【SEO】Googleの特許からE-A-Tの仕組みを解説

E-A-Tが検索にどのような影響を与えるのかすべてはわかっているわけではありませんが、Googleの特許を見れば、Googleのアルゴリズムが何を可能にするのかを理解することができます。

E-A-TがSEOの議論で中心的な役割を担うようになって以来、E-A-Tは多くの神話や誤解の源となっています。

それはまた、私たちの業界の多くの人が理解するのが難しいテーマであることが分かりました。

その理由は明らかです。

E-A-Tに関するリソースを公開はしていますが、GoogleはPageRankとリンク以外にどのランキング要素がE-A-T評価の対象になるのかについて名言していません。

そのため、GoogleのアルゴリズムでE-A-Tが果たす役割について多くの疑問が残ることになります。

Googleは、同社の検索品質評価者がGoogleの検索結果に直接影響を与えないことを明確にしていますが、E-A-Tとその背後にある仕組みを取り巻くその他の一般的な質問の多くには答えていません。

Googleはどのように著者や専門家を特定しているのか
Googleは、ウェブサイトがYMYL (あなたのお金、あなたの人生)に分類されるかどうかをどのように判断するのか
Googleのアルゴリズムは、科学的、医学的、歴史的なコンセンサスに沿ったものをどのように判断しているのか。
E-A-Tは、ページ、ドメイン、エンティティまたは会社レベルで評価しているのか

エンティティとは、聞き慣れない言葉かもしれませんが、エンティティ「明確に定義されて区別できるもの、または一意の一意の概念」を指します。人や場所、物の定義以外にも形容詞などそういった、”分けられる”ものを指します。

この後にもエンティティという言葉は何度も出てきますので、覚えておいてください。

実は、これらの問に対して、Googleがページをランク付けするために使用しているプロセスを詳細に説明しているGoogleの特許を読むことによって集めることができます。

Googleのいくつかの特許、特に近年出願された特許には、著者の特定、ウェブサイトの分類、専門知識レベルの分類に関する情報が含まれており、GoogleがどのようにE-A-Tアルゴリズムを使用しているかを説明するのに役立ちます。

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Googleの特許に関する免責事項

重要なのは、Googleの特許もアルゴリズムの仕組みを説明するものではないということです。

特に、彼らがどの特許をどのGoogle製品に積極的に使っているのか正確にはわかりません。

しかし、この特許はGoogleのアルゴリズムが何を可能にするのかを理解することはできるかもしれません。

以下は、E-A-Tに関する最も一般的な質問のいくつかと、Googleの特許がそれらの回答にどのように役立つかです。

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1. Googleはどのようにしてサイトの著者を知るのか？

この疑問に答えるのに役立つさまざまなGoogleの特許があります。

まず、Googleは2007年にAgent Rankという特許を申請しています。

Googleの特許の専門家であるビル・スラウスキー氏によると、この特許は、”ページ上の著者、編集者、コメンテーター、レビュアーの身元に基づいて、ページのランキングを高める可能性がある “としています。

この特許には、著者や専門家(「エージェント」とも呼ばれる)をバイラインなどのデジタル署名で特定し、評価スコアを組み合わせてコンテンツをランク付けする機能が含まれていました。

しかし、2018年8月1日のコアアップデート後、Googleのジョン・ミューラー氏は、Googleは個々の著者の評判をランキングの要素として使用していないことを明らかにしていました。

とはいえ、スラウスキー氏によると、ここでは「評判」と「専門性」あるいは「権威性」を区別することが重要だといいます

評判は、他の人が著者をどう見ているかです。

著者を特徴づける
彼らの文体についてのユニークな特徴を識別する
似たような書き方をしている他の作家を見分けることができる

もしこの特許がGoogleのオーガニック検索アルゴリズムで積極的に使われているのであれば、これはSEOにとって興味深い意味を持ちます。

たとえば、次のようになります。

Googleは、あるページが専門家の名前を誤って記事の著者として使用していないかどうかを特定できる可能性がある
Googleは、著者が掲載されていない記事について、執筆スタイルだけに基づいて著者権を割り当てることができるかもしれない
Googleは、ある専門家の質と書き方を分析して、その専門家のコンテンツがどのようなものであるべきかを判断しているのかもしれない。関連してGoogleは、n-gramを使ってコンテンツの質を分類し、ウェブサイト間でn-gramの統計値を比較できることを示唆する特許を持っている。

このことは、良いE-A-Tを偽装することは、思っているほど簡単ではないことを示唆しています。

コンテンツの品質自体が期待される専門知識のレベルを実際に反映していない場合、コンテンツが専門家によって作成またはレビューされたと主張しても、E-A-Tを改善するには不十分ということです。

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2. Googleは、著者や専門家を特定するために、オンページの要素やリンクだけを見ているのだろうか？

興味深いことに、Googleは2020年初めにSpeaker Identificationという特許を取得しています。

Googleはそのために、話者の話し方のユニークな点 (アクセントなど) に磨きをかけている。

この特許はYouTubeのような場所に最も多く適用される可能性が高く、Googleはスピーカーを特定して情報を得るために分析できるオーディオとビデオの膨大なデータベースを持っています。

スラウスキー氏は、これは彼が16年間特許を分析してきた大きなトレンドの一部だと指摘します。

「Googleは、それぞれを一つの実体として扱い、それらを理解し、それらをユニークにしている特徴に基づいてインデックス化する、実際の話者や著者、ウェブサイトをインデックス化したいと考えている。」

この特許は、GoogleがE-A-Tにどれだけ注力できるかを示しています。

Googleが専門家を評価するために利用する情報源は、オーガニック検索結果の中のテキストコンテンツだけではないということでしょう。

このプロセスは、Googleの全製品の音声、ビデオ、場合によっては画像にまで及ぶといいます。

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3. Googleはナレッジグラフに含まれるエンティティのみを認識できるか？

GoogleがKnowledge Graphに含まれていない著者やその他のエンティティをどのように評価しているのかは不明です。

しかし、Googleの最近のビデオ、Search on 2020の中で、Googleはユーザーの質問に答えるために「複数のソースに分散するデータ」を使うつもりであることを示しています。

Googleは2018年以来、米国国勢調査局や世界銀行などのデータソースと協力し、「Data Commons」と呼ばれるオープンデータベースに取り組んできました。

Googleは、このデータを「Knowledge Graphの新しいレイヤ」に含めることで一歩前進すると発表しました。

Googleは、自然言語処理を使ってユーザーの意図をよりよく理解し、クエリをData Commons内の関連するソースにマップします。

これがGoogleの検索結果をどのように変えるのかを述べるのは難しいですが、Data Commonsで利用できる膨大な量のデータを考えると、GoogleがKnowledge Graphに現在掲載されていない何千もの新しいエンティティを認識する可能性があるということです。
これは特に米国の国勢調査のデータに当てはまります。

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4. Googleは、ある人物またはブランドがその分野において真のエキスパートであるか権威であるかをどのようにして判断しているのか?

これは、E-A-Tに関する最も一般的な質問の1つであり、多くのSEO専門家が疑問に思っていることの核心を突いている。

特定のトピックについて真の専門家または権威であると見なされるために満たすべき特定の閾値はあるのでしょうか?

ちなみに、昨年GoogleはE-A-TスコアやYMYLスコアというものがないことを認めています。

しかし、Googleの最近の特許を見れば、Googleがどのようにしてある企業の専門知識レベルを測定しようとしているのかが理解できます。

この質問に答えるのに最も近い特許はWebsite Representation Vectorsです。

これは重要なことだが、今や悪名高い2018年8月1日のコアアップデート(非公式に「メディック」と呼ばれる)がGoogleによって発表されたのと同時に行われた。

この特許によると、Googleはウェブサイトを専門家、見習い、素人などさまざまな専門分野に分類し、それらのページに掲載されているコンテンツの信頼性に基づいてページをランク付けすることができます。

この特許によると、Googleは「任意の適切な方法」を使ってこのような分類を行うことができるといいます。

Googleがこれをどのように行うかの例をいくつか紹介している。

ウェブサイト上のテキストや画像を分析する
他のウェブサイトのコンテンツ（リンクなど）を見る
上記のうち2つ以上の組み合わせる

2017年にGoogleに付与された別の特許「Obtaining Authoritative Search Results」 (正式な検索結果の取得) では、正式な検索結果を必要とするクエリについて、Googleが正式なサイトをランク付けするプロセスや、コンテンツが浅かったり広告が多すぎたりして品質が低いサイトと、正式なサイトをどう区別するかについて説明されています。

上に挙げたさまざまな特許の間で、Googleが少なくとも著者(ページに明記されているかどうか)を特定し、さまざまなオンページ要因とオフページ要因を分析することによって、その著者の専門性や権威性のレベルを特定のトピックについて評価できるよう取り組んでいることは明らかです。

Googleは、著者の経歴書に著者の認証情報を載せたり、彼らがオンラインで言及した他の場所にリンクするなどの措置を取ることが、彼らがE-A-Tを測定する際に考慮する要素であることを明確に認めていない。
しかし、Googleは、「無数の小さなアルゴリズム」が協力してE-A-TとYMYLを概念化していることを示唆しました。

したがって、これらのシグナルは検討プロセスの一部であると考えるのが妥当です。

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5. ウェブサイトをYMYLにどのように分類するのか？

上に挙げた同じ特許、Website Representation Vectorsは、Googleがどのような仕組みでYMYL (Your Money, Your Life) と呼ばれるコンテンツを判断しているかを理解するのに最適な場所です。

この特許では、Googleはニューラルネットワークを使用してウェブサイトの背後にあるパターンと特徴を理解し、それらのウェブサイトを健康、医療、金融などのカテゴリに分類する手段として使用しています。

このプロセスの一環として、Googleはまた、以下のような特定のトピックに必要な専門知識のレベルを決定することができます。

“知識領域の専門家、例えば医師、知識領域の見習い、例えば医学生、知識領域の一般人が執筆したウェブサイトの第二のカテゴリ、および知識領域の一般人が執筆したウェブサイトの第三のカテゴリ”

この特許はYMYLと見なされるカテゴリーを明確に規定していないが、Googleがサイトをニッチに分類し、それに応じて権威を評価する方法を示しています。

また、この特許は、Googleが検索結果の取得を特定のカテゴリのドメイン内に含まれるものに限定しているクエリもあることを示しています。

これがどのように起こるかについて、スラウスキー氏は次のように説明しています。

「このプロセスが、どの知識領域にあるかに基づいて、Googleが検索結果を返すサイトの数を制限するのであれば、Googleが検索して結果を返すサイトの数は、Googleのウェブのインデックス全体よりも少ないということになります…

検索システムは、特定の分類を有するウェブサイトのみのデータを選択、検索、またはその両方を行うことができ、例えば、分類に関係なく任意のウェブサイトを選択、検索、またはその両方を行わないことで、検索結果を見つけるために必要なコンピュータリソースを削減することができます。」

このGoogleの特許の上記の部分は、Googleがページをランク付けする際に、特定のクエリーに対して、特定のカテゴリー内の信頼性の高いウェブサイトの確立されたセット内を探している可能性があることを示しています。

あるトピック、特にYMYLのトピックについて、なぜいつも同じ10から20の権威あるドメインがあるのか不思議に思ったことがあるなら、これが理由かもしれません。

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