Modelowane listy odbiorców nie zawierają konkretnych osób, tylko prawdopodobieństwa. Wyjaśniam, jak powstają, gdzie ich szukać w panelu i jak czytać ich raporty.
Pierwszy raz zetknąłem się z tym tematem, gdy klient odesłał gotowy tekst z komentarzem, że wtyczka pokazuje czerwoną kropkę przy czytelności i trzeba to poprawić. Tekst był poprawny i rzeczowy. Wtyczka miała pretensje o długość zdań.
Skończyło się kilkoma godzinami dyskusji o czymś, co jest zwykłym wynikiem prostego wzoru arytmetycznego. Uważam, że warto ten wzór rozumieć, bo wtedy wiadomo, kiedy jego wynik coś znaczy, a kiedy jest po prostu policzoną długością wyrazów.
Poniżej wyjaśniam, czym wskaźnik czytelności jest, co da się powiedzieć o jego związku z pozycjonowaniem, i dlaczego w polskich tekstach jego bezkrytyczne stosowanie prowadzi na manowce.
To liczba wyliczona ze statystyki tekstu, nie ocena jego treści. Najpopularniejsze wzory — Flesch Reading Ease, Flesch-Kincaid, indeks FOG czy SMOG — powstały w połowie dwudziestego wieku, w większości na potrzeby wojska i szkolnictwa amerykańskiego. Chodziło o odpowiedź na praktyczne pytanie: od jakiego poziomu edukacji dany dokument jest zrozumiały.
Wszystkie liczą w zasadzie to samo. Biorą średnią długość zdania i udział długich słów, czyli takich o wielu sylabach, i mieszają to w jednym równaniu. Efekt podaje się jako punkty w skali albo jako liczbę lat nauki potrzebnych do zrozumienia tekstu.
Z tego wynika najważniejsza rzecz, którą trzeba o tych wskaźnikach wiedzieć: nie mają pojęcia o sensie. Nie rozpoznają żargonu, nie widzą, że akapit nie trzyma się logicznie, i nie zauważą, że tekst nie odpowiada na pytanie tytułu. Zbiór krótkich zdań pozbawionych treści dostanie znakomity wynik.
Wtyczki SEO w systemach zarządzania treścią pokazują zwykle jeden z tych wskaźników razem z własnymi zaleceniami dotyczącymi długości akapitów i strony biernej. Zalecenia bywają sensowne, ale są to zalecenia autora wtyczki, nie wymogi wyszukiwarki. To rozróżnienie gubi się najczęściej.
Nie znam żadnego oficjalnego potwierdzenia, że Google liczy wskaźnik czytelności i wykorzystuje go jako sygnał rankingowy. Przedstawiciele wyszukiwarki pytani o to przy różnych okazjach konsekwentnie zaprzeczają istnieniu takiego osobnego miernika.
To, co znajduje się w dokumentacji, jest sformułowane inaczej i celowo nieprecyzyjnie. Wytyczne dotyczące tworzenia pomocnych treści mówią o tekstach dobrze napisanych, wolnych od błędów, przygotowanych z myślą o czytelniku, a nie o systemie rankingowym. To pytania jakościowe, nie próg liczbowy.
Widzę tu ważną różnicę praktyczną. Gdyby czytelność była czynnikiem rankingowym, dałoby się ją optymalizować bezpośrednio — skrócić zdania i przesunąć się w wynikach. Skoro nią nie jest, to jedyna droga, jaką może działać, jest pośrednia: przez to, czy człowiek na stronie znajduje odpowiedź, czy zostaje, wraca, poleca i powołuje się na tekst.
Traktuję więc wskaźnik jak termometr, a nie jak dźwignię. Termometr pokazuje, że coś jest nie tak. Nie leczy.
Na kontach, którymi się zajmuję, teksty rozumiane bez wysiłku radzą sobie lepiej niż te, przez które trzeba się przebijać. Nie mam podstaw, żeby przypisywać to konkretnemu sygnałowi w algorytmie, i nie zamierzam tego robić. Mechanizm wydaje mi się prostszy.
Tekst, który da się zrozumieć od pierwszego czytania, jest częściej dokańczany, częściej przesyłany dalej i częściej cytowany przez innych. Jest też łatwiejszy do streszczenia — a to ma dziś znaczenie, bo od marca w polskich wynikach pojawiają się generowane podsumowania i wybierają one fragmenty, które da się wyjąć z kontekstu bez zniekształcenia sensu. Zdanie na cztery linijki z trzema wtrąceniami nie nadaje się do tego zadania.
Jest też zwyczajna kwestia urządzenia. Większość ruchu przychodzi z telefonów, gdzie linijka ma kilkadziesiąt znaków. Akapit, który na monitorze zajmuje pięć wierszy, na telefonie zajmuje piętnaście i wygląda jak ściana. To nie problem stylu, to problem układu strony.
Największa polega na traktowaniu liczby jako celu. Widziałem teksty rozdrobnione na zdania po pięć wyrazów, w których poprawiono wskaźnik i zniszczono argumentację, bo z tekstu zniknęły wszystkie spójniki wyrażające przyczynę i skutek.
Druga pułapka to spłaszczanie treści eksperckich. W materiałach dla specjalistów żargon jest zaletą — inżynier szukający konkretnego rozwiązania chce nazw własnych i parametrów, nie omówień. Zamiana nazwy technicznej na opisową obniża długość słów w statystyce i obniża też przydatność tekstu dla właściwego czytelnika.
Trzecia dotyczy tematów wymagających ostrożności. W treściach o zdrowiu, prawie czy finansach precyzja bywa niekompatybilna z prostotą. Zdanie z zastrzeżeniem jest dłuższe od zdania bez zastrzeżenia i jednocześnie jest jedynym, które nie wprowadza w błąd. W takich materiałach kryteria oceny jakości i wiarygodności są ważniejsze od dowolnej metryki językowej.
Czwarta jest najbardziej banalna: wskaźnik nie widzi struktury. Tekst z idealnym wynikiem, ale bez nagłówków, bez wyróżnień i bez odpowiedzi na początku, będzie trudny w odbiorze, mimo że statystyka twierdzi inaczej.
To jest część, którą pomija większość poradników, a ma największe znaczenie praktyczne. Klasyczne wzory czytelności skalibrowano na angielszczyźnie. Polski ma dłuższe wyrazy, bogatą fleksję i naturalnie dłuższe zdania. Ten sam tekst przełożony na polski dostaje gorszy wynik, choć nie stał się trudniejszy.
W praktyce oznacza to, że bezwzględna wartość wskaźnika policzonego angielskim wzorem dla polskiego tekstu niewiele mówi. Sensownie działa natomiast porównanie: ten sam wzór, dwa nasze teksty, widać, który jest cięższy.
Dla polszczyzny istnieją narzędzia przygotowane specjalnie do tego celu — od kilku lat dostępne są zarówno adaptacje indeksu mgły, jak i aplikacje oceniające trudność tekstu na podstawie korpusu języka polskiego. Używam ich chętniej niż wtyczek liczących wzorem angielskim, ale z tym samym nastawieniem: to sygnał do sprawdzenia, nie wyrok.
Kolejność mam ustaloną i wskaźnik nie występuje w niej ani razu.
Ostatni punkt jest najskuteczniejszy i najbardziej niewdzięczny, bo polega na wyrzucaniu własnej pracy. Ale skrócenie tekstu o piątą część niemal zawsze poprawia jego odbiór, a przy okazji podnosi wskaźnik, którym nikt się już wtedy nie interesuje.
Wskaźnik czytelności traktuję jak sprawdzenie na koniec, nie jak wytyczną na start. Piszę tekst, zostawiam na dzień, czytam ponownie i dopiero wtedy patrzę na statystykę. Jeśli wypada dużo gorzej niż inne moje teksty na podobny temat, wracam i szukam konkretnych zdań, które to powodują — zwykle są to dwa albo trzy fragmenty, w których myśl przestała się mieścić w jednym zdaniu.
Nie stawiam progów w wytycznych dla autorów i nie rozliczam nikogo z zielonej kropki we wtyczce. Zamiast tego proszę o coś trudniejszego: żeby po napisaniu tekstu dało się jednym zdaniem streścić, na jakie pytanie odpowiada i dla kogo. Jeśli nie da się tego zrobić, wskaźnik czytelności jest ostatnim problemem tego materiału.
I jedna uwaga na koniec, dla porządku. Nie znajdziesz w publikacjach Google wartości progowej, którą trzeba osiągnąć, bo takiej wartości nie ma. Znajdziesz natomiast konsekwentnie powtarzane od lat zalecenie, żeby pisać dla ludzi. Wskaźnik czytelności bywa użytecznym narzędziem w realizacji tego zalecenia i całkowicie bezużytecznym, gdy staje się jego zamiennikiem.
Używamy plików cookies, aby ułatwić Ci nawigację oraz wykonywanie określonych funkcji. Szczegółowe informacje o wszystkich plikach cookies znajdziesz w każdej kategorii zgody poniżej.
Pliki cookies oznaczone jako "Niezbędne" są przechowywane w Twojej przeglądarce, ponieważ są one kluczowe dla zapewnienia podstawowych funkcji strony.
Używamy również plików cookies firm trzecich, które pomagają nam analizować, w jaki sposób korzystasz z tej strony, zapamiętują Twoje preferencje oraz dostarczają treści i reklamy odpowiednie dla Ciebie. Te pliki cookies będą przechowywane w Twojej przeglądarce tylko za Twoją uprzednią zgodą.
Możesz zdecydować, czy chcesz włączyć lub wyłączyć niektóre bądź wszystkie te pliki cookies, jednak wyłączenie niektórych z nich może wpłynąć na Twoje doświadczenia podczas przeglądania strony.
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| __cf_bm | 13 minutes | Cloudflare bot management — distinguishes humans from bots. |
| rc::* | Persistent | Google reCAPTCHA — localStorage holding anti-bot challenge state. |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| wpEmojiSettingsSupports | Session | WordPress — sessionStorage flag caching whether the browser can render emoji (feature detection). |
| ytidb* | Persistent | YouTube — IndexedDB storing playback/search state for embedded videos. |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| _ga_* | 400 days | Google Analytics 4 — persists session state per property. |
| _ga | 400 days | Google Analytics — distinguishes unique users via a client id. |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| NID | 183 days | Google — stores preferences for personalized ads. |
| fr | 90 days | Meta — encrypted Facebook id and browser id for ads. |
| _gcl_au | 90 days | Google AdSense/Ads — experiments with advertising efficiency (conversion linker). |
| Cookie | Czas przechowywania | Opis |
|---|---|---|
| __Secure-YNID | 180 days | |
| YSC | Session | |
| __Secure-ROLLOUT_TOKEN | 180 days | |
| VISITOR_INFO1_LIVE | 180 days | |
| VISITOR_PRIVACY_METADATA | 180 days | |
| datr | 400 days | |
| sb | 400 days | |
| wd | 7 days |