構造化データによるSEO効果と初心者でもわかるメリット

構造化データによるSEO

更新日:

要約

  • 構造化データによる、GOOGLEの検索エンジンの効率化を解説
  • 記事のE-A-T(信頼性、権威性、専門性)も上昇させられる期待値が高まる
  • 適切な情報構造を設計することで、クローラービリティが上がる

はじめに

検索結果の表示形式が豪華になる手段として用いられる構造化データですが、ウェブサイトへ訪問するユーザに向けて記述する一般的なHTMLタグとは性質が異なるため、難しいイメージを持たれている方も多いのではないでしょうか。

今回は、構造化データの導入を検討されている方に向けて、構造化データの基本的な知識やSEO上のメリット、マークアップ実装方法を中心に、初心者にもわかりやすく解説していきます。

構造化データとは

構造化データとは、Googleを始めとした検索エンジンのクローラーが、ウェブページの構造を理解しやすくするために用意する特殊なコードのことで、schema.orgにてあらかじめ定義された特別な属性と値を使ってマークアップされます。

これにより、Googleがコンテンツを評価しやすくなり、SEOに好影響を与える可能性が高まるのです。
SEOを意識するならば、ページの内容を正しく検索エンジンに伝える構造化データによるマークアップは必須となってきています。

セマンティックウェブという考え方

この構造化データは、セマンティックウェブという概念に基づいています。

検索エンジンにウェブページを単なる文字列として認識させるのではなく、文章の意味や文脈、背景を正確に理解させることを目的とした概念です。

もともと、W3CのTim Berners Leeが提唱したプロジェクトで、ウェブページを意味的に扱えるようにするためにルールや標準化、それに付随するツールの開発を行い、WWWの利便性を向上させるものとして発足しました。セマンティックウェブの目的は、データ交換の側面だけでなく、ウェブページを閲覧するという行為にコミュニケーションを加えることにあります。

セマンティックウェブでは、XMLで書かれた文書にRDF、OWLといったタグを付加します。
データの意味を記述したこれらタグにより、文書に含まれる意味を形式化し、コンピュータによる情報収集や分析の自動化を可能にすることが期待されています。

検索エンジンであるGoogleの使命は、「世界中の情報を整理し、世界中の人々がアクセスし、いつでも利用できるようにすること」とあるので、セマンティックウェブとそれに伴う構造化データの概念は、Googleの検索エンジンのビジョンと非常に親和性の高いものであると言えるでしょう。

構造化データのメリット

上記のように構造化データはセマンティックウェブの概念を実現するものであるという事を理解しましたが、これを利用するメリットは主に次の3点になります。

  • 検索エンジンのクローラがページの内容を理解しやすくなる
  • 検索結果にリッチな結果が表示されるようになる
  • E-A-T向上の為の監修者・執筆者情報を検索エンジンに訴求できる

検索エンジンがテキスト以外の背景情報を理解できるようになると、検索結果の表示形式が多様化します。

通常、Googleの検索結果画面は「タイトル」「説明文」「ページURL」で構成されていますが、構造化データによってテキスト以外の情報が付加されると、「レビュー(評価)」「カルーセル情報」「パンくずリスト」などが表示されるようになり、今後も更に拡張される可能性があります。

また、昨今注目されているE-A-Tといった考え方にもアプローチ可能で、サイト運営者やページの執筆者を構造化データを使って適切に訴求することにより、記事の信頼性、権威性、専門性を上昇させられる期待値が高まります。

構造化データのデメリット

構造化マークアップの唯一の欠点は、実装に専門的な知識が必要なことです。

すでに大量のページを公開している場合は、実装に時間がかかるので、実装は外部のリソースに頼った方が効率的です。しかしながら、WordPressといったCMSを利用されている場合は、Pluginをいった便利なツールを使用することで、比較的簡単に実装することが可能です。

構造化データを構成するエレメント

構造化データマークアップを行う際に使用するのが、ボキャブラリーとシンタックスです。

構造化データはこの2つの要素で構成されており、HTMLで直接マークアップすることで、検索結果にリッチな結果を表示することができます。

ボキャブラリーとは

ボキャブラリーとは、構造化データのマークアップに使用する単語を定義した規格のことです。
例えば、「name」という単語が名前に対応しているか、「publisher」という単語が記事の責任者に対応しているかを確認するために、このボキャブラリーを使用することができます。

代表的なボキャブラリーは「schema.org」と「deta vocabulary」ですが、Googleは「schema.org」の利用を推奨しています。

schema.orgは、Google、Yahoo!、Microsoftが開発した、検索エンジンが情報を理解しやすくするための構造化データを作成・管理するためのプロジェクトです。

サイトによって説明の仕方が異なりますが、ボキャブラリーであるとだけ理解しておけば問題ないでしょう。

シンタックスとは

シンタックスとは、ボキャブラリーに含まれる単語の使い方になります。
つまり構造化データのマークアップ方法がシンタックスです。

代表的な構文には「JSON-LD」「Microdata」「RDFa」などがありますが、Googleは「JSON-LD」を推奨しています。

JSON-LDは、構造化データを記述するためのシンタックスで、schema.orgの開発に携わったGoogleとW3Cが推奨しているものです。

JSON-LDの特徴は、構造化データをHTMLの任意の部分にscriptタグで記述できることであり、構造化する部分を1つ1つ直接記述する必要のある他のシンタックスに比べて、記述内容を整理しやすいという利点があります。

構造化データの例

ここでは、JSON-LDを使用した構造化データのマークアップ方法について説明します。

<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "記事の見出し",
"image": [
	"https://example.com/a.webp",
	"https://example.com/b.webp"
	],
"author" : {
        "@type" : "Person",
        "name" : "記事の著者"
    },
	"datePublished": "yyyy-mm-ddTHH:mm:ss+09:00",
	"dateModified": "yyyy-mm-ddTHH:mm:ss+09:00"
}
</script>

JSON-LDはscriptタグで記述します。

scriptの種類には、”application/id+json “と記述し、scriptタグ内の { } の中に構造化データを記述します。

単語は””(ダブルクォーテーション)の中に書き、””で囲まれた2つの単語の間には”:”(コロン)を入れます。

また、意味の区切りには「,」(カンマ)を使用し、検索エンジンに対して、どの種類のライブラリを使って文章を書くかを宣言します。

@contextは、「schema.org」となり、”author”内の@typeといったものは、直前の単語の種類を定義する記述となります。

基本的には、その単語の意味がそのままコードとなりますが、datePublishedのように2つ以上の単語が続く場合は、2つ目以降の単語の頭文字を大文字にして付けるというプログラミング上のルールがありますので注意が必要です。

対応するあたなのウェブサイトに、よりふさわしい単語が見つかれば、schema.orgを使って更に細かく構造化データマークアップを作成することができます。

構造化データマークアップをチェックするツール

構造化データのチェックには、スキーママークアップ検証ツールリッチリザルトテストの2つの方法があります。

リッチリザルトテストは、構造化データをテストするためのGoogleの公式ツールで、ページの構造化データによって生成されたGoogleのリッチリザルトを確認したり、リッチリザルトがGoogle検索でどのように表示されるかをプレビューすることができるようになっています。

スキーママークアップ検証ツールは、ウェブページに埋め込まれたSchema.orgベースの構造化データをすべて検証します。Googleの機能固有の警告は表示されません。

まとめ

Googleは人間のようにテキスト情報を認識できないため、構造化データを導入する事は、SEO対策上に非常に有利に作用する可能性があります。

Googleに伝えたい情報がある場合は、Googleが理解しやすい構造化データ形式を使用した方が効率が良いのです。

近年、Googleは検索結果の画面に特殊な表示形式を採用するようになりました。
Googleはページから必要な情報を解析し、正しい情報を持っていると判断したページのみを表示するように進化してきているので、今後もやるべきことは変わらず、良質なコンテンツを作りと正しい情報を発信していく事が望まれます。

構造化マークアップの手法を参考に、SEO対策を意識した情報構造を適切に設計してください。

よくある質問

構造化マークアップの種類は?

GoogleはJSON-LD、microdata、RDFa形式の3種類の構造化データをサポートしていますが、JSON-LDを使用することをおすすめします。

authorの構造化データってなに?

人物情報を構造化データで定義することが出来ます。主に、著者名(author)、役職(jobTitle)、所属組織(affiliation)、資格(hasCredential)、賞(award)、サイト(url)といったものがあります。

構造化データはSEOに影響する?

構造化データは、HTMLで書かれた情報をGoogleがより理解を深めるために必要不可欠なものです。ランキングに直接的な影響はありませんが、リッチスニペットの表示に伴うクリック数を増やしたり、ユーザービリティやクローラービリティを向上させることができるため、間接的な影響を与えると考えてよいでしょう。

当サイトの運営者。
主にSEO、SXOの考え方について、現場での経験から、どのようにGoogle検索エンジン対策を行えばよいかを具体的に解説できるよう努めています。再検索キーワード調査トピッククラスター構築ツール競合キーワード調査キーワード難易度調査ツール検索ボリューム調査ツールサジェストキーワード調査ツールの考案者であり開発者。詳しくはプロフィールをご覧ください。

記事が気に入ったらシェアをお願いします!

, , , , , ,