「自社サイトの情報が検索結果に正しく表示されていない気がする」「Googleにもっとわかりやすく内容を伝えたい」と感じたことはありませんか？
Webサイトのコンテンツを人間が読めば内容は伝わりますが、検索エンジンに対しては「正確に伝える」ための工夫が必要です。検索エンジンがページ内容を正しく理解することは、リッチリザルトへの正確な情報表示や、AIが検索結果をもとに生成する回答の質にも直結します。
その工夫のひとつが「構造化データ」です。本記事では、構造化データの基本的な仕組みから種類・導入のポイントまでをわかりやすく解説します。
目次
構造化データとは？
構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンにわかりやすく伝えるための、決められたルールに沿ったデータの書き方のことです。
普段私たちが見るWebページは、人が見れば「これは商品説明だな」「これはイベント情報だな」と理解できます。しかし検索エンジンはページのテキストを読んで内容を解釈しているため、正確に意図が伝わらないこともあります。
そこで使うのが構造化データです。「この部分は商品の価格ですよ」「この動画の長さは〇分ですよ」といった情報を、検索エンジンが理解できる特別な記述で伝えることで、ページの内容がより正確にインデックス（検索エンジンへの登録）されるようになります。
構造化データは「ページの中身を正しく検索エンジンに伝えるための名札やラベル」のようなものと考えるとわかりやすいでしょう。
構造化データの記述方式
構造化データの仕様として現在最も広く使われているのが、Schema.org（スキーマ・ドット・オーグ）という形式です。GoogleやBing、Yahooなど主要な検索エンジンが共同で策定した「共通言語」で、さまざまなコンテンツの種類を記述するための定義が網羅されています。
HTMLへの実際の記述方式は主に3種類あります。
・JSON-LD（ジェイソン・エルディー）：JavaScriptのオブジェクト形式でHTMLの <script> タグ内に記述する方法。現在Googleが最も推奨している方式で、HTMLの構造に影響を与えないため導入・管理がしやすいのが特徴です。
・Microdata（マイクロデータ）：HTMLタグに直接属性を追加して記述する方法。古くから使われていますが、現在はJSON-LDへの移行が推奨されています。
・RDFa（アールディーエフエー）：HTML5とともに使える記述方式。SEO目的では主にJSON-LDが選ばれる傾向にあります。
どんな種類がある？
構造化データには、さまざまな種類があります。代表的なものは以下の通りです。
なお、表中の「検索結果に表示される内容」は、構造化データを設定したときに表示される「リッチリザルト」の内容を指します。リッチリザルトとは、商品の価格や評価・動画のサムネイルなどが、通常の検索結果よりも上部に目立つ形で表示される形式のことで、ユーザーの目に止まりやすくなる効果があります。
※よくある質問（FAQ）のリッチリザルト表示は2026年5月に廃止されました。ただしAI Overviewsへの参照を考慮すると、引き続き設定する価値があります。
これらを適切に設定すると、対応するコンテンツが検索結果でリッチリザルトとして目立つ表示となり、クリック率（CTR）の向上が期待できます。
特に企業サイトで優先度が高いのは、Organization（組織情報）・WebSite・Article/BlogPosting・FAQPageです。FAQPageはリッチリザルト表示こそなくなりましたが、AI Overviewsへの参照を考慮すると引き続き設定する価値があります。自社サイトのコンテンツに合わせて、取り組みやすいものから順に設定することをおすすめします。
構造化データが検索・AIの正確な回答につながる理由
構造化データを設定する意義は、リッチリザルトの見た目の話にとどまりません。情報の正確さという観点でも重要な役割を担っています。
構造化データが関わる情報の流れを整理すると、次のようになります。
①自社サイトに構造化データで正確な情報を記述する
②Googleのクローラー（Googlebot）がページを巡回し、構造化データを読み取ってインデックスする
③インデックスされた正確な情報が、検索結果のリッチリザルトに反映される
④Googleが検索結果をもとにAIによる回答（AI Overviewsなど）を生成する際も、インデックスの正確な情報が参照される
つまり構造化データは、検索エンジンのクローリング・インデックスの段階で機能するものです。AIが直接構造化データを読み取るわけではありませんが、インデックスに正確な情報が蓄積されることで、その先のAI回答の質にも間接的に貢献します。
自社の情報が誤った形で検索結果やAI回答に引用されるリスクを減らすためにも、構造化データを活用して正確な情報を検索エンジンに伝えることが重要です。
たとえば当社が提供するGA4連携型アクセス分析ツール「MEGLASS finder」は、AI SEO分析機能を搭載しており、自社サイトがどのように検索エンジンに評価されているかを把握することができます。構造化データの設定を含むSEO環境の現状確認にご活用ください。
日本の検索結果では未対応のカテゴリがある？
キーワードや地域によって、上記の構造化データが検索結果にリッチリザルトとして表示されるかはまちまちです。特に日本では、イベント情報やレビューなどは表示される範囲が限定的で、海外の検索結果と比べるとリッチリザルトとして表示される頻度や内容に違いがあります。
Googleは対応範囲を徐々に拡大しています。将来に備えてあらかじめ構造化データを設定しておくことで、対応が始まったタイミングですぐに検索結果に反映されやすくなります。長期的なSEO対策として、早めに取り組んでおく価値があります。
どう対応すればいい？企業サイトならプロに依頼するのがおすすめ
構造化データは細かな記述ルールがあり、カンマの有無ひとつでエラーになることも珍しくありません。そのため、専門知識がないまま自力で対応すると、正しく検索エンジンに認識されないリスクがあります。
特に企業サイトでは、誤った設定がユーザーに誤解を与えたり、逆に検索結果に反映されなくなってしまったりするリスクもあるため、専門の制作会社に依頼するのがおすすめです。普段依頼しているサイト制作会社や、構造化データ対応の実績がある会社に相談することで、ミスを防ぎながら効果的に導入を進めることができます。
まとめ
構造化データとは、検索エンジンにページの内容を正確に伝えるためのコードです。適切に設定することでリッチリザルトの表示によるクリック率向上が期待できるだけでなく、検索エンジンのインデックスに正確な情報を蓄積することで、AIによる回答の質にも間接的に貢献します。
自社の情報が正しく検索・AIに伝わるサイトづくりのためにも、構造化データへの取り組みを進めてみてください。また、MEGLASS finderのAI SEO分析機能を活用した自社サイトの検索評価確認にご興味のある方は、ぜひお問い合わせください。
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