Glossário

E-E-A-T

E-E-A-T significa experiência, conhecimento especializado, autoridade e confiabilidade. O Google usa estes conceitos nas suas orientações para avaliar a qualidade do conteúdo, com a confiabilidade no centro da avaliação. E-E-A-T não é um único fator numérico de classificação. Ajuda a explicar por que razão o leitor deve conseguir avaliar quem produziu a informação e se ela é fiável.

Porque é importante para uma empresa

Os compradores precisam de provas de que a empresa consegue prestar o serviço anunciado. Qualificações específicas, autores identificados e informações corretas sobre os serviços ajudam a avaliar essas provas. As alegações de experiência perdem força quando não há exemplos, indicação da sua origem ou forma de as verificar.

Exemplo e evidências

O relatório Index da AIGROW publica o seu método de medição e as suas limitações. Os leitores podem examinar como foi calculada uma Taxa de recomendação IA antes de a utilizar. Isto é transparência sobre as provas apresentadas, não uma afirmação de que publicar um método confere uma pontuação E-E-A-T do Google.

Leia o método e as limitações do Index

O que fazer agora

Identifique a empresa responsável e, quando relevante, o autor ou revisor. Cite a fonte das afirmações factuais. Apresente experiência real com contexto suficiente para a avaliar e corrija os erros. Evite inventar qualificações, testemunhos e prémios.

Pergunta frequente

Não existe uma pontuação E-E-A-T numérica, pública e oficial para um site. Uma lista de verificação pode identificar a falta de provas ou a falta de clareza sobre quem é responsável pelo site, mas a pontuação que apresenta resulta do modelo da própria ferramenta e deve ser identificada como tal.

Termos relacionados

Fontes e método

Fontes consultadas em 2026-10-09. Os exemplos assinalados como ilustrativos não são resultados empresariais medidos.

Verifique se a sua empresa aparece nas respostas de IA

Faça a análise gratuita para ver que assistentes mencionam a sua empresa e que informações precisam de atenção. A análise é uma amostra, não uma promessa de recomendações futuras.