AI システム向けの構造化データ

schema.org に準拠した JSON-LD は、著者、組織、日付、ページタイプを機械にとって明確にします — テキストから推測させる代わりに。

なぜ形式が重要か

本文だけからでも、AI システムはたいていそのページが何についてかを認識します。ただし、誰がその文章に責任を持つのか、最後にいつ更新されたのか、ガイドなのか商品ページなのかニュース記事なのかは、確実には分かりません。JSON-LD はこれらの情報を、レイアウトに依存しない明確なデータとしてページのヘッダーに提供します。

Microdata ではなく JSON-LD

schema.org には 3 つの構文があります。HTML マークアップ内の Microdata と RDFa、そして「script type application/ld+json」という形の独立したスクリプトブロックとしての JSON-LD です。新規プロジェクトでは JSON-LD が推奨されます。ブロックは表示 HTML と独立しており、一元管理でき、テンプレートを作り直しても壊れません。

効果の大きい型

ほとんどのページは少数の型で足ります。Organization（サイトごとに 1 回。name、URL、logo、公式プロフィールへの sameAs 参照付き）、WebSite、そしてページに応じて author と datePublished を持つ Article または BlogPosting です。ショップは Product と Offer、手順は HowTo、質問ページは FAQPage を加えます。

著者と組織を結び付ける

出典選定で最も効くのは、署名された著者性です。実名を持つ Person としての author を、sameAs で著者ページや専門プロフィールに結び付け、サイトの他の部分と同じ Organization オブジェクトを指す publisher を記載します。こうして、孤立した断片ではなくつながったグラフができます。

よくある誤り

4 つの誤りが繰り返し起きます。無効な JSON（カンマが 1 つ多いだけでブロック全体が無視されます）、ページに表示されていない内容へのマークアップ、複数ブロック間で矛盾する記述、そしてページの実際の内容に合わない @type です。迷ったら、疑わしい記述を多く書くより、正しい記述を少なく書くほうが良いです。

組み込みと確認

組み込んだら、Schema Markup Validator（validator.schema.org）と Google のリッチリザルトテストで確認します。citeglass はあなたのトップページで見つかった JSON-LD の型を読み取り、レポートに一覧表示します。マークアップがそもそも届いているか、組織・著者・日付が網羅されているかがすぐに分かります。

自分のサイトをチェック

citeglass は約 30 秒で、あなたのサイトが AI システムにとってどこが読み取れないかを示します — 無料、ログイン不要。

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