E-E-A-Tとは？AIに選ばれるためのGoogle評価基準、盛り込み事例も紹介

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）とは、Googleが「高品質なコンテンツ」を評価する際の中核に据えている、重要な指標です。

かつては、SEOの専門用語としての側面が強かったこの概念も、AIによる検索が増えた現代においては、もはや「ネット上で生き残るための必須条件」になりつつあります。

検索エンジンやAIが求めているのは、どこにでもある情報の焼き直しではありません。

発信者の実体、歩んできたプロセス、そして社会的な裏付けが伴った、「責任のある信頼性の高い情報」です。

理論の解説だけに留まらず、弊社サイトから得た自社事例を交え、実践的な「E-E-A-Tの盛り込み方」をわかりやすく解説します。

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E-E-A-Tとは？

E-E-A-Tとは、Googleの「検索品質評価ガイドライン」で示されている、ウェブサイトの信頼性を測るための重要な評価基準です。

読み方は、「イー・イー・エー・ティー」や「ダブル・イー・エー・ティー」と言います。

以下の4つの要素の頭文字を取った造語であり、現在のSEOにおいて特に重視される概念の一つです。

• Experience（経験）
• Expertise（専門性）
• Authoritativeness（権威性）
• Trustworthiness（信頼性）

E-E-A-Tは、GoogleがSEOで重要視する「有用で信頼性の高い、ユーザーを第一に考えたコンテンツの作成」に基づく指標でもあります。

近年では、このE-E-A-TがAIに好まれる要素として注目を浴びています。

経験（Experience）

「経験（Experience）」とは、コンテンツの作成者が、そのトピックに対してどれだけ「実体験」に基づいた発信をしているかを指す指標です。

2022年に追加されたこの要素は、単なる情報の正確性だけでなく、作成者のバックグラウンドそのものを評価対象としています。

例えば、キャンプ用品の紹介記事であれば、カタログスペックの比較だけでなく「実際に雨の中で設営した際の使用感」や「長期間使用して気づいた耐久性」などが記載されている状態を指します。

Googleがこの要素を重視するのは、ネット上に溢れる情報の焼き直しを排除し、ユーザーに唯一無二の価値を提供するためです。

特に生成AIが普及した現代、誰でもそれらしい文章を瞬時に作成できるからこそ、実際に体験した人しか持ち得ない「一次情報」の希少性が高まっています。

検索エンジンはこれを、情報の信頼性を担保する強力なシグナルとして捉えています。

専門性（Expertise）

「専門性（Expertise）」とは、特定の分野において深い知識や卓越したスキルを有している状態を指します。

コンテンツの内容が表面的な情報のなぞりではなく、その領域の「プロ」としての知見がどれだけ含まれているかが評価の対象となります。

単に既知の情報をまとめるだけでなく、専門的な考察や業界の最新動向等を正確に解説できているかが重要です。

例えば、資産運用の記事であれば「実務経験を持つファイナンシャルプランナー」が執筆している状態が挙げられます。

Googleが専門性を重視する理由は、検索ユーザーに「誤った情報」を届けないためです。

特に高度な判断を要する分野において、誰でも発信できる一般論ではなく、確かな知見に基づいた「正解に近い回答」を優先して表示させることで、検索システムの利便性と信頼性を維持しています。

権威性（Authoritativeness）

「権威性（Authoritativeness）」とは、そのコンテンツやサイト、あるいは作成者が、特定の分野において「第三者からどれだけ認められているか」を指す指標です。

「この分野なら、このサイトに聞けば間違いない」という社会的評価が問われます。

具体例としては、官公庁や大学などの公的な機関から「被リンク」を受けている状態や、大手メディアに専門家として引用されている状態が挙げられます。

また、SNSでの肯定的な言及（サイテーション）や、業界内での著名な賞の受賞歴なども権威性の証明となります。

Googleが権威性を重視するのは、情報の「出所」が信頼に値するかを厳格に判断するためです。

インターネット上には膨大な情報が存在しますが、その中でも特に多くの人や組織から支持されている「確かな情報源」を優先的に上位表示させることで、検索結果の質と安全性を担保しています。

信頼性（Trustworthiness）

「信頼性（Trust）」は、E-E-A-Tの核となる最も重要な要素です。

Google公式においては、以下のように明示されています。

どのコンテンツが、エクスペリエンス（Experience）、高い専門性（Expertise）、権威性（Authoritativeness）、信頼性（Trustworthiness）、すなわち E-E-A-T の面で優れているかを判断するための要素の組み合わせを特定します。中でも、信頼性は最も重要なものです。その他の項目も信頼性の一因となるものですが、必ずしもすべてにおいて優れている必要はありません。

引用（部分抜粋）：Google Search Central「E-E-A-T と品質評価ガイドラインについて」

この記述から分かる通り、信頼性は他の3要素を支える「土台」であり、評価の起点となります。

具体的には、情報の正確性や運営者の透明性、安全なサイト運営（SSL化）などが挙げられます。

Googleが信頼性を重視する理由は、検索ユーザーを「リスク」から守るためです。

不正確な情報が上位に表示されることは、ユーザーに実害を及ぼすだけでなく、検索エンジンそのものの価値を損なわせます。

そのため、情報の出所が明確で誠実なサイトを、評価の起点に据えているのです。

GoogleにおけるE-E-A-Tの定義と位置づけ

GoogleのE-E-A-Tという評価基準は、検索品質向上のため以下の変遷を辿ってきました。

2015年の発表以来、医療情報の信頼性向上や近年のAI生成コンテンツの急増といった環境の変化に合わせて、その定義は段階的に強化されています。

まずは、現在の基準へと至るまでの歴史的な流れを整理しましょう。

こうした歴史的な変遷を経て、現在は「経験」という新たな軸が加わったほか、特定の領域ではより厳格な基準が適用されるようになりました。

ここからは、これらの変化が現在のGoogleの検索システムにおいてどのような役割を担っているのかを解説します。

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E-A-Tから「経験」の追加

「経験（Experience）」の追加は、Googleが情報の「正しさ」だけでなく、その情報が生まれるまでの「プロセス」を評価対象としたことを示しています。

従来のE-A-Tが「誰が言っているか」という社会的属性に重きを置いていたのに対し、E-E-A-Tでは「その知見をどう得たか」という文脈が問われます。

具体的には、以下のような変化が生まれています。

これにより、検索ユーザーは一般論に留まらない、より具体的で血の通ったアドバイスに辿り着きやすくなっています。

YMYL領域におけるE-E-A-Tの重要性

Googleは、すべてのコンテンツを一律の基準で評価しているわけではありません。

発信される情報がユーザーに与える「影響の大きさ」に応じて評価の厳格さを変えており、その最高基準が適用されるのがYMYL領域です。

Googleは、YMYL領域の情報の不備がユーザーに致命的な悪影響を及ぼすリスクがあると考え、評価基準を極めて厳密に運用しています。

公式ブログでも、YMYLとE-E-A-Tの関係について次のように明記されています。

たとえば、Google のシステムでは、人の健康や安全、経済的安定、社会の福利厚生に大きく影響する可能性のあるトピックについては、E-E-A-T が優れたコンテンツを特に重視します。Google はこうしたトピックを「Your Money or Your Life」、または略して YMYL と呼びます。

（参照：Google Search Central Blog 医療や健康に関連する検索結果の改善について）

YMYL領域は、具体的には「医療、金融、法律、安全」といった分野を指します。

これらは、情報の正確性がそのままユーザーの生活や命を左右しかねません。

そのため、単なる内容の充実度以上に「誰が責任を持って発信しているか」という信頼の担保が、検索評価における絶対的な条件となります。

SEOのランキングに直接影響するアルゴリズムではない

E-E-A-Tについてよくある誤解の一つに、「E-E-A-Tという名前の特定のアルゴリズムが存在する」あるいは「GoogleがサイトにE-E-A-Tスコアを付けて順位を決めている」というものがあります。

Google公式では、ランキングとの関係性について次のように説明されています。

E-E-A-T 自体はランキングに直接影響する要因ではありませんが、E-E-A-T が優れているコンテンツを特定できる要素の組み合わせを使用することは有効です。

（参照：Google Search Central Blog E-E-A-T と品質評価ガイドラインについて）

つまり、「E-E-A-Tを盛り込む＝検索順位アップ」ではなく、E-E-A-Tは「高品質で有益なコンテンツ」を識別するために参照するための評価基準です。

Googleのアルゴリズムは、被リンクや著者のバックグラウンド、情報の専門性といった何百もの異なるシグナルを組み合わせることで、そのコンテンツが結果としてE-E-A-Tを満たしているかを評価しています。

したがって、目指すべきは「E-E-A-Tという指標を上げる」ことではなく、Googleのシステムが「このコンテンツは信頼に値する」と判断できる証拠を、積み上げていくことにあります。

AIOやLLMO時代にこそE-E-A-Tが求められる理由

ユーザーの検索行動にAIが組み込まれたことで、E-E-A-Tの重要性はかつてないほど高まっています。

事実、日本国内では2025年、Google検索からのウェブサイト訪問数が過去2年間で33%も減少したと報じられ、大きな話題となりました。

（参照：日本経済新聞　Google経由のサイト訪問、日本でも3割減　AI要約の浸透で）

このデータが示す通り、検索結果のリンクをクリックせず、AIの回答だけで完結する「ゼロクリック検索」が一般化しています。

こうした環境下で重要となるのが、以下の2つのAI最適化施策です。

これらAIOやLLMOにこそ、E-E-A-Tが求められる理由を解説します。

AIには書けない一次情報だから

AIはインターネット上の膨大な既存データを学習し、それらを組み合わせて回答を生成します。

そのため、AIが生成する文章はどこかで見たような「情報の要約」になりがちです。

一方で、E-E-A-Tにおける「経験（Experience）」に直結する一次情報は、AIが自力で生み出せない領域です。

AIがこうした一次情報を好む最大の理由は、ハルシネーション（もっともらしい嘘）の回避にあります。

AIがネット上の不確かな情報を継ぎ接ぎして回答を作る際、その根拠や実体がないと、誤った情報を生成するリスクが高まります。

だからこそ、実体験に裏打ちされた一次情報を提示できるE-E-A-Tの高いサイトが、AIにとっての「信頼できる回答ソース」として重宝されるのです。

AIの回答根拠として引用され、サイト流入の起点になるから

AI検索においては、その回答の裏付けとして特定のサイトを指名する「引用」という、新たな流入の形が生まれています。

AIが膨大なWebサイトの中からどの情報を引用するかを判断する際、その基準となっているのが、まさにE-E-A-Tです。

上の画像は、Googleの「AIによる概要（AI Overviews）」において、弊社の記事が実際に参照された事例です。

「AIO 引用」という検索キーワードに対し、AIは回答を生成するだけでなく、その情報の信頼性を担保するソースとしてコンテンツを明示しています。

ここからさらに深い知識を求めたいユーザーや、情報の正確性を自分の目で確かめたいユーザーにとって、この引用リンクは真っ先にクリックされる「サイト流入の起点」になります。

E-E-A-T強化がもたらすビジネス上の付加価値

E-E-A-Tの強化は、SEOやAIOといった技術的な最適化の観点以外に、ビジネスにおいてもメリットがあります。

情報の信頼性や専門性を積み上げるプロセスそのものが、Webサイトを強力な営業ツールへと変え、ビジネスにおける利益を最大化させる資産となります。

E-E-A-Tの強化は、ビジネスに対して以下の3つの大きな付加価値をもたらします。

• CVR（成約率）の向上
• ブランド価値と指名検索の向上
• ロイヤリティの獲得

SEO業界20年、取引実績5,000社で多種多様な企業様の課題解決と成長をサポートしてまいりました。
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信頼獲得によるCVR（成約率）の向上

どれほど優れた商品やサービスを扱っていても、その情報を発信しているサイト自体に疑念を持たれてしまえば、ユーザーが購入や問い合わせを起こすことはありません。

E-E-A-Tの強化は、ユーザーが抱く「このサイトを信じて大丈夫か？」という心理的なハードルを取り除き、納得感を持ってコンバージョンへ進むための強力な土台となります。

そのため、E-E-A-Tの以下の要素が成約率に直結します。

• 「経験」による説得力
• 「専門性」による安心感
• 「信頼」の可視化

ユーザーとの信頼関係が構築されることで、離脱率が下がり、結果としてサイトの収益性に貢献できます。

権威性の確立によるブランド価値と指名検索の向上

E-E-A-Tを備えた情報は、ユーザーにとっても引用・参照しやすく、被リンクやサイテーションに繋がります。

このように外部から自然な形で引用や紹介が増えることは、その分野における第一人者としての権威性を高めることになります。

権威性が高まることで、以下のようなビジネス付加価値が生まれます。

• ブランドに対する社会的な信頼の獲得
• 社名やサービス名による「指名検索」の増加
• プラットフォームに左右されない集客基盤の構築

このようにE-E-A-Tの構築は、ユーザーが自ら指名して探してくれる「ブランド資産」を育てることになります。

ユーザー満足度上昇によるロイヤリティの獲得

E-E-A-Tが優れたコンテンツは、ユーザーの表面的な疑問に答えるだけでなく、検索意図の「その先」までを解消する深さを持っています。

専門家としての知見や実体験が凝縮されたページは、その1ページで目的を完結させることができ、さらなる情報を求めて他サイトへ再検索しに行く必要がなくなります。

自社サイト内で検索意図が完結することで「このサイトを見れば解決する」という高いユーザー満足度とロイヤリティを獲得できます。

これは、他サイトへの流出防止や、サイト訪問のリピーターを増やすことにもつながります。

このように、E-E-A-Tを追求することは、訪問したユーザーを逃さず、確実に顧客として繋ぎ止めるための囲い込み戦略として機能します。

経験（Experience）の盛り込み方

「経験」をコンテンツに盛り込む際は、AIがアクセスできない情報をいかに提示するかという点にあります。

記事内において、具体的にどのように「経験」を組み込めばいいのか、以下の3つの具体的な方法を解説します。

• 自社独自の調査データを公開
• 現場の経験や失敗などの体験談
• 実際に撮影した写真や動画の活用

自社独自の調査データを公開

ネット上の既存情報を再構成するのではなく、自社独自の調査データを提示することは、AIが好む「一次情報」を示す強力な根拠となります。

具体的には、ユーザーへのアンケート結果や、自社サービスを通じて蓄積されたマーケット動向の統計、あるいは特定の仮説に基づいた実証実験の結果などが挙げられます。

こうした経験に基づいた具体的な数値は、単なる公表に留めず、外部メディアから引用される情報源としての価値を高めることも重要です。

現場の経験や失敗などの体験談

AIは既存情報の要約が得意ですが、現場で直面するリアルな体験談まではカバーできません。

例えば、特定の環境下だけで発生した特異な現象、あるいは長年その道具を使い込んだからこそ気づいた欠点など、生身の人間だけが知り得る実体験を盛り込みます。

こうした体験談は、ただ日記のようにダラダラ書くのではなく、以下のようなポイントを押さえることでE-E-A-T評価を最大化させることができます。

実際に撮影した写真や動画の活用

近年のAIはテキストだけでなく、画像や動画も同時に理解する「マルチモーダルAI」としての能力が飛躍的に向上しています。

つまりAIは、画像内にどのようなオブジェクトや背景が映っているのかを、認識することが可能です。

AIが「目」を持つようになった今、オリジナル画像は単なる飾りではなく、情報の信憑性を担保する重要なデータとしての価値を持っています。

専門性（Expertise）の盛り込み方

「専門性」をコンテンツに盛り込む際は、特定の分野において「どれだけ深く、網羅的にユーザーの課題を解決できるか」という情報の解像度と網羅性が重要になります。

単なる表面的な情報の羅列ではなく、プロの知見を構造化して提示するための、2つの具体的な方法を解説します。

• ユーザーの悩みに答えるFAQや用語解説
• ロングテールキーワードによる深掘り記事の作成

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ユーザーの悩みに答えるFAQや用語解説

専門家であれば、その分野の初心者がどこで躓き、どのような疑問を持つかを熟知しているはずです。

また、Google検索の「関連する質問」あるいは「Yahoo!知恵袋」などで実際にユーザーが悩んでいるトピックを調査し、それらに対して先回りしてプロの見解を提示することで、他サイトを圧倒する専門性を確立できます。

ロングテールキーワードによる深掘り記事の作成

検索ボリュームの大きい「ビッグキーワード」を狙うのではなく、より具体的でニッチな「ロングテールキーワード」をテーマに据えることで、情報の専門性を際立たせることができます。

これは、AIがユーザーの切実な悩みに対して、最も正解に近いピンポイントな回答を求めるときにも有効です。

「この記事さえ読めば完結する」という密度の高いコンテンツ設計が、専門性の強化につながります。

権威性（Authoritativeness）の盛り込み方

「権威性」をコンテンツに盛り込む際は、情報の質だけでなく「誰が発信しているか」という外部からの評価や社会的な裏付けを可視化することが重要になります。

単なる自称に留まらず、第三者による評価や客観的な実績を提示するための、以下の2つの具体的な方法を解説します。

• 専門性の高い監修者の起用
• SNSや外部メディアでの露出強化

専門性の高い監修者の起用

コンテンツに監修者を立てることは、情報の正確性を担保するだけでなく、その分野の「権威」からの推薦を得ることを意味します。

AIは「誰がその情報を発信し、誰が保証しているか」を判断します。

すでに社会的に認められている専門家がコンテンツに関わっている事実は、サイト全体の権威性を裏付ける強力な証拠となります。

単に名前を借りるのではなく、その監修者情報の密度を高めることが、権威性の担保には重要です。

SNSや外部メディアでの露出強化

「権威性」は、自社サイトの中だけで完結するものではありません。

AIはWeb上のあらゆる場所から情報を収集しており、外部の信頼できるメディアやSNSでどれだけ「話題にされているか」を、権威性の重要な判断材料としています。

他サイトで紹介されたり、SNSで専門家として言及されたりする機会を増やすことは、「この分野で無視できない影響力を持つ存在」であることを証明できます。

信頼性（Trustworthiness）の盛り込み方

「信頼性」をコンテンツに盛り込む際は、ユーザーやAIが「このサイトの情報を信じて良いか、安全か」を判断するための誠実さと透明性が求められます。

情報の正確性を担保し、サイトとしての健全性を証明するための、以下の5つの具体的な方法を解説します。

• 運営者情報の開示と問い合わせ窓口の設置
• 情報の鮮度を保つ定期的なリライト
• 出典・引用元の明記による情報の裏付け
• 第三者評価としてのクライアントの声の掲載
• サイトのSSL化（https）によるセキュリティ対策

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運営者情報の開示と問い合わせ窓口の設置

情報の責任所在を明らかにすることは、信頼性を築くための基本です。

名称や所在地を明記したプロフィールを整備し、読者や外部組織が直接アクセスできる手段を確保することは、信頼性を証明する上で避けては通れません。

責任ある立場から発信し続ける姿勢こそが、AIに選ばれるための強固な土台となります。

情報の鮮度を保つ定期的なリライト

どんなに優れた内容であっても、情報が古ければそれだけで信頼性は損なわれます。

AIは常に「最新かつ正確な回答」を優先して提供しようとするため、数年前のデータや古い手法を放置することは、サイト全体の評価を下げるリスクに直結しかねません。

出典・引用元の明記による情報の裏付け

独自の主張だけでなく、公的なデータや一次情報に基づいた「情報の裏付け」を提示することは、信頼性を担保する上で極めて重要です。

AIは記事内の事実関係を検証する際、その情報の出所がどこにあるかを厳密にチェックしています。

また、引用を丁寧に行うことで、AIに「データの原典」だけでなく、そのデータを適切に扱っている記事まで、回答の選択肢に含める可能性を高めることができます。

実際、AI検索において、原典ではなくそれを取り扱った記事の方が、回答に使われるケースは意外と多いです。

第三者評価としてのクライアントの声の掲載

自社が「素晴らしい」と主張するだけでなく、実際にサービスや商品を利用した第三者からの評価を掲載することは、信頼性を客観的に証明する強力な手段です。

インタビューなどを通じて「導入事例」や「お客様の声」としてコンテンツ化することは、読み手にとってもベネフィットが伝わりやすく、信頼獲得において有効な手段といえます。

サイトのSSL化（https）によるセキュリティ対策

サイトのセキュリティ対策は、信頼性を築く上での最低限の礼儀であり、技術的な基盤です。

特にSSL化（https）による通信の暗号化は、ユーザーのプライバシーを保護するために不可欠な要素となっています。

AIや検索エンジンは、安全性が担保されていないサイトをユーザーに推奨することを嫌います。

ブラウザに「保護されていない通信」と表示されるだけで、どれほど優れたコンテンツであっても、その瞬間に信頼は崩れ去ってしまうからです。

【自社事例】E-E-A-Tを盛り込んだ3つの具体策

E-E-A-Tは概念として理解するだけでなく、実際のコンテンツにどう反映させ、成果につなげるかが重要です。

ここでは、弊社のサイト運営や支援実績に基づき、実際にE-E-A-Tを盛り込んだ3つの具体的なアプローチを紹介します。

これらはすべて、AIには決して真似できない「実体験」と「信頼の裏付け」を軸にした施策です。

事例①：AIが生成できない「独自調査（一次情報）」

経験（Experience）を証明する最も強力な方法の一つが、自社の「独自調査データ」の公開です。

例えば、自社のビジネス領域においてユーザーが現在どのような課題を抱えているのか、あるいは市場がどのように変化しているのかを独自の切り口で数値化します。

このように「世の中にまだない新しい数値」を自ら生み出す姿勢は、その分野において主体的に活動している実態を裏付け、結果として情報の信頼性も高めることにつながります。

さらに、こうした独自の統計データは他サイトからの引用を促す強力なフックとなり、参照すべき情報源としての権威性を確立することができます。

事例②：客観的な実績としての「クライアントの声」

自社が提供するサービスの価値を証明するために、実際に成果を得た「クライアントの声」を掲載することは、信頼性（Trustworthiness）を高める有効な手段です。

単に「お客様に満足いただきました」とコメントを載せるだけではなく、実名や顔写真付きのインタビュー形式でコンテンツ化しています。

これにより、情報の「実在性」が担保され、読み手やAIに対して嘘偽りのない誠実な運営姿勢を提示できます。

さらに、インタビュー内では「具体的な成果の提示」をセットで行うことが重要です。

例えば、施策によって改善した推移グラフや実際の数値といった客観的なデータを公開することで、自社の専門性と経験が机上の空論ではなく、現実の成果に結びついていることを証明できます。

こうした第三者による実証の積み重ねは、自画自賛を超えた説得力を生み出し、サイト全体を信頼すべき情報へと押し上げる原動力になります。

事例③：専門性と経験を実証する「社内SEO担当の知見」

E-E-A-Tを高めるためには、組織としての信頼性だけでなく、実際に現場で手を動かしている「人」の知見を前面に出すことも効果的です。

具体的には、社内の専門担当者へのインタビュー記事を公開し、成功事例の裏側にある独自の分析や、プロジェクトに対する向き合い方、仕事に対する哲学などを深く掘り下げます。

単にノウハウを一般論として解説する記事とは異なり、担当者の顔写真や実名を出し、その人自身の言葉で語ることで、情報の透明性と説得力が高まります。

こうした「専門家の生の声」は、生成AIには決して出力できない、現場のリアルな一次情報となります。

他の事例に比べても、社内インタビューは制作コストを押さえながら、E-E-A-Tを盛れる有効手段です。

自社記事の引用事例から紐解くE-E-A-T文章術

上の画像は、弊社の解説記事が実際にGoogleの「AI Overviews（AIによる概要）」に参照元として引用された事例です。

AIが膨大なWeb情報の中から、なぜこの記事を「回答の根拠」として選んだのか。

その裏側には、E-E-A-Tを言語化し、文章の構造に落とし込んだ具体的なロジックがあります。

ここでは、なぜこの記事が選ばれたのか、記事内の構造を見ながらE-E-A-Tを盛り込む文章術を紐解いていきます。

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具体的な数値と信頼できるソースの引用・参照

この記事がAIに引用された大きな要因の一つは、信頼できる外部の一次ソースから具体的な数値を提示している点にあります。

例えば、上の画像にあるように「21.3%の人が生成AIで調べものをしている」という事実を伝える際、単に数字を出すだけでなく、「株式会社サイバーエージェントによる2025年の調査データ」であることを明記しています。

さらに、調査対象が「全国の10〜60代の男女 9,278名」であるという詳細なデータの背景まで添えることで、情報の透明性と正確性を担保しています。

自社の主張を裏付けるために権威あるソースを正しく引用する作法こそが、AI Overviewsに「参照すべき質の高いリソース」として選ばれた要因だといえます。

冒頭の監修者情報の提示

引用事例となった弊社の記事では、記事の冒頭（ファーストビュー）に監修者情報を配置し、読み手とAIの両方に対して即座に専門性を提示する設計にしています。

具体的には、単に会社名や名前を載せるだけでなく、「運営年数」や「支援実績」を具体的な数値で明記している点がポイントです。

「2005年にSEO事業を開始」「計5,000社以上のコンサルティング実績」といった客観的な数字を織り交ぜることで、信頼性（Trustworthiness）を視覚的・構造的に証明しています。

このように、情報の出し手を透明化し、信頼に足る根拠を記事の入り口に置くことで、AIは安心してその内容を引用・参照できるようになります。

「何が書いてあるか」と同じくらい「誰が責任を持って発信しているか」を冒頭で示すことが、AIからの信頼獲得の鉄則です。

実際にやってみた体験（一次情報）

引用された記事内では、筆者が自ら手を動かして得た「プロセス」を、実際のツール画面（GA4やChatGPT）のキャプチャを交えて詳細に解説しています。

こうした「実際にやってみた結果」や「検証の過程」を画像付きで可視化することは、生成AIがWeb上のテキストデータだけでは再現できない一次情報となります。

たとえ簡単な解説であったとしても、実際にやった体験として提示するだけで、他の同様の解説記事よりもE-E-A-Tが高い記事として、差別化できてAI引用率を高められます。

E-E-A-Tのよくある質問（FAQ）

E-E-A-Tの重要性を理解しても、実際に自分のサイトに落とし込むとなると迷うポイントも多いはずです。

ここでは、特によく寄せられる3つの質問に回答します。

Q：E-E-A-Tで最も重要な要素はどれですか？

信頼性（Trustworthiness）です。

GoogleのSEOのガイドラインにおいても、信頼性はE-E-A-Tの土台として位置づけられています。

たとえ豊かな「経験」や高い「専門性」があっても、情報の責任所在が不明だったり、セキュリティ対策が不十分だったりすれば、そのコンテンツは評価されにくい傾向があります。

Q：資格がない場合どうやって専門性や権威性を示せばいいですか？

数値化された「実績」と「他者からの評価」を提示してください。

資格という看板の代わりに、以下の「客観的な事実」を積み上げることで証明可能です。

Q：個人ブログでE-E-A-Tをどのように盛り込めばいいですか？

まずは「実名性」と「顔が見える発信」を意識し、情報の透明性を高めましょう。

個人であっても、執筆者のプロフィールを詳細に記載し、その分野にどれだけ長く携わっているか、どのような実績があるかを数値で示すことで一定の信頼性や専門性を担保できます。

また、体験したことは写真を提示し、いつ、どこで、誰がどのようなことをしたかを詳細に書くことで、強力な一次情報になります。

個人ブログが、大企業の権威性の高い情報と戦うには、この経験（一次情報）が大きな武器になります。

まとめ：E-E-A-T強化で「検索結果」と「AI」の両方に選ばれるサイトにする

E-E-A-Tは、もはやSEO担当者だけが意識すべき技術的な指標ではなく、Web上での「誠実さ」と「ブランド価値」そのものを示す指標になっています。

またAIが、Web上の情報を要約して回答する時代において、回答の根拠に提示するのはこのE-E-A-Tを盛り込んだ情報が多い傾向があります。

検索結果とAIの両方に選ばれるサイトを目指すには、どれだけ自社情報をE-E-A-Tに変換して出力できるかが重要になります。

実は、この記事自体も以下の通り、E-E-A-Tを意識した構造で執筆しています。

E-E-A-Tを盛り込むには、自社にしかない「経験」や「実績」を丁寧に言語化することから始まります。

まずは、既存の自社情報に眠っている価値ある一次情報を探して、一つずつE-E-A-Tの要素へと変換していきましょう。