AIで記事を作るならE-E-A-Tを意識する｜Googleが重視する「経験・専門性・権威性・信頼」とは
AIを活用して記事を作成する企業やWebサイトが増えています。
記事の構成を考えたり、文章を作ったり、タイトルやディスクリプションを作成したりと、AIを使えばこれまで時間がかかっていた作業を大幅に効率化できます。
一方で、AIを使って記事数を増やすだけでは十分とはいえません。
Googleは、検索ユーザーにとって役立ち、信頼でき、人を第一に考えて作られたコンテンツを重視しています。また、生成AIを利用したコンテンツについても、AIを使ったこと自体ではなく、ユーザーに価値を加えているかどうかが重要だと案内しています。
そこで記事を作る際に意識したい考え方の一つが、E-E-A-Tです。
この記事では、E-E-A-Tとは何か、そしてAIを使って記事を作る場合にどのような点を意識すればよいのかを分かりやすく解説します。
E-E-A-Tとは？Googleが示す4つの考え方
E-E-A-Tは、次の4つの言葉の頭文字を取ったものです。Googleは検索品質評価ガイドラインの考え方としてE-E-A-Tを示しており、コンテンツが役立ち、信頼できるものかを考える際の重要な視点になります。
Experience（経験）
そのテーマについて、実際に経験したことがあるかという視点です。
例えば、商品レビューであれば実際に使った感想、店舗の記事であれば実際の接客経験、Web集客の記事であれば実際に運用して分かったことなどが該当します。
Expertise（専門性）
そのテーマについて十分な知識やスキルを持っているかという視点です。
専門分野について継続的に情報を発信したり、具体的な知識を分かりやすく説明したりすることが重要です。
Authoritativeness（権威性）
その分野において、発信者やサイトがどの程度認知・評価されているかという視点です。
運営会社情報、著者情報、専門分野での実績、他サイトからの言及なども、ユーザーが発信元を判断する材料になります。
Trust（信頼）
記事やサイトを安心して信頼できるかという視点です。
GoogleはE-E-A-Tの中でもTrustを中心的な考え方として説明しています。情報の正確性、出典、運営者情報、問い合わせ先、明確な著者表示などが、信頼判断につながります。
E-E-A-Tを意識すれば必ず検索順位が上がるわけではない
ここは誤解しないようにしたいポイントです。
「E-E-A-Tを入れればGoogleの順位が上がる」という単純な仕組みではありません。
Google自身も、検索品質評価者のガイドラインは検索システムの品質を評価するために使われるもので、評価者の判断が直接ランキングを決めるわけではないと説明しています。
つまり、
プロフィールを書けば順位が上がる
会社概要を作れば順位が上がる
専門家と書けば順位が上がる
という話ではありません。
大切なのは、ユーザーが記事を読んだときに、
「この人は実際に経験している」
「この会社はこの分野に詳しい」
「情報の根拠が分かる」
「安心して参考にできる」
と思える記事やサイトを作ることです。
AI記事こそ「Experience（経験）」を加える
AI記事で特に意識したいのがExperienceです。
AIは一般的な情報を整理することは得意ですが、その会社が実際に経験したことまでは、自動的には分かりません。
例えば、
「オウンドメディアでは記事のリライトが重要です」
という文章だけでは、一般的な説明になりやすいでしょう。
一方で、
「当社ではSearch Consoleの表示回数や検索クエリを確認し、少しずつ表示され始めた記事をリライト対象として確認しています」
という実際の運用方法を加えれば、その会社ならではの経験が入ります。
さらに、
「タイトルを変更した」
「見出しを追加した」
「読者が知りたい情報を追記した」
「公開後の検索データを見て修正した」
といった具体的な内容を入れることで、記事の価値はさらに高まります。
AIに文章を書かせるだけではなく、自社が持っている経験をAI記事に加えることが大切です。
「Expertise（専門性）」は記事を積み重ねて伝える
専門性は、1記事だけで表現するものではありません。
例えばWeb集客を扱うサイトであれば、
サジェスト対策、広告運用、オウンドメディア、SEO、検索導線、SNS運用など、実際に取り扱っているテーマについて継続して記事を作ることで、「このサイトはこの分野について詳しく発信している」と読者にも伝わりやすくなります。
また、記事の中でも専門用語を並べるだけではなく、
「なぜそうなるのか」
「どんな場合に使うのか」
「実際にはどう判断するのか」
まで説明することが重要です。
専門性とは、難しい言葉を使うことではありません。
詳しい人だからこそ、分かりやすく説明できる。
その状態を目指すことが重要です。
「Authoritativeness（権威性）」は発信元を明確にする
記事だけを読んでも、
「誰が書いているのか」
「どの会社が運営しているのか」
が分からなければ、読者は情報を信頼してよいのか判断しにくくなります。
そこで、
会社概要ページ、運営者情報、著者プロフィール、サービス内容、過去の実績など、発信元が分かる情報を用意しておくことが重要です。
Googleも、コンテンツについて「Who（誰が作ったのか）」を考えることを推奨しています。著者表示が期待される内容では、誰が作成したのかを明確にすることが読者の理解につながります。
記事の本文だけではなく、サイト全体で発信者を伝えることも意識したいポイントです。
「Trust（信頼）」を作るには根拠を示す
E-E-A-Tの中でも特に重要なのがTrustです。
記事の中で数字や制度、ルールなどについて説明するのであれば、可能な限り信頼できる情報源を確認します。
例えば、
Googleの仕様について書く
→ Google公式情報を確認する
行政制度について書く
→ 国や自治体の公式情報を確認する
法律について書く
→ 公的機関や法令情報を確認する
商品の仕様について書く
→ メーカー公式情報を確認する
といった形です。
AIが生成した文章をそのまま公開するのではなく、重要な事実は人が確認する。
これもAI記事を運用するうえで非常に重要です。
「Who・How・Why」も記事作りで意識する
Googleは、人を第一に考えたコンテンツを作るための自己評価として、Who・How・Whyという考え方も紹介しています。
Who｜誰が作った記事なのか
記事の作成者や運営者が分かる状態にします。
著者プロフィールや会社概要を用意することで、読者が発信元を確認しやすくなります。
How｜どのように作ったのか
例えば商品レビューであれば、
実際に商品を使ったのか、どのように比較したのか、どんなデータを参考にしたのか
など、記事がどのように作られたのかが分かると信頼性につながります。
生成AIを利用している場合も、AIは記事制作を補助する道具として活用し、最終的に内容を確認・編集する運用が重要です。
Why｜なぜこの記事を作ったのか
ここが非常に重要です。
「検索順位を上げるために記事数を増やしたい」
だけではなく、
検索した人の疑問を解決するために作った記事なのか
を考えます。
Googleは、人のためではなく検索流入だけを目的に大量のページを生成し、価値を追加していない場合、スパムポリシーに抵触する可能性があると案内しています。
E-E-A-Tを意識したAI記事作成の流れ
AIを使って記事を作る場合は、最初からE-E-A-Tを意識して情報を用意しておくと記事の内容が変わります。
例えば、次のような流れです。
- ユーザーが知りたいテーマを決める
- AIで記事構成を作る
- 自社の経験や実例を追加する
- 専門的な解説を追加する
- 公的機関や公式情報を確認する
- 発信者・運営者情報を明確にする
- 読者の疑問が解決できる内容か確認する
- 公開する
- Search Consoleなどで反応を確認する
- 必要に応じてリライトする
この流れにすると、
AIに記事を作ってもらう
から、
AIを使いながら自社の知識・経験・信頼性を記事にする
という運用へ変わります。
AI記事とE-E-A-Tは相性が悪いわけではない
AI記事だからE-E-A-Tを満たせないわけではありません。
Googleも、生成AIは調査やオリジナルコンテンツの構造化などに役立つと説明しています。一方で、ユーザーへの価値を追加しない大量生成は問題になり得るとしています。
つまり問題はAIではなく、使い方です。
AIを使って文章作成を効率化しながら、
経験、専門知識、独自情報、最新情報、公式情報、運営者情報
を組み合わせれば、ユーザーにとって役立つ記事を作ることができます。
最近のGoogleの生成AI検索向けの公式ガイドでも、一般的な情報の焼き直しではなく、独自性があり、専門性に基づいた価値あるコンテンツを作ることが推奨されています。
前回の記事で紹介した「独自性」とE-E-A-Tを組み合わせる
AI記事を検索結果で埋もれにくくするためには、
「E-E-A-Tを意識する」
だけでなく、
他のサイトにはない情報を入れる
ことも重要です。
例えば、
自社の経験
＋
専門的な解説
＋
公式情報による裏付け
＋
独自データ
＋
他とは違う見方
を組み合わせます。
すると単なる「AIがまとめた記事」ではなく、
その会社だから書ける記事
になります。
これからAI記事を作るのであれば、「文章をどれだけ速く作れるか」ではなく、AIで作った文章に何を追加できるかの方が重要になってくると考えています。
まとめ｜AIで記事を作るならE-E-A-Tを最初から設計する
AIを活用すれば、自社メディアの記事制作を大幅に効率化できます。
しかし、AIにテーマを渡して文章を生成し、そのまま公開するだけでは、他サイトと似た記事になりやすくなります。
そこで記事を作る段階から、
Experience：実際の経験
Expertise：専門性
Authoritativeness：発信者・サイトの権威性
Trust：情報と発信元への信頼
を意識します。
さらに、誰が作ったのか、どのように作ったのか、なぜ作ったのかという「Who・How・Why」も確認します。
AIに記事を書かせるのではなく、
AI＋自社の経験＋専門知識＋一次情報＋信頼できる情報源
を組み合わせる。
これが、今後AIを活用して自社メディアを育てていくうえで重要な考え方です。
株式会社コアピボットの「まるごと自社メディア」でも、単に記事を作って投稿するだけではなく、独自情報を盛り込んだ記事制作や、公開後のデータ確認、リライトを組み合わせながら継続的にメディアを運用していきます。
AIを使って自社メディアを運営したいものの、「どんな記事を作ればよいか分からない」「記事を作っても検索で埋もれてしまう」といった場合は、お気軽にご相談ください。
