Jak Google rozpoznaje czy tekst jest pisany przez AI

Czy wam też to nie daje spać? Jak Google rozpoznaje czy tekst jest pisany przez AI? Google nie ma magicznej różdżki, która od razu wykryje, czy tekst napisał człowiek czy komputer. I szczerze mówiąc – nie obchodzi go to zbytnio. Liczy się jedno: czy twój tekst jest naprawdę pomocny dla ludzi, którzy go czytają.

Zamiast łowić „roboty piszące”, Google skupia się na tym, co zawsze było ważne – czy treść ma sens i czy można jej zaufać.

Jak Google sprawdza, czy twój tekst jest warty uwagi?

Używa do tego systemu EEAT – brzmi skomplikowanie, ale to proste pytania:

• Czy widać, że autor wie, o czym pisze? (ma doświadczenie, podaje konkretne przykłady)
• Czy można mu zaufać? (nie pisze bzdur, nie clickbaituje, podaje źródła)
• Czy jest rozpoznawalny w swojej branży? (inni go cytują, ma profil, reputację)

Przykłady:

• Artykuł o leczeniu trądziku napisany przez dermatologa, który w tekście odwołuje się do konkretnych przypadków z gabinetu.
• Recenzja sprzętu fotograficznego napisana przez zawodowego fotografa, zawierająca zdjęcia wykonane testowanym aparatem.
• Poradnik o inwestowaniu przygotowany przez osobę, która prowadzi portfel i pokazuje swoje wyniki (np. z X lat).
• Np: mój linkedin :)P. czy jestem ekspertem? Marcin Kordowski -> 109 osobowości polskiego marketingu 2025 i Ranking 100 Polskich osobowości

Kiedy Google może się zorientować, że coś jest „dziwne”?

Niektóre teksty po prostu brzmią jak z fabryki:

• Używają ciągle tych samych sformułowań
• Nie mają żadnej głębi ani własnych przemyśleń
• Brzmią jak podręcznik, a nie jak żywy człowiek
• Są napakowane słowami kluczowymi w dziwnych miejscach

Ale uwaga – to nie znaczy, że Google automatycznie karze za AI. Po prostu słabe teksty (czy z AI, czy napisane przez człowieka) mają mniejsze szanse na wysokie pozycje.

Przykłady:

AI (słaba jakość):

Marketing to ważny element każdej firmy. Dzięki marketingowi firmy mogą zdobywać klientów i zwiększać sprzedaż. Dobry marketing to klucz do sukcesu.

Człowiek (naturalnie):

Dobrze zaplanowana kampania marketingowa potrafi nie tylko zwiększyć sprzedaż, ale też zbudować trwałe relacje z klientami. Przykładem może być kampania Nike „Just Do It”, która z biegiem lat stała się symbolem motywacji.

AI (płasko):

W dzisiejszych czasach technologia rozwija się bardzo szybko. Ludzie używają smartfonów i komputerów. Technologia pomaga w codziennym życiu.

Człowiek (z głębią):

Wzrost popularności smartfonów sprawił, że przeciętny użytkownik spędza dziś nawet 4 godziny dziennie z ekranem w ręku. To zmienia sposób, w jaki firmy projektują strony – muszą być mobilne, szybkie i intuicyjne.

AI (szkolny styl):

E-commerce to bardzo ważna część gospodarki. Wiele firm korzysta z e-commerce, ponieważ jest szybki i wygodny. E-commerce rośnie z roku na rok.

Człowiek (bardziej swobodnie, kontekstowo):

Zakupy online przestały być dodatkiem – dziś są podstawą działania wielu branż. Wystarczy spojrzeć na to, jak szybko tradycyjne sklepy wdrażają systemy click & collect czy płatności mobilne.

AI (keyword stuffing):

Jeśli szukasz najlepszego sklepu z butami sportowymi, ten sklep z butami sportowymi ma najlepsze buty sportowe, jakie znajdziesz online.

Człowiek (naturalnie):

Szukasz butów, które sprawdzą się zarówno na treningu, jak i w codziennym użytkowaniu? W naszym sklepie znajdziesz sprawdzone modele od topowych marek.

Co Google uwielbia w tekstach?

Treści, które pachną człowiekiem:

• Mają własne przemyślenia i opinie
• Opowiadają o prawdziwych doświadczeniach („Testowałem ten telefon przez miesiąc i oto co zauważyłem…”)
• Odpowiadają na konkretne pytania, a nie tylko opisują temat
• Mają prawdziwego autora – z imieniem, zdjęciem, może profilem LinkedIn

Moja opinia jest taka że w tym punkcie bardzo ciężko postawić granicę co jest a co nie jest moją opinią. AI może wygenerować dowolną liczbę opinii na wszystkie możliwe tematy. Czy ta opinia jest moja, czy napisała mi to AI. Moja opinia jest taka, że Google kompletnie nie radzi sobie z odsianiem tego co sztuczne od tego co jest ludzkie. Odczuwam to na moim blogu. Tracę i tracę i tracę ruch.

Jak pokazać Google, że jesteś prawdziwy?

• Podpisuj się pod swoimi tekstami – dodaj bio, zdjęcie, linki do social mediów
• Cytuj sprawdzone źródła – pokaż, skąd masz informacje
• Unikaj oczywistych błędów – pomyłek w datach, faktach, logice
• Używaj danych strukturalnych – pomóż Google zrozumieć, kto i kiedy napisał tekst

W moim przypadku wszystko jest spełnione ale nadal nie jestem w stanie wrócić na właściwe miejsce w SERP. To nie zawsze działa. Dotyczy to także kilku moich projektów które maja ciekawe i użyteczne treści pisane dla ludzi i przez ludzi.

Czego Google nie znosi?

• Masowej produkcji tekstów tylko po to, żeby mieć dużo treści
• Napychania słów kluczowych bez sensu
• Udawania eksperta – szczególnie w sprawach zdrowia czy finansów, gdy nie masz pojęcia

Bottom line: Google nie walczy z AI – walczy z kiepskimi treściami. Jeśli twój tekst (czy napisany przez ciebie, czy przy pomocy AI) jest naprawdę pomocny i wiarygodny, nie masz się czym martwić.

Chyba że Google się pomyli 🙂 i wtedy niewiele jestem w stanie zrobić. Zostawicie w komentarzach wasze opinie i wasze przykłady.

Jakie algorytmy służą do rozpoznawania Treści AI

Nie wprost. Ale korzysta z bardzo zaawansowanych modeli językowych, takich jak BERT, ALBERT czy SMITH, które potrafią wychwycić pewne wzorce i subtelności – albo ich brak – charakterystyczne dla treści generowanych przez AI.

Co to właściwie za modele?

Model	Co robi?
BERT	Umożliwia Google zrozumienie kontekstu słów w obu kierunkach. To on sprawia, że Google „czyta między wierszami”. Działa od 2019 roku.
ALBERT	To lżejsza, szybsza wersja BERT-a, ale równie skuteczna w zrozumieniu znaczeń.
SMITH	Specjalizuje się w długich tekstach – potrafi analizować całe artykuły, a nie tylko fragmenty, więc świetnie radzi sobie z oceną struktury i spójności treści.

Jak te modele pomagają Google „wyczuć” treści AI?

1. Zrozumienie kontekstu i głębi tekstu

AI często tworzy teksty, które na pierwszy rzut oka brzmią dobrze, ale są dość płytkie – brakuje w nich konkretów, przykładów, analizy.

Modele takie jak BERT czy SMITH potrafią ocenić, czy tekst:

• ma sensowną i logiczną strukturę,
• zawiera realne dane i odwołania do faktów,
• naprawdę odpowiada na pytanie użytkownika, czy tylko „coś mówi”.

jeśli tekst brzmi ogólnikowo i „pusto” – Google to zauważy.

2. Wzorce językowe i powtarzalność

Algorytmy Google potrafią wykryć teksty, które:

• powtarzają się schematycznie (np. te same frazy w każdej sekcji),
• brzmią zbyt „szkolnie” lub podręcznikowo,
• nie mają emocji ani osobistego tonu.

SMITH radzi sobie szczególnie dobrze z analizą dłuższych form – dzięki temu może zauważyć np. sztucznie rozciągniętą narrację bez realnej treści.

3. Ocena, czy tekst naprawdę coś daje użytkownikowi

Google nie interesuje, kto napisał tekst – człowiek czy AI – tylko czy tekst rozwiązuje problem użytkownika. Czy daje wartość? Czy odpowiada na pytanie konkretnie, a nie ogólnikowo?

W tym właśnie pomagają te modele: oceniają, czy treść faktycznie przydaje się ludziom, czy tylko wygląda „ładnie” – a w rzeczywistości niewiele wnosi.

Co z tego wynika?

Google nie rozpoznaje AI po podpisie pod tekstem, ale po jego jakości. Jeśli tekst:

• jest powtarzalny,
• nie wnosi nic nowego,
• brzmi sztucznie i powierzchownie,

to niezależnie od tego, kto go napisał – może zostać oceniony jako słaby i wypchnięty niżej w wynikach wyszukiwania.

Wnioski

Modele takie jak BERT, ALBERT i SMITH nie są wykrywaczami AI, ale pomagają Google:

• analizować treść głęboko i kontekstowo,
• ocenić jej strukturę, spójność i użyteczność,
• oraz odsiać treści, które nie niosą wartości.

Dlatego najlepszą strategią jest połączenie: AI + redakcja + doświadczenie autora + zrozumienie potrzeb użytkownika (czyli EEAT).

To przepis na treść, która nie tylko przejdzie algorytmy, ale też naprawdę komuś pomoże.

Żródła:

https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence_content_detection

https://medium.com/%40morad.stern/how-much-web-traffic-does-chatgpt-actually-drive-new-data-offers-a-billion-visit-answer-051d3f0b99b1

Google vs. ChatGPT: Is Traditional Search Still Strong in 2025?

AI Content vs. Google’s EEAT: How Continuous Updates Protect Search Quality

Artykuł uaktualniony 3 tygodnie