Jak zrobić proofreading treści wygenerowanych przez AI – 8 kroków + checklista

Proofreading treści AI to weryfikacja faktów, źródeł i głosu autora przed publikacją tekstu wygenerowanego przez model językowy. Obejmuje sprawdzenie poprawności danych, usunięcie AI footprint i przywrócenie brand voice – wszystkiego, czego model nie jest w stanie dostarczyć zamiast Ciebie. To kluczowy krok dla każdego, kto publikuje treści firmowane swoim nazwiskiem lub marką.

• 74,2% nowych stron internetowych zawiera wykrywalne treści AI (Ahrefs, analiza 900 000 stron, kwiecień 2025).
• Od końca 2024 roku liczba artykułów AI i ludzkich na internecie utrzymuje się na poziomie około 50/50 – według najnowszego raportu Graphite (analiza 65 000 artykułów, aktualizacja Q1 2026) treści AI stanowią ok. 50% wszystkich nowo publikowanych artykułów.
• Internet nie jest już miejscem gdzie treści AI stanowią wyjątek (one są już normą). I właśnie dlatego proofreading stał się umiejętnością krytyczną, nie dodatkowym krokiem na końcu procesu.

AI-generated content to szerzej: wszelkie treści tworzone z wykorzystaniem generatywnej sztucznej inteligencji. W tym wpisie skupiam się wyłącznie na tekstach, bo to one najczęściej trafiają do publikacji bez wystarczającej weryfikacji.

Ich przeciwieństwem jakościowym jest coraz powszechniejsze zjawisko AI SLOP – treści masowo generowane przez AI, które mają niską wartość merytoryczną, powtarzają te same schematy i nie wnoszą nic nowego. Proofreading to dobra praktyka, która pozwala nie wpaść w tę pułapkę, podobnie jak przemyślana strategia tworzenia treści, która od początku określa cel i wartość każdego publikowanego materiału.

Proofreading sam w sobie nie jest niczym nowym, to korekta i weryfikacja treści, znana redaktorom i copywriterom od dawna. Nowy jest kontekst. Od kiedy modele językowe weszły do codziennej pracy nad treściami, proofreading AI przestał być opcjonalnym krokiem na końcu procesu, a stał się jego krytycznym elementem. Tekst napisany przez człowieka można było przejrzeć pod kątem stylu i literówek. Weryfikacja treści AI wymaga pracy na zupełnie innym poziomie: merytorycznym, źródłowym i tożsamościowym. To inne zadanie, nawet jeśli nazywa się tak samo.

Zacznę od rzeczy, której nie zamierzam robić w tym tekście: oceniać tego, czy używasz AI do tworzenia treści. Zakładam, że jednak używasz. OK. Research, zbieranie materiałów, pierwszy szkic, redakcja – tutaj AI realnie przyspiesza pracę i nie ma w tym nic złego.

Ostatecznie jednak – w jednym przypadku narzędzie przestaje być Twoim wsparciem i zaczyna być Twoim problemem. To moment, w którym klikasz „publikuj” bez sprawdzenia co właściwie publikujesz. Nie mówię o literówkach. Mówię o czymś poważniejszym.

Znajomi korektorzy i redaktorzy coraz częściej zwracają uwagę na ten sam problem – materiały, które do nich trafiają, są tak mocno „obciążone AI”, że praca nad nimi przestaje być redakcją, a staje się weryfikacją od zera absolutnie wszystkich informacji. Zmyślone cytaty. Fikcyjna bibliografia. Odwołania do badań i publikacji, które po prostu nie istnieją… Wszystko podane pewnym tonem, bez cienia wątpliwości. Niestety, nie są już jednostkowe przypadki, ale pewien „standard” w materiałach, które ktoś chciał opublikować pod swoim nazwiskiem.

I tu dochodzimy do sedna: AI nie ponosi konsekwencji tych błędów. Ty tak. Kiedy publikujesz tekst z pomocą AI, stajesz się wydawcą cudzej wiedzy. Proofreading to moment, w którym decydujesz czy bierzesz za nią odpowiedzialność!

Szczególnie wtedy, gdy tekst firmowany jest Twoim nazwiskiem lub pojawia się w miejscu, które buduje Twój wizerunek: artykuł ekspercki na blogu, strona usługowa, oferta dla klienta. Tam każde zdanie pracuje na Twój autorytet albo go podkopuje. Nie ma trzeciej opcji.

Zmyślony cytat fikcyjnego eksperta, odniesienie do nieistniejącego badania, nieaktualna informacja w tekście o prawie podatkowym, jedno zdanie napisane językiem, który nie brzmi jak Ty… Rezultat? Tracisz coś, co budowałaś miesiącami. Zaufanie.

Proofreading treści AI to nie tylko korekta stylistyczna. Mowa tu o weryfikacji, edycji tekstu AI pod kątem merytorycznym i przywrócenie głosu, który sprawia że ktoś czyta Twój tekst i myśli: „ta osoba naprawdę rozumie problem i wie co mówi”.

Krok 1. Sprawdź fakty (wszystkie!)

Weryfikacja faktów w treści AI polega na sprawdzeniu każdej daty, liczby, nazwiska i nazwy instytucji przed publikacją – AI podaje nieprawdziwe informacje pewnym tonem, bez żadnego sygnału że coś jest nie tak. Zasada jest jedna: jeśli nie wiesz skąd pochodzi dana informacja, zweryfikuj ją albo usuń.

Co warto sprawdzić:

• każdą datę i liczbę
• każde nazwisko eksperta lub autora, do którego odwołuje się tekst
• nazwy instytucji, organizacji, aktów prawnych
• wszelkie sformułowania w stylu „badania pokazują, że…” – bo zaraz może się okazać, że żadnych badań nie ma…

Zasada jest prosta: jeśli nie wiesz skąd pochodzi dana informacja, zweryfikuj ją albo usuń.

Krok 2. Zweryfikuj bibliografię i źródła

AI regularnie generuje kompletne, brzmiące wiarygodnie przypisy bibliograficzne do nieistniejących publikacji – autor, tytuł, rok, czasopismo naukowe, wszystko zmyślone. Każde podane źródło wymaga ręcznej weryfikacji: wejdź na link, sprawdź czy istnieje, sprawdź czy cytat faktycznie pochodzi z danego tekstu.

Co robić:

• wejdź na każde podane źródło i sprawdź czy istnieje
• zweryfikuj czy cytat faktycznie pochodzi z danego tekstu
• jeśli źródło jest niedostępne lub nieweryfikowalne – usuń je!

Opublikowanie tekstu np. z nieistniejącym badaniem Harvard Business Review jako dowodem na Twoje tezy to nie błąd redakcyjny tylko umniejszanie własnej wiarygodności (a w niektórych sytuacjach nawet kryzys wizerunkowy).

Krok 3. Sprawdź zgodność z aktualną wiedzą

Treści AI mogą zawierać nieaktualne informacje, bo każdy model ma datę odcięcia danych treningowych – po tym terminie nie zna zmian w prawie, medycynie ani regulacjach. Jest to szczególnie krytyczne w branżach YMYL (zdrowie, prawo, finanse, bezpieczeństwo), gdzie nieaktualna informacja to nie tylko problem wizerunkowy, ale realne ryzyko dla czytelnika.

Co robić:

• jeśli piszesz o regulacjach, przepisach lub zaleceniach – zawsze sprawdź aktualną wersję
• dodaj datę ostatniej aktualizacji wpisu
• rozważ adnotację: „Stan prawny / dane na dzień: [data]”

Krok 4. Zamień ogólniki na realne źródła

„Według badań…”, „eksperci twierdzą…”, „dane pokazują…” – to ulubione zwroty AI, które brzmią poważnie i nic nie znaczą.

Czytelnik, który chce zweryfikować Twoją tezę, nie ma się do czego odwołać. A Google i systemy AI szukają twardych źródeł, które można wykorzystać – bez nich Twój tekst jest dla nich sygnałem niskiej jakości.

Co robić:

• zamień każde „badania pokazują” na konkretne badanie z linkiem
• zamiast „eksperci zalecają” – podaj imię, nazwisko i organizację eksperta
• jeśli nie ma twardego źródła – przepisz zdanie jako swoją opinię lub obserwację

Krok 5. Dodaj przykłady z życia – to jest Twoje E-E-A-T

AI „przeczytało cały internet”. Zna teorię, ale nie przeprowadziło żadnego audytu, nie rozmawiało z żadnym klientem, nie widziało żadnej strony, która nie konwertuje mimo dobrego ruchu. Ty tak.
Zamiana ogólników na realne źródła polega na zastąpieniu każdego sformułowania „badania pokazują, że…” konkretnym tytułem badania, rokiem i instytucją – albo usunięciu twierdzenia jeśli weryfikowalnego źródła nie ma.

Dodanie przykładów z własnej praktyki to jedyny element proofreading, którego AI nie wykona zamiast Ciebie – własne projekty, obserwacje z audytów i konkretne wyniki są tym, co odróżnia tekst ekspercki od treści, którą model mógłby wygenerować w ciągu sekund.

Krzysztof Marzec z DevaGroup trafnie to ujął w swoim ostatnim wpisie na LinkedIn (polecam przeczytać tutaj): „chatboty potrafią wygenerować ekspertyzę, która przekona każdego laika, ale żaden bot nie założył butów, nie obtarł pięty i nie pobrudził ich w błocie. Doświadczenie to Twój jedyny as w rękawie w walce z maszynami”.

Dlatego do każdego tekstu wygenerowanego przez AI dodaj:

• własny przykład z praktyki lub z pracy z klientem (zanonimizowany jeśli trzeba)
• obserwację, której nie ma w żadnym innym tekście na ten temat
• dane, które masz tylko Ty – z projektów, audytów, rozmów z klientami

To jest właśnie tzw. Information Gain czyli „zysk informacyjny”, który Google i systemy AI uznają za powód, żeby Cię cytować.

Krok 6. Usuń AI footprint

AI footprint to zestaw charakterystycznych cech językowych, które zdradzają maszynowe pochodzenie tekstu i które sprawiają że tekst wygląda jak AI nawet jeśli czytelnik nie potrafi wskazać dlaczego. Żeby tekst nie wyglądał jak sztuczna inteligencja, wyeliminuj:

• Frazesy otwierające akapity: „Warto podkreślić, że…”, „Należy zaznaczyć…”, „W dzisiejszym dynamicznym świecie…”
• Trójkowy rytm wyliczeń: AI ma skłonność do grupowania punktów w trójki i list po pięć elementów – zamień na narrację
• Zdania bez podmiotu mówiącego: „Eksperci uważają, że…” – jacy eksperci? Powiedz kto konkretnie
• Nadmiar półpauz i wtrąceń: AI używa myślników do wtrąceń znacznie częściej niż naturalny tekst ludzki
• Równomierną długość zdań: ludzki tekst ma naturalny rytm – krótkie zdanie przerywa dłuższe. AI generuje zdania podobnej długości jedno po drugim.

Jak to napisać żeby nie wyglądało jak AI? Reguła jest prosta: jeśli zdanie mogłoby pojawić się w każdym artykule na ten temat bez żadnej zmiany – przepisz je albo usuń.

Charakterystyczne zwroty, które AI wstawia odruchowo:

Na początku tekstu:

• „W dzisiejszym dynamicznym świecie…” (i warianty: „w dzisiejszych czasach”, „w obecnej rzeczywistości”)
• „W tym artykule przyjrzymy się…” / „W tym wpisie omówimy…”
• „Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje…”

Niżej wyniki Google dla frazy „w tym artykule przyjrzymy się”. Wystarczy jedno wyszukanie, żeby zobaczyć skalę problemu

• dramatyczne pytanie retoryczne na wejściu, które ma „wciągnąć” czytelnika – np. „Ale czy wiesz, że miejsce, w którym spędzasz jedną trzecią swojego życia, może być Twoim sprzymierzeńcem lub wrogiem w walce o zdrowy kręgosłup? Mowa oczywiście o Twoim materacu!„ – żaden copywriter przy zdrowych zmysłach nie napisałby czegoś tak infantylnego.

W środku:

• „Nie tylko… ale także…”
• „Na podstawie dostępnych danych…”
• „Warto pamiętać, że…” / „Należy zaznaczyć, że…”
• „Jest to szczególnie istotne w kontekście…”
• „Nie można zapomnieć o…”
• „Wybór odpowiedniego X to klucz do Y” – np. „Wybór odpowiedniego materaca to klucz do zmniejszenia bólu pleców”
• „To nie X, to Y” – np. „To nie przypadek, to strategia”
• przymiotnikowy przepych – każdy rzeczownik dostaje „przyjaciela” w postaci przymiotnika: zamiast „rozwiązanie” pojawia się „innowacyjne, przełomowe rozwiązanie”, zamiast „efekty” – „wymierne, satysfakcjonujące i długofalowe efekty”. To ma przykryć brak konkretów i sprawić że tekst wygląda wartościowo. Nie wygląda.
• listowanie wszystkiego – tekst wygląda jak lista zakupów, myślniki pojawiają się nawet tam gdzie wystarczyłoby jedno zdanie. AI ucieka w strukturę zamiast w narrację. Przykład z opisem oferty materacy: lista pięciu punktów, które spokojnie zmieściłyby się w jednym zdaniu

Na końcu:

• nagłówek „Podsumowanie” lub „Wnioski” jako osobna sekcja H2 tuż przed ostatnim akapitem

• akapit zaczynający się od „Mam nadzieję, że ten artykuł…”
• „Jeśli masz pytania, zostaw komentarz poniżej”
• ostatni akapit zaczynający się od „Pamiętaj, że…” albo „Niezależnie od tego, czy…” – często zupełnie zbędny, dopisany żeby „zamknąć temat”. Można go usunąć.

Błędy interpunkcyjne i stylistyczne:

• nadprogramowe przecinki po przysłówkach
• półpauzy i wielokropki jako ozdobniki tam, gdzie nie są potrzebne
• nagłówki H2 i H3 Pisane Wielkimi Literami W Każdym Wyrazie
• zdania ciągnące się przez kilka wierszy, wielokrotnie złożone

Fragmenty promptów i odpowiedzi AI w opublikowanej treści:

Osobna kategoria, która zasługuje na osobny akapit – bo to już nie jest subtelny ślad, to jest dowód zbrodni widoczny w Google.

Zdarza się, że treść trafia do publikacji razem z fragmentem odpowiedzi ChatGPT – np. pytaniem zwrotnym, które model zadaje użytkownikowi po wygenerowaniu tekstu: „Czy chcesz, żebym przygotował również skrócony opis w stylu katalogowym?” albo „Czy chcesz, żebym przygotował ten artykuł w formacie gotowym do publikacji?„. Ktoś skopiował całość, wkleił i kliknął publikuj. I teraz to zdanie jest zaindeksowane w Google i widoczne w snippecie wynikowym.

To nie jest teoria. Wystarczy wpisać w Google frazę „Czy chcesz, żebym przygotował” i zobaczyć ile stron ma ten problem.

I nie chodzi tylko o strony www. Ten sam błąd pojawia się na Instagramie i Facebooku, gdzie w opisach profili lub postach zaindeksowanych przez Google widać np. „Czy chcesz, żebym teraz przygotował też wersję do stories z CTA?”. Ktoś wygenerował post, skopiował odpowiedź razem z pytaniem zwrotnym chatbota i wkleił bezpośrednio do publikacji. Efekt jest widoczny w snippecie wynikowym Google i oczywiście w samym poście… dla każdego!

Ale żeby nie było, że to tylko problem małych firm i social mediów. Niestety widziałam taki fragment w dokumentacji przetargowej opublikowanej na stronie rządowej...

ChatGPT dodaje do linków parametr ?utm_source=chatgpt.com. Jeśli ktoś kopiuje treść z modelu bez sprawdzenia i wkleja linki wprost do artykułu – ten parametr zostaje. I widać go w źródle strony, w Google Analytics, w raporcie GSC.

Ale bywa gorzej. Zdarza się, że taki link z parametrem trafia do materiałów drukowanych – folderów, ofert, prezentacji dla klienta. Dosłownie na papierze. Sprawdź każdy link w tekście zanim go opublikujesz. Upewnij się, czy prowadzi tam gdzie powinien i czy „nie ciągnie za sobą śladów swojego pochodzenia”.

Kalki z angielskiego:

• „oferta dedykowana” (z ang. dedicated to – po polsku: skierowana do, przeznaczona dla)
• „adresować problem” zamiast „rozwiązać problem”
• „dostarczać wartość” zamiast „dawać wartość”

Ton:

• tekst, który brzmi mądrze ale nie mówi nic konkretnego
• brak punktu widzenia – AI nie ma opinii, tylko „z jednej strony… z drugiej strony”
• wielokrotne powracanie do tych samych informacji ubranych w nieco inne słowa – klasyczne „lanie wody”
• brak emocji, brak głosu, brak osobowości

Co robić: przeczytaj tekst na głos. Jeśli w którymś miejscu zatrzymujesz się bo „tak nie mówisz” – przepisz ten fragment stosując bardziej naturalny język.

Krok 7. Przywróć swój brand voice

Przywrócenie brand voice oznacza zastąpienie neutralnego, uśrednionego stylu AI charakterystycznym głosem autora – konkretnym słownictwem, rytmem zdań i perspektywą, której żaden model nie odtworzy. AI with human touch to nie kosmetyczny zabieg na końcu procesu, ale warunek żeby tekst firmowany Twoim nazwiskiem rzeczywiście brzmiał jak Twój.

To najtrudniejszy krok, bo wymaga, żebyś wiedział_ jak brzmisz.

AI wygładza. Ujednolica. Sprawia, że wszystkie teksty w internecie zaczynają brzmieć tak samo: poprawnie, neutralnie, bezpłciowo. Jeśli przez lata budowałaś rozpoznawalny styl pisania czyli konkretne zdania, własne przykłady, charakterystyczne słownictwo, sposób w jaki stawiasz tezy to jest duża szansa, że AI to zetrze w jednym przebiegu. Nie złośliwie. Po prostu dlatego, że jej zadaniem jest generowanie tekstu, który pasuje do wszystkiego i do nikogo konkretnie.

To ryzyko, które jest często niedoceniane. Marka, która przez lata miała wyrazisty głos, po kilku miesiącach pracy z niezweryfikowanymi treściami AI zaczyna brzmieć jak każda inna. Klienci tego nie nazwą, ale poczują, że coś się zmieniło.

Dlatego po każdym tekście z AI zadaj sobie jedno pytanie: czy to brzmi jak ja? Nie jak „dobry tekst branżowy” – jak Ty konkretnie. Jeśli odpowiedź brzmi „nie bardzo” warto zrobić reedycję.

Sprawdź też intencję: czy tekst faktycznie odpowiada na pytanie, które ktoś wpisał w Google? Czy jest napisany dla człowieka, który ma konkretny problem czy dla abstrakcyjnego „użytkownika”?

Krok 8. Podpisz się odpowiedzialnie (transparentność to element zaufania)

Nie musisz ukrywać że używasz AI. W 2026 roku udawanie, że w redakcji nikt nie korzysta z modeli językowych, to jak trafnie ujął to Krzysztof Marzec – zwykła ściema w oczach zorientowanych użytkowników.
Transparentność buduje zaufanie. Szczególnie jeśli połączysz ją z informacją, że tekst przeszedł weryfikację ekspercką.

Praktyczne formaty notki:

• „Treść przygotowana przy wsparciu AI. Korekta merytoryczna: [imię, nazwisko, tytuł]”
• „Research wspierany przez AI. Zredagowane i zweryfikowane przez: [imię, nazwisko]”
• „Tekst wygenerowany z pomocą AI, przejrzany i uzupełniony o doświadczenia własne autorki”

Dla zaawansowanych: warto rozważyć wdrożenie danych strukturalnych Schema reviewedBy – to sygnał dla Google, że tekst przeszedł weryfikację ekspercką, co bezpośrednio wzmacnia E-E-A-T strony.

Jeśli interesuje Cię nie tylko jak poprawić treść AI po publikacji, ale jak pisać treści, które modele językowe same będą cytować jako źródło – napisałam o tym osobny artykuł: Jak pisać treści pod AI (LLM-y) – dlaczego AI pomija Twój tekst i co z tym zrobić.

Zanim wkleisz do modelu – dwie rzeczy, o których wciąż mało się mówi

Proofreading treści generowanych przez AU dotyczy tego, co wychodzi z modeli językowych. Ale jest jeszcze kwestia tego, co do niej wkładasz.

Prywatność danych. Wklejanie do publicznych modeli AI poufnych strategii firmy, danych klientów, treści umów czy wewnętrznych raportów to realne ryzyko wycieku informacji. Większość popularnych narzędzi AI korzysta z danych wprowadzonych przez użytkowników do dalszego uczenia modeli, chyba że korzystasz z wersji enterprise z odpowiednimi umowami. Zanim wkleisz cokolwiek do modelu, zastanów się czy ta informacja może być poufna.

Celowe zatajenie użycia AI. Jest jeszcze jeden wymiar, o którym rzadko się mówi wprost. Proofreading i transparentność to jedno, ale są konteksty, gdzie użycie AI jest wyraźnie zakazane regulaminem i celowe zatajenie tego faktu staje się nie tylko błędem etycznym, ale realnym problemem prawnym lub wizerunkowym. Dotyczy to konkursów branżowych, grantów, przetargów, prac dyplomowych, a coraz częściej też oficjalnych publikacji i materiałów przetargowych. Organizatorzy konkursów zaczęli wprost wpisywać zakaz użycia AI do regulaminów i nie są to przepisy martwe. Firmy i twórcy, którzy ten zakaz złamali i zostali przyłapani, tracili nagrody i reputację. Zanim użyjesz AI do przygotowania materiału konkursowego, oferty przetargowej czy pracy, która będzie oceniana, sprawdź regulamin. A jeśli regulamin tego nie zabrania i tak rozważ czy chcesz się pod tym podpisać bez żadnego zastrzeżenia.

Proofreading treści AI to też kwestia SEO

Mówiłam do tej pory głównie o wizerunku, o tym co myślą korektorzy, redaktorzy, klienci, czytelnicy. Ale jest jeszcze jeden wymiar, który dotyczy bezpośrednio widoczności w Google.

Treści generowane przez AI bez weryfikacji mają kilka cech, które algorytm coraz skuteczniej rozpoznaje. Brak unikalnych danych i obserwacji z życia, czyli zerowy Information Gain. Brak realnych autorów z udokumentowanym doświadczeniem, czyli słabe sygnały E-E-A-T. Powielanie tego samego co jest już w TOP 10, czyli brak wartości dodanej dla użytkownika.
Strony, które przez dłuższy czas publikują niskiej jakości treści AI, często trafiają na konieczność content pruning – systematycznego usuwania lub odnawiania contentu, który ciągnie widoczność w dół.

Google wprost mówi, że nie ma nic przeciwko treściom tworzonym z pomocą AI, pod warunkiem że są wartościowe dla użytkownika. Problem w tym, że surowy output z modelu językowego rzadko kiedy taki jest. Jest poprawny, jest płynny, ale jest pusty. Nie wnosi nic, czego nie ma już w internecie.

Proofreading w tym kontekście pozwala nie tylko na usunięcie błędów, ale też na dodawanie tego, czego AI nie ma: własnego doświadczenia, konkretnych przykładów, świeżych danych, punktu widzenia. To jeden z powodów, dla których audyt treści i komunikacji często zaczyna się właśnie od analizy tego, co i jak firma publikuje. Bez tego tekst istnieje w internecie, ale nie pracuje ani na wizerunek, ani na pozycje.

Jak sprawdzić tekst AI przed publikacją? Przejdź przez tę checklistę – punkt po punkcie, przy każdym tekście:

1. Fakty – zweryfikuj każdą datę, liczbę, nazwisko i nazwę instytucji. To, czego nie możesz potwierdzić, usuń albo przepisz dodając własną obserwację.
2. Źródła – sprawdź czy każde podane źródło istnieje i czy cytat faktycznie z niego pochodzi. Nieweryfikowalne źródła usuń bądź zastąp innymi.
3. Aktualność – potwierdź że informacje są aktualne, szczególnie w tematach prawnych, medycznych i finansowych. Dodaj datę aktualizacji jeśli trzeba.
4. Konkrety zamiast ogólników – zamień sformułowania typu „badania pokazują” na konkretne badanie z linkiem. Zamiast „eksperci twierdzą” – imię, nazwisko, organizacja.
5. Własne doświadczenie – dodaj przynajmniej jeden przykład z praktyki, obserwację lub dane, których AI nie mogła wygenerować.
6. AI footprint – przeczytaj tekst na głos i usuń schematyczne zwroty, nadmiarowe listy, przymiotnikowy przepych i fragmenty odpowiedzi modelu. Sprawdź linki pod kątem parametru utm_source=chatgpt.com.
7. Brand voice – tekst musi brzmieć jak Ty, nie jak neutralny asystent. Odpowiada na realne pytanie, które ktoś wpisał w Google.
8. Transparentność – możesz dodać notkę o użyciu AI i/lub weryfikacji eksperckiej. Jeśli materiał podlega regulaminowi zakazującemu AI, sprawdź to przed publikacją.

Proofreading treści AI to jeden z elementów, które analizuję podczas audytu komunikacji marki. Jeśli zastanawiasz się jak Twoje treści wyglądają z zewnątrz i czy rzeczywiście pracują na Twój wizerunek – napisz do mnie!

Źródła:

• Ahrefs, analiza 900 000 stron, kwiecień 2025: 74,2% nowych stron zawiera wykrywalne treści AI – https://ahrefs.com/blog/what-percentage-of-new-content-is-ai-generated/
• Graphite / Futurism, analiza 65 000 artykułów, maj 2025: 52% nowych artykułów to treści AI – https://graphite.io/five-percent/ai-now-writes-as-many-online-articles-as-humans-do
• arXiv, Spennemann, marzec 2025: ok. 30-40% tekstu na aktywnych stronach pochodzi z AI