構造化データ（Structured Data）

構造化データはスキーママークアップと同じ意味で使われることが多いものの、厳密には別物です。構造化データは、ページを定義済みの機械可読な形で記述するという広い考え方を指します。一方スキーママークアップは、Web上で最も普及しているschema.orgの語彙を用いた具体的な実装を指します。実際のところ、SEOの文脈で構造化データと言えば、対応形式で表現されたschema.orgのタイプを指すのがほとんどです。狙いは曖昧さをなくすことにあります。「4,000円」が価格で「5点満点中4.7」が評価だとクローラーに推測させる代わりに、その両方をprice、ratingValueといった名前付きのプロパティとして明示し、規格に準拠したどのパーサーでも同じように読めるようにします。

Googleがサポートする形式はJSON-LD、Microdata、RDFaの三つです。JSON-LDが推奨されるのは、表示されるHTMLとは別のスクリプトブロックに収まるため、追加も読み取りも保守もしやすいからです。同じデータがGoogleのリッチリザルト（星評価、価格、FAQのアコーディオン）を支えると同時に、AIアシスタントがページ本文から抜き出す手間なく引用できる、きれいな情報源にもなります。

メリノウールのベースレイヤーを販売するShopifyストアを例に考えます。商品テンプレートはタイトル、価格、在庫状況、そして顧客レビューのブロックを表示します。このページ単体では、買い物客には読めても機械にとっては定義が緩いままです。ここにoffersとaggregateRatingをネストしたProductスキーマを追加すると、その商品が9,000円で在庫があり、213件のレビューで平均4.6を保っていることを、クローラーに平易な形で伝えられます。これが整うと、そのリスティングは検索スニペットでのレビュー星評価の対象になり、同じプロパティのブロックは、モデルが別の場所で商品を要約する際に最も取り込みやすい素材にもなります。

この二つ目の用途は年々重みを増しています。ChatGPT、Perplexity、Google AI OverviewsといったAI回答エンジンは、きれいに抽出でき、確信を持って出典を示せる事実を好む傾向があります。価格を文章から読み取らなければならないモデルは、それを誤るかページを飛ばすかもしれません。ラベル付きのoffersブロックを渡されたモデルは、あなたのストアを正確に引用できる可能性がはるかに高くなります。構造化データが引用を買ってくれるわけではありませんが、理解されるためのコストを下げます。そしてそれは、そもそも引用されるかどうかを左右する決め手になることがよくあります。

正直な注意点として、構造化データはリッチリザルトや引用を保証するものではなく、ページ上に実際に表示されている内容を正確に反映していなければなりません。買い物客が実際には見られない評価やレビューをマークアップすることはGoogleのポリシー違反であり、手動による対策を招くおそれがあります。データは真実で裏付けのあるものでなければならず、飾りであってはいけません。構造化データはページの忠実な記述として扱い、ページが示していないことを主張するための手段としては決して使わないでください。