構造化マークアップ（スキーママークアップ）
構造化マークアップとは、schema.org が定める語彙をウェブページに追加し、各要素が何を意味するのかを機械向けに明示する仕組みです。価格や評価といった内容の意味を検索エンジンや AIシステムに正確に伝えることで、リッチスニペットの表示対象となり、ページを特定の対象として認識させます。
通常の HTML はテキストの見せ方をブラウザに伝えますが、ある数値が価格なのか、星評価なのか、電話番号なのかまでは伝えません。構造化マークアップはこのすき間を埋めるもので、合意された型とプロパティを使って内容にタグを付けます。多くの場合、ページの head 内の script タグに JSON-LD として記述します。それぞれの型は定義済みのプロパティを持つ語彙です。Product には名前、ブランド、画像、offers ブロックが入り、Offer には価格、通貨、在庫状態が入り、Review には著者、評価、本文が入ります。マークアップは表示されるページを置き換えるのではなく、その横に並びます。そのため、買い手が読む同じ商品説明が、機械が推測なしに解析できる形でも記述されることになります。
ストアにとって効果が大きい型は、Product、Offer、Review、AggregateRating、Organization、BreadcrumbList、FAQPage です。それぞれがページの一部分を、機械が処理できる意味へと対応づけます。たとえば、メリノウールのインナーを 9,500円で販売し、211件のレビューで星評価が平均 4.6 という Shopify のストアを考えてみます。マークアップがなければ、クローラーには見出しと段落、そして読み取れない星のグラフィックが見えるだけです。Offer（価格 9500、通貨 JPY、在庫 InStock）と AggregateRating（ratingValue 4.6、reviewCount 211）を入れ子にした Product ブロックがあれば、ページはこれらの事実を明確に示し、タイトルの下に価格と星評価を表示する対象になり得ます。
効果は二つあります。一つはリッチスニペットの表示対象になることです。検索結果に星評価、価格、FAQ のアコーディオンが出ると、文字だけの青いリンクよりも目を引きやすくなります。もう一つは対象の認識がより明確になることで、これは十本のリンクを順位づけするのではなく、出典を要約して引用する AI回答エンジンにますます活用されています。ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviews が商品についての回答を組み立てるとき、構造化データは引用すべき明快で曖昧さのない事実を与えます。そのため、回答に取り込まれる価格や評価が自社のものになり、しかも正確である可能性が高まります。これが最も重要になるのは、こうしたシステムが頼りにする具体的で比較しやすい情報、つまり価格、在庫、評価です。
つまずきやすいのは、表示内容との一致というルールです。マークアップは、利用者が実際にページ上で見られる内容を記述しなければなりません。存在しないレビューや評価をマークアップしたり、数値を水増ししたりすることは Google のガイドラインに反し、リッチスニペットを完全に削除する構造化データの手動による対策を招くおそれがあります。誠実な進め方は、すでにページにある内容を反映するために語彙を追加し、価格やレビュー件数が変わったら同期させ、公開前にリッチリザルトテストで検証することです。マークアップはリッチスニペットを保証するものではありません。ページを表示対象にするだけで、実際に表示するかどうかは検索エンジンが判断します。