E-E-A-Tとは、Googleがコンテンツ品質を判断するために重視する「経験・専門性・権威性・信頼性」の4要素をまとめた概念です。
検索評価が大きく変化した2024〜2025年、E-E-A-TはAI時代のSEOにおいて“信用を構築するための設計図”として重要性が増しています。
本記事では、Google公式ガイドラインをもとに、E-E-A-Tの意味、評価軸、実践方法、改善チェックリストまで体系的に解説します。
この記事でわかること
- すぐ実行できる改善アクションプラン（本日・30日・3ヶ月）
- E-E-A-Tとは何か（E-A-Tとの違い含む）
- 2025年のGoogle評価軸とE-E-A-Tの関係性
- 経験（Experience）・専門性・権威性・信頼性の具体的な強化方法
- AI時代にE-E-A-Tが求められる理由と注意点
- Google公式ガイドラインから読み解く最新SEO観点
- E-E-A-Tの高い記事／低い記事の構造比較
- 自社サイトのE-E-A-Tを強化する実装手順とチェックリスト
- Hub＆Cluster構造によるサイト全体の最適化方法
- E-E-A-Tとは？Googleが評価する4要素を最短で理解する
- E-E-A-TがSEOで重要視される理由（2025年版）
- E-E-A-TとE-A-Tの違い｜Experienceが追加された背景とGoogleの狙い
- Google公式ガイドラインから読み解くE-E-A-Tの評価軸（4要素の本質）
- 2025年の検索評価とE-E-A-T：Core UpdateとHelpful Contentの関係
- E-E-A-Tを高めるサイト全体設計（サイト構造×内部リンク）
- E-E-A-Tの核となるExperience（経験）を可視化する方法
- E-E-A-TのExpertise（専門性）を高めるコンテンツ設計
- E-E-A-TのAuthoritativeness（権威性）を強化する外部シグナル
- E-E-A-TのTrust（信頼）を高めるための具体的な方法
- AI時代のE-E-A-T｜生成AIとどう共存するのか
- E-E-A-Tの高い記事と低い記事の違い｜具体比較で理解する
- 自社サイトのE-E-A-T診断（チェックリスト付き）
- よくある誤解｜E-E-A-Tはスコアではない
- 編集部が使っているE-E-A-Tチェックリストと運用オペレーション
- 短期でE-E-A-Tを改善するアクションプラン（今日・30日・3ヶ月）
- まとめ｜E-E-A-Tは信用を設計するフレームワーク
- E-E-A-Tに関するよくある質問（FAQ）
- 編集部より｜AI Workstyle Lab
- SEOライティングに関する関連記事
- 出典・参考元一覧
E-E-A-Tとは？Googleが評価する4要素を最短で理解する
| 要素 | 日本語 | Googleが見ているポイント | コンテンツへの落とし込み例 |
|---|---|---|---|
| E：Experience | 経験 |
実際に体験したからこそ書ける具体性があるか。 写真・データ・Before/Afterなどでリアルさを証明できているか。 |
サービスを「自分で使った感想」や「検証プロセス」を公開する。 失敗談や比較結果など、机上の空論ではない情報を入れる。 |
| E：Expertise | 専門性 |
テーマに対して十分な知識があるか。 用語の使い方や説明の精度にズレがないか。 |
専門用語をわかりやすくかみ砕きつつ、誤りのない情報を整理する。 公的データや公式ドキュメントを根拠として引用する。 |
| A：Authoritativeness | 権威性 |
「誰が言っている情報か」をユーザーが一目で確認できるか。 専門家・団体・メディアとしての評価や実績があるか。 |
著者プロフィールや運営者情報、取材・掲載メディア実績を明示する。 他サイトからの被リンクや引用を獲得できる記事を増やす。 |
| T：Trust | 信頼 |
情報源・更新日・運営体制が透明か。 誤情報や誇大表現を避け、ユーザーが安心して参考にできるか。 |
出典・参考文献・発行日・更新日を明記する。 プライバシーポリシーや問い合わせ先など、信頼の土台を整える。 |
E-E-A-Tとは「Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trust（信頼）」の4つを指し、Googleがコンテンツ品質を判断する際の重要な概念です。
特に2024〜2025年のアップデート以降、E-E-A-Tは検索で上位に表示されるための前提条件として注目されています。
SEOはキーワード配置だけでは評価されず、その情報を「誰が、どのような経験と根拠に基づいて書いたのか」が重視されるようになりました。
E-E-A-Tはサイト全体の信頼性を高めるフレームワークであり、検索ユーザーの疑問や選択を支える「信用の設計図」といえます。
要点3行まとめ
- E-E-A-TはGoogleが検索品質を判断する重要概念
- 情報だけでなく「誰が書いたか」「経験」が評価の中心
- SEOはE-E-A-Tを欠くと成果につながりにくい時代へ
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E-E-A-TがSEOで重要視される理由（2025年版）
E-E-A-Tが重視される最大の理由は、Googleが「ユーザーに役立つ、信頼できる情報だけを残す」方向へ進んでいるためです。
Googleの検索品質ガイドラインでは、E-E-A-Tが高いページほど評価されやすく、逆に表面的な要約・専門性の薄い記事は順位が不安定になりやすいと説明されています。
2024〜2025年のアップデートでは、AI生成コンテンツの急増により“信頼性の見極め”がより重要になりました。結果として、E-E-A-Tの高さが上位表示の条件となり、単なる最適化よりも「ユーザーにとって本当に有益かどうか」が中心評価へと移行しています。
要点3行まとめ
- Googleは「役立つ・信頼できる情報」を重視する方向へ進化
- AI生成コンテンツ増加によりE-E-A-Tの重要度が上昇
- E-E-A-Tは順位安定と評価向上の鍵となる要素
E-E-A-TとE-A-Tの違い｜Experienceが追加された背景とGoogleの狙い
E-E-A-Tの前身は「E-A-T」ですが、2022〜2023年にGoogleがExperience（経験）を新たに追加し、E-E-A-Tへ進化しました。
この変化には、検索で「実体験に基づく具体的な情報」を求めるユーザーが増えたことが影響しています。例えば、商品レビューやサービス比較は、経験に基づく視点があるほど信用度が高まります。GoogleがExperienceを明確に追加した背景には「専門家でなくても、実体験を通じた価値ある情報は評価する」というメッセージも含まれます。
つまり、E-E-A-Tは個人の経験価値を評価軸に取り込み、より実用的でユーザー中心の検索体験を目指しているのです。
要点3行まとめ
- E-E-A-Tは旧E-A-TにExperienceが追加され進化
- ユーザーは実体験に基づく情報を求めている
- 専門家でなくても、経験を示せば評価が高まりやすい構造になった
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Google公式ガイドラインから読み解くE-E-A-Tの評価軸（4要素の本質）
| 要素 | Googleが評価する観点 | Helpful Content / Core Updateでの関連性 |
|---|---|---|
| E：Experience（経験） |
コンテンツが実体験や検証に基づいているか。 具体的な写真・ログ・Before/Afterなどの“証拠性”があるか。 |
“人が書いた実体験”はHelpful Contentで強く評価。 AI文章との差別化ポイントとして最重要項目。 |
| E：Expertise（専門性） |
テーマに関する十分な知識があるか。 情報が正確で、一次情報や公式データに基づいているか。 |
Core Updateで「誤情報・浅い情報」が大幅に評価低下。 専門的な領域ほど専門家視点の説明が求められる。 |
| A：Authoritativeness（権威性） |
その著者・メディアはテーマの信頼できる情報源か。 外部からの言及・被リンク・評価があるか。 |
“誰が書いた内容か”を重視する方向へ強化。 著者情報と外部評価は権威性向上に直接影響。 |
| T：Trust（信頼性） |
出典・更新日・運営者情報・プライバシーが明示されているか。 誤情報や曖昧な表現がなく、安心して読めるか。 |
Helpful Contentの中心。「信頼できるか？」が最重要指標。 透明性と安全性はサイト全体評価に直結。 |
Googleの検索評価は「ユーザーの役に立つ情報かどうか」を中心に設計されており、その判断基準としてE-E-A-Tが用いられています。
Google公式ガイドラインには、E-E-A-Tの4要素がページ品質の見極めに使われる重要な観点として明確に示されています。
重要なのは、Googleが機械的なスコアで評価しているのではなく、ページが「どれだけ役立つか」を人間の評価者も含めて多角的に判断している点です。
つまり、E-E-A-Tは検索上位のためのテクニックではなく、ユーザーの信頼を得るための基準であり、その積み重ねがSEOの成果を左右します。
E：Experience（経験）
ユーザーが「この情報は実体験に基づいている」と感じられる具体性。検証データ、写真、使用記録などが根拠になる。
E：Expertise（専門性）
正確で誤解のない説明、用語の扱い、一次情報の引用など。専門テーマの場合は必須。
A：Authoritativeness（権威性）
誰が書いているのか、どのメディアが発信しているのかを可視化し、第三者評価を得られる状態。
T：Trust（信頼性）
透明性・正確性・安全性。誤情報の排除、問い合わせ先、ポリシー明示など、サイト全体の土台。
要点3行まとめ
- Google公式はE-E-A-Tをページ品質判断の重要要素として提示
- スコアではなくユーザーへの有益性を多角的に評価
- E-E-A-TはSEOではなく信頼設計として理解するのが正しい
2025年の検索評価とE-E-A-T：Core UpdateとHelpful Contentの関係
2024〜2025年のCore Updateでは、Googleが検索アルゴリズムを大幅に再設計し、「役立つ情報」への評価強化が進みました。
特にHelpful Contentの指針がCore Updateに統合されたことで、E-E-A-Tの重要性がさらに向上しています。
これは、単に文章量が多い記事が評価される時代から「ユーザーにとって本当に役立つ経験・専門性がある記事」が評価される時代へ移行したことを意味します。
さらに、AI生成コンテンツの急増により、Googleは“信頼性を見極める能力”を強化しており、E-E-A-Tがそのフィルターとして機能しています。
Core Updateにおける変化
- 実体験を示す情報が上位化
- 形式的なSEOよりも内容の深さが評価
- 重複コンテンツと曖昧な情報は順位が不安定化
Helpful Contentとの統合
Helpful Contentの判断基準（人のための内容か）は、E-E-A-Tに直結する要素として扱われている。
AI時代の評価ポイント
AI生成の一般的な文章は大量に出回るため、差別化できるのは「経験」「専門的知識」「独自データ」になる。
要点3行まとめ
- Core Updateは役立つ情報を徹底的に優遇
- Helpful Contentの統合でE-E-A-Tの重要度が上昇
- AI文章の増加で“経験・独自性”が順位差を生む要因に
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E-E-A-Tを高めるサイト全体設計（サイト構造×内部リンク）
| 領域 | 改善内容 | Googleが評価するポイント | 具体的な実装例 |
|---|---|---|---|
| サイト構造 （Hub & Cluster） |
分野ごとに総合ページ（Hub）を作成し、 詳細記事（Cluster）を体系的に配置。 |
専門性の深さ・幅をGoogleが理解しやすくなる。 “このサイトはこの分野に強い”という評価が形成される。 |
「Webライター総合ガイド」をHubにして、 「案件獲得」「単価UP」「AI活用」などをClusterで展開。 |
| 内部リンク設計 |
関連度の高い記事同士を相互に接続し、 読者の回遊導線を構築。 |
ページ同士の関連性が伝わり専門性が強化される。 回遊率の向上はサイトの信頼性評価にも影響。 |
記事末に「関連記事」としてテーマ別リンクを追加。 Hub ⇄ Cluster を必ず往復リンク。 |
| 著者・運営者情報 |
著者の経歴・実績・担当分野を明記。 運営企業情報も透明性をもって公開。 |
「誰が書いた情報か」を確認でき、 Authoritativeness（権威性）が上昇。 |
プロフィールに「経歴」「専門テーマ」「実務経験」 「掲載メディア」「SNS」を掲載。 |
| カテゴリ設計 | 分野ごとに1カテゴリ＝1専門領域の構造に整理。 |
サイト全体のテーマ理解がしやすくなり、 専門特化サイトとして評価されやすい。 |
「AIツール」「Webライター」「AI学習」など 役割ごとにカテゴリを固定化。 |
| 信頼性向上要素 |
更新日・参考文献・出典を明記し、 誤情報のリスクを減らす。 |
Trust（信頼性）が最も強く影響する領域。 読者が安心して引用できる状態を作れる。 |
記事末に「参考文献リスト」を設置。 公的データ・公式サイトのみ使用。 |
E-E-A-Tは記事単体だけでなく、サイト全体の設計で評価が変わります。
Googleはページ単体ではなくサイト全体の信頼性を重視しているため、E-E-A-Tを高めるには構造的な改善が必要です。特に重要なのは、情報を体系的にまとめる「Hub & Cluster構造」と、サイト内の関連性を高める内部リンクです。
これにより、Googleに「このサイトは特定分野の専門メディアである」と認識させやすくなります。また、著者ページや運営者情報の整備も、権威性・信頼性の向上につながります。
サイト構造（Hub & Cluster）
- 1つのテーマの総合ページ（Hub）
- 詳細テーマの記事が複数（Cluster）
- Hub⇄Clusterを相互に内部リンクで接続
→ Googleが専門性を理解しやすくなる
著者ページの最適化
- 経歴・専門分野
- 業務内容
- 実務経験・実績
- SNS・外部メディア掲載履歴
→ Authoritativeness（権威性）が上がる
カテゴリ構造の整理
- 1カテゴリ＝1専門分野に統一
- 記事を論理的にグルーピング
- 過度なカテゴリ乱立を避ける
内部リンクの役割
- Googleにサイトの専門性を伝える最重要施策
- 読者の回遊率に直結
- E-E-A-T向上の前提となるサイト構造を形成
要点3行まとめ
- E-E-A-Tは記事だけでなくサイト全体の構造が影響
- Hub & Clusterで専門領域の深さを示せる
- 著者情報・内部リンク・カテゴリ設計が権威性を底上げする
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E-E-A-Tの核となるExperience（経験）を可視化する方法
| 手法 | 内容 | Googleが評価するポイント | 具体例（実装イメージ） |
|---|---|---|---|
| Before／Afterの提示 |
体験前後の違いを、数値・状態・画像で示す。 読者が「変化」をイメージできる形式で開示。 |
実体験に基づく“結果の証拠”があると評価が上がる。 AI生成では難しいリアルな比較が特に有効。 |
導入前後の売上推移／身体の変化／作業効率の比較など。 スクショや写真を併用すると効果が強い。 |
| 検証プロセスの公開 |
どのように試し、どんな条件で検証したかを開示。 成功だけでなく失敗や改善プロセスも含める。 |
「机上の空論ではない」ことを示す重要な要素。 AIには再現できない“試行錯誤”が価値になる。 |
手順・設定値・使用環境・失敗例・改善点を箇条書きで記載。 実験ノートのように整理すると信頼性が高い。 |
| データ・ログの公開 |
スクリーンショット、アクセス推移、計測データなど、 実証的なデータを開示して客観性を持たせる。 |
数字を伴うデータは“本当に体験した証拠”として強力。 Googleの評価者にも伝わりやすい。 |
Googleアナリティクスの画面、売上グラフ、ツールの操作ログ。 「撮影日」「計測条件」も併記するとなお良い。 |
| 第三者の客観評価 |
同じ体験をした他者の意見を加え、視点を多角化。 コミュニティで得た知見も価値が高い。 |
主観だけでなく“複数の視点”があると情報の信頼が増す。 バイアスを減らす要素として評価される。 |
他メンバーの声、利用者の感想、体験談の引用など。 出典を明記して透明性を担保する。 |
E-E-A-Tの中でも、Experience（経験）はAI時代の強力な差別化ポイントです。同じテーマを扱っていても、「実際にやってみた」「現場で検証した」という経験があるだけで、記事の説得力は大きく変わります。Googleは、単なる情報の寄せ集めではなく、実体験に基づく“生きた知識”を高く評価します。そのため、経験をコンテンツ内でどう見せるかが、E-E-A-T強化のカギになります。
経験を可視化する方法の軸は、次の3つです。
1つ目は「Before/Afterの変化を描く」ことです。導入前と導入後、実践前と実践後を具体的な数値や状態で示すことで、読者は「自分ごと」としてイメージしやすくなります。
2つ目は「検証プロセスを隠さない」ことです。どのような条件で試し、どこでつまずき、どう修正したのかを書き残すと、机上の空論ではないリアルな経験として伝わります。
3つ目は「現場のデータやログを出す」ことです。スクリーンショット、アクセス推移、導入前後の比較など、数値を伴う情報は経験の信憑性を高めます。
さらに、経験は失敗も含めて開示した方が価値が高まります。
成功体験だけを並べると宣伝色が強くなりがちですが、うまくいかなかった事例や改善プロセスも共有すると、読者は「この情報は信頼できる」と感じます。Experienceは「美しい結果」よりも、「そこに至る過程」を丁寧に見せることで、E-E-A-T全体を底上げする要素になります。
要点3行まとめ
- Experience（経験）はAI時代の最大の差別化ポイント
- Before/After・検証プロセス・データで「体験の証拠」を出す
- 成功だけでなく失敗も含めたプロセス公開が信頼感を生む
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E-E-A-TのExpertise（専門性）を高めるコンテンツ設計
E-E-A-TのExpertise（専門性）は、「そのテーマを語るだけの知識と理解があるか」を示す要素です。専門性が弱いと、どれだけ文章が読みやすくても、SEOやユーザーからの信頼は頭打ちになります。Googleは、特にお金・健康・法律など生活に大きな影響を与える分野で、専門性の高いコンテンツを優先的に評価します。そのため、専門性をどうコンテンツに落とし込むかは、サイト運営者にとって避けて通れないテーマです。
専門性を高める基本は、「一次情報を正しく取りに行く」ことです。公的機関の統計、公式ドキュメント、ツールベンダーのヘルプページなど、信頼できる一次情報をベースに構成することで、情報の精度が一段上がります。そのうえで、単に引用するだけでなく、「なぜ重要なのか」「どう活用できるのか」という解釈・応用まで書くことで、解説の価値が高まります。
また、専門性は「書き手の背景」と「記事構造」でも伝えられます。著者プロフィールには、関連する実務経験・資格・担当領域を具体的に記載し、記事内では用語の定義→背景→実務的な使い方という順番で、段階的に理解が深まる構成にします。難しいテーマほど、例え話や図解を組み合わせ、「専門的なのに読みやすい」状態を目指すとE-E-A-T全体の評価が高まりやすくなります。
要点3行まとめ
- Expertise（専門性）は「正確さ」と「理解の深さ」で評価される
- 一次情報を軸にしつつ、解釈・応用まで書くことで価値が高まる
- 著者プロフィールと構成力も専門性を伝える重要な要素
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E-E-A-TのAuthoritativeness（権威性）を強化する外部シグナル
| シグナル | 内容 | Googleが評価するポイント | 具体的な強化アクション |
|---|---|---|---|
| メディア掲載・取材実績 |
外部メディアから紹介されることで、 第三者の評価が可視化される。 |
他者からの「信頼の証拠」は権威性の最上位シグナル。 特に専門ジャンルのメディア掲載は強力。 |
専門メディアへ寄稿／プレスリリース／インタビュー対応。 実績をプロフィールと記事末にまとめて表示。 |
| テーマ特化の継続発信 |
特定分野で深い記事を継続すると、 サイト全体の権威性として蓄積される。 |
“幅広い浅い”より“狭く深い”ほうが評価される傾向。 Googleが専門サイトと認識しやすい。 |
ピラーページ＋クラスター構造を構築。 毎月1本でよいので専門テーマ記事を追加する。 |
| 被リンク・メンション |
他サイトから引用・リンクされるほど、 外部が認める“信頼の証拠”となる。 |
Googleは外部評価を「権威性の核心」として扱う。 質の高いリンクほど効果が大きい。 |
比較・解説記事を作り参考にされやすい構造にする。 公開後にSNSで共有して自然リンクを獲得。 |
| 著者の実務経験・資格 |
専門分野の経験値や資格は、 情報の確度を裏付ける強い材料。 |
権威性は“肩書き”より“実務経験”の方が評価されやすい。 特にYMYL分野で重視される。 |
プロフィールに正式資格／実務歴／専門テーマを明記。 著者ページを独立させて強化する。 |
| 外部レビュー・推薦文 |
第三者からの評価コメントは、 情報の偏りを軽減し信頼を補強する。 |
複数視点の存在は、情報の公平性を裏付ける。 説明の正確性にもつながる。 |
クライアントの声・利用者レビューを掲載。 氏名・属性などの透明性を確保する。 |
Authoritativeness（権威性）は、「その人・そのサイトが、その分野においてどれだけ信頼されているか」を示す要素です。専門性が自己完結的な内側の要素だとすれば、権威性は外部からの評価によって形成される側面が強くなります。Googleは、単に自分で「専門家です」と名乗っているだけではなく、他者からの言及・被リンク・紹介といったシグナルも重視しています。
権威性を高めるためのポイントは、次の3つです。
1つ目は「実績の見える化」です。取材・寄稿・登壇・受賞歴・導入企業数など、客観的に評価された実績があれば、専用ページやプロフィールでわかりやすく整理します。
2つ目は「外部メディアとの接点を増やす」ことです。他媒体への寄稿やインタビュー掲載は、そのメディアの信頼を一部借りる形で権威性を高めます。
3つ目は「テーマ特化の継続発信」です。広く浅く記事を書くより、特定分野で深い記事を継続的に出し続けたほうが、専門メディアとして認識されやすくなります。
さらに、Authoritativenessはサイト単位で蓄積される性質があります。あるテーマについて高品質な記事が増えれば増えるほど、「このサイトはこの分野に強い」という評価が固まり、個々の記事も恩恵を受けます。そのため、短期的なバズだけでなく、「どの分野で権威性を築きたいか」を決めて戦略的にコンテンツを積み重ねることが、E-E-A-Tを長期的に高めるうえで重要です。
要点3行まとめ
- Authoritativeness（権威性）は外部からの評価で強化される
- 実績の見える化・外部メディア露出・特定分野への特化が鍵
- サイト単位で権威性が蓄積され、個々の記事にも良い影響を与える
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E-E-A-TのTrust（信頼）を高めるための具体的な方法
E-E-A-Tの中で最も重要なのがTrust（信頼）です。Google公式ガイドラインでは、Trustは4つの要素の中でも中心的な役割を持つと明記されています。つまり、どれだけ経験や専門性が高くても、情報源・透明性・安全性が担保されていなければ評価は上がりません。信頼は、サイト全体の評価にも影響するため、運営体制の可視化が不可欠です。
信頼性を高めるための第一歩は「情報の出典を明確に示すこと」です。公的データや公式サイトに基づく根拠を示すことで、読者は安心して情報を参考にできます。次に重要なのは、記事の「更新日」を明記することです。古い情報が残っているだけで、検索ユーザーは不安を覚えます。3つ目は「運営者情報と問い合わせ先」です。企業・個人が誰なのか、どのような責任範囲で運営しているのかを示すことで、サイト自体の信頼性が向上します。
さらに、信頼性は「誤情報を避ける」ことでも守られます。誇大表現、根拠のない比較、曖昧な記述は、Googleからの評価を大きく下げます。逆に、情報の限界や不確実性を正直に伝えるほど、読者からの信頼は高まります。Trustとは、派手な施策ではなく、丁寧な情報管理と透明性の積み重ねで生まれるものです。
要点3行まとめ
- Trust（信頼）はE-E-A-Tの中心で最重要要素
- 出典・更新日・運営者情報の明記で透明性を担保
- 誤情報の排除と正直な情報開示が信頼を最大化する
AI時代のE-E-A-T｜生成AIとどう共存するのか
2024〜2025年のSEOで大きく変わったのは、「AI生成コンテンツの扱い」です。GoogleはAI生成そのものは問題ではないと明言していますが、AI文章は「一般化された表現になりやすい」「誤りや引用元不明瞭のリスクがある」という課題があります。
そのため、AI時代のE-E-A-TはAI×人間のハイブリッドで整える必要があります。
AIコンテンツで最も不足するのが、ExperienceとTrustです。AIは実体験を持たないため、経験を語ることができませんし、公式情報の誤読や文脈のズレも起きやすいです。だからこそ、人間側が「検証ログを追加する」「実体験を補完する」「誤差を修正する」という人による価値補正が不可欠になります。
また、Googleは出典の透明性を強く求める姿勢を明確にしています。そのため、AIが生成した文章でも、公式データ・公的資料を根拠として明確化することで、信頼性を補強できます。さらに、AIが不得意とする「独自視点」「比較検証」「感情や意見の深度」を加えることで、コンテンツの唯一性が高まり、E-E-A-T全体を底上げできます。
要点3行まとめ
- AI生成そのものは問題ではないが、E-E-A-Tの不足を補う必要がある
- Experience・Trustを人間側が追加し、AI文章を補正する
- 出典明記・独自検証・視点の深さでAI時代のSEOに適応できる
E-E-A-Tの高い記事と低い記事の違い｜具体比較で理解する
E-E-A-Tを理解したつもりでも、実際のコンテンツで「どこが評価されるのか」は掴みにくいものです。そこで、この章ではE-E-A-Tが高い記事と低い記事を具体的に比較し、どこに差が生まれるのかを明確にします。
E-E-A-Tの高い記事は、まず出典と根拠が明確です。情報源が公式資料・専門家のデータで構成され、曖昧な表現がありません。また、記事全体が体系立てて構成されており、読者が迷わず理解できるよう設計されています。さらに、著者情報がしっかり記載されていて、「どんな経験や実績がある人が書いたのか」が分かるため、自然と信頼性が高まります。
一方で、E-E-A-Tの低い記事は、一般論や断片的な情報ばかりで構成されていることが多く、出典も不明瞭です。また、記事の目的が曖昧で、読者が何を得られるのかが伝わりません。さらに、AI生成かどうかに関係なく、経験が伴わない記事は薄くなりがちです。Googleは、こうした“表面的な情報だけのページ”を評価しません。
E-E-A-Tの差が最も大きく現れるのは、「経験の深さ」と「情報源の質」です。経験に基づく気づき、公式データ、検証結果が組み合わさっている記事は、自然と読者が価値があると感じるため、SEOにも強い傾向があります。
要点3行まとめ
- E-E-A-Tが高い記事は「根拠・構成・著者情報」が明確で深い
- 低い記事は一般論・曖昧な情報・経験不足で評価されにくい
- 最も差が出るのは「経験の深度」と「一次情報の質」
自社サイトのE-E-A-T診断（チェックリスト付き）
E-E-A-Tを理解しても、「自社サイトがどこまで到達しているのか」は判断しにくいものです。この章では、Google公式ガイドラインの観点に沿って、誰でも今日から使える診断チェックリストを提示します。記事レベル・サイトレベル・運営体制レベルを分けて確認することで、改善の優先順位が明確になります。
まず、記事レベルでは「経験を示せているか」「専門性の根拠があるか」が最重要ポイントです。これらが弱い場合は、一次情報の引用や体験ログの追加を行いましょう。次に、サイトレベルでは「カテゴリ構造」「内部リンク」「著者ページ」の3つが評価を左右します。最後に、運営体制レベルでは「更新日」「出典」「問い合わせ先」が信頼性の基礎となります。
自社E-E-A-T診断チェックリスト
| 診断領域 | チェック項目 | YESの状態 |
|---|---|---|
| 記事レベル | 体験や検証ログが含まれている | Before/After・スクショ・手順などが可視化されている |
| 一次情報を根拠にしている | 公的データ・公式サイトの引用が明記されている | |
| 記事の目的が明確 | 読者が「この記事で何がわかるか」を理解できる | |
| 著者情報が明示 | 専門性・経歴・担当領域が表示されている | |
| サイトレベル | カテゴリ構造が整理されている | 1カテゴリ＝1専門テーマで統一されている |
| 内部リンクが整理されている | Hub⇄Clusterで双方向リンクが張られている | |
| 著者ページが整備されている | プロフィール＋実績＋SNSなどが一箇所にまとまっている | |
| 専門テーマの継続発信 | 月1本以上、特化領域の記事を追加している | |
| 運営体制レベル | 出典が明記されている | 本文末に参考文献一覧がある |
| 更新日が明示されている | 最新情報に更新する運用がある | |
| 問い合わせ・運営者情報が透明 | 企業情報・責任範囲・問い合わせ先が明確 |
要点3行まとめ
- E-E-A-T診断は記事・サイト・運営体制に分けて行う
- 経験・一次情報・内部リンク・著者情報が最重要
- 弱点がわかれば改善の優先順位が明確になる
よくある誤解｜E-E-A-Tはスコアではない
E-E-A-Tで最も誤解されているのが、「E-E-A-Tは数値化されたスコアで評価される」という考え方です。Googleの公式発表では、E-E-A-Tはスコアではなく、ページ品質を判断する際の“観点”として扱われると明言されています。つまり、E-E-A-Tの数値評価を上げるのではなく、ユーザーにとって役立つ情報かどうかを、多面的に判断するためのチェック項目です。
誤解が生まれる理由は、SEO業界で使われる「E-E-A-Tを上げる」「E-E-A-Tが弱い」という表現です。しかし本質は、Googleが評価するのは“コンテンツが何を満たしているか”であり、「何点」ではありません。さらに、E-E-A-Tはページ単体ではなく、サイト全体の文脈からも影響を受けます。著者情報・外部評価・カテゴリ設計などが整っていれば、記事全体の評価が底上げされる仕組みです。
E-E-A-Tをスコアと誤解すると、「部分的に強化すれば順位が上がる」という短絡的な対策に陥ります。重要なのは、ユーザーが信頼できる環境を整えること。つまりE-E-A-Tとは、技術的な最適化ではなく「サイトの信用力を設計する思想」なのです。
要点3行まとめ
- E-E-A-Tはスコアではなくページ品質の観点
- ページ単体・サイト全体の信頼性が複合的に影響
- E-E-A-Tとは信用の設計思想でありテクニックではない
編集部が使っているE-E-A-Tチェックリストと運用オペレーション
AI Workstyle Lab編集部では、すべての記事を公開する前に「E-E-A-Tチェック」を必ず通しています。生成AIが普及した今、人の経験・根拠・透明性が欠けた記事は、たとえ読みやすくても評価されにくくなりました。
そこで編集部では、Google公式ガイドラインに沿った独自のチェックフローを設計し、全記事の品質を統一しています。以下は実際に運用しているチェックリストです。
| チェック領域 | 具体的なチェック内容 | 編集部の基準（OKの状態） |
|---|---|---|
| Experience（経験） | 体験・検証ログ・スクショが記事に含まれているか | Before/After・操作画面・実測値が明示されている |
| 検証プロセスや条件が具体的に記載されているか | 再現可能なレベルで手順・設定・失敗例が示されている | |
| 独自視点や気づきが書かれているか | AIでは出せない“現場の感覚”や改善結果が盛り込まれている | |
| Expertise（専門性） | 一次情報（公的機関・公式データ）を根拠にしているか | 出典URLが明示され、情報の正確性が担保されている |
| 専門用語の使い方や説明が正確か | 誤りや文脈のズレがなく、専門的に整合性が取れている | |
| 記事構成が論理的で理解しやすいか | 定義→背景→実務活用の順で体系的に書かれている | |
| Authoritativeness（権威性） | 著者情報の透明性が確保されているか | 専門領域・経歴・実績・SNSがプロフィールで確認できる |
| 外部評価があるか（メディア掲載・引用・レビュー） | 記事末や著者ページに“外部の声”が整理されている | |
| 専門分野の継続発信ができているか | ピラーページ＋クラスター構造で権威性が蓄積されている | |
| Trust（信頼性） | 出典・参考文献が明記されているか | 本文末に公式一次情報のみをまとめたリストがある |
| 更新日や修正履歴が示されているか | 半年以内に更新され、古い情報が残っていない | |
| 運営体制・問い合わせ先が透明か | 運営者情報リンク／責任範囲／連絡先が整備されている |
このチェックリストに通すことで、記事の精度・情報の深さ・透明性がそろい、E-E-A-Tの欠落を最小限にできます。ただし、品質はチェックリストだけでは成立しません。
実際には、記事制作の流れ全体にE-E-A-Tの考え方を組み込む必要があります。そこで編集部は「ワークフロー全体にもE-E-A-T基準を組み込む」ことで、公開前後の品質管理を一貫して行っています。下記は、記事が公開されるまでの実務オペレーションです。
| ステップ | 作業内容 | 目的（E-E-A-Tで強化される要素） |
|---|---|---|
| 1. 草稿作成 | ChatGPT × 編集者で基礎草稿を作る | Expertise（専門性）／構成の骨組みを作る |
| 2. 第1回E-E-A-Tチェック | 経験・一次情報・根拠の厳密チェック | Experience（経験）／Trust（信頼） |
| 3. 修正反映 | 執筆者へフィードバックして追記・補正 | 情報の正確性と深度を強化 |
| 4. 第2回E-E-A-Tチェック | 内部リンク・サイト構造との整合性を確認 | Authoritativeness（権威性）／サイト全体評価 |
| 5. 編集長レビュー | 透明性・誤情報・最終品質を確認 | Trust（信頼）の最終保証 |
| 6. 公開・分析 | 公開後30日で順位・検索インサイトを分析 | 継続的なE-E-A-T蓄積 |
上記のフローにより、編集部では各記事を単体で評価されるコンテンツとしてではなく、サイト全体の専門性を形成する要素として扱っています。
E-E-A-Tはスコアではなく、日々の運用・改善の積み重ねで強化されるものです。最後に、本記事を参考に今日から始められる改善方法をまとめます。
短期でE-E-A-Tを改善するアクションプラン（今日・30日・3ヶ月）
E-E-A-Tは長期的に育てるものですが、短期で成果を出す方法も存在します。この章では「今日」「30日」「3ヶ月」の3段階で、E-E-A-Tを強化する具体的なアクションを提示します。
今日できる改善（即効性）
- 著者情報を記事末に追加
- 公的データを引用し出典を明記
- 不確実な部分に「一次情報で確認できません」と注記
- 誤解を招く表現を修正して透明性を高める
- 重要記事に更新日を記載
→ 1日でTrustが大幅に改善される。
30日でできる改善（短期施策）
- カテゴリ構造を整理し、専門領域を絞る
- Hub & Cluster構造を再設計
- 比較記事・検証記事など「経験を示せる記事」を追加
- 内部リンクを整理して回遊導線を作る
- 各テーマのピラーページを強化
→ サイト全体の“専門性・権威性”が形成される。
3ヶ月でできる改善（中期施策）
- 外部メディアへの寄稿・インタビュー獲得
- 被リンク獲得を狙った解説記事・オピニオン記事の制作
- 著者ページの本格的な整備
- 特化領域で30,000字以上の総合ガイドを公開
- 自社データに基づく一次情報コンテンツを制作
→ サイト単位でE-E-A-Tが強固になり、Core Updateに強くなる。
要点3行まとめ
- 今日・30日・3ヶ月でE-E-A-Tを段階的に強化できる
- Trust → Expertise → Authoritativeness の順で効く
- 中長期施策はサイト全体の評価を底上げする
まとめ｜E-E-A-Tは信用を設計するフレームワーク
E-E-A-Tとは、Googleが「ユーザーに役立つ情報かどうか」を判断するための重要な指標です。
Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustの4要素は、記事単体だけでなく、サイト全体の信用設計に深く関わります。
AI時代のいま、多くの情報が氾濫する中で、実体験・一次情報・透明性・外部評価という明確な根拠を示せるメディアだけが、生き残り評価されます。E-E-A-Tを理解し運用できれば、SEOは安定し、読者からの信頼も自然に積み上がります。
E-E-A-Tに関するよくある質問（FAQ）
Q1. E-E-A-TはSEOでどれくらい重要ですか？
E-E-A-Tは、Googleがページ品質を判断する際の最重要基準の一つです。特に2024〜2025年のアップデート以降、役立つ情報・経験に基づく情報・信頼性の高い情報が評価されるため、SEOに大きく影響します。専門性と透明性が不足したサイトは順位が不安定になりやすい傾向があります。
Q2. E-E-A-TとE-A-Tの違いは何ですか？
E-A-Tに「Experience（経験）」が追加されたのがE-E-A-Tです。Googleは実体験に基づく情報を重視する方向へ進んでおり、AI生成コンテンツとの差別化ポイントとして、Experienceが特に評価されるようになりました。
Q3. AIで作成した文章でもE-E-A-Tは満たせますか？
AI生成そのものは問題ありませんが、Experience（経験）やTrust（透明性・根拠）はAIだけでは満たせません。実体験の追加・検証ログ・一次情報の引用・著者情報の開示など、人間の補完が必須です。
Q4. E-E-A-Tを強化するために最初にやるべきことは？
最も効果が出やすいのは「Trust（信頼）」の改善です。出典を明記し、更新日を設定し、運営者情報を整えることで、サイトの信頼性が大幅に改善します。そのうえで、専門性と経験を深めていくのが理想的です。
Q5. 小規模サイトでもE-E-A-Tを高められますか？
可能です。専門テーマを絞り、Hub & Cluster構造で体系的に記事を構築すれば、小規模でも強い権威性を作れます。重要なのは「深さ」と「透明性」であり、記事数の多さではありません。
Q6. E-E-A-Tはどのくらいの期間で効果が出ますか？
信頼性や権威性は蓄積による評価ですが、Trust改善は数日〜数週間で効果が出る例もあります。専門記事の追加や外部評価は3〜6ヶ月で変化が見え始めます。
Q7. 参考文献は必ず必要ですか？
はい。出典の明記はTrustの中心要素です。公的機関や公式サイトの引用があることで、記事の透明性と信頼性が向上し、E-E-A-T全体の評価も強化されます。
編集部より｜AI Workstyle Lab
E-E-A-TはSEOの裏技やテクニックではなく、読者が安心して情報を受け取るための「信用設計」です。生成AIが急速に普及した今、検索ユーザーはより本物の経験・根拠・透明性を求めています。E-E-A-Tを理解し、記事とサイト全体で整えていくことは、これからの情報発信における土台づくりです。
本記事では、Google公式の基準に基づきながら、実務的な改善方法まで落とし込みました。
ぜひ今日から少しずつ、自社サイトの信頼性を積み上げていただければと思います。
AI Workstyle Lab 編集部は、AI×SEOの観点から今後も最新情報と実務的なノウハウを提供していきます。
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出典・参考元一覧
■ Google公式
Creating helpful, reliable, people-first content
https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content
Ranking systems guide
https://developers.google.com/search/docs/appearance/ranking-systems-guide
Core updates
https://developers.google.com/search/docs/appearance/core-updates?hl=ja
Helpful content
https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content?hl=ja
How Search Works
https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/how-search-works
◾️ 公的機関
総務省｜情報通信白書
https://www.soumu.go.jp/johotsusintokei/whitepaper/
■ AI関連公式
OpenAI｜ChatGPT
https://openai.com/chatgpt
