LLMO対策に効果的な構造化データは？今すぐできる実装方法5ステップで分かりやすく解説！

最近、Google検索よりもChatGPTやGeminiで情報を探すことが増えていませんか？この大きな変化の中で、多くの企業が直面している課題があります。それは、従来のSEO対策だけではAI検索に対応できないという現実です。

そこで必要になるのがLLMO（Large Language Model Optimization）です。日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。

簡単に言えば、SEOのAI版です。LLMO対策の核心は、実は意外とシンプルです。それが構造化データの実装です。

この記事では、専門的な知識がなくても今日から始められる実践的な構造化データ実装方法を、多くの企業様のWebマーケティングを支援しているスリードット株式会社のコンサルタントが5つのステップでお伝えします。今が、まさに先行者利益を得る絶好のチャンスです。

LLMOの核心は構造化データにあり

LLMOの核心は構造化データにあり

これからは、AIが情報を理解しやすい形式で提供するテクニカルLLMOがより重要になります。テクニカルLLMOの核心と言えるのが、構造化データです。

では、AIがどうやって情報を選んでいるのか、少し仕組みを理解しておきましょう。AIエージェントが情報を取得する方法は、主に2つあります。

事前学習データ

一つ目は、事前学習データです。AIモデルが学習期間中に読み込んだ、膨大なWebページの情報を記憶しています。

ただし、これには限界があります。学習データのカットオフ日以降の情報は含まれていませんし、すべてのWebページを学習しているわけでもありません。

リアルタイムウェブ検索

二つ目が、リアルタイムウェブ検索という仕組みです。これは、ユーザーが質問した時に、リアルタイムでWebから情報を検索して取得する方法です。

ChatGPT SearchやPerplexity、Google AI Overviewsがこの方式を採用しています。

重要なのは、このリアルタイムウェブ検索の仕組みです。AIは基本的に、検索エンジンと同じようにWebページを探します。そして、見つけたページの中から、質問に最も適した情報を抽出します。

ここで登場するのが構造化データです。Webページの情報が構造化されていると、AIは「これは記事のタイトル」「これは著者名」「これは公開日」といった情報を正確に理解できます。

構造化されていないページよりも、はるかに理解しやすくなります。

たとえるなら、図書館で本を探す時を想像してください。背表紙にタイトルと著者名がきちんと書かれている本と何も書かれていない本。どちらが探しやすいかは明白です。

構造化データは、AIにとっての背表紙情報のようなものです。

LLMOで今すぐ実装すべき3つの構造化データ

LLMOで今すぐ実装すべき3つの構造化データ

このセクションでは、最も効果が高く、かつ実装しやすい以下3つの構造化データに絞って解説します。

  • Article schema
  • FAQ schema
  • Organization schema

上記3つを実装するだけで、あなたのサイトはAI検索に対応した基盤が整います。それぞれのschemaについて、なぜ必要なのか、どう実装するのか、そしてコピペで使えるコード例まで、すべてお伝えします。

Article Schema

構造化データには様々な種類がありますが、まず最初に実装すべきなのがArticle schemaです。これは、ブログ記事やコラム、ニュース記事などに使う構造化データで、記事の基本情報をAIに伝える役割があります。

Article schemaで記述する主な情報は以下です。

  • 記事のタイトル
  • 著者名
  • 公開日
  • 更新日
  • 画像

これらの情報を機械が読み取れる形式で提供することで、AIはその記事の内容や信頼性を正確に判断できるようになります。

実装方法は、JSON-LD形式という記述方法を使うことが多いです。難しそうに聞こえるかもしれませんが、心配いりません。

以下のようなコードを、あなたの記事ページのセクション内にコピー&ペーストするだけです。

このコードで注意すべき点がいくつかあります。日付は必ずISO 8601形式で記述してください。つまり「2025-10-11」のような形式です。「2025/10/11」や「11-10-2025」では認識されません。

画像は、できれば3つの異なるアスペクト比で用意すると効果的です。1:1、4:3、16:9の3種類があると様々な表示形式に対応できます。

実装したら、必ずGoogleのRich Results Testで検証してください。ここにあなたのページURLを入力すれば、構造化データが正しく実装されているか確認できます。

エラーが出たら、この記事の後半にあるトラブルシューティングのセクションを参考にしてください。

FAQ Schema

FAQ schemaはAI引用率を向上させる効果の高い構造化データの一つです。

FAQ schemaは、よくある質問とその回答をペアで記述します。たとえば「返品期限はいつまでですか？」という質問と、「商品到着後30日以内であれば返品可能です」という回答のようにです。

ここで重要なのは、どんな質問を選ぶかです。効果的な質問を選ぶコツは3つあります。

  1. 顧客から実際によく聞かれる質問を選びましょう。
    カスタマーサポートに寄せられる質問や、営業担当が頻繁に受ける質問をリストアップしてください。月に10件以上問い合わせがある質問はFAQに入れる価値があります。
  2. Google検索で「People Also Ask」に表示される質問を参考にします。
    あなたの業界やサービスに関連するキーワードで検索すると関連質問が表示されます。それらは、多くの人が知りたがっている質問です。
  3. 購入や問い合わせの決定に直結する質問を優先します。
    価格、配送方法、返品ポリシー、支払い方法といった情報はユーザーの意思決定に直接影響します。

実装コードは以下のようになります。

一つ注意点があります。2023年8月にGoogleは、FAQリッチリザルトの表示を政府や医療の権威サイトのみに制限しました。つまり、一般の企業サイトではGoogle検索結果にFAQが目立つ形で表示されなくなりました。

でも、心配いりません。AI検索ではFAQ schemaは依然として極めて有効とされています。むしろ、AI引用率向上という点では最も効果的な構造化データです。

Google検索でのリッチリザルトは表示されなくても、LLMOのために実装する価値は十分にあります。

Organization Schema

Organization schemaは企業や組織の基本情報を記述する構造化データで、最もシンプルで実装しやすいものです。まずはこれから始めることをお勧めします。

Organization schemaで記述する情報は、会社名、ロゴ、所在地、SNSアカウントなどです。これらの情報を提供することで、AIはあなたの会社が実在する信頼できる企業であることを理解できます。

E-E-A-Tの向上にも直結します。

実装は簡単です。会社概要ページのセクションに、以下のコードを追加するだけです。

sameAsの部分には、あなたの会社のSNSアカウントURLを記載します。Facebook、Twitter（X）、LinkedIn、InstagramなどのURLを配列形式で並べてください。これらのSNSアカウントがあることで、企業としての信頼性がさらに高まります。

Organization schemaは一度実装すれば、頻繁に更新する必要はありません。会社情報が変わった時だけ更新すればOKです。

今日から始める構造化データ実装5ステップ

今日から始める構造化データ実装5ステップ

構造化データの実装方法は分かった。でも、「どの順番で進めればいいの？」「いつまでに何をすればいいの？」そんな疑問が浮かんでいませんか。このセクションでは時間軸に沿った具体的なロードマップをお示しします。

完璧を目指さず、小さく始めて徐々に拡大していく段階的なアプローチが、成功への最短ルートです。

【今日】最小限の実装から始めよう

今日、この記事を読み終えたらやってほしいことはたった一つ、会社概要ページにOrganization schemaを実装することだけです。これなら30分あれば完了します。

具体的な手順を説明します。

  1. 先ほどのOrganization schemaのコード例をあなたの会社情報に書き換えてください。
    会社名、URL、ロゴのURL、住所、電話番号、SNSアカウントのURLを実際の情報に置き換えます。
  2. 会社概要ページのHTMLを開きます。
  3. 構造化データコードをコピー
  4. <head>と</head>の間に、コピーしたコードをペーストしてください。
  5. 保存
  6. Rich Results Testで検証
    アクセスして、あなたの会社概要ページのURLを入力してください。
  7. 画面に「このページは構造化データの対象です」と表示されたら成功です。
    緑色のチェックマークが付いて、Organization schemaが認識されていることが確認できます。
  8. エラーが表示されたら、エラーメッセージをよく読んで該当箇所を修正してください。

たったこれだけです。小さな成功体験が、次のステップへのモチベーションになります。

WordPressなら5分でプラグイン実装

WordPressをお使いの方は、プラグインを使えば、コードを一切書かずに構造化データを実装できます。

最もお勧めなのが、Rank Math SEOというプラグインです。無料版でも十分な機能があり日本語にも対応しています。

初回起動時にセットアップウィザードが表示されます。基本的に推奨設定のまま進めて問題ありません。

サイトの種類を選択する画面では、あなたのサイトに最も近いものを選んでください。

セットアップが完了したら、各記事の編集画面を開いてみましょう。記事の下部に、Rank Mathのメタボックスが表示されているはずです。

ここで、構造化データの設定ができます。

  • Article schema：Schemaタブを開くと自動的に生成されています。
  • FAQ Schema：記事編集画面でRank MathのFAQブロックを挿入します。質問と回答を入力すれば自動的にFAQ schemaが生成されます。
  • Organization schema：Rank Math→一般設定→会社情報で設定できます。会社名、ロゴ、所在地、SNSアカウントなどを入力すれば完了です。

他のプラグインとしては、Yoast SEO（無料/有料版99ドル）やSchema Pro（年間79ドル）もあります。初心者にはRank Mathが最も使いやすく、無料版の機能も充実しているのでお勧めです。

【1週間で】優先度の高いページへ展開する

Organization schemaの実装が完了したら、次の1週間で、優先度の高いページに構造化データを展開していきましょう。

まず、どのページから手をつけるべきか決める必要があります。判断基準は3つです。

判断基準 判断方法
アクセス数 Google Analyticsでページビュー数が多い順上位5〜10ページをリストアップ
コンバージョンへの貢献度 Google Analyticsを使うと、コンバージョンに至る経路が分かる
検索順位 Search Consoleで、検索パフォーマンスの高いページを確認

上記の基準で、優先度の高いページを5〜10個選んだら、1日1ページずつ実装していきます。ブログ記事やコラムページにはArticle schemaを、FAQページにはFAQ schemaを実装してください。

1ページあたりの作業時間は、慣れれば30分程度です。1週間で5〜7ページ実装できれば十分でしょう。

全ページに実装しようと焦る必要はありません。実際、アクセスの80%は上位20%のページに集中していることがほとんどです。

実装したページは、必ずスプレッドシートなどで管理して、以下を記録しておきましょう。

  • ページURL
  • 実装した構造化データの種類
  • 実装日
  • Rich Results Testの結果

上記を記録しておくと、後で効果測定する際に役立ちます。

【1ヶ月で】効果測定とPDCAサイクルを回す

実装から1ヶ月経ったら、効果測定を始めましょう。構造化データの効果は、通常1〜3ヶ月かけて徐々に現れてきます。

GA4でAI経由流入測定準備

まず必要なのが、AI検索からの流入を追跡する仕組みです。Google Analytics（GA4）で設定しましょう。

目的に応じて複数の方法がありますが、最も推奨されるのはカスタムチャネルグループの作成です。

この方法を使うと、「オーガニック検索」「参照」などと並列で「AI検索」という流入チャネルをレポートに表示でき、日々の分析が非常にスムーズになります。

「参照元 / メディア」で「次と一致（正規表現」を選択し、以下式を入力します。

これで、参照元URLに「chatgpt.com」「perplexity.ai」「gemini.google.com」などが含まれる場合にイベントを発火させることができ、AI検索経由の流入が計測できるようになります。

チャネルのリストでは、作成したAI流入測定用のチャネルをドラッグ＆ドロップで「参照（Referral）」チャネルよりも上に移動してください。GA4は上から順に条件を評価するため、AI流入測定用のチャネルを上にしないと、AIからの流入が「参照」に分類されてしまいます。

測定するKPI

測定すべきKPIは3つです。

一つ目は、AI検索からの流入数です。GA4の探索レポートで、セッションソースごとの流入数を確認しましょう。

二つ目は、滞在時間とページビュー数です。

AI検索経由のユーザーは、通常の検索経由のユーザーより明確な意図を持って訪問しています。そのため、滞在時間が長く、複数ページを閲覧する傾向があります。

三つ目は、コンバージョン率です。問い合わせ数や購入数を追跡しましょう。

データに基づいた改善プロセス

データを見ながら、改善点を見つけていきます。たとえば、こうした細かな最適化を繰り返すことで、効果は徐々に高まっていきます。

  • 特定のページからのAI流入が多い→そのページと類似したコンテンツを増やす
  • FAQ schemaを実装したページの引用率が高い→FAQを拡充する

月に一度、簡単なレポートを作成することをお勧めします。AI流入数の推移、主な流入元AIプラットフォーム、コンバージョンへの貢献などをまとめておけば説明にも使えます。

ROIの計算も重要です。構造化データの実装にかかった時間を時給換算して、それに対してどれだけの流入増加や売上増加があったかを計算します。

焦らず、継続することが大切です。長期的な視点で、コツコツと改善を重ねていきましょう。

構造化データでGoogleペナルティを避けるための注意点

構造化データでGoogleペナルティを避けるための注意点

最後に、絶対にやってはいけないことをお伝えします。これらをやると、Googleからペナルティを受ける可能性があります。

非表示コンテンツへのマークアップ

先ほども触れましたが、これは最も重要です。構造化データで記述した内容は、必ずページ上にも表示されている必要があります。

たとえば、実際には5段階評価で平均3.5の商品なのに、構造化データでは4.8と記述する。これは明らかな違反ですので、すぐにやめてください。

スパム的なキーワード詰め込み

構造化データの中に、不自然にキーワードを詰め込むのもNGです。たとえば、記事のheadlineに「SEO対策 方法 初心者 簡単 効果的 2025年 最新 完全ガイド」のように、キーワードを並べるだけのタイトルを付けるのは避けましょう。

構造化データも、通常のコンテンツと同じく、ユーザーにとって自然で有益な情報であるべきです。

虚偽の情報

これは当然ですが、嘘の情報を構造化データに書いてはいけません。特にレビューや評価に関しては厳しく監視されています。

自作自演のレビューやサクラレビューを構造化データに含めると、サイト全体の信頼性が損なわれます。本物のユーザーレビューのみを使用してください。

ペナルティを避けるための基本原則

結局のところ基本原則は一つ、ユーザーファーストであることです。この原則を守っていれば、ペナルティを受けることはまずありません。

構造化データは、ユーザーがより良い情報を得られるようにするためのものです。検索エンジンやAIを騙すためのものではありません。

Search Consoleに警告が届いたら、すぐに対応してください。無視すると状況は悪化するだけです。

警告の内容をよく読んで、該当する箇所を修正しましょう。

まとめ

ここまで、LLMO対策における構造化データの重要性と、具体的な実装方法を見てきました。

LLMOにはいろいろな施策がありますが、最も効果が実証されていて、すぐに実装できるのが構造化データです。Article、FAQ、Organizationの3つのschemaから始めれば、AI引用率を大きく向上させられます。

完璧を目指さず、まず小さく始めることが成功の鍵です。

また、構造化データを実装したら終わりではありません。効果を測定し、改善を繰り返すPDCAサイクルが重要です。

AI検索時代において、構造化データは「選ばれるサイト」になるための必須の武器です。あなたのサイトが、ChatGPTやGeminiで自然に推奨される未来は、今日のあなたの行動から始まります。

もし、もっと詳しく知りたい、自社に最適な戦略を相談したいという方はお気軽にお問い合わせください。私たちスリードットが、あなたのAI検索対策を全力でサポートします。

よくある質問

構造化データの実装は技術的に難しいですか？初心者でもできますか？

基本的な実装は、コードをコピー&ペーストするだけで完了します。この記事で紹介しているコード例を、あなたの会社情報に書き換えて、HTMLのheadセクションに貼り付けるだけです。

WordPressをお使いの場合は、Rank Math SEOなどのプラグインを使えば、さらに簡単です。技術的な知識がなくても、記事の手順に従えば30分程度で実装できます。もし不安な場合は、まず会社概要ページへのOrganization schema実装から始めてみてください。成功体験が次のステップへの自信につながります。

構造化データを実装すると、どのくらいで効果が出ますか？

通常、実装後1〜3ヶ月で効果が現れ始めます。GoogleやAIエージェントがあなたのサイトを再クロールし、新しい構造化データを認識するまでに時間がかかるためです。

場合によっては、6ヶ月かかることもあります。

すぐに劇的な変化を期待せず、中長期的な視点で取り組むことが重要です。ただし、効果が出始めると、AI検索からの流入は継続的に増加する傾向があります。焦らず、効果測定を行いながら、継続的に最適化していきましょう。

すべてのページに構造化データを実装する必要がありますか？優先順位はありますか？

すべてのページに実装する必要はありません。まずは、アクセス数の多いページやコンバージョンに貢献しているページから優先的に実装しましょう。

具体的には、会社概要ページ（Organization schema）、ブログ記事のトップ5〜10ページ（Article schema）、FAQページ（FAQ schema）から始めることをお勧めします。

実際、サイトのアクセスの80%は上位20%のページに集中していることが多いため、主要ページに構造化データを実装するだけで、十分な効果が期待できます。完璧を目指さず、段階的に進めることが成功の鍵です。