E-E-A-TとLLMOの関係
E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）はGoogleの品質評価ガイドラインの核心概念ですが、LLMにとっても重要な信頼性シグナルです。
LLMは回答生成時に複数のソースを参照しますが、「どのソースを優先的に引用するか」の判断にE-E-A-Tに相当する要素を用います。権威性が高く、専門性が明示されているサイトは引用候補として選ばれやすくなります。
- Experience（経験）: 実体験に基づくコンテンツかどうか
- Expertise（専門性）: 著者の専門知識が明示されているか
- Authoritativeness（権威性）: サイト・著者が業界で認知されているか
- Trustworthiness（信頼性）: 情報の正確性・透明性
著者情報の充実
LLMが「この情報は誰が書いたのか」「この著者は信頼できるか」を判断する材料として、著者情報の充実は最重要施策の一つです。
- 全記事に著者名と著者プロフィールページへのリンクを設置する
- 著者プロフィールに資格・経歴・実績を具体的に記載する
- Person構造化データで著者情報をマークアップする
- SNS・外部メディアでの著者の活動をsameAsで結びつける
- 著者の顔写真を掲載し、実在性を示す
Google Knowledge Panelに著者が表示されるようになると、LLMOにも大きな効果がある
一次情報の発信
LLMは二次・三次情報よりも一次情報（オリジナルデータ、独自調査、実体験）を信頼する傾向があります。自社で一次情報を生成し公開することは、LLMO戦略の根幹です。
- 独自のアンケート調査・市場調査を実施・公開する
- 自社の事例・実績データを数値付きで公開する
- 業界のベストプラクティスを自社経験に基づいて発信する
- 専門家インタビューや対談コンテンツを制作する
- 定期的なレポート・白書を公開する
外部からの権威性構築
サイト内のE-E-A-T対策だけでなく、外部からの評価もLLMの信頼性判断に影響します。特にWikipedia・業界団体・政府系サイトからの言及や被リンクは大きなシグナルとなります。
- Wikipedia・Wikidataに企業・著者の情報を掲載する（特筆性がある場合）
- 業界団体・学会への参加と情報掲載
- 権威メディアへの寄稿・取材対応
- 政府系・教育機関サイトからの被リンク獲得
- Googleビジネスプロフィールの最適化（実在性の証明）
実践チェックリスト
- 全記事に著者名・著者プロフィールページへのリンクを設置する
- Person構造化データを実装する
- 著者の資格・経歴・実績を具体的に記載する
- 一次情報（独自調査・事例データ）を定期的に公開する
- 引用元・情報源を明記する
- 情報の更新日を表示し、定期的に見直す
- 外部の権威あるサイトからの被リンクを獲得する
よくある質問
Q. E-E-A-TはLLMのアルゴリズムに直接組み込まれていますか？
LLMのアルゴリズムに「E-E-A-T」というスコアが明示的に組み込まれているわけではありません。しかし、LLMのトレーニングデータやRAGの参照先選定において、E-E-A-Tに相当する信頼性シグナル（著者情報、被リンク、情報の構造化など）が間接的に影響しています。
Q. 小規模サイトでもE-E-A-Tは効果がありますか？
はい。サイトの規模よりも「その分野における専門性と実体験の証明」が重要です。ニッチな専門領域で一次情報を発信し、著者情報を充実させることで、小規模でもLLMに信頼されるサイトになれます。