AI検索×SEO×LLMO E-E-A-T実践講座

【この講座について】

本講座では特典として、受講前にあなたのサイトのE-E-A-Tを事前診断し、実例として講座内で解説します。教科書的な知識だけでなく、ご自身のサイトに即した改善ポイントをその場で確認できるのがこの講座の最大の特徴です。（必要な方のみ）

Googleの検索アルゴリズムは「E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）」を重視する方向に大きく転換しました。さらに今や、ChatGPT・Perplexity・Claude・Gemini・Google AIオーバービューなどのAI検索が普及し、コンテンツの信頼性が「Googleランキング」だけでなく「AIに引用されるか」という新軸でも問われています。

「LLMO（LLM最適化）」と呼ばれる概念が注目される中、E-E-A-Tへの対応はSEO・AI検索・LLMOのすべてに共通する根幹戦略です。本講座では3つの視点からE-E-A-Tを実践的に学びます。


■ 講座で学べる4つの内容

1️⃣ E-E-A-Tの本質を正しく理解する
- Experience（経験）・Expertise（専門性）・Authoritativeness（権威性）・Trustworthiness（信頼性）の4要素
- 2022年追加の「Experience」が意味するコンテンツ変化
- GoogleのQRG（品質評価者ガイドライン）の重要ポイント
- YMYLジャンルとE-E-A-Tの関係

2️⃣ SEO×E-E-A-T：順位に直結する改善ポイント
- E-E-A-T不足サイトが検索で評価されない構造的な理由
- 著者情報・会社概要・実績ページの最適化チェックリスト
- 「経験の証明」方法：一次情報・独自データの活用法
- HCU（ヘルプフルコンテンツアップデート）後の評価基準変化
3️⃣ LLMO×E-E-A-T：AIに学習・引用される信頼コンテンツの作り方
- LLMOの基本概念：AI検索に「選ばれる」ための最適化とは
- LLMが信頼するソースの条件とE-E-A-Tの関係性
- 構造化データ・著者マークアップの実装方針
- 「引用されやすいコンテンツ」の共通パターン5選

4️⃣ AI検索対応：今日から始められる優先施策
- Google AIオーバービュー・ChatGPT・Perplexityの選定基準の違い
- AI検索で上位引用されたサイトのE-E-A-T共通点
- 自社サイトのE-E-A-T現状診断シート（希望者のみ）
- 改善優先順位の決め方：インパクト×実装コスト


■ 受講後にできること

✅ 自社サイトのE-E-A-Tを自分でスコアリング・診断できる（希望者のみ）
✅ Google検索・AI検索の両方に対応したコンテンツ改善計画が立てられる
✅ AIに対する信用の作り方をイメージできる
✅ LLMOの基本戦略をSEO施策に組み込める


■ こんな方におすすめ

・SEOを担当しているが「E-E-A-T」の本質をつかめていない方
・AI検索（ChatGPT・Perplexity・Claude・Gemini・AIオーバービューなど）対策を始めたい方
・LLMOという言葉を聞いたが何をすべきかわからない方
・コンテンツ品質を意識しているのに検索順位が改善しない方
・サイト運用を外注しており、品質チェックの基準を持ちたい方