E-E-A-T対策が形式的になっていないか
ずばり、E-E-A-Tは担当者の意識ではなく、一次情報を収集・活用する仕組みと品質管理ワークフローで担保するものであり、この体制が整っていなければAI時代のコンテンツマーケティングで成果を出すことは難しいです。
E-E-A-Tとは、Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）の4要素であり、Googleの検索品質評価ガイドラインで示されるコンテンツ評価基準です。
海外の調査によると、2025年のSEOパフォーマンスを壊すトップ3要因として「ジェネレーティブAI」「Google E-E-A-T」「ゼロクリック検索」が予測されています（グローバル調査の予測であり、日本市場限定ではありません）。E-E-A-Tへの対応は、もはや避けて通れない課題です。
しかし、**よくある失敗パターンとして、著者情報や監修者名を記載するだけで満足し、肝心のコンテンツ自体に一次情報・独自経験が含まれていないケースが多いです。**形式的な対応ではGoogleにもユーザーにも評価されません。
この記事で分かること
- E-E-A-Tの定義と各要素の役割
- YMYLとの関係とAI時代にE-E-A-Tが重要視される理由
- 一次情報の種類と収集方法
- E-E-A-Tを仕組みで担保する品質管理体制
E-E-A-Tの定義と各要素を正しく理解する
E-E-A-Tはランキングアルゴリズムの直接的なスコアではなく、Googleの品質評価の考え方です。検索品質評価者がコンテンツを評価する際の基準として使われますが、検索順位を直接決めるスコアではない点に注意が必要です。
検索品質評価ガイドラインとは、Googleが検索品質評価者向けに提供するガイドラインであり、E-E-A-TやYMYLの考え方が記載されています。定期的に更新されるため、最新の内容を確認することが重要です。
E-E-A-Tの4つの要素は以下の通りです。
- Experience（経験）: 制作者や企業がテーマについて実体験・利用経験に基づいて情報発信しているか
- Expertise（専門性）: テーマに関する専門的な知識・スキルを持っているか
- Authoritativeness（権威性）: テーマにおいて権威ある情報源として認識されているか
- Trustworthiness（信頼性）: コンテンツや運営元が信頼できるか
Experience（経験）が追加された背景
Experience（経験） は、E-E-A-Tの一要素であり、制作者や企業がテーマについて実体験・利用経験に基づいて情報発信しているかを評価します。2022年末のGoogleガイドライン改訂で追加された比較的新しい要素です。
この追加の背景には、実体験に基づかない二次情報だけのコンテンツが増加したことへの対応があると考えられています。各ブランドがケーススタディや顧客ストーリーなど実体験に根ざしたコンテンツを増やす傾向にあり、これはE-E-A-Tの経験対応と考えられます。
YMYLとの関係とAI時代にE-E-A-Tが重要視される理由
E-E-A-TはYMYL領域だけでなく、あらゆるセクターで重要性が高まっています。専門家の調査では、BtoB領域を含むすべての分野でE-E-A-Tの重要性が増すと指摘されています。
YMYLとは、Your Money or Your Lifeの略であり、人の幸福・健康・経済・安全に大きな影響を与える可能性のあるトピックを指します。医療・金融・法律などが代表例です。
YMYL領域では著者情報・資格・運営企業情報などの開示が必須に近いレベルで推奨されています。しかし、**著者情報や監修者名を記載するだけでは評価されないことを理解する必要があります。**コンテンツ自体に一次情報・独自経験が含まれていなければ、形式的な対応にとどまってしまいます。
AI生成コンテンツとE-E-A-Tの両立
「AIコンテンツはE-E-A-T的にNG」という誤解がありますが、これは正確ではありません。2025年1月のGoogleガイドライン更新で、GoogleはAIコンテンツ自体は問題にしないが、人の労力・独自性・付加価値がないコンテンツを評価しない姿勢を明確化しました。
つまり、AIを活用しつつ、一次情報や独自経験を加えることが重要です。AI生成のベースに、自社の事例、専門家のレビュー、独自調査のデータを加えることで、E-E-A-Tを両立させることができます。
一次情報の種類と収集方法
一次情報とは、独自調査・インタビュー・自社ログ解析など、他社からの引用ではないオリジナルのデータや情報であり、E-E-A-Tの経験要素で重要視されます。一次情報を活用することで、他社との差別化とE-E-A-T評価の向上を同時に実現できます。
海外の調査によると、コンテンツマーケティングを継続して行った企業では、インデックスされたページ数が平均+434%、インバウンドリンクが+97%、ユーザー数が+55%増加したというデータがあります（海外の複数調査をまとめたもので、日本市場限定ではありません）。一次情報を含む質の高いコンテンツを継続的に発信することの効果がうかがえます。
【比較表】一次情報の種類と収集方法比較表
| 種類 | 具体例 | 収集方法 | 活用場面 |
|---|---|---|---|
| 自社調査データ | アンケート結果、ログ解析データ、利用統計 | 顧客アンケート、ツール分析、社内データ集計 | 業界動向記事、市場分析コンテンツ |
| 導入事例 | 顧客の成功事例、Before/After | 顧客インタビュー、担当者ヒアリング | 事例紹介ページ、比較検討コンテンツ |
| 専門家インタビュー | 業界有識者の見解、社内専門家の知見 | 対談・インタビュー実施、社内ナレッジ収集 | 解説記事、ホワイトペーパー |
| 失敗談・学び | プロジェクトの失敗経験、改善プロセス | 社内振り返り、担当者の経験共有 | ノウハウ記事、導入検討者向けコンテンツ |
| 独自検証・比較 | 製品テスト結果、機能比較の実施結果 | 実際に使用して検証、客観的な比較実施 | 比較記事、選び方ガイド |
導入事例を一次情報として活用する方法
導入事例は一次情報の代表例ですが、Before/Afterの数字だけを並べても経験の訴求としては不十分です。Googleが評価する「第一手の経験」を明確に示すには、以下の要素を含めることが有効とされています。
- 社内の検討プロセス（なぜ導入を決めたか）
- 失敗した打ち手（最初にうまくいかなかったこと）
- 意思決定の葛藤（社内調整や予算確保の苦労）
- 具体的な改善アクション（何を変えて成果が出たか）
このように深掘りした事例コンテンツは、読者にとっても参考になり、E-E-A-Tの経験要素としても高く評価される傾向にあります。
E-E-A-Tを仕組みで担保する品質管理体制
E-E-A-T対策を属人化せず、複数ライターでも一貫した品質を担保するには、仕組み化が不可欠です。担当者の意識や知識に頼るのではなく、ワークフローとチェックリストで品質を担保することが重要です。
【チェックリスト】E-E-A-T対策セルフチェックリスト
- 記事テーマに関する一次情報（自社調査・事例・インタビュー）を含んでいるか
- 著者情報（氏名・肩書・経歴・写真）を記事ページに掲載しているか
- 監修者がいる場合、資格・専門分野・実績を明記しているか
- 他社コンテンツからの引用・参照は適切に出典を明示しているか
- 運営企業情報（会社概要・所在地・代表者）をサイト上で公開しているか
- 問い合わせ先や連絡方法を明確に記載しているか
- 記事の公開日・更新日を表示しているか
- 古くなった情報は定期的に更新する体制があるか
- 事実に基づいた正確な情報であることを確認したか
- 専門用語には適切な説明を加えているか
- YMYL領域の場合、より厳格な情報確認プロセスを経ているか
- AI生成コンテンツの場合、一次情報や専門家レビューを追加しているか
- 読者の課題解決に役立つ独自の視点や知見を提供しているか
- サイト全体としてプライバシーポリシー・利用規約を整備しているか
専門家監修を仕組み化する方法
専門家監修を仕組み化するには、以下の要素を記事上に掲載することで専門性を明示できます。
- 肩書・役職（◯◯株式会社 △△部長 など）
- 経歴・専門分野（業界経験◯年、専門領域 など）
- 顔写真（信頼感の向上に寄与）
- SNSアカウント・書籍・登壇実績（外部での活動実績）
YMYL領域では、これらの情報開示が必須に近いレベルで推奨されています。BtoB領域でも、専門性の明示はユーザーの信頼獲得とE-E-A-T評価の向上に寄与します。
まとめ——E-E-A-Tを仕組みで担保する体制構築
本記事では、コンテンツマーケティングにおけるE-E-A-T対策について、定義から実践方法まで解説しました。
ポイントの整理
- E-E-A-Tはランキングスコアではなく品質評価の考え方であり、間接的にSEOに影響する
- 著者情報を記載するだけでは不十分であり、コンテンツ自体に一次情報・独自経験が必要
- AIコンテンツは自動的にNGではないが、人の労力・独自性・付加価値が求められる
- 一次情報（自社調査・導入事例・専門家インタビュー）の収集と活用が差別化の鍵
- 担当者の意識ではなく、チェックリストとワークフローで品質を仕組み化する
まずは本記事のチェックリストを使って、自社コンテンツのE-E-A-T対策状況を確認してみてください。
E-E-A-Tは担当者の意識ではなく、一次情報を収集・活用する仕組みと品質管理ワークフローで担保するものです。この体制が整っていなければ、AI時代のコンテンツマーケティングで成果を出すことは難しいです。