E-E-A-T после AI-флуда: почему Google стал ценить руки, а не текст
Текст стал бесплатным — и Google ответил второй буквой E. Разбираю E-E-A-T без мистики: что это на самом деле, как выглядит опыт на странице и что я делаю вместо покупки авторитета.
Когда текст стал бесплатным, ценной сделалась не писанина, а то, что за ней стоит. К концу 2023 года интернет наполнился статьями, написанными за секунды: гладкими, правильными, одинаковыми. Google увидел это раньше нас — ещё в декабре 2022-го в руководстве для асессоров появилась вторая буква E: к экспертизе, авторитету и доверию добавился опыт. Не «знает о предмете», а «делал это руками». Я в поиске пятнадцать лет и привык, что каждое новое поколение контента рождает новое поколение фильтров. Этот раз отличается только скоростью.
Что такое E-E-A-T и чем он не является
E-E-A-T — опыт, экспертиза, авторитет, доверие — родом из руководства по оценке качества поиска: документа, по которому живые асессоры выставляют страницам оценки. Google объяснял прямо: это не балл в алгоритме и не отдельный фактор ранжирования. Это рамка, через которую поиск смотрит на страницу и на сайт целиком, и сотни мелких сигналов, которые вместе решают, чему верить.
Отсюда практический вывод. «Поставить E-E-A-T» разово, как мета-тег, нельзя. Можно только не оставлять поводов для сомнения: кто написал, чем подтверждён, когда проверял, чем рисковал сам.
Весы: сгенерировано против проверено
Нейросеть пишет о сварке, ни разу не держав горелку, и текст выходит безошибочный. Ошибка одна: в нём нет ни одной детали, которую знает только тот, кто варил. Пятнадцать сантиметров шва, прожжённая перчатка, второй проход после отбивки шлака. Поиск ищет именно такие следы рук — прямо либо через поведение читателя, который отличил живой разбор от пересказа справочника и остался на странице.
Поэтому после AI-флуда весы качнулись не к длинным текстам и не к «уникальности» в старом смысле, а к свидетельствам: конкретные цифры и даты, свои скриншоты и фото, названные ошибки, честные границы применимости. Сгенерировать можно и это по виду — но не по сути: выдуманная деталь не выдерживает проверки, а проверять теперь умеют и люди, и машины.
Как выглядит опыт на странице
Чек-лист, который я прогоняю по каждой статье и посадочной:
- Автор существует и проверяем: реальная биография, подтверждённый профиль, ссылки на публикации.
- Есть следы первого лица: «я сделал», «у моего клиента», цифры и даты, которых нет в выдаче.
- Свои фото и скриншоты вместо стоковых объятий за ноутбуком.
- Дата обновления видна и честная: правка — это правка, а не смена цифры в подвале.
- Источники названы, включая первоисточники, а не пересказ пересказа.
В тематиках, где цена ошибки — здоровье и деньги (медицина, финансы, право), требования жёстче в разы: там E-E-A-T решает не позиции, а то, попадёт ли страница в выдачу вообще. Как я проверяю такие сайты, разбирал отдельно: чек-лист для медицины и косметологии и контент-маркетинг в здравоохранении.
Чего я не делаю
Не покупаю авторитет пачками: авторы-призраки с чужими дипломами, отзывы, написанные той же нейросетью, что и статья. Фейковый опыт выдаёт себя масштабом — у него всё слишком хорошо. Настоящий опыт шрамистый: в нём есть неудачные кампании, спорные решения и цифры, которые не грех. Перед публикацией я вычищаю гладкие формулировки и воду — как именно, писал в разборе как я проверяю текст перед публикацией, туда же мой анализатор текста.
Причём здесь нейросети в выдаче
Тот же принцип работает в ответах ChatGPT, Gemini и ЯндексGPT: модели охотнее ссылаются на материалы, в которых видны следы рук и проверяемые факты. Почему нейросети молчат о бренде и как это лечить, разбирал здесь: двенадцать причин и аудит видимости в нейросетях.
Если нужно сделать системно
E-E-A-T — не витрина, а следствие того, как устроен сайт: авторы, факты, обновления, структура. Это часть аудита и продвижения: SEO-продвижение сайтов.
Что почитать ещё
- Оптимизация контента: восемь шагов до высоких позиций
- Переоптимизация сайта: признаки того, что вы делаете не то
- Почему нейросети не упоминают ваш бренд