E-E-A-T คืออะไร มาจากไหน และตรวจเว็บไซต์ตามแนวทางของ Google อย่างไร

E-E-A-T คือเกณฑ์สี่ด้านที่ผู้ประเมินคุณภาพ Google ใช้ตรวจความน่าเชื่อถือของเว็บและผู้เขียน E-E-A-T ย่อมาจาก Experience, Expertise, Authoritativeness และ Trustworthiness (ในแนวทางใช้คำว่า Trust) คือประสบการณ์ ความเชี่ยวชาญ ความน่าเชื่อถือ และความเชื่อใจได้ แนวคิดนี้มาจากแนวทางของ Google สำหรับผู้ประเมินคุณภาพการค้นหา (Search Quality Rater Guidelines) และ Google เพิ่มตัว “E” ตัวแรก ซึ่งหมายถึงประสบการณ์ เมื่อเดือนธันวาคม 2022 Google เขียนว่า E-E-A-T เองไม่ใช่ปัจจัยในการจัดอันดับโดยเฉพาะ แต่ระบบของ Google มองหาชุดสัญญาณที่ชี้ไปยังเนื้อหาที่มี E-E-A-T ดี และให้น้ำหนักมากขึ้นอีกในหัวข้อสุขภาพ การเงิน และความปลอดภัย ในทางปฏิบัติ เว็บไซต์ต้องแสดงให้เห็นว่าใครรับผิดชอบ ผู้เขียนรู้สิ่งที่เขียนมาจากไหน และทำไมจึงเชื่อได้

E-E-A-T ย่อมาจากอะไร และแต่ละตัวอักษรหมายถึงอะไร?

แต่ละตัวอักษรคือหนึ่งคำถามที่ผู้ประเมินถามเกี่ยวกับเว็บไซต์และผู้สร้างเนื้อหา และสามข้อแรกช่วยตอบข้อที่สี่ คือเรื่องความเชื่อใจได้ แนวทางเรียกคนหรือบริษัทที่เตรียมเนื้อหาบนเว็บไซต์ว่าผู้สร้างเนื้อหา (หน้า 10) คำจำกัดความและตัวอย่างในตารางมาจากส่วน 3.4 ของแนวทาง (หน้า 26)

ความเชื่อใจได้สำคัญที่สุด เพราะเว็บไซต์ที่ไม่น่าไว้วางใจมี E-E-A-T ต่ำ ไม่ว่าผู้เขียนจะมีประสบการณ์และความเชี่ยวชาญแค่ไหน แนวทางยกตัวอย่างการฉ้อโกงทางการเงิน: ผู้เขียนอาจเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการฉ้อโกงที่มีประสบการณ์ แต่เว็บไซต์ก็ยังไม่น่าเชื่อถือ (หน้า 27) ในเอกสารเรื่องเนื้อหาที่เป็นประโยชน์ Google เสริมว่าเนื้อหาไม่จำเป็นต้องแสดงครบทั้งสี่ด้าน: ชิ้นหนึ่งเป็นประโยชน์เพราะประสบการณ์ของผู้เขียน อีกชิ้นเพราะความเชี่ยวชาญ (Google Search Central) เอกสารฉบับภาษาไทยแปลตัวย่อนี้ว่า “ประสบการณ์ ความเชี่ยวชาญ ความน่าเชื่อถือ ความเชื่อใจได้”

ผู้ประเมินสรุปเรื่อง E-E-A-T จากอย่างน้อยหนึ่งในสามแหล่ง ได้แก่ สิ่งที่เว็บไซต์พูดถึงตัวเอง สิ่งที่คนอื่นพูดถึงเว็บไซต์ และสิ่งที่เห็นในเนื้อหาเอง (หน้า 27):

• สิ่งที่เว็บไซต์พูดถึงตัวเอง จุดเริ่มต้นคือหน้า “เกี่ยวกับเรา” หรือโปรไฟล์ผู้เขียน
• สิ่งที่คนอื่นพูด ความเห็นอิสระ บทความ การกล่าวถึงในสื่อ และแหล่งที่เชื่อถือได้อื่น ๆ เกี่ยวกับเว็บไซต์หรือผู้เขียนมีน้ำหนัก
• สิ่งที่เห็นบนเว็บไซต์ ในเว็บไซต์บางประเภท ความเชี่ยวชาญของผู้เขียนเห็นได้จากเนื้อหาเอง วิดีโอ หรือความคิดเห็น

แนวทางเตือนเรื่องผลประโยชน์ทับซ้อน รีวิวผลิตภัณฑ์จากคนที่ซื้อและเล่าประสบการณ์ของตัวเองมีคุณค่า ส่วน “รีวิว” จากผู้ผลิตหรืออินฟลูเอนเซอร์ที่ได้รับค่าจ้างมีค่าน้อยกว่า (หน้า 27)

E-E-A-T มาจากไหน?

E-E-A-T พัฒนามาจาก E-A-T ที่เก่ากว่า ซึ่ง Google เพิ่มประสบการณ์เข้ามาเมื่อวันที่ 15 ธันวาคม 2022 ก่อนหน้านั้นแนวทางอธิบายข้อมูลคุณภาพสูงว่าเป็นเนื้อหาที่แสดงความเชี่ยวชาญ ความน่าเชื่อถือ และความเชื่อใจได้ในหัวข้อ เรียกย่อว่า E-A-T Danny Sullivan จาก Google อธิบายไว้เช่นนี้เมื่อเดือนตุลาคม 2021 (Google, 19 ตุลาคม 2021) ในเดือนธันวาคม 2022 Google ประกาศว่าตัวย่อจะมี “E” จาก Experience เพิ่มเข้ามา (Google Search Central, 15 ธันวาคม 2022)

Google อธิบายการเปลี่ยนแปลงนี้ว่าในบางหัวข้อ เนื้อหาที่มีประโยชน์ที่สุดมาจากคนที่เคยผ่านหรือเคยลองด้วยตัวเอง ตัวอย่างจากประกาศ: ตอนกรอกแบบแสดงรายการภาษี คุณต้องการเนื้อหาจากนักบัญชี แต่ตอนเลือกโปรแกรมสำหรับคำนวณภาษี การสนทนาในฟอรัมของคนที่เคยใช้โปรแกรมต่าง ๆ อาจมีประโยชน์กว่า ในประกาศเดียวกัน Google เตือนว่าแนวทางมีไว้ให้ผู้ประเมินตรวจระบบจัดอันดับ และไม่ส่งผลต่ออันดับโดยตรง

หลังจากนั้นแนวทางเปลี่ยนไปหลายครั้ง และ Google สรุปการเปลี่ยนแปลงสองปีล่าสุดไว้ในบันทึกการเปลี่ยนแปลงที่หน้าสุดท้ายของไฟล์ บันทึกนี้ระบุสี่ฉบับ (หน้า 182):

• พฤศจิกายน 2023 มาตราส่วนที่ง่ายขึ้นสำหรับประเมินว่าผลลัพธ์ตอบคำค้นหาได้ดีแค่ไหน และตัวอย่างใหม่จากแพลตฟอร์มยอดนิยม ฟอรัม และวิดีโอ
• กุมภาพันธ์ 2024 ปรับปรุงลักษณะของหน้าเว็บที่ไม่น่าไว้วางใจ และเพิ่มตัวอย่างใหม่
• มกราคม 2025 คำอธิบายคะแนนต่ำสุดและต่ำปรับให้ตรงกับนโยบายสแปมของ Google พร้อมตัวอย่างใหม่
• กันยายน 2025 คำจำกัดความ YMYL ใหม่และตัวอย่างเพิ่มเติม Search Engine Land รายงานว่าตัวอย่างใหม่มีคำตอบของ AI Overview ซึ่งเป็นสรุปจาก AI เหนือผลการค้นหาของ Google และ Google แจ้งกองบรรณาธิการว่าเป็นการอัปเดตเล็กน้อยที่ไม่เปลี่ยนหลักเกณฑ์การให้คะแนน (Search Engine Land, 11 กันยายน 2025) เอกสารภาษาไทยของ Google เรียก AI Overview ว่า “ข้อมูลภาพรวมโดย AI”

อย่างช้าที่สุดในวันที่ 1 ตุลาคม 2026 หลักเกณฑ์เรื่องผู้เขียนปลอมก็เข้าไปอยู่ในเอกสารสำหรับเจ้าของเว็บไซต์ด้วย เอกสารเรื่องเนื้อหาที่เป็นประโยชน์เรียกการสร้างโปรไฟล์ผู้สร้างเนื้อหาปลอมว่าเป็นการหลอกลวงรูปแบบหนึ่ง Search Engine Journal เปรียบเทียบสำเนาหน้านี้ของวันที่ 8 มิถุนายน 2026 ซึ่งยังไม่มีย่อหน้านี้ กับฉบับวันที่ 1 ตุลาคมที่มีแล้ว (Search Engine Journal, 2 ตุลาคม 2026)

E-E-A-T เป็นปัจจัยในการจัดอันดับหรือไม่?

ไม่ใช่ในความหมายของค่าเดียวที่ Google วัดแล้วบวกเข้ากับคะแนนของหน้าเว็บ Google เขียนไว้ตรง ๆ ในเอกสารฉบับภาษาไทยว่า “แม้ว่า E-E-A-T จะไม่ใช่ปัจจัยในการจัดอันดับโดยเฉพาะ” แต่การพิจารณาหลายปัจจัยรวมกันช่วยระบุเนื้อหาที่มีคุณสมบัติ E-E-A-T ในย่อหน้าเดียวกัน Google ระบุว่าระบบให้น้ำหนักแก่เนื้อหาที่มีคุณสมบัติ E-E-A-T มากกว่าสำหรับหัวข้อ YMYL ซึ่งผมอธิบายด้านล่าง (Google Search Central, อัปเดตเมื่อวันที่ 8 ตุลาคม 2026)

Google พูดเรื่องนี้ในทำนองเดียวกันมาตั้งแต่ปี 2019 ในรายงานเรื่องการต่อสู้กับข้อมูลเท็จเมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2019 Google เขียนว่าระบบจัดอันดับไม่ได้ตรวจเจตนาหรือความจริงของเนื้อหา แต่ออกแบบมาให้จำแนกหน้าที่มีสัญญาณชัดเจนของความเชี่ยวชาญ ความน่าเชื่อถือ และความเชื่อใจได้ และในหัวข้อ YMYL ให้น้ำหนักปัจจัยเหล่านี้มากขึ้น (Google: How Google Fights Disinformation, กุมภาพันธ์ 2019, หน้า 12-13) เอกสารเดียวกันระบุ PageRank ซึ่งประเมินหน้าเว็บจากลิงก์ ว่าเป็นสัญญาณที่รู้จักมากที่สุดของความน่าเชื่อถือ ในเดือนตุลาคม 2019 Danny Sullivan จาก Google ตอบคำถามนี้ตรง ๆ:

การใส่ชื่อผู้เชี่ยวชาญใต้บทความเพียงอย่างเดียวไม่ใช่สัญญาณ ในเดือนมกราคม 2024 Danny Sullivan ซึ่งเขียนในนาม Google SearchLiaison อธิบายว่าการใส่ชื่อผู้เขียนไม่ทำให้อันดับสูงขึ้น และ Google ไม่ถือว่าคนเป็นผู้เชี่ยวชาญเพียงเพราะเขียนไว้ใต้ชื่อตัวเอง (X, 8 มกราคม 2024) หนึ่งเดือนต่อมาเขาเสริมว่า Google ไม่ตรวจว่าผู้เขียนเป็นผู้เชี่ยวชาญหรือไม่ เพราะใครก็ประกาศตัวเองได้ (X, 7 กุมภาพันธ์ 2024) ผมจึงเขียนชื่อผู้เขียนเพื่อผู้อ่าน ไม่ใช่เพื่ออัลกอริทึม

Google ยกตัวอย่างสัญญาณที่เป็นตัวแทนของ E-E-A-T แต่ไม่เปิดเผยว่ารวมกันอย่างไร ในหน้าเกี่ยวกับวิธีที่การค้นหากำหนดอันดับ Google ยกตัวอย่างปัจจัยด้านคุณภาพว่า “เว็บไซต์ที่โดดเด่นอื่นๆ ลิงก์กับหรืออ้างอิงถึงเนื้อหาดังกล่าว” (Google: วิธีที่ Google กำหนดอันดับผลการค้นหา) Google ไม่เผยแพร่รายการสัญญาณทั้งหมด น้ำหนักของสัญญาณ หรือ “คะแนน E-E-A-T” ใด ๆ เจ้าของเว็บไซต์จึงไม่มีตัวเลขที่ยกขึ้นได้ด้วยการแก้ครั้งเดียว แต่ตรวจได้ว่าเว็บไซต์ให้หลักฐานที่ผู้ประเมินมองหาแก่ผู้อ่านหรือไม่ และผมทำเช่นนี้ในการตรวจสอบ Google เองก็แนะนำเช่นนี้ ตามเอกสาร แนวทางให้คุณประเมินเนื้อหาของตัวเองจากมุมของ E-E-A-T และเทียบกับสัญญาณที่ระบบของ Google ใช้

ผู้ประเมินคุณภาพคือใคร และคะแนนที่ให้มีผลอย่างไร?

ผู้ประเมินคุณภาพ (search quality raters) คือคนนอก Google ที่ประเมินตัวอย่างผลการค้นหาตามแนวทางที่เผยแพร่ ในภาพรวมเมื่อเดือนพฤศจิกายน 2023 Google ระบุว่ามีราว 16,000 คน พูดมากกว่า 80 ภาษา และเป็นตัวแทนผู้ใช้จากประเทศของตน (Google: Search Quality Rater Guidelines: An Overview, พฤศจิกายน 2023, หน้า 15 และ 18) เอกสารภาษาไทยของ Google เรียกพวกเขาว่า “ผู้ประเมินคุณภาพการค้นหา” พวกเขาประเมินสองอย่าง คือคุณภาพของหน้า (Page Quality) ตามมาตราส่วนจากต่ำสุดถึงสูงสุด และผลลัพธ์ตอบคำค้นหาได้ดีแค่ไหน (Needs Met)

คะแนนของผู้ประเมินไม่ได้ขยับหน้าใดหน้าหนึ่งในผลการค้นหา แนวทางเขียนไว้ว่า (ผมแปลเอง): “คะแนนเดียวไม่สามารถส่งผลโดยตรงต่อวิธีที่หน้า เว็บไซต์ หรือผลลัพธ์ใดปรากฏใน Google Search หรือดันขึ้นหรือลงได้” (หน้า 6) คะแนนใช้วัดว่าเสิร์ชเอนจินทำงานดีแค่ไหน และให้ตัวอย่างผลลัพธ์ที่ดีและไม่ดี Google เปรียบเทียบกับความเห็นที่ร้านอาหารได้รับจากลูกค้า (Google Search Central)

คะแนนไปอยู่ในการทดสอบการเปลี่ยนแปลงก่อนนำไปใช้ ในการทดสอบแบบเปรียบเทียบ ผู้ประเมินเห็นผลลัพธ์สองชุด ชุดที่มีการเปลี่ยนแปลงที่วางแผนไว้และชุดที่ไม่มี แล้วบอกว่าชอบชุดไหนและเพราะอะไร (Google: How Search Works) Google ใช้ข้อมูลนี้ตรวจว่าการเปลี่ยนระบบให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าหรือไม่ ด้วยเหตุนี้แนวทางจึงบอกว่า Google ต้องการอะไรจากผลลัพธ์ แต่ไม่ได้บอกว่าระบบวัดสิ่งนั้นอย่างไร

YMYL คืออะไร และทำไมจึงมีข้อกำหนดสูงกว่า?

YMYL (Your Money or Your Life, “เงินของคุณหรือชีวิตของคุณ”) คือหัวข้อที่เนื้อหาอาจส่งผลร้ายแรงต่อสุขภาพ สถานะการเงิน หรือความปลอดภัยของผู้คน หรือต่อความผาสุกของสังคม (หน้า 11) แนวทางแบ่งเป็นสี่กลุ่ม ได้แก่ สุขภาพและความปลอดภัย ความมั่นคงทางการเงิน รัฐ กิจการพลเมืองและสังคม และหัวข้ออื่นที่อาจทำร้ายผู้คน คำค้นหา “ymyl” มีคนค้นในโปแลนด์ราว 140 ครั้งต่อเดือน และ “e-e-a-t” ราว 590 ครั้ง

YMYL เป็นสเกล ไม่ใช่รายชื่ออุตสาหกรรม แนวทางให้ถามว่าความผิดพลาดเล็กน้อยในเนื้อหาอาจทำร้ายใครอย่างร้ายแรงหรือไม่ หัวข้อส่วนใหญ่ไม่ใช่ YMYL ตารางด้านล่างแสดงสามตัวอย่างจากแนวทาง (หน้า 12):

แนวทางให้ประเมินเข้มงวดที่สุดกับหน้าที่มีหัวข้อ YMYL ชัดเจน เพราะข้อผิดพลาดอาจทำร้ายใครอย่างร้ายแรง (หน้า 11) หน้า YMYL หรือหน้าที่เก็บข้อมูลอ่อนไหวโดยไม่มีข้อมูลเลยว่าใครเป็นเจ้าของและใครเป็นผู้เขียน ได้คะแนนต่ำสุด (หน้า 36) หน้า YMYL ที่เขียนโดยไม่มีความรู้ที่จำเป็นก็ได้คะแนนต่ำสุดเช่นกัน (หน้า 36)

ใน YMYL ไม่ใช่ทุกบทความที่แพทย์หรือที่ปรึกษาการเงินต้องเขียน แนวทางแยกการแบ่งปันประสบการณ์ออกจากคำแนะนำที่เป็นหน้าที่ของผู้เชี่ยวชาญ (หน้า 28) การสนทนาในฟอรัมเรื่องที่ใครสักคนรับมือกับการรักษาอย่างไรอาจมี E-E-A-T สูง ถ้าปลอดภัยและสอดคล้องกับความรู้ทางการแพทย์ ส่วนการเปรียบเทียบวิธีรักษาและการพยากรณ์โรคควรให้ผู้เชี่ยวชาญเตรียม

ร้านค้าไม่จำเป็นต้องเป็น YMYL แต่ทุกร้านจัดการเงินของลูกค้า แนวทางจึงให้ตรวจช่องทางติดต่อ การชำระเงิน การเปลี่ยนสินค้า และการคืนสินค้า (หน้า 18) ตามแนวทาง ข้อมูลติดต่อและฝ่ายบริการลูกค้าสำคัญอย่างยิ่งในเว็บไซต์ที่จัดการเงิน ได้แก่ ร้านค้า ธนาคาร และผู้ออกบัตร หน้าเว็บแนวอารมณ์ขันต้องการน้อยกว่า

จะตรวจ E-E-A-T ของเว็บไซต์ได้อย่างไร? รายการคำถามจากแนวทาง

คุณตรวจ E-E-A-T ได้เองด้วยการตอบคำถามชุดเดียวกับที่ผู้ประเมินถาม และแนวทางเรียงลำดับไว้ว่า จุดประสงค์ของหน้า ความเสี่ยงที่จะเกิดอันตราย แล้วจึงดูว่าหน้านั้นบรรลุจุดประสงค์ได้ดีแค่ไหน (หน้า 19) ผู้ประเมินไม่นับคะแนน แต่เลื่อนแถบจากคะแนนต่ำสุดถึงสูงสุด ผมเตรียมรายการคำถามสำหรับประเมินเว็บไซต์เองจากแนวทาง พร้อมเลขส่วนและเลขหน้า เพื่อให้ตรวจแต่ละข้อที่ต้นทางได้:

ความเห็นเกี่ยวกับบริษัทหาได้ด้วยการค้นหาตามแนวทางที่ตัดโดเมนของบริษัทออก แนวทางมีตัวอย่างสำหรับ ibm.com (หน้า 23) และสำหรับบริษัทในโปแลนด์ จะเป็นดังนี้:

• ชื่อบริษัท -site:domena.pl คือผลลัพธ์เกี่ยวกับบริษัทโดยไม่รวมเว็บไซต์ของบริษัทเอง;
• "domena.pl" -site:domena.pl คือการกล่าวถึงที่อยู่เว็บไซต์;
• ชื่อบริษัท รีวิว -site:domena.pl คือรีวิวจากภายนอกเว็บไซต์ของบริษัท;
• ชื่อบริษัท site:pl.wikipedia.org คือหน้าใน Wikipedia

การไม่มีรีวิวของบริษัทขนาดเล็กไม่ได้แปลว่าคุณภาพต่ำ แนวทางเขียนว่าธุรกิจท้องถิ่นขนาดเล็กมักมีตัวตนบนอินเทอร์เน็ตน้อยและอาศัยการบอกต่อ ผู้ประเมินจึงต้องให้น้ำหนักกับเกณฑ์อื่นที่เหลือมากขึ้น (หน้า 25) แนวทางถือว่ารีวิวของลูกค้าเป็นแหล่งข้อมูลเรื่องชื่อเสียงของร้านค้าหรือบริษัท แต่ให้อ่านเนื้อหาและระวังทั้งคำชมและคำร้องเรียน (หน้า 23) วิธีรวบรวมรีวิวในโปรไฟล์ธุรกิจใน Google ให้ถูกต้องตามกฎ ผมเขียนไว้ในบทความเรื่องSEO ท้องถิ่น

ทราฟฟิกของเว็บไซต์ไม่ใช่หลักฐานของชื่อเสียง แนวทางยกตัวอย่างเว็บไซต์ที่แสดงข้อมูลทราฟฟิกของหน้าอื่น ตัวเลขแบบนี้ไม่ได้บอกว่าบริษัทเชื่อถือได้หรือไม่ ผู้ประเมินจึงต้องข้ามไป (หน้า 22)

เช็กลิสต์ให้ดาวน์โหลด

ด้านล่างนี้คุณดาวน์โหลดเช็กลิสต์ E-E-A-T ได้: 42 ข้อในเจ็ดกลุ่ม ซึ่งประเมินแบรนด์และทั้งเว็บไซต์ ไม่ใช่หน้าเดียว และขยายตารางคำถามจากแนวทาง เวอร์ชันให้ดาวน์โหลดลงวันที่ 26 ตุลาคม 2026 จัดระเบียบรายการที่ผมใช้ในการตรวจสอบตั้งแต่เดือนกรกฎาคม 2026 กลุ่มเรียงจากตัวตนและความโปร่งใส ผ่านประสบการณ์ ความเชี่ยวชาญ ความน่าเชื่อถือ ความเชื่อใจได้เมื่อซื้อของ และข้อมูลสำหรับเครื่อง ไปจนถึงสัญญาณเชิงลบ ทุกข้อในเช็กลิสต์บอกวิธีตรวจ เงื่อนไขที่ถือว่าผ่าน และที่มา คือหน้าของแนวทาง เอกสารของ Google หรือประสบการณ์ของผมจากการตรวจสอบ เช็กลิสต์มีโหมดมาตรฐานและโหมด YMYL คะแนนตั้งแต่ 0 ถึง 100 และเกรดตั้งแต่ A ถึง F และสามด่านจำกัดเกรดไม่ว่าผลรวมคะแนนจะเป็นเท่าไร ข้อที่ตรวจไม่ได้นับเป็นไม่ผ่าน

คุณจะทำเช็กลิสต์เองก็ได้ โดยจดคำตอบและหลักฐานทุกข้อ หรือวางลงในแชตกับโมเดล AI พร้อมที่อยู่เว็บไซต์ ถ้าโมเดลเข้าถึงเว็บได้ มันเปิดหน้าเว็บเองได้ ถ้าเข้าไม่ได้ ให้วางเนื้อหาของหน้าให้มัน สำหรับ Claude และเอเจนต์ AI อื่น ผมเตรียม skill ชื่อ eeat-ocena-strony ซึ่งเป็นชุดคำสั่งสำหรับเอเจนต์ในรูปแบบเปิด Agent Skills พร้อมเช็กลิสต์ฉบับภาษาอังกฤษ ทั้งเช็กลิสต์และ skill เป็นภาษาอังกฤษ ใน Claude.ai skill ทำงานเมื่อเปิดการรันโค้ดและการสร้างไฟล์ และคุณอัปโหลดไฟล์ zip ในการตั้งค่า skill (Customize > Skills) ใน Claude Code ให้แตกไฟล์ไปที่ ~/.claude/skills/ หรือ .claude/skills/ ในโปรเจกต์ ผลจากเช็กลิสต์ไม่ใช่คะแนนของ Google: ผลนี้ชี้ว่าเว็บไซต์ให้หลักฐานความน่าเชื่อถือที่อ่อนหรือไม่มีเลยตรงไหน และไม่ได้ทำนายอันดับหรือทราฟฟิก ผมเผยแพร่เช็กลิสต์และ skill ภายใต้ใบอนุญาต CC BY 4.0

ผมตรวจอะไรใน SEO Audit เมื่อประเมิน E-E-A-T?

ใน SEO Audit ผมตรวจสามอย่างเมื่อดู E-E-A-T คือ ใครรับผิดชอบเว็บไซต์และใครเขียนเนื้อหา คนอื่นพูดถึงบริษัทว่าอย่างไร และเนื้อหาแสดงประสบการณ์และความเชี่ยวชาญของผู้เขียนหรือไม่ สองหมวดในแคตตาล็อกข้อเสนอแนะของผมเกี่ยวกับ E-E-A-T คือ ผู้เขียนที่ไม่มีประวัติและไม่มีหน้าผู้เขียน (7 ครั้งของการตรวจสอบ) และการขาดสัญญาณความเชื่อใจได้ คือหน้าเกี่ยวกับบริษัท ช่องทางติดต่อ รีวิว หรือคำรับรอง (7 ครั้งของการตรวจสอบ) รวมกันเป็นข้อเสนอแนะจาก 14 ใน 33 การตรวจสอบระหว่างปี 2023-2026 และไม่มีเลยจาก 30 การตรวจสอบระหว่างปี 2020-2022 ปีคือวันที่ของไฟล์ในคลัง จึงไม่ใช่ปีที่ทำงานเสมอไป และตัวเลขแสดงสิ่งที่การตรวจสอบรายงาน ไม่ใช่การที่เว็บไซต์เปลี่ยนไปอย่างไร ใน SEO Audit ด้านเทคนิค ผมส่งเรื่องไม่มีประวัติผู้เขียนต่อไปเป็นสัญญาณสำหรับการตรวจสอบเนื้อหา ด้วยลำดับความสำคัญต่ำถึงปานกลาง และสูงกว่านั้นในหัวข้อ YMYL ผมวางโครงการตรวจสอบทั้งหมดอย่างไร อธิบายไว้ในบทความเรื่องSEO Audit

ในการประเมิน E-E-A-T ของแบรนด์และเว็บไซต์ ผมใช้เช็กลิสต์ชุดเดียวกับที่ให้ดาวน์โหลด ผมจดที่มาของทุกข้อ ลูกค้าจึงเห็นว่าข้อกำหนดไหนเป็นของ Google และข้อไหนเป็นของผม

เช็กลิสต์มีสามด่าน คือกฎที่จำกัดเกรดไม่ว่าผลรวมคะแนนจะเป็นเท่าไร เพราะตามแนวทาง เว็บไซต์ที่ไม่น่าไว้วางใจมี E-E-A-T ต่ำไม่ว่าด้านอื่นจะเป็นอย่างไร เว็บไซต์ที่ได้คะแนนด้านตัวตนต่ำกว่าครึ่ง ได้เกรดสูงสุดแค่ D ในสเกล A ถึง F ในแบบของผม แม้ผู้เขียนจะเป็นผู้เชี่ยวชาญ ร้านค้าหรือเว็บไซต์ YMYL ที่ได้คะแนนความเชื่อใจได้เมื่อซื้อของต่ำกว่าครึ่งก็ถูกจำกัดเท่ากัน และสัญญาณเชิงลบใด ๆ เช่น ข้อความจำนวนมากที่ไม่มีใครดูแล หรือการทำให้เข้าใจผิดเรื่องบริษัทหรือราคา จำกัดเกรดไว้ที่ C ในเดือนกรกฎาคม 2026 ผมประเมินร้านค้าที่มีรีวิวมากกว่าหนึ่งพัน ค่าเฉลี่ยใกล้ 5 ไม่มีหน้าเกี่ยวกับบริษัท และมีข้อมูลนิติบุคคลเฉพาะในข้อกำหนดและนโยบายความเป็นส่วนตัว ร้านนั้นไม่ผ่านเกณฑ์ด้านตัวตน แต่ด่านไม่ได้เปลี่ยนตัวอักษรเกรดที่นั่น เพราะผลรวมคะแนนให้เกรดต่ำกว่า D อยู่แล้ว

ข้อสรุปที่ได้มากที่สุดมาจากการนำผลประเมิน E-E-A-T มาเทียบกับการวัด AI Overview ในเว็บไซต์ด้านสุขภาพแห่งหนึ่ง กลุ่ม “ความเชี่ยวชาญ” ได้ 0% เพราะในเนื้อหาที่ตรวจ ผมไม่พบชื่อผู้เขียน การตรวจทานโดยผู้เชี่ยวชาญ หรือผู้มีคุณวุฒิที่รับผิดชอบเนื้อหา ผมประเมินบทความในบล็อกทางอ้อม ผลจึงใช้กับหน้าที่ตรวจ ไม่ใช่ทุกบทความ เว็บไซต์เดียวกันนี้อยู่ในกลุ่มอันดับต้นสำหรับคำค้นหาด้านการแพทย์ รวมถึงในผลที่มีคำตอบจาก AI Overview เมื่อนำการวิเคราะห์ทั้งสองมารวมกันจึงเห็นว่าเว็บไซต์มองเห็นได้ในหัวข้อ YMYL ทั้งที่ไม่แสดงคุณวุฒิของผู้เขียน

ก่อนประเมินชื่อเสียง ผมตรวจว่าผลการค้นหาของ Google สำหรับชื่อแบรนด์เป็นเรื่องของแบรนด์นั้นจริง ไม่ใช่บริษัทหรือบุคคลที่ใช้ชื่อเดียวกัน ในร้านค้าแห่งหนึ่งที่ผมประเมิน ผลการค้นหาชื่อแบรนด์เป็นหน้าย่อยของร้านเองทั้งหมด จึงไม่มีแหล่งอิสระให้ใช้ประเมินชื่อเสียง

E-E-A-T ในทางปฏิบัติเป็นอย่างไร? ตัวอย่างเว็บไซต์

บนเว็บไซต์สาธารณะห้าแห่งเห็นได้ว่าคำถามชุดเดียวกันจากแนวทางให้คำตอบต่างกันไปตามหัวข้อ ในการแพทย์ผู้เชี่ยวชาญสำคัญ ในร้านค้าข้อมูลผู้ขายและรีวิวสำคัญ และในการทดสอบอุปกรณ์วิธีวัดสำคัญ ผมเปิดทุกเว็บไซต์ในเย็นวันที่ 25 ตุลาคม 2026 และบรรยายสิ่งที่เห็นในตอนนั้น ไม่มีเว็บไซต์ไหนเป็นลูกค้าของผม เจ้าของสี่แห่งผมยืนยันได้จากแหล่งที่สองที่เป็นอิสระ ส่วน Optyczne.pl แหล่งที่สองยืนยันเฉพาะบุคคลในกองบรรณาธิการ ผมจึงไม่ระบุชื่อผู้จัดพิมพ์ นี่คือคำบรรยายของผมตามคำถามจากแนวทาง ไม่ใช่การประเมินของ Google

ใน Medonet ผู้เขียนบทความและแพทย์ผู้ตรวจเป็นสองคนที่ต่างกัน และทั้งคู่มีหน้าของตัวเอง ในบทความเรื่องว่าอาบแดดได้หรือไม่ระหว่างกินวิตามินดี ข้างชื่อผู้เขียนมีหมายเหตุว่าแพทย์ให้คำปรึกษาด้านเนื้อหา และมีป้าย “Sprawdzona treść” (เนื้อหาที่ตรวจสอบแล้ว) ผู้เขียนตามประวัติจบสาขาการบำบัดการพูดและศึกษาศาสตร์ ส่วนหน้าของแพทย์ระบุสาขาเฉพาะทาง สถานที่ทำงาน และเลขที่ใบอนุญาตประกอบวิชาชีพซึ่งผู้อ่านตรวจในทะเบียนแพทย์ได้เอง นโยบายบรรณาธิการอธิบายว่า “Sprawdzona treść” หมายถึงแพทย์ตรวจหรือเขียนข้อความนั้น เจ้าของ คือ Ringier Axel Springer Polska มีระบุในข้อมูลที่มีโครงสร้างของเว็บไซต์และใน Wikipedia ข้างบทความไม่มีวันที่ปรึกษาแพทย์ และบรรณานุกรมมีสองที่อยู่ รวมถึงเว็บไซต์ของแบรนด์ผลิตภัณฑ์วิตามินดี (Medonet)

Healthline เว็บไซต์การแพทย์ของสหรัฐอเมริกา ระบุข้างบทความว่าใครตรวจทานทางการแพทย์ แต่แสดงวันที่ตรวจทานเฉพาะในประวัติการแก้ไข ตัวอย่างนี้จึงแสดงว่าวันที่อัปเดตไม่ใช่วันที่ตรวจทาน ข้างบทความเรื่องความดันโลหิตสูงมี “Medically reviewed by” (ตรวจทานทางการแพทย์โดย) พร้อมชื่อและตำแหน่งของผู้ตรวจ ชื่อผู้เขียน และวันที่อัปเดต 12 พฤษภาคม 2025 ใต้บทความมีกล่อง “How we reviewed this article” (เราตรวจทานบทความนี้อย่างไร) ซึ่งมีแหล่งอ้างอิงและประวัติการแก้ไข ประวัติระบุการตรวจทานทางการแพทย์เมื่อวันที่ 20 สิงหาคม 2024 และในการอัปเดตวันที่ 12 พฤษภาคม 2025 ไม่ได้ระบุการตรวจทานใหม่ (Healthline) ดีที่เว็บไซต์แสดงสิ่งนี้ แต่ผู้อ่านที่ดูแค่ชื่อผู้เขียนจะไม่เห็น

ในร้าน x-kom ความเชื่อใจได้สร้างจากรีวิวที่ติดป้ายการซื้อและข้อมูลผู้ขาย แต่ข้อมูลบริษัทฉบับเต็มอยู่ในข้อกำหนดเท่านั้น หน้าสินค้าโปรเซสเซอร์ Intel Core i5-14400F มี 296 รีวิว ค่าเฉลี่ย 4.9 และ 292 รีวิวมีป้าย “Potwierdzony zakup” (ยืนยันการซื้อแล้ว) รีวิวเรียงตามที่เป็นประโยชน์ที่สุดเป็นค่าเริ่มต้น และมีรีวิวเชิงวิจารณ์ปนอยู่ ส่วนท้ายหน้ามีเรื่องการคืนสินค้า การเคลมสินค้า เบอร์โทรพร้อมเวลาทำการ และอีเมล และตรงฟอร์มสมัครรับจดหมายข่าวที่ด้านล่างหน้ายังมีชื่อบริษัทพร้อมเมืองที่ตั้ง ที่อยู่บริษัท KRS NIP และทุนอยู่ในข้อกำหนด ซึ่งระบุวันที่มีผลใช้และฉบับก่อนหน้า และข้อมูลตรงกับรายการใน KRS (x-kom)

Bankier.pl ในบทความเรื่องโปรโมชันบัญชีธนาคาร แสดงผู้เขียนพร้อมประวัติและติดป้ายลิงก์พันธมิตร ซึ่งคือผลประโยชน์ทับซ้อนที่แนวทางพูดถึง ใต้บทความลงวันที่ 14 ตุลาคม 2026 มีประวัติผู้เขียนที่มีประสบการณ์ด้านธนาคารและรางวัลนักข่าวของ NBP ปี 2025 และหน้าผู้เขียนลิงก์ไปโปรไฟล์โซเชียลมีเดีย หมายเหตุ “Publikacja zawiera linki afiliacyjne” (บทความนี้มีลิงก์พันธมิตร) บอกผู้อ่านว่าเว็บไซต์ได้เงินเมื่อผู้อ่านเปิดบัญชีผ่านลิงก์ในบทความ (Bankier.pl) ผู้จัดพิมพ์ คือ Bonnier Business (Polska) มีระบุในข้อกำหนดของเว็บไซต์และยืนยันด้วย KRS ในบทความผมไม่พบลิงก์ไปข้อกำหนดของโปรโมชันที่เขียนถึง และในส่วนท้ายหน้าและหน้าเกี่ยวกับกองบรรณาธิการผมไม่พบหลักการบรรณาธิการ

Optyczne.pl แสดงประสบการณ์ของตัวเองอย่างที่แนวทางบรรยาย การทดสอบมีวิธีวัด ผลการวัด และข้อมูลว่ากองบรรณาธิการได้อุปกรณ์มาจากไหน การทดสอบเลนส์ Sirui Aurora 85 mm f/1.4 ลงวันที่ 2 ตุลาคม 2026 มี 14 ส่วน รวมแปดบทของการวัด ตั้งแต่รูรับแสงจริงไปจนถึงโฟกัสอัตโนมัติ ในบทเรื่องความละเอียด กองบรรณาธิการบรรยายว่าวัดกับกล้องและไฟล์อะไร และถือว่าผลแค่ไหนยอมรับได้ ตอนต้นของการทดสอบมีข้อมูลว่าร้านค้าซึ่งเป็นตัวแทนจำหน่ายอย่างเป็นทางการของแบรนด์ให้ยืมเลนส์ (Optyczne.pl) ใน FAQ ปี 2009 กองบรรณาธิการเขียนว่าบริษัทที่ให้อุปกรณ์มาทดสอบไม่เห็นข้อความก่อนเผยแพร่ แต่ผู้ลงโฆษณาก็มีผลต่อจำนวนการทดสอบผลิตภัณฑ์ของพวกเขาที่เกิดขึ้น หน้ากองบรรณาธิการระบุแค่ชื่อ นามสกุล ตำแหน่ง และอีเมล ไม่มีคำอธิบายผู้เขียน

ตัวอย่างเหล่านี้มีสิ่งร่วมกันอย่างหนึ่ง คือหลักฐานที่แข็งแรงที่สุดผู้อ่านตรวจได้นอกเว็บไซต์ เลขที่ใบอนุญาตประกอบวิชาชีพตรวจในทะเบียนแพทย์ ข้อมูลบริษัทตรวจใน KRS และประวัติของผู้จัดพิมพ์ตรวจใน Wikipedia ในเว็บไซต์ทั้งห้าแห่ง ชื่อผู้เขียน รีวิว และข้อมูลบริษัทอยู่ใน HTML ที่เซิร์ฟเวอร์ส่งมา โดยไม่ต้องรัน JavaScript บอตที่ไม่เรนเดอร์หน้าเว็บจึงเห็นด้วย

จะแสดงผู้เขียนบนเว็บไซต์อย่างไร? ตัวอย่าง rogala.pro

ผู้อ่านควรรู้ว่าผู้เขียนคือใคร ประสบการณ์ของเขามาจากไหน และใครยืนยันได้นอกเว็บไซต์ และผมพยายามแสดงตัวเองบน rogala.pro เช่นนี้ หน้าแรกเป็นหน้าเกี่ยวกับผม ในเวลาเดียวกัน มีประสบการณ์การทำงานพร้อมวันที่ บริษัทที่ผมทำงานอยู่ การพูดในงานพร้อมลิงก์ไปยังบันทึกและบทสัมภาษณ์ และรายการการประกวดที่ผมประเมินผลงาน ตั้งแต่ปี 2021 รวม 32 ครั้งใน 14 โครงการประกวด รวม Global, European, UK และ MENA Search Awards ตรงรายชื่อกรรมการ ผมเขียนว่าทุกการเข้าร่วมยืนยันได้จากหน้ากรรมการของผู้จัด

ทุกบทความในบล็อกมีชื่อผู้เขียน กล่องข้อมูลผู้เขียน และรายการแหล่งอ้างอิงพร้อมวันที่ตรวจ ในข้อมูลที่มีโครงสร้าง ผู้เขียนบทความชี้ด้วยตัวระบุไปยังคำอธิบายบุคคล (Person) หนึ่งรายการบนหน้าแรก คำอธิบายนี้เชื่อมโปรไฟล์ของผม บริษัทที่ผมทำงานอยู่ มหาวิทยาลัย และรหัส Knowledge Panel ของ Google ส่วนหัวข้อที่ผมทำงานด้วยและอาชีพชี้ไปยังรายการใน Wikidata ซึ่งเป็นฐานความรู้เปิดที่เชื่อมกับ Wikipedia ครั้งหนึ่งข้อมูลนี้ชี้ไปยัง Knowledge Panel ของนักแสดงชื่อและนามสกุลเดียวกันนานหนึ่งวัน ผมเล่าไว้ในบทความเรื่องการทำ SEO ใน AI ผมไม่มีรายการของตัวเองใน Wikidata ถ้าผมสร้างรายการนี้ ผมจะเปิดเผยว่าผมเขียนถึงตัวเอง และผมจะอิงข้อมูลประสบการณ์กับสิ่งตีพิมพ์ที่คนอื่นเป็นบรรณาธิการ เช่น บทสัมภาษณ์ หน้ากรรมการของการประกวด และบทในหนังสือที่สำนักพิมพ์ Helion จัดพิมพ์

ส่วนการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ให้อะไรในผลการค้นหาของ Google และในคำตอบของ AI หรือไม่ ตอนนี้ยังเป็นสมมติฐาน เมื่อวันที่ 4 ตุลาคม 2026 rogala.pro ไม่อยู่ใน 30 อันดับแรกของ Google สำหรับชื่อและนามสกุลของผม และผลแรกเป็นโปรไฟล์ของคนอื่น ผมจะวัดซ้ำในเดือนพฤศจิกายน 2026 การวัดจะบอกว่าเว็บไซต์ขึ้นสูงกว่าเดิมหรือไม่ แต่แยกผลของคำอธิบายผู้เขียนออกจากการทำดัชนีและการเปลี่ยนแปลงอื่นบนเว็บไซต์ไม่ได้ การวัดอย่างเดียวจึงไม่บอกผมว่าอะไรเป็นสาเหตุ

E-E-A-T สำคัญใน AI Overview และผู้ช่วย AI หรือไม่?

Google เขียนว่า AI Overview และ AI Mode อิงกับระบบจัดอันดับหลักและระบบคุณภาพ หลักเกณฑ์เดียวกันจึงใช้ที่นั่นด้วย ตามคำแนะนำของ Google เรื่องฟีเจอร์ Generative AI ฉบับภาษาไทย คำตอบสร้างจากหน้าที่ระบบจัดอันดับหลักดึงมาจากดัชนี และ Google แนะนำเนื้อหาที่ให้ “มุมมองเฉพาะจากผู้เชี่ยวชาญหรือผู้มีประสบการณ์ซึ่งแตกต่างจากความรู้ทั่วไปและสิ่งที่พบเห็นได้ตามปกติ” (Google Search Central, อัปเดตเมื่อวันที่ 15 กรกฎาคม 2026) ในคำแนะนำนี้ผมไม่พบคำอธิบายการประเมิน E-E-A-T แยกต่างหากสำหรับ AI Overview และคำว่า E-E-A-T เองก็ไม่ปรากฏ ชื่อภาษาไทยที่ Google ใช้คือ “ข้อมูลภาพรวมโดย AI” และ “โหมด AI”

สำหรับ ChatGPT, Perplexity และผู้ช่วยอื่นนอก Google ผมไม่รู้จักแหล่งที่บอกว่ามันประเมิน E-E-A-T ผู้ช่วยเหล่านี้ค้นหาในเสิร์ชเอนจินของตัวเองหรือของคนอื่น และมีบอตของตัวเอง ผมอธิบายไว้ในบทความเรื่องการทำ SEO ใน AI ผมเห็นจุดร่วมอย่างเดียว: โมเดลที่ตอบจากความจำพูดซ้ำได้เฉพาะสิ่งที่มีเขียนถึงแบรนด์ในข้อความที่มันเรียนมา ชื่อเสียงนอกเว็บไซต์แบบเดียวกับที่ผู้ประเมินตรวจจึงมีผล

ผู้ประเมินของ Google ประเมินคำตอบของ AI Overview ด้วย Search Engine Land และ Marie Haynes ชี้ว่าแนวทางเดือนกันยายน 2025 มีตัวอย่างจาก AI Overview ในตัวบทของแนวทางผมไม่พบชื่อ AI Overview ผมจึงอิงคำบรรยายของทั้งสอง:

งานวิจัยเรื่องการอ้างอิงใน AI Overview ไม่ยืนยันว่าสิ่งที่เว็บไซต์เขียนถึงตัวเองช่วยได้ Seer Interactive ใช้ตัวอย่าง 8,500 คำค้นหาภาษาอังกฤษจากสหรัฐอเมริกา พบ 7,225 หน้าที่ได้การอ้างอิงครั้งแรกใน AI Overview และวิเคราะห์ 6,354 หน้า (วัดระหว่างวันที่ 7-13 พฤษภาคม 2026):

Seer วัด E-E-A-T จากการมีประวัติผู้เขียน ซึ่งคือสิ่งที่เว็บไซต์เขียนถึงตัวเอง ไม่ใช่ชื่อเสียง ตาม Seer การอ้างอิงครั้งแรกมากที่สุด คือ 20.4% เป็นของ Reddit ซึ่งไม่มีประวัติผู้เขียน นี่เป็นการเปรียบเทียบกลุ่มเว็บไซต์ที่มีลักษณะต่างกัน จึงแยกผลของประวัติผู้เขียนอย่างเดียวออกมาไม่ได้ แต่สอดคล้องกับงานวิจัยของ Ahrefs ซึ่งการปรากฏของแบรนด์ใน AI Overview สัมพันธ์มากที่สุดกับจำนวนการกล่าวถึงแบรนด์บนเว็บ ผมอธิบายไว้ในบทความเรื่องlink building ในยุค AI Lily Ray พูดเรื่องนี้ว่า:

ผมวัดชื่อเสียงของแบรนด์ในผู้ช่วย AI อย่างไร อธิบายไว้ในบทความเรื่องการมองเห็นของแบรนด์ใน AI และผมวางแผนการกล่าวถึงในสื่อของคนอื่นผ่าน digital PR ซึ่งคือการเผยแพร่ที่กองบรรณาธิการตัดสินใจเอง อย่างไร อธิบายไว้ในบทความเรื่องlink building ในยุค AI

แนวทางของ Google พูดถึงข้อความที่เขียนด้วย AI ว่าอย่างไร?

แนวทางไม่ได้ประเมินว่าข้อความเขียนโดยมี AI ช่วยหรือไม่ แต่ประเมินว่ามีงาน ความเป็นต้นฉบับ และคุณค่าต่อผู้อ่านเท่าไร และการใช้เครื่องมือ Generative AI ก็ไม่ได้กำหนดระดับความพยายามหรือคะแนนของหน้าตามแนวทาง (หน้า 43) แนวทางเรียก Generative AI ว่าเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ ซึ่งเหมือนเครื่องมืออื่นที่ใช้ผิดได้ (หน้า 10) ตัวอย่างจากแนวทาง: เครื่องมือ Generative AI ใช้สร้างกราฟิกต้นฉบับคุณภาพสูงได้ด้วยแรงงานมาก และก็ใช้สร้างเนื้อหาคุณภาพต่ำสุดได้เช่นกัน (หน้า 43)

ผู้ประเมินตรวจคุณภาพของเนื้อหาหลักตามสี่เกณฑ์จากส่วน 3.2 (หน้า 21) และไม่มีเกณฑ์ไหนเกี่ยวกับเครื่องมือที่ใช้สร้างข้อความ:

• ความพยายาม มนุษย์ลงมือทำงานกับเนื้อหาจริงแค่ไหน การสร้างฟังก์ชันหรือระบบของเว็บไซต์ เช่น บริการแปลด้วยเครื่อง ก็นับเป็นความพยายาม แต่หน้านับพันที่ทำโดยอัตโนมัติด้วยการเอาข้อความที่เผยแพร่อยู่แล้วไปผ่านโปรแกรมแปล โดยไม่มีผู้ดูแลและไม่คัดเลือกด้วยมือ ตามแนวทางไม่นับว่ามีความพยายาม
• ความเป็นต้นฉบับ เนื้อหาให้สิ่งที่หน้าอื่นไม่มีหรือไม่ และถ้ามีเนื้อหาคล้ายกันอยู่แล้ว หน้านี้เป็นต้นทางหรือไม่
• พรสวรรค์หรือทักษะ เนื้อหาทำอย่างมีฝีมือพอที่จะให้ผู้อ่านได้สิ่งที่เขามาหาหรือไม่
• ความถูกต้อง ในหน้าข้อมูล คือความสอดคล้องกับข้อเท็จจริง และในหัวข้อ YMYL ยังรวมถึงความสอดคล้องกับความรู้ที่ผู้เชี่ยวชาญยอมรับ

เกณฑ์ทั้งสี่ข้อนี้อธิบายไว้ในเอกสารของ Google เรื่องเนื้อหาที่เป็นประโยชน์ด้วย พร้อมตัวอย่างที่เกี่ยวกับ AI โดยตรง: Google ยกการใช้ Generative AI เพื่อสร้างข้อความจำนวนมากโดยไม่มีการควบคุมดูแลหรือการดูแลจัดการด้วยตนเอง เป็นตัวอย่างของการดำเนินการที่แทบไม่ต้องใช้ความพยายามเลย (Google Search Central, อัปเดตเมื่อวันที่ 8 ตุลาคม 2026)

ข้อความจาก AI ได้คะแนนต่ำสุดเมื่อไร?

ในหน้าที่ได้คะแนนต่ำสุด (Lowest) แนวทางบรรยายสามสถานการณ์ที่เกี่ยวกับข้อความจาก AI และทุกสถานการณ์ปัญหาคือการขาดผลงานที่ผู้เขียนเพิ่มเองหรือการหลอกลวง ไม่ใช่ตัวเครื่องมือ

• เนื้อหาที่ไม่มีผลงานเพิ่มเติมจากผู้เขียน (ส่วน 4.6.6, หน้า 42-43) เนื้อหาหลักทั้งหมดหรือเกือบทั้งหมดถูกคัดลอก เรียบเรียงใหม่ ฝังมาจากแหล่งอื่น หรือสร้างโดยอัตโนมัติหรือโดย AI ด้วยความพยายาม ความเป็นต้นฉบับ และคุณค่าที่เพิ่มน้อยหรือไม่มีเลย การระบุแหล่งที่มาไม่เปลี่ยนข้อนี้ (หน้า 42)
• การผลิตหน้าเป็นจำนวนมาก (ส่วน 4.6.5, หน้า 42) หลายหน้าที่ทำขึ้นเพื่อประโยชน์ของเจ้าของเป็นหลัก ไม่ใช่ของผู้อ่าน เช่น ใช้เครื่องมือ AI สร้างหน้าด้วยความพยายามเล็กน้อยโดยไม่มีอะไรเกินหน้าอื่นในหัวข้อเดียวกัน ผู้ประเมินให้คะแนนต่ำสุดไม่ว่าหน้าเหล่านั้นสร้างอย่างไร แม้ไม่รู้ว่าใช้ AI หรือไม่ แต่เมื่อดูหลายหน้าของเว็บไซต์แล้วสงสัยอย่างหนักว่าเป็นการใช้ในทางที่ผิดแบบนี้
• ผู้เขียนที่แต่งขึ้น (ส่วน 4.5.3, หน้า 37) เนื้อหาจาก AI ที่ลงชื่อด้วยโปรไฟล์ “ผู้เขียน” ที่แต่งขึ้น เช่น ใช้รูปจาก AI หรือคำอธิบายเท็จ เพื่อให้ดูเหมือนมนุษย์เขียน ในกลุ่มเดียวกันแนวทางระบุคุณวุฒิเท็จด้วย เช่น ผู้เขียนที่อ้างว่าเป็นแพทย์

ในตัวอย่างของคะแนนต่ำสุด แนวทางแสดงข้อความจาก AI และข้อความที่ดูเหมือนเป็นเช่นนั้น บทความทางการแพทย์ ซึ่งเป็น YMYL ตามแนวทางสร้างจาก Generative AI: เริ่มด้วยประโยค “ในฐานะโมเดลภาษา ฉันไม่มีข้อมูลแบบเรียลไทม์ และความรู้ของฉันสิ้นสุดในเดือนกันยายน 2021” แล้วขาดกลางประโยค (หน้า 55) เว็บไซต์หนึ่งที่ในหน้า “เกี่ยวกับเรา” ประกาศว่าให้ข้อมูลแก่ผู้สูงอายุ มีบทความหลายร้อยชิ้นจากเทมเพลตเดียวในหัวข้อใดก็ได้ เช่น ไก่ทนความหนาวได้แค่ไหน พร้อมคำถามและคำตอบที่ซ้ำกัน แนวทางระบุว่าไม่ทราบว่าข้อความเหล่านี้สร้างขึ้นอย่างไร แต่ไม่ดูเหมือนมนุษย์เขียนหรือแก้ไข (หน้า 58) สำหรับเว็บไซต์แบบนี้ แนวทางบรรยายรูปแบบเดียวกัน: คำถามที่รวบรวมจากเช่น “คำถามที่เกี่ยวข้อง” ใน Google และคำตอบจากเนื้อหาที่เรียบเรียงใหม่ ซึ่งมักสร้างด้วยเครื่องมือ Generative AI (หน้า 55 รูปแบบคล้ายกันที่หน้า 58)

แนวทางบรรยายวิธีรู้ว่าเป็นการเรียบเรียงใหม่ในส่วน 4.6.7 (หน้า 43-44): ผู้ประเมินวางประโยคจากหน้านั้นในเสิร์ชเอนจินโดยใส่เครื่องหมายคำพูด ลองไม่ใส่ก็ได้ แล้วเปรียบเทียบหน้าที่พบ เนื้อหาที่เรียบเรียงใหม่มักมีแต่ข้อมูลที่รู้กันทั่วไป ส่วนใหญ่ซ้ำกับ Wikipedia และแหล่งทำนองเดียวกัน สรุปการสนทนาหรือบทความเดียวโดยไม่เพิ่มคุณค่า หรือมีร่องรอยของเครื่องมือ AI เช่นคำว่า “As an AI language model” (“ในฐานะโมเดลภาษา AI”) (หน้า 44)

ข้อความจาก AI ได้คะแนนต่ำเมื่อไร?

คะแนนต่ำ (Low) ซึ่งสูงกว่าคะแนนต่ำสุดหนึ่งขั้น แนวทางให้แก่หน้าที่เนื้อหาส่วนใหญ่ถูกคัดลอกหรือเรียบเรียงใหม่ และผู้เขียนลงแรงเพิ่มน้อย คือการแก้ไข การคัดเลือก การจัดวางใหม่ หรือเนื้อหาของตัวเอง (ส่วน 5.2.1, หน้า 61) ที่ต่างจากคะแนนต่ำสุดคือผู้เขียนเพิ่มอะไร: ในคะแนนต่ำสุด เนื้อหาทั้งหมดหรือเกือบทั้งหมดไม่มีความพยายาม ความเป็นต้นฉบับ และคุณค่าที่เพิ่ม ส่วนในคะแนนต่ำ ผู้เขียนเพิ่มคุณค่าเล็กน้อยด้วยการแก้ไข การคัดเลือก การจัดวางใหม่ หรือเนื้อหาของตัวเอง แนวทางเสริมว่าคะแนนต่ำใช้กับเนื้อหาที่ทำด้วยเทคนิคใดก็ได้ และยกตัวอย่างรายการ “ที่ดีที่สุด” ที่อิงรีวิวและรายการของคนอื่น โดยมีเนื้อหาของตัวเองเพียงเล็กน้อย (หน้า 61)

ข้อผิดพลาดเล็กน้อยก็ชี้คุณภาพต่ำ: ในหน้าข้อมูล แนวทางเรียกข้อผิดพลาดเหล่านั้นว่าหลักฐานของคุณภาพต่ำ ส่วนข้อผิดพลาดที่เป็นอันตรายหรือมีมากจนหน้าเสียความน่าเชื่อถือ เป็นเหตุผลให้ได้คะแนนต่ำสุด (ส่วน 5.2, หน้า 60) กับข้อความจาก AI เรื่องนี้สำคัญ เพราะโมเดลอาจผิดพลาด ซึ่ง Google เองเขียนไว้ด้านล่าง แนวทางเน้นด้วยว่าคุณภาพต่ำไม่ใช่การก่อความเสียหาย: เนื้อหาแบบนั้นไม่เข้าเงื่อนไขของคะแนนต่ำสุดและไม่ก่ออันตราย แต่ไม่ให้ผู้อ่านได้สิ่งที่เขามาหา (หน้า 61)

ข้อความเติมเต็มพื้นที่ (filler) จำนวนมากก็ทำให้ได้คะแนนต่ำ คือข้อความที่เตรียมด้วยความพยายามเล็กน้อย ซึ่งกินพื้นที่ที่มองเห็นของหน้าโดยไม่ได้รับใช้จุดประสงค์ของหน้า โดยเฉพาะเมื่ออยู่ก่อนสิ่งที่ผู้อ่านมองหา และทำให้ใช้งานหน้ายาก (ส่วน 5.2.2, หน้า 62) แนวทางไม่ได้เชื่อม filler กับ AI และยกตัวอย่างคำแนะนำงานฝีมือง่าย ๆ ที่มี filler ไร้ประโยชน์จำนวนมากที่ด้านบนของหน้า (หน้า 60)

Google บังคับใช้อะไรกับเนื้อหาจาก AI?

แนวทางแสดงว่า Google ต้องการให้ผลลัพธ์เป็นอย่างไร ส่วนสิ่งที่ Google บังคับใช้อธิบายไว้ในนโยบายสแปมของ Google ตามนโยบายเหล่านี้ การละเมิดจากการใช้เนื้อหาปริมาณมาก (scaled content abuse) คือกรณีที่ “หน้าเว็บหลายหน้าสร้างขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์หลักในการแทรกแซงการจัดอันดับการค้นหาและไม่ได้เป็นประโยชน์ต่อผู้ใช้” และตัวอย่างแรกคือ “ใช้เครื่องมือ Generative AI หรือเครื่องมืออื่นๆ ที่คล้ายกันเพื่อสร้างหน้าเว็บหลายหน้าโดยไม่เพิ่มคุณค่าให้กับผู้ใช้” Google ตรวจพบการละเมิดด้วยระบบอัตโนมัติ และเมื่อจำเป็นด้วยเจ้าหน้าที่ ซึ่งอาจลงเอยที่การดำเนินการโดยเจ้าหน้าที่ และหน้าที่ละเมิดนโยบายอาจอยู่อันดับต่ำลงหรือไม่ปรากฏในผลการค้นหาเลย (Google Search Central, อัปเดตเมื่อวันที่ 2 กันยายน 2026) ส่วน 4.6.5 ของแนวทางอ้างถึงหลักเกณฑ์นี้และมีห้าตัวอย่างเดียวกัน ด้วยถ้อยคำเกือบเหมือนกัน (หน้า 42) และบันทึกการเปลี่ยนแปลงระบุว่าในเดือนมกราคม 2025 คำอธิบายคะแนนต่ำสุดและต่ำปรับให้ตรงกับนโยบายสแปม (หน้า 182)

Google อธิบายเส้นแบ่งเดียวกันในโพสต์วันที่ 8 กุมภาพันธ์ 2023: ระบบจัดอันดับของ Google มีไว้ให้รางวัลเนื้อหาต้นฉบับคุณภาพสูงไม่ว่าจะผลิตด้วยวิธีใด และการใช้ปัญญาประดิษฐ์หรือระบบอัตโนมัติอย่างเหมาะสมไม่ขัดกับแนวทางของ Google ตามโพสต์นั้น สิ่งที่ละเมิดคือการสร้างเนื้อหาที่มีจุดประสงค์หลักคือบิดเบือนอันดับ (Google Search Central, 8 กุมภาพันธ์ 2023) ในโพสต์เดียวกัน Google ไม่แนะนำให้ระบุ AI เป็นผู้เขียนเนื้อหา

Google แนะนำอะไรเมื่อเผยแพร่เนื้อหาจาก AI?

Google แนะนำให้ตรวจความถูกต้องของเนื้อหาจาก AI ด้วยมือก่อนเผยแพร่ และให้ข้อมูลเรื่องผู้เขียนและวิธีสร้างเนื้อหาในที่ที่ผู้อ่านจะมองหา ในคำแนะนำเรื่องเนื้อหาจาก Generative AI Google เขียนว่า Generative AI มีประโยชน์ในการหาข้อมูลหัวข้อและจัดโครงสร้างให้เนื้อหาต้นฉบับ แต่ “โมเดล Generative ไม่ได้ดึงข้อมูลข้อเท็จจริง แต่จะคาดเดาลำดับคำที่เป็นไปได้โดยอิงตามข้อมูลฝึกฝน” จึงอาจผิดพลาดได้ และ “คุณต้องตรวจสอบข้อเท็จจริงและทบทวนเนื้อหาที่ AI สร้างขึ้นทั้งหมดด้วยตนเอง” ก่อนเผยแพร่ (Google Search Central, อัปเดตเมื่อวันที่ 5 ตุลาคม 2026) คำแนะนำเองอ้างถึงส่วน 4.6.5 และ 4.6.6 ของแนวทาง

ข้อมูลเมตาในคำแนะนำนี้หมายถึงสองอย่างที่ต่างกัน ข้อมูลเมตาของหน้าที่ใช้ AI คือชื่อ คำอธิบายเมตา ข้อมูลที่มีโครงสร้าง และข้อความแทนรูปภาพ ต้องตรวจเหมือนเนื้อหา เพราะอาจปรากฏในผลการค้นหา ข้อมูลเมตาของไฟล์บอกว่ารูปภาพสร้างด้วย AI: สำหรับเนื้อหาที่สร้างโดยอัตโนมัติ คำแนะนำให้พิจารณาเพิ่ม และใน Merchant Center เป็นข้อบังคับ รูปภาพที่ AI สร้างต้องมีในข้อมูลเมตาว่าสร้างด้วย AI คือ IPTC DigitalSourceType สำหรับรูปจากโมเดล AI ด้วยค่า TrainedAlgorithmicMedia และชื่อกับคำอธิบายสินค้าที่ AI สร้างต้องอยู่ในแอตทริบิวต์แยก structured_title และ structured_description ที่ระบุว่าเป็นเนื้อหาจาก AI (digital_source_type ค่า trained_algorithmic_media) (ความช่วยเหลือของ Google Merchant Center, ตรวจเมื่อวันที่ 26 ตุลาคม 2026)

Google อธิบายวิธีแสดงให้ผู้อ่านเห็นว่าเนื้อหามาจากไหนในเอกสารเรื่องเนื้อหาที่เป็นประโยชน์ เป็นสามคำถาม คือใคร อย่างไร และทำไม (Google Search Central) “ใคร” คือชื่อผู้เขียนในที่ที่ผู้อ่านคาดว่าจะเห็น พร้อมลิงก์ไปข้อมูลผู้เขียน “อย่างไร” สำหรับเนื้อหาที่ส่วนใหญ่สร้างโดยอัตโนมัติ คือสามคำถาม: ผู้อ่านเห็นชัดหรือไม่ว่าใช้ AI ใช้อย่างไร และทำไมจึงเห็นว่ามีประโยชน์ Google แนะนำให้ให้ข้อมูลนี้ในที่ที่ผู้อ่านจะถามว่า “สร้างขึ้นมาอย่างไร” ส่วน “ทำไม” ตาม Google น่าจะเป็นคำถามที่สำคัญที่สุด: เนื้อหาต้องสร้างเพื่อผู้คนเป็นหลัก และการใช้ AI เพื่อบิดเบือนอันดับเป็นหลักละเมิดนโยบายสแปม

อะไรที่ผู้ประเมินนับเป็นความพยายาม และอะไรที่นโยบายสแปมนับเป็นการละเมิด?

เส้นแบ่งไม่ได้อยู่ระหว่างข้อความจาก AI กับข้อความที่ไม่ใช่ AI: ผู้ประเมินดูความพยายาม ความเป็นต้นฉบับ คุณค่าต่อผู้อ่าน และความน่าเชื่อถือ และได้คะแนนต่ำสุดได้ทั้งหน้าเดียวและหน้านับร้อย ผมเทียบสิ่งที่แนวทางบรรยายว่าเป็นความพยายามและคุณค่า กับสิ่งที่แนวทางเองและนโยบายสแปมเรียกว่าคุณภาพต่ำหรือการละเมิด:

ตารางนี้ไม่ใช่รายการเงื่อนไขที่ถ้าทำครบแล้วข้อความจะได้คะแนนสูงหรืออันดับสูงขึ้น คะแนนของผู้ประเมินไม่ได้ขยับหน้าใดหน้าหนึ่งในผลการค้นหา ซึ่งผมเขียนไว้ในส่วนเรื่องผู้ประเมินคุณภาพ และในเอกสารของ Google ที่ผมอ้างไม่มีคำอธิบายว่าระบบของ Google วัดความพยายามอย่างไร ผมใช้ตารางนี้เป็นรายการคำถามสำหรับตรวจข้อความของตัวเองก่อนเผยแพร่ ส่วนผมตอบคำถามของ Google เกี่ยวกับเนื้อหาของตัวเองอย่างไร เขียนไว้ในส่วนถัดไป

ข้อความบนเว็บไซต์นี้ทำขึ้นอย่างไร?

ผมเตรียมข้อความบน rogala.pro ร่วมกับเอเจนต์ AI ใน Claude Code และผมรับผิดชอบข้อสรุป ข้อมูล และทุกภาษา: ผมอ่านและอนุมัติข้อความภาษาโปแลนด์ก่อนเผยแพร่ ส่วนคำแปลผ่านการตรวจตามที่อธิบายด้านล่าง ผมตอบสามคำถามที่ Google แนะนำให้ถามเกี่ยวกับเนื้อหาของตัวเอง (ใคร อย่างไร และทำไม) ด้านล่าง และอธิบายแยกว่าคำแปลทำขึ้นอย่างไร:

• ใคร ผู้เขียนและผู้รับผิดชอบทุกบทความคือผม Łukasz Rogala ชื่อผู้เขียนและกล่องข้อมูลผู้เขียนข้างทุกบทความพาไปที่หน้าเกี่ยวกับผม ผมไม่ลงชื่อ AI เป็นผู้เขียน
• อย่างไร การรวบรวมแหล่งข้อมูลและผลการค้นหาของ Google สคริปต์คำนวณข้อมูล และร่างข้อความ เอเจนต์ AI ใน Claude Code เตรียมตามคำสั่งที่มีกฎของผมและรายการแหล่งอ้างอิง ข้อมูลของผมเองมาจากคลังการตรวจสอบและจากการวัดของผม เอเจนต์บันทึกตัวเลขและข้อความที่อ้างไว้ในทะเบียนทำงานพร้อมที่อยู่แหล่งและวันที่ตรวจ และแหล่งพร้อมวันที่ตรวจอยู่ในบล็อกแหล่งข้อมูลท้ายทุกบทความ โมเดลอื่นตรวจร่างในสองรอบ รวมถึงโมเดลของผู้ผลิตอื่น คือ Codex (OpenAI) หรือ Gemini (Google) รอบแรกหาข้อผิดพลาดของข้อเท็จจริงและช่องว่าง รอบที่สองตรวจเฉพาะการแก้ไข จากนั้นผมอ่านข้อความและตัดสินว่าอะไรอยู่ต่อ ผมใช้ AI เพราะในข้อความเดียวต้องตรวจแหล่งข้อมูลมากมาย คำนวณข้อมูลจากคลังการตรวจสอบ และเตรียมคำแปล 26 ภาษา และโมเดลจัดระเบียบข้อมูล อธิบายข้อมูล และเขียนโค้ดได้ดี
• คำแปล ฉบับภาษาโปแลนด์เป็นฉบับต้นทาง เอเจนต์เตรียมคำแปล 26 ภาษา และตรวจด้วยสองอย่าง คือสคริปต์ที่เทียบตัวเลข ลิงก์ และโครงสร้างข้อความกับฉบับภาษาโปแลนด์ และโมเดลตัวที่สอง ไม่มีเจ้าของภาษาอ่านฉบับเหล่านี้ก่อนเผยแพร่ กระบวนการของผมต่างจากตัวอย่างในแนวทาง ซึ่งคือข้อความนับพันที่ผ่านเครื่องแปลโดยไม่มีผู้ดูแล ในสองข้อ: สิ่งที่แปลเป็นข้อความของผมเองที่ผมรับผิดชอบ และสคริปต์กับโมเดลตัวที่สองเทียบแต่ละฉบับกับฉบับภาษาโปแลนด์ นี่เป็นการตรวจอัตโนมัติ ไม่ใช่การตรวจด้วยมือที่ Google แนะนำก่อนเผยแพร่เนื้อหาจาก AI ดังนั้นเมื่อสองฉบับไม่ตรงกัน ฉบับภาษาโปแลนด์ถือเป็นหลัก ถ้ามีอะไรในฉบับภาษาของคุณที่ไม่ตรงกับฉบับภาษาโปแลนด์หรืออ่านแล้วไม่เป็นธรรมชาติ เขียนมาหาผม
• ทำไม ผมเขียนให้เจ้าของธุรกิจและนักการตลาดที่อยากตรวจเว็บไซต์ของตัวเองหรือเลือกว่าจะจ้างใครทำ SEO ไม่ใช่เพื่อยึดอันดับของคำค้นหา ข้างข้อความจึงมีรายการคำถาม ข้อมูลจากการตรวจสอบ และไฟล์สำหรับทำงาน ไม่ใช่แค่คำจำกัดความ

เอเจนต์ไม่ตัดสินใจว่าผมเขียนเรื่องอะไรหรือข้อสรุปไหนอยู่ในข้อความ ตัวเลขมาจากไฟล์ต้นทาง ไม่ใช่จากความจำของโมเดล และเอเจนต์ไม่เผยแพร่อะไรโดยผมไม่อนุมัติ ข้อผิดพลาดที่คุณแจ้งมาหรือที่ผมพบเอง ผมแก้ในฉบับภาษาโปแลนด์และในทุกคำแปล เครื่องมือที่ผมใช้และการทดสอบที่ทำให้ผมแบ่งงานแบบนี้ อธิบายไว้ในบทความเรื่องเครื่องมือ AI ใน SEO

อะไรที่ไม่ควรทำเมื่อสร้าง E-E-A-T?

กลเม็ดที่ใช้แสร้งว่ามีหลักฐานความเชื่อใจได้ก่อความเสียหายมากที่สุด เพราะการหลอกลวงทุกรูปแบบลดคะแนนของทั้งเว็บไซต์ Google เขียนว่าการหลอกลวงไม่ว่าในรูปแบบใดก็ตามทำให้หน้าเว็บไม่น่าเชื่อถือสำหรับทั้งผู้ใช้และระบบคุณภาพอัตโนมัติของ Google (Google Search Central)

• ผู้เขียนและผู้เชี่ยวชาญปลอม ลงชื่อผู้เขียนจริงที่ไม่มีตำแหน่งดีกว่าลงชื่อแพทย์ที่แต่งขึ้น เพราะ Google เรียกโปรไฟล์ผู้เขียนที่แต่งขึ้นว่าการหลอกลวง และแนวทางให้คะแนนต่ำสุด ผมอธิบายไว้ที่ข้อความจาก AI
• “คะแนน E-E-A-T” จากเครื่องมือที่อ่านเหมือนเป็นคะแนนของ Google Google ไม่เผยแพร่คะแนนแบบนั้น เครื่องมือจึงคำนวณตามวิธีของตัวเอง ผมถือตัวเลขแบบนี้เป็นรายการสิ่งที่ต้องตรวจ และดูว่ามีหลักฐานอะไรอยู่หลังแต่ละข้อ
• ดาวรีวิวของบริษัทตัวเองในข้อมูลที่มีโครงสร้าง Google แสดงคะแนนของธุรกิจและองค์กรเฉพาะบนหน้าที่รวบรวมรีวิวของธุรกิจอื่น และสำหรับคะแนนของบริษัทบนเว็บไซต์ของบริษัทเองให้ดูนโยบายเรื่องรีวิวที่ให้ตัวเอง (Google Search Central)
• ลิงก์ไปหา “ผู้ทรงความรู้” ที่ใส่เพื่อเพิ่มความเชื่อใจของ Google ผมไม่รู้ว่ามีการยืนยันว่าลิงก์ขาออกเป็นสัญญาณความเชื่อใจ แหล่งอ้างอิงใต้ข้อความที่เป็นตัวเลขและกฎหมาย ผมใส่ไว้เพื่อผู้อ่านที่อยากตรวจเอง
• เปลี่ยนวันที่โดยไม่เปลี่ยนเนื้อหา Google ระบุว่านี่เป็นลักษณะของเนื้อหาที่เขียนเพื่อเสิร์ชเอนจิน และเสริมว่าการเพิ่มหรือเอาเนื้อหาออกเพียงเพื่อให้หน้าดูใหม่ไม่ช่วย (Google Search Central)
• ข้อความจาก AI นับร้อยโดยไม่มีบรรณาธิการ หลายหน้าที่ทำขึ้นเพื่อบิดเบือนอันดับเป็นหลัก โดยไม่มีคุณค่าต่อผู้อ่าน นโยบายสแปมของ Google เรียกว่าการละเมิด เส้นแบ่งระหว่างหน้าเหล่านั้นกับข้อความจาก AI ที่ผู้เขียนมีส่วนร่วมแสดงอยู่ในตารางในส่วนเรื่องข้อความจาก AI
• “ผู้เชี่ยวชาญทุกเรื่อง” คนเดียว ผู้เขียนที่ลงชื่อบนข้อความเรื่องสินเชื่อ ยา และการรีโนเวตบ้าน ไม่ทำให้ใครเชื่อว่ามีความรู้ในทุกหัวข้อนั้น ความสามารถของผู้เขียนต้องเข้ากับหัวข้อ

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ E-E-A-T

จะปรับปรุง E-E-A-T อย่างไร และเริ่มจากตรงไหน?

การปรับปรุง E-E-A-T คือการเพิ่มหลักฐานที่ผู้อ่านและผู้ประเมินตรวจได้ และเริ่มจากการตรวจสามอย่างที่ไม่เสียเงิน ก่อนอื่นตัดสินใจว่าหัวข้อไหนบนเว็บไซต์เป็น YMYL เพราะที่นั่นข้อกำหนดสูงที่สุด แล้วเปิดห้าหน้าที่สำคัญที่สุดและตรวจว่าจากแต่ละหน้าคลิกสองครั้งไปถึงข้อมูลบริษัท ช่องทางติดต่อ และผู้เขียนพร้อมคำอธิบายหรือไม่ สุดท้ายค้นหาชื่อบริษัทด้วย -site: และอ่านว่าคนอื่นเขียนถึงบริษัทว่าอย่างไร ช่องว่างที่พบ เติมตามตัวอักษรของ E-E-A-T โดยเริ่มจากความเชื่อใจได้:

• ความเชื่อใจได้ ข้อมูลบริษัท ช่องทางติดต่อ และข้อกำหนดที่เข้าถึงได้จากทุกหน้า และในร้านค้ามีการชำระเงิน การเปลี่ยนและคืนสินค้า และรีวิวที่มีเนื้อหา ไม่ใช่แค่ดาว (หน้า 16, 18 และ 23)
• ประสบการณ์ ในรีวิวและคำแนะนำ ใส่รูปถ่าย ผลการวัด และคำอธิบายการใช้ที่เป็นของตัวเอง คือสิ่งที่คัดลอกจากข้อความของคนอื่นไม่ได้ (หน้า 26)
• ความเชี่ยวชาญ ชื่อบุคคลจริงที่มีคุณวุฒิเข้ากับหัวข้อ และในหัวข้อ YMYL เนื้อหาที่ผู้เชี่ยวชาญเตรียมหรือตรวจทาน (หน้า 28 และ 36) ใส่วันที่ตรวจทานแยกจากวันที่อัปเดต อย่างที่ Healthline ทำในประวัติการแก้ไข
• ความน่าเชื่อถือ การกล่าวถึงและสิ่งตีพิมพ์ในสื่อของคนอื่น ซึ่งคุณพบด้วยการค้นหา -site: แบบเดียวกัน (หน้า 23) บนเว็บไซต์ของคุณเอง ทุกอย่างขึ้นกับคุณ ส่วนการกล่าวถึงในสื่อของคนอื่นขึ้นกับกองบรรณาธิการของเขา ผมได้มาอย่างไร อธิบายไว้ในบทความเรื่องlink building

ลำดับของงานเหล่านี้ผมกำหนดในกลยุทธ์ SEO ถ้าเว็บไซต์เกี่ยวกับสุขภาพ เงิน หรือกฎหมาย และคุณไม่รู้จะเริ่มจากตรงไหน นี่เป็นหัวข้อที่เหมาะกับการปรึกษา