ひとことで言うと
E-E-A-T とは、Google が検索品質を評価する時に使う 4 つの指標:
- Experience(経験)
- Expertise(専門性)
- Authoritativeness(権威性)
- Trustworthiness(信頼性)
これらが揃ったサイトを Google は高く評価します。AI も同じシグナルを引用判断に使うことが分かっています。
具体的にどんな場面?
例えば「ガン治療法」を Web で発信する 2 つのサイトがあるとします:
| サイト A | サイト B |
|---|---|
| 著者名なし | 著者:現役医師(医学博士)、経歴明示 |
| 出典なし | 各論文出典(URL + 著者名) |
| 公開日不明 | 公開日 + 最終更新日明示 |
→ Google も AI も サイト B を優先引用 します。これが E-E-A-T の効果です。
なぜ GEO 文脈で重要か
- AI は E-E-A-T 高いサイトを優先引用(Anthropic 等の論文で示唆)
- 特に Your Money Your Life(YMYL)領域で重要:医療・金融・法務
- GEO 対策で見落とせない:技術施策(Schema.org 等)だけでは不十分
4 つの要素
Experience(経験)
書き手自身が実体験を持つこと。例:「ふるさと納税を 10 年やってる元税理士の解説」
Expertise(専門性)
専門知識や資格を持つこと。例:「医師監修」「弁護士執筆」
Authoritativeness(権威性)
業界で広く認められていること。例:他サイトからの被引用、メディア露出
Trustworthiness(信頼性)
正確 / 透明 / 安全であること。例:出典明示、運営者情報、SSL 対応
GEO 対策での実践
- 著者情報を明示(Author Schema、プロフィールページ)
- 出典 / 参考文献を明記
- 公開日 / 最終更新日 / Last verified を全記事に
- 運営会社情報を Organization Schema で構造化
詳細は Topical Authority も参照。