III-B1 構造化データとは何か

このレッスンでは、AIOのテクニカル施策の土台になる構造化データの正体を整理します。「なぜ検索エンジンやAIがこれを必要としているのか」が分かれば、次のJSON-LD基礎(III-B2参照)以降の実装レッスンが一気に理解しやすくなります。ここでは細かい実装コードには踏み込まず、位置づけと全体像を掴むことに絞ります。

構造化データの定義

構造化データとは、ページの内容(記事・FAQ・商品・組織情報など)を、あらかじめ決められた語彙とフォーマットでマークアップし、検索エンジンやAIが機械的に理解できるようにしたデータのことです。使う語彙はschema.orgという共通ボキャブラリーで、これをページへ実際に埋め込む記法にはいくつかの選択肢があります。人間には自然な文章として読めるページの裏側に、「これは記事です」「これは会社名です」といったラベルを機械向けに添えておく仕組み、とイメージすると分かりやすいでしょう。

なぜGoogleだけでなくAIも注目するのか

構造化データはもともと、Googleの検索結果でリッチリザルト(星評価や画像つきの表示など)を出すための根拠として使われてきました。2025年以降はここに新しい役割が加わっています。「AIが内容を正確に認識し、引用する際の手がかりになるのではないか」という期待です。ただし、この期待には慎重さも必要です。既に引用を得ているページへ構造化データを追加しても、AI Overviews・AI Mode・ChatGPTのいずれでも意味のある正の効果は確認されず、Google AI Overviewsに限ってはむしろ引用回数が4.6%減少したという因果検証の結果もあります(出典: Ahrefs「1,885ページを対象にした構造化データ追加の因果検証」、調査期間2025年8月〜2026年3月)。「入れれば引用されやすくなる」と単純に断定できる段階ではないという前提を、最初に共有しておきます。詳しい実証データと限界はIII-B10で扱います。

実装形式とJSON-LDが主流な理由

構造化データをページに埋め込む記法には、主にJSON-LD・Microdata・RDFaの3つがあります。JSON-LDはHTML本文とは別に、次のような<script>タグとして独立して書ける記法です。

<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "会社名"
}
</script>

2026年時点ではこのJSON-LDが主流です。CMSへの実装がしやすいこと、@graphと@idという仕組みで記事・著者・組織といった複数の情報を関連づけやすいこと、問題が起きたときに切り分けやすいことが主な理由です。書き方そのものは次のIII-B2で扱います。

AIOで押さえるべきページ種別

構造化データは、サイトの全ページに同じものを入れるわけではありません。実務ではトップ・会社概要・記事・FAQ・商品/サービスという5つの種別に分けて考えると整理しやすくなります。それぞれに対応するschema.orgのタイプ(Organization・Person・Article・FAQPage・Productなど)を、III-B3からIII-B6にかけて一つずつ実装していきます。どのページにも構造化データを詰め込めばいいわけではなく、ページの役割に合った型を選ぶという発想がここでの土台になります。

実践ステップ

1. 1
   自社サイトのページを「トップ・会社概要・記事・FAQ・商品/サービス」の5種別に仕分けする
2. 2
   各ページのソースコードを開き、application/ld+jsonという文字列で検索して、既に構造化データが入っているか確認する
3. 3
   入っている場合は、どのタイプ(Organizationなど)が使われているかをメモする
4. 4
   入っていないページ種別を洗い出し、III-B3以降で実装する優先順位を仮決めする
5. 5
   「効果を保証するものではない」という前提を、社内やチームであらかじめ共有しておく

このレッスンはテキストとスライドで学べます。スライドは上のビューアからご覧ください。