Gorąca dyskusja wokół treści AI i Google

Czy Google właśnie zachęca marketerów do „skalowania” treści, które jego własne wytyczne mogą uznać za spam? Pytanie wybuchło po prezentacji narzędzia Opal. Co się faktycznie wydarzyło oraz jak bezpiecznie z tego trendu skorzystać?

Co zmienia zwiększenie dostępności Opal?

Google rozszerzył dostępność Opal – eksperymentalnego narzędzia typu no-code (czyli „bez kodowania”) do budowania mini-aplikacji AI i automatyzowania zadań na styku danych i kreacji – na ponad 160 krajów^{[1] [2]}. W materiałach Google pojawiły się przykłady wykorzystania Opal do „generowania zoptymalizowanych treści w skalowalny sposób”: od generatorów zasobów marketingowych (posty blogowe, opisy do social mediów, skrypty do reklam video), po narzędzia tworzące grafiki z nakładkami tekstowymi, co wywołało w środowisku SEO pytania o spójność z polityką Google wobec „scaled content” (masowo generowanych treści niskiej jakości)^[3].

Kontekst jest ważny, bowiem od marca 2024 r. Google ma zaostrzone zasady przeciwko scaled content abuse – czyli tworzeniu „hurtowych” stron głównie po to, by manipulować rankingami, niezależnie od tego, czy treści powstały ręcznie, czy przy pomocy AI^{[4] [5]}. Równolegle doprecyzowano reguły site reputation abuse (nadużywanie reputacji cudzych serwisów do pozycjonowania cudzej, słabej jakości zawartości)^[6].

Powyższe wydarzenia wywołały zarzut „dwutorowości”: z jednej strony Google udostępnia narzędzie do skalowania produkcji, z drugiej zapowiada ostrzejsze polityki anty-spamowe. Google odpowiada, że AI nie jest zakazana, ale nieustająco liczą się wartość dla użytkownika i cel publikacji.

Jak przygotować się do zmian wywołanych przez Opal?

W krótkim terminie użycie Opal może realnie skrócić czas do publikacji kampanii contentowych. Jednak skalowanie dla skali – masowe, powtarzalne teksty bez oryginalnych danych, opinii czy użytecznego porównania – to ryzyko wejścia w obszar treści niskiej jakości i filtrów anty-spamowych Google. Opal może zatem przyspieszyć proces, ale nie zwalnia z redakcji, sprawdzania faktów, zawierania unikalnych wniosków i jasnego celu dla użytkownika^[7].

Dobrze jest zatem traktować narzędzia AI jako edytora-asystenta, nie jako taśmę produkcyjną. Warto ustalić politykę „AI pomogło, człowiek sprawdził i zedytował”: każda publikacja powinna mieć ludzką redakcję, podpis/autorstwo, źródła danych i jasno zdefiniowaną wartość (np. własne porównanie, test, kalkulator czy case).

Cały czas należy działać według wytycznych Google (najważniejsze to E-E-A-T, pomocność, brak prób „nabijania” indeksu), a przy współpracy z zewnętrznymi serwisami uważać na ryzyko site reputation abuse. Jeśli używasz generatorów „assetów marketingowych” (czyli tekstów i grafik), używaj ich do wersji roboczych, a finalne wersje dopieszczaj ręcznie. Będzie to zgodne z duchem oficjalnych zasad Google: AI jest OK, o ile służy użytkownikowi, a nie rankingom^[8].

Zawsze warto też monitorować reakcje branży – media specjalistyczne (np. Search Engine Land czy SERoundtable) śledzą, jak Google pozycjonuje Opal i jak egzekwuje własne polityki. To dobry barometr, czy granice „skali” są przesuwane, czy będą ostrzej pilnowane. W razie wątpliwości warto porównywać komunikaty o Opal z bieżącymi aktualizacjami dokumentacji Search Central – jeśli pojawią się kolejne doprecyzowania, prędko trafią właśnie tam.

Narzędzia w rodzaju Opal mogą pomóc tworzyć treści szybciej, ale przewagę rynkową da tylko treść lepsza, czyli z oryginalnymi danymi, jasnym zastosowaniem i redakcją. Masówka „pod ranking” cały czas pozostaje drogą na skróty obarczoną dużym ryzykiem.