構造化データとは？メリットとマークアップ方法を解説

構造化データとは？メリットとマークアップ方法を解説

構造化データとは？

構造化データとは、Googleなどの検索エンジンへ対して、ページの情報を構造化・整理することでより伝わりやすく提供するデータ形式のことである。

例えばブログであれば、公開日時、更新日時、著者などのデータを構造化することができる。構造化したデータを、schema.orgで定義されている分類にマークアップすることで検索エンジンに伝わる仕組みだ。

Google は、Google 検索がページのコンテンツを正確に理解するよう努めています。ページの意図を伝える明示的な手がかりとして構造化データを提供してもらうと、Google はそのページをより正確に理解できるようになります。 構造化データとは、ページに関する情報を提供し、そのコンテンツ（たとえば、レシピページの場合は材料、加熱時間と加熱温度、カロリーなど）を分類するために標準化されたデータ形式です。

構造化データのマークアップの仕組みについて

構造化データのメリット

構造化データのメリットは、インデクサビリティが向上することでSEO対策としても効果的なことだろう。これは前述の通り、Googleなどの検索エンジンに対して情報を整理して伝えることができるようになるためだ。また、Googleの検索結果でリッチリザルトとして表示されるメリットも忘れてはならない。

インデクサビリティの向上

検索エンジンはWeb上にあるサイト・ページから情報を収集しているが、サイトやページによってその形式は様々である。ブログひとつとっても、サイトによってUIUXデザインも異なれば、存在する要素も異なる。例えば、ページ内に日付のデータがあったとしても、これが公開日時なのか更新日時なのか検索エンジンからすれば不明だ。構造化データは、このようなサイトによって異なる形式を、一様な形式に整理をすることで検索エンジンが情報を分類しやすくなるのである。検索エンジンが情報を分類しやすくなるということは、インデクサビリティが向上するため、SEO対策につながる。

リッチリザルトの表示

さらに、インデクサビリティが向上すると、Googleの検索結果でリッチリザルトとして表示されることがある。リッチリザルトは、Googleの検索結果でパンくずリストやカールセルなど、通常の検索結果よりもよりリッチに表示されるため、SERPs（Search Engine Result Pages）の占有率を上げ、CTRを向上させることができる。

Google は構造化データを使用してページのコンテンツを認識します。サイトに関する具体的な情報を提供すると Google による認識に役立ち、よりリッチな機能を使って検索結果にサイトを表示できるようになります。構造化データになじみがない方は、構造化データの仕組みについての説明をご覧ください。

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構造化データのマークアップ方法

構造化データのマークアップ方法は、schema.orgで定義されてるProperty（属性）とValue（属性値）を用いて記述をする。JSON-LD、Microdata、RDFaの3つのシンタックス（形式）があるが、これから実装を検討している場合はJSON-LD形式で記述することをおすすめする。

下記が、JSON-LD形式をおすすめする理由である。

  • Googleが推奨している形式であること
  • HTMLへ依存せず影響がないこと
  • JavaScriptで一元化されるためまとめて記述できること

例えばブログの場合、JSON-LD形式では下記のような記述になる。

<script type="application/ld+json">
{
    "@context": "https://schema.org/",
    "@type": "BlogPosting",
    "@id": "https://dataliberate.com/2019/05/14/library-metadata-evolution-final-mile/#BlogPosting",
    "mainEntityOfPage": "https://dataliberate.com/2019/05/14/library-metadata-evolution-final-mile/",
    "headline": "Library Metadata Evolution: The Final Mile",
    "name": "Library Metadata Evolution: The Final Mile",
    "description": "When Schema.org arrived on the scene I thought we might have arrived at the point where library metadata  could finally blossom; adding value outside of library systems to help library curated resources become first class citizens, and hence results, in the global web we all inhabit.  But as yet it has not happened.",
    "datePublished": "2019-05-14",
    "dateModified": "2019-05-14",
    "author": {
        "@type": "Person",
        "@id": "https://dataliberate.com/author/richard-wallis/#Person",
        "name": "Richard Wallis",
        "url": "https://dataliberate.com/author/richard-wallis/",
        "image": {
            "@type": "ImageObject",
            "@id": "https://secure.gravatar.com/avatar/bbdd78abba6116d6f5bfa2c992de6592?s=96&d=mm&r=g",
            "url": "https://secure.gravatar.com/avatar/bbdd78abba6116d6f5bfa2c992de6592?s=96&d=mm&r=g",
            "height": "96",
            "width": "96"
        }
    },
    "publisher": {
        "@type": "Organization",
        "@id": "https://dataliberate.com",
        "name": "Data Liberate",
        "logo": {
            "@type": "ImageObject",
            "@id": "https://dataliberate.com/wp-content/uploads/2011/12/Data_Liberate_Logo-200.png",
            "url": "https://dataliberate.com/wp-content/uploads/2011/12/Data_Liberate_Logo-200.png",
            "width": "600",
            "height": "60"
        }
    },
    "image": {
        "@type": "ImageObject",
        "@id": "https://dataliberate.com/wp-content/uploads/2019/05/Metadata_Evolution_the_Final_Mile.jpg",
        "url": "https://dataliberate.com/wp-content/uploads/2019/05/Metadata_Evolution_the_Final_Mile.jpg",
        "height": "362",
        "width": "388"
    },
    "url": "https://dataliberate.com/2019/05/14/library-metadata-evolution-final-mile/",
    "isPartOf": {
        "@type" : "Blog",
         "@id": "https://dataliberate.com/blog/",
         "name": "Data Liberate Blog",
         "publisher": {
             "@type": "Organization",
             "@id": "https://dataliberate.com",
             "name": "Data Liberate"
         }
     },
    "commentCount": "1",
    "comment": [
        {
            "@type": "Comment",
            "@id": "https://dataliberate.com/2019/05/14/library-metadata-evolution-final-mile/#Comment1",
            "dateCreated": "2019-06-23 17:31:15",
            "description": "I've been looking for a decent metadata scheme for use in a home-brew library system for the past 4 years now. I'm a big user of schema.org. I found this very interesting, especially the part about reconciliation. I assume you're referring to the process of identifying duplicate representations of works. This has also been one of my biggest struggles. I'll still be waiting for schema.org to mature...",
            "author": {
                "@type": "Person",
                "name": "Jeff",
                "url": "http://schoenstatt.link"
            }
        }
    ],
    "about": [
        {
            "@type": "Thing",
            "@id": "https://dataliberate.com/category/bibframe/",
            "name": "Bibframe",
            "sameAs": [
                "https://en.wikipedia.org/wiki/BIBFRAME",
                "http://www.wikidata.org/entity/Q17050075"
            ]
        },
        "Data Liberate",
        {
            "@type": "Thing",
            "@id": "https://dataliberate.com/category/knowledge-graph/",
            "name": "Knowledge Graph",
            "sameAs": [
                "https://en.wikipedia.org/wiki/Knowledge_Graph",
                "http://www.wikidata.org/entity/Q648625"
            ]
        },
        {
            "@type": "Thing",
            "@id": "https://dataliberate.com/category/libraries/",
            "name": "Libraries",
            "sameAs": [
                "https://en.wikipedia.org/wiki/Library",
                "http://www.wikidata.org/entity/Q7075"
            ]
        },
        {
            "@type": "Thing",
            "@id": "https://dataliberate.com/category/schema-org/",
            "name": "schema.org",
            "sameAs": [
                "https://en.wikipedia.org/wiki/Schema.org",
                "http://www.wikidata.org/entity/Q3475322"
            ]
        },
        {
            "@type": "Thing",
            "@id": "https://dataliberate.com/category/structured-data/",
            "name": "Structured Data",
            "sameAs": [
                "https://en.wikipedia.org/wiki/Data_model",
                "http://www.wikidata.org/entity/Q26813700"
            ]
        }
    ],
    "wordCount": "488",
    "keywords": [
        "Bibframe2Schema.org",
        "Libraries",
        "Library of Congress"
    ],
    "aggregateRating": {
        "@type": "AggregateRating",
        "@id": "https://dataliberate.com/2019/05/14/library-metadata-evolution-final-mile/#aggregate",
        "url": "https://dataliberate.com/2019/05/14/library-metadata-evolution-final-mile/",
        "ratingValue": "2.5",
        "ratingCount": "2"
    }
}
</script>

Propertyが多く一見複雑に見えるが、schema.orgのBlogを参考にひとつひとつ丁寧に項目を埋めていけば問題ないだろう。

@typeの種類

構造化データの@typeの種類は複数存在し、常に最新に更新されている。そのため、構造化データを実装するにあたっては公式のschema.orgを確認しながら実装するとよいだろう。

下記によく利用される@typeをまとめているので参考にしてほしい。

構造化データの確認方法

構造化データの確認方法は、スキーママークアップバリデイターとリッチリザルトテストの2つがある。

スキーママークアップバリデイター

schema.orgが公式に提供しているスキーママークアップバリデイターから、「URLの取得」もしくは「コードスニペット」を入力することで構造化データの確認が可能だ。

確認できる項目は下記である。

  • 検出された構造化データのアイテム
  • 各アイテムのエラー数
  • 各アイテムの警告数

リッチリザルトテスト

Googleのリッチリザルトに対応しているかの観点では、Googleの提供しているリッチリザルトテストから、「URL」もしくは「コード」を入力することでリッチリザルト対応の確認が可能だ。

確認できる項目は下記である。

  • 検出された構造化データのアイテム
  • 重要な問題の検出
  • 重要ではない問題の検出

まとめ

  • 構造化データは、Googleなどの検索エンジンへ対して、ページの情報を構造化・整理することでより伝わりやすく提供するデータ形式
  • メリットは、インデクサビリティが向上することでSEO対策としても効果的なことと、Googleの検索結果でリッチリザルトとして表示されること
  • マークアップ方法は、JSON-LD形式で記述することがおすすめ
  • 確認方法は、スキーママークアップバリデイターとリッチリザルトテストの2つ

記事の著者

HIRILUK

HIRILUK編集長

HIRILUKの創設者。十数年に渡り一貫してSEO業務に携わる。年間12億PVのECサイトのSEO戦略室にてSEO対策を推進。その後もオウンドメディアの立ち上げ、SEOコンサルティング、SEOセミナーなどを多数経験。
HTML5プロフェッショナル認定試験取得、GAIQ（Googleアナリティクス個人認定資格）取得。

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