E-E-A-Tは足りているか、 記事ごとに診断する

E-E-A-Tはチェックボックスではありません。4軸のそれぞれに、ページ上で確認できる形跡が要ります。

• 経験：実際に使った、行った、試したことが分かる具体的な記述。一般論だけの記事はここが空白になります。
• 専門性：そのテーマを扱い続けているか。1本だけ書かれた領域は、専門性の裏づけが弱くなります。
• 権威性：主張が一次情報や信頼できる出典に紐づいているか。出典のない断定が続く記事はここで減点されます。
• 信頼性：書き手が実在し、責任の所在が明示されているか。著者名のない記事、経歴の追えない著者名は、ここが最も弱くなります。

Googleは執筆手段そのものを問題にしていません。実際に沈むのは、検証されていない記事です。有用性コンテンツの評価は、独自の付加価値がない、構成がどの記事も同じ、出典がない、著者が不明、テーマが散らばっている、といった特徴に反応します。

生成AIの下書きは、放置するとこの5つに当てはまりやすい形で出てきます。逆に言えば、経験の記述を足し、出典を張り、著者を明示し、テーマを絞れば、AIが下書きしたかどうかは問われません。問題は手段ではなく、公開前に誰も見ていないことです。

記事URLを貼ると、16の観点でスコアを算出します。うち5つは有用性コンテンツのリスク観点で、E-E-A-Tと直接対応します。

• 情報の付加価値：他の記事にない情報が含まれているか。
• 構成の多様性：テンプレートを流し込んだ形になっていないか。
• 引用の権威性：主張が確認できる出典に紐づいているか。
• 著者の実在性：書き手の責任の所在が確認できるか。
• テーマの一貫性：サイト全体のテーマと噛み合っているか。

この5観点が100点中70点を下回る記事は、Meevでは自動公開がブロックされます。この診断で見えるのは、その同じ判定を既存の記事にかけた結果です。診断結果の詳細は英語で表示されます。

低いスコアが出た記事は、たいてい同じ理由で低く出ます。著者情報がない、出典がない、経験の記述がない。1本直せる問題ではなく、公開の運用に検品が入っていないという問題です。

Meevは、その検品を公開前に自動で挟みます。16観点のスコアリングを通過した記事だけがWordPressやGhostに公開され、基準を下回った記事は下書きのまま保留されます。あわせて、主要なAI検索サーフェスでの 引用状況（LLMO） も追跡し、次に書くべきテーマを引用の空白から決めます。