企業サイトのプロフィールページを強化する方法：E-E-A-TとLLMO視点での最適化

企業サイトのプロフィールページを強化する方法：E-E-A-TとLLMO視点での最適化

検索エンジンやAIが「誰が書いたか」を重視する現代、企業サイトのプロフィールページは信頼性の要です。本記事では、GoogleのE-E-A-T指針と最新のLLMO（大規模言語モデル最適化）に基づいた、プロフィール強化の具体的な実践方法を解説します。

E-E-A-Tの基盤となる「Who」の明確化

Googleの「有用で信頼性の高い、ユーザー第一のコンテンツの作成」ガイドラインでは、コンテンツ作成者が誰であるかを明確にすることが推奨されています [2]。特に専門性が求められるB2B領域では、執筆者の経歴、保有資格、過去の実績を詳細に記載したプロフィールページが不可欠です。単に名前を載せるだけでなく、その分野での「経験（Experience）」を裏付ける具体的なエピソードやプロジェクト実績を記述することで、検索エンジンとユーザーの両方から信頼を獲得できます。Googleは著者バイラインの設置と、詳細情報へのリンクを重視しています [2]。

ProfilePage構造化データによるエンティティの紐付け

技術的な側面では、Schema.orgの`ProfilePage`および`Person`構造化データの導入が重要です [1]。JSON-LD形式で「誰が（name）」「どのような専門性（description）」「どの外部プロフィールと同一人物か（sameAs）」を明示することで、検索エンジンは情報を正確に解析できます。

| 最適化要素 | 従来のSEOアプローチ | LLMO/GEOアプローチ |

| :--- | :--- | :--- |

| **紹介文** | キーワードを含む自己紹介 | 専門性を証明する自然言語記述 |

| **構造化データ** | 基本的なAuthor属性のみ | ProfilePage等による詳細定義 |

| **外部連携** | SNSリンクの設置 | `sameAs`によるエンティティ紐付け |

特に`sameAs`プロパティを用いて、LinkedInや公式SNS、寄稿先の著者ページと紐付けることは、AIエンジンが複数の断片的な情報から一つの「権威あるエンティティ」として認識する助けとなります [1] [3]。

LLMO/GEO時代に求められる情報の関連性と実績の証明

ChatGPTやPerplexityなどのAI検索エンジン（GEO：生成エンジン最適化）は、ウェブ上の情報を関連付けて回答を生成します。プロフィールページに、特定のトピックに関する深い知見や、第三者機関からの評価（受賞歴やメディア掲載）を含めることで、AIが回答の根拠として引用する確率を高めることが期待できます。テキスト情報だけでなく、高解像度の著者近影や活動実績を示す画像に適切なaltテキストを付与することも、視覚的なエンティティ認識において有効です。透明性の向上は、Googleが重視する「信頼（Trust）」の構築に直結します [2]。

よくある質問

**Q1：複数の執筆者がいる場合、全員のプロフィールページを作るべきですか？**

はい、推奨されます。各記事のバイラインから個別のプロフィールページへリンクを貼ることで、サイト全体の専門性と信頼性のネットワークが強化され、E-E-A-T評価においてプラスに働きます。

**Q2：プロフィールページにどこまで詳細な情報を載せるべきか？**

氏名、役職、専門分野、経歴、資格、主要な実績、およびSNSへのリンクを含めるのが標準的です。特にその人物が「なぜそのトピックについて語る資格があるのか」を証明する情報を優先してください。

参考資料

• [1] Profile page (ProfilePage) structured data | Google Search Central
• [2] Creating helpful, reliable, people-first content | Google Search Central
• [3] Person - Schema.org Type