Tak, i to wyraźnie — modele generatywne oraz systemy oceniające E-E-A-T przypisują większą wagę treściom zawierającym konkretne, weryfikowalne liczby (czas realizacji, wzrost konwersji, liczba przeprowadzonych wdrożeń) niż ogólnym sformułowaniom typu „skuteczne rozwiązania”. Nazwany klient i mierzalny wynik są trudniejsze do podrobienia niż deklaratywny opis, więc systemy AI traktują je jako silniejszy dowód realnego doświadczenia, czyli pierwszego „E” w E-E-A-T. Warunkiem jest jednak zgoda klienta na publikację danych oraz, jeśli to możliwe, link do niezależnego potwierdzenia (np. opinii w Google czy publicznego case study na stronie klienta). W naszych projektach każde case study zawiera konkretne liczby i, gdzie to możliwe, jest połączone z prawdziwym profilem klienta w sieci, a nie tylko opisem tekstowym. To jeden z najskuteczniejszych, choć czasochłonnych sposobów budowania zaufania, którego nie da się łatwo skopiować konkurencji.
Czy publikowanie surowych danych liczbowych i case studies z nazwanymi klientami wzmacnia widoczność w AI bardziej niż ogólne opisy usług?
