構造化データの実装

Schema.orgマークアップでLLMが情報を正確に理解できるようにする実践テクニック

なぜLLMOに構造化データが重要なのか

LLM（大規模言語モデル）は、Web上のコンテンツをクロール・学習する際に、構造化データを重要なシグナルとして利用します。JSON-LD形式の構造化データは、ページの意味・構造・関係性を機械可読な形で伝えるため、LLMがコンテンツを正確に理解し引用する確率を大幅に高めます。

Googleの検索エンジンだけでなく、ChatGPTやGeminiなどのAIもSchema.orgの語彙を参照しています。構造化データを適切に実装することで、従来のSEO（リッチリザルト）とLLMO（AI引用）の両方に効果があります。

すべてのSchema.orgタイプがLLMOに等しく効果的なわけではありません。AIが回答を生成する際に特に参照しやすいタイプを優先的に実装することが重要です。

構造化データは正しく実装しなければ効果がありません。以下のベストプラクティスを守り、LLMが確実にデータを読み取れるようにしましょう。

JSON-LDジェネレーターツール（Merkle等）を使えばコード生成が効率化できる

Next.jsのgenerateMetadata内でJSON-LDを組み込むとビルド時に静的生成できる

構造化データを実装した後は、正しく認識されているかを定期的に検証することが重要です。LLMへの効果は即座に測定しにくいため、まずはGoogleのツールで技術的な正確性を確認し、並行してAIの引用状況をモニタリングします。

FAQPageスキーマが最も効果的です。質問と回答のペアをマークアップすることで、LLMが回答生成時に引用しやすくなります。次いでHowTo、Article、DefinedTermが有効です。

いいえ、構造化データはLLMOの要素の一つです。コンテンツの質、サイトの権威性、情報の鮮度など他の要因も重要です。ただし、構造化データの実装はLLMがコンテンツを正確に理解するための基盤として非常に重要です。

JSON-LDが推奨です。Googleも公式にJSON-LDを推奨しており、HTMLに手を加えずに実装でき、LLMにとっても機械可読性が高いフォーマットです。