Schema.org構造化データでAIに正しく読ませる方法
AI検索エンジンは、あなたの文章を「人間のように読んで理解」しているわけではありません。ページの構造（メタデータ）を解釈し、そこから「このページは何か」「誰が書き、いつ更新されたか」を推測しています。ここで効くのがSchema.org（JSON-LD）です。
1. 構造化データとは
Schema.orgは、検索エンジンやAIが共通して理解できる「意味の辞書」です。HTMLの <script type="application/ld+json"> の中にJSONを埋め込むことで、ページの主題や著者・日付・FAQを機械向けに明示できます。
2. GEOで特に効く3つの型
① Article（記事）
ブログや解説コンテンツに必須。headline・datePublished・author・publisherを明示します。
② FAQPage（よくある質問）
「質問と回答」のペアを構造化すると、AIがそのまま回答の根拠にしやすくなります。GEOで最もROIが高い型の一つです。
③ Organization（組織）
運営主体を明示し、name・url・sameAs（SNS等）を紐づけることで、ブランドのエンティティをAIに確定させます。
3. 最小構成の例（Article）
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "BlogPosting",
"headline": "GEOとは何か？",
"datePublished": "2026-09-24",
"author": { "@type": "Organization", "name": "AI GeoLens" },
"publisher": { "@type": "Organization", "name": "AI GeoLens" },
"mainEntityOfPage": "https://aigeolens.com/blog/what-is-geo.html"
}
</script>この程度の記述でも、AIが「これはいつ書かれ、誰が発信した記事か」を正確に把握できるようになります。
4. よくある失敗
- 日付を入れない：鮮度は信頼のシグナル。dateModifiedも併記を推奨
- authorを省略：「誰の主張か」が不明だと引用されにくい
- JSONの文法ミス：カンマ抜け等で全体が無効に。Googleの「リッチリザルトテスト」で検証を
- 本文と矛盾：構造化データと実文が食い違うと逆効果
5. 診断で抜けを可視化
自社サイトの構造化データが「十分か」は、目視では分かりにくいものです。AI GeoLensのスキャンでは、Schema.orgの有無・種類・抜けを15項目のインフラチェックの一部として自動判定します。