E-E-A-T

AI時代のE-E-A-T

Experience、Expertise、Authoritativeness、TrustworthinessというGoogleの品質フレームワークは、どのソースが信頼できるとみなされるかを左右しており、AIシステムもこのロジックを踏襲しています。権威として認識される存在(実在の著者、検証可能な経験、多くのソースにまたがる一貫したシグナル)は、より頻繁に言及・引用されます。GEOにとってE-E-A-Tは、SEOの余談ではなく選定基準そのものです。

AI可視性のための実践的なE-E-A-Tシグナル

プロフィールとPersonスキーマを備えた実名の著者、一次体験に基づくレポート(「当社のテストでは…」)、日付付きの透明なソース、特定商取引法に基づく表記、検証可能な企業情報。さらに専門メディアやディレクトリでの言及による外部からの裏付けも欠かせません。AIシステムはこうしたシグナルをウェブ全体から集約しています。