E-E-A-T 実践ガイド
経験・専門性・権威性・信頼性——GoogleとAI検索の両方から「信頼できる情報源」として認定されるための技術を、6つのアプローチから体系的に解説します。
「信頼」は主張するものではなく、証明するもの
E-E-A-T（Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness）は、GoogleがWebサイトの品質を評価するための中核的な概念です。しかし多くのサイト運営者が見落としているのは、E-E-A-Tは単なる「コンテンツの質」ではなく、「技術的に証明できるか」という問いでもあるという点です。
AI検索時代においてはさらにその重要性が増しています。Google公式が直接説明している範囲と、ChatGPTやPerplexityなどで観測される実務傾向は分けて考える必要がありますが、少なくとも構造化データ、著者情報、一次情報、透明性といった「信頼の証拠」は、検索・AI要約の両方で整備する価値があります。本書はその具体的な方法論を解説します。
Table of Contents
E-E-A-Tの基礎理解から各評価軸の実践、JSON-LDによる構造化証明まで、6章で体系的に学習を進めることができます。
基礎編：E-E-A-TとAI時代の信頼設計
E-E-A-Tとは何か。GoogleのQuality Rater Guidelinesにおける位置づけと、AI検索時代においてなぜ「信頼の証明」が重要なのかを理解します。
経験（Experience）：一次情報・体験の技術的証明
実体験に基づくコンテンツをGoogleとAIに証明するための技術。著者プロフィール、体験談の構造化、写真・日付などの一次情報シグナルの設計方法を解説します。
専門性（Expertise）：著者・コンテンツ深度の設計
専門知識を持つ著者であることをAIとGoogleに伝える方法。資格・実績の構造化、コンテンツの深度設計、引用・参考文献の活用術を体系的に学びます。
権威性（Authoritativeness）：被リンク・メディア掲載の戦略
業界における権威性をデジタル上で構築する戦略。被リンク獲得、メディア掲載、Wikipedia・Wikidataの扱い方、ブランドメンション設計を解説します。
信頼性（Trustworthiness）：透明性・セキュリティの整備
Webサイトの信頼性シグナルを技術的に整備する方法。プライバシーポリシー、会社情報の開示、HTTPS、レビュー管理、免責事項の設計まで網羅します。
JSON-LD連携：構造化データでE-E-A-Tを機械的に証明する
E-E-A-Tの各要素をSchema.orgの構造化データで明示的に証明する実装ガイド。Person / Organization / Article スキーマの設計と、AIOGeoScanによる検証フローを解説します。