AI時代におけるEEATはさらに厳格に：モデルはなぜあなたを信頼するのか
経験、専門性、権威性、信頼性——この4つの言葉は検索時代にはスコアリング項目でしたが、AI時代には参入障壁です。検証可能な身元と情報源がなければ、どれほど明確に書いても引用されない可能性があります。
結論を一言で言えば：モデルは暗黙の信頼性判断を行っている——誰が本当にこの事柄を理解しているように見えるか。
一、4つの文字が対応する4つの問い
| 次元 | モデルが問うこと | ページに表示すべきこと |
|---|---|---|
| Experience 経験 | 実際にやったこと、使ったことはあるか | プロジェクトの詳細、経験した失敗、実測データ |
| Expertise 専門性 | この問題を理解しているか | 定義、用語、境界条件、方法手順 |
| Authoritativeness 権威性 | 他者から認められているか | 顧客、事例、第三者による言及、機関情報 |
| Trust 信頼性 | あなたの発言は検証できるか | データソース、更新日時、連絡先、誇張しないこと |
二、最も役に立たない3つの言葉
「業界をリード」「信頼できる」「長年の実績」——この3つはモデルにとってほとんど情報量がありません。検証も区別もできないからです。
これらを置き換えましょう：
· 「120社の貿易工場にサービスを提供し、そのうち38社がアウトドア家具を手がける」は「長年の実績」より有用です；
· 「平均問い合わせ返信時間4時間」は「迅速な対応」より有用です；
· 「テンプレート28セット、うちB2B 13セット、B2C 15セット」は「豊富なテンプレート」より有用です。
三、信頼性を形容詞ではなく構造にする
① 著者と機関：誰が書いたか、どのような背景か、どう連絡するか；
② データ：各重要な数字の後に対応する情報源と統計時期を添える；
③ 事例：シナリオ、実施内容、結果を明確に書き、ロゴの壁だけを置かない；
④ 境界：誰に適し、誰に適さず、どのような条件で有効かを説明する；
⑤ バージョン感：ページに最終更新日を表示し、古くなった結論は修正する。
四、誇張しないことが評価される
多くの人は絶対的な表現ほど説得力があると思っていますが、実際は逆です。「この方案はどのような場合に適用されないか」を明確に書いたページのほうが、信頼できる情報源と見なされやすくなります——著者が境界を理解していることを示すからです。
公開前に5つの質問をしましょう：これは誰が書いたか？判断根拠は何か？データはどこから来たか？誰に適用されるか？最後の更新はいつか？5つとも答えられなければ、まず公開しないでください。
