構造化データ（JSON-LD）入門：AI検索に効かせる方法
構造化データは、ページ上の“事実”に印を付けて、機械が推測せずに読めるようにする仕組みです。AI検索では、その明確さが、あなたの内容を正しく理解・引用してもらう助けになります。
構造化データとは
ふつう、価格や著者はページ上のただの文字です。人は理解できますが、機械は推測するしかありません。構造化データは、標準的な語彙で「これは価格」「これは著者」「これはレシピ」と伝える、見えない印を付けます。最も一般的な形式が JSON-LD——ページの <head> に置く小さなコードの塊です。
共通の語彙は Schema.org で、検索エンジンが使い、AIも次第に参照しています。
特に効く場面
- 記事・ブログ — 著者・公開日・見出し。
- 商品 — 価格・在庫・評価。
- 店舗・ローカルビジネス — 名称・住所・営業時間・電話。
- FAQ・ハウツー — 質問と手順。
機械が読み違えそうな事実をページに書いているなら、構造化データが迷いを消します。
そのまま使える例（Article）
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "Article",
"headline": "記事のタイトル",
"author": { "@type": "Person", "name": "山田 花子" },
"datePublished": "2026-06-19",
"description": "記事の1行要約。"
}
</script><head> に置きます。@type を内容に合わせて変えましょう——Product・LocalBusiness・Recipe・FAQPage など、Schema.org に多数定義されています。
正直に使う2つのルール
- ページに実在するものだけを記述する。 表示していない評価や価格に印を付けるのは検索ガイドライン違反で、逆効果になり得ます。
- 常に同期させる。 表示している価格が変わったら、構造化データも更新します。
まとめ
構造化データは、AIが事実を正しく読んでくれることを“祈る”か、はっきり“伝える”かの違いであり、GEOの全体像の「理解できる形にする」工程の1つです。まず主要ページに合う型を1つだけ始め、正直さを保てば、推測の余地をまるごと取り除けます。