定義
構造化データとは、検索エンジンやAIシステムが単に言葉を読むだけでなく、ページの内容を理解できるように、ウェブページに追加される標準化された機械可読マークアップです。主要な語彙体系はSchema.orgで、製品、記事、企業、レビュー、FAQ、パンくずリストなどをカバーする800種類以上のタイプが用意されています。Googleが推奨するフォーマットはJSON-LDで、これは表示されるコンテンツを変更することなく、これらのエンティティにラベルを付ける小さなスクリプトブロックをページ内に配置するものです。Googleはこのマークアップを解析し、星評価、FAQアコーディオン、検索結果のサイトリンクといったリッチリザルトを生成します。一方、ChatGPTやPerplexityといったAI回答エンジンは、文章を解析するよりも確実に事実を抽出するためにこれを利用します。正しい構造化データがランキングを直接押し上げることはありませんが、ページがよりリッチで目立つ表示の対象となり、AIによる引用もされやすくなります。それでもページ自体には堅実なコンテンツが必要であり、レビューが存在しないのに評価を記載するなど、無効または捏造されたマークアップは、恩恵どころか手動対策の対象となる可能性があります。
利用方法
構造化データブロックはページのHTMLに追加され、多くの場合Schema.orgのタイプとプロパティを含む<script type="application/ld+json">要素として実装されます。一般的なタイプには、AggregateRatingを伴うProduct、Article、LocalBusiness、FAQPage、BreadcrumbList、Organizationなどがあります。各タイプには必須プロパティと推奨プロパティがあり、GoogleはRich Results Testでこれらを検証し、Search Consoleでエラーを報告します。1つのページに、異なるエンティティを説明する複数のブロックを含めることも可能です。
重要な理由
構造化データは、ページがリッチリザルトを獲得し、AI回答エンジンに引用される可能性を高める仕組みです。有効なProductおよびAggregateRatingマークアップを持つ商品ページは検索結果に星評価を表示でき、FAQPageブロックは展開可能な質問を表示できます。適切にマークアップされたエンティティは、ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewsによって正確に引用される可能性がはるかに高くなります。無効または捏造されたマークアップ(レビューが存在しない評価、ページに記載のない価格など)は、マークアップがない場合よりも悪影響があり、手動対策を招く可能性があります。そのため、データは常にページに実際に表示されている内容と一致していなければなりません。