E-E-A-T là gì, từ đâu ra và cách đánh giá website theo nguyên tắc của Google

E-E-A-T là viết tắt của Experience, Expertise, Authoritativeness và Trustworthiness (trong nguyên tắc: Trust), tức là trải nghiệm, chuyên môn, tính xác đáng và độ tin cậy: những đặc điểm người đánh giá chất lượng của Google dùng để xem có thể tin một website và tác giả của nó hay không. Khái niệm này đến từ nguyên tắc của Google dành cho người đánh giá chất lượng tìm kiếm (Search Quality Rater Guidelines), còn chữ “E” đầu tiên, chỉ trải nghiệm, Google thêm vào tháng 12 năm 2022. Google viết rằng bản thân E-E-A-T không phải là một yếu tố xếp hạng cụ thể, nhưng hệ thống của họ tìm một tập tín hiệu cho thấy nội dung có E-E-A-T tốt, và ở các chủ đề về sức khỏe, tiền bạc và an toàn thì cho nó trọng số còn lớn hơn. Trong thực tế, website cần cho thấy ai chịu trách nhiệm về nó, tác giả biết những điều mình viết từ đâu và vì sao có thể tin tác giả.

Các chữ cái trong E-E-A-T nghĩa là gì?

Mỗi chữ cái là một câu hỏi mà người đánh giá đặt ra về website và người tạo ra nó, và ba câu đầu giúp trả lời câu thứ tư, về độ tin cậy. Người tạo nội dung, theo nguyên tắc, là cá nhân hoặc công ty đã chuẩn bị tài liệu trên trang (tr. 10). Định nghĩa và ví dụ trong bảng lấy từ mục 3.4 của nguyên tắc (tr. 26).

Độ tin cậy quan trọng nhất, vì website không đáng tin có E-E-A-T thấp bất kể trải nghiệm và chuyên môn của tác giả. Nguyên tắc nêu ví dụ về lừa đảo tài chính: tác giả có thể là chuyên gia dày dạn về lừa đảo, nhưng website vẫn không đáng tin (tr. 27). Trong tài liệu về nội dung hữu ích, Google bổ sung rằng nội dung không cần thể hiện cả bốn đặc điểm: nội dung này hữu ích nhờ trải nghiệm của tác giả, nội dung khác nhờ chuyên môn (Google Search Central). Bản tiếng Ba Lan của tài liệu này dịch cụm viết tắt thành “doświadczenie, wiedza, wiarygodność, zaufanie” (trải nghiệm, kiến thức, độ đáng tin và niềm tin).

Người đánh giá rút ra kết luận về E-E-A-T từ ít nhất một trong ba nguồn: từ những gì website nói về chính nó, từ những gì người khác nói về nó và từ những gì thấy được trong chính nội dung (tr. 27):

• Website nói gì về chính nó. Điểm xuất phát là trang giới thiệu (“Về chúng tôi”) hoặc hồ sơ tác giả.
• Người khác nói gì. Đáng kể là các đánh giá độc lập, bài báo, lượt nhắc đến trên truyền thông và những nguồn đáng tin khác về website hoặc về tác giả.
• Điều thấy được trên website. Ở một số website, kiến thức của tác giả thấy được ngay trong nội dung, trong video hoặc trong bình luận.

Nguyên tắc cảnh báo về xung đột lợi ích. Đánh giá sản phẩm từ những người đã mua và kể lại trải nghiệm của mình thì có giá trị, còn “đánh giá” của nhà sản xuất hoặc của influencer được trả tiền thì kém giá trị hơn (tr. 27).

E-E-A-T bắt nguồn từ đâu?

E-E-A-T hình thành từ E-A-T trước đó, mà Google bổ sung thêm trải nghiệm vào ngày 15 tháng 12 năm 2022. Trước đó, nguyên tắc mô tả thông tin chất lượng cao là nội dung cho thấy kiến thức, tính xác đáng và độ tin cậy trong chủ đề, gọi tắt là E-A-T. Danny Sullivan của Google mô tả như vậy vào tháng 10 năm 2021 (Google, 19/10/2021). Tháng 12 năm 2022 Google thông báo rằng chữ “E” từ Experience được thêm vào cụm viết tắt (Google Search Central, 15/12/2022).

Google giải thích thay đổi này bằng việc ở một số chủ đề, nội dung hữu ích nhất là nội dung của người đã tự trải qua hoặc tự kiểm tra điều mình viết. Ví dụ trong thông báo: khi khai thuế bạn muốn nội dung từ kế toán viên, còn khi chọn phần mềm tính thuế thì cuộc thảo luận trên diễn đàn của những người đã dùng nhiều phần mềm khác nhau có thể hữu ích hơn. Cũng trong bài đó Google nhắc rằng nguyên tắc dùng để người đánh giá kiểm tra các hệ thống xếp hạng và không ảnh hưởng trực tiếp đến thứ hạng.

Từ đó đến nay nguyên tắc đã thay đổi vài lần, và Google tóm tắt các thay đổi trong hai năm gần nhất ở nhật ký thay đổi trên trang cuối của tệp. Nhật ký nêu bốn phiên bản (tr. 182):

• Tháng 11 năm 2023. Thang đánh giá mức độ kết quả đáp ứng truy vấn được đơn giản hóa, cùng các ví dụ mới từ những nền tảng phổ biến, diễn đàn và video.
• Tháng 2 năm 2024. Cập nhật các đặc điểm của website không đáng tin và thêm ví dụ mới cho chúng.
• Tháng 1 năm 2025. Mô tả mức thấp nhất và mức thấp được chỉnh cho khớp với chính sách spam của Google, kèm các ví dụ mới.
• Tháng 9 năm 2025. Các định nghĩa YMYL mới và thêm ví dụ. Search Engine Land cho biết trong các ví dụ mới có câu trả lời của AI Overview, tức bản tóm tắt do AI tạo phía trên kết quả Google, còn Google nói với tòa soạn rằng đây là cập nhật nhỏ, không đổi quy tắc đánh giá (Search Engine Land, 11/09/2025). Tài liệu tiếng Ba Lan của Google gọi AI Overview là “przeglądy od AI” (tổng quan do AI tạo).

Chậm nhất ngày 1 tháng 10 năm 2026, quy tắc về tác giả bịa đặt cũng đã vào tài liệu dành cho chủ website. Tài liệu về nội dung hữu ích hiện gọi việc làm giả hồ sơ người tạo nội dung là một hình thức lừa đảo. Search Engine Journal so sánh bản sao trang ngày 8 tháng 6 năm 2026, khi đoạn này chưa có, với phiên bản ngày 1 tháng 10, khi đã có (Search Engine Journal, 02/10/2026).

E-E-A-T có phải là yếu tố xếp hạng không?

Không, nếu hiểu là một giá trị duy nhất mà Google đo và cộng vào điểm của trang. Google viết thẳng trong bản tiếng Ba Lan của tài liệu: “E-E-A-T không phải là một yếu tố xếp hạng cụ thể, nhưng nên dùng một tập yếu tố cho phép nhận diện nội dung phù hợp với E-E-A-T”. Cũng trong đoạn đó Google nói rằng hệ thống của họ cho nội dung phù hợp với E-E-A-T trọng số còn lớn hơn ở các chủ đề YMYL, mà tôi viết ở dưới (Google Search Central, cập nhật ngày 8 tháng 10 năm 2026).

Google nói điều này theo cách tương tự từ năm 2019. Trong báo cáo về cuộc chống thông tin sai lệch từ tháng 2 năm 2019, Google viết rằng hệ thống xếp hạng của họ không nhận ra ý định hay tính đúng sai của nội dung, nhưng được thiết kế để nhận ra các trang có dấu hiệu rõ về kiến thức, tính xác đáng và độ tin cậy, và ở các chủ đề YMYL thì cho những yếu tố này trọng số lớn hơn (Google: How Google Fights Disinformation, tháng 2 năm 2019, tr. 12-13). Tín hiệu về tính xác đáng được biết đến nhiều nhất mà tài liệu này nêu là PageRank, tức đánh giá các trang dựa trên link. Tháng 10 năm 2019, Danny Sullivan của Google trả lời thẳng câu hỏi đó:

Chỉ ghi tên chuyên gia dưới bài viết không tạo ra tín hiệu này. Tháng 1 năm 2024, Danny Sullivan, người viết dưới tên Google SearchLiaison, giải thích rằng thêm tên tác giả không nâng thứ hạng, và Google không coi một tác giả là chuyên gia chỉ vì họ tự viết như vậy bên cạnh tên mình (X, 08/01/2024). Một tháng sau ông nói thêm rằng Google không kiểm tra tác giả có phải chuyên gia hay không, vì ai cũng có thể tự xưng như vậy (X, 07/02/2024). Vì thế tôi ghi tên tác giả cho người đọc, không phải cho thuật toán.

Google đưa ra các ví dụ về tín hiệu xấp xỉ E-E-A-T nhưng không tiết lộ cách kết hợp chúng. Trên trang về cách công cụ tìm kiếm xác định thứ hạng, Google nêu một ví dụ về yếu tố chất lượng là “các trang web nổi bật khác có liên kết hoặc tham chiếu đến nội dung đó” (Google: Jak wyszukiwarka Google określa ranking wyników). Google không công bố đầy đủ danh sách tín hiệu, trọng số của chúng hay “điểm E-E-A-T” nào, nên chủ website không có con số để nâng lên bằng một thay đổi. Nhưng có thể kiểm tra website có đưa cho người đọc những bằng chứng mà người đánh giá tìm hay không, và tôi làm việc này trong các audit. Chính Google cũng khuyên như vậy: theo tài liệu, nguyên tắc cho phép tự đánh giá nội dung từ góc độ E-E-A-T và chỉnh nó cho khớp với các tín hiệu mà hệ thống của họ dùng.

Người đánh giá chất lượng của Google là ai và điểm của họ dùng để làm gì?

Người đánh giá chất lượng (search quality raters) là những người ngoài Google, đánh giá các kết quả tìm kiếm mẫu theo nguyên tắc đã công bố. Trong bản tổng quan tháng 11 năm 2023, Google cho biết có khoảng 16.000 người, nói hơn 80 ngôn ngữ và đại diện cho người dùng ở nước mình (Google: Search Quality Rater Guidelines: An Overview, tháng 11 năm 2023, tr. 15 và 18). Tài liệu tiếng Ba Lan của Google gọi họ là “testerzy jakości wyszukiwarki” (người kiểm tra chất lượng công cụ tìm kiếm). Họ đánh giá hai thứ: chất lượng trang (Page Quality) trên thang từ thấp nhất đến cao nhất và mức kết quả đáp ứng truy vấn tốt đến đâu (Needs Met).

Điểm của người đánh giá không dịch chuyển một trang cụ thể trong kết quả. Nguyên tắc viết (tôi dịch): “Không một đánh giá đơn lẻ nào có thể trực tiếp ảnh hưởng đến việc một trang, website hay kết quả hiển thị trên Google Tìm kiếm như thế nào, hay đẩy chúng lên hoặc xuống” (tr. 6). Các điểm này dùng để đo công cụ tìm kiếm hoạt động tốt đến đâu và cho ví dụ về kết quả tốt và xấu. Google so sánh chúng với ý kiến mà nhà hàng thu thập từ khách (Google Search Central).

Các điểm này, trong số những việc khác, đi vào thử nghiệm thay đổi trước khi triển khai. Trong thử nghiệm so sánh, người đánh giá thấy hai bộ kết quả, có và không có thay đổi dự kiến, rồi nói họ thích bộ nào và vì sao (Google: How Search Works). Dựa trên đó Google kiểm tra xem thay đổi trong hệ thống có cho kết quả tốt hơn không. Vì vậy nguyên tắc nói Google muốn kết quả ra sao, nhưng không nói hệ thống đo điều đó thế nào.

YMYL là gì và vì sao yêu cầu ở đó cao hơn?

YMYL (Your Money or Your Life, “Tiền bạc hoặc cuộc sống của bạn”) là những chủ đề mà nội dung có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến sức khỏe, tình hình tài chính hoặc sự an toàn của con người, hay đến phúc lợi của xã hội (tr. 11). Nguyên tắc chia chúng thành bốn nhóm: sức khỏe và an toàn, an ninh tài chính, nhà nước, các vấn đề công dân và xã hội, cùng những chủ đề khác có thể gây hại cho con người. Ở Ba Lan cụm “ymyl” được tìm khoảng 140 lần mỗi tháng, còn “e-e-a-t” khoảng 590 lần.

YMYL là một thang, không phải danh sách ngành: nguyên tắc yêu cầu tự hỏi liệu một lỗi nhỏ trong nội dung có thể gây hại nghiêm trọng cho ai đó không. Phần lớn chủ đề không phải YMYL. Trong bảng là ba ví dụ từ nguyên tắc (tr. 12):

Nguyên tắc yêu cầu đánh giá nghiêm khắc nhất các website có chủ đề rõ ràng là YMYL, vì lỗi ở đó có thể gây hại nghiêm trọng cho ai đó (tr. 11). Website YMYL hoặc website thu thập dữ liệu nhạy cảm mà không có thông tin nào về chủ sở hữu và tác giả sẽ nhận mức thấp nhất (tr. 36). Mức thấp nhất cũng dành cho website YMYL được viết mà thiếu kiến thức cần thiết (tr. 36).

Trong YMYL không phải mọi bài đều phải do bác sĩ hay cố vấn tài chính viết: nguyên tắc tách việc chia sẻ trải nghiệm khỏi những lời khuyên thuộc về chuyên gia (tr. 28). Cuộc trò chuyện trên diễn đàn về việc ai đó đối phó với điều trị ra sao có thể có E-E-A-T cao, nếu an toàn và phù hợp với kiến thức y khoa. Việc so sánh các phương pháp điều trị và tiên lượng nên do chuyên gia chuẩn bị.

Cửa hàng không nhất thiết là YMYL, nhưng mỗi cửa hàng đều xử lý tiền của khách, nên nguyên tắc yêu cầu kiểm tra ở đó thông tin liên hệ, thanh toán, đổi hàng và hoàn tiền (tr. 18). Theo nguyên tắc, thông tin liên hệ và chăm sóc khách hàng cực kỳ quan trọng ở những website xử lý tiền: cửa hàng, ngân hàng và đơn vị phát hành thẻ. Website hài hước cần chúng ít hơn.

Làm sao kiểm tra E-E-A-T của một website? Danh sách câu hỏi từ nguyên tắc của Google

Bạn có thể tự kiểm tra E-E-A-T bằng cách đi qua đúng những câu hỏi mà người đánh giá đặt ra, và nguyên tắc xếp chúng theo thứ tự: mục đích của trang, rủi ro gây hại, rồi mức độ trang đạt được mục đích đó (tr. 19). Người đánh giá không cộng điểm, mà đặt thanh trượt từ mức thấp nhất đến mức cao nhất. Từ nguyên tắc tôi chuẩn bị danh sách câu hỏi để tự đánh giá website, kèm số mục và số trang, để mỗi câu hỏi kiểm tra được tại nguồn:

Đánh giá về một công ty bạn tìm bằng các truy vấn từ nguyên tắc, trong đó loại tên miền của chính công ty. Nguyên tắc nêu ví dụ cho ibm.com (tr. 23), còn với một công ty Ba Lan thì trông như sau:

• tên công ty -site:domena.pl, tức kết quả về công ty không có website của chính nó;
• "domena.pl" -site:domena.pl, tức những lần nhắc đến địa chỉ website;
• tên công ty đánh giá -site:domena.pl, tức đánh giá từ bên ngoài website công ty;
• tên công ty site:pl.wikipedia.org, tức các mục trong Wikipedia.

Không có đánh giá về một công ty nhỏ không chứng tỏ chất lượng thấp. Nguyên tắc viết rằng các công ty nhỏ ở địa phương thường ít hiện diện trên mạng và dựa vào lời giới thiệu, nên người đánh giá cần chú ý hơn đến các tiêu chí còn lại (tr. 25). Đánh giá của khách hàng nguyên tắc coi là nguồn thông tin về uy tín của cửa hàng hay công ty, nhưng yêu cầu đọc nội dung của chúng và hoài nghi cả lời khen lẫn lời phàn nàn (tr. 23). Cách thu thập đánh giá trong hồ sơ doanh nghiệp trên Google đúng quy định tôi viết trong bài về SEO local.

Lưu lượng truy cập của website không phải bằng chứng về uy tín. Nguyên tắc nêu ví dụ một dịch vụ có dữ liệu về lưu lượng truy cập của các trang: những con số như vậy không cho biết có thể tin công ty hay không, nên người đánh giá phải bỏ qua chúng (tr. 22).

Checklist để tải về

Bên dưới bạn có thể tải checklist E-E-A-T: 42 điểm trong bảy nhóm, đánh giá thương hiệu và toàn bộ website chứ không phải một trang, và mở rộng bảng câu hỏi từ nguyên tắc của Google. Phiên bản tải về ngày 26 tháng 10 năm 2026 sắp xếp lại danh sách tôi dùng trong audit từ tháng 7 năm 2026. Các nhóm đi từ danh tính và sự minh bạch, qua trải nghiệm, chuyên môn, tính xác đáng, độ tin cậy khi mua hàng và dữ liệu cho máy, đến các tín hiệu tiêu cực. Với mỗi điểm, checklist cho biết cách kiểm tra, khi nào thì đạt và nguồn từ đâu: từ trang trong nguyên tắc, từ tài liệu của Google hay từ kinh nghiệm audit của tôi. Checklist bằng tiếng Anh, có chế độ chuẩn và chế độ YMYL, điểm từ 0 đến 100 và xếp hạng từ A đến F, còn ba cổng giới hạn xếp hạng bất kể tổng điểm. Điểm không thể kiểm tra được tính là không đạt.

Bạn có thể tự đi qua checklist, ghi cạnh mỗi điểm câu trả lời và bằng chứng, hoặc dán nó vào cuộc trò chuyện với mô hình AI cùng địa chỉ website: mô hình có truy cập mạng có thể tự mở website, còn nếu không thì hãy dán cho nó nội dung trang. Cho Claude và các agent AI khác tôi chuẩn bị skill eeat-ocena-strony, tức gói hướng dẫn cho agent ở định dạng mở Agent Skills, cùng checklist bằng tiếng Anh. Trong Claude.ai skill chạy khi bật thực thi mã và tạo tệp, còn tệp zip bạn tải lên trong cài đặt skill (Customize > Skills). Trong Claude Code bạn giải nén nó vào thư mục ~/.claude/skills/ hoặc .claude/skills/ trong dự án. Kết quả từ checklist không phải đánh giá của Google: nó chỉ ra những chỗ website cung cấp bằng chứng yếu về độ tin cậy hoặc không có bằng chứng, và không dự đoán thứ hạng hay lưu lượng. Checklist và skill tôi chia sẻ theo giấy phép CC BY 4.0.

Tôi kiểm tra gì trong audit khi đánh giá E-E-A-T?

Với E-E-A-T, trong audit tôi kiểm tra ba điều: ai chịu trách nhiệm về website và ai viết nội dung, người khác nói gì về công ty và nội dung có cho thấy trải nghiệm và kiến thức của tác giả không. Hai nhóm trong danh mục khuyến nghị của tôi liên quan đến E-E-A-T: tác giả không có tiểu sử và trang tác giả (7 audit) và thiếu tín hiệu tin cậy, tức trang giới thiệu công ty, liên hệ, đánh giá hay lời chứng thực của khách hàng (7 audit). Cộng lại là các khuyến nghị từ 14 trong 33 audit giai đoạn 2023-2026 và không có khuyến nghị nào từ 30 audit giai đoạn 2020-2022. Năm là ngày của tệp trong kho lưu trữ, nên không phải lúc nào cũng là năm thực hiện công việc, và các con số cho thấy audit đã báo cáo gì, chứ không phải bản thân các website đã thay đổi ra sao. Trong audit kỹ thuật, việc thiếu tiểu sử tôi chuyển sang audit nội dung như một tín hiệu, với ưu tiên từ thấp đến trung bình và cao hơn ở các chủ đề YMYL. Cách tôi xây dựng toàn bộ audit, tôi viết trong bài về audit SEO.

Để đánh giá E-E-A-T của thương hiệu và website tôi dùng chính checklist mà tôi chia sẻ để tải về. Với mỗi điểm tôi ghi nó đến từ đâu, nên khách hàng thấy yêu cầu nào là của Google, yêu cầu nào là của tôi.

Checklist có ba cổng, tức những quy tắc giới hạn xếp hạng bất kể tổng điểm, vì theo nguyên tắc, website không đáng tin có E-E-A-T thấp bất kể phần còn lại. Website có dưới một nửa số điểm về danh tính thì theo thang đánh giá của tôi được tối đa D trên thang từ A đến F, ngay cả khi các tác giả là chuyên gia. Cùng giới hạn đó áp dụng cho cửa hàng hoặc website YMYL có dưới một nửa số điểm về độ tin cậy khi mua hàng, còn bất kỳ tín hiệu tiêu cực nào, ví dụ hàng loạt bài không có người giám sát hoặc đánh lừa về công ty hay giá, giới hạn xếp hạng ở C. Tháng 7 năm 2026 tôi đánh giá một cửa hàng có hơn một nghìn đánh giá với điểm trung bình gần 5, không có trang giới thiệu công ty và có dữ liệu công ty chỉ trong điều khoản và chính sách bảo mật. Cửa hàng không qua ngưỡng danh tính, nhưng cổng không đổi chữ cái ở đó, vì tổng điểm vốn đã cho xếp hạng thấp hơn D.

Nhiều kết luận nhất đến với tôi từ việc đặt đánh giá E-E-A-T cạnh phép đo AI Overview. Ở một website về sức khỏe, nhóm “chuyên môn” được 0%, vì trong các nội dung đã kiểm tra tôi không thấy tên tác giả, thẩm định của chuyên gia hay người có trình độ chịu trách nhiệm về chúng. Các bài trên blog tôi đánh giá gián tiếp, nên kết quả nói về những trang đã kiểm tra, chứ không phải mọi bài. Chính website đó nằm trong nhóm đầu kết quả cho các truy vấn y khoa, kể cả trong kết quả có câu trả lời AI Overview. Chỉ khi đặt hai phân tích cạnh nhau mới thấy website hiển thị trong các chủ đề YMYL, dù không cho thấy trình độ của tác giả.

Trước khi đánh giá uy tín, tôi kiểm tra xem kết quả Google cho tên thương hiệu có nói về đúng thương hiệu đó, chứ không phải về công ty hay người trùng tên. Ở một cửa hàng tôi đánh giá, kết quả cho tên thương hiệu toàn là các trang con của chính nó, nên không có nguồn độc lập nào để dựa vào mà đánh giá uy tín.

E-E-A-T trông ra sao trong thực tế? Ví dụ về các website

Ở năm website công khai có thể thấy rằng cùng các câu hỏi từ nguyên tắc cho câu trả lời khác nhau tùy chủ đề: trong y khoa quan trọng là chuyên gia, ở cửa hàng quan trọng là dữ liệu người bán và đánh giá, còn trong thử nghiệm thiết bị quan trọng là phương pháp đo. Tôi mở tất cả các website vào tối ngày 25 tháng 10 năm 2026 và mô tả điều thấy trên đó. Không website nào thuộc khách hàng của tôi. Chủ sở hữu của bốn trong số đó tôi xác nhận ở nguồn độc lập thứ hai, còn với Optyczne.pl nguồn thứ hai chỉ nói về một người trong ban biên tập, nên tôi không nêu tên nhà xuất bản. Đây là mô tả của tôi theo các câu hỏi từ nguyên tắc, không phải đánh giá của Google.

Ở Medonet, tác giả bài viết và bác sĩ đã kiểm tra nó là hai người khác nhau, và cả hai đều có trang riêng. Trong bài về việc có thể tắm nắng khi dùng vitamin D hay không, cạnh tên tác giả có dòng ghi về tư vấn chuyên môn của bác sĩ và nhãn “Sprawdzona treść” (Nội dung đã được kiểm tra). Theo tiểu sử, tác giả tốt nghiệp ngành ngôn ngữ trị liệu và sư phạm, còn trang của bác sĩ nêu chuyên khoa, nơi làm việc và số giấy phép hành nghề, mà người đọc có thể tự tra trong sổ đăng ký bác sĩ. Chính sách biên tập giải thích rằng “Sprawdzona treść” nghĩa là bài đã được bác sĩ kiểm tra hoặc viết. Chủ sở hữu, Ringier Axel Springer Polska, được nêu trong dữ liệu có cấu trúc của website và trên Wikipedia. Cạnh bài không có ngày tư vấn, còn phần tài liệu tham khảo có hai địa chỉ, trong đó có trang của thương hiệu chế phẩm vitamin D (Medonet).

Healthline, website y tế của Mỹ, cho biết ngay cạnh bài ai đã thẩm định về y khoa, còn ngày thẩm định chỉ hiện trong lịch sử thay đổi, nên ví dụ này cho thấy ngày cập nhật không phải ngày thẩm định. Ở bài về tăng huyết áp có dòng “Medically reviewed by” (được thẩm định y khoa bởi) kèm tên và học vị người thẩm định, tên tác giả và ngày cập nhật 12 tháng 5 năm 2025. Dưới bài có khung “How we reviewed this article” (chúng tôi đã kiểm tra bài này như thế nào) với các nguồn và lịch sử thay đổi. Lịch sử ghi lần thẩm định y khoa ngày 20 tháng 8 năm 2024, còn ở lần cập nhật ngày 12 tháng 5 năm 2025 không nêu lần thẩm định mới (Healthline). Website làm tốt khi cho thấy điều này, nhưng người đọc chỉ nhìn phần ghi tên tác giả và người thẩm định sẽ không thấy.

Ở cửa hàng x-kom, độ tin cậy được tạo nên bởi đánh giá có nhãn đã mua và dữ liệu người bán, nhưng dữ liệu đầy đủ của công ty chỉ có trong điều khoản. Trang sản phẩm bộ xử lý Intel Core i5-14400F có 296 đánh giá với điểm trung bình 4,9, trong đó 292 đánh giá có nhãn “Potwierdzony zakup” (Đã xác nhận mua hàng). Đánh giá mặc định xếp từ hữu ích nhất và trong đó thấy cả những đánh giá phê bình. Ở chân trang có hoàn hàng, khiếu nại, số điện thoại kèm giờ làm việc và địa chỉ e-mail, còn ở phần đăng ký bản tin cuối trang có cả tên công ty cùng thành phố đặt trụ sở. Địa chỉ công ty, KRS, NIP và vốn nằm trong điều khoản, nơi nêu ngày có hiệu lực và các phiên bản trước, và dữ liệu khớp với mục trong KRS (x-kom).

Bankier.pl ở bài về khuyến mãi tài khoản ngân hàng cho thấy tác giả có tiểu sử và đánh dấu link affiliate, tức xung đột lợi ích mà nguyên tắc nói đến. Dưới bài ngày 14 tháng 10 năm 2026 có tiểu sử tác giả với kinh nghiệm trong ngân hàng và giải thưởng báo chí của NBP năm 2025, còn trang tác giả của anh ấy có link đến hồ sơ mạng xã hội. Dòng “Publikacja zawiera linki afiliacyjne” (Bài đăng có chứa link affiliate) cho người đọc biết website kiếm tiền khi người đọc mở tài khoản qua link trong bài (Bankier.pl). Nhà xuất bản, Bonnier Business (Polska), được nêu trong điều khoản của website và được KRS xác nhận. Trong bài tôi không thấy link đến điều khoản của chương trình khuyến mãi mà bài viết nói tới, còn ở chân trang và các trang về ban biên tập tôi không thấy nguyên tắc biên tập.

Optyczne.pl cho thấy trải nghiệm của chính mình đúng như nguyên tắc mô tả: bài thử nghiệm có phương pháp, kết quả đo và thông tin ban biên tập lấy thiết bị từ đâu. Bài thử nghiệm ống kính Sirui Aurora 85 mm f/1.4 ngày 2 tháng 10 năm 2026 có 14 phần, trong đó tám chương về phép đo, từ khẩu độ thực đến lấy nét tự động. Trong chương về độ phân giải, ban biên tập mô tả đo trên máy ảnh nào, tệp nào và kết quả nào được coi là chấp nhận được. Ở đầu bài thử nghiệm có thông tin rằng ống kính do một cửa hàng, nhà phân phối chính thức của thương hiệu, cho mượn (Optyczne.pl). Trong FAQ từ năm 2009, ban biên tập viết rằng công ty đưa thiết bị đi thử nghiệm không thấy bài trước khi đăng, nhưng nhà quảng cáo cũng ảnh hưởng đến việc có bao nhiêu bài thử nghiệm sản phẩm của họ được thực hiện. Trang ban biên tập chỉ nêu họ tên, chức vụ và địa chỉ e-mail, không có mô tả về các tác giả.

Điểm chung của các ví dụ này là một: những bằng chứng mạnh nhất người đọc có thể kiểm tra ngoài website. Số giấy phép hành nghề họ tra trong sổ đăng ký bác sĩ, dữ liệu công ty trong KRS, còn lịch sử của nhà xuất bản trong Wikipedia. Ở cả năm website, tên tác giả, đánh giá và dữ liệu công ty đều nằm trong HTML do máy chủ gửi, không cần chạy JavaScript, nên cả robot không dựng trang cũng thấy được.

Làm thế nào để thể hiện tác giả trên website? Ví dụ rogala.pro

Người đọc cần biết tác giả là ai, trải nghiệm của họ đến từ đâu và ai có thể xác nhận điều đó ngoài website, và tôi cố gắng thể hiện bản thân như vậy trên rogala.pro. Trang chủ đồng thời là trang giới thiệu về tôi. Trang có kinh nghiệm nghề nghiệp kèm thời gian, các công ty tôi làm việc, các bài phát biểu kèm link đến bản ghi và phỏng vấn, cùng danh sách các cuộc thi mà tôi chấm hồ sơ: từ năm 2021 là 32 kỳ trong 14 chương trình, trong đó có Global, European, UK và MENA Search Awards. Cạnh danh sách ban giám khảo tôi viết rằng mỗi lần tham gia đều được xác nhận bởi các trang của ban giám khảo do nhà tổ chức lập.

Mỗi bài trên blog có tên tác giả, khung về tác giả và danh sách nguồn kèm ngày kiểm tra. Trong dữ liệu có cấu trúc, tác giả bài viết trỏ qua mã định danh đến một mô tả người (Person) trên trang chủ. Mô tả đó liên kết các hồ sơ của tôi, các công ty tôi làm việc, trường đại học và mã định danh của bảng tri thức Google, còn các chủ đề tôi làm và nghề nghiệp trỏ đến các mục trong Wikidata, tức cơ sở tri thức mở gắn với Wikipedia. Việc dữ liệu này từng trong một ngày trỏ đến bảng tri thức của một diễn viên trùng họ tên tôi, tôi mô tả trong bài về SEO cho AI. Tôi không có mục riêng trong Wikidata. Nếu tạo, tôi sẽ công khai rằng mình viết về chính mình và sẽ dựa thông tin về kinh nghiệm của mình trên các ấn phẩm do người khác biên tập, như phỏng vấn, trang của ban giám khảo các cuộc thi và một chương trong cuốn sách do Helion xuất bản.

Việc những thay đổi này có mang lại gì trong kết quả Google và trong câu trả lời của AI hay không hiện vẫn là giả thuyết. Ngày 4 tháng 10 năm 2026, rogala.pro không nằm trong 30 kết quả đầu tiên của Google cho họ tên của tôi, còn kết quả đầu tiên là hồ sơ của một người khác. Tôi sẽ lặp lại đúng phép đo này vào tháng 11 năm 2026. Nó sẽ cho thấy website có lên cao hơn không, nhưng không tách được ảnh hưởng của mô tả tác giả khỏi việc lập chỉ mục và các thay đổi khác trên website, nên riêng phép đo sẽ không cho tôi biết nguyên nhân.

E-E-A-T có ý nghĩa trong AI Overview và trợ lý AI không?

Google viết rằng AI Overview và Chế độ AI dựa trên các hệ thống xếp hạng và hệ thống chất lượng cốt lõi của họ, nên cùng những nguyên tắc đó áp dụng cả ở đó. Theo bản tiếng Ba Lan của hướng dẫn Google về các tính năng AI tạo sinh, câu trả lời được tạo từ các trang mà hệ thống xếp hạng cốt lõi lấy từ chỉ mục, và Google khuyên làm nội dung “có ý kiến độc đáo của chuyên gia hoặc người có kinh nghiệm, vượt ra ngoài kiến thức phổ biến và thông tin thông thường” (Google Search Central, cập nhật ngày 15 tháng 7 năm 2026). Trong hướng dẫn này tôi không thấy mô tả một đánh giá E-E-A-T riêng cho AI Overview, và chính cụm E-E-A-T không xuất hiện trong đó.

Về ChatGPT, Perplexity và các trợ lý khác ngoài Google, tôi không biết nguồn nào nói rằng chúng đánh giá E-E-A-T. Các trợ lý này tìm trong công cụ tìm kiếm của chính chúng hoặc của người khác và có robot riêng. Tôi đã mô tả điều đó trong bài về SEO cho AI. Mẫu số chung tôi thấy chỉ có một: mô hình trả lời từ trí nhớ chỉ có thể lặp lại những gì đã viết về thương hiệu trong các văn bản mà nó học. Vì vậy điều có giá trị là chính uy tín ngoài website mà người đánh giá kiểm tra.

Người đánh giá của Google cũng đánh giá chính các câu trả lời của AI Overview. Search Engine Land và Marie Haynes chú ý rằng nguyên tắc từ tháng 9 năm 2025 có các ví dụ về AI Overview. Trong văn bản nguyên tắc tôi không thấy tên AI Overview, nên ở đây tôi dựa trên mô tả của họ:

Các nghiên cứu về lượt trích dẫn trong AI Overview không xác nhận rằng điều website tự viết về mình có giúp được. Seer Interactive lấy mẫu 8.500 từ khóa tiếng Anh ở Mỹ, tìm thấy 7.225 trang giành lượt trích dẫn đầu tiên trong AI Overview và phân tích 6.354 trang trong số đó (đo ngày 7-13 tháng 5 năm 2026):

Seer đo E-E-A-T bằng sự có mặt của tiểu sử tác giả, tức bằng điều website viết về mình, chứ không phải bằng uy tín. Theo Seer, nhiều lượt trích dẫn đầu tiên nhất, 20,4%, thuộc về Reddit, nơi không có tiểu sử. Đây là so sánh các nhóm website có đặc điểm khác nhau, nên nó không tách được ảnh hưởng của riêng tiểu sử. Nhưng nó khớp với nghiên cứu của Ahrefs, trong đó việc thương hiệu có mặt trong AI Overview gắn mạnh nhất với số lượt nhắc đến thương hiệu trên mạng, mà tôi mô tả trong bài về link building trong kỷ nguyên AI. Lily Ray nói về điều này như sau:

Cách tôi đo uy tín thương hiệu trong các trợ lý AI tôi mô tả trong bài về khả năng hiển thị thương hiệu trong AI, còn cách tôi lên kế hoạch cho lượt nhắc đến trên truyền thông của người khác bằng digital PR, tức những bài đăng mà ban biên tập tự quyết định, tôi mô tả trong bài về link building trong kỷ nguyên AI.

Nguyên tắc của Google nói gì về bài viết do AI viết?

Nguyên tắc không đánh giá việc bài viết có được tạo với sự giúp đỡ của AI hay không, mà đánh giá có bao nhiêu công sức, tính nguyên bản và giá trị cho người đọc trong đó, và bản thân việc dùng công cụ AI tạo sinh theo nguyên tắc không quyết định mức nỗ lực hay đánh giá website (tr. 43). Nguyên tắc gọi AI tạo sinh là công cụ hữu ích mà, như mọi công cụ, cũng có thể bị dùng sai (tr. 10). Ví dụ trong nguyên tắc: bằng công cụ AI tạo sinh, với nhiều công sức có thể làm ra hình ảnh gốc chất lượng cao, nhưng cũng có thể làm ra nội dung chất lượng thấp nhất (tr. 43).

Chất lượng nội dung chính người đánh giá kiểm tra theo bốn tiêu chí từ mục 3.2 (tr. 21), và không tiêu chí nào liên quan đến công cụ đã tạo ra bài viết:

• Nỗ lực. Con người đã chủ động làm việc với nội dung đến đâu. Nỗ lực cũng là việc xây dựng chức năng hoặc hệ thống của website, ví dụ dịch vụ dịch máy, nhưng hàng nghìn trang làm tự động bằng cách cho các văn bản có sẵn, công khai đi qua chương trình dịch, không có giám sát và không chọn lọc thủ công, theo nguyên tắc thì không có nỗ lực.
• Tính nguyên bản. Nội dung có đưa ra điều mà các website khác không có không, và nếu nội dung tương tự đã có thì website này có phải nguồn gốc của chúng không.
• Tài năng hoặc kỹ năng. Nội dung được làm đủ khéo để cho người đọc điều họ đến tìm không.
• Độ chính xác. Ở các website thông tin là sự phù hợp với sự thật, còn ở chủ đề YMYL còn là sự phù hợp với kiến thức đã được chuyên gia thừa nhận.

Bốn tiêu chí này cũng được tài liệu của Google về nội dung hữu ích mô tả, kèm ví dụ về AI một cách trực tiếp: “dùng AI tạo sinh để tạo lượng lớn văn bản mà không có giám sát hoặc chọn lọc thủ công hầu như không cần nỗ lực” (Google Search Central, cập nhật ngày 8 tháng 10 năm 2026).

Khi nào bài viết do AI viết bị đánh giá thấp nhất?

Trong số các trang bị đánh giá thấp nhất (Lowest), nguyên tắc mô tả ba tình huống liên quan đến bài viết do AI viết, và ở mỗi tình huống vấn đề là thiếu đóng góp hoặc lừa đảo, chứ không phải bản thân công cụ.

• Nội dung không có đóng góp (mục 4.6.6, tr. 42-43). Toàn bộ hoặc gần như toàn bộ nội dung chính được sao chép, diễn đạt lại, nhúng từ nguồn khác hoặc tạo tự động hay bằng AI, với rất ít hoặc không có nỗ lực, tính nguyên bản và giá trị gia tăng. Việc nêu nguồn không thay đổi điều đó (tr. 42).
• Sản xuất trang hàng loạt (mục 4.6.5, tr. 42). Nhiều trang làm chủ yếu vì lợi ích của chủ sở hữu, không phải của người đọc, ví dụ bằng công cụ AI, để với ít công sức làm ra các trang không đem lại gì hơn những trang khác về cùng chủ đề. Người đánh giá cho mức thấp nhất bất kể các trang được tạo ra thế nào, cả khi họ không biết có dùng AI hay không nhưng sau khi xem vài trang của website thì rất nghi ngờ sự lạm dụng như vậy.
• Tác giả bịa đặt (mục 4.5.3, tr. 37). Nội dung do AI tạo, ký bằng những hồ sơ “tác giả” bịa ra, ví dụ có ảnh do AI tạo hoặc mô tả sai sự thật, để trông như do con người viết. Trong cùng nhóm nguyên tắc nêu bằng cấp giả, ví dụ tác giả xưng là bác sĩ.

Trong các ví dụ về mức thấp nhất, nguyên tắc cho thấy bài do AI viết và bài trông như vậy. Một bài y khoa, tức YMYL, theo nguyên tắc được tạo từ AI tạo sinh: nó bắt đầu bằng câu “Là một mô hình ngôn ngữ, tôi không có dữ liệu thời gian thực và kiến thức của tôi dừng ở tháng 9 năm 2021” và bị cắt giữa câu (tr. 55). Một website, trên trang “Về chúng tôi” báo là sẽ đăng thông tin cho người cao tuổi, có hàng trăm bài từ một mẫu về đủ chủ đề, ví dụ gà chịu được cái lạnh nào, với những câu hỏi và câu trả lời lặp lại. Nguyên tắc lưu ý rằng không biết các bài này được tạo ra thế nào, nhưng chúng không có vẻ do con người viết hay biên tập (tr. 58). Ở những website như vậy nguyên tắc mô tả cùng một mô hình: câu hỏi lấy ví dụ từ “Mọi người cũng hỏi” trên Google và câu trả lời từ nội dung được diễn đạt lại, thường làm bằng công cụ AI tạo sinh (tr. 55, mô hình tương tự ở tr. 58).

Cách nhận ra nội dung diễn đạt lại, nguyên tắc mô tả ở mục 4.6.7 (tr. 43-44): người đánh giá dán một câu từ trang vào công cụ tìm kiếm trong dấu ngoặc kép, cũng có thể thử không có dấu ngoặc, rồi so sánh các trang tìm được. Nội dung diễn đạt lại thường chỉ có thông tin phổ biến, phần lớn trùng với Wikipedia và các nguồn tương tự, tóm tắt một cuộc thảo luận hay một bài viết mà không thêm giá trị, hoặc có dấu vết công cụ AI, như các từ “As an AI language model” (Là một mô hình ngôn ngữ AI) (tr. 44).

Khi nào bài viết do AI viết bị đánh giá thấp?

Mức thấp (Low), cao hơn mức thấp nhất một bậc, nguyên tắc yêu cầu cho trang mà phần lớn nội dung được sao chép hoặc diễn đạt lại, còn tác giả đóng góp ít công sức: biên tập, chọn lọc, bố cục mới hay nội dung riêng (mục 5.2.1, tr. 61). Điểm khác với mức thấp nhất là tác giả đóng góp bao nhiêu: ở mức thấp nhất toàn bộ hoặc gần như toàn bộ nội dung không có nỗ lực, tính nguyên bản và giá trị gia tăng, còn ở mức thấp tác giả thêm ít giá trị qua biên tập, chọn lọc, bố cục mới hoặc nội dung riêng. Nguyên tắc bổ sung rằng mức thấp áp dụng cho nội dung làm bằng bất kỳ kỹ thuật nào, và nêu ví dụ là các danh sách “tốt nhất” dựa trên đánh giá và danh sách của người khác, với rất ít nội dung riêng (tr. 61).

Chất lượng thấp còn thể hiện qua các lỗi nhỏ: ở các website thông tin nguyên tắc coi chúng là bằng chứng của chất lượng thấp, còn lỗi gây hại hoặc nhiều đến mức website mất uy tín thì là cơ sở cho mức thấp nhất (mục 5.2, tr. 60). Với bài do AI viết điều này quan trọng, vì mô hình có thể sai, mà Google tự viết ở dưới. Nguyên tắc cũng lưu ý rằng chất lượng thấp không phải là gây hại: nội dung như vậy không đáp ứng điều kiện của mức thấp nhất và không gây hại, nhưng không cho người đọc điều họ đến tìm (tr. 61).

Mức thấp còn dành cho nhiều nội dung độn (filler), tức văn bản chuẩn bị với ít công sức, chiếm chỗ dễ thấy trên trang mà không phục vụ mục đích của trang, nhất là khi đứng trước điều người đọc tìm và vì thế làm khó việc dùng website (mục 5.2.2, tr. 62). Nguyên tắc không gắn nội dung độn với AI, và nêu ví dụ là hướng dẫn thủ công đơn giản với nhiều nội dung độn vô ích ở đầu trang (tr. 60).

Google thực thi gì đối với nội dung AI?

Nguyên tắc cho thấy Google muốn kết quả trông ra sao, còn điều Google thực thi được mô tả trong chính sách về spam. Theo các chính sách này, lạm dụng nội dung trên quy mô lớn (scaled content abuse) là “nhiều trang được tạo nhằm mục đích chính là thao túng thứ hạng tìm kiếm và không giúp ích cho người dùng”, còn ví dụ đầu tiên là “dùng công cụ AI tạo sinh hoặc các công cụ tương tự để tạo nhiều trang mà không mang lại thêm giá trị cho người dùng”. Google phát hiện vi phạm bằng hệ thống tự động và khi cần bằng con người, điều này có thể dẫn đến hành động thủ công, còn website vi phạm có thể bị hạ thứ hạng hoặc hoàn toàn không xuất hiện trong kết quả (Google Search Central, cập nhật ngày 2 tháng 9 năm 2026). Mục 4.6.5 của nguyên tắc dẫn đến quy tắc này và có cùng năm ví dụ, gần như cùng cách diễn đạt (tr. 42), còn nhật ký thay đổi cho biết tháng 1 năm 2025 mô tả mức thấp nhất và mức thấp được chỉnh cho khớp với chính sách về spam (tr. 182).

Google mô tả cùng ranh giới trong bài đăng ngày 8 tháng 2 năm 2023: hệ thống xếp hạng của họ nhằm thưởng cho nội dung nguyên bản, chất lượng cao “bất kể cách thức tạo ra”, và “việc dùng AI hay tự động hóa đúng cách không trái với nguyên tắc của chúng tôi”. Theo bài đó, điều vi phạm là tạo nội dung có mục đích chính là thao túng thứ hạng (Google Search Central, 08/02/2023). Cũng trong bài đó Google khuyên không ghi AI làm tác giả nội dung.

Google khuyên gì khi đăng nội dung do AI tạo?

Google khuyên kiểm tra thủ công độ chính xác của nội dung do AI tạo trước khi đăng, và nêu thông tin về tác giả cũng như cách nội dung được tạo ra ở nơi người đọc có thể tìm. Trong hướng dẫn về nội dung từ AI tạo sinh, Google viết rằng AI tạo sinh có thể hữu ích khi nghiên cứu chủ đề và tạo cấu trúc cho nội dung nguyên bản, nhưng các mô hình tạo sinh “không truy xuất sự thật, mà dự đoán chuỗi từ có khả năng xảy ra”, nên có thể sai, và “trước khi đăng nội dung do AI tạo cần kiểm tra thủ công độ chính xác và độ tin cậy của nó” (Google Search Central, cập nhật ngày 5 tháng 10 năm 2026). Hướng dẫn tự dẫn đến mục 4.6.5 và 4.6.6 của nguyên tắc.

Siêu dữ liệu trong hướng dẫn này có hai nghĩa khác nhau. Siêu dữ liệu của trang có AI, tức tiêu đề, mô tả meta, dữ liệu có cấu trúc và văn bản thay thế của hình ảnh, cần được kiểm tra như nội dung, vì chúng có thể xuất hiện trong kết quả. Siêu dữ liệu của tệp cho biết hình ảnh được tạo bằng AI: với nội dung tạo tự động, hướng dẫn khuyên cân nhắc thêm nó, còn trong Merchant Center nó là yêu cầu. Hình ảnh do AI tạo ở đó phải có trong siêu dữ liệu nhãn cho biết nó được tạo bằng AI, tức IPTC DigitalSourceType, với hình từ mô hình AI là giá trị TrainedAlgorithmicMedia, còn tiêu đề và mô tả sản phẩm từ AI được nêu trong các thuộc tính riêng structured_title và structured_description, đánh dấu là nội dung từ AI (digital_source_type với giá trị trained_algorithmic_media) (Trung tâm trợ giúp Google Merchant Center, kiểm tra ngày 26 tháng 10 năm 2026).

Cách cho người đọc thấy nội dung từ đâu ra, Google mô tả trong tài liệu về nội dung hữu ích bằng ba câu hỏi: ai, như thế nào và tại sao (Google Search Central). “Ai” là tên tác giả ở nơi người đọc mong đợi, kèm link đến thông tin về tác giả. “Như thế nào” là, với nội dung phần lớn được tạo tự động, ba câu hỏi: người đọc có thấy rõ việc dùng AI không, AI được dùng ra sao và vì sao được coi là hữu ích. Google khuyên nêu những thông tin này ở nơi người đọc có thể hỏi “Điều này được tạo ra như thế nào?”. “Tại sao” theo Google có lẽ là câu hỏi quan trọng nhất: nội dung phải được tạo ra trước hết cho con người, còn việc dùng AI chủ yếu để thao túng thứ hạng thì vi phạm chính sách về spam.

Người đánh giá coi gì là nỗ lực, còn chính sách về spam coi gì là lạm dụng?

Ranh giới không nằm giữa bài có AI và bài không có AI: người đánh giá nhìn vào nỗ lực, tính nguyên bản, giá trị cho người đọc và độ tin cậy, và mức thấp nhất có thể nhận cả một trang lẫn hàng trăm trang. Tôi đặt cạnh nhau điều nguyên tắc mô tả là nỗ lực và giá trị với điều chính nguyên tắc và chính sách về spam gọi là chất lượng thấp hay lạm dụng:

Bảng này không phải danh sách điều kiện mà khi đáp ứng thì bài sẽ nhận điểm cao hay thứ hạng cao hơn. Điểm của người đánh giá không dịch chuyển một trang cụ thể trong kết quả, như tôi viết ở phần về người đánh giá chất lượng, và trong các tài liệu của Google mà tôi trích ở đây không có mô tả hệ thống của họ đo nỗ lực thế nào. Tôi dùng nó như danh sách câu hỏi cho bài của chính mình trước khi đăng, còn cách tôi trả lời các câu hỏi của Google về nội dung của mình, tôi viết ở phần tiếp theo.

Các bài viết trên website này được tạo ra như thế nào?

Các bài trên rogala.pro tôi chuẩn bị cùng các agent AI trong Claude Code, còn luận điểm, dữ liệu và mỗi phiên bản ngôn ngữ đều do tôi chịu trách nhiệm: bản tiếng Ba Lan tôi đọc và chấp nhận trước khi đăng, còn các bản dịch đi qua kiểm tra mô tả bên dưới. Ba câu hỏi mà Google khuyên đặt ra về nội dung của chính mình (ai, như thế nào và tại sao), tôi trả lời bên dưới, còn cách các bản dịch được tạo ra tôi mô tả riêng:

• Ai. Tác giả và người chịu trách nhiệm về mỗi bài là tôi, Łukasz Rogala, còn tên tác giả và khung về tác giả cạnh mỗi bài dẫn đến trang giới thiệu về tôi. Tôi không ghi AI là tác giả.
• Như thế nào. Việc xem nguồn và kết quả Google, các script tính dữ liệu và bản nháp bài do các agent AI trong Claude Code chuẩn bị, theo hướng dẫn với quy tắc của tôi và danh sách nguồn. Dữ liệu riêng đến từ kho audit và từ các phép đo của tôi. Các agent ghi số liệu và trích dẫn vào bảng ghi chép nội bộ kèm địa chỉ nguồn và ngày kiểm tra, còn các nguồn kèm ngày kiểm tra nằm trong khối nguồn ở cuối mỗi bài. Bản nháp được các mô hình khác kiểm tra trong hai vòng, trong đó có mô hình của nhà sản xuất khác, Codex (OpenAI) hoặc Gemini (Google): vòng đầu tìm lỗi sự thật và chỗ thiếu, vòng hai chỉ kiểm tra các chỗ đã sửa. Sau đó tôi đọc bài và quyết định cái gì ở lại trong đó. Tôi dùng AI vì với một bài phải kiểm tra nhiều nguồn, tính dữ liệu từ kho audit và chuẩn bị 26 bản dịch, còn mô hình sắp xếp dữ liệu tốt, mô tả chúng và viết code.
• Bản dịch. Bản tiếng Ba Lan là bản gốc. Bản dịch sang 26 ngôn ngữ do các agent chuẩn bị, và được kiểm tra bằng hai cách: script so sánh với bản tiếng Ba Lan số liệu, link và bố cục bài, cùng một mô hình thứ hai. Trước khi đăng, không có người bản ngữ nào của ngôn ngữ đó đọc các bản này. Với ví dụ từ nguyên tắc, tức hàng nghìn văn bản có sẵn đi qua dịch máy mà không có giám sát, quy trình của tôi khác ở hai điểm: được dịch là bài của chính tôi mà tôi chịu trách nhiệm, và mỗi bản được script cùng mô hình thứ hai so với bản tiếng Ba Lan. Đây là kiểm tra tự động, không phải kiểm tra thủ công mà Google khuyên trước khi đăng nội dung từ AI, vì vậy khi các phiên bản có điểm khác nhau thì bản tiếng Ba Lan được ưu tiên. Nếu có chỗ nào trong bản tiếng Việt không khớp với bản tiếng Ba Lan hoặc nghe không tự nhiên, hãy viết cho tôi.
• Tại sao. Tôi viết cho chủ doanh nghiệp và marketer muốn kiểm tra website của mình hoặc chọn người giao SEO, chứ không phải để chiếm vị trí cho một từ khóa. Vì vậy cạnh các bài có danh sách câu hỏi, dữ liệu từ audit và tệp để làm việc, chứ không chỉ định nghĩa.

Các agent không quyết định tôi viết về gì hay luận điểm nào ở lại trong bài, lấy số liệu từ tệp nguồn chứ không phải từ trí nhớ của mô hình, và không đăng gì khi tôi chưa chấp nhận. Lỗi mà bạn báo hoặc tôi tự tìm thấy, tôi sửa trong bản tiếng Ba Lan và trong tất cả các bản dịch. Các công cụ tôi dùng và những thử nghiệm mà từ đó tôi chia công việc như vậy, tôi mô tả trong bài về công cụ AI trong SEO.

Không nên làm gì khi xây dựng E-E-A-T?

Nhiều tác hại nhất đến từ những mánh giả làm bằng chứng tin cậy, vì mỗi hình thức lừa đảo đều hạ đánh giá của cả website. Google viết rằng mỗi hình thức lừa đảo khiến website không đáng tin đối với người dùng và các hệ thống chất lượng tự động của họ (Google Search Central).

• Tác giả và chuyên gia giả. Thà ghi tên một người thật không có danh hiệu chuyên môn làm tác giả còn hơn ghi tên một bác sĩ bịa ra, vì Google gọi hồ sơ tác giả bịa đặt là lừa đảo, còn nguyên tắc đánh giá chúng thấp nhất, mà tôi mô tả ở phần về bài viết do AI viết.
• “Điểm E-E-A-T” từ công cụ mà đọc như đánh giá của Google. Google không công bố điểm như vậy, nên công cụ tính nó theo phương pháp riêng. Con số như vậy tôi coi là danh sách việc cần kiểm tra và xem bằng chứng nào đứng sau các điểm.
• Sao đánh giá chính công ty mình trong dữ liệu có cấu trúc. Google hiển thị đánh giá về công ty và tổ chức chỉ ở các website thu thập đánh giá về công ty khác, còn với đánh giá công ty trên website của chính nó thì dẫn đến chính sách về đánh giá tự gán (Google Search Central).
• Link đến “nguồn uy tín” chèn vào để nâng độ tin cậy trong mắt Google. Tôi không biết xác nhận nào rằng link đi ra là tín hiệu tin cậy. Nguồn cạnh các nhận định về số liệu và pháp lý tôi nêu cho người đọc muốn kiểm tra chúng.
• Đổi ngày mà không đổi nội dung. Google liệt kê điều này trong các đặc điểm của nội dung viết cho công cụ tìm kiếm và nói thêm rằng thêm hoặc bớt nội dung chỉ để trang trông mới sẽ không giúp ích (Google Search Central).
• Hàng trăm bài từ AI không có biên tập. Nhiều trang làm ra trước hết để thao túng thứ hạng, không có giá trị cho người đọc, thì chính sách về spam của Google gọi là lạm dụng. Ranh giới giữa chúng và bài có AI hỗ trợ nhưng có đóng góp của tác giả được thể hiện trong bảng ở phần về bài viết do AI viết.
• Một “chuyên gia về mọi thứ”. Tác giả ký các bài về khoản vay, thuốc và sửa nhà sẽ không thuyết phục được ai rằng họ có kiến thức ở từng chủ đề đó. Năng lực của tác giả phải khớp với chủ đề.

Câu hỏi thường gặp về E-E-A-T

Cải thiện E-E-A-T thế nào và bắt đầu từ đâu?

Cải thiện E-E-A-T là bổ sung những bằng chứng mà người đọc và người đánh giá có thể kiểm tra, và bắt đầu từ ba lần kiểm tra không tốn gì. Trước hết hãy quyết định chủ đề nào trên website là YMYL, vì yêu cầu ở đó cao nhất. Sau đó mở năm trang quan trọng nhất và kiểm tra xem từ mỗi trang, trong hai lần nhấp, bạn có đến được dữ liệu công ty, liên hệ và tác giả có mô tả không. Cuối cùng tìm tên công ty với -site: và đọc người khác viết gì về nó. Những chỗ thiếu bạn tìm được hãy bổ sung theo các chữ cái của E-E-A-T, bắt đầu từ độ tin cậy:

• Độ tin cậy. Dữ liệu công ty, liên hệ và điều khoản truy cập được từ mọi trang con, còn ở cửa hàng thì cả thanh toán, đổi và hoàn hàng, cùng đánh giá có nội dung chứ không chỉ số sao (tr. 16, 18 và 23).
• Trải nghiệm. Ở các bài đánh giá và lời khuyên là ảnh, số đo và mô tả cách dùng của chính bạn, tức điều không thể chép từ bài của người khác (tr. 26).
• Chuyên môn. Tên của người thật có trình độ phù hợp với chủ đề, còn ở chủ đề YMYL là nội dung do chuyên gia chuẩn bị hoặc kiểm tra (tr. 28 và 36). Ngày thẩm định hãy nêu riêng khỏi ngày cập nhật, như Healthline làm trong lịch sử thay đổi.
• Tính xác đáng. Lượt nhắc đến và bài đăng trên truyền thông của người khác, mà bạn tìm bằng cùng truy vấn với -site: (tr. 23). Trên website của mình mọi thứ tùy thuộc vào bạn, còn lượt nhắc đến trên truyền thông của người khác tùy thuộc vào ban biên tập của họ; tôi mô tả cách có được những lượt nhắc đến này trong bài về link building.

Thứ tự những việc này tôi ấn định trong chiến lược SEO. Nếu website nói về sức khỏe, tiền bạc hay pháp luật và bạn không biết bắt đầu từ đâu, thì đó là chủ đề tốt cho buổi tư vấn.