みなさん SEOについて調べているときに「構造化データ」という言葉を聞いたことはありませんか？よく聞く言葉ではありますが比較的新しい技術のため まだネットや本に十分な解説がない状態だと思います。僕も最初 調べるときに苦労しました。
そこで今回は「構造化データ」を一通り習得した僕が「構造化データとは何か？」について説明してみようと思います。これを読んだ人が「構造化データ」のことを少しでも理解してくれれば嬉しいです。それでは行ってみましょう。
前提知識：「メタ情報」について
「構造化データ」を知る前提として「メタ情報」という言葉を理解しなければなりません。
「メタ情報」とはウェブページ内に置いておく隠し情報みたいなものです。この隠し情報は検索エンジンから派遣されてきた調査ロボット(クローラー)のために置いておく情報で、クローラーがそのページを理解するために読まれます。
「メタ情報」といえば「タイトルタグ(記事のタイトル)」と「メタディスクリプション(記事の要約)」が有名です。これらは長年、SEOの重要アイテムとして扱われてきました。
しかし近年、ウェブ環境が発達し これらのメタ情報だけでは役不足感が否めなくなってきました。 そこで開発されたのが「構造化データ(structured data)」と呼ばれる新しいメタ情報です。「構造化データ(structured data)」は 従来のメタ情報の上位互換的な存在で旧来のメタ情報と比べ よりたくさん、より詳細な情報をGoogleに伝えることができるようになりました！
ウェブ制作者にとってこれからは「構造化データ」もマスターしなければならない時代がやってきます。
なぜメタ情報が必要？
そもそも、なぜメタ情報が必要なのでしょうか？答えはクローラーの手間を省くためです。クローラーは忙しいのでページを一枚一枚 丁寧に読んでいる暇はありません。そこで私たちが前もって大事な情報をピックアップしておいてクローラーの見つけやすい場所に置いてあげておきます。こうすることでクローラーは重要な情報をすぐに見つけることができるのです。
「構造化データ」とは？
前置きが長くなりましたが「構造化データ」について詳しく見ていきましょう。
イメージは表！
「構造化データ」を見える化すると左のような表の形をしています。一番上にフォーマット名を書くところがあってその下に各データがぶら下がっています。一方、旧来のメタ情報は右のように一問一答形式の簡素な形をとります。
旧来のメタ情報と比べ よりたくさん、より詳細な情報を伝えられるのがここからわかると思います。
構造化データ
| フォーマット名：○○○ | |
| 質問 | データ |
| 質問 | データ |
| 質問 | データ |
旧来のメタ情報
質問：データ
「構造化データ」の役割は２点あります。
役割１：ページの「種類」をGoogleに宣言できる！
一番上のフォーマットと書かれた部分を見てください。ここに書くのはそのページの種類です。そのページが何のページか表します。つまり、「構造化データ」をページに貼り付けるとそのページの種類をGoogleに伝えることができます！
ウェブページって元々はただの無機質なページにすぎません。そこに「構造化データ」を貼り付けます。するとそのページは使用したフォーマットによって進化します。Googleにページの種類を宣言できるのです。
ウェブページの「着せ替え」みたいな感じ。
仕組みはこうです。「構造化データ」は「この世のウェブページってだいたいこんな感じに分けられるよね」という考えのもと開発が始まりました。最終的に世の中のウェブページは100種類前後に分類されました。それらを元に「構造化データ」では100種類以上のフォーマットが用意されました。私たちはそのフォーマットの中からからページに合うものを選んで貼り付けることでページの種類を宣言できるようになったのです。
例１：自己紹介ページ
例えば、自己紹介のページを作るとします。タイトルに「自己紹介」と書き、中身に自己紹介を一所懸命書きました。でもそのページはGoogleから見たらただの一枚のウェブページ。
このページに「構造化データ」を貼り付けます。「構造化データ」には人物紹介ページ用の"ProfilePage"というフォーマットが用意されているのでこれを使います。するとこのページは人物紹介のページとしての意味を持ちます。Googleはこのページを人物紹介のページだと認識してくれるのです。
例２：お店のホームページ
あなたはお店を経営していてお店のホームページを作りました。しかしこのページもGoogleからしてみたらただの一枚のウェブページにすぎません。そこでこのページに「構造化データ」を貼り付けます。「構造化データ」には"LocalBusiness"というお店紹介用のフォーマットが用意されています。この「構造化データ」をページに貼り付けるとGoogleは「このページはお店のページだな」と認識してくれるわけです。
「構造化データ」のフォーマットは全部で100以上ありますが代表的なものを挙げるとこんな感じです↓
代表的な構造化データのフォーマット例
| 「構造化データ」フォーマット | 種類 |
|---|---|
| ProfilePage | 自己紹介のページ |
| LocalBusiness | お店のHP |
| Product | 自社製品を紹介するページ |
| Review | レビューするページ |
| Event | イベントを告知するページ |
| Recipe | 料理のレシピを紹介するページ |
役割２：フォーマットに「関連するデータ」をたくさん格納できる！
表の下には質問とデータのセットがぶら下がっています。各フォーマットにはそのフォーマットに関連する"質問"が事前に用意されています。それらの"質問"に答えることでページの内容を詳しくGoogleに伝えることができます。
例１：自己紹介ページ
例えば、先ほど自己紹介のページで使った"ProfilePage"という「構造化データ」。このフォーマットには自己紹介に関連する質問が用意されています。例えばこんな感じ→名前、メールアドレス、電話番号、身長、体重、所属会社、役職、写真などなど。この中の質問に答えて「構造化データ」内に格納します。こうすることで人物紹介の詳細をGoogleに伝えられるのです。
例２：お店のホームページ
お店のホームページで使う"LocalBusiness"という「構造化データ」には次のような質問が用意されています→住所、オープン時間、閉店時間、営業日、価格帯、メニュー、電話番号など。これらを"LocalBusiness"の下にぶら下げることでお店の情報をGoogleに伝えることができます。
「構造化データ」を使うメリット
でも、どうして私たちはGoogleのためにわざわざ「構造化データ」を導入しないといけないの？何かメリットはあるの？
そう思いますよね。安心してください！ちゃんと私たちにも「構造化データ」を使うメリット、報酬はあります！
それがこちらです！
検索結果に目立つデザインで表示してくれる！(リッチリザルト)
Googleの検索結果画面でこんな目立つデザインを見たことはありませんか？自分のサイトがこんな風に表示されたら嬉しいですよね。何を隠そうこういうデザインを表示する条件というのが「構造化データ」なんです。「構造化データ」を使いこなせるようになればこんなデザインを表示させることができます。この目立つデザインのことを"リッチリザルト"と呼びます。
「構造化データ」の中の特定のフォーマットを使うと...→ SERPsで目立つデザイン(リッチリザルト)で表示してくれる！
構造化データを導入するメリットのほとんどがこれといっても過言ではないでしょう！
わかりやすいところでいうと階層がいい例です。カテゴリー名などそのページがサイトのどこに位置しているかが表示されるこの部分は"パンくずリスト"というフォーマットを使うことで表示させることができます。
また、"クチコミ抜粋"というフォーマットを使うとこのように星マークのリッチリザルトとして表示されます。
ちなみに全ての「構造化データ」フォーマットが"リッチリザルト"に対応しているわけではなく100種類くらいあるうちの十数個が"リッチリザルト"に対応しています。
全ての構造化データ
リッチリザルト非対応の構造化データ
構造化データを使えば必ずリッチリザルトで表示されるわけではないことに留意。
リッチリザルトを見てみよう！
リッチリザルトは実際の検索結果画面でどんな感じで表示されるのか見てみましょう。
求人情報
ラーメン屋 求人、本屋 求人、パン屋 求人のような【業種＋求人】というワードで検索すると求人情報の一覧が表示されます。これらは"JobPosting"という「構造化データ」フォーマットを使用しています。
求人情報
掃除機、本、パン屋 求人のような【業種＋求人】というワードで検索すると求人情報の一覧が表示されます。これらは"JobPosting"という「構造化データ」フォーマットを使用しています。
構造化データを使えばSEOに有利？
残念ながら「構造化データ」を使ってもSEOに効果はないとされています。しかし、リッチリザルトで目立つように表示されればクリック率の伸びに繋がります。「構造化データ」は直接的にはSEOに効果はないかもしれませんが間接的に効果はあるといえます。
メリット その２：著者情報を添えられる！
大抵の「構造化データ」には名前やSNSアカウントなどの著者情報を含めることができます。最近Googleは著者情報を重要視しているのでいいアピールになります。
以上、「構造化データ」について解説しました。