E-E-A-TをAI最適化に活かす
E-E-A-TはAI最適化でどう効くのか
AIに引用されるための最大のレバーは、誰でも書ける一般論ではなく、自社にしか書けない一次情報です。E-E-A-T（Experience 経験・Expertise 専門性・Authoritativeness 権威性・Trustworthiness 信頼性）は、その中身を担保する考え方です。
Google が2026年5月に公開した公式ガイドでは、独自の専門性と経験こそがAI検索での可視性を左右する、長期的に最も重要な要素だとしています。同ガイドは「初めての住宅購入7つのコツ」のような誰でも書ける一般論（コモディティ）よりも、「住宅検査を見送って費用を抑えた理由」のような一次経験の記事（非コモディティ）を重視すると説明しています（GAP3（Google公式ガイド解説）, 2026）。AIが自力で生成できない中身、つまり事例・独自データ・専門家の分析が、引用で効くわけです。
一次情報をどう作るか
自分で測った数値、自社の実体験、独自の比較を記事に入れることが出発点です。借り物の一般論を並べても、AIには「ほかでも読める内容」と判断されます。
手を動かすなら、まず自社が実際にやって分かったこと、失敗したこと、計測した数字を書き出します。次にそれを記事の核に据えます。Princeton 大学らの GEO 研究（KDD 2024）でも、具体的な統計の追加や権威ある直接引用の追加が、生成エンジンの回答内での可視性を大きく押し上げると報告されています（Aggarwal et al., 2024）。一次情報に統計と出典を添える具体的な書き方は統計・引用・出典の入れ方で扱っています。
著者性と更新日をどう示すか
誰が書いたかを明示し、いつ更新したかを残すことが、信頼性の信号になります。鮮度はAIの引用に効きます。
著者名・肩書き・専門分野を記事に出し、署名を入れます。出典は政府統計・査読論文・各社公式といった質の高い一次情報にリンクします。そして更新日を本文に明示します。固有名詞や数値の誤りは信頼性をそのまま損なうため、数字は出典と時点を必ず添えます。何が引用を分けるかの全体像はAIに引用されやすいコンテンツの決定要因を、書き方の各論はAIに引用される文章の学術9手法を参照してください。
E-E-A-T を満たすコンテンツが、今どのAIにどれだけ読まれ・引用されているかを把握するところから着手すると、改善の効果を確かめながら進められます。Geo Index は、AI検索での引用状況を計測し、引用されやすい形への最適化を支援する、日本市場特化のプラットフォームです（限定ベータ、 https://www.geoindex.app/ ）。
参考文献
- GAP3（Google公式ガイド解説）. 「Google AI Search Optimization Guide」 2026. https://gap3.co/blog/google-ai-search-optimization-guide/
- Google Search Central. 「Optimizing your website for generative AI features on Google Search」 2026年5月15日. https://developers.google.com/search/blog/2026/05/a-new-resource-for-optimizing
- Aggarwal, P. et al. 「GEO: Generative Engine Optimization」 KDD 2024. https://arxiv.org/abs/2311.09735