E-E-A-Tとは？AI検索時代の権威性対策をPR会社が解説

E-E-A-Tとは、Googleの検索品質評価ガイドラインで示される経験（Experience）・専門性（Expertise）・権威性（Authoritativeness）・信頼性（Trust）の4つのコンテンツ品質評価の観点である。

検索エンジンの評価だけでなく、ChatGPTやPerplexityといった生成AIが「どの情報源を引用するか」を決める場面でも、この4要素が示す「信頼できる発信者か」という視点は重要性を増しています。本記事では、E-E-A-Tの意味とGoogleでの位置づけ、生成AIの引用評価との関係、そして権威性を高めるE-E-A-T対策を、PR型LLMO対策を提供する株式会社FrankPRが実例とともに解説します。

E-E-A-Tとは？Googleが示す4つの評価観点

E-E-A-Tは、経験・専門性・権威性・信頼性という4つの観点でコンテンツの品質を捉える考え方で、読み方は「イーイーエーティー」です。「ダブルイーエーティー」と呼ばれることもあります。もとは専門性・権威性・信頼性の3要素からなるE-A-T（イーエーティー）でしたが、2022年12月のアップデートで「経験（Experience）」が先頭に加わり、E-E-A-Tになりました。

4要素の意味は次のとおりです。

このうち中心に位置づけられるのが信頼性（Trust）です。経験・専門性・権威性の3つは、いずれも「その情報を信頼してよいか」を裏づけるための要素と整理できます。とりわけ権威性（Authoritativeness）は、自社の主張ではなく第三者からの評価によって決まる点が、ほかの3要素と性格が異なります。

GoogleはE-E-A-Tをどう扱うか — 直接のランキング要因ではない

まず押さえておきたいのは、E-E-A-Tは検索品質評価ガイドライン上の評価観点であって、検索順位を直接決めるアルゴリズムの変数そのものではない、という点です。E-E-A-Tという名前のスコアが計算されて順位に反映されるわけではなく、ガイドラインは人間の評価者がコンテンツの品質を判断する際の考え方として示されています。

ただし、順位に直接効かないからといって軽視してよいわけではありません。GoogleはユーザーにとってのTrust（信頼性）を重視しており、その信頼性を経験・専門性・権威性が支える構造になっています。特に、健康・医療・金融・法律といった、人々の健康や経済的安定に関わるYMYL（Your Money or Your Life）領域では、情報の信頼性の担保が強く求められます。

生成AIが日常的にコンテンツを量産できる時代には、「実際に体験した人にしか書けない一次情報」の価値がむしろ高まっています。誰でも書ける一般論ではなく、自社が実際に手がけた事例・データ・現場の知見を発信することが、E-E-A-Tの4要素を同時に満たす近道になります。

生成AIはE-E-A-Tに相当する権威性をどう評価するか

結論から言えば、生成AIの回答でも、権威性の高い情報源が引用されやすい構造があります。GoogleのE-E-A-Tと生成AIの引用評価は、「信頼できる第三者の裏づけがある情報を優先する」という点で共通しています。生成AIが情報源をどう選ぶかの基本は、LLMOとは（生成AIに評価される仕組みの基礎）で解説しています。

この共通項は、研究でも裏づけられています。KDD 2024に採択された研究「GEO: Generative Engine Optimization」（IIT Delhi／Princeton University）は、権威ある第三者出典・統計・引用をコンテンツに付与することで、生成AIの回答内での可視性が最大40%向上することを実証しました。これは、Googleが評価する権威性・信頼性の考え方が、生成AIからの引用獲得にもそのまま通じることを示しています。

生成AIが実際に何を引用しているかを見ると、情報源には明確な偏りがあります。

• Similarweb／5W「Citation Source Audit Q1 2026」（約60万件の引用イベントを分析、2026年1〜2月）では、米国ChatGPTの引用元1位はWikipedia（13.15%）でした。
• Surfer SEO「AI Citation Report 2025」（3,600万件のAI Overviews・4,600万件の引用を分析）でも、GoogleのAI回答での引用はYouTube（約23.3%）・Wikipedia（約18.4%）・Google.com（約16.4%）に集中しています。
• 国内でも、COOD株式会社の2025年通年調査（推計）によると、国内AI引用元ドメインの1位はWikipedia（28.4%）で、noteやPR TIMESといった発信プラットフォームも上位を維持したと報告されています。

いずれの調査も、生成AIは「第三者から広く参照される権威ある情報源」を優先して引用する傾向を示しています。つまり、E-E-A-T対策で高めた権威性は、検索順位への影響にとどまらず、生成AIに引用される確度にも関わってくるということです。なお、Wikipediaへの掲載可否はウィキペディアコミュニティの合意と各方針（特筆性・検証可能性・中立性）に基づいて判断されるものであり、掲載を保証することはできません。

E-E-A-T対策7選

E-E-A-Tを高める具体策は、次の7つに整理できます。いずれも「誰が・どんな根拠で発信しているか」を明確にし、第三者からの評価を積み上げる施策で、LLMO対策の観点からも土台になる要素です。

1. 著者情報の明示: 記事の書き手が誰で、どのような経験・専門性を持つかをプロフィールで示す。
2. 実体験に基づく一次情報の発信: 自社が実際に手がけた事例・データ・現場の知見を、一般論ではなく具体的に書く。
3. 運営者情報・問い合わせ先の整備: 会社概要・所在地・問い合わせ導線を整え、運営主体の透明性を担保する。
4. 第三者メディア掲載の獲得: 報道機関・業界専門メディアへの掲載を獲得し、外部からの言及を増やす。プレスリリースやnoteの効果はプレスリリース・note・取材記事のAI引用効果で扱います。
5. 受賞歴・認証の明記: 公的機関や第三者機関による受賞・認証を、正式名称と受賞主体を明確にして記載する。
6. 構造化データによる情報の明確化: Organization・Article・FAQPage等のスキーマで、組織・記事・質問の情報を機械可読にする。実装の詳細は構造化データのSEO効果とJSON-LDの書き方で解説しています。
7. サイテーション（言及）の蓄積: 被リンクの有無にかかわらず、社名やサービス名が他サイトで言及される機会を増やす。

この7つのうち、1〜3と6は自社サイト内で完結する内的施策、4・5・7はサイトの外に信頼を積み上げる外的施策です。各施策を順を追って実行する手順は、LLMO対策のやり方 完全ガイドにまとめています。

権威性はサイト内で完結しない — PR会社の視点によるE-E-A-T構築

E-E-A-Tの4要素のうち、経験・専門性・信頼性は自社サイトの改善で一定まで高められます。しかし権威性（Authoritativeness）だけは、自社が「権威があります」と主張しても成立しません。第三者がその企業を「その分野の情報源」として言及・評価して初めて積み上がる、外部評価の要素だからです。ここに、サイト内の技術的な最適化だけでは権威性が高まりにくいという難しさがあります。

株式会社FrankPR自身も、第三者からの評価を積み上げてきました。第6回ジャパンSDGsアワード 外務大臣賞を受賞し、日本経済新聞（2023年8月17日、紙面および電子版に掲載）、BSフジ「知りたい！SDGs」への出演、NewsPicksでのインタビューなど、独立した第三者メディアでの言及実績を持ちます。こうした外部からの評価は、自社サイトの文章をどれだけ磨いても代替できない、権威性そのものの裏づけになります。

FrankPRのPR型LLMO対策は、SDGsストーリーの発掘・第三者メディア露出・自社サイトのAI最適化・Wikipedia水準の特筆性構築までを一気通貫で支援し、生成AIに中長期的に評価される「ブランド権威（オーソリティ）」の構築をゴールとするサービスです。技術起点の最適化にとどまらず、「何を発信し、どの第三者に評価されるか」というPRの観点からE-E-A-Tの権威性を築く点が、PR型アプローチの特長です。第三者情報源と特筆性を構築する実務は第三者情報源と特筆性の構築によるPR戦略で、SDGsを起点にした権威構築はSDGsブランディングとAI検索の相乗効果の解説で詳しく扱います。

権威性を情報発信の戦略から立て直したい企業は、権威性構築を支援するPR型LLMO対策サービスの詳細を見るからご覧ください。より具体的な進め方を相談したい場合は、権威性構築を支援するPR型LLMO対策について問い合わせるからご連絡いただけます。

E-E-A-T強化の効果をAI引用で確認する方法

E-E-A-T強化の成果は、検索順位だけで測るものではありません。生成AIの回答で自社がどう引用・言及されているかを定点観測すると、権威性がAIにどこまで届いているかが見えてきます。

具体的には、ChatGPT・Claude・Copilot・Perplexityの4エンジンに、自社名や業界に関する質問を投げ、次の3点を記録します。

• 言及の有無: 自社名が回答に登場するか
• 言及の文脈: どのような評価・位置づけで語られているか
• 引用元ドメイン: 回答が参照した情報源はどこか

これを定期的に記録すれば、第三者メディア掲載や受賞歴の発信といったE-E-A-T対策が、AIの回答面での引用・言及の変化として表れているかを確認できます。順位という単一指標ではなく、AIがどの情報源をもとに自社を語るかまで含めて、LLMO対策の効果を捉える視点です。

まず現状を把握したい場合は、E-E-A-Tを含むAI検索対策の現状を無料AI検索可視化診断でチェックすることから始められます。自社がいまAIにどう見えているかを数字で確かめるところが、権威性対策の出発点になります。

株式会社FrankPR（2018年10月設立・東京都千代田区）— SDGsストーリーの発掘・第三者メディア露出・自社サイトのAI最適化・Wikipedia水準の特筆性構築までを一気通貫で支援する「PR型LLMO対策」を提供。全ての国務大臣から構成されるSDGs推進本部から第6回ジャパンSDGsアワード 外務大臣賞を受賞し、日本経済新聞・BSフジ「知りたい！SDGs」・NewsPicks等のメディア掲載実績を持つ。運営するエシカルレザーブランドRaffaelloの取り組みは第9回環境省グッドライフアワード 実行委員会特別賞（環境と福祉賞）を受賞。代表取締役の松尾真希は国際的プレゼンテーションイベントTEDxAwaji2025のプレゼンテーターに選出。