なぜあなたのサイトは AI に信頼されないのか？権威性を伝える7つの方法

公開日: 2026年2月1日

作成者: Nonoka Takeda

この記事でわかること

AI が「信頼できる情報源」と判断する条件
E-E-A-T を LLM が読める形に変換する具体的な方法
今日から実装できる 7 つの権威性シグナルの配置手順

なぜ AI は一部のサイトだけを引用するのか

ChatGPT や Perplexity が回答を生成するとき、すべてのサイトを平等に参照するわけではありません。
AI は「この情報は信頼できる」と判断したソースを優先的に引用します。

従来の SEO で重要とされてきた E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）は、AI 検索でも有効です。
ただし、人間向けに書かれた権威性のシグナルを、AI が読み取れなければ意味がありません。

AI に信頼されるサイトには、共通する設計パターンがあります。
本記事では、権威性を「LLM が読める形」に変換する 7 つの方法を解説します。

方法 1: 著者情報を構造化して明示する

AI は「誰が書いたか」を重視します。
著者の専門性が明確なコンテンツは、引用される確率が高まります。

実装のポイント

著者情報は、ページ上の表示だけでなく、機械可読な形式でも提供します。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "山田 太郎",
    "jobTitle": "公認会計士",
    "url": "https://example.com/authors/taro-yamada",
    "sameAs": [
      "https://linkedin.com/in/taro-yamada",
      "https://twitter.com/taro_yamada"
    ]
  }
}
</script>

最低限含めるべき要素

氏名と肩書き（資格、役職）
著者プロフィールページへのリンク
外部プロフィール（LinkedIn、X など）への sameAs リンク
顔写真（信頼性の視覚的シグナル）

著者ページには、執筆実績、資格、経歴を詳細に記載します。
AI は著者ページを辿って、専門性を評価する傾向があります。

方法 2: 外部根拠を本文内に埋め込む

AI は主張の裏付けとなる根拠を探します。
統計データ、調査結果、公式ドキュメントへのリンクは、信頼性を高める重要なシグナルです。

効果的な根拠の配置例

記事内で主張を行う際、根拠を同じ段落内に配置します。

悪い例:
> 多くの企業が AI 検索に注目しています。

良い例:
> Gartner の調査によると、2026 年までにオーガニック検索トラフィックの 25% 以上が AI 検索に移行すると予測されています。

根拠として有効なソース

政府機関、公的機関のデータ
学術論文、研究機関のレポート
業界大手（Gartner、Forrester、McKinsey など）の調査
公式ドキュメント、仕様書
権威あるメディアの報道

リンクを設置する際は、リンクテキストにソース名を明記します。
「こちら」「詳細はこちら」ではなく、「Gartner の 2026 年予測レポート」のように具体的に記述します。

方法 3: ページ構造を AI が解析しやすい形に設計する

AI は HTML の構造を解析して、情報の階層を理解します。
見出しの設計が曖昧だと、AI は重要なポイントを見落とします。

見出し設計の原則

H1: ページ全体のテーマを 1 つだけ
H2: 主要なセクション（目次に表示される）
H3: セクション内のサブトピック
H4 以下: 詳細な補足

見出しには、そのセクションの結論を含めます。

悪い例:
> ## 背景

良い例:
> ## AI 検索では権威性のシグナルが引用率を左右する

情報の配置順序

AI は冒頭の情報を重視する傾向があります。
各セクションの最初に結論を置き、その後に根拠や詳細を展開する「結論ファースト」の構成が効果的です。

方法 4: FAQ を戦略的に配置する

FAQ は AI が最も引用しやすいコンテンツ形式の 1 つです。
質問と回答のペアが明確なため、AI は情報を抽出しやすくなります。

FAQ の構造化マークアップ

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "AI 検索で引用されるにはどうすればいいですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "著者情報の明示、外部根拠の配置、構造化データの実装が効果的です。"
      }
    }
  ]
}
</script>

効果的な FAQ の設計

実際にユーザーが検索する質問文を使用
回答は 1〜3 文で簡潔に
回答の冒頭に結論を置く
専門用語には簡単な説明を添える

FAQ は記事の末尾だけでなく、関連するセクションの直後に配置することも有効です。

方法 5: 第三者からの言及を獲得し、ページ上で示す

AI は自社サイトの主張だけでなく、第三者からの評価を重視します。
メディア掲載、受賞歴、専門家からの推薦は、強力な権威性シグナルです。

第三者シグナルの例

メディア掲載: 「日経新聞、Forbes Japan で紹介」
受賞歴: 「〇〇アワード 2025 受賞」
顧客の声: 具体的な成果を含むテスティモニアル
専門家の推薦: 業界のオピニオンリーダーからの引用

実装時の注意点

第三者からの言及は、テキストで明記するだけでなく、リンクで裏付けます。

<p>
本サービスは
  <a href="https://example-media.com/article/123">Forbes Japan（2025年12月号）</a>
  で紹介されました。
</p>

AI は外部リンクを辿ってソースの信頼性を検証することがあります。
リンク先が 404 や低品質なページだと、逆効果になる可能性があります。

方法 6: AI クローラのアクセスを許可する

どれだけ優れたコンテンツを作成しても、AI がアクセスできなければ意味がありません。
robots.txt と llms.txt の設定を見直します。

robots.txt の確認

OpenAI の GPTBot、Google の Googlebot-Extended、Anthropic の Claude-Web など、各社の AI クローラを許可しているか確認します。

# robots.txt User-agent: GPTBot Allow: / User-agent: Claude-Web Allow: /

User-agent: PerplexityBot Allow: /

一部のセキュリティツールや CDN は、AI クローラをデフォルトでブロックすることがあります。
Cloudflare などを利用している場合は、設定を確認してください。

llms.txt の導入

llms.txt は、AI に対してサイトの構造や重要ページを伝えるための新しい標準です。

# llms.txt # サイトの概要このサイトは会計業務の自動化に関する情報を提供しています。 # 重要なページ - /about: 会社概要 - /products: 製品一覧 - /blog: 最新情報

# 連絡先 support@example.com

llms.txt の効果は現時点では限定的ですが、将来的に AI 検索で参照される可能性があります。
導入コストは低いため、早期に設置しておくことを推奨します。

方法 7: 情報の一貫性を保つ

AI は複数のソースから情報を収集し、矛盾がないかを確認する傾向があります。
自社サイト内、および外部プラットフォームで情報が一致していることが重要です。

一貫性を保つべき情報

会社名、サービス名の表記
所在地、連絡先
創業年、設立年
代表者名、役員名
提供サービスの説明

確認すべき外部プラットフォーム

Google ビジネスプロフィール
LinkedIn 会社ページ
X（旧 Twitter）プロフィール
Crunchbase、INITIAL などのデータベース
Wikipedia（掲載がある場合）

外部サイトで古い情報が残っている場合、AI が誤った情報を学習するリスクがあります。
定期的に情報の整合性を確認してください。

今日からできるチェックリスト

記事に著者情報（氏名、肩書き、プロフィールリンク）を追加
主要な主張に外部根拠（調査データ、公式ソース）を添付
見出しに結論を含め、H2/H3 の階層を整理
FAQ を構造化マークアップで実装
メディア掲載や受賞歴をページ上に明記
robots.txt で AI クローラの許可を確認
自社サイトと外部プラットフォームの情報を照合

よくある質問

E-E-A-T は AI 検索でも有効ですか？

有効です。ただし、AI は人間とは異なる方法で情報を解析します。権威性のシグナルは、テキストだけでなく HTML 構造や構造化データでも伝える必要があります。

小規模なサイトでも AI に信頼されますか？

サイトの規模よりも、情報の正確性と根拠の質が重要です。特定の分野で深い専門性を示すコンテンツは、大手サイトよりも優先的に引用されることがあります。

構造化データの実装には技術的な知識が必要ですか？

基本的な HTML の知識があれば実装できます。WordPress などの CMS を使用している場合は、プラグインで簡単に追加することも可能です。

llms.txt は必ず設置すべきですか？

現時点では必須ではありません。ただし、導入コストが低く、将来的な AI 検索への対応として有効なため、設置を推奨します。

まとめ

AI に信頼されるサイトを作るには、権威性のシグナルを「機械が読める形」に変換する必要があります。著者情報の構造化、外部根拠の配置、ページ構造の最適化、FAQ の活用、第三者シグナルの獲得、クローラアクセスの許可、情報の一貫性確保。これら 7 つの方法を組み合わせることで、AI 検索での引用率を高めることができます。

まずは自社サイトの現状を確認し、最も改善効果の高い項目から着手してください。