E-E-A-Tは従来のSEOよりもAI検索で本当に重要？私たちの高E-E-A-TコンテンツがAI引用を席巻中

あなたの仮説は、私たちの研究でも裏付けられています。背景を説明します。

なぜAIでE-E-A-Tがより重要か：

従来のGoogle検索では、E-E-A-Tは複雑なランキングアルゴリズムの一要素に過ぎません。バックリンクやテクニカルSEOが強ければE-E-A-Tが弱くても上位表示できる場合もあります。

AIシステムは異なります。彼らは…

1. 情報を統合して回答を作る
2. その回答の正確性を担保する必要がある
3. 幻覚（ハルシネーション）や誤情報を防ぐ

そのためAIはE-E-A-Tへの依存度が高い：

• AIは単にリンクを貼るだけでなく、コンテンツに基づいて主張を行う
• 信頼できないソースを引用＝AIが間違える＝ユーザー体験の悪化
• AI企業は誤情報に対してGoogleより責任を問われる

調査結果：

AIオーバービューで引用される元の52%は上位10位から。しかし、その中でもどのページが引用されるかはE-E-A-Tの強さに左右されます。

あなたの医療分野の結果にも納得：

YMYL領域はこの傾向が最も強い。AIは健康・金融・法律系コンテンツには非常に慎重。強いE-E-A-Tは必須条件に近いです。

金融分野でもまったく同じ傾向が見られます。

当社のE-E-A-T施策：

• CFP・CFAなど資格保有者が執筆
• 実際の顧客事例（匿名化）
• 規制準拠のレビュー
• 明確な開示文
• 一次情報（SEC書類、FRBデータ）へのリンク

結果：

• 投資関連クエリでのAI引用率：68%
• 「ファイナンスチーム」など一般的表記：29%
• 著者表示なし：18%

最も効いたシグナル：

外部で検証可能な著者資格。

著者プロフィールにLinkedInや資格認証リンクを追加したことで、数週間で引用率が目に見えて伸びました。

私の考え：

AIは著者をクロスチェックしています。「John Smith, CFP」が本当に認証データベースに存在すれば、それが強い信頼の証となります。

裏付けのない資格＝信頼性低下＝引用減少。

非YMYL（tech/SaaS）分野の視点です。

興味深い発見：

E-E-A-Tは非YMYL領域でも重要ですが、求められるシグナルが異なります。

テック分野で引用を増やした要素：

1. 経験 > 資格

   • 「実際に運用した」体験談＞「CSの学位」
   • コード例、設計図、実際の運用事例

2. 実務者の権威 > 学術的権威

   • アクティブなGitHubコントリビューターがよく引用される
   • 実際に開発しているエンジニアの発信

3. 最新の経験 > 過去の経験

   • 「現在この会社で実施中」＞「5年前にやった」
   • テック領域は変化が早く、経験の新しさが重要

傾向：

テックではE-E-A-Tのうち「経験」と「専門性」が「権威性」より重視される印象です。

AIは分野ごとに信頼指標が違うと理解しているようです。

弊社で採用しているE-E-A-T最適化の実践フレームワークを共有します：

E-E-A-T監査チェックリスト：

経験シグナル:

• 実体験の記述があるか
• 実例・ケーススタディを含むか
• 適切な場面で個人のエピソードがあるか
• 「実際にやった」表現があるか

専門性シグナル:

• 著者資格が明示されているか
• 資格の外部検証が可能か
• 深い知識を示す内容か
• 技術的な正確性が確認されているか
• ポートフォリオ全体で専門性が一貫しているか

権威性シグナル:

• 外部からの引用があるか
• 著者が業界メディアで言及されているか
• カンファレンス登壇・ポッドキャスト出演
• Wikipedia/ナレッジグラフ掲載
• 業界賞や認定

信頼性シグナル:

• すべてのコンテンツに明確な著者表示
• 透明性のある連絡先情報
• ファクトチェックのプロセス記載
• 出典・引用元の記載
• 訂正方針・更新履歴の明示
• HTTPS等セキュリティ対策

スコアリング目安：

• 80%以上チェック＝強いE-E-A-T、引用されやすい
• 60-80%＝中程度、引用可能性あり
• 60%未満＝弱い、競合クエリで引用困難

多くのクライアントは40-50%からスタートし、80%以上に引き上げるとAIでの可視性が劇的に向上します。

著者権威性の観点から（私の専門です）：

なぜ著者レベルのE-E-A-Tが重要か：

AIはエンティティ解決能力が向上しています。つまり…

• 記事の著者名
• LinkedInプロフィール
• X（旧Twitter）での存在
• カンファレンス登壇
• 論文・出版履歴
• ポッドキャスト出演

この意味するところ：

「Dr. Sarah Johnson, MD, Chief of Cardiology at [Hospital]」のように、複数プラットフォームで資格が検証できる著者の記事は「スタッフ執筆」「マーケティングチーム」名義より必ず評価されます。

推奨する施策：

1. 著者エンティティ構築 – 専門家を見つけやすく検証可能にする
2. クロスプラットフォーム一貫性 – どこでも同じ名前・資格・経歴
3. シグナルの蓄積 – 発表・出版・プロフェッショナル活動
4. スキーママークアップ – Personスキーマで外部プロフィールと連携

この投資の価値：

著者権威性の構築は時間がかかりますが、積み上げ効果があります。強いE-E-A-T著者がいれば、その人の執筆すべてがAI評価を底上げします。

1名の強い著者がコンテンツ全体のAI可視性を引き上げられます。

代理店の立場からE-E-A-Tのスケール展開について：

課題：

多くのクライアントはMDやCFPのような資格者がいません。「普通の」企業でE-E-A-Tをどう築くか？

私たちのアプローチ：

1. 社内の専門家を探す – どの会社にもSMEはいます

2. プレゼンス構築 – 執筆・登壇・取材などで露出強化

3. 専門性活用 – 当人執筆またはレビュー参加

4. 資格・経験を文書化 – 学位だけでなく実務経験を明記

5. バリデーション創出 – 業界インタビュー・ケース掲載・受賞歴

例：

製造業向けソフトウェア会社でPhDはいません。でも実装責任者が20年の現場経験あり。

• 技術系コンテンツの著者に据える
• 製造業系ポッドキャストに出演
• ケーススタディを業界誌に投稿
• LinkedInプレゼンス強化

結果：彼の執筆記事は「チーム」名義の3倍引用されるようになりました。

示唆：

E-E-A-Tは学歴ではなく、分野で証明できる「専門性」があれば十分です。

オペレーション視点 – E-E-A-Tをどうスケールするか：

ボトルネック：

専門家著者は高コストかつ執筆スピードが遅い。全ての記事をMDが書くのは非現実的。

ハイブリッドモデル：

1. 専門家監修 – SMEが内容をレビュー・承認（執筆は必須でない）
2. 専門家の寄稿 – 重要な知見・コメント・事例を提供
3. 明確な記載 – 「医学監修：Dr.X（資格）」の形式
4. 品質プロセス – レビュー＆承認フローを明文化

具体的な流れ：

• ライターがリサーチベースで下書き
• 専門家が内容精査
• 独自コメントなど追加
• バイラインに専門家資格を明記
• 編集部承認

ポイント：

AIは「専門家監修」も有効なE-E-A-Tシグナルと認識しているようです。

この方式ならコスト・工数を抑えつつ信頼性を担保できます。

測定方法：

コンテンツ種別ごとの引用率を計測

• 専門家執筆：最も引用されやすい
• 専門家監修：高い引用率
• 専門家関与なし：引用率低い

このディスカッションで私たちの方針が裏付けられ、新たな発見もありました。

確認できたインサイト：

1. E-E-A-TはAI時代に一層重要 – AIは専門性シグナルを積極的に評価

2. 信頼が土台 – 信頼がなければ他シグナルは意味なし。検証性が鍵

3. 著者レベルが最重要 – エンティティ解決でAIは著者を横断的に特定

4. YMYLは最も厳格 – だがE-E-A-Tは全業界で有効

5. 資格は学位だけでない – 実証できる専門性・経験が重要

今後取り組むこと：

1. 著者エンティティ最適化 – LinkedIn強化、スキーマ実装、クロスプラットフォーム展開

2. 外部評価の獲得 – MDを外部媒体にも露出

3. 資格検証のしやすさ向上 – 資格を外部から確認しやすく

4. 専門家監修モデル – レビューでE-E-A-T維持しつつ量産体制へ

戦略的まとめ：

E-E-A-TはもはやGoogle順位要素ではなく、AIが引用元を選ぶうえでの主要な信頼シグナルです。

本物の専門性への投資はAI時代の可視性確保に不可欠——もはや「必須条件」です。