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構造化データとは、HTML情報を検索エンジンに適切に伝えるためのタグのことを指します。検索エンジンは、HTMLテキストの情報をベースにてコンテンツの情報を理解しています。そのため、HTMLを構造化データ化することで、より検索エンジンが内容を理解しやすくなるメリットがあります。

そこで本記事では、SEO対策として構造化データを実装するメリットや、理解する際の重要なキーワードをご説明します。記述方法や確認方法も解説しますので、ぜひ参考にしてください。

SEOに効果的な構造化データとは

上述したように、構造化データとは、HTML情報をタグ付けしたもののことです。基本的には、ユーザーに対して行うより、検索エンジンに対して行う施策の1つだと捉えて問題ありません。

検索エンジンは、HTMLの情報をベースとして、検索エンジンにコンテンツの内容を持ち返ります。そこで構造化データを実装することにより、検索エンジンがHTML情報を理解しやすくなり、コンテンツ内容を適切に判断してもらえる可能性が高まります。

構造化マークアップとの違いは?

構造化データと似た言葉に、構造化マークアップが挙げられます。両者の違いですが、構造化データはHTMLの大枠。マークアップは、実際に構造化データを実装する方法になります。

具体的には、構造化マークアップには、主に2つの方法があります。1つ目が、Microdata(マイクロデータ)です。Microdata(マイクロデータ)は、メタデータを直接HTMLに記述する方法になります。

2つ目が、JSON-LD(ジェイソン・エルディ)と呼ばれる、ページ内にJavaScriptを使用して記述する方法になります。記述方法は後述します。

構造化データが実装自体のことを指し、構造化マークアップがどのような方法で実装するかといった違いを理解しておけば問題ありません。

セマンティックWebの概要

構造化データを実装するにあたって、もう1つ理解しておくべき概要があります。それは、セマンティックWebです。セマンティックWebとは、HTMLテキストを検索エンジンに認知させるだけでなく、背景をすべて理解してもらうようにするための考え方のことです。

背景とは、テキストの文字列の意味や文脈のことを指します。 つまり、セマンティックWebの考え方は、構造化データを実装することと非常に親和性が高いため、Google等の検索エンジンも推奨しています。

SEO対策として構造化データを実装するメリット

ここまで、構造化データの概要を解説してきました。ここからは、構造化データを実装する下記2つのメリットを解説します。

  • 検索エンジンがコンテンツを理解しやすくなる
  • リッチスニペットの表示確率アップ

それぞれ順番に見ていきましょう。

検索エンジンがコンテンツを理解しやすくなる

まずは本記事でも解説しているように、検索エンジンがコンテンツを理解しやすくなるメリットがあります。構造化データは、通常のコンテンツとHTMLの記述方法が異なり、より検索エンジン向けの記述方法であることが特徴です。

その結果、検索エンジンが内容を適切に理解できる可能性が高まるため、良質なコンテンツとみなされやすくなり、コンテンツの上位表示化にも効果が生まれます。

リッチスニペット表示の確率アップ

リッチスニペットとは、店舗の住所や営業時間、クチコミ等の情報のことです。構造化データを実装することで、検索結果にリッチスニペットが表示される可能性が高まります。

リッチスニペットが表示されることで、検索結果の中で自社のサイトが占める面の割合が大きくなります。その結果CTRが向上したり、検索順位が上がったりする可能性も高まります。

構造化データを理解する際の重要キーワード

ここまで、構造化データのメリット等を解説してきました。構造化データを実装する際、より構造化データ自体の理解を深めるため、下記2つのキーワードを理解しておくことも大切です。

  • ボキャブラリー
  • シンタックス

 

それぞれ順番にご説明します。

ボキャブラリー

ボキャブラリーとは、構造化データの定義のことです。たとえば、会社概要ページに名前を記載する場合は「name」を、住所を記載する場合は「address」を記述します。どのような内容を記述するかを定めることをボキャブラリーと言います。

ボキャブラリーは、下記2つがGoogleにサポートされています。

  • data-vocabulary.org
  • schema.org

上記の中でも「schema.org」には、予め必要情報が定義されているため、初めて構造化データに取り組む場合にはschema.orgを利用すると良いでしょう。

シンタックス

シンタックスとは、構造化データを実装する際の仕様のことです。上述したschema.orgの定義の中にシンタックスがあり、Googleからは下記3つの仕様がサポートされています。

  • Microdata
  • RDFa
  • Lite JSON-LD

したがって、構造化データを実装する際は、上記3つのいずれかで記述することが望ましいでしょう。詳しい記述方法に関しては後述します。

構造化データのデメリット

実際に構造化データを実装する前に、デメリットの部分についても理解しておきましょう。

  • デザイン等の工数がかかること
  • コストが必要になること

まず、構造化データを実装すると、デザインが一部変わることになります。

つまり、デザインを見直すための工数や、改修コストも必要です。外部のエンジニアやデザイナーに依頼した場合、コストとしては10万円〜50万円前後が必要になりますので、最低でもコスト以上の売上が見込める段階でのみ、実装すると良いでしょう。

構造化データの記述方法

ここからは、下記2つの構造化データの記述方法を解説します。

  • JSON-LD
  • RDFa Lite

それぞれ順番にご説明します。

JSON-LD

JSON-LDは、Googleも推奨している構造化データのシンタックスです。下記に、JSON-LDでの記述の一例を記載します。

<head>

・・・

<script type="application/ld+json">

{

    "@context" : "http://schema.org/",

    "@type":"Thing",

    "name":"商品名",

    "description":"商品の概要",

    "image":"画像のURL"

}

</script>

・・・

</head>

JSON-LDのデメリットとしては、HTMLで記載されたコンテンツを更新する際に、JSON-LDの記述も変更しなければならない点です。したがって、適切に更新をしなければ、記述したJSON-LD自体が機能しなくなる恐れもあるため、定期的に見直しをする必要があるでしょう。

ただし、1箇所にまとめて記載をする形式であるため、検索エンジンが内容を理解しやすいメリットがあることから、初めて構造化データを実装する場合はJSON-LDで行うことを推奨します。

RDFa Lite

RDFa Liteは、1999年頃から使用されている構造化マークアップのシンタックスです。

<body>

・・・

<section vocab="http://schema.org/" typeof="Thing">

    <h1 property="name">商品名</h1>

    <p property="description">商品の概要</p> 

    <img property="image" src="画像のURL" alt="商品写真">

</section>

</body>

上記がRDFa Liteでの実装の一例になります。実装に手間がかかること、上述したJSON-LDが優秀であるため、RDFa Liteは現在ではあまり使用されていません。

構造化データ実装の確認方法は2種類

JSON-LD等で構造化データを実装した際は、下記2種類のどちらの方法で実装がされているかを確認しましょう。

  • 構造化データテストツール
  • Google Search Console

それぞれ順番に説明します。

構造化データテストツールの利用

構造化データテストツールは、Googleが提供している構造化データのテストツールです。URLを入力するだけで実装できているかを確認できます。URLの取得が難しい場合には、HTMLコードを直接貼り付けるだけでも良いため、最も簡単に実装を確認できる方法と言えるでしょう。

Google Search Consoleの利用

Google Search Consoleでも、構造化データを確認可能です。上述した構造化データテストツールでは、1つのURLもしくはHTMLしか確認できませんが、Google Search Consoleではサイト内のデータをまとめて確認できます。

したがって、確認したい実装のURL数に応じて、構造化データテストツールとGoogle Search Consoleを使い分ければ良いでしょう。

まとめ:構造化データを実装してSEOに強くなろう

本記事では、構造化データの概要や、そのメリット・デメリットを解説してきました。構造化データの実装には、デザイン改修等のコストが必要です。しかし、リッチリザルトが表示されやすくなったり、検索エンジンが適切に情報を取得しやすくなったりするメリットがあります。

まずは、構造化データを本当に実装するべきかを確認し、実装する際は、本記事でも解説したJSON-LDにて取り組んでみてはいかがでしょうか。

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