Mało rzeczy w życiu tak mnie irytuje jak clickbaity, czyli takie tytuły na portalach, które udają interesującą treść. Wymyśliłem wtyczkę, czyli dodatek do przeglądarki Chrome, który do tego używa AI. Wykrywa clickbaity oraz je złośliwie komentuje, czyli rozbraja manipulację. W tym wpisie pokazuję, jak to działa i jak to zrobiłem, nie umiejąc kodować. Zapraszam.
Clickbaity to bardzo irytujący rodzaj tytułów w portalach internetowych. To także prosta manipulacja. Niestety, chyba coraz więcej jest portali, które używają tego rodzaju manipulacji i sztuczek. Trzy z brzegu, z 19 i 20 października 2026:
„Tyle dziś zapłacimy za paliwa. Duże zaskoczenie” (gazeta.pl)
„Opowiadała przyjaciółce o każdej kłótni z mężem. Potem zrozumiała” (onet.pl)
„To dostałem w samolocie. Takie jedzenie podają największe linie świata” (wp.pl)
Mózg krzyczy: Ile?! Co ona mogła zrozumieć?! Co on dostał?! Nie wytrzymam bez tej wiedzy. I to nawet wtedy, gdy rozumiem, jak jestem manipulowany. Często na koniec w tekście jest coś boleśnie banalnego i zostajemy z poczuciem oszukania. Clickbait to po angielsku przynęta do klikania.
Kto używa clickbaitów?
Clickbaity uważam za chorobę współczesnych mediów i za symptom problemu. Jeżeli dany portal ma bardzo dużo clickbaitów, to w ciemno mogę powiedzieć, że nie oferuje jakościowych treści. Albo nie ma wizji, jak wyjść z tarapatów.
Zanim powstała wtyczka, wytypowałem portale, co do których już wcześniej byłem zniesmaczony bardzo częstym używaniem clickbaitów. Portal gazeta.pl uważam, niestety, za głęboko skażony tą chorobą. Z zaskoczeniem odkryłem, że pierwsza strona Onetu również często zawiera tytuły clickbaitowe. To samo dotyczyło Wirtualnej Polski. Z pewnym ubolewaniem stwierdzam, że nawet wyborcza.pl zaczęła już używać clickbaitów. W poniedziałek 2 listopada znalazłem tam parę przykładów:
„Pilot myśliwca MiG-21 przekroczył 7500 godzin w powietrzu. Jeden rozkaz złamał serce lotnika”
„«Szokujące akty przemocy» na proteście we Frankfurcie. Jest zapowiedź władz”
Na razie parę tytułów na stronie, nie cała strona główna jak w gazeta.pl.
W pierwszej chwili intuicyjnie uznałem, że media silnie emocjonalne, tak zwane prawicowe, będą clickbaitować. Tymczasem okazało się, że nie. Kiedy kalibrowałem reguły, zobaczyłem, że tytuły prasy prawicowej, sympatyzującej z PiS, akurat clickbaitu używają rzadziej, dlatego że nie potrzebują udawać emocji. One są silnie emocjonalne, dla silnie rozemocjonowanego czytelnika. Krótko mówiąc, obraz tego świata już jest jaskrawy. To było moje pierwsze zaskoczenie.
Potem wszedłem na portale plotkarskie, na przykład na Pudelek. Portal plotkarski nie potrzebuje clickbaitu, bo wystarczy, że zasygnalizuje zgodnie z prawdą, co jest w tekście, a ludzie i tak chcą to przeczytać. „Pokazała swoją najnowszą torebkę”. To nie jest clickbait. Ludzie przyszli po torebkę, wiedzą, że torebki nie zobaczą na pierwszej stronie i że trzeba kliknąć. To cecha mediów wyspecjalizowanych. Obiecują banał i dostarczają banał, a dla osób czytających jest to wspaniale ekscytujące. Takie media nie potrzebują fałszywie podbijać jakości.
Brukowce, na przykład Super Express, mają cechę, którą mają też portale prawicowe. Tytuły i nagłówki epatują, są drapieżne zgodnie z regułami tego gatunku. Jest tam przesada, ale jest ona zrealizowana w tekście co do joty. Portal niebrukowy mógłby użyć w tytule słowa „rzeź”, a potem w tekście nie byłoby tej rzezi, ofiar, krwi. Jeśli Super Express obieca rzeź w tytule, to ją dowiezie, bo tak robią brukowce. W tym sensie silne emocje w tytułach prasy brukowej same w sobie nie są clickbaitem, podczas gdy w tytułach mainstreamowych są.
To prowadzi do konkluzji, że clickbait najczęściej zdarza się w prasie mainstreamowej, która w pewnym sensie jest bezradna wobec przemian rynku, przemian technologii. Clickbait jest bronią słabych. Każdy wydawca ma przy tym swój ulubiony styl clickbaitów. Musiałem go uwzględnić w przykładach i w regułach dla AI, bo okazywało się, że wtyczka dobrze pracująca na clickbaitach z gazeta.pl ma słabszą skuteczność na wp.pl albo jeszcze słabszą na stronie Telewizji Republika. Do jakiegoś stopnia clickbait zastępuje dziś umiejętność pisania tytułów. Zastąpił talent.
Zrobiłem wtyczkę do wykrywania clickbaitów, czyli vibe coding w praktyce
Do pracy nad wtyczką oczywiście od początku używałem Claude Code. Vibe coding, czyli opisujesz modelowi, co ma powstać, a kod pisze on. Trafiłem na felieton „Clickbait, Decoded” Jaya Martela i Jonathana Sterna w The New Yorkerze. Autorzy wzięli clickbaitowe tytuły i odczytali je dosłownie. Ciekawsze od tego, że znalazłem ten tekst, jest to, co z nim dalej zrobiłem. Załączyłem go do Claude Code i powiedziałem, że chcę stworzyć, jako dowcip, jako formę odreagowania, narzędzie wykrywające clickbaity, wtyczkę do przeglądarki Chrome.
Na początek wziąłem 25 tytułów ze strony głównej gazeta.pl. Znaczące, że aż 24 z nich używały co najmniej dwóch technik manipulacyjnych naraz. To pokazuje natężenie problemu.
Pierwsza wersja rozpoznawała szesnaście rodzajów clickbaitów, z czasem urosło do 21. Założenie było takie, że skoro clickbaity są tak irytująco proste, to może uda się zapisać wręcz mechaniczne reguły rozpoznawania. Bez używania AI. Przez parę godzin testowałem reguły na kolejnych portalach i tekstach. Poprawiałem reguły tak, żeby były możliwie uniwersalne. Claude proponował swoje ujęcie problemu, ja swoje i tak dochodziliśmy do możliwie precyzyjnych filtrów.
To wszystko działo się w rozmowie. Ja pisałem swoje polecenia, testowałem wtyczkę na kolejnych portalach i komentowałem, co działa, a co nie. Claude odpowiadał, tworzył dokumentację, a pytany sugerował swoje rozwiązania. To jest vibe coding, ponieważ od strony programistycznej nie wiem, jak jest zbudowana ta wtyczka. Ja ją tylko wymyśliłem i opisałem słowami. Od strony reguł językowych oczywiście widziałem każdą linijkę reguł, które opisywały kolejne przykłady clickbaitu.
Regex, czyli mechaniczne reguły języka
Te mechaniczne reguły to regex. Większość osób nie wie, co to jest. Ja też dopiero się nauczyłem, tworząc tę wtyczkę.
Regex to wzorzec, którego komputer szuka w tekście. Działa jak polecenie „Znajdź”, tylko zamiast słowa szuka schematu. Na przykład, jeśli wiem, że clickbait polega na tym, że zamiast podawania faktów, liczb, szczegółów zdanie zaczyna się od słowa „Tyle”, jak w „Tyle zapłacimy na stacjach”, to regex znajdzie też „tyle zapłacą”, „tyle kosztuje” i „tyle dostanie”, bo opisuje regułę, czyli słowo „tyle”, a zaraz po nim czasownik o pieniądzach, bez żadnej kwoty w okolicy. Wtyczka ma ponad czterysta takich wzorców dla 21 rodzajów clickbaitów i sprawdza każdy tytuł na stronie po kolei.
Takie podstawowe, mechaniczne reguły językowe wyłapują 4 clickbaity na 10. To nieźle, ale za mało.
21 rodzajów polskiego clickbaitu
Są cztery typy, w których mieści się 21 rodzajów clickbaitów.
Ukrywanie informacji. Najliczniejszy typ. Ukryta odpowiedź: „Radosne doniesienia i zaraz potem to. Żona Stocha nie mogła milczeć” (pomponik.pl). Zaimek zamiast nazwy: „Używam tylko tych mięs” (gazeta.pl). Celebryta bez nazwiska: „Zostawił dla niej znaną żonę. Z gwiazdą «MjM» jest do dziś” (wp.pl). I pytajnik w tytule: „Jest porozumienie w sprawie wojny na Ukrainie?” (se.pl). Prawo Betteridge’a mówi, że jeśli nagłówek jest pytaniem, odpowiedź brzmi „nie”.
Wyolbrzymianie. Superlatyw: „Niezwykłe odkrycie podczas remontu” (se.pl). Krzyk wielkimi literami: „PILNE”. Ekspresyjne czasowniki: „Dziennikarce puściły nerwy. Zaczęła krzyczeć” (dorzeczy.pl). Idiom jako przynęta: „zapaliła się lampka”, „szczęka opadła”.
Emocja zamiast faktu. Emocjonalny szantaż, czyli tytuł mówi, co masz czuć: „Najpierw łzy, a potem całe jury wstało” (pomponik.pl). Fałszywa zbiorowość: „Polacy oszaleli”, „Widzowie rozjuszeni. Są wściekli” (plotek.pl). Cytat jako przynęta: „mówi wprost”, „przerwał milczenie”.
Fałszywa narracja. Fabuła tam, gdzie jest zwykłe zdarzenie. Dramaturgia serialu: „zaczęło się niewinnie”, „i wtedy”, „zapadła cisza”. Wyzwanie: „a ty?”, „większość odpada”.
Osobno odnotowałem reklamę używającą tego samego języka, tak zwaną natywną. „Sprawdzą się na wiosnę”, „chronią przed wiatrem i deszczem”.
Który typ jest najczęstszy? Spośród prawie 300 tytułów, które oceniłem ręcznie, za clickbait uznałem 194. Model wskazał w nich ukrywanie informacji niemal zawsze, w 97 na 100. Emocję zamiast faktu w co czwartym, wyolbrzymianie w co czwartym, fałszywą narrację w co piątym. Jeden tytuł często łączy dwa typy.
Pełna lista wzorców, z wagami i komentarzami wtyczki, jest w pliku AUDIT.md w repozytorium.
AI tam, gdzie reguły nie wychwycą clickbaitu
Pierwsza wersja była czysto regexowa, ostatnia to już połączenie modelu językowego, czyli AI takiego jak ChatGPT czy Gemini, z regexem. Wyszło na koniec, że są różne barwy clickbaitów, różne sposoby manipulacji, i do tego jednak model językowy się przydaje. Odpowiada na to, czego reguły nie są w stanie uchwycić. Wszystkie reguły, jakie znalazłem w pierwszych fazach, stały się podpowiedziami dla modelu, z czym tak naprawdę ma do czynienia. I to chyba okazała się bardzo słuszna decyzja.
W praktyce, w sytuacji, w której reguły językowe nie są w stanie wychwycić clickbaitu, wygląda to tak. Wchodzę na stronę portalu z listy obsługiwanych, czyli tych, na których testowałem, między innymi gazeta.pl, onet, wp, pudelek, fakt, se, pomponik, tvn24, dorzeczy i wyborcza.pl. Wtyczka czyta tytuł „Opowiadała przyjaciółce o każdej kłótni z mężem. Potem zrozumiała” i przepuszcza go przez wzorce. Żaden nie pasuje, bo nie ma tu typowych chwytów jak „tyle”, „oto” ani „Polacy oszaleli”.
Taki niewyraźny tytuł leci do modelu razem z nazwą portalu i listą wzorców, które pasowały choć częściowo. Model dostaje też moją instrukcję, czyli te grupy clickbaitów z pytaniami. Czy tytuł ukrywa informację, wyolbrzymia, zastępuje fakt emocją albo buduje fabułę z niczego. Do tego szczegółowe sposoby realizacji clickbaitów, które odkryłem, oceniając prawie 300 tytułów ręcznie.
Model najpierw pisze uzasadnienie, potem decyduje, czy to clickbait. Jeśli tak, przy tytule pojawia się plakietka i komentarz. Przy tym tytule napisał: „Niedokończone zdanie z morałem zawieszonym w próżni – format tak leniwy, że autorowi nie chciało się nawet wymyślić puenty do nagłówka”.
Nie podają ceny? „Podanie dwóch cyfr zabiłoby ruch na stronie”. Przy jedzeniu w samolocie: „Użycie zaimków «to» i «takie» zamiast rzeczowników to sprawdzony sposób, by zwykłą bułkę z szynką zamienić w tajemnicę wagi państwowej”. Taki złośliwy komentarz zamienia moją irytację w dowcip. Działa jak neutralizacja. Wyjaśnia i osłabia wpływ.
Na samych regułach wtyczka wychwytuje 4 clickbaity na 10 i pracuje lokalnie, czyli nic nigdzie nie wysyła.
Jeśli warstwa AI jest włączona, co stanie się po podaniu klucza API do modelu w sieci, to z punktu widzenia prywatności wtyczka czyta strony i wysyła niektóre dane. Wysyłany jest wyłącznie tytuł, nazwa portalu oraz nazwy wykrytych technik. Nie jest wysyłany adres artykułu.
Koszty pracy AI i wybór modelu
W trakcie testowania okazało się, że skuteczność wtyczki rośnie, jeśli używam coraz droższych i mocniejszych modeli. Sam regex wyłapywał 4 clickbaity na 10. Model Gemini 2.5 Flash niewiele więcej. Natomiast Gemini 3.8 Flash wyłapuje 3 na 4 i myli się raz na 26 plakietek. Gemini 2.5 Pro jest odrobinę lepszy, ale kosztuje osiem razy więcej i każe czekać ponad minutę.
Ostatecznie model wybrałem tak, żeby dawał mało fałszywych alarmów. Fałszywy alarm z pewnego punktu widzenia to niesprawiedliwy zarzut wobec redakcji i większy zawód dla używających niż przepuszczenie kilku clickbaitów bez oznaczenia. Z pomiaru wyszła jeszcze jedna rzecz. Opłaca się używać silniejszych i droższych modeli do tego zadania, dlatego że słabsze nie są w stanie nawet zrozumieć tej instrukcji i ją ignorują.
Wtyczka użyje modelu AI, jeśli mamy wykupiony dostęp do AI w usłudze OpenRouter i tam wygenerujemy sobie klucz (takie hasło). Używanie AI kosztuje, więc każde użycie będzie ściągało kwotę z przedpłaconego konta na OpenRouter. Mniej więcej kilka groszy za stronę. Ocena 50 tytułów to niecałe 5 centów (koszt pracy modelu, bo sama wtyczka darmowa). Można użyć tańszych modeli, ale wychwytują mniej.
Dlaczego clickbaitów będzie więcej?
Jeśli organizacja medialna, jakiś portal używa clickbaitów, to znaczy, że swój sukces mierzy liczbą kliknięć w tekst. Są już organizacje medialne na świecie, które swój sukces mierzą liczbą subskrypcji, czasem spędzonym na artykule, powrotem na stronę. Nic dziwnego, że takie portale i gazety nie używają clickbaitów, choć potrafią mieć atrakcyjne tytuły (The Guardian, New York Times).
Im więcej automatyzacji pisania w portalach, tym większa presja na używanie clickbaitów, bo tu już można mierzyć skuteczność. Można robić testy A/B, czyli puścić równolegle dwie wersje tytułu i sprawdzić, która zbiera więcej kliknięć. Prawdopodobnie portale to już robią.
Nie próbowałem odwrotnie używać swojego narzędzia do generowania clickbaitów. Może się mylę, ale wymagałoby to od portali mniej więcej tego, co ja zrobiłem. Ja zrobiłem to, żeby wykrywać. Oni musieliby zrobić mniej więcej to samo, żeby automatyzować. Z taką maszyną jeden człowiek byłby w stanie generować wiele tytułów clickbaitowych dziennie. W pełni automatyczny system jest moim zdaniem wykluczony, bo robiłby co jakiś czas śmieszne, dziwne błędy.
Użyłem AI i nauczyłem się sporo o clickbaitach
Wyszedł projekt satyryczny, edukacyjny, dziennikarski i językowy. Jeden z czytelników zauważył pod notką na LinkedInie, że mogę udoskonalić skuteczność wtyczki w automatycznym trybie agentowym. W pierwszej chwili napisałem, że to niemożliwe albo trudne. Potem sobie pomyślałem, że to jest jednak do wykonania. Być może będę musiał zwiększyć liczbę testowych przypadków, tak żeby mieć 300–500 tytułów ocenionych wraz z moją oceną, tak, to jest clickbait, nie, to nie jest clickbait, i pewnie z krótkim uzasadnieniem. Tak, żeby w kolejnych turach agent eksperymentował i zmieniał instrukcję we wtyczce, aż jej skuteczność pracy na tej próbce 500 przykładów zbliży się do mojej. To zaproponował jeden z komentarzy i chyba to właśnie zrobię.
Strategia clickbaitu moim zdaniem obróci się przeciwko portalom, które tak publikują. Clickbaity codziennie dokładają się do tego, żeby odsiać czytelników myślących, żeby poszli gdzie indziej, i żeby zostali tylko ci, którzy skrolują w sposób najbardziej bezmyślny. To spotęguje polaryzację, czyli przepaść między tymi, którzy mają swoje ambitniejsze media bez clickbaitów, oraz tymi, którzy takich mediów nie mają.
Kod, instrukcja instalacji i 50 tytułów z reakcją wtyczki są pod adresem github.com/martinmajsawicki/clickbait-dekoder.
Jak budować takie narzędzia z Claude Code bez kodowania, pokazuję na warsztatach.