IV-C9 エンティティ確立の実務手順

IV-C1からIV-C8まで、E-E-A-Tの再定義からエンティティ、ナレッジグラフ、Wikipedia/Wikidata、著者情報、一次体験、権威性、サイテーションまでを個別に見てきました。このレッスンでは、それらを1本の実務手順(8ステップ)として統合します。目指すのは、自社のエンティティ確立プランを着手順まで含めて紙一枚に描けること。それができれば、このレッスンは役目を果たしたことになります。

この手順の位置づけ: IV-Cの総仕上げ

ここまでのレッスンは、いわば部品ごとの解説でした。エンティティとは何か(IV-C2)、ナレッジグラフの仕組み(IV-C3)、Wikipedia・Wikidataとの関係(IV-C4)、著者情報の見せ方(IV-C5)、一次体験の書き方(IV-C6)、権威性の積み上げ方(IV-C7)、サイテーション整備(IV-C8)。これらは個別に実行しても一定の効果はありますが、着手する順番を間違えると手戻りが発生します。たとえば構造化データを整備する前にWikidata登録だけ進めても、自社サイト側から実体を裏付けるsameAsのリンクがなければ、Wikidata側の情報との紐づけが弱いままになってしまいます。

8ステップを3つのフェーズで捉える

8つのステップは、大きく3つのフェーズに整理できます。フェーズ1(土台づくり)は、表記の統一とOrganization・Person構造化データの実装です。フェーズ2(登録・接続)は、Googleビジネスプロフィールの整備とWikidataエントリーの検討です。フェーズ3(計測・継続)は、指名検索の測定、llms.txtの設置検討、定点モニタリングです。土台がないまま登録だけ進めると実体の裏付けが弱くなり、計測の仕組みがないまま進めると効果を確認する手段がなくなります。だからこそ、この順番で進めることに意味があります。

Person schemaが見落とされがちな理由

8ステップの中でも見落とされやすいのが、フェーズ1に含まれるPerson schemaの実装です。多くのサイトでは、著者情報を次のような文字列としてしか扱っていません。

"author": "山田太郎"

これでは、AIから見て「山田太郎」が何者で、そのトピックにどれだけ関わりがある人物なのかを判断する材料がありません。Personオブジェクトとして構造化し、経歴・資格・SNSリンクを含める具体的な実装方法は、IV-C5ですでに扱った通りです(出典: ALM Corp「Structured Data for LLMs」、home.norg.ai「Schema Markup for AEO」)。ここで押さえておきたいのは実装の書き方そのものよりも、Organization schema(会社という実体)だけを整えて満足してしまい、Person schema(書き手という実体)の整備が後回しにされやすいという実務上の傾向です。8ステップを順番通りに進める際は、フェーズ1の中でこの2つを必ずセットで扱ってください。

Wikidataは「8ステップの中の1手」として位置づける

Wikidataエントリーの検討(IV-C4で詳しく扱った内容)は、8ステップのフェーズ2に位置づけられます。ここで重要なのは、Wikidata登録を単独のゴールとして追いかけるのではなく、フェーズ1で作った土台(表記統一・sameAs)と、フェーズ3で行う計測(指名検索・モニタリング)の間に挟まる1手として位置づけることです。Wikidata単体で完結させようとすると、前後のステップとのつながりが弱くなり、効果が見えにくくなります。

実践ステップ

1. 1
   会社名・住所・電話番号・代表者名の表記を、全プラットフォームで統一する
2. 2
   Organization構造化データをJSON-LD形式で実装し、sameAsプロパティで公式SNSやWikipedia・Wikidata(該当する場合)と紐づける
3. 3
   代表者・執筆者ごとにPerson構造化データを実装し、経歴・資格・SNSリンクを文字列ではなくオブジェクトとして含める
4. 4
   Googleビジネスプロフィールの情報を登録・充実させ、最新の状態を保つ
5. 5
   Google Search Consoleで、自社名を含む検索クエリの表示回数・クリック数を定点観測する
6. 6
   Wikipedia本体より参入基準が緩やかとされるWikidataへの登録を検討する(IV-C4参照)
7. 7
   llms.txtの設置を検討する。任意の新標準であり効果は未確定な点を理解したうえで判断する(編III-C参照)
8. 8
   3〜6か月ごとに、自社名でのAI検索(ChatGPT・Perplexity・Gemini・Google AI Overviews等)での言及有無・内容の正確性を手動で確認する

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。