Google: każdą treść z AI sprawdź ręcznie przed publikacją. W Merchant Center tytuł i opis z AI mają własne atrybuty, sprawdź, co wysyła Twój feed

1 października Google zmienił stronę dokumentacji o treściach z generatywnej AI i dopisał zdanie, którego wcześniej tam nie było: „It is critical to manually factcheck and review all AI-generated content for accuracy and trustworthiness before publishing”. Dla mnie jako sprzedawcy to nie jest wiadomość o SEO. To wiadomość o opisach produktów, które generują wtyczki do sklepów, i o feedzie, w którym Google od dawna wymaga, żeby tytuł i opis z AI szły osobnym atrybutem. Sprawdziłem, co dokładnie się zmieniło, co obowiązywało wcześniej i co z tego wynika na tydzień przed przygotowaniami do sezonu.

Co Google dopisał 1 października

Dziennik zmian dokumentacji z 1 października mówi krótko: przewodnik o treściach z generatywnej AI uzupełniono o informacje z wytycznych dla oceniających jakość wyszukiwania (Search Quality Rater Guidelines). Barry'emu Schwartzowi z Search Engine Roundtable Google powiedział, że chodziło o zsynchronizowanie dokumentacji z prezentacjami pokazywanymi na konferencjach dla deweloperów. Schwartz zwraca uwagę, że słowo „critical” pojawia się w dokumentacji Google rzadko.

Na stronie są teraz trzy zdania, które warto przeczytać w oryginale. Pierwsze mówi, że przed publikacją każdą treść z AI trzeba ręcznie sprawdzić pod kątem dokładności i wiarygodności. Drugie wyjaśnia dlaczego: „generative models don't retrieve facts, but predict a likely sequence of words based on their training data”, więc wynik może zawierać nieścisłości, które Google nazywa po imieniu: halucynacje. Trzecie zostało z poprzedniej wersji: używanie generatywnej AI do tworzenia wielu stron bez wartości dla użytkowników może naruszać politykę spamu o nadużywaniu treści na dużą skalę. Do tego zalecenie, nie wymóg: informacja o tym, jak treść powstała, daje czytelnikom kontekst.

Polska wersja tej strony ma datę aktualizacji 31 grudnia 2025 i zdania o ręcznym sprawdzaniu jeszcze nie zawiera. Mówi ogólnie o „dokładności, jakości i trafności”. Jeśli ktoś w Twoim zespole czyta dokumentację po polsku, przez jakiś czas będzie czytał starszą wersję.

Dlaczego czytam to jako sprzedawca, nie jako SEO

Google nie dodał tego zdania do polityki spamu. Dodał je do przewodnika, który tłumaczy, jak oceniana jest jakość treści. Dla sklepu znaczy to tyle, że opis z AI nie jest problemem przez to, że napisała go maszyna, tylko przez to, co maszyna w nim zmyśli. Sprzedaję tonery i wiem, jak wygląda halucynacja w mojej branży: model dopisuje do karty zamiennika drukarkę, do której wkład nie pasuje, albo wydajność 2600 stron zamienia na 2800, bo taka liczba częściej występuje w tekstach o podobnych produktach. Tekst brzmi świetnie, parametr jest fałszywy. Google oceni to jako treść niedokładną. Klient oceni to jako reklamację, bo opis produktu jest częścią umowy, a kurier przywiezie zwrot.

To nie jest ryzyko teoretyczne. Inspekcja Handlowa w pierwszym półroczu porównywała opisy online ze wszywkami i w 188 z 949 partii ubrań znalazła błędy w oznakowaniu, w tym rozjazd między składem na stronie sklepu a składem na etykiecie. Tam źródłem błędu były feedy dostawców po angielsku i jeden opis dla wielu wariantów. Generator opisów dodaje do tej listy kolejne źródło, które myli się płynnie i z pewnością siebie. Z raportu Gemius z 30 września wiemy też, że 69% kupujących chce wyraźnego oznaczenia zdjęć produktów zrobionych lub poprawionych przez AI. Klient nie ma nic przeciwko AI w sklepie. Ma coś przeciwko temu, żeby AI go okłamała.

W feedzie tytuł i opis z AI mają własne atrybuty

Tu jest część, o której w rozmowach o AI w e-commerce prawie nikt nie mówi, choć jest w specyfikacji Merchant Center od dawna. Ta sama strona Google o treściach z AI przypomina, że dane produktowe wygenerowane przez AI, takie jak tytuł i opis, „must be specified separately and labeled as AI-generated”. Polska pomoc Merchant Center do atrybutu tytuł stawia to twardo: „W przypadku wszystkich tytułów utworzonych przy użyciu generatywnej AI musisz podać atrybut tytuł strukturalny [structured_title]”. Atrybut ma dwa podatrybuty: digital_source_type z wartością trained_algorithmic_media dla tekstu z AI (albo default dla ludzkiego) i content z samym tytułem, do 150 znaków. Dla opisów działa to identycznie: structured_description, digital_source_type, content do 5000 znaków. Specyfikacja danych produktów dodaje regułę, która psuje półśrodki: jeśli wyślesz zarówno structured_title, jak i title, Google użyje tylko title. Nie da się więc oznaczyć tytułu z AI „przy okazji”, zostawiając stary atrybut w pliku.

Ze zdjęciami jest podobnie. Pomoc do atrybutu image_link mówi, że wszystkie obrazy utworzone przy użyciu generatywnej AI muszą zawierać metadane wskazujące, że zostały wygenerowane, na przykład znacznik IPTC DigitalSourceType, i że nie wolno tych znaczników usuwać. Jeśli Twój proces obróbki zdjęć zapisuje pliki na nowo i czyści metadane, sam je wycinasz, zanim Google zdąży je przeczytać.

Czego na tych stronach nie ma: kary. Google nie pisze, co stanie się z ofertą, która ma tytuł z AI w zwykłym atrybucie. Traktuję to jak każdą inną regułę specyfikacji: dziś brak egzekucji, jutro ostrzeżenie w diagnostyce, kiedyś odrzucenie. Przewaga tego, kto zrobi to teraz, polega na tym, że robi to spokojnie, a nie w listopadzie.

W praktyce problem leży w narzędziu do feedu. Wtyczka albo platforma feedowa mapuje nazwę produktu ze sklepu na title, a opis na description, i nikogo nie pyta, kto te teksty napisał. Jeśli opisy generujesz w sklepie wtyczką AI, a feed bierze je z tego samego pola, wysyłasz treść z AI pod atrybutem dla treści ludzkiej. Sprawdź w dokumentacji swojego narzędzia, czy ma pola structured_title i structured_description; jeśli nie, zgłoś to dostawcy, bo to on jest w tyle za specyfikacją. Jest w tym pewna ironia: Google sam przepisuje tytuły z feedu swoją AI i pokazuje obie wersje w raporcie „Product titles”. Od Ciebie wymaga, żebyś swoją wersję oznaczył.

Co z drugą falą spam update'u

Aktualizacja dokumentacji wypadła w dniu, w którym Search Engine Roundtable opisał drugą falę wrześniowego spam update'u: po pierwszym uderzeniu 25–27 września narzędzia pokazały kolejny skok wahań 30 września i 1 października, a Glenn Gabe dostaje od właścicieli witryn maile o dużych spadkach dokładnie z 30 września. Google mówi, że zmiana w dokumentacji to synchronizacja z prezentacjami, nie reakcja na update, i nie mam powodu w to nie wierzyć. Dla sklepu oba zdarzenia prowadzą jednak do tej samej listy. Pisałem we wtorek, żeby do końca wdrożenia, czyli do około 8 października, nie przepisywać opisów masowo. To nadal obowiązuje. Poprawienie fałszywego parametru w karcie produktu to nie jest przepisywanie opisów, to naprawa błędu, i tego nie odkładam na po update'cie.

Jak bym to ustawił w sklepie z tonerami

Generator opisów dostaje tylko to, co jest w atrybutach: model, kompatybilność, wydajność, kolor, pojemność. Nie dostaje polecenia „napisz atrakcyjny opis tonera”, bo wtedy sam dopisze parametry, których nikt mu nie dał. Każdy wygenerowany tekst porównuje się z kartą producenta, a próbkę dwudziestu najlepiej sprzedających się produktów czyta człowiek co miesiąc, bo błąd w bestsellerze kosztuje najwięcej zwrotów. Zapisuje się, kto sprawdził i kiedy. Ten sam rejestr przyda się, gdy od 28 października KRiBSI zapyta, gdzie w sklepie pracuje AI, choć art. 50 AI Act oznaczania zwykłych opisów nie wymaga. Reguła, którą opisaliśmy we wrześniu, że człowiek daje dane i tezę, AI skaluje, a człowiek podpisuje, dostała właśnie potwierdzenie od Google. Podpisuje znaczy sprawdza.

Co zrobić w najbliższym tygodniu

1. Spisz, gdzie w sklepie treści generuje AI: wtyczka do opisów, narzędzie do zdjęć, generator tytułów w platformie feedowej, tłumaczenia. Jedna strona: nazwa narzędzia i pole w bazie, które wypełnia.
2. Weź 20 bestsellerów z opisami z AI i porównaj każdy parametr z kartą producenta. Policz błędy. Jeśli jest ich więcej niż zero, rozszerz próbkę na całą kategorię.
3. Sprawdź w podglądzie feedu, pod jakim atrybutem wychodzą tytuły i opisy: title i description czy structured_title i structured_description z digital_source_type. Jeśli teksty są z AI i idą zwykłym atrybutem, zgłoś dostawcy narzędzia brak pól.
4. Otwórz jedno zdjęcie z AI z Twojego serwera w narzędziu do podglądu metadanych i sprawdź, czy znacznik IPTC DigitalSourceType przeżył obróbkę i kompresję.
5. Zmień polecenie w generatorze: dane tylko z atrybutów, zakaz dopisywania parametrów, których nie ma na wejściu. Przetestuj na pięciu produktach i porównaj z kartą producenta.
6. Do końca wdrożenia spam update'u poprawiaj błędy rzeczowe, nie przepisuj opisów. Masowe zmiany zaplanuj po 8 października, po sprawdzeniu w Search Console, co zrobił update.

Jeśli chcesz sprawdzić, co generują Twoje narzędzia i co dokładnie wychodzi w feedzie do Google, napisz do nas.