Az E-E-A-T szerepe a generatív keresőknél: Így építs megkérdőjelezhetetlen autoritást
A Google által megalkotott E-E-A-T (Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness) elv az AI keresők számára még kritikusabbá vált. Az LLM-ek belső biztonsági szűrői szigorúan pontozzák a források megbízhatóságát, mielőtt felhasználnák azokat egy válasz generálásakor.
1. Experience (Tapasztalat)
Az AI keresi a valódi, emberi tapasztalatra utaló jeleket. Használj saját képeket, képernyőmentéseket, egyedi esettanulmányokat és számadatokat. Az általános, AI által generált klisészövegeket a modellek alacsony értékűként azonosítják.
2. Expertise (Szakértelem)
A cikkeknek nevesített szerzőkkel kell rendelkezniük. A szerzőséget JSON-LD Person sémával kell összekötni a szerző LinkedIn profiljával és korábbi publikációival.
3. Authoritativeness (Tekintély)
A tekintélyt a külső hivatkozások és említések építik. Ha a cégre elismert szakmai lapok, iparági kutatások vagy egyetemi publikációk hivatkoznak, az AI automatikusan „Top-Tier” forrásként kezeli a márkát.
4. Trustworthiness (Megbízhatóság)
A legfontosabb tényező. A transzparens cégadatok, az elérhető ÁSZF, az adatkezelési tájékoztató és az egyértelmű árazás mind-mind növelik az AI bizalmi indexét (Trust Score).
Hivatkozott források
Gaál Norbert az AI Visibility Lab alapítója, generatív keresőoptimalizálással (GEO) foglalkozó kutató. B2B vállalatok AI-láthatóságának mérésével és felépítésével foglalkozik.