E-E-A-T 不是 Google 專屬的玩具
E-E-A-T 是 Google 在 2022 年正式定型的評估框架：
- Experience — 親身經驗
- Expertise — 專業知識
- Authoritativeness — 權威性
- Trustworthiness — 可信度
過去多數 SEO 顧問把 E-E-A-T 當作「軟標準」——重要但難量化、改起來不確定有沒有用。許多人甚至覺得這只是 Google 拿來嚇 SEO 業者的口號。
但在 AI 時代，E-E-A-T 變成 LLM 引用源篩選的硬門檻。原因下面說。
為什麼 LLM 比 Google 更在乎 E-E-A-T？
Google 的搜尋引擎可以透過點擊率、停留時間、回訪率等行為信號校準自己的排名。如果某個低 E-E-A-T 網站排名第一但使用者都不點，下個月排名就掉下去。
LLM 沒有這個校準機制。它從訓練語料中「學會」哪些內容值得引用——而這個「學會」高度依賴內容本身的權威信號。看不到使用者點擊行為，所以更依賴文字層面的 E-E-A-T。
舉個對比：
| 同樣的「精油使用建議」內容 | LLM 的引用機率 |
|---|---|
| 沒有作者、沒有日期、沒有「關於我們」 | 極低（看起來像隨機網站） |
| 有作者「李醫師（中醫師執照 OO 號）」、發布日期、信任頁面齊全 | 高（看起來像專業內容） |
內容本身可能完全一樣——但帶不帶這些署名、日期、資歷信號，差別超過 10 倍。
4 個 E-E-A-T 信號 LLM 怎麼解讀
Experience（親身經驗）
LLM 偏好「第一手經驗描述」。寫文章時要：
- 用「我們在 2024 年實測過」「我服務過 50 家客戶後發現」這類具體陳述
- 避免「業界普遍認為」「研究顯示」這種沒落點的轉述
- 真實數據：「過去 3 年累積 1,200 件案例，平均處理時間 4.2 小時」
沒有 Experience 信號的內容看起來像 AI 寫的內容——LLM 會降低引用權重。
Expertise（專業知識）
不只是「寫得專業」，還要看作者本身的資歷：
- 文章有作者署名（不是「編輯部」「Admin」）
- 作者頁有專業背景介紹
- 引用的數據有出處連結
LLM 在訓練時會建構「作者 ↔ 專業領域」的關聯。沒有作者署名 = 沒進這個關聯網。
Authoritativeness（權威性）
這是「外部認知」層面：
- 你的網站有沒有被其他權威網站引用？
- 媒體有沒有報導過？
- Wikipedia 有沒有條目？
- Wayback Machine 是否有長期存檔？
A 是 E-E-A-T 中最難建立的——它不在你網站內，靠時間累積。但對 LLM 引用權重影響極大。
Trustworthiness（可信度）
這是基本盤但很多網站都漏：
- 「關於我們」頁面（含具體公司資訊、地址、聯絡方式）
- 隱私權政策
- 服務條款
- HTTPS + 安全標頭
沒有「關於我們」的網站，在 LLM 眼裡基本上是匿名陌生人。
為什麼這些信號集中於 GEO 體質「E-E-A-T 維度」12% 的權重？
GeoWeb 的 12 維度評分中，E-E-A-T 維度權重是 12%——跟 SEO 技術面同等重要。原因正是上面說的：LLM 引用的篩選重度依賴文字層面的權威信號，而這些信號在傳統 SEO 顧問的優化清單裡常被忽略。
我們在客戶健檢中看到的常見 E-E-A-T 缺陷：
- 文章沒有作者署名（占客戶 70%）
- 沒有「關於我們」頁面或內容過於簡單（占 50%）
- 缺少發布日期或更新日期（占 60%）
- 沒有引用具體數據與來源（占 80%）
這四項加起來通常讓 E-E-A-T 維度分數從 80+ 拉到 30–50。
怎麼開始補強？
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E-E-A-T 是「長期累積」型的維度——靠一次優化補不了 A（Authoritativeness）這一塊，需要持續經營外部信號。GeoWeb 的 GEO 顧問服務就包含 E-E-A-T 長期累積策略：[email protected]
GEO 進階系列 #8。前一篇：「AI 搜尋引擎是怎麼挑引用來源的？」