E-E-A-T (経験・専門性・権威性・信頼性)の使い方や活用例を教えてください

代表的な活用例は次のとおりです。「この記事の著者情報とE-E-A-TのTrustworthiness観点での改善点を3つ挙げて」/「YMYL領域の記事でExpertiseを補強する具体的な編集チェックリストを作って」

E-E-A-T (経験・専門性・権威性・信頼性)

読み: いーいーえーてぃー

最終更新: 2026-07-30・AI PICKS編集部

定義

E-E-A-T とは Experience・Expertise・Authoritativeness・Trustworthiness の頭文字で、検索エンジンがコンテンツの質を評価する指針のこと。

E-E-A-T (経験・専門性・権威性・信頼性)とは — 詳しく解説

E-E-A-T とは Google の検索品質評価ガイドラインで定義される 4 つの評価軸、 Experience (経験)・Expertise (専門性)・Authoritativeness (権威性)・Trustworthiness (信頼性) の頭文字を取った概念のこと。直接の順位付けアルゴリズムではなく、品質評価者向けの指針として位置づけられており、特に医療・金融など YMYL (Your Money or Your Life) 領域で重視されるとされる。実運用での落とし穴は、生成 AI で量産した記事に著者情報や一次情報の裏付けを付けないまま公開してしまうケースで、 Trustworthiness が弱いと現場では判断されやすい。 2026 年時点では AI 検索 (AIO/LLMO) の引用元選定でも E-E-A-T に近い信頼性シグナルが参照される傾向が強まっており、コストをかけずに強化する現実的な選び方としては、著者プロフィールの明記・一次情報へのリンク・更新日の維持といった相場感的に低コストな施策から着手するのが実務では定石とされる。