Moje treści są kompleksowe, ale AI nigdy ich nie cytuje. Czy problemem jest czytelność? Jak strukturyzować treści pod AI?

Zidentyfikowałaś problem, ale wyciągnęłaś błędny wniosek. AI nie woli „spłyconych” treści – woli treści wyodrębnialne.

Jak systemy AI faktycznie przetwarzają Twoje treści:

1. Dzielą je na fragmenty (około 800 tokenów na fragment)
2. Tworzą embeddingi (matematyczne reprezentacje znaczenia)
3. Gdy użytkownik zadaje pytanie, wyszukują najbardziej pasujące fragmenty
4. Syntezują odpowiedź z tych fragmentów

Problem z kompleksowymi, zniuansowanymi treściami:

Jeśli odpowiedź na konkretne pytanie jest rozproszona na 5 akapitów z kontekstem, zastrzeżeniami i niuansami, AI musi:

• Wyodrębnić kilka fragmentów
• Określić, które części to sedno odpowiedzi
• Spójnie je zsyntetyzować

To trudne. Często się nie udaje.

Zaleta „prostszych” treści:

Każda sekcja zawiera pełną, samodzielną odpowiedź. AI pobiera jeden fragment, wyciąga odpowiedź, gotowe.

Rozwiązanie to nie upraszczanie treści – to ich restrukturyzacja:

Zachowaj głębię, ale spraw, by każda sekcja była samodzielna. Rozpocznij od bezpośredniej odpowiedzi, potem dodaj niuanse. AI wyciągnie bezpośrednią odpowiedź, a ciekawi użytkownicy doczytają szczegóły.

Przeprowadziłem eksperyment, który może Ci pomóc.

Test:

Wziąłem kompleksowy przewodnik (podobny do Twojego) i stworzyłem dwie wersje:

• Wersja A: pierwotny, kompleksowy format
• Wersja B: ta sama treść, przekształcona w formę z odpowiedzią na początku

Opublikowałem obie na różnych subdomenach, odczekałem 6 tygodni, przetestowałem w ChatGPT i Perplexity.

Wyniki:

Wersja B była cytowana 4 razy częściej, mimo identycznej zawartości merytorycznej.

Co zmieniłem:

1. Pierwsze 50 słów każdej sekcji to bezpośrednia odpowiedź na jej nagłówek
2. Akapity skrócone z 5-6 zdań do 2-3
3. Wytłuszczenie kluczowych terminów ułatwiające AI identyfikację ważnych pojęć
4. Dodanie tabeli porównawczej podsumowującej kluczowe kwestie
5. Dodanie sekcji FAQ na końcu, powtarzającej główne punkty w formie pytań i odpowiedzi

Jakość treści się nie zmieniła. Zmieniła się ich wyodrębnialność.

Nikt jeszcze nie wspomniał o poziomie czytelności Flescha-Kincaida.

Badania pokazują, że cytowania przez AI korelują z treściami na poziomie czytania 6-8 klasy. Treści na poziomie 11 klasy i wyżej są zauważalnie rzadziej cytowane.

To nie znaczy, że mają być spłycone – to oznacza:

• Krótsze zdania (poniżej 20 słów)
• Strona czynna zamiast biernej
• Jasna struktura podmiot-orzeczenie-dopełnienie
• Terminy techniczne wyjaśniane przy pierwszym użyciu

Systemy AI trenowane na ogromnych danych z internetu są w zasadzie skalibrowane na „przeciętną” czytelność. Treści znacznie powyżej tego poziomu są trudniejsze do poprawnego przetworzenia.

Sprawdź swój wynik czytelności. Jeśli to 12 klasa lub wyżej, to może być część problemu.

Z technicznego punktu widzenia, oto dlaczego Twoje kompleksowe treści mogą przegrywać:

Problem podobieństwa embeddingów:

Gdy użytkownik pyta „Jak zrobić X?”, AI tworzy embedding tego pytania i szuka treści z podobnym embeddingiem.

Twoje kompleksowe treści omawiają X w kontekście Y i Z, z zastrzeżeniami dotyczącymi A, B i C. Embedding odzwierciedla to bogate, kontekstowe znaczenie.

Treść konkurencji brzmi: „Oto jak zrobić X: [bezpośrednie kroki].” Embedding jest bliższy pytaniu.

Rozwiązanie:

Zachowaj kompleksowe omówienie, ale dodaj sekcję będącą bezpośrednią odpowiedzią na najczęstsze pytanie. Potraktuj to jako „TL;DR”, które AI może wyodrębnić, a pełna treść pozostaje dla ludzkich czytelników.

Wiele skutecznych stron ma teraz oba elementy: 40-60 słów podsumowania na początku, potem kompleksową głębię.

Praktyczne wskazówki dotyczące formatowania, które zwiększyły liczbę cytowań naszych treści:

Zmiany w strukturze:

• Nagłówki H2 sformułowane jako pytania odpowiadające zapytaniom użytkowników
• Odpowiedź w pierwszych 2 zdaniach pod każdym nagłówkiem
• Akapity nigdy nie mają więcej niż 3 zdania
• Wypunktowania przy każdej liście 3+ elementów

Pomocniki semantyczne:

• Wytłuszczanie kluczowych terminów przy pierwszym użyciu
• Definiowanie terminów technicznych w nawiasach zaraz po nich
• Spójna terminologia (nie używaj raz „narzędzie”, raz „oprogramowanie”)

Tabele są złotem:

• AI uwielbia wyodrębniać dane z tabel
• Każde porównanie powinno być tabelą
• Listy funkcji jako tabele
• Statystyki jako tabele

Czego unikać:

• Informacji ukrytych w zakładkach lub akordeonach
• Kluczowych punktów tylko w obrazach
• Strony biernej
• Długich zdań z wieloma podrzędnymi

Nie spłyciliśmy treści – sprawiliśmy, że są czytelne dla maszyn.

To niezwykle pomocne. Myślę, że w końcu rozumiem, gdzie był rozdźwięk.

Mój model mentalny był błędny:

Myślałam: „im bardziej kompleksowa treść = tym lepsza dla AI, bo jest więcej informacji.”

Rzeczywistość: „wyodrębnialna treść = lepsza dla AI, bo łatwiejsza do przetworzenia.”

Co zamierzam zrobić:

1. Zachować kompleksową głębię, ale przeorganizować pod kątem modułowości
2. Dodać podsumowania z odpowiedzią na początku każdej większej sekcji (40-60 słów)
3. Sprawdzić i poprawić poziom czytelności (celować w 7-8 klasę)
4. Zamienić porównania z akapitów na tabele
5. Upewnić się, że każda sekcja H2 działa samodzielnie

Kluczowy wniosek: nie spłycam treści, tylko sprawiam, że każda część jest niezależnie wartościowa, a całość nadal kompleksowa.

Pytanie do grupy: czy używacie jakichś narzędzi do testowania, jak AI „widzi” strukturę Waszych treści?

Jak testować, jak AI widzi Twoje treści:

Testy manualne:

1. Wklej swoją treść do ChatGPT
2. Poproś o podsumowanie każdej sekcji w jednym zdaniu
3. Jeśli AI ma trudności lub łączy sekcje błędnie, struktura nie jest czytelna

Testy techniczne:

1. Obejrzyj stronę z wyłączonym JavaScriptem – czy kluczowe treści są widoczne?
2. Sprawdź źródło HTML – czy treść jest w semantycznych tagach, czy zakopana w divach?
3. Przepuść przez narzędzie sprawdzające poziom czytelności

Testy pod kątem AI:

1. Zadaj ChatGPT/Perplexity swoje docelowe pytania
2. Jeśli cytują konkurencję, wklej ich treść i swoją obok siebie
3. Zapytaj AI: „Która treść bardziej bezpośrednio odpowiada na pytanie [X]?”

AI często powie Ci dokładnie, dlaczego woli jedną treść od drugiej.

Do stałego monitoringu Am I Cited śledzi, które konkretne treści są cytowane, dzięki czemu zidentyfikujesz wzorce skutecznych rozwiązań.

Perspektywa projektowania treści, która może pomóc:

Sieć nauczyła nas pisać dla skanujących użytkowników. AI idzie o krok dalej – to ostateczny „skaner”.

Stopniowe ujawnianie treści dla AI:

• Poziom 1: Nagłówek (o czym jest ta sekcja)
• Poziom 2: Pierwsze zdanie (odpowiedź)
• Poziom 3: Pierwszy akapit (kontekst)
• Poziom 4: Cała sekcja (głębia)

AI zwykle wyodrębnia poziomy 1-3. Ludzie, którzy chcą szczegółów, czytają poziom 4.

Zaprojektuj każdą sekcję tak, by nawet samo pierwsze zdanie niosło wartość. Reszta dodaje bogactwo, ale nie jest konieczna.

To właściwie dobre zasady pisania do internetu, tylko wdrożone bardziej rygorystycznie.

Jeszcze jedna techniczna kwestia: schema markup.

Jeśli masz sekcje FAQ, poradniki HowTo lub inną treść strukturalną, poprawne schema informuje AI dokładnie, co zawiera Twoja strona.

Schema FAQPage jest szczególnie skuteczna, bo jednoznacznie oznacza, co jest pytaniem, a co odpowiedzią. AI nie musi tego wywnioskowywać ze struktury treści.

Po wdrożeniu poprawnego schema w naszych przewodnikach zanotowaliśmy 23% wzrost cytowań przez AI. Sama treść się nie zmieniła – tylko sygnały czytelne dla maszyn o tym, co zawiera.

Nie polegaj na tym, że AI domyśli się struktury. Powiedz jej to wprost poprzez schema.