Google `contentEffort`: чи може LLM оцінювати, скільки роботи вкладено в контент

У витоку Google Content Warehouse 2024 року знайшли внутрішній атрибут:

contentEffort

Його опис максимально цікавий для SEO:

`LLM-based effort estimation for article pages`

Тобто всередині page-quality data існував числовий сигнал, де LLM оцінює effort для сторінок зі статтями.

Але важливе уточнення: ніхто поза Google не знає, чи цей сигнал зараз використовується в ranking і яку вагу він має.

Сам факт наявності атрибута ≠ підтверджений ranking factor.

При цьому публічна документація Google дуже добре збігається з самою концепцією.

Google зараз окремо виділяє чотири характеристики Main Content:

- Effort
- Originality
- Talent or skill
- Accuracy

І визначає Effort як те, наскільки реальна людська робота була вкладена у створення контенту або системи, яка його забезпечує.

Автоматична генерація великої кількості сторінок без manual oversight або curation — приклад little to no effort.

https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content

Найкорисніший практичний тест тут — replication cost.

Запитайте:

наскільки дорого конкуренту відтворити цю сторінку?

Low replication cost:

SERP → scrape → rewrite → ChatGPT → publish

Такий матеріал можна відтворити за декілька хвилин.

High replication cost:

- proprietary data;
- власні експерименти;
- оригінальні вимірювання;
- first-hand experience;
- інтерв'ю;
- власні screenshots або photos;
- custom tools;
- specialist judgment.

Наприклад:

Ми зібрали 10 найкращих SEO tools із відкритих джерел.

і

Ми прогнали 100 000 keywords через 7 SEO tools і порівняли accuracy їхніх search volumes.

можуть мати однакову кількість слів.

Але вартість відтворення інформації абсолютно різна.

Саме тому AI тут не є проблемою.

AI може бути частиною high-effort workflow:

original dataset → AI analysis → human verification → expert editing → publication

Проблемний сценарій інший:

keyword → prompt → generated article → publish

без HITL — Human in the Loop.

І ця логіка стає ще цікавішою для AEO / GEO.

У своїй новій документації по AI Search Google прямо рекомендує створювати non-commodity content: власні точки зору, first-hand experience та інформацію, яку не можна легко відтворити generative AI.

https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/ai-optimization-guide

Тому для аудиту контенту я б додав одне питання:

Що є на цій сторінці такого, чого не існувало в інтернеті до її публікації?

Якщо відповідь:

нічого

— можливо, проблема не в entities, кількості слів або keyword density.

Проблема в тому, що ваш контент занадто легко скопіювати або згенерувати заново.

Джерела:

- [Google Search Central — Creating helpful, reliable, people-first content]
- [Google — Generative AI optimization guide]
- [Cyrus Shepard — Content Effort: The Google Ranking Feature Nobody Talks About]
- [Hobo SEO — The contentEffort Attribute]
- [Searchable — The Content Effort Attribute]