Czym jest Effort Score w SEO

AI, NLP i LLMs in SEO, Content marketing

Effort Score (EffortScore, z ang. można przetłumaczyć jako ocena wysiłku) to metryka ujawniona w wycieku wewnętrznych dokumentów Google (tzw. Google API Content Warehouse Leak). Służy do oceny „wysiłku” włożonego w stworzenie treści. Prawdopodobnie jest stosowana do klasyfikacji dokumentów w odniesieniu do innych treści w sieci, szczególnie tych tworzonych za pomocą pojedynczych promptów przez AI. Metryka ta pojawia się w module Content Quality Scores (CQS) i współtworzy składową formuły rankingowej (np. R = … + (… + EffortScore) + …).

Jak Google mierzy EffortScore?

Na podstawie przecieków można wywnioskować, że EffortScore opiera się na sygnałach przetwarzanych przez modele językowe (LLM) Google’a i obejmuje:

  • Tekst – analizowany przez mechanizmy typu PageEmbedding, TextConfidence.
  • Multimedia – np. ImageQualityClickSignals, VideoScore (czyli jakość i interakcje z grafikami i wideo).
  • UGC (user-generated content) – oceniany przez wskaźniki typu ugcDiscussionEffortScore oraz EFTS (Effort From Text and Signals), który łączy tekst, multimedia i zaangażowanie społeczności.

Z fragmentów wycieku:

EffortScore – Effort and quality in content creation
EFTS: Effort score incorporating text, multimedia, and comments.

Dlaczego to ważne?

EffortScore może być jednym z kluczowych sygnałów rankingowych (pośrednim lub bezpośrednim). Moim zdaniem może być używany już do wstępnej klasyfikacji treści w kontekście ich użyteczności i jakości. Założenia EffortScore korelują z wytycznymi Google Raters, gdzie podkreślana jest ocena contentu w kontekście tego, czy był wygenerowany „bezwysiłkowo” i bez wartości dodanej, czy też posiada unikalną wartość i jakieś cechy oryginalności.

Google chce promować treści, które są unikalne i głęboko wchodzą w temat – dłuższe, dobrze zredagowane, niosące nową wartość. Ocena jest dokonywana przez model językowy, więc może chodzić o porównanie do contentu, który mógłby być wygenerowany np. w Gemini czy ChatGPT za pomocą jednego promptu „napisz mi artykuł o {słowo kluczowe}”.

Dodatkową wartość mogą nieść multimedia, takie jak zdjęcia, infografiki, wideo, które ułatwiają zrozumienie treści.

Dodatkowym wyróżnikiem są treści dodawane przez użytkowników jak oceny i komentarze.

Przykłady wysokiego EffortScore

  • Długi poradnik z przykładami, zdjęciami i komentarzami użytkowników.
  • Recenzja produktu z pierwszej ręki, z oryginalnymi zdjęciami, filmem z testu i aktywną sekcją komentarzy.
  • Artykuł z analizą rynku, autorskimi wykresami i aktywnym feedbackiem od społeczności.

Jak zwiększyć EffortScore?

Jeśli chcesz poprawić EffortScore swoich treści, aby lepiej się indeksowały i rankowały:

  1. Pisz pogłębione i oryginalne treści – unikaj masowego AI-contentu bez wartości, tworzonego jedynie w oparciu o dane treningowe LLM i przeredagowane przeklejki z top10 (redagowane treści z Wiki itp.).
  2. Dodaj unikalne dane, własne opinie oraz elementy wizualne – zdjęcia, schematy, wykresy, screeny.
  3. Zachęcaj do interakcji – odpal sekcję komentarzy, opinii, recenzji.
  4. Regularnie aktualizuj treści (szczególnie artykuły oparte na danych), aby były zgodne z rzeczywistością. Zobacz także: freshness factor.

EffortScore w długofalowej strategii SEO

EffortScore to niby ukryty, ale coraz istotniejszy element oceny jakości treści przez Google. W dobie masowo produkowanych treści bez wartości dodanej i unikalnego wsadu (zob. RAG). Wynika z połączenia semantycznej analizy treści, wartości multimediów oraz zaangażowania użytkowników. Moim zdaniem to właśnie te czynniki będą coraz silniej premiowane w algorytmach Google, bo Google poszukuje autentyczności i oryginalności, a nie kolejnych serwisów opartych o przeredagowane zasoby z sieci.

Udostępnij post:

    Opisz swoje potrzeby:

    This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.