「E-E-A-Tという言葉はよく聞くけれど、結局何をすればいいのかわからない」「対策しても本当に検索順位に影響するのか不安」——こうした悩みを持つWeb担当者は少なくありません。

結論からお伝えすると、E-E-A-T対策の本質は「経験・専門性・権威性・信頼性を、検索エンジンとAI検索の両方が読み取れる形でサイトに明示すること」です。Google検索だけでなく、ChatGPTやPerplexity、GeminiといったAI検索エンジンも、引用元を選ぶ際にE-E-A-Tに相当するシグナルを参照しています。

本記事では、10年の国際SEOコンサルティング経験と、SEGOで340以上のサイトを診断したデータをもとに、E-E-A-Tの基本から、AI検索時代に必要な5つの信頼シグナルまで実践的に解説します。

E-E-A-Tとは？Googleが定めた4つの品質評価基準

E-E-A-T（イーイーエーティー）とは、GoogleがWebサイトやコンテンツの品質を評価するために定めた4つの基準です。Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trust（信頼性）の頭文字から名付けられています。

もともとは2014年に「E-A-T」として登場し、2022年12月にGoogleの検索品質評価ガイドラインの更新で「Experience（経験）」が追加され、現在のE-E-A-Tとなりました。

4要素の中で最も重要なのは中心にあるTrust（信頼性）です。Googleの公式ガイドラインでも「E-E-A-Tファミリーの最も重要なメンバーは信頼である」と明記されています。経験・専門性・権威性は、信頼性を支える土台として機能します。

4要素それぞれの意味

要素	意味	具体例
Experience 経験	執筆者がそのトピックを実際に体験しているか	「実際に使った」「実際に訪問した」体験談
Expertise 専門性	執筆者がその分野の専門知識を持っているか	資格・職歴・実績の明示
Authoritativeness 権威性	第三者からの評価・言及があるか	被リンク、サイテーション、メディア出演
Trust 信頼性	情報の正確性と運営者の透明性	運営者情報、SSL、引用元の明示

読み方は「イーイーエーティー」または「ダブルイーエーティー」で、業界内では両方使われています。Google公式の発音は特に決まっていません。

なぜ今E-E-A-Tがこれまで以上に重要なのか

E-E-A-Tの重要性は、2024年以降の生成AI普及によって、これまでになく高まっています。理由は3つあります。

理由1: AI生成コンテンツの氾濫で「本物の経験」が希少価値になった

ChatGPTなどで誰でも記事を量産できる時代になり、Webには似たような表面的な情報があふれています。Googleはこれに対抗するため、March 2024とMarch 2026の2度のコアアップデートで、独自の経験や一次情報を持つコンテンツを優遇する方針を強化しました。

結果として、執筆者の実体験が織り込まれた記事の検索順位が上昇し、テンプレ的な情報をまとめただけの記事は順位を落としています。

理由2: AI検索エンジンが「信頼できる情報源」しか引用しない

ChatGPT、Perplexity、Gemini、Claudeなど、生成AIによる検索が急速に普及しています。これらのAI検索エンジンは、回答を生成する際に「信頼できる情報源」を選別して引用します。引用されない=AI経由の流入を失うということです。

AI検索エンジンが引用元を選ぶ際の判断基準は、Googleの検索品質評価ガイドラインのE-E-A-Tと多くの部分で重なっています。つまり、E-E-A-T対策はGoogle SEOとAI検索対策の両方に効くのです。

理由3: SEGO診断データで見るE-E-A-T実装率の低さ

SEGOで340以上のサイトを診断した結果、著者情報を構造化データで明示しているサイトは全体の約12%、運営者情報ページを設置しているサイトは約45%、引用元を明示している記事は約8%にとどまることがわかりました。

多くの中小企業サイトが、E-E-A-T対策の基本を実装できていません。逆に言えば、基本的な対策をするだけで競合に大きな差をつけられる状況です。

ChatGPT・Gemini・Perplexity別、AI検索エンジンが見るE-E-A-T

ここからが本記事の独自情報です。各AI検索エンジンがE-E-A-Tをどう判定しているかを、公式ドキュメントと実装観察から整理します。

ChatGPT(SearchGPT)の引用判定

OpenAIのChatGPTは、SearchGPT機能でWeb検索を行う際、構造化データ(特に著者・組織のJSON-LD)を強く参照します。著者のsameAsプロパティでX(Twitter)やLinkedIn、専門サイトへのリンクが明示されていると、信頼度が高まります。

実装上の重要ポイントは、著者情報を「人物として独立したエンティティ」として定義することです。記事内に名前を書くだけでなく、Personスキーマで職歴や保有スキル(knowsAbout)を明示することで、ChatGPTが「この人は信頼できる情報源」と判断しやすくなります。

Perplexityの引用判定

Perplexityは独自の検索インデックスを持ち、ドメインの権威性スコアを重視する傾向があります。特に学術機関(.edu)、政府機関(.gov)、業界専門メディアからの引用を優先する設計です。

中小企業サイトがPerplexityに引用されるためには、業界内で被リンクとサイテーションを継続的に獲得することが必要です。短期的な対策が効きにくく、長期戦になります。

Geminiの引用判定

GeminiはGoogle検索のシグナルと統合されており、E-E-A-Tの全項目を最も厳格に判定します。AI Overviewsとの連動も強く、Google SEOで上位表示されているサイトは、Geminiでも引用されやすい傾向があります。

つまり、Gemini対策は基本的にGoogle SEOの王道対策と同義です。E-E-A-Tの基本を押さえれば、自然に対応できます。

E-E-A-TとYMYLの関係

E-E-A-Tと併せて理解すべき概念が「YMYL」です。YMYL(Your Money or Your Life)とは、人々の経済的安定や健康、安全に大きく影響する可能性のある領域を指します。具体的には、医療・金融・法律・公的情報・ニュースなどがYMYL領域に該当します。

YMYL領域では、E-E-A-Tの評価基準が通常よりも厳格に適用されます。たとえば医療情報なら医師や薬剤師の監修が、金融情報ならファイナンシャルプランナーの執筆が求められます。

中小企業がYMYL領域でコンテンツを公開する際は、専門家の監修体制を整え、それを構造化データで明示することが必須です。

中小企業が今すぐ実装すべき5つの信頼シグナル

ここからは、SEGOの診断データに基づき、中小企業が優先的に実装すべきE-E-A-Tの信頼シグナルを5つ紹介します。実装難易度が低く、効果が出やすい順に並べています。

1. 著者プロフィール + JSON-LD Person schema

記事の末尾に著者プロフィールを設置し、別途Personスキーマで構造化データを明示します。これによりGoogle、ChatGPT、Geminiの全AI検索エンジンが「誰が書いた記事か」を正確に把握できます。

実装コードの例は以下の通りです。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Person",
  "name": "岡 拓馬",
  "jobTitle": "国際SEOコンサルタント",
  "url": "https://sego.jp/about",
  "image": "https://sego.jp/profile.jpg",
  "sameAs": [
    "https://twitter.com/OkaTakuma1",
    "https://linkedin.com/in/takumaoka",
    "https://note.com/takumaoka"
  ],
  "knowsAbout": ["SEO", "AI検索最適化", "テクニカルSEO"],
  "worksFor": {
    "@type": "Organization",
    "name": "SEGO"
  }
}

sameAsには3つ以上の外部プロフィールリンクを設定するのがおすすめです。これによりChatGPTが著者の活動範囲を確認でき、信頼度判定が向上します。

2. 引用・出典の明記

記事内で数値や事実を述べる際は、必ず一次情報源へのリンクを設置します。Google公式ブログ、政府統計、学術論文など、権威性の高いドメインへのリンクを優先しましょう。

競合記事と比較すると、引用ありの記事の方が検索順位が上がりやすい傾向があります。これはGoogleが「裏付けのある情報を提供しているサイト」を信頼性が高いと判断するためです。

3. 公開日・更新日の明示

各記事に公開日と最終更新日を必ず表示します。HTML上の表示だけでなく、ArticleスキーマのdatePublishedとdateModifiedプロパティでも明示することが重要です。

古い情報を放置すると、特にAI検索エンジンが引用を避ける傾向があります。最低でも年1回は記事内容を見直し、更新日を更新しましょう。

4. 運営者情報・連絡先の明示

「会社概要」「運営者情報」「お問い合わせ」の3ページは、E-E-A-T対策の必須項目です。法人なら登記情報、個人事業主なら事業者名と所在地を明記します。

SEGO診断のデータでは、運営者情報ページがないサイトは、Trust(信頼性)スコアが平均で30点以上低くなります。逆に、これらを整備するだけで信頼性が大幅に改善されます。

5. サイテーション獲得

サイテーションとは、自社のブランド名やサービス名が他サイトで言及されることです。被リンクと違って外部サイトの能動的なリンク設置が不要なため、獲得しやすいシグナルです。

業界メディアへの寄稿、SNSでの情報発信、プレスリリース配信などを通じて、自社ブランドの言及機会を増やしましょう。サイテーションについて詳しくは、サイテーションとはの記事をご覧ください。

E-E-A-Tの「測定方法」3つ

E-E-A-Tには明確な数値スコアは存在しません。しかし、関連シグナルの実装状況を測定する方法はあります。

方法1: Google Search Consoleでの間接測定

GSCで掲載順位やクリック率の推移を見ることで、E-E-A-T施策の効果を間接的に測定できます。著者情報やJSON-LDを追加した後、3〜6ヶ月で順位の変化を観察しましょう。

方法2: 構造化データテストツール

GoogleのRich Results TestとSchema.org Validatorで、Person schemaやArticle schemaが正しく実装されているかを確認できます。

方法3: SEGO診断

SEGOではE-E-A-Tシグナルを含む50以上の項目を自動診断します。著者情報の有無、運営者ページの設置、引用の存在、公開日の明示など、E-E-A-Tに関わる重要シグナルを30秒で確認できます。

よくある質問

E-E-A-Tにスコアは存在するのか？

Google検索のアルゴリズム内に「E-E-A-Tスコア」という単一の数値は存在しません。E-E-A-Tはあくまで品質評価ガイドライン上の概念であり、複数のアルゴリズムシグナルを通じて間接的に検索順位に反映されます。

AIで書いた記事はE-E-A-T違反か？

違反ではありません。Googleは2023年の公式声明で「コンテンツの作成方法ではなく品質を評価する」と明言しています。ただし、AI生成記事をそのまま公開するのではなく、専門知識を持つ人間が事実確認と編集を行うことが必須です。

E-E-A-T対策の効果はいつ出るのか？

構造化データの実装などの技術的対策は、Googleがクロールしてから1〜4週間で評価に反映されます。一方、サイテーション獲得や被リンク増加といった外部評価は、3〜6ヶ月の中長期で効果が出ます。

E-E-A-T対策で順位は確実に上がるか？

E-E-A-T対策は順位上昇の必要条件であり、十分条件ではありません。コンテンツの質、検索意図への適合、技術的SEO、ユーザー体験など、他の要素も併せて改善する必要があります。

まとめ：E-E-A-TはAI検索時代の生存戦略

E-E-A-Tは、Google検索とAI検索の両方で「選ばれるサイト」になるための共通言語です。中小企業がいきなり全項目を完璧にする必要はありません。

まずは著者プロフィール+JSON-LDの実装と運営者情報ページの整備から始めましょう。この2つだけでも、Trust(信頼性)スコアが大きく改善します。

あなたのサイトのE-E-A-T実装状況は、SEGOで30秒で診断できます。実装漏れがないかチェックしてみてください。

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