Pew พบสัญญาณการเขียนด้วย AI บนเว็บเพจ 10%

Pew Research Center พบสัญญาณการเขียนด้วย AI หรือการแก้ไขด้วย AI บนเว็บเพจภาษาอังกฤษราว 10% ของกลุ่มตัวอย่างที่เก็บในเดือนกรกฎาคม 2569 และพบในสัดส่วนมากกว่าหนึ่งในสามของหน้าเว็บที่ระบุวันเผยแพร่หลังจาก ChatGPT เปิดตัว งานวิเคราะห์ของ Pew Research Center ชิ้นนี้เผยแพร่โดยทีม Data Labs เมื่อวันที่ 20 สิงหาคม 2569 โดยนำเว็บเพจเกือบห้าแสนหน้าจากคลังข้อมูล Common Crawl ไปประมวลผลด้วยโมเดลตรวจจับ AI แบบ open-weight และ Pew ระบุตรงไปตรงมาว่าตัวเลขนี้อธิบายอัตราในชุดข้อความขนาดใหญ่เท่านั้น ไม่สามารถใช้ตัดสินเอกสารรายชิ้นได้

ข้อจำกัดข้อนี้คือส่วนที่มักหายไปเวลามีคนสรุปข่าว จึงควรพูดไว้ตั้งแต่ต้น ตัวเลข 10% เป็นการประมาณค่าระดับประชากรของหน้าเว็บ ไม่ใช่คำตัดสินหน้าเว็บที่คุณเผยแพร่ และไม่ได้แยกระหว่างข้อความที่โมเดลเขียนขึ้นทั้งหมด กับข้อความที่คนเขียนเองแล้วนำไปขัดเกลาด้วยฟีเจอร์แก้ไขที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทั้งสองแบบถูกนับรวมอยู่ในกลุ่มเดียวกัน

Pew วัดอะไรกันแน่

Pew วิเคราะห์ข้อความจากเว็บเพจภาษาอังกฤษ 490,000 หน้าโดยประมาณ ซึ่งดึงมาจากคลัง Common Crawl ครอบคลุมช่วงเก็บข้อมูลตั้งแต่เดือนมกราคม 2564 ถึงเดือนกรกฎาคม 2569 การเริ่มชุดข้อมูลก่อน ChatGPT เปิดตัวในเดือนพฤศจิกายน 2565 เกือบสองปี ทำให้งานชิ้นนี้มีเส้นฐานเปรียบเทียบ สิ่งที่โมเดลตรวจจับได้ในตัวอย่างปี 2564 คือพื้นล่างของอัตรา นั่นคืออัตราที่งานเขียนของมนุษย์ทั่วไปบังเอิญมีลักษณะทางสถิติคล้ายกับสิ่งที่ยังไม่มีอยู่จริงในเวลานั้น

เครื่องมือที่ใช้คือตัวตรวจจับ Open Pangram ซึ่งเป็นโมเดลแบบ open-weight ที่สร้างโดย Pangram โดย Pew อธิบายว่าโมเดลนี้มองหาความแตกต่างทางสถิติในวิธีที่มนุษย์กับโมเดล AI ใช้ภาษา ทั้งการเลือกใช้คำและโครงสร้างประโยค แทนที่จะไล่ตรวจรายการคำต้องห้าม นอกจากนี้ Pew ยังบอกอย่างชัดเจนว่าโมเดลตรวจจับมีโอกาสจำแนกผิด ทั้งกรณีที่เอกสารซึ่งมนุษย์เขียนถูกตีว่ามีร่องรอย AI และกรณีตรงกันข้าม นี่คือเหตุผลที่รายงานฉบับนี้เสนอผลเป็นสัดส่วนของกลุ่มตัวอย่างขนาดใหญ่ ไม่เคยฟันธงเป็นรายหน้า

ตัวเลขหลักสองตัวมาจากภาพรวมเดือนกรกฎาคม 2569 เมื่อนับทุกหน้าในกลุ่มตัวอย่าง มี 10% ที่แสดงสัญญาณการเขียนด้วย AI อย่างมีนัยสำคัญ แต่เมื่อกรองเหลือเฉพาะหน้าที่ระบุวันเผยแพร่หลัง ChatGPT เปิดตัว สัดส่วนขยับขึ้นเป็นมากกว่าหนึ่งในสาม ระยะห่างระหว่างสองตัวเลขนี้เป็นเรื่องเลขคณิตมากกว่าการค้นพบ เพราะการสุ่มหน้าเว็บทั่วไปจะได้เนื้อหาจำนวนมากที่เขียนไว้ก่อนที่โมเดลสร้างข้อความจะมีโอกาสเข้ามาแตะ และเนื้อหาเก่าเหล่านั้นดึงอัตรารวมให้ต่ำลง

ความหนาแน่นอยู่บนเว็บเชิงพาณิชย์

Pew แยกอัตราการตรวจพบตามโดเมนระดับบนสุด และพล็อตผลเป็นค่าเฉลี่ยหกเดือน ก่อน ChatGPT เปิดตัว โดเมนหลักทั้งสี่ประเภทอยู่ใกล้กันมาก คือประมาณ 1% หรือต่ำกว่า พอมาถึงจุดที่พล็อตไว้ที่เดือนมกราคม 2569 ทั้งสี่กลุ่มแยกออกจากกัน โดย .com ไต่ขึ้นไปไกลที่สุด ขณะที่ .edu และ .gov แทบไม่ขยับ ตารางด้านล่างวางค่าก่อน ChatGPT เปิดตัวไว้เทียบกับจุดล่าสุดในชุดข้อมูลที่ Pew เผยแพร่

Pew สรุปการแยกตัวนี้ไว้เองว่า ในตัวอย่างปี 2569 หน้าเว็บบนโดเมน .com ประมาณหนึ่งในสิบแสดงสัญญาณการเขียนด้วย AI ซึ่งราวสองเท่าของสัดส่วนบน .org และราวสิบเท่าของอัตราบน .edu กับ .gov สำหรับคนทำงานการตลาด นี่คือครึ่งที่อึดอัดของผลการศึกษา เพราะความหนาแน่นไปกระจุกอยู่บนส่วนของเว็บที่ทีมคอนเทนต์เชิงพาณิชย์เผยแพร่งานลงไปพอดี และเป็นส่วนเดียวกับที่งานค้นหาส่วนใหญ่เข้าไปเกี่ยวข้อง

ร่องรอยทางภาษา และคุณค่าที่แท้จริงของมัน

Pew ยังติดตามความถี่ของเครื่องหมายบางอย่างในหน้าเว็บที่เผยแพร่หลังวันที่ 30 พฤศจิกายน 2565 โดยนับต่อ 10,000 คำ และพล็อตเป็นค่าเฉลี่ยหกเดือน เมื่อเทียบค่าที่เดือนมกราคม 2569 กับค่าที่เดือนมกราคม 2566 จะเห็นการเคลื่อนไหวดังนี้

• เครื่องหมาย em dash เพิ่มจาก 5.79 ครั้งต่อ 10,000 คำ เป็น 11.19 ครั้ง หรือราวสองเท่า
• Oxford comma เพิ่มจาก 34.04 เป็น 55.51 ซึ่ง Pew สรุปว่าเพิ่มขึ้น 63%
• ชุดคำศัพท์ที่ AI มักใช้ ซึ่ง Pew กำหนดไว้ 27 คำ รวมถึง "delve" "interplay" และ "testament" เพิ่มจาก 11.94 เป็น 26.02 หรือมากกว่าสองเท่า
• โครงสร้าง negative parallelism แบบ "it's not just X, it's Y" เพิ่มจาก 0.87 เป็น 2.36 เกือบสามเท่า แต่ยังถือว่าพบได้น้อยมากในเชิงจำนวนสัมบูรณ์

Pew พูดตรงมากเรื่องข้อจำกัด นักเขียนที่เป็นมนุษย์ก็ใช้ em dash ใช้ Oxford comma และเรียงของเป็นชุดสามอยู่แล้ว และไม่มีเครื่องหมายตัวใดตัวหนึ่งที่ตัดสินได้ว่าใครเขียนเอกสารชิ้นนั้น ข้ออ้างทั้งหมดอยู่ที่ค่าเฉลี่ยของข้อความจำนวนมหาศาล Pew ยังระบุด้วยว่าตัวตรวจจับที่ใช้มีข้อมูลให้พิจารณามากกว่าสัญญาณผิวเผินไม่กี่ตัว เพราะมันเรียนรู้รูปแบบทางสถิติที่ละเอียดกว่านั้นในการเลือกคำและการประกอบประโยค

มีกับดักเชิงปฏิบัติในรายการเครื่องหมายเหล่านี้ที่ควรพูดให้ชัด อัตราที่เพิ่มขึ้นทั้งเว็บไม่ได้บอกอะไรเลยเกี่ยวกับหน้าเว็บตรงหน้าคุณ และคนที่ไล่ลบ em dash ออกจากเอกสารจนหมด ก็แค่เปลี่ยนค่าสถิติไปหนึ่งหน่วยสังเกต ไม่ได้เปลี่ยนว่าเอกสารนั้นถูกต้องหรือคุ้มค่าแก่การอ่านหรือไม่ Pew ไม่ได้ตรวจสอบว่าเครื่องหมายแต่ละตัวมีประโยชน์ต่อการระบุแหล่งที่มามากขึ้นหรือน้อยลงเมื่อมันแพร่หลาย และรายงานก็บอกไว้ตรงนั้นว่าไม่ได้ตรวจ

การให้ AI แก้ไข ถูกนับเท่ากับการให้ AI เขียน

นี่คือข้อจำกัดเชิงโครงสร้างข้อที่สอง และสำหรับทีมคอนเทนต์ที่ทำงานจริง มันสำคัญกว่าตัวเลขพาดหัวเสียอีก เกณฑ์ของ Pew จับได้ทั้งการแก้ไขด้วย AI ในระดับที่มีนัยสำคัญ และการสร้างข้อความด้วย AI ทั้งชิ้น ทุกวันนี้ฟีเจอร์แก้ไขด้วย AI เป็นของที่ติดมากับ Google Docs และ Microsoft Word อยู่แล้ว แปลว่าหน้าเว็บที่คนค้นคว้าเอง ร่างเอง เรียบเรียงข้อโต้แย้งเอง แล้วส่งเข้าเครื่องมือตรวจไวยากรณ์และเกลาสำนวน ก็อาจถูกจัดกลุ่มเดียวกับหน้าที่ผลิตจากพรอมต์เดียวจบ

ไม่มีงานประมาณการชิ้นใดที่แยกสองกรณีนี้ออกจากกัน และนี่ไม่ใช่จุดที่งานวิจัยพยายามปกปิด เพราะ Pew ใช้คำว่าหน้าที่ "เขียนหรือแก้ไขอย่างมีนัยสำคัญด้วย AI" ซึ่งเป็นการเลือกใช้คำโดยตั้งใจ แต่ผลก็คือ ประโยคทำนองว่า "10% ของเว็บเขียนโดย AI" พูดเกินกว่าสิ่งที่วัดจริง ฉบับที่ซื่อตรงกว่าคือ ราว 10% ของหน้าที่สุ่มมามีร่องรอยทางสถิติของภาษาที่โมเดลมีส่วนกำหนดมากพอที่ตัวตรวจจับจะติดธง ไม่ว่าจะมาจากส่วนผสมของการร่างและการแก้ไขในสัดส่วนใดก็ตาม

ตัวเลขสามชุดที่ไม่ตรงกัน

ตัวเลขของ Pew อยู่เคียงข้างความพยายามตอบคำถามเดียวกันอีกสองชิ้น และทั้งสามไม่สอดคล้องกัน ตามรายงานของ Search Engine Journal เมื่อวันที่ 24 สิงหาคม 2569 บริษัทด้าน SEO ชื่อ Graphite ประมาณว่าบทความภาษาอังกฤษที่เผยแพร่ใหม่ในไตรมาสแรกของปี 2569 มี 49.9% ที่สร้างด้วย AI เป็นหลัก ส่วนเอกสาร preprint จาก Imperial College London สถาบัน Internet Archive และมหาวิทยาลัย Stanford ซึ่งยังไม่ผ่านการทบทวนโดยผู้ทรงคุณวุฒิ พบว่าเว็บไซต์ที่เผยแพร่ใหม่ 35% ถูกตรวจพบว่าสร้างด้วย AI หรือมี AI ช่วย ภายในกลางปี 2568

ส่วนหนึ่งของช่องว่างนี้มาจากนิยาม Pew สุ่มหน้าเว็บจากคลังข้อมูลทั่วไป และรายงานทั้งอัตราของทั้งกลุ่มตัวอย่าง กับอัตราเฉพาะหน้าที่เผยแพร่หลัง ChatGPT ส่วน Graphite วัดบทความที่เผยแพร่ใหม่ ขณะที่ preprint วัดเว็บไซต์ที่เผยแพร่ใหม่ นี่คือประชากรสามชุดที่ต่างกัน การเอามาจัดอันดับเทียบกันจึงไม่ใช่การเปรียบเทียบบนฐานเดียวกัน

ส่วนที่เหลือของช่องว่างอธิบายได้ยากกว่า และมีความผูกพันร่วมกันอยู่ใต้ทั้งสามงาน เพราะทุกงานพึ่งพา Pangram ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง โดย Graphite ใช้ Copyleaks และ GPTZero เพิ่มด้วย เมื่องานวิจัยหลายชิ้นใช้ตัวตรวจจับตระกูลเดียวกัน ความคลาดเคลื่อนของแต่ละชิ้นจะสัมพันธ์กันแทนที่จะเป็นอิสระต่อกัน การที่ผลออกมาใกล้เคียงกันจึงเป็นหลักฐานที่อ่อนกว่าที่เห็น และเวลาผลไม่ตรงกันก็ตัดสินได้ยากขึ้น จนถึงตอนนี้ยังไม่มีใครเผยแพร่ชุดข้อมูลอ้างอิงความจริงของเว็บเปิดที่จะช่วยให้ผู้อ่านชี้ได้ว่าตัวเลขไหนใกล้ความจริงที่สุด

สิ่งที่เรื่องนี้บอก และไม่ได้บอก เกี่ยวกับกระบวนการทำคอนเทนต์

เริ่มจากสิ่งที่มันไม่ได้บอกก่อน Pew ไม่ได้ทดสอบว่าหน้าที่ถูกติดธงทำผลงานอย่างไรในผลการค้นหา ไม่ได้ทดสอบว่าผู้อ่านแยกออกหรือไม่ ไม่ได้ทดสอบว่าหน้าเหล่านั้นมีอัตราการเปลี่ยนเป็นลูกค้าแย่กว่าหรือเปล่า และไม่ได้ทดสอบว่าแพลตฟอร์มใดใช้คะแนนการตรวจจับเป็นสัญญาณ ใครก็ตามที่อ้างว่างานชิ้นนี้แสดงให้เห็นว่าคอนเทนต์ AI ถูกลงโทษ คือการเติมข้อความเข้าไปเอง ไม่ใช่การอ่านจากแหล่งข่าว

สิ่งที่มันบอกจริงแคบกว่านั้นแต่ใช้งานได้มากกว่า ลายเซ็นทางสถิติของร้อยแก้วที่โมเดลมีส่วนกำหนด แพร่หลายบนโดเมนเชิงพาณิชย์มากพอจนไม่ได้ทำให้อะไรแตกต่างอีกต่อไป ถ้าเหตุผลเดียวที่หน้าเว็บหนึ่งควรได้รับความสนใจคือมันลื่นไหล เรียบร้อย และจัดโครงสร้างดี ตอนนี้มันกำลังแข่งกับหน้าที่ลื่นไหล เรียบร้อย และจัดโครงสร้างดี จำนวนมหาศาล ปัจจัยที่ยังหายากคือสิ่งที่โมเดลหามาเองไม่ได้ ได้แก่ แหล่งข้อมูลที่ระบุชื่อพร้อมวันที่ ตัวเลขที่มีคนตรวจสอบจริง ข้อสังเกตจากการลงมือทำ และเอกสารที่อ่านมาทั้งฉบับแทนที่จะอ่านสรุปมือสอง

มุมนี้เปลี่ยนคำถามของกองบรรณาธิการ จาก "อ่านแล้วเหมือนคนเขียนไหม" ไปเป็น "ในนี้มีอะไรที่ผู้อ่านหาจากคำตอบทั่วไปไม่ได้บ้าง" กระบวนการ คอนเทนต์มาร์เก็ตติ้ง ที่ใช้ได้จริงจะจัดการเรื่องนี้ตั้งแต่ขั้นเขียนบรีฟ ด้วยการกำหนดว่าชิ้นงานต้องมีหลักฐานเฉพาะเจาะจงอะไรบ้างก่อนที่ใครจะลงมือเขียนคำแรก ไม่ใช่ไปจัดการตอนพิสูจน์อักษรด้วยการไล่ล่าเครื่องหมายวรรคตอน เพราะการลบร่องรอยออกจากหน้าที่เนื้อหาบางอยู่แล้ว ก็ยังเหลือหน้าที่เนื้อหาบางอยู่ดี

จุดยืนที่ Google ประกาศไว้

แนวทางของ Google เรื่องคอนเทนต์ที่สร้างด้วย AI ใน Search ระบุว่า Google ให้ความสำคัญกับคุณภาพของเนื้อหามากกว่าวิธีการผลิต และการใช้ระบบอัตโนมัติสร้างเนื้อหาโดยมีจุดประสงค์หลักเพื่อปั่นอันดับการค้นหา เข้าข่ายนโยบายสแปม สองส่วนนี้ควรอ่านคู่กัน เพราะทั้งคู่บอกว่าอัตราการตรวจจับไม่ใช่เกณฑ์ตัดสินไม่ว่าจะในทางใด

ทั้ง Pew และสื่อสายการตลาดที่รายงานเรื่องนี้ ไม่ได้อ้างอะไรเกี่ยวกับอันดับหรือบทลงโทษ และไม่มีข้อมูลส่วนใดในงานที่พูดถึงผลงานในการค้นหา ข้อสังเกตปิดท้ายของ Pew เรียบง่ายกว่านั้นมาก คือการจะรู้ว่าหน้าเว็บหนึ่งถูกต้อง มีประโยชน์ และคุ้มค่าแก่การเผยแพร่หรือไม่ ยังต้องตัดสินด้วยการอ่านมันอยู่ดี

เรื่องนี้หมายความว่าอย่างไรกับนักการตลาดไทย

สิ่งแรกที่ต้องพูดให้ชัดคือขอบเขต Pew สุ่มเฉพาะข้อความบนเว็บเพจภาษาอังกฤษ ดังนั้นอัตราเหล่านี้ไม่ได้อธิบายเนื้อหาภาษาไทย และในงานชิ้นนี้ไม่มีอัตราเทียบเท่าสำหรับภาษาไทยเผยแพร่ไว้ ใครก็ตามที่หยิบตัวเลข 10% ไปใส่สไลด์สำหรับตลาดไทย ควรระบุด้วยว่าตัวเลขนั้นหมายถึงภาษาใด

ถึงอย่างนั้นนัยของมันก็ยังจริงด้วยสองเหตุผล เหตุผลแรกคือเว็บไซต์สองภาษาย่อมเผยแพร่ฝั่งภาษาอังกฤษด้วย และฝั่งนั้นอยู่ในประชากรที่ Pew วัดพอดี บนโดเมน .com ซึ่งเป็นกลุ่มที่อัตราไต่ขึ้นเร็วที่สุด เหตุผลที่สองคือทีมไทยที่ทำงาน SEO ในประเทศไทย จำนวนมากผลิตเนื้อหาภาษาไทยด้วยการร่างหรือแปลผ่านเครื่องมือชุดเดียวกัน แปลว่ารูปแบบการผลิตเบื้องหลังเป็นแบบเดียวกัน แม้การวัดจะยังไม่ครอบคลุมก็ตาม

นัยข้อที่สองเป็นเรื่องหลักฐานเชิงพื้นที่ ถ้าร้อยแก้วภาษาอังกฤษที่เรียบร้อยและเป็นกลางกลายเป็นของที่มีอยู่ล้นเหลือ สิ่งที่ยังหายากในหน้าเว็บสำหรับตลาดไทยคือความเฉพาะเจาะจงในพื้นที่ ได้แก่ ราคาเป็นเงินบาท กฎระเบียบไทยพร้อมชื่อหน่วยงานที่ออกประกาศ ข้อจำกัดการจัดส่งในกรุงเทพฯ หรือพฤติกรรมของแพลตฟอร์มที่ต่างจากที่อื่น เนื้อหาแบบนี้โมเดลไม่มีทางแต่งขึ้นเองได้อย่างน่าเชื่อถือ และเป็นส่วนที่ผู้อ่านชาวไทยตรวจสอบเทียบกับสิ่งที่ตัวเองรู้อยู่แล้วได้ทันที

สิ่งที่งานวิเคราะห์ชิ้นนี้ไม่ได้พูด

Pew ไม่ได้บอกว่าเว็บเพจ 10% เขียนด้วย AI ล้วน ไม่ได้ระบุชื่อเว็บไซต์หรือผู้เผยแพร่รายใดว่าใช้ AI ไม่ได้บอกว่าหน้าที่ถูกติดธงมีคุณภาพต่ำกว่า ไม่ได้บอกว่าตัวตรวจจับแม่นยำในระดับเอกสารรายชิ้น และไม่ได้บอกว่าเสิร์ชเอนจินรายใดวัดหรือดำเนินการกับเครื่องหมายเหล่านี้ นอกจากนี้ยังไม่ได้วัดเนื้อหาที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ และไม่ได้คลี่คลายความไม่ลงรอยระหว่างตัวเลขของตัวเองกับตัวเลขคู่แข่งอีกสองชุด

คำถามที่พบบ่อย

หน้าเว็บที่มี em dash จะถูกตีว่าเป็น AI ไหม

ไม่ Pew ระบุชัดเจนว่าไม่มีเครื่องหมายตัวใดตัวหนึ่งที่ใช้ระบุตัวตนของเอกสารได้ เพราะนักเขียนที่เป็นมนุษย์ก็ใช้ em dash ใช้ Oxford comma และเรียงของเป็นชุดสามกันตลอดเวลา อัตรา em dash ที่ Pew เผยแพร่ คือ 5.79 ครั้งต่อ 10,000 คำในต้นปี 2566 ขยับเป็น 11.19 ครั้งในต้นปี 2569 เป็นค่าเฉลี่ยจากหน้าเว็บหลายแสนหน้า ไม่ใช่เกณฑ์ที่เอาไปจับบทความชิ้นเดียว

สรุปแล้ว 10% ของอินเทอร์เน็ตเขียนโดย AI ใช่ไหม

ไม่ใช่ตามที่พูดกันแบบนั้น Pew พบสัญญาณการเขียนด้วย AI หรือการแก้ไขด้วย AI บนหน้าเว็บภาษาอังกฤษราว 10% ที่สุ่มมาในเดือนกรกฎาคม 2569 ซึ่งรวมถึงหน้าที่คนเขียนเองแล้วนำไปแก้ไขด้วยเครื่องมือ AI อย่างมีนัยสำคัญ สัดส่วนจะขึ้นเป็นมากกว่าหนึ่งในสามเมื่อจำกัดเฉพาะหน้าที่เผยแพร่หลัง ChatGPT เปิดตัว และตัวเลขนี้ไม่ได้บอกอะไรเลยเกี่ยวกับหน้าเว็บที่ไม่ใช่ภาษาอังกฤษ

ทำไม Graphite กับ Pew ได้ตัวเลขต่างกันมาก

เพราะทั้งสองวัดประชากรคนละชุดด้วยเครื่องมือที่ทับซ้อนกัน Graphite ระบุว่าบทความภาษาอังกฤษที่เผยแพร่ใหม่ในไตรมาสแรกปี 2569 สร้างด้วย AI เป็นหลัก 49.9% ขณะที่ Pew รายงานอัตราจากกลุ่มตัวอย่างหน้าเว็บทั่วไป งานประมาณการที่มีอยู่ตอนนี้ล้วนพึ่ง Pangram ในรูปแบบใดรูปแบบหนึ่ง ความคลาดเคลื่อนจึงเกี่ยวโยงกันแทนที่จะเป็นอิสระ และยังไม่มีชุดข้อมูลอ้างอิงความจริงที่เผยแพร่ไว้ให้ตัดสินว่าตัวไหนใกล้เคียงที่สุด

ถ้าตัวตรวจจับติดธงหน้าเว็บของเรา Google จะลงโทษไหม

Pew ไม่ได้พูดถึงเรื่องอันดับเลย และงานชิ้นนี้ไม่มีข้อมูลเกี่ยวกับผลงานในการค้นหา แนวทางที่ Google เผยแพร่เรื่องคอนเทนต์ที่สร้างด้วย AI ระบุว่าตัดสินหน้าเว็บจากคุณภาพ ไม่ใช่จากวิธีผลิต และถือว่าการใช้ระบบอัตโนมัติเพื่อปั่นอันดับเป็นเรื่องของนโยบายสแปม ซึ่งเป็นคนละเกณฑ์กับคะแนนของตัวตรวจจับใด

เรื่องนี้ใช้กับเนื้อหาภาษาไทยได้ไหม

ไม่ได้โดยตรง Pew วิเคราะห์ข้อความจากเว็บเพจภาษาอังกฤษเท่านั้น จึงไม่มีอัตราสำหรับภาษาไทยในข้อมูลชุดนี้ และงานวิจัยไม่ได้บอกว่ากลุ่มตัวอย่างภาษาไทยจะให้ผลอย่างไร แต่รูปแบบการกระจายตามโดเมนยังเกี่ยวข้องกับทีมไทย เพราะเว็บไซต์ .com ที่ทีมไทยใช้เผยแพร่หน้าภาษาอังกฤษ คือกลุ่มที่อัตราการตรวจพบไต่ขึ้นเร็วที่สุด