SEO検索エンジン対策
SEOや検索AI対策に必須の構造化データとは
目次
構造化データで検索結果をもっと魅力的に！
Google検索は、まるで図書館の司書のように、膨大な情報の中からユーザーに役立つ情報を探し出します。その際、検索エンジンはページの内容を理解するために、構造化データと呼ばれる目録のようなものを活用します。
構造化データとは？
構造化データは、Webサイト上の情報を整理して、検索エンジンが理解しやすいようにタグ付けするものです。まるで料理のレシピのように、材料や作り方を明確に示すことで、検索エンジンはページの内容を正確に把握しやすくなります。
構造化データ導入のメリット
構造化データ導入には、大きく2つのメリットがあります。
1. 検索エンジンにページの内容を正確に伝えられる
構造化データによって、検索エンジンはページのタイトルや内容、画像、動画など、様々な情報を正確に理解できます。これは、ユーザーにとってより関連性の高い検索結果を提供することにつながります。
2. 検索結果で目立つ
構造化データを利用することで、検索結果にリッチリザルトと呼ばれる、通常の検索結果よりも詳細な情報が表示されるようになります。例えば、レシピページであれば、材料や調理時間、評価などが表示されます。
リッチリザルトの例
レシピ：材料、調理時間、評価、写真
商品ページ：価格、在庫状況、レビュー、写真
イベント：開催日時、場所、料金、写真
人物：名前、職業、経歴、写真
採用： Googleおしごと検索の登録
構造化データの導入事例
構造化データは、食べログ、LINEヤフー株式会社、クックパッド、三井住友銀行 カードローン等の上場企業のWebサイトで導入されています。以下は、その例です。
企業サイト: 企業情報、商品情報、サービス情報などを構造化することで、ユーザーが必要とする情報を効率的に提供することができます。
ECサイト: 商品情報、レビュー、価格比較情報などを構造化することで、ユーザーの購買意欲を高めることができます。
ブログ: 記事のタイトル、著者、公開日、カテゴリーなどを構造化することで、検索エンジンからのアクセスを増やすことができます。
構造化データ導入でSEO対策も強化
構造化データは、検索エンジンにとってページの内容を理解する上で重要な情報です。そのため、構造化データを導入することで、検索エンジンからの評価が上がり、SEO対策にも効果的と言われています。
構造化データはAI検索にも有利になります。
AI検索は、従来のキーワード検索とは異なり、ユーザーの検索意図を理解し、より関連性の高い情報を提供するために、自然言語処理や機械学習などの技術を用いています。構造化データは、AI検索エンジンがウェブサイトの内容を理解し、正確に評価するのに役立ちます。
「腸活とは」とGoogleで検索した際のAI検索結果とスニペット表示
従来の検索結果はこの下に表示されます。
日本における構造化スキーマ導入状況：まだ少ない導入率
欧米諸国と比較すると、日本のウェブサイトにおける構造化スキーマ導入率はまだ低いと言われています。これは、導入の難しさや効果に対する理解不足などが原因と考えられます。
構造化スキーマ導入を怠った場合のデメリット
構造化スキーマを導入しない場合、以下のデメリットがあります。
1. 検索結果画面での不利：競合サイトに負ける可能性
競合サイトが構造化スキーマを導入している場合、検索結果画面で目立たなくなり、ユーザーの流入を失う可能性があります。
2. 情報へのアクセス低下：ユーザー離脱のリスク
ユーザーが求める情報を見つけにくいサイトは、すぐに離脱されてしまう可能性があります。
3. SEO効果の低下：検索順位の低下
検索エンジンからの評価が低くなることで、検索結果画面での順位が下がり、アクセス数が減少する可能性があります。
構造化データ導入の注意点
構造化データは、正しい形式で記述する必要があります。誤った形式で記述すると、検索エンジンが正しく認識できず、逆効果になる可能性があります。
構造化データの導入方法
構造化データは、検索エンジンに情報を正確に伝えるために有効な手段ですが、一般の方にとって導入するのは容易ではありません。また、システム開発会社に依頼すると高額な費用になる場合があります。
参考データ
（A）構造化データを導入して、ブログ記事を毎月約4投稿した場合のアクセス(月単位)遷移 もともとアクセスが少なかったサイト 月5000アクセス超え 産業用ガス
（B）構造化データを導入して、ブログ記事を毎月約4投稿した場合のアクセス(月単位)遷移 もともとアクセスがある程度あったサイト アクセス約40％アップ 建材販売
最近特によく寄せられる質問
構造化データをまだ導入していないのですが、自社のウェブサイトへのアクセス数がこの数年で減少しています。原因は何でしょうか？
回答
アクセス数減少の原因が構造化データのみであるとは断言できませんが、影響を与えている可能性は十分に考えられます。
1. 検索エンジンのアルゴリズム（問題を解決するための手順や計算方法）変更
近年、検索エンジンはユーザーにとってより有益な情報を提供するために、アルゴリズムを頻繁に変更しています。その結果、構造化データを利用して情報を整理しているウェブサイトの方が、検索結果で上位表示されやすくなっています。
2. ユーザーの検索行動の変化
ユーザーは、より具体的で詳細な情報を得るために、検索時に構造化データを利用したリッチスニペット(詳細な表示)を活用するようになっています。そのため、構造化データを利用していないウェブサイトは、ユーザーに見てもらえる機会が減少し、アクセス減少につながります。
3. 競合サイトの構造化データ導入
競合サイトが構造化データを導入し、検索結果で上位表示されるようになった可能性もあります。
4. 構造化データの導入不足
近年、検索エンジンは構造化データを活用して、ウェブサイトの内容を理解し、検索結果に表示するようになっています。構造化データを導入していないウェブサイトは、検索エンジンに正しく認識されず、検索結果で下位に表示される可能性があります。
5. その他の要因
ウェブサイトの内容やデザイン、モバイル対応、コンテンツの更新頻度など、構造化データ以外にもアクセス減少に影響を与える要因はたくさんあります。
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