Czy AI karze thin content inaczej niż Google? Przetestowaliśmy to i wyniki zaskoczyły

Świetny test. Dodam kontekst, dlaczego AI traktuje thin content inaczej.

Ocena Google vs AI:

Dlaczego AI „ignoruje” thin content:

Systemy AI pytają: „Czy ta treść wnosi coś, co mogę zacytować?”

Thin content zazwyczaj:

• Powiela powszechną wiedzę
• Nie zawiera konkretnych danych
• Nie odpowiada bezpośrednio
• Nie ma cytowalnych spostrzeżeń

Domyślny test jakości AI:

„Jeśli to zacytuję, czy zwiększy to wiarygodność mojej odpowiedzi?”

Treści ogólne nie przechodzą tego testu. Oryginalne spostrzeżenia – tak.

Wniosek:

Thin content nie jest „karany” – po prostu nie jest przydatny dla celu AI. Inaczej niż w Google, gdzie thin content może się pozycjonować dzięki linkom.

Przeprowadziliśmy audyty setek stron pod kątem widoczności w AI. Tak w praktyce wygląda thin content.

Wzorce treści niewidocznej dla AI:

1. „Co to jest X” bez wyróżnienia

   • Ogólne definicje
   • Brak unikalnej perspektywy
   • Może być na dowolnej stronie

2. Listy bez głębi

   • „10 porad dla X”
   • Każda porada to jedno zdanie
   • Brak wyjaśnienia lub dowodów

3. Agregowanie informacji

   • Kompilowanie istniejących źródeł
   • Brak oryginalnej analizy
   • Nic, czego AI nie znalazłby gdzie indziej

4. Content pod SEO

   • Pisane pod Google, nie pod użytkownika
   • Powtarzalne frazy
   • Brak rzeczywistej wartości

Wzorce treści widocznej dla AI:

1. Oryginalne badania z danymi
2. Perspektywy ekspertów z referencjami
3. Case studies z konkretnymi wynikami
4. Unikalne ramy/metodologie
5. Relacje z własnego doświadczenia

Pytanie audytowe:

„Gdyby ta treść zniknęła, czy zginęłoby coś unikalnego?”

Jeśli nie – dla AI to thin content.

W obronie krótszych treści:

Krótka ≠ Thin

Niektóre z najczęściej cytowanych przez AI treści są KRÓTKIE:

• Odpowiedzi FAQ (50-100 słów)
• Punkty danych z podanym źródłem
• Definicja z unikalnym spostrzeżeniem
• Szybki how-to z konkretnymi krokami

Co sprawia, że krótka treść jest wartościowa:

1. Odpowiada bezpośrednio – Bez lania wody, sama odpowiedź
2. Format cytowalny – Łatwa do wyciągnięcia i zacytowania
3. Unikalna informacja – Coś, czego nie ma gdzie indziej
4. Jasna ekspertyza – Widoczna wiarygodność autora

Przykładowa struktura:

[Bezpośrednia odpowiedź – 50 słów]
[Dane wspierające – 100 słów]
[Kontekst eksperta – 100 słów]
[Zastosowanie praktyczne – 100 słów]

Łącznie: 350 słów Wskaźnik cytowań przez AI: Często wyższy niż poradniki na 2 000 słów

Wniosek:

AI nagradza gęstość, nie długość. Bądź zwięzły, ale merytoryczny.

Jak ulepszyć thin content pod kątem AI:

Audyt thin content:

Przy każdej treści pytaj:

1. Czy zawiera oryginalne informacje?
2. Czy odpowiada bezpośrednio na pytania?
3. Czy ekspert uznałby to za wartościowe?
4. Czy jest coś cytowalnego?

0-1 odpowiedzi „tak”: Thin (wymaga dużej pracy) 2 odpowiedzi „tak”: Średnia (wymaga ulepszenia) 3-4 odpowiedzi „tak”: Substancjalna (optymalizuj format)

Ulepszanie thin content:

Nasz proces:

1. Audyt wszystkich treści pod kątem „grubości”
2. Priorytetyzacja stron z potencjałem rankingu
3. Dodanie oryginalnej wartości (nie tylko słów)
4. Monitorowanie zmian cytowań przez AI

Typowe wyniki:

Ulepszony thin content: wzrost cytowań przez AI o 200-400%. Samo wydłużenie: minimalna zmiana.

Rzeczywistość thin content w e-commerce:

Problem:

Większość stron produktów jest „thin” według standardów AI:

• Ogólne opisy produktów
• Skopiowane specyfikacje producenta
• Brak unikalnej wartości

Nasze rozwiązanie:

Przekształcenie stron produktów w źródła informacji:

Przed (thin): “Wytrzymałe buty do biegania. Wygodny krój. Idealne dla biegaczy.”

Po (substancjalna): “Waga 9,2 oz, wysokość podeszwy 32 mm. Przetestowane przez 47 biegaczy maratońskich w naszym panelu, średnia ocena 4,7/5 za amortyzację na dystansach powyżej 10 mil. Najlepiej sprawdza się: stopa neutralna, biegi szosowe, dystanse 10 km+.”

Dodatki:

• Konkretne parametry
• Oryginalne dane z testów
• Szczegółowe zastosowanie
• Rekomendacje ekspertów

Wyniki:

Strony produktów z unikalnymi danymi: 28% cytowań przez AI dla zapytań produktowych Ogólne strony produktów: 3% cytowań przez AI

Inwestycja:

Tak, to więcej pracy. Ale ogólna treść produktowa jest niewidoczna dla AI.

Operacjonalizacja grubości treści:

Nasz system punktacji treści:

Każdy tekst oceniany jest pod kątem:

Przewodnik punktacji:

• 0-2 punkty: Thin (nie publikuj lub ulepsz)
• 3-5 punktów: Średnie (może być jako wsparcie)
• 6-10 punktów: Substancjalne (potencjał content pillar)

Nasza zasada:

Nie publikujemy treści poniżej 3 punktów. Każda treść pillar musi mieć 7+.

Efekt:

Średni wskaźnik cytowań przez AI wzrósł z 8% do 31% po wdrożeniu systemu.

Narzędzie:

Używamy prostej checklisty w CMS. Autorzy oceniają sami, redaktorzy weryfikują.

Świetna dyskusja. Oto moja ramka na podstawie tych wniosków:

Framework grubości treści dla AI:

Główna zasada:

AI nie karze thin content – ignoruje treści bez wartości cytowania. Pytanie nie brzmi „czy to wystarczająco długie?”, ale „czy warto to cytować?”

Czynniki grubości (priorytet):

1. Oryginalne badania/dane (najwyższa wartość)
2. Perspektywy ekspertów
3. Konkretne, weryfikowalne fakty
4. Unikalne spostrzeżenia/ramy
5. Format bezpośredniej odpowiedzi
6. Głębokość opracowania (nie długość)

Test grubości:

Zadaj sobie pytania:

• Czy zawiera informacje unikalne dla nas?
• Czy ekspert uznałby to za wartościowe?
• Czy jest coś konkretnego do cytowania?
• Czy odpowiada bezpośrednio na pytania użytkowników?

3-4 punkty: Treść substancjalna 1-2 punkty: Średnia (ulepsz przed publikacją) 0 punktów: Thin (nie publikuj pod kątem AI)

Praktyczne ulepszenia:

Podsumowanie:

Liczba słów ≠ grubość Unikalna wartość = grubość

Skup się na tym, co sprawia, że Twoja treść jest nie do zastąpienia.

Dzięki wszystkim za świetne spostrzeżenia!