. Για τα συστήματα AI όμως, το E-E-A-T δεν είναι ώθηση κατάταξης. Είναι φίλτρο ανάκτησης. Αν δεν έχεις ισχυρά σήματα E-E-A-T, το περιεχόμενό σου δεν μπαίνει καν στο σύνολο των πηγών που εξετάζει το AI. Αν τα έχεις, το περιεχόμενό σου έχει πιθανότητα να παρατεθεί. Αυτή η διάκριση αλλάζει τα πάντα στον τρόπο που πρέπει να προσεγγίζεις το περιεχόμενο για ορατότητα στο AI.
Να τι δείχνουν τα δεδομένα: το 96% όλων των παραθέσεων στις Επισκοπήσεις AI προέρχεται από πηγές με ισχυρά σήματα E-E-A-T. Αυτό δεν είναι συσχέτιση. Είναι πύλη. Τα συστήματα AI χρησιμοποιούν το E-E-A-T ως μηχανισμό εμπιστοσύνης για να μειώσουν τον κίνδυνο να δώσουν ψευδείς ή χαμηλής ποιότητας πληροφορίες. Χωρίς ισχυρό E-E-A-T, δεν ανταγωνίζεσαι απλώς για να κατατάσσεσαι ψηλότερα από τους ανταγωνιστές σου. Ανταγωνίζεσαι για να σε λάβουν καν υπόψη.
Πώς τα συστήματα AI αξιολογούν το E-E-A-T διαφορετικά από τη Google
Η Google κοιτάζει τα σήματα E-E-A-T για να αποφασίσει ποιες σελίδες πρέπει να κατατάσσονται ψηλότερα στα παραδοσιακά αποτελέσματα αναζήτησης. Ο αλγόριθμος εξετάζει backlinks, κύρος ιστοσελίδας, ποιότητα περιεχομένου και θεματική ειδίκευση. Μια σελίδα με ισχυρό E-E-A-T μπορεί να κατατάσσεται ακόμα κι αν δεν είναι τέλεια βελτιστοποιημένη για μηχανές αναζήτησης.
Τα συστήματα AI χρησιμοποιούν το E-E-A-T με εντελώς διαφορετικό τρόπο. Το χρησιμοποιούν για να απαντήσουν σε μία ερώτηση: είναι αυτή η πηγή αρκετά αξιόπιστη για να την παραθέσω; Μια μηχανή AI που σαρώνει τη σελίδα σου δεν ρωτά αν αξίζεις να κατατάσσεσαι. Ρωτά αν θα ήταν ασφαλές να σε παραθέσει. Θα έβλαπτε η παράθεση αυτής της πηγής την αξιοπιστία μου; Θα έβαζε ψευδείς πληροφορίες; Θα εξέπληττε τον χρήστη να δει αυτή την πηγή να αναφέρεται;
Αυτή η μετατόπιση από την κατάταξη στην ανάκτηση αλλάζει τον τρόπο που χτίζεις κύρος. Δεν ανταγωνίζεσαι πια για θέση. Ανταγωνίζεσαι για επιλογή. Και η επιλογή είναι δυσκολότερο να παρακαμφθεί. Δεν μπορείς να αγοράσεις μια παράθεση με μια καμπάνια marketing. Δεν μπορείς να πείσεις ένα AI να σε παραθέσει με έξυπνους τίτλους ή βελτιστοποίηση λέξεων-κλειδιών. Μπορείς να παρατεθείς μόνο αν το σύστημα AI εμπιστεύεται ότι οι πληροφορίες σου είναι ακριβείς, ότι ο συγγραφέας σου ξέρει τι λέει και ότι το όνομα του brand σου εμφανίζεται συχνά σε άλλα αξιόπιστα σημεία.
Οι τέσσερις πυλώνες του E-E-A-T που ελέγχουν τα συστήματα AI
Experience (Εμπειρία)
Η εμπειρία αφορά το να έχεις κάνει αυτό για το οποίο γράφεις. Όχι να το έχεις ερευνήσει. Όχι να το έχεις μελετήσει. Να το έχεις κάνει. Τα συστήματα AI το εντοπίζουν από τα γλωσσικά μοτίβα. Όταν γράφεις για το πώς ξεκινά μια ιστοσελίδα, το περιεχόμενό σου προέρχεται από το ότι έχεις πραγματικά τρέξει ιστοσελίδες; Όταν εξηγείς πώς να χειριστείς παράπονα πελατών, έχεις βρεθεί σε αυτή την κατάσταση;
Το περιεχόμενο που δείχνει πραγματική, πρακτική εμπειρία βαραίνει διαφορετικά στα συστήματα AI από το περιεχόμενο που εξηγεί έννοιες αφηρημένα. Γι' αυτό τα case studies πάνε καλύτερα στις παραθέσεις AI από τις γενικές συμβουλές. Ένα case study αποδεικνύει ότι έχεις άμεση εμπειρία. Οι γενικές συμβουλές μόνες τους όχι.
Για να δείξεις εμπειρία, παρουσίασε αναλυτικά παραδείγματα πραγματικής δουλειάς που έχεις κάνει, μοιράσου μετρήσεις και αποτελέσματα από τα δικά σου έργα, δημοσίευσε περιεχόμενο παρασκηνίου που δείχνει την πραγματική σου διαδικασία και συμπερίλαβε πρακτικές γνώσεις που τις ξέρει μόνο κάποιος που έχει κάνει τη δουλειά.
Expertise (Ειδίκευση)
Η ειδίκευση αποδεικνύεται με ακρίβεια και βάθος. Είναι η διαφορά ανάμεσα σε κάποιον που ξέρει το θέμα και σε κάποιον που ξέρει κάτι για το θέμα. Τα συστήματα AI μετρούν την ειδίκευση ελέγχοντας αν το περιεχόμενό σου χρησιμοποιεί σωστή ορολογία, κάνει λογικά επιχειρήματα και καλύπτει το θέμα με κατάλληλο βάθος.
Τα λάθη, οι ασαφείς ισχυρισμοί και οι υπεργενικεύσεις αποδυναμώνουν την εμπιστοσύνη του AI στην ειδίκευσή σου. Το ίδιο κάνει και η επιφανειακή κάλυψη. Αν το άρθρο σου για τα στατιστικά ιστοσελίδας αναφέρει το ποσοστό εγκατάλειψης χωρίς να εξηγεί τι είναι ή πώς μειώνεται, το σύστημα AI το βλέπει ως ρηχό. Αν το άρθρο σου ονομάζει τρεις λόγους που αποτυγχάνουν τα e-shop αλλά αφιερώνει δύο προτάσεις σε κάθε λόγο, το AI βλέπει ελλιπή ειδίκευση.
Χτίζεις σήματα ειδίκευσης γράφοντας διεξοδικές εξηγήσεις που δείχνουν βαθιά γνώση του θέματος, χρησιμοποιώντας σωστά την ορολογία, παραθέτοντας δεδομένα και μελέτες, δομώντας τα επιχειρήματά σου λογικά και καλύπτοντας οριακές περιπτώσεις και εξαιρέσεις που τις ξέρουν οι ειδικοί και όχι οι επιφανειακοί γνώστες.
Authoritativeness (Κύρος)
Το κύρος αφορά την επικύρωση από τρίτους. Δεν μπορείς να ανακηρυχθείς αυθεντία μόνος σου. Άλλοι άνθρωποι και οργανισμοί πρέπει να σε αναγνωρίσουν ως τέτοια. Στην παραδοσιακή αναζήτηση αυτό σήμαινε backlinks και κύρος domain. Για τα συστήματα AI ισχύει ακόμα, αλλά το κύρος πλέον περιλαμβάνει αναφορές και παραπομπές σε πολλές πλατφόρμες.
Όταν το brand σου αναφέρεται σε άλλες αξιόπιστες πηγές, όταν αξιόπιστες εκδόσεις παραθέτουν την έρευνά σου, όταν γνωστοί ειδικοί παραθέτουν το περιεχόμενό σου, τα συστήματα AI το ερμηνεύουν ως απόδειξη κύρους. Δεν ισχυρίζεσαι απλώς ότι έχεις ειδίκευση. Ο κόσμος το επιβεβαιώνει.
Χτίσε κύρος κερδίζοντας backlinks από ιστοσελίδες με υψηλό κύρος, παίρνοντας αναφορές του brand σε αξιόπιστες εκδόσεις, με την πρωτότυπη έρευνα ή τα πλαίσιά σου να παρατίθενται, εξασφαλίζοντας κάλυψη από τα μέσα και αναφορές στον Τύπο και παίρνοντας επικυρώσεις από ειδικούς ή προσκλήσεις ως προσκεκλημένος.
Trustworthiness (Αξιοπιστία)
Η αξιοπιστία αφορά το αν το AI μπορεί να βασιστεί στο ότι οι πληροφορίες σου είναι ακριβείς. Αυτό περιλαμβάνει τεχνικά σήματα εμπιστοσύνης όπως το HTTPS και ο καθαρός κώδικας της ιστοσελίδας. Περιλαμβάνει όμως και σήματα συμπεριφοράς. Ενημερώνεις το παλιό περιεχόμενο όταν αλλάζουν οι πληροφορίες; Δείχνεις συγκρούσεις συμφερόντων; Παραθέτεις τις πηγές σου;
Η διαφάνεια μετράει τεράστια για τα συστήματα AI. Αν σε πληρώνουν για να προτείνεις ένα προϊόν, δήλωσέ το. Αν οι πληροφορίες σου προέρχονται από έρευνα, παράθεσε την έρευνα. Αν κατάλαβες ότι έκανες λάθος κάπου, διόρθωσέ το. Τα συστήματα AI ελέγχουν αυτά τα σήματα για να αποφασίσουν αν είναι πιθανό να παραπλανήσεις τους χρήστες.
Δείχνεις αξιοπιστία με τεχνικά σήματα όπως το HTTPS και η ασφαλής υποδομή, με σαφή στοιχεία και προσόντα του συγγραφέα, με ορατά στοιχεία επικοινωνίας και επιχείρησης, με διαφανείς δηλώσεις χορηγιών και συγκρούσεων συμφερόντων, με ακριβείς πληροφορίες και διορθώσεις όταν βρεθούν λάθη και με παράθεση πηγών για όλους τους ισχυρισμούς και τα δεδομένα.
Γιατί το E-E-A-T μετράει περισσότερο για τις παραθέσεις AI παρά για τις παραδοσιακές κατατάξεις
Στην παραδοσιακή αναζήτηση μπορούσες να κατατάσσεσαι για μια λέξη-κλειδί ακόμα και με αδύναμο E-E-A-T, αν είχες καλό SEO στη σελίδα, αρκετά backlinks και μήκος περιεχομένου. Η Google σε κατέτασσε επειδή ο αλγόριθμος προέβλεπε ότι θα ήσουν χρήσιμος στους χρήστες. Την τελική κρίση όμως την έκαναν οι χρήστες. Πατούσαν το αποτέλεσμά σου και αποφάσιζαν μόνοι τους αν το περιεχόμενό σου ήταν αξιόπιστο.
Με τις παραθέσεις AI, την κρίση την κάνει το ίδιο το σύστημα AI. Δεν στέλνει τον χρήστη στη σελίδα σου για να αποφασίσει εκείνος. Διαβάζει το περιεχόμενό σου και λέει στον χρήστη τι γράφει. Το AI ρισκάρει προσωπικά την αξιοπιστία του πάνω στην ακρίβειά σου. Αυτό σημαίνει ότι τα συστήματα AI είναι πολύ πιο συντηρητικά ως προς τις πηγές που παραθέτουν. Προτιμούν να παραλείψουν μια πηγή παρά να παραθέσουν μια αναξιόπιστη.
Η κατάταξη για μια λέξη-κλειδί με αδύναμο E-E-A-T γίνεται όλο και πιο δύσκολη. Το να παρατεθείς όμως στις Επισκοπήσεις AI χωρίς ισχυρό E-E-A-T είναι σχεδόν αδύνατο. Το παιχνίδι μετατοπίστηκε από τον ανταγωνισμό στη βελτιστοποίηση στον ανταγωνισμό στην εμπιστοσύνη.
Η επιχειρηματική επίδραση του να παρατίθεσαι αντί να κατατάσσεσαι
Όταν το AI παραθέτει το περιεχόμενό σου, συμβαίνει κάτι συγκεκριμένο. Το brand σου ονομάζεται. Η ιστοσελίδα σου παίρνει σύνδεσμο. Το κύρος σου αυξάνεται. Και, το σημαντικότερο, ο χρήστης βλέπει το brand σου σε μια απάντηση που εμπιστεύτηκε. Αυτό πολλαπλασιάζει το κύρος.
Οι σελίδες που παρατίθενται στις Επισκοπήσεις AI παίρνουν 35% περισσότερα οργανικά κλικ από συγκρίσιμες σελίδες που δεν παρατίθενται. Παίρνουν και 91% περισσότερα επί πληρωμή κλικ. Η παράθεση είναι καλύτερη για την επισκεψιμότητα από την ψηλότερη κατάταξη στην παραδοσιακή αναζήτηση.
Η κατάταξη χωρίς παράθεση όμως αξίζει όλο και λιγότερο. Καθώς περισσότεροι χρήστες περνούν στην αναζήτηση με AI, η κατάταξη στα παραδοσιακά αποτελέσματα μετράει λιγότερο αν δεν παρατίθεσαι και στις απαντήσεις AI. Χάνεις την επισκεψιμότητα προς την ίδια την Επισκόπηση AI.
Γι' αυτό το E-E-A-T έγινε ο σημαντικότερος παράγοντας κατάταξης. Δεν αφορά πια μόνο το να μπεις στα αποτελέσματα αναζήτησης. Αφορά το να επιλεγείς ως η πηγή που προτείνει το AI.
Συχνές ερωτήσεις
Είναι το E-E-A-T διαφορετικό στην αναζήτηση AI από ό,τι στην αναζήτηση Google;
Εντελώς διαφορετική εφαρμογή. Η Google χρησιμοποιεί το E-E-A-T ως σήμα κατάταξης για να καθορίσει ποιες σελίδες αξίζουν ψηλότερες θέσεις. Τα συστήματα AI το χρησιμοποιούν ως φίλτρο ανάκτησης για να καθορίσουν ποιες πηγές είναι ασφαλείς για παράθεση. Και τα δύο αξιολογούν τα ίδια σήματα, αλλά τα συστήματα AI τα εφαρμόζουν πολύ πιο αυστηρά. Όταν μια μηχανή AI σε παραθέτει, ρισκάρει τη δική της φήμη πάνω στην ακρίβειά σου. Η Google απλώς προβλέπει ότι θα είσαι χρήσιμος. Αυτό κάνει το AI πολύ πιο επιλεκτικό ως προς τις πηγές. Με τον δημιουργό ιστοσελίδων της WEMASY μπορείς να φτιάξεις τις δικές σου σελίδες στην ιστοσελίδα σου.
Μπορώ να κατατάσσομαι για μια λέξη-κλειδί χωρίς ισχυρά σήματα E-E-A-T;
Στην παραδοσιακή αναζήτηση, ναι. Μπορείς να κατατάσσεσαι με καθαρή βελτιστοποίηση. Στην αναζήτηση AI, σχεδόν ποτέ. Τα συστήματα AI φιλτράρουν τις πηγές χαμηλής εμπιστοσύνης πριν καν τις εξετάσουν για παράθεση. Μπορεί να εμφανίζεσαι ακόμα στις παραδοσιακές κατατάξεις, αλλά δεν θα παρατίθεσαι στις Επισκοπήσεις AI. Και καθώς η αναζήτηση AI παίρνει περισσότερη επισκεψιμότητα, οι παραδοσιακές κατατάξεις χωρίς παραθέσεις αξίζουν λιγότερο.
Ποιος πυλώνας του E-E-A-T μετράει περισσότερο για τα συστήματα AI;
Το κύρος είναι το πιο δύσκολο να το προσποιηθείς, γι' αυτό τα συστήματα AI του δίνουν μεγάλο βάρος. Μπορείς να γράψεις ένα άρθρο που ισχυρίζεται ειδίκευση. Μπορείς να φτιάξεις μια περιποιημένη ιστοσελίδα που δείχνει αξιοπιστία. Δεν μπορείς όμως να κατασκευάσεις backlinks ή αναφορές από μέσα. Όταν κανείς άλλος δεν σε παραθέτει ούτε αναφέρει το brand σου, τα συστήματα AI παρατηρούν την ασυνέπεια. Γι' αυτό το χτίσιμο κύρους μέσα από αναφορές τρίτων είναι το πραγματικό θεμέλιο της ορατότητας στο AI.
Πόσο χρόνο παίρνει να χτίσεις σήματα E-E-A-T για παραθέσεις AI;
Οι περισσότερες πηγές που παρατίθενται τακτικά από συστήματα AI χτίζουν κύρος εδώ και έξι μήνες έως δύο χρόνια. Δεν μπορείς να το επισπεύσεις. Μπορείς όμως να το επιταχύνεις εστιάζοντας στα σωστά σήματα από την πρώτη μέρα. Ξόδεψε τρεις μήνες σε στρατηγική και σταθερή δημοσίευση αντί για έξι μήνες σε βελτιστοποίηση που δεν χτίζει εμπιστοσύνη.
Πρέπει να αναφέρω ρητά το E-E-A-T μέσα στο περιεχόμενό μου;
Όχι. Οι αναγνώστες δεν χρειάζεται να ξέρουν τι είναι το E-E-A-T. Αρκεί να δείχνεις τα σήματα μέσα από το περιεχόμενο, τα στοιχεία του συγγραφέα και τη δομή της ιστοσελίδας. Το σύστημα AI αξιολογεί αν έχεις αυτά τα σήματα. Οι αναγνώστες σου δεν χρειάζεται να το σκεφτούν καθόλου.
Αν έχω υψηλό E-E-A-T, είμαι σίγουρος ότι θα παρατεθώ από το AI;
Όχι σίγουρος. Το E-E-A-T σε βάζει στο σύνολο των πηγών που εξετάζει το AI. Το AI όμως επιλέγει ακόμα ποιες πηγές θα παραθέσει με βάση τη συνάφεια, την ποιότητα του περιεχομένου, την επικαιρότητα και το αν απαντάς πραγματικά στο συγκεκριμένο ερώτημα. Το ισχυρό E-E-A-T σε βάζει στο παιχνίδι. Το καλό περιεχόμενο κερδίζει το παιχνίδι.