E-E-A-T とは
Experience（実体験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）の 4 要素の総称。
Google の検索品質評価ガイドラインで定義され、コンテンツの信頼度を測る指標として使用される。
4 つの要素の定義
Experience（実体験）
執筆者が実際に経験した内容か。
例：
- 「10 年のマーケター経験」
- 「100+ サイトの対応実績」
- 「失敗から学んだ〜」
AI は実体験に基づく情報を最優先する。机上の理論より「やってみて分かったこと」の方が信頼度が高い。
Expertise（専門性）
執筆者が専門家であるか。
例：
- Google 認定パートナー
- MBA 取得
- 業界資格保有
Authoritativeness（権威性）
執筆者が業界で認められているか。
例：
- 大手メディアへの寄稿
- 学会での登壇
- 賞の受賞
Trustworthiness（信頼性）
コンテンツ・サイトが透明性があるか。
例：
- 著者ページの存在
- プライバシーポリシーの明記
- 連絡先の公開
- 利益相反の透明性（広告 disclosure）
AI 検索での重要度
生成 AI は「ハルシネーション（誤情報生成）」を防ぐため、E-E-A-T を極度に厳しく判定する。
優先度：
医療・健康系 > ビジネス・金融系 > 教育・解説系
医療系は「医師監修」を、金融系は「FP 資格」を強く要求する。
実装方法
- 著者ページを作成 → 顔写真・経歴・実績を記載
- 全記事に著者名を表示 → 末尾に著者ボックス
- Person スキーマ埋め込み → JSON-LD で構造化
- /about ページ充実 → 運営者情報・連絡先・プライバシーポリシー
- SNS リンク配置 → Twitter・LinkedIn などを明示
AI 検索が主流化する時代、E-E-A-T は SEO 以上に重要な指標。