EEAT di Google
EEAT è un acronimo che Google usa nelle sue linee guida per i valutatori di qualità di ricerca, ovvero i quality raters, per assicurarsi che i contenuti di alta qualità siano premiati con una maggiore visibilità, mentre quelli di bassa qualità siano meno visibili.
Le sue iniziali significano Experience (Esperienza, elemento aggiunto nel dicembre 2022), Expertise (Competenza), Authoritativeness (Autorevolezza) e Trustworthiness o Trust (Affidabilità), che rappresentano i fattori che Google considera quando valuta la qualità di una pagina web – per la precisione, è il paradigma a cui Google fa riferimento per valutare la qualità dei contenuti di un sito web, e che serve ai quality raters per la loro attività.
Semplificando, un alto punteggio EEAT equivale a una pagina di alta qualità, che può influire positivamente sulla visibilità nei risultati di ricerca. Questi valori sono importanti soprattutto per quanto riguarda le pagine che trattano argomenti YMYL (Your Money or Your Life), ovvero quelle pagine che possono influenzare significativamente la salute, la stabilità finanziaria o la sicurezza delle persone: i quattro fattori della EEAT aiutano a determinare se un sito web fornisce valore agli utenti, se è una fonte affidabile e se merita un buon posizionamento nei risultati di ricerca.
Il primo riferimento ufficiale a questo framework appare nell’edizione del 2014 delle Google Search Quality Rater Guidelines, quando viene introdotto per la prima volta l’acronimo E-A-T, che sta per Expertise, Authoritativeness e Trustworthiness. Da quel momento, questi principi diventano fondamentali per la valutazione dei contenuti da parte dei quality raters e per il perfezionamento degli algoritmi di Google, come criteri che Google richiede ai suoi valutatori di adottare per determinare l’affidabilità e la credibilità dei contenuti offerti da un creatore di contenuti e da un sito. Nel dicembre 2022, poi, è stata aggiunta la E di Experience, che riflette l’importanza crescente che Google attribuisce non solo alla conoscenza teorica e all’autorità formale, ma anche all’esperienza personale e pratica degli autori nel fornire contenuti di qualità.
Il framework ha assunto un secondo ruolo con l’arrivo delle risposte generate. I modelli non valutano l’EEAT come fa un quality rater, ma attingono agli indici di ricerca e quindi ereditano le valutazioni che quegli indici hanno già espresso su contenuti e siti. A questo si aggiunge un effetto che nasce dall’addestramento: un brand descritto in modo coerente e citato in contesti attendibili viene richiamato con più facilità quando la domanda riguarda il suo settore.
In pratica i segnali che l’EEAT chiede di curare, dall’autore riconoscibile all’esperienza diretta dimostrata, dalle fonti verificabili alla trasparenza su chi pubblica, sono gli stessi che rendono un contenuto adatto a essere ripreso come fonte in una risposta AI. È il punto di contatto fra il lavoro SEO e la SEO for AI.