E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) je jedným z hlavných dôvodov, prečo AI systémy citujú niektoré weby a iné úplne ignorujú. V prostredí AI odpovedí už nejde len o to, či je obsah správny, ale o to, či je dôveryhodný zdrojom, ktorý je bezpečné použiť ako referenciu.
AI modely pracujú s rizikom chýb. Preto pri výbere zdrojov prirodzene uprednostňujú weby, ktoré jasne preukazujú odbornosť autora, praktickú skúsenosť s témou a dlhodobú autoritu. Ak nie je z obsahu zrejmé, kto informáciu poskytuje a prečo by jej mal používateľ veriť, AI ju radšej nepoužije.
Z pohľadu LLMO (Large Language Model Optimization) je E-E-A-T mostom medzi odborným obsahom a jeho viditeľnosťou v AI odpovediach. Nestačí mať dobré články. Je potrebné mať jasne označených autorov, konzistentné témy, prepojené odborné články a signály dôvery (značka, odkazy, transparentnosť). Práve tieto prvky rozhodujú o tom, či sa obsah stane citovateľným zdrojom.
Ak chcete, aby vás AI vnímala ako autoritu, musíte systematicky budovať E-E-A-T naprieč webom. To je aj jeden z pilierov LLMO prístupu – prepojiť obsah, autorov a značku do zrozumiteľného celku, ktorému AI „rozumie“ a ktorému dôveruje.
FAQ: E-E-A-T a citovanie v AI odpovediach
- Prečo AI uprednostňuje weby s vysokým E-E-A-T?
Pretože znižujú riziko šírenia nesprávnych alebo neoverených informácií.
- Je E-E-A-T dôležitý aj mimo Google?
Áno. Rovnaké princípy využívajú aj iné AI systémy pri výbere zdrojov.
- Stačí mať odborný obsah bez autora?
Nie. Nejasné autorstvo výrazne znižuje dôveryhodnosť a šancu citácie.
- Ako súvisí E-E-A-T s LLMO?
E-E-A-T je základný signál, na ktorom LLMO stavia viditeľnosť v AI odpovediach.
Linka na článok