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AI検索・音声検索時代の到来
AI技術の進化は目覚ましく、AI検索と音声検索が急速に普及しています。 従来のキーワード検索とは異なり、AI検索はユーザーの意図や文脈を理解し、より的確な検索結果を提供します。音声検索は、スマートフォンやスマートスピーカーの普及により、ハンズフリーでの情報アクセスを可能にし、ユーザーの利便性を高めています。 本稿では、AI検索と音声検索の仕組み、Webサイトへの構造化データ導入の重要性、導入方法、そして今後の展望について解説していきます。
AI検索と音声検索の普及
AI検索の代表例であるGoogle検索は、BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) と呼ばれる自然言語処理モデルを採用し、ユーザーの検索意図をより深く理解することで、従来のキーワードマッチングを超えた、より的確な検索結果を表示できるようになりました。 これは、ユーザーが自然な言葉で検索を行う場合でも、AIがその意味を解釈し、最適な情報を提供できることを意味します。音声検索は、Amazon EchoやGoogle Homeなどのスマートスピーカーの普及とAIアシスタントの進化により、利用者が増加傾向にあります。 スマートスピーカーは、音声による操作を前提としたデバイスであり、音声検索の利用を促進する役割を担っています。
AI検索と音声検索の利用状況
AI検索は、Google検索をはじめ、多くの検索エンジンに導入され、日々進化を続けています。音声検索も、スマートフォンの音声アシスタント機能やスマートスピーカーの利用増加に伴い、利用者が拡大しています。
構造化データとは
構造化データとは、Webページに含まれる情報を、検索エンジンが理解しやすいように整理・分類し、タグ付けしたデータのことです。 言い換えれば、Webサイトのコンテンツを、検索エンジンが解釈しやすい形式で記述したデータと言えるでしょう。 Webページの情報を人間が理解できるように文章で記述するだけでなく、コンピュータにも理解できるように整理することで、検索エンジンはWebサイトの内容をより深く理解し、適切な検索結果に表示することができます。
構造化データは、様々なフォーマットで記述することができます。JSON-LD、Microdata、RDFaといったフォーマットが代表的ですが、GoogleはJSON-LDを推奨しています。
構造化データの種類と用途
構造化データには、schema.orgで定義された様々な種類があり、それぞれ異なる情報を記述するために使用されます。 schema.orgとは、Google、Microsoft、Yahoo!、Yandexといった主要な検索エンジンが共同で運営する、構造化データの語彙集です。
種類 | 用途 | 説明 | 例 |
---|---|---|---|
Article | 記事やブログ投稿などのコンテンツを記述 | ブログ記事、ニュース記事、学術論文など、様々な種類の文章コンテンツを記述するために使用されます。 | ニュースサイトの記事、ブログの投稿、企業のホワイトペーパー |
Product | 商品情報を記述 | 商品名、価格、在庫状況、レビュー評価など、商品に関する情報を記述するために使用されます。 | ECサイトの商品ページ、価格比較サイトの商品情報 |
Recipe | レシピ情報を記述 | 料理名、材料、調理時間、カロリーなど、レシピに関する情報を記述するために使用されます。 | レシピサイトのレシピページ、料理ブログのレシピ記事 |
Event | イベント情報を記述 | イベント名、開催日時、場所、出演者など、イベントに関する情報を記述するために使用されます。 | コンサート情報、展示会情報、スポーツイベント情報 |
LocalBusiness | 店舗や企業などのローカルビジネス情報を記述 | 店舗名、住所、電話番号、営業時間など、ローカルビジネスに関する情報を記述するために使用されます。 | 飲食店の情報、美容院の情報、病院の情報 |
Organization | 組織情報を記述 | 組織名、住所、電話番号、設立日など、組織に関する情報を記述するために使用されます。 | 企業情報、学校情報、政府機関の情報 |
Person | 人物情報を記述 | 氏名、生年月日、出身地、職業など、人物に関する情報を記述するために使用されます。 | 著者情報、俳優情報、政治家情報 |
構造化データのメリット
構造化データをWebサイトに導入することで、以下の様なメリットがあります。
検索エンジンのランキング向上: 構造化データにより、Webサイトのコンテンツが検索エンジンに正しく理解され、検索結果のランキング向上に繋がります。 検索エンジンは、構造化データを利用することで、Webページの内容をより正確に把握し、ユーザーの検索意図と関連性の高いページを上位に表示することができます。
検索結果の視認性向上: 構造化データを利用することで、検索結果にリッチスニペットと呼ばれる、画像や評価などを表示することができます。 リッチスニペットは、検索結果に表示されるWebページの概要を視覚的に豊かにし、ユーザーの目を引く効果があります。例えば、商品情報を構造化データでマークアップすると、検索結果に価格やレビュー評価の星印を表示することができます。
音声検索への対応: 音声検索では、構造化データが重要な役割を果たします。音声検索では、ユーザーが spoken queries を使用するため、検索エンジンはWebサイトのコンテンツを正確に理解し、適切な回答を提供するために、構造化データを利用します。 構造化データは、音声アシスタントがWebページから必要な情報を抽出するのを助け、ユーザーに的確な情報を提供することを可能にします。
コンテンツの再利用: 構造化データは、検索結果だけでなく、Google Discover やナレッジグラフなど、他の Google サービスでも利用されます。 ナレッジグラフは、検索結果に表示される、エンティティ(人、場所、物事など)に関する情報をまとめたものです。構造化データは、ナレッジグラフに情報を提供することで、Webサイトのコンテンツをより多くのユーザーに届けることができます。
アクセシビリティの向上: 構造化データは、Webサイトのコンテンツを、視覚障碍者や聴覚障碍者など、様々な障碍を持つユーザーにとってよりアクセスしやすいものにすることができます。 例えば、スクリーンリーダーを使用する視覚障碍者は、構造化データによって提供される情報を利用することで、Webページの内容をより理解しやすくなります。
競争優位性の確保: 構造化データを導入することで、検索結果で競合サイトよりも目立つようになり、クリック率やコンバージョン率の向上に繋がり、競争優位性を築くことができます。
構造化データ導入事例
構造化データを導入することで、検索結果の表示が改善され、クリック率やコンバージョン率が向上した事例は数多く報告されています。
ECサイト: 商品情報に構造化データを実装することで、検索結果に価格、在庫状況、レビュー評価などを表示し、ユーザーの購買意欲を高めることができます。 例えば、あるECサイトでは、商品ページに構造化データを実装した結果、検索結果に商品価格とレビュー評価が表示されるようになり、クリック率が15%向上したという事例があります。
レシピサイト: レシピ情報に構造化データを実装することで、検索結果に調理時間、カロリー、材料などを表示し、ユーザーが求める情報を見つけやすくすることができます。 あるレシピサイトでは、レシピに構造化データを実装することで、検索結果に調理時間と主要な材料が表示されるようになり、ユーザーがレシピを選ぶ際に必要な情報が一目でわかるようになり、サイトへのトラフィックが増加しました。
ブログサイト: 記事に構造化データを実装することで、検索結果に記事のタイトル、投稿日、著者名などを表示し、記事の内容をわかりやすく伝えることができます。 あるブログサイトでは、記事に構造化データを実装した結果、検索結果に記事の投稿日と著者名が表示されるようになり、ユーザーが記事の信頼性を判断しやすくなったことで、記事の閲覧数が増加しました。
構造化データの導入方法
構造化データをWebサイトに導入するには、以下の手順に従います。
構造化データの種類を選択: Webサイトのコンテンツに合わせて、適切な構造化データの種類を選択します。schema.orgで定義されている構造化データの種類から、必要なものを選択します。 例えば、商品ページであればProduct、イベント情報であればEventを選択します。
構造化データを作成:
JSON-LD、Microdata、RDFa などの形式で構造化データを作成します。 Google は JSON-LD を推奨しています。 構造化データを作成する際には、schema.orgで定義されているプロパティ(属性)を使用し、Webページの情報を記述していきます。例えば、商品ページであれば、nameプロパティに商品名、priceプロパティに価格を記述します。
構造化データをWebサイトに実装
作成した構造化データを、Webサイトの HTML コードに埋め込みます。 JSON-LDの場合は、<script>タグで囲んで、HTMLの<head>タグ内または<body>タグ内に記述します。
構造化データのテスト: Google の構造化データテストツール を使用して、構造化データが正しく実装されているか確認します。 構造化データテストツールは、WebページのURLを入力することで、ページに含まれる構造化データを解析し、エラーや警告を表示してくれるツールです。
構造化データ導入の注意点
構造化データを導入する際には、以下の点に注意する必要があります。
- 正確な情報: 構造化データには、Webサイトのコンテンツと一致する正確な情報を記述する必要があります。 誤った情報や虚偽の情報は、検索エンジンのペナルティを受ける可能性があります。
- スパム行為の禁止: 構造化データを不正に利用して検索ランキングを操作する行為は、スパム行為とみなされ、ペナルティを受ける可能性があります。 構造化データは、ユーザーに有益な情報を提供するために使用されるべきであり、検索ランキングを操作するために悪用されるべきではありません。
- ユーザーにとって有益な情報: 構造化データは、ユーザーにとって有益な情報を提供するために使用されるべきです。 ユーザーの役に立たない情報や、誤解を招く情報は、避けるべきです。
AI検索と音声検索の今後の展望
AI技術は今後も進化を続け、AI検索と音声検索はさらに普及していくと予想されます。それに伴い、構造化データの重要性はますます高まっていくでしょう。 AIは検索エンジンのコアとなりつつあり、WebサイトがAI検索に対応するためには、構造化データの導入が不可欠です。
音声検索の利用増加に伴い、モバイルフレンドリーなWebサイトの重要性も高まっています。 音声検索の多くはモバイルデバイスから行われるため、モバイルデバイスで快適に閲覧できるWebサイト設計が重要になります。
また、音声検索はローカルSEOにも大きな影響を与えています。 「近くのレストラン」や「近くの病院」といった、位置情報に基づいた検索が増加しており、ローカルビジネスは、音声検索に対応したSEO対策を行う必要があります。
専門家の意見
専門家の中には、将来的にはすべてのWebサイトが構造化データを導入する必要があると予測する人もいます。 構造化データは、Webサイトのコンテンツを検索エンジンに正しく理解させるための重要な要素であり、AI検索や音声検索が主流となる時代においては、Webサイトの成功に不可欠な要素となるでしょう。
AI検索と音声検索の普及により、Webサイトに構造化データを導入することの重要性はますます高まっています。構造化データは、検索エンジンがWebサイトのコンテンツを理解し、ユーザーに最適な情報を提供するために不可欠な要素です。構造化データを導入することで、検索結果のランキング向上、視認性向上、音声検索への対応など、様々なメリットを得ることができます。
Webサイトの運営者は、構造化データの導入を積極的に検討するべきです。構造化データを導入することで、Webサイトの可視性を高め、ユーザーエンゲージメントを向上させ、ビジネスの成長を促進することができます。AI技術の進化は今後も加速していくと考えられ、Webサイト運営において、AI検索と音声検索、そして構造化データへの対応は、ますます重要になっていくでしょう。
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