構造化データ: スキーマ マークアップが 2020 年の SEO の最優先事項である理由

公開: 2020-04-22

2020 年に注力する必要がある SEO の取り組みが 1 つあるとすれば、検索エンジンでのコンテンツの潜在的な可視性を最大化するために、構造化データの実装をできるだけ多くのコンテンツに拡大することです。

構造化データとは

構造化データは、Web ページのコンテンツに関する情報を提供および分類するための標準化された形式です。 一般的な例には、ビデオ、レビュー、組織、FAQ などのスキーマが含まれます。 スキーマ マークアップを実装してコンテンツを説明する構造化データを作成すると、Google はコンテンツが何であるかをよりよく理解できるようになり、多くの場合、ランキングが強化され、より効率的かつ頻繁にインデックス登録されるようになります。 構造化データはリッチな検索結果を可能にすることもでき、検索結果内でより多くの可視性を提供できます。

Web サイトにはどのような種類の構造化データを使用すればよいですか?

コンテンツに関連するすべてのスキーマ マークアップを実装する必要があります。 明らかに、実装の容易さと業績への潜在的な影響に基づいて優先順位を付ける必要があります。 しかし、理論的には、可能な限り効果的にスケール フォワードするには、費用対効果の高い方法で大規模に実装できる構造化データをすべて実装する必要があります。

Google の次のページは、さまざまなタイプの構造化データのさまざまなスキーマ マークアップが、Google による検索結果にどのように反映されるかを示しています: https://developers.google.com/search/docs/guides/search-gallery

文字通り何百もの潜在的なスキーマ マークアップの機会があることに注意する必要がありますが、Google は現在、それらのはるかに小さなサブセットのみを検索結果の拡張に使用しています。 そうは言っても、拡張機能のリストは急速に増え続けており、すべてのスキーマの機会を評価し、現在 Google で使用されているかどうかに関係なく、拡張するのに法外な費用がかからないと仮定して、適切なスキーマを実装することは間違いなく理にかなっています。または他のエンジン。

現在、すぐに実装するための候補リストに含める必要がある最も一般的なバリアントは次のとおりです。

  • 記事– ニュースおよびブログ投稿用
  • ブレッドクラム ナビゲーション– ブレッドクラムが SERP に表示されるようにする
  • FAQ – 質問と回答の形式で、強調スニペットのランク付けに役立ちます。
  • ハウツー– 手順については、注目のスニペットのランク付けに役立ちます。
  • ローカル ビジネス– すべてのローカル ユニバーサル検索結果へのインクルージョンを最大化
  • ロゴ– ナレッジ パネルに含まれる画像を制御します
  • 組織– ナレッジ パネルで会社情報を管理します
  • 製品– オンラインで販売されているすべての製品
  • レビュー SERPにサードパーティのレビューを表示します
  • サイトリンク– SERP に内部検索ボックスを表示する
  • 動画– 動画コンテンツに基づいてランク付けし、SERP にサムネイルを表示します

これらのマークアップの機会は、ほとんどのビジネスに最も影響を与える傾向があるため、最初に注目する価値がありますが、ビジネスとコンテンツに適用できるすべての機会を評価し、ビジネス目標に基づいて優先順位を付ける必要があります。

幸いなことに、これらのマークアップを実装すると、Google Search Console を活用して、スキーマが正しく実装されているかどうかを確認できるようになり、スキーマ マークアップのパフォーマンスも確認できるようになります。

構造化データのスキーマ マークアップを実装する最良の方法は何ですか?

スキーマ マークアップを構築する主な 2 つの方法は、手動でコーディングする (できれば JSON-LD を使用する) か、構造化データ ハイライター ツールを使用することです。 コーディングの習熟度とマークアップする内容に応じて、どちらかを選択することをお勧めします。

データ ハイライト ツールの手順については、こちらを参照してください。

次のデータに対してのみ機能することに注意してください。

  • データ ハイライター: 記事
  • データ ハイライター: 書評
  • データ ハイライター: イベント
  • データ ハイライター: ローカル ビジネス
  • データ ハイライター: 映画
  • データ ハイライター: 製品
  • データ ハイライター: レストラン
  • データ ハイライター: ソフトウェア アプリケーション
  • データ ハイライター: TV エピソード

そのリストを超えてデータをターゲットにしたい場合は、手動でコーディングする必要があります。 コードを手動で記述している場合、Google は、可能性のある代替手段ではなく、JSON-LD ですべてのスキーマ マークアップをコーディングすることをお勧めします。

上記のスキーマの例はすべて、コード例のあるページにリンクしています。

これらの Google ヘルプ ページ以外のリソースを探している場合は、Schema.org with Microdata に注意してください。

ただし、そのサイトは、特にスキーマ マークアップを初めて使用するユーザーにとっては、混乱を招く可能性があります。 他の Google ヘルプ ページは、おそらく最も学習しやすいリソースです。

構造化データ テスト ツールは、実装前に QA プロセスに追加するのに役立ち、エラーのデバッグに役立ちます。

構造化データにスキーマ マークアップを使用するためのベスト プラクティスは何ですか?

以下は、構造化データのスキーマ マークアップを作成および実装する際に使用する必要があるベスト プラクティスの要約リストです。

構造化データのベスト プラクティス

  1. ページ上のユーザーにのみ表示されるマークアップ コンテンツ
  2. 可能であれば、追加の推奨機能を定義する
  3. JSON-LD マークアップ形式を利用する
  4. Google 構造化データ テスト ツールを使用して、実装前にスキーマ マークアップを検証します
  5. この記事の最後にある手順に従ってスキーマを実装します。
  6. 少なくとも、ホームページに組織のマークアップを実装する
  7. 実装の数日後 (または、Google が新しいスキーマ マークアップを再インデックスして処理した直後) に、Google Search Console をチェックして、エラーがないことを確認し、スキーマが SEO パフォーマンスに与える影響を理解します。
  8. 情報やページが変更されるたびにマークアップを更新する
  9. Google Search Console でのパフォーマンスや、ブランド名、強調スニペット、動画の配置などのランキングを監視して、潜在的な改善の機会をよりよく理解します。

構造化データを使用すると機能が表示されますが、リッチリザルト機能が保証されるわけではありません。 Google のアルゴリズムは、最高のユーザー エクスペリエンスを提供すると思われるものに基づいて検索結果を調整します。 デバイスの種類、検索履歴、および場所は、アルゴリズムで役割を果たす他の多くの要因の 1 つです。 更新を行う前にGoogle の構造化データ ガイドラインを参照することで、検索結果機能を保証できる可能性が高くなります。

実際の実装に関しては、良い結果を得るための堅実な 5 ステップのアプローチを次に示します。

構造化データ導入戦略への 5 つのステップ

  1. すべてのページに実装できるサイト全体のマークアップを決定します (つまり、名前、URL、説明)。 最も一般的なページ タイプであるThingのスキーマ マークアップを確認します
  2. スキーマ マークアップの恩恵を受けるサイト セクションを決定します。 製品、イベント、およびサービス ページはすべて、一般的に使用されるページ タイプです。 アイデアについては、完全なスキーマ階層参照してください。
  3. itemscope、itemprop、および itemtype の仕様を実装するために、スキーマ語彙を利用します。 すべての必須属性とできるだけ多くの推奨属性を定義します。
  4. 構造化データ テスト ツール利用して、正しく実装されていることを確認します。
  5. いくつかのページを公開します。 結果を監視するには、Search Console のリッチカードまたは構造化データ レポートを参照してください。 構造化データ内にエラーが見つかった場合は、 Fetch as Googleで再テストしてください すべてのエラーを特定して修正したら、残りのページを起動してプロセスを繰り返します。

構造化データの使用と再利用への傾向は明らかであり、可視性と競争上の地位の機会の観点から、時間が経つにつれてますます重要になります。 サイト上のすべての潜在的な構造化データに対してスキーマ マークアップを実装するための綿密な計画を立てるときが来ました。 検索エンジンなどによるスキーマの使用方法の変更や更新を定期的に再評価するシステムを作成して、構造化データ戦略に積極的に取り組むことができるようにしてください。