自社サイトの情報をChatGPTやGoogleのAI検索に正しく理解してもらうには、コーポレートサイトへの構造化データ(JSON-LD)の書き方を知っておく必要があります。中小企業や個人事業主の担当者の中には、専門知識が必要な作業だと感じて後回しにしている方も少なくありません。実際にはOrganization・Service・FAQPageという3種類のコードをテンプレートに沿って書き換えるだけで、専門知識がなくても導入できる作業です。この記事では、私たちビズモアが自社サイトbizmowa.com/jpと制作支援先inclusive-workに実装したコード例をもとに、書き方の手順と確認方法を解説します。
構造化データ(JSON-LD)とは何か、AI検索エンジンになぜ必要なのか
構造化データとは、ページの内容を検索エンジンやAI検索エンジンが誤解なく読み取れるように、schema.orgという共通の語彙に沿ってタグ付けした付加データのことです。
見た目のデザインで会社名が大きく表示されていても、それは人間の目のためのレイアウトであり、機械が「会社名である」と判断できる情報ではありません。この意味情報を補うのがJSON-LDです。
JSON-LDは、HTML本文とは別のscriptブロックにまとめて記述する形式で、既存のデザインを一切変更せずに追加でき、Googleも公式に推奨しています。私たちもこの形式で一貫して実装しています。
ChatGPTの検索機能やGoogleのAI Overviewは、複数のページから情報を集めて要約し回答を生成しますが、どの部分が公式情報かを機械的に切り分けられなければ、AIは文脈から推測するしかありません。構造化データを設置する目的は、この「推測」の余地をなくし、AIが迷わず正しい情報を引用できる状態を作ることにあります。実際、FAQPageを設置したページが検索結果でリッチリザルトの対象になることも知られています。
Organization(会社情報)の構造化データはどう書くか
Organizationタグは、会社名・URL・ロゴ・SNSアカウントなど企業の基本情報をひとまとまりで宣言するJSON-LDで、トップページに一つ設置するのが基本です。
下層ページに重複して書く必要はなく、head内かbody内の一箇所に設置すれば十分です。bizmowa.com/jpのトップページに設置しているコードを簡略化すると、次のような形になります。
“`json { “@context”: “https://schema.org”, “@type”: “Organization”, “name”: “株式会社ビズモア”, “url”: “https://bizmowa.com/jp”, “logo”: “https://bizmowa.com/jp/images/logo.png”, “sameAs”: [“https://twitter.com/bizmowa”] } “`
最初につまずきやすいのは、@typeに何を指定するかという点です。単なる会社であればOrganizationで問題ありませんが、士業やクリニックのように専門性を伴う業態には、より具体的な型が用意されています。自社の業態に近い型を選ぶほどAIは業種を正確に認識しやすくなるため、迷ったときは一段具体的な型がないかをschema.orgのサイトで確認することをおすすめします。
sameAsには実際に運用しているSNSアカウントだけを載せ、更新の止まったアカウントは外しておくことが大切です。
Service・FAQPageの構造化データはどう書けばよいか
Serviceは提供サービスごとに、FAQPageはよくある質問ページに対応したJSON-LDを追加することで、AIが「何を提供している会社か」「どんな疑問に答えられるか」を直接引用できるようになります。
Serviceの構造化データは、提供しているサービスの単位で設置します。私たちの場合、AI実装・業務設計、AIアドバイザリー、Web制作・再構築、メディア運用・コンテンツの各サービスページに、次のような形でServiceタグを設置しています。
“`json { “@context”: “https://schema.org”, “@type”: “Service”, “serviceType”: “AI実装・業務設計”, “provider”: {“@type”: “Organization”, “name”: “株式会社ビズモア”}, “areaServed”: “JP”, “description”: “業務フロー診断からAI組み込み・自動化スクリプト実装までを支援” } “`
FAQPageは、よくある質問ページや各サービスページ末尾のQ&A部分に設置します。制作支援を行った求人サイト「inclusive-work」のFAQページに実装したコードを簡略化すると、質問と回答のペアをmainEntityの配列として並べる形になります。
“`json { “@context”: “https://schema.org”, “@type”: “FAQPage”, “mainEntity”: [{ “@type”: “Question”, “name”: “未経験でも応募できますか？”, “acceptedAnswer”: {“@type”: “Answer”, “text”: “未経験可の求人も掲載しており、研修制度のある企業を中心にご紹介しています。”} }] } “`
FAQPageのJSON-LDは、ページ上の質問文・回答文と一字一句まで完全に一致させる必要があり、ここがずれるとGoogleのガイドライン違反として評価対象から外れてしまいます。更新時にJSON-LD側の書き換えを忘れるのが実務で最も多い失敗であるため、更新フローに見直しを組み込んでおくことが欠かせません。
構造化データの導入費用と、正しく設置できているか確認する方法は
導入自体はテンプレートへの当てはめ作業のため大きな費用はかからず、確認はGoogleが無料公開しているリッチリザルトテストで機械的にチェックしたうえで、最終的な内容の正しさは人の目で見て判断するという半自動の運用が現実的です。
実装は既存コードを情報に置き換えるだけのため、外部のエンジニアに依頼しても目安として数万円程度に収まることが多く、サイトを作り直すような費用感にはなりません。自社で対応する場合はテンプレートの文言を書き換えて貼り付けるだけなので、追加費用はほぼ発生しません。
設置したコードが正しいかどうかは、GoogleのリッチリザルトテストにページのURLを入力するだけで確認できます。構文エラーや必須プロパティの不足があればツールが指摘してくれるため、文法を暗記していなくても機械的なチェックは完了します。
ただし、リッチリザルトテストが教えてくれるのは「文法として正しいかどうか」までで、会社名やサービス内容、FAQの回答が実態と合っているかどうかは判定してくれません。私たちの運用では、リッチリザルトテストによる機械チェックを最初の関門としつつ、公開前には必ず担当者が実際のページ内容と読み合わせる人の目のチェックを残す、半自動の体制をとっています。変更のたびにこの2段階の確認を繰り返すことで、AIに誤った情報を拾われるリスクを抑えられます。
よくある質問
JSON-LDはページのどこに設置すればいいですか？
Organizationはトップページ、Serviceは各サービスページ、FAQPageはよくある質問ページというように、内容に対応するページのhead内かbody内に設置します。
構造化データを設置すると検索順位は上がりますか？
順位を直接押し上げる要素ではなく、AIや検索エンジンが内容を正確に理解しリッチリザルトとして表示されやすくなるための土台づくりです。
FAQPageのリッチリザルトが表示されないのはなぜですか？
ページ上の質問・回答文とJSON-LD内の文言が一致していない場合があるため、まずはGoogleのリッチリザルトテストで構文エラーがないか確認します。
構造化データの実装は専門知識がなくても自分で行えますか？
Organization・Service・FAQPageのテンプレートに自社の情報を当てはめるだけで対応でき、リッチリザルトテストで機械的に確認しながら進められます。
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