本記事は、2024年10月 7日に Search Engine land で公開された Olya Ianovskaia氏 の「Structured data and SEO: What you need to know in 2025」を翻訳した記事です。
構造化データがなぜ重要なのか、使用するべき主要なスキーマタイプ、そしてリッチリザルトの可視性を最大化するための高度なテクニックについて解説します。
検索エンジンは、ユーザーエクスペリエンスを向上させるために構造化データへの依存をますます強めており、この傾向は2025年以降も続くと考えられます。そのため、構造化データは単なる「付加価値」ではなく、あらゆるSEO戦略において欠かせない要素となっています。
ここでは、構造化データが重要な理由、注目すべきトレンド、主要なスキーマタイプ、高度な技術を含む「構造化データ」についての基礎と応用を詳しく説明します。
目次
構造化データとは、ウェブページ上のコンテンツを整理し、ラベル付けするための標準化された形式です。これにより、検索エンジンはコンテンツをより効率的に理解できるようになります。
たとえばGoogleは、構造化データを活用することで、検索結果画面（SERP）において拡張リストやリッチリザルトといった特別な機能を表示しています。これらの機能を通じて、特にエンティティベースの検索で、ウェブサイトの可視性とオーガニックリーチが向上します。
1. 語彙（Vocabulary）
構造化データで最も一般的に使用される語彙は、オープンソースのフレームワークであるSchema.orgです。このライブラリには、広範な「タイプ」と「プロパティ」が含まれています。
例として、ProductやEventといった数百種類の定義済みタイプ、またname、price、descriptionのようなプロパティがあります。これらは、コンテンツの種類や特性を詳細に指定するために使用されます。
2. 形式（Format）
構造化データを実装する際には、Googleなどの検索エンジンが推奨するJSON-LD（JavaScript Object Notation for Linked Data）が最適な形式とされています。
JSON-LDは、構造化データをHTML内の<script>タグにカプセル化する形で実装し、HTML本体から分離することで柔軟性が向上します。この形式は特に、大規模なウェブサイトでの動的コンテンツ管理に有用です。さらに、実装が簡単でメンテナンスの手間も軽減される点が特徴です。
3. 検証（Validation）
リッチリザルトを獲得するためには、構造化データを正しく実装することが不可欠です。そのため、以下のようなツールを活用して検証を行うことが推奨されます。
これらのツールは、スキーマのエラーや不足を検出し、構造化データが有効かつ検索エンジンで正しく処理されることを確認します。
構造化データは、検索エンジンがウェブサイトのコンテンツをより深く理解し、ページのインデックス化や検索結果での表示方法を向上させるための重要な手段です。
これにより、ブランドは音声検索や画像検索といった競争の少ない検索分野でオーディエンスにリーチすることが可能となり、従来のSEOの枠を超えてトラフィックやエンゲージメントを促進することができます。
近年、ナレッジパネルや注目のスニペットなど、多くのSERP機能が検索結果内で直接回答を提供するために構造化データに依存しています。これにより、ユーザーはパブリッシャーのサイトを訪れることなく必要な情報を取得できるようになり、いわゆる「ゼロクリック検索」が増加しています。
ゼロクリック検索の普及により、構造化データはSEOにおいてさらに重要な役割を果たすようになりました。これらのSERP機能は、クリックによる訪問を直接的に促進することが難しい場合もありますが、次のような効果をもたらします。
さらに、リッチリザルトに頻繁に表示されることで、トップオブマインド認知度（TOMA）が強化されます。特に、信頼性と権威性を評価するEEAT（専門性・権威性・信頼性）の観点から、信頼されるブランドを築くことがSEOの成功に欠かせません。
新しいスキーマタイプが定期的に登場する中で、以下の「エバーグリーン」と呼ばれるスキーマタイプは、その有効性が長期的に実証されています。
以下のアプローチは特に目新しいものではありませんが、ユーザーの行動が進化し続ける中で、2025年までにその重要性がさらに高まると予測されています。
エンティティベースの検索では、検索エンジンが個別のキーワードではなく、エンティティ（人、場所、物、概念）を優先して扱います。
これにより、検索エンジンは単語そのものやその間の関係だけでなく、エンティティ間のつながりや、それらがどのように広い文脈に適合するかを深く理解できるようになります。
これらのスキーマを活用することで、Googleがコンテンツをより深く理解できるようになり、SEOの成果がさらに向上します。
Speakableスキーマ（現在Googleでベータ版）は、音声検索結果の最適化に役立つ重要なツールです。
マルチモーダル検索は、テキスト、画像、音声など複数の形式の入力を組み合わせて検索クエリを実行できる機能です。このトレンドは、異なるデータ形式を同時に処理するAIモデルによって支えられています。
スキーマのネストは、構造化データ内で複雑な関係を表現するための方法です。これにより、検索エンジンはデータポイント間の接続を理解し、コンテキストに基づいたリッチリザルトを提供できます。
構造化データは、現在すでに多くのWebサイトにとって、規模を問わずSEO成功の鍵となる要素の一つです。
数百種類におよぶスキーマタイプ、数十種類のGoogleの検索結果ページ（SERP）の機能、さらにはAIや音声検索の用途が広がる中で、構造化データの重要性は2025年以降もますます増していくと予想されています。
Googleをはじめとする検索プラットフォームが進化し続ける中で、構造化データを慎重かつ創造的に活用することが、競争上の大きな優位性をもたらします。
これにより、現在利用可能な機能の可視性を最大化するだけでなく、将来的なチャンスを捉えるための準備を整えることが可能になります。
2002年設立から、20年以上に渡りSEOサービスを展開。支援会社は延べ2,000社を超える。SEO/CRO（コンバージョン最適化）を強みとするWebコンサルティング会社。日本初のSEO情報サイトであるSEO Japanを通じて、日本におけるSEOの普及に大きく貢献。
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