記事の信頼性向上で成果が出ない企業が見落としていること
記事の信頼性を高めるには、E-E-A-T施策を個別に実施するだけでなく、全記事に一貫した戦略を反映させ、品質管理プロセスと承認フローを仕組みとして整えることが重要です。
BtoB企業のマーケティング担当者から「E-E-A-T対策として出典を明記し、著者情報を掲載しているが、記事の成果につながらない」という声を聞くことがあります。BtoB企業経営者を対象とした調査では、リード獲得の「質」課題として「コンテンツの質が低い」と回答した割合が28.8%（前年比+11.7ポイント）に達しており、多くの企業がコンテンツの信頼性に課題を抱えています。
また、AI検索の普及により信頼性の重要度は増しています。2025年5月の日本調査ではGoogle AI Overviewsの接触率が88.6%、増加実感91.4%に達しており、信頼性の高いコンテンツがAI検索で優先表示される傾向が見られます。個別施策だけでなく、仕組みとして信頼性を担保する視点が求められています。
この記事で分かること
- 記事の信頼性を構成するE-E-A-Tの基本と重要性
- AI検索時代に信頼性がより重要になる理由
- 信頼されやすい情報と信頼されにくい情報の違い
- E-E-A-T施策と品質管理の両面から使えるチェックリスト
- 記事ごとの主張ブレを防ぐ仕組みづくり
記事の信頼性とは｜E-E-A-Tの基本と重要性
E-E-A-Tとは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字で、Googleのコンテンツ品質評価基準として知られています。ただし、E-E-A-TはGoogleの検索品質評価ガイドラインに由来する概念であり、直接的なランキング要因ではないとGoogle公式（2024年）が明言している点には注意が必要です。
各要素は以下のような内容を含みます。
- Experience（経験）: 執筆者がテーマについて実際の経験を持っているか
- Expertise（専門性）: 執筆者が専門的な知識やスキルを持っているか
- Authoritativeness（権威性）: サイトや執筆者がその分野で認められた存在であるか
- Trustworthiness（信頼性）: 情報が正確で、ユーザーにとって安全かつ信頼できるか
BtoB取引における情報源の信頼性調査によると、最も信頼できる情報源として「第三者メディアの記事・専門家コメント」が22.9%、次いで「企業公式サイト/オウンドメディア」が18.3%、「ニュースリリース・報道発表」が15.6%となっています。自社メディアだけでなく、第三者からの評価も信頼性に影響することがわかります。
AI検索時代に信頼性がより重要になる理由
AI検索の普及により、記事の信頼性はこれまで以上に重要になっています。AI Overviewとは、GoogleがAIを使って検索結果の上部に表示する要約回答機能です。また、ゼロクリックサーチとは、ユーザーがAIに直接相談し、検索結果をクリックせずに情報を得る行動パターンを指します。
AI検索への対策として企業が重視している施策を調査したところ、「顧客課題を正確に捉えた具体的なストーリー（事例）公開」が46.7%、「生成AIに引用・参照されるための構造化対応（検索最適化）」が43.3%という結果が報告されています。
従来の検索では検索順位1位を獲得することが重要でしたが、AI検索時代では順位1位でもAIに参照されやすい形式で情報が整備されていなければ、情報流通から取り残されるリスクがあります。出典の明記、構造化データの整備、検証可能なファクトの提示といった信頼性施策が、AIに引用されるための条件となっています。
記事の信頼性を高める具体的な施策
記事の信頼性を高める施策には、出典明記、著者情報の掲載、更新日の表示、構造化データの実装、専門家監修などがあります。これらの施策は単独で実施するよりも、組み合わせて体系的に整備することで効果を発揮します。
信頼できる企業の情報発信頻度に関する調査では、「週に1回」が33.0%、「月1回程度」が19.3%となっており、約6割が週1回以上の発信を信頼性の指標としています。ただし、頻度よりも内容の質と一貫性が重要であり、質の低い記事を頻繁に公開することは逆効果になりかねません。
【比較表】信頼されやすい情報と信頼されにくい情報
| 観点 | 信頼されやすいパターン | 信頼されにくいパターン |
|---|---|---|
| 出典・根拠 | 公的統計、学術論文、業界調査を明記 | 出典なし、「一般的に」「よく言われている」のみ |
| 著者情報 | 氏名・経歴・専門分野を明示 | 著者不明、「編集部」のみ |
| 更新日 | 公開日・更新日を明記し、定期的に更新 | 日付なし、数年前のまま放置 |
| 数値データ | 調査年・サンプル数・調査機関を明記 | 出典不明の数値、「約〇〇」が多い |
| 専門家関与 | 専門家監修あり、クレジット明記 | 専門家不在、内製のみ |
| 主張の一貫性 | 記事間でメッセージが一貫している | 記事ごとに主張がバラバラ |
| 構造化 | 見出し・リスト・表で論理構造が明確 | 長文ベタ打ち、構造が不明瞭 |
専門家監修の活用と信頼できる情報源の選び方
専門家監修を活用することで、記事の専門性と権威性を高めることができます。監修を依頼する際のポイントは以下の通りです。
監修者の選定基準
- 当該分野での実務経験や資格を持っている
- 学術的なバックグラウンドや著作がある
- 業界内で認知されている存在である
監修の進め方
- 監修範囲（全体確認か、専門領域のみか）を明確にする
- ファクトチェックと表現の妥当性確認を依頼する
- 監修者名とクレジットを記事内に明記する
前述の調査で「第三者メディアの記事・専門家コメント」が最も信頼できる情報源（22.9%）とされていることからも、専門家の関与は信頼性向上に有効であることがわかります。
引用すべき情報源の優先順位としては、官公庁・公的機関の統計、学術機関の研究、業界団体の調査、信頼性の高い調査会社のレポートが推奨されます。
施策だけでは不十分｜品質管理プロセスの整備
「E-E-A-Tの施策を個別に実施すれば信頼性が高まる」という考え方は誤りです。 出典を明記し、著者情報を掲載していても、記事ごとに主張やトーンがバラバラであったり、AI原稿のファクトチェックや承認プロセスが整備されていなければ、公開が止まったり読者の信頼を損なったりする結果になります。
この問題は、生成AIの活用が進む中でより顕在化しています。総務省情報通信白書2024および帝国データバンク調査（2024年）によると、日本企業の生成AI導入率は42.7%に達している一方、業務活用率は17.3%にとどまり、25ポイントもの差があります。導入しても活用できていない企業が多いことを示しています。
また、PwC生成AI実態調査2025春では、日本企業の活用推進度が56%（前回比+13ポイント）と過半数を超えた一方、他国と比較して「期待を上回る効果を得ている」割合が1/4〜1/2程度と低いことが報告されています。AIを活用しても成果につながっていない現状があります。
AI原稿の品質管理とファクトチェック・承認フロー
AI原稿の品質を担保するには、ファクトチェックと承認フローの仕組み化が不可欠です。
AI原稿でチェックすべきポイント
- 数値データ: 出典を確認し、正確な数値かを検証する
- 固有名詞: 社名・サービス名・人名の誤りがないか確認する
- 最新情報: 古い情報や現在は正しくない内容が含まれていないか確認する
- 論理構造: 主張と根拠の関係が適切かを確認する
承認フローの設計例
- 起案: 担当者がAI原稿を生成・整形
- ファクトチェック: 数値・固有名詞・出典の正確性を確認
- 編集レビュー: トーン&マナー、主張の一貫性を確認
- 専門家確認: 必要に応じて専門家監修を実施
- 公開判断: 最終承認者が公開可否を判断
属人化を防ぐためには、チェック項目を明文化し、担当者が変わっても同じ基準で品質を担保できる仕組みを整えることが重要です。
記事信頼性チェックリスト｜E-E-A-T施策と品質管理の両面から
以下のチェックリストを活用して、自社の記事が信頼性を担保できているか確認してください。E-E-A-T施策と品質管理プロセスの両面から項目を設定しています。
【チェックリスト】記事信頼性チェックリスト（E-E-A-T＋品質管理）
- 記事の主張に対する出典・根拠が明記されている
- 数値データには調査年・サンプル数・調査機関を併記している
- 著者情報（氏名・経歴・専門分野）が記載されている
- 公開日・更新日が明記されている
- 定期的に内容を見直し、古い情報を更新している
- 専門家による監修または確認を受けている
- 見出し・リスト・表で論理構造が明確になっている
- 構造化データ（Schema.org等）を実装している
- ターゲット読者とUSP（自社の強み）が明文化されている
- 記事間で主張やトーンが一貫している
- AI原稿のファクトチェック基準が明文化されている
- 数値・固有名詞・最新情報を人間が確認している
- 起案→チェック→編集→公開の承認フローが整備されている
- 承認フローの各段階で責任者が明確になっている
- 担当者が変わっても同じ品質を維持できる仕組みがある
- 公開後のパフォーマンス（PV・CV・被リンク等）を定期的に振り返っている
戦略の一貫性を全記事に反映させる仕組み
記事ごとに主張がブレると、読者は「この企業は何を言いたいのか」がわからなくなり、信頼を損ないます。一貫性を保つためには、以下の要素を構造化して管理することが有効です。
- ターゲット定義: 誰に向けた記事かを明文化する
- USP（自社の強み）: 競合との違い、選ばれる理由を言語化する
- トーン&マナー: 文体、表現スタイル、NGワードを定義する
- 主張の軸: 記事全体を通じて伝えたいメッセージを統一する
これらを「コンテンツガイドライン」として整備し、執筆者やレビュアーが参照できる状態にしておくことで、誰が書いても一貫した品質を維持できます。
自社での整備が難しい場合は、コンテンツマーケティングの支援サービスを活用することも選択肢の一つです。
まとめ｜記事の信頼性を高めるために必要な視点
本記事では、記事の信頼性を高める方法について、E-E-A-T施策と品質管理プロセスの両面から解説しました。
要点の整理
- E-E-A-TはGoogleのコンテンツ品質評価基準として知られるが、直接的なランキング要因ではない
- BtoB取引では「第三者メディアの記事・専門家コメント」が最も信頼される情報源（22.9%）
- AI検索時代には、信頼性の高いコンテンツがAIに優先的に引用される傾向がある
- E-E-A-T施策を個別に実施しても、品質管理の仕組みがなければ信頼性は担保できない
- 「コンテンツの質が低い」がリード獲得の質課題として28.8%（前年比+11.7ポイント）に増加
次のステップ
まずは本記事のチェックリストを使って、自社のコンテンツが信頼性を担保できているか確認してみてください。不足している項目があれば、E-E-A-T施策から着手するか、品質管理プロセスの整備から着手するかを判断し、優先順位をつけて対応を進めましょう。
記事の信頼性を高めるには、E-E-A-T施策を個別に実施するだけでなく、全記事に一貫した戦略を反映させ、品質管理プロセスと承認フローを仕組みとして整えることが重要です。