戦略・ポジショニング競合分析・差別化ガイド中級

パブリッシャーのSEO/AEO改善ガイド — 分析結果に基づく業界特化のアクション

メディア・パブリッシャーが診断結果を踏まえて実施すべき改善アクションを解説します。Articleスキーマ、著者E-E-A-T、トピカルオーソリティの構築を業界別に整理します。

公開日: 2026年2月23日永淵翔大

パブリッシャーSEO改善AEOArticleスキーマE-E-A-T

この記事でできるようになること

パブリッシャーが診断結果を踏まえて実施すべき改善アクションを優先度順に実行できるようになります。

前提知識の確認

E-E-A-TとGEO最適化を理解していない場合は、先にE-E-A-TフレームワークとGEO最適化ガイドを読んでください。

本文

概念説明

パブリッシャー（メディア、ブログ、ニュースサイト）のSEO/AEO改善では、Article/BlogPostingスキーマと著者（Person）の紐付けがAI引用の鍵となります。2025年12月のGoogle Core UpdateでE-E-A-T評価が「YMYL（Your Money Your Life）」に限らず全競合クエリに拡大されたため、著者の専門性・経験・信頼性を示すシグナルがこれまで以上に重要です。AIは「〇〇とは」「〇〇の方法」といった情報クエリに対して信頼性の高いソースを引用するため、E-E-A-Tシグナルの強化がAI可視性に直結します。

改善の優先順位フレームワーク

パブリッシャーのAEO/SEO改善は、以下の優先順位で実施します。匿名・汎用の著者表記はE-E-A-T評価で不利になるため、著者情報の整備を優先します。

優先度	カテゴリ	項目例	影響
Critical	テクニカル基盤	SSR未対応、AIボットブロック	AI可視性ゼロ
High	E-E-A-T	著者情報欠如、匿名記事	信頼性シグナル低下、AI引用回避
High	構造化データ	Articleスキーマ、Person未実装	エンティティ認識低下
Medium	コンテンツ構造	定義配置、回答ブロック最適化	引用率向上
Low	トピカルオーソリティ	内部リンク、トピッククラスター	長期的な権威構築

E-E-A-Tの強化

E-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）は、Googleの検索品質評価ガイドラインで定義された信頼性シグナルです。2025年12月のCore Updateにより、競合するクエリすべてでE-E-A-T評価が考慮されるようになりました。

Experience（経験）

著者が実際にトピックを経験していることを示すシグナルです。AI引用においても、実体験に基づくコンテンツは「一次情報」として高く評価されます。

オリジナルデータ：独自調査、アンケート結果、実験データを含める
ケーススタディ：具体的な事例を、数値と詳細なプロセスで記述
Before/After：施策実行前後の比較を、証拠とともに提示
一人称の語り：「私は〇〇を試した結果...」のような体験的記述

Expertise（専門性）

著者がそのトピックに関する専門知識を持っていることを示すシグナルです。

著者バイオ：資格、学歴、職歴を明記。「SEO担当者」ではなく「〇〇認定資格保有、業界10年」
技術的正確性：最新の情報、正確なデータ、適切な用語を使用
トピック一貫性：著者が一貫して同じトピック領域で発信していること

Authoritativeness（権威性）

著者やサイトがそのトピックで権威として認められていることを示すシグナルです。

外部引用：他の権威あるサイトからの被リンク、引用
講演・出版：カンファレンス登壇、書籍出版、メディア掲載
sameAs：著者のLinkedIn、Twitter、学術プロフィールへのリンク

Trustworthiness（信頼性）

サイトと著者が信頼できることを示すシグナルです。

連絡先：会社住所、電話番号、問い合わせフォームの明示
修正履歴：記事の更新日、修正内容の可視化
ソース明示：主張には出典を明記。「〇〇によると」「〇〇社の調査（2025年）」
利益相反の開示：アフィリエイト、スポンサー関係の明示

構造化データの改善

Articleスキーマの実装

各記事ページにArticle（またはBlogPosting、NewsArticle）スキーマを実装します。著者（Person）と発行者（Organization）をネストで紐付けることが重要です。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "記事タイトル",
  "description": "記事の説明文",
  "image": "https://example.com/images/article-hero.jpg",
  "datePublished": "2026-02-20T09:00:00+09:00",
  "dateModified": "2026-02-23T14:30:00+09:00",
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "著者名",
    "url": "https://example.com/authors/author-name",
    "sameAs": [
      "https://twitter.com/authorname",
      "https://www.linkedin.com/in/authorname"
    ],
    "jobTitle": "SEOコンサルタント",
    "description": "〇〇認定資格保有。業界10年の経験を持つSEO専門家。"
  },
  "publisher": {
    "@type": "Organization",
    "name": "会社名",
    "logo": {
      "@type": "ImageObject",
      "url": "https://example.com/logo.png"
    }
  },
  "mainEntityOfPage": {
    "@type": "WebPage",
    "@id": "https://example.com/article-url"
  }
}

著者ページ（ProfilePage）スキーマ

各著者の専用ページを作成し、ProfilePageスキーマでマークアップします。著者ページにはPerson型のmainEntityを含め、その著者が執筆した記事一覧、バイオグラフィー、資格、SNSリンクを掲載します。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "ProfilePage",
  "mainEntity": {
    "@type": "Person",
    "name": "著者名",
    "image": "https://example.com/authors/author-photo.jpg",
    "jobTitle": "SEOコンサルタント",
    "description": "〇〇認定資格保有。業界10年の経験...",
    "sameAs": ["https://twitter.com/...", "https://linkedin.com/..."],
    "worksFor": {
      "@type": "Organization",
      "name": "会社名"
    }
  }
}

ネスト型スキーマ構造

Organization → WebSite → WebPage → Article のネスト構造を実装し、エンティティ間の関係を明確にします。

トップページ：Organization + WebSite
記事ページ：WebPage + Article（author → Person、publisher → Organization）
著者ページ：ProfilePage + Person
カテゴリページ：CollectionPage + itemListElement（記事リスト）

AI引用に適したコンテンツ構造

質問形式の見出し

AIは「〇〇とは」「〇〇の方法」といったクエリに回答を生成するため、見出しを質問形式にすることでAI引用の対象になりやすくなります。

H2：「〇〇とは？」「〇〇の仕組み」「〇〇を行う方法」
H3：「なぜ〇〇が重要なのか」「〇〇のメリット・デメリット」「〇〇の注意点」

定義の配置

各セクションの冒頭60語以内に、そのセクションのトピックを定義する文を配置します。「〇〇とは、...」「〇〇は、...を指す」の形式で、AIが抽出しやすい形に整えます。

自己完結型回答ブロック

各主要セクションに134-167語の自己完結型回答ブロックを含めます。このブロックは、セクションの質問に対する完全な回答となり、AIがそのまま引用できる形式です。

セクションの主題を述べる（1-2文）
根拠や詳細を説明する（3-5文）
結論または次のアクションを示す（1-2文）

データの構造化

比較データ、統計、リストはテーブルや箇条書きで構造化し、AIが抽出しやすい形式にします。統計データには必ずソース（調査名、発行元、年）を付記します。

トピカルオーソリティの構築

特定のトピック領域でサイト全体の権威を構築することで、そのトピックに関するクエリでAI引用を獲得しやすくなります。

トピッククラスター戦略

ピラーページ：トピックの総合ガイド（2,000-5,000語）
クラスターコンテンツ：サブトピックの詳細記事（1,000-2,000語）
内部リンク：ピラーページとクラスターコンテンツを相互リンク

コンテンツの深さと広さ

トピカルオーソリティを構築するには、単一の記事ではなく、そのトピックに関する包括的なコンテンツ群が必要です。関連するすべてのサブトピックをカバーし、ユーザーがそのトピックについて知りたいことをサイト内で完結できる状態を目指します。

改善実施後のモニタリング

Sighted：再診断でArticleスキーマ、E-E-A-Tシグナルのスコア改善を確認
Search Console：対象クエリでのインプレッション・クリック、検索の見え方（リッチリザルト）
AI可視性モニタリング：「〇〇とは」「〇〇方法」クエリでのCitation獲得
GA4：著者ページへの流入、記事ページのエンゲージメント（スクロール深度、滞在時間）
被リンク：Ahrefs/Semrushで新規被リンク、引用の監視

よくある間違いと対処法

著者を「編集部」や匿名にする: 2025年12月アップデートで全クエリでペナルティ対象。実名と資格を明記。
Articleスキーマにauthorを省略する: Personスキーマで著者を紐付け。AI引用に必須。
汎用的な表現でコンテンツを量産する: 134-167語の自己完結型回答ブロック、定義配置が必要。
トピカルオーソリティを軽視する: ピラーページとクラスターでトピックを網羅する。

実行チェックリスト

著者バイオとPersonスキーマを全記事に実装する
Articleスキーマにauthor、datePublished、publisherを含める
各セクション冒頭60語以内に定義を配置する
134-167語の自己完結型回答ブロックを追加する

次にやること

AI可視性モニタリングでCitation獲得を計測し、SEO戦略立案ガイドで全体設計を確認してください。