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E-E-A-Tとは？AIで書いた記事で経験と権威性をどう示すか

三橋竜彰・

E-E-A-Tとは、**Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）**の4つの頭文字をとった言葉です。Googleの検索品質評価ガイドラインに記載されている、コンテンツの品質を評価するための考え方です。

まずここを押さえたうえで、この記事ではAIで書いた記事にE-E-A-Tをどう乗せるかを扱います。運営者はこのサイトをAI生成で運営しているので、そこで実際にやっていることと、やっても意味がなかったことを書きます。

4つの要素は何を見ているのか

要素何を見るか記事上で現れる形
Experience（経験）実際にやったことがあるか自分で試した過程・失敗・数値
Expertise（専門性）その分野の知識があるか用語の正確さ・例外への言及
Authoritativeness（権威性）他から認められているか他サイトからの言及・著者の実績
Trustworthiness（信頼性）情報が正確で誠実か出典・運営者情報・更新日

4つのうち Trustworthiness（信頼性）が中心で、残る3つはそれを支える要素という位置づけです。ガイドラインでも T が中核に置かれています。

なお E-E-A-T はランキング要因そのものではありません。品質評価者がページを評価するときの観点であり、アルゴリズムに「E-E-A-Tスコア」という項目があるわけではない、という前提で読んでください。

AIで書くと、どれが欠けるのか

4要素をAI生成の記事に当てはめると、欠けやすいものがはっきり分かれます。

AIは「やったことがある」を持てません。持っているのは学習データ上の一般論で、あなたが先週試して失敗した記録ではありません。

つまりAI記事のE-E-A-T対策は、実質的に経験をどう記事に持ち込むかという一点に集約されます。

経験を持ち込む3つの具体策

運営者が実際にやっていることです。

1. 自分のサイトの数字を出す

一般論に、自分のサイトで測った数値を1つ添えます。「インデックスされるまで数日かかることがあります」ではなく、「本サイトでは公開から3週間クロールが止まった時期があり、分散公開と内部リンクの追加で初日に戻りました」と書きます。

数字は大きい必要も、良い結果である必要もありません。測った本人しか書けないことに意味があります。

2. うまくいかなかったことを書く

成功例より効きます。他所が書かないからです。

本サイトでは、AI検索への露出を狙った技術施策を一通り入れた時期に、Googleのクロールは戻りませんでした。この「やったが効かなかった」は、同じことをやろうとしている読者にとって成功例と同じだけ価値があります。

失敗を書くと信頼性（T）も同時に上がります。都合の良いことだけを書いていない、という手がかりになるからです。

3. 判断の理由を残す

「Aを選びました」ではなく「BとCも検討したが、〇〇という理由でAにした」と書きます。判断の過程は、実際に判断した人しか持っていません。

「AIで書いたから評価されない」は成り立つのか

よくある不安ですが、書いた手段そのものを理由に評価が下がるという前提では説明がつかない場面が多くあります。Googleは制作手段ではなく品質で評価すると明言しており、実際にAI生成の記事が上位に出ている例は珍しくありません。

問題が起きているとき、原因はたいてい別のところにあります。インデックスされていないのか、検索意図とずれているのか、読まれても次に進まないのか。切り分けの手順はAIブログが稼げない理由｜どこで止まっているかの切り分けにまとめました。

「AIで書いたからインデックスされない」という誤解についてはブログがインデックスされない｜新規ブログ・WordPress・AI記事の場合で実測を出しています。

権威性は記事の中では作れない

4要素のうち権威性（A）だけは、記事の書き方で解決できません。他サイトからの言及やブランドの認知が実体だからです。

短期でできるのは、同一の発信者だと機械に認識させておくことくらいです。著者情報を構造化データで示し、他の発信面（SNS・プロフィール）と紐づけておく。実装はエンティティSEOとは｜AIに「同じ人・同じ組織」と認識させる実装にまとめています。

権威性が育つには時間がかかります。先に手を打てるのは経験と信頼性のほうです。

運用として何を仕組みにするか

記事ごとに気をつけるのではなく、仕組みで担保したほうが続きます。本サイトでの例です。

  1. 記事に1つは自サイトの実測を入れるというルールを執筆時の条件に入れる
  2. 運営者情報・更新日・出典を全記事共通のテンプレートで出す
  3. 公開後に数字を測り、記事へ追記する（測った時点の数字なので、追記する材料が自然に増える）

3つ目が経験の供給源になります。運用を続けるほど書けることが増える形にしておくと、E-E-A-Tは後から積み上がります。

外注と内製のどちらで回すかによって、この仕組みの作り方は変わります。方式ごとの向き不向きはオウンドメディアの内製と外注の比較｜4方式の選び方で整理しました。

よくある質問

E-E-A-Tとは何ですか？

Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）の頭文字をとった言葉で、Googleの検索品質評価ガイドラインに記載されているコンテンツ品質の考え方です。4つのうち信頼性が中心で、残る3つがそれを支える位置づけになっています。

E-E-A-Tはランキング要因ですか？

E-E-A-Tという項目がアルゴリズムにあるわけではありません。品質評価者がページを評価するときの観点であり、スコアとして直接計算されるものではないという前提で扱ってください。

AIで書いた記事はE-E-A-T的に不利ですか？

4要素のうち経験だけが構造的に欠けます。専門性と信頼性は仕組みで担保でき、権威性は書き方では作れず時間の問題です。したがってAI記事の対策は、実質的に経験をどう記事に持ち込むかという一点に集約されます。

経験はどうやって記事に持ち込めばいいですか？

3つあります。自分のサイトで測った数値を一般論に添えること、うまくいかなかったことを書くこと、そして判断の理由（他の選択肢を検討したうえでなぜそれを選んだか）を残すことです。いずれも実際にやった人しか書けない内容になります。

AIで書いたことが理由で評価が下がりますか？

制作手段そのものを理由に評価が下がるという前提では説明がつかない場面が多くあります。Googleは手段ではなく品質で評価すると明言しており、AI生成の記事が上位に出ている例も珍しくありません。問題が起きているときは、インデックス・検索意図・導線のどこで止まっているかを先に切り分けてください。

まとめ

AIに書かせること自体は問題になりません。書けないのは、あなたが実際にやったことだけです。