ひとことで言うと
構造化データ(Structured Data) とは、Web ページの内容を 「人間用の見た目」とは別に、「機械(AI)用の意味」として書いておく データのことです。
具体的にどんな場面?
例えば、レストランのページに「東京駅前ラーメン横丁、営業時間 11:00-23:00」と書いてあるとします。
普通の HTML だと、AI は「テキストの塊」しか見えません。「東京駅前」は店名なのか地名なのか、「11:00-23:00」は営業時間なのか待ち時間なのか分かりません。
そこで構造化データを追加すると:
{
"@type": "Restaurant",
"name": "東京駅前ラーメン横丁",
"openingHours": "Mo-Su 11:00-23:00"
}
AI は「店名:東京駅前ラーメン横丁、営業時間:月〜日 11:00-23:00」と正確に理解します。
結果、誰かが「東京駅前で深夜まで開いてるラーメン屋は?」と AI に聞いた時、正確に引用される確率が上がります。
なぜ重要か(GEOメーター データで実証)
構造化データの実装は AI 引用獲得において 基礎的かつ高効果な施策。AI クローラーが本文の意味を機械可読な形で理解できるため、引用候補としての優先度が上がりやすい傾向があります。
- AI の理解度が劇的に上がる
- 引用される確率が確実に上がる
- Google 検索のリッチ結果にも効く(SEO 副次効果)
- 実装コストは中程度(技術者が 1-2 日)
標準フォーマット
構造化データを書く方法は何種類かありますが、Schema.org の語彙 × JSON-LD の形式 が現在の業界標準です。
- Schema.org:何を表すかの「単語帳」
- JSON-LD:どう書くかの「文法」
この 2 つの組み合わせで、ほぼすべての構造化データが書けます。