Treści YMYL i wyszukiwanie AI – czy standardy są wyższe i jak je spełniamy?

Tak, AI stosuje wyższe standardy wobec treści YMYL. Oto co udokumentowaliśmy:

Kryteria oceny AI specyficzne dla YMYL:

Co AI sprawdza szczególnie dla YMYL:

1. Weryfikacja kwalifikacji – Czy twierdzenia autora można zweryfikować zewnętrznie?
2. Autorytet źródeł – Czy cytowane są źródła pierwotne, recenzowane?
3. Zgodność z konsensusem – Czy treść odpowiada konsensusowi medycznemu/finansowemu?
4. Zaufanie do organizacji – Czy wydawca jest wiarygodny?
5. Aktualność – Jak świeże są informacje?

Dlaczego konkurenci mogą wygrywać:

Twoje E-E-A-T może być silne, ale niewidoczne dla AI:

• Brak oznaczenia schema
• Niewystarczająca walidacja zewnętrzna
• Słabe sygnały krzyżowe
• Format treści nie pozwala na ekstrakcję

Doświadczenie z wydawnictwa medycznego:

Co zwiększyło cytowania AI:

Zaskakujące luki, które odkryliśmy:

1. Autorzy nieweryfikowalni – lekarze na etacie, ale bez zewnętrznych profili
2. Niewidoczny proces recenzji – recenzja przez radę, ale brak wzmianki na stronie
3. Cytowania źródeł wtórnych – odnośniki do WebMD zamiast do oryginalnych badań
4. Nieaktualne treści – merytorycznie poprawne, ale sprzed 3 lat

Priorytety poprawek:

1. Każdy autor musi mieć zweryfikowany profil zewnętrzny
2. Proces recenzji widoczny na stronie
3. Linki do źródeł pierwotnych (PubMed, czasopisma)
4. Wyraźne i poprawne daty aktualizacji

Wzór na treść medyczną:

Kwalifikacje autora + zweryfikowane profile + źródła pierwotne + ostatnia recenzja = zaufanie AI

Perspektywa finansowa YMYL:

Wymagania specyficzne dla treści finansowych:

1. Ujawnienia zgodności regulacyjnej

   • Zastrzeżenia typu “nie jest to porada finansowa”
   • Ujawnienia FINRA/SEC jeśli dotyczy
   • Oświadczenia o konflikcie interesów

2. Precyzja kwalifikacji autora

   • Uprawnienia CFP, CFA, CPA
   • Zweryfikowane licencje
   • Afiliacje firmowe

3. Wymagania dotyczące źródeł

   • Fed, SEC, IRS w kwestiach regulacyjnych
   • Badania naukowe dla strategii
   • Oficjalne sprawozdania firmowe dla danych spółek

Wrażliwość AI w finansach:

AI jest bardzo ostrożne przy:

• Rekomendacjach inwestycyjnych
• Poradach podatkowych
• Planowaniu emerytalnym
• Informacjach o ubezpieczeniach

Co działa dla widoczności finansowej w AI:

• Edukacyjny charakter (“Jak działa X” zamiast “Zrób X”)
• Jasne zastrzeżenia
• Wieloperspektywiczność ekspertów
• Linki do oficjalnych źródeł
• Aktualizacje do bieżącego roku podatkowego/regulacyjnego

Pytanie audytowe:

Czy tekst przeszedłby kontrolę zgodności w dużej instytucji finansowej? Jeśli nie, AI będzie ostrożne z cytowaniem.

Spostrzeżenia prawne YMYL:

Co AI ocenia w treściach prawnych:

Wyzwanie jurysdykcyjne:

Treści prawne AI muszą jasno podawać:

• Która jurysdykcja (stan/kraj/federalna)
• Aktualność przepisów
• Wskazanie “skonsultuj się z prawnikiem”

Wzór na treść prawną:

“[Ogólna zasada]. Na podstawie prawa [konkretnej jurysdykcji] na dzień [data], [konkretna reguła]. Może się różnić w zależności od stanu/sytuacji. Skonsultuj się z licencjonowanym prawnikiem.”

Sygnały kwalifikacji prawnika:

• Numer wpisu do izby (do wyszukania)
• Strona firmowa (weryfikowalna)
• Ocena Martindale-Hubbell (zewnętrzna walidacja)
• Opublikowane sprawy/artykuly (dowód ekspertyzy)

AI jest ostrożne z treściami prawnymi:

AI często odmawia udzielania porad prawnych, preferując cytowanie treści informacyjnych. Pozycjonuj się jako edukacyjny, nie doradczy.

Techniczne sygnały zaufania dla YMYL:

Sygnały na poziomie strony:

1. Widoczne podpisy autorów

   • Imię i nazwisko autora
   • Kwalifikacje pod nazwiskiem
   • Link do pełnej biografii

2. Atrybucja recenzji

   • “Recenzja medyczna: …”
   • “Sprawdzono pod kątem faktów: …”
   • Data recenzji

3. Transparentność źródeł

   • Cytowania w tekście
   • Sekcja referencji
   • Linki do źródeł pierwotnych

4. Sygnały aktualizacji

   • Data publikacji
   • Data ostatniej aktualizacji
   • “Zweryfikowano pod kątem poprawności [data]”

Schema dla YMYL:

{
  "@type": "MedicalWebPage",
  "specialty": "Cardiology",
  "author": {...},
  "reviewedBy": {
    "@type": "Person",
    "name": "Dr. Review Person",
    "hasCredential": [...]
  },
  "lastReviewed": "2025-12-01",
  "mainContentOfPage": {...}
}

Architektura zaufania:

Strona główna → O nas/Zespół → Strony autorów → Treści

Każda strona powinna prowadzić do kolejnego poziomu weryfikacji kwalifikacji.

Testowanie zaufania AI do YMYL:

Jak audytować swoją widoczność YMYL w AI:

1. Zapytaj AI o swoje tematy “Jakie są objawy [schorzenia]?” Uwaga: Czy jesteś cytowany? Jak jesteś przedstawiany?

2. Zapytaj AI o swoich autorów “Kim jest dr [Imię]?” Uwaga: Czy AI zna autora? Czy informacje są poprawne?

3. Zapytaj AI o swoją organizację “Czy [organizacja] to wiarygodne źródło informacji zdrowotnych?” Uwaga: Co AI mówi o Tobie?

Czerwone flagi w odpowiedziach AI:

• Twoje treści nie są cytowane przy istotnych zapytaniach
• Zamiast Ciebie cytowani są konkurenci
• AI dodaje zastrzeżenia typu “skonsultuj się z profesjonalistą” do Twoich cytowań (sygnał niższego zaufania)
• Twoi autorzy są nieznani AI

Zielone flagi:

• Cytowanie bez zastrzeżeń
• Wskazanie autora i kwalifikacji
• Organizacja opisana jako autorytatywna
• Cytowanie wielu Twoich treści

Szablon miesięcznego audytu:

Śledź w czasie, by mierzyć postępy.

To pozwoliło nam zidentyfikować luki. Oto co poprawiamy:

Luka 1: Weryfikacja autora

• Lekarze na etacie, ale brak profili zewnętrznych
• Działanie: Profile Doximity, optymalizacja LinkedIn, wpisy w katalogach szpitalnych

Luka 2: Niewidoczny proces recenzji

• Recenzje rady medycznej, ale brak informacji na stronie
• Działanie: Dodanie “Recenzja medyczna: [Imię], [kwalifikacje] dnia [data]” do każdej treści

Luka 3: Cytowania źródeł wtórnych

• Odnośniki do portali zdrowotnych zamiast czasopism
• Działanie: Zamiana na bezpośrednie linki do PubMed, czasopism

Luka 4: Niepełne schema

• Schema Person, ale brak hasCredential
• Działanie: Pełne MedicalWebPage schema z atrybucją recenzenta

Luka 5: Słabe sygnały aktualizacji

• Merytorycznie poprawne treści, ale brak widocznych dat recenzji
• Działanie: Daty ostatniej recenzji na wszystkich treściach klinicznych

Plan wdrożenia:

Tydzień 1-2:

• Audyt profili autorów
• Tworzenie brakujących profili zewnętrznych
• Aktualizacja schema Person o kwalifikacje

Tydzień 3-4:

• Widoczna atrybucja recenzji na wszystkich treściach
• Audyt cytowań źródeł i ich zamiana
• Audyt dat aktualizacji

Tydzień 5-6:

• Pełna implementacja schema
• Odświeżenie treści
• Testowanie widoczności w AI

Mierniki sukcesu:

• Miesięczne śledzenie cytowań w AI
• Test rozpoznawalności autorów
• Zapytania o zaufanie do organizacji

Kluczowy wniosek:

Nasze E-E-A-T było realne, ale niewidoczne dla AI. Silne kwalifikacje nic nie znaczą, jeśli AI nie może ich zweryfikować.

Dzięki wszystkim za konkretne wskazówki!