AI Overviews (AIオーバービュー)における構造化データの重要性
構造化データの重要性
GoogleのAI Overviewsは、ユーザーの検索クエリに対して、ウェブ上の情報を要約・整理して自然な文章で回答を生成する機能です。このAI Overviewsに自社サイトのコンテンツが参照され、掲載されるためには、いくつかのSEOのポイントがあります。その中でも、構造化データの活用は非常に重要とされています。
AI Overviewsにおける構造化データの役割
AI Overviewsは、Googleの生成AI「Gemini」を活用してコンテンツを理解し、要約します。このAIがウェブページの内容を正確に理解し、適切に抽出するために、構造化データが役立ちます。
構造化データを適切に設定することで、Googleにページの内容や構造を正確に伝えられ、情報の認識精度が向上します。これにより、AI Overviewsに引用される可能性が高まります。
活用すべき構造化データの種類
コンテンツの種類に応じて、適切な構造化データをマークアップすることが推奨されています。
- FAQPage（よくある質問）: FAQ形式のページであれば、
FAQPageの構造化データを使用することで、AI Overviewsで質問と回答の形式で表示されやすくなります。これは音声検索での回答としても採用されやすくなる可能性があります。 - Recipe（レシピ）: レシピサイトであれば、材料や手順などを
Recipeの構造化データでマークアップすることで、AIがレシピ情報を正確に理解しやすくなります。 - Product（商品）: ECサイトや物販サイトであれば、商品名、価格、在庫状況などを
Productの構造化データで記述することで、AIが商品情報をより正確に認識します。 - BlogPosting/Article（記事）: 記事コンテンツの場合、
BlogPostingやArticleなどの構造化データを使用することで、記事の評価向上に繋がります。 - LocalBusiness（ローカルビジネス）: 店舗情報などであれば、
LocalBusinessの構造化データを使用することで、MEO（マップ検索エンジン最適化）に直結し、AI Overviewsでも地域関連の質問に対して情報が提供されやすくなります。
構造化データ実装のポイント
- Schema.orgの推奨: Google、Microsoft、Yahoo!などの主要検索エンジンが共同で立ち上げた「Schema.org」は、構造化データの標準規格です。このSchema.orgに沿った語彙（ボキャブラリ）を使用してマークアップすることが推奨されます。
- 記述場所: 構造化データは、
<head>内、または<body>タグの末尾に記述することが推奨されています。 - コンテンツの品質: 構造化データはあくまで補助的なものであり、最も重要なのは「高品質で信頼性のある、ユーザーファーストのコンテンツ」であることです。E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）の向上や、検索意図への深い理解に基づいたコンテンツ作成が、AI Overviewsに引用されるための基本となります。
- 分かりやすい文章構造: 見出しや箇条書き、表などを使って情報を論理的に整理し、読みやすい文章にすることもAIによる理解を助けます。
Googleは、「AI Overviewsに表示されるために特別な対策は必要なく、Google Search Essentialsに沿った質の高いコンテンツを作成することが重要」と述べていますが、構造化データは、その「質の高いコンテンツ」をGoogleがより正確に理解するための強力なツールであると言えます。
AI Overviewsは今後も進化していくことが予想されるため、構造化データの適切な活用は、AI時代のSEO戦略においてますます重要になっていくでしょう。
構造化データとは
構造化データとは、簡単に言うと「あらかじめ決められた形式や構造に従って整理されたデータ」のことです。人間だけでなく、コンピューターも効率的に理解し、処理できるように設計されています。
具体的な特徴としては、以下のような点が挙げられます。
- 行と列の概念: ExcelやCSVファイルのように、データが表形式で整理されており、各列に特定の種類のデータ（例：氏名、住所、商品名、価格など）が格納されます。
- 明確なスキーマ（定義）: データの属性や関係性が事前に定義されています。例えば、「顧客データ」であれば、「顧客ID」「氏名」「住所」「電話番号」といった項目が明確に決まっています。
- 検索・集計・比較のしやすさ: 構造化されているため、特定の条件でデータを検索したり、集計したり、異なるデータを比較したりする作業が非常に容易です。
- データベースでの管理: リレーショナルデータベース（RDB）などで効率的に管理され、SQLなどのデータベース言語でデータの操作が可能です。
構造化データの例:
- 企業の顧客情報（氏名、住所、電話番号、メールアドレスなど）
- 財務データ（売上、費用、利益など）
- 人事データ（社員番号、氏名、部署、役職など）
- 在庫管理データ（製品ID、製品名、価格、在庫数など）
- Webサイトのアクセスログデータ（アクセス日時、IPアドレス、閲覧ページなど）
構造化データのメリット:
- 効率的なデータ処理: コンピューターがデータを素早く理解し、分析できます。
- データの整合性: 決まった形式で入力されるため、データのばらつきが少なく、正確性が保たれやすいです。
- 分析・レポート作成の容易さ: 整理されているため、データ分析ツールやBIツールなどでの活用がしやすいです。
- SEOへの貢献: Webページにおいては、構造化データをマークアップすることで、検索エンジンがページの内容をより正確に理解し、検索結果にリッチリザルト（画像や評価、価格などの追加情報）を表示させることが可能になります。
対義語としては、「非構造化データ」があります。これは、テキスト、画像、音声、動画など、特定の構造を持たないデータのことです。
構造化データは、企業活動における様々なデータの管理や分析、そしてWeb上での情報伝達において非常に重要な役割を担っています。
