AEO（AI Engine Optimization）やLLMO（大規模言語モデル最適化）への対策が注目される中、以前からある「構造化マークアップ」が再び脚光を浴びています。

「え〜、今さら構造化マークアップ？」と思われるかもしれません。

でも、結論から言ってしまうと、それにはちゃーんと理由があるんです！

構造化マークアップは、AI（LLM）にとって、あなたのWebサイトの情報を「最も正確」かつ「最も効率的」に理解するための『公式ガイドブック』のような役割を果たすからなんですね。

AIが検索エンジンの「回答」を自動でパッと作っちゃう時代、この「公式ガイドブック」をAIに渡しておくことが、他のサイトとの決定的な差を生むかもしれません！

この記事では、以下の2点をできるだけわかりやすく解説していきます！

• 従来のSEOとAEO/LLMOって何が違うの？

• なぜ構造化データがAIの「回答生成」にとってそんなに大事なの？

1. そもそも「構造化マークアップ」って何だっけ？

「（再注目って言われても、そもそも構造化マークアップって何だっけ…？）」
という方のために、簡単におさらいしましょう！

すごくシンプルに言えば、構造化マークアップとは、
Webページの「裏側」で、AIや検索エンジンに「この情報の意味はこれですよ！」とこっそり教えてあげるための「特別なラベル（タグ）」のことです。

例えば、ページに「10,000円」と書いてあるとします。
人間は「あ、価格だな」とわかりますが、AIは「単なる数字の羅列」としか認識しないかもしれません。

そこで、この「10,000円」という数字の裏側に、
"price": "10000"
という「これは価格ですよ！」というラベル（構造化マークアップ）を付けてあげるんです。
これがAIにとっての「意味」になります。

これまではどんな用途だったの？

これまでのSEO（従来の検索）でも、構造化マークアップは活躍していました。
主な用途は、検索結果の表示を「リッチ（豪華）」にするためです。

• レシピサイト: 検索結果に「調理時間」や「カロリー」、「星評価（レビュー）」を表示する

• 求人サイト: 検索結果に「給与」や「勤務地」を表示する

• イベントページ: 検索結果に「開催日」を表示する

これらは全部、構造化マークアップのおかげ（＝AIが情報の意味を理解してくれたおかげ）なんです。

そしてAEO/LLMOの時代では、検索結果にリッチに表示される（リッチリザルト）ためだけじゃなく、AIが生成する「回答そのもの」の材料になるという、もっともっと大事な役割に変わってきた！というわけなんですね。

2. 「探す」SEOから「回答する」AEO/LLMOへ

まず、私たちが向き合う「検索」の形が、ここ最近でガラッと変わってきた！というおさらいからいきましょう。

従来のSEO（検索エンジン最適化）

これまでのSEOって、ユーザーが何かを検索した時にズラッと表示される「10個の青いリンク（検索結果一覧）」の中で、いかに上に行くか！を競う戦いでした。

ユーザーは、その一覧から「これが答えかな？」と思うサイトのリンクをクリックして、自分でサイトを読んで情報を探していました。

AEO/LLMO（AI回答エンジン最適化）

では、AIが答えを教えてくれる新しい検索は何が違うんでしょうか？

ユーザーが検索すると、AI（LLM）が複数のWebサイトの情報を自動的に読み込んで、要約して、検索結果のいっちばん上（！）に「答えはこれです」と回答そのものを生成して提示します。

これって、私たちWeb担当者にとっては、戦いのルールが根本から変わった！ということなんです。
目標は「リンク一覧の上位」から、「AIが作る回答の中に、自分の情報をいかに的確に含めてもらうか？」にシフトしているんですね。

3. AIは「普通の文章」を読むのが苦手…ってホント！？

ここで、こんな疑問が浮かびませんか？

「いやいや、AIってすごく賢いんでしょ？ サイトの文章をそのまま読めば、勝手にうまいこと理解して回答に使ってくれるんじゃないの？ わざわざ『構造化』なんて面倒なことしなくても、従来のSEOみたいに『良い記事』を書いておけば、AIもちゃんと賢く読んでくれるでしょ？」

うーん、それは半分正解で、半分間違いなんです！

AI（LLM）は確かに賢いですが、Webサイトに書かれている「普通の文章（非構造化データ）」から情報を100%正確に抜き出すのは簡単ではないんですね。

AIにとってさえ結構コストがかかる作業ですし、時には情報を読み間違えることだってあるんです。（これが、AIがたまに嘘をつく「ハルシネーション」の原因の一つですね）

AIにとっての「わかりにくい情報」って？

例えば、あなたのサイトにこんな文章があったとします。

「おかげさまで大人気の〇〇セミナーの次回の講師は、この道20年のベテランで、当社のCEOでもあります、山田太郎です。次回は来週月曜、東京の本社ビルで開催いたします。」

私たち人間は「なるほど、来週月曜に山田CEOのセミナーがあるんだな」と文脈で理解できます。

しかし、AIは私たち人間と違って『行間』を読むのが苦手。 AIがこの文章をプログラムとして解釈しようとすると、こんな風に「迷い」や「混乱」が生まれてしまう可能性があるんです。

• うーん、『大人気』はイベント名に含めるべきか？

• 『この道20年』…これは…開催時間？ いや違うな。じゃあ重要な情報ではない？

• 『来週月曜』って、カレンダー情報と紐づいてないから具体的な日付が分からない！

• 『本社ビル』の住所が書いてないから場所が特定できない！

AIがこれらの情報を読み間違えたら…？
もちろん、AIが生成する「回答」も間違ったものになってしまいます！

4. AIのための「公式ガイドブック」＝構造化マークアップ

そこで登場するのが、今回の主役「構造化マークアップ」です！

構造化マークアップとは、Webページの見た目（人間向け）は変えずに、裏側でAI（検索エンジン）に対して「この情報の意味はこれですよー！」とラベル付け（タグ付け）をしてあげる技術なんですね。

先ほどの例を、構造化マークアップ（イベント情報用）を使ってAIに伝えると、こんな感じになります。

※わかりやすくするために、実際の構造化マークアップとは多少違っています。

どうでしょう？
AIは普通の文章を「うーん、これはどういう意味だろう…？」と苦労して「解釈」する代わりに、この「ラベル付けされた情報（構造化データ）」を見るだけで即座に、かつ正確に情報を理解できるんです。
これこそが、AIにとっての「公式ガイドブック」なんですね！

…でも、「GPTは構造化データを読んでない」って話もあるんじゃ？

ここで、AEO/LLMOの情報に詳しい方なら、こんな疑問を持つかもしれません。

「ちょっと待って！ 最近、『GPTBot（ChatGPTのクローラー）は、構造化マークアップを読んでいない』っていう分析結果を見たよ？」と。

その指摘、半分は事実なんです！

実は、Googlebot（Googleのクローラー）と違って、GPTBotのような多くのAIクローラーは、JavaScriptの実行（レンダリング）が苦手だと考えられています。

どういうことかと言うと…
もし、あなたのサイトが構造化マークアップ（JSON-LD）を、GTM（Googleタグマネージャー）などを使って「後から動的に（JavaScriptで）」ページに挿入している場合。

JavaScriptを実行できないAIクローラーは、その「後から挿入された」構造化マークアップを見つけることができず、結果として「読んでいない」状態になってしまうんです。
この技術的な問題については、実際にGPTのソースコードを解析した、以下のような専門家のレポートも出ています。

出典: note「AIは構造化マークアップを見ていない？GPTのソースコード解析で判明した事実とは？」
URL: https://note.com/seolabochannel/n/n62397e739a98

じゃあ、やっぱり意味ないの？ → いいえ、だからこそ重要です！

「それなら、やっぱり構造化マークアップは意味がないんじゃ？」いえ、逆なんです！

この議論から私たちが学ぶべきことは、「AEO/LLMO対策は、AIクローラーが読みやすい形で実装しなきゃダメ！」ということです。

1. GoogleのAI検索は（今まさに）参照している:
   まず大前提として、GoogleのAI検索（AIオーバービューなど）は、構造化データを明確に参照しています。Google自身が「理解するために必要だ」と公言していますよね。

2. GPTも「読める形」なら読む:
   GPTBotが「読んでいない」のは、JSで動的に挿入された「読みにくい」データの場合です。
   最初からHTMLのソースコードに（サーバーサイドで）直接書き込んでおけば、JSが実行できないクローラーでも問題なく読み取ることができます。

つまり結論は、
「AEO/LLMO対策として、構造化マークアップは超重要。ただし、GoogleだけでなくGPTのようなAIにもちゃんと読んでもらうために、GTMなどで動的に挿入するのではなく、HTMLソースに直接（静的に）記述する方式で実装しよう！」
…ということなんです。

この「AIクローラーにどう読ませるか？」という視点こそが、これからのAEO/LLMO対策のキモになってくるんですね。

Googleも「ちゃんと理解したい！」と求めている

この「構造化マークアップによって、AI（検索エンジン）がWebページを理解するのを助ける」という考え方は、Googleがずーっと前から一貫して持ち続けているものです。

Google 検索セントラル（Googleの公式な情報源）にも、構造化データについてこんな風に書かれています。

Google は、Google 検索がページのコンテンツを正確に理解するよう努めています。構造化データを使用してページの意図を伝えると、Google はそのページをより正確に理解できるようになります。

出典: Google 検索セントラル「Google 検索における構造化データのマークアップの概要」

URL: https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data?hl=ja

AEO/LLMOの時代において、この「より深く理解してもらう」ことの重要性が、かつてないほど高まっている！というわけです。

5. 実際やってみて、どのくらい効果があるの？

「とはいえ、そんなに頑張ってAIのためにラベル付け（構造化）して、本当に意味があるの？」と思いますよね。

もちろん、意味があります！
Googleは、構造化マークアップを実装することで検索パフォーマンスが向上した事例（ケーススタディ）を公式に紹介しています。

ちゃんとやれば、結果はついてくる！

例えば、イベントチケット販売の Eventbrite（イベントブライト）社は、Event（イベント）の構造化マークアップをGoogleの推奨に沿って実装し直しました。

その結果、Google検索からのトラフィックが前年比で約100%（つまり2倍！）も増加したと報告されています。

出典: Google 検索セントラル「Eventbrite が Google イベント検索でトラフィックを 100% 増加させた方法」

URL: https://developers.google.com/search/case-studies/eventbrite-case-study?hl=ja

これは、AI（Google）が「イベント情報（いつ、どこで、何を）」を正確に理解してくれたおかげで、イベントを探しているユーザーに的確に情報を届けられた、という素晴らしい実例です。

AEO/LLMOの「回答生成」は、まさにこの「AIによる正確な理解」が核となります。だからこそ、AIに「公式ガイドブック」を渡しておくことが、将来の大きな成果に繋がるんですね！

まずは「現状把握」から。あなたのサイトはどうなってますか？

「じゃあ、うちのサイトって、今どうなってるの？ ちゃんとAIに情報伝わってる？」

そう思ったら、まずは「現状把握」から始めましょう。

あなたのサイトに実装されている構造化マークアップを検証できる無料ツールがあります。目的に合わせて使い分けるのがおすすめです！

1. Schema Markup Validator (スキーマ マークアップ検証ツール)

こちらが、まさに「構造化マークアップの構文として正しいか」「どんなデータが実装されているか」を純粋に検証するためのツールです。

• ツール名: Schema Markup Validator

• URL: https://validator.schema.org/

URLを入力すると、そのページに実装されているすべてのSchema.orgマークアップを抽出し、構文エラー（プロパティ名のスペルミス、必須項目の漏れなど）がないかをチェックしてくれます。

「リッチリザルト対象かどうか」に関わらず、AIに伝えるべき「情報そのもの」が正しく記述できているかを確認できます。AEO/LLMO対策の技術的なチェックにはもってこいのツールです！

2. リッチリザルト テスト

一方こちらは、その構造化マークアップが、Googleの検索結果（リッチリザルト）に反映される対象かどうかをチェックするためのGoogle公式ツールです。

• ツール名: リッチリザルト テスト

• URL: https://search.google.com/test/rich-results

AEO/LLMO対策において、GoogleのAI検索（AIオーバービューなど）が参照するのは、まさにこの「Googleがリッチリザルトとして認識できるデータ」が中心になると考えられます。

まずは「構文チェック（Validator）」で間違いがないかを確認した上で、この「リッチリザルトテスト」も使って、「そもそもGoogleがAI検索で使いたいデータとして認識してくれているか？」を確認するのが、確実な進め方ですね！

6. なぜ「今」再注目されているのか？（まとめ）

構造化マークアップがAEO/LLMOで再注目されている理由は、AIによる「回答生成」の2つの側面（正確性と効率性）に、めちゃくちゃ貢献するからなんですね！

1. 回答の「正確性」をガッチリ担保するため！

検索エンジンがAIによる回答で一番恐れていること…それは「間違い（ハルシネーション）」です。

構造化データは、「イベントの日時は〇月〇日です！」「製品の価格はXX円です！」という揺るぎない事実（ファクト）をAIにビシッと提供します。AIは、曖昧な文章から「たぶんこうかな？」と推測するよりも、この明確な事実を優先して回答を作るようになります。

2. 回答の「効率性」を爆アゲするため！

考えてみてください。AIが世界中のWebサイトの「普通の文章」をぜーんぶ読み込んで、理解して、要約するのって、ものすごい計算コスト（＝時間とお金）がかかりそうですよね？

構造化データは、AIにとって「はい、要点まとめといたよ！」という目次やまとめのようなものです。AIはWebサイトの情報を低コストで効率的に集められ、その分、より速く、より多くの情報を回答に反映できるようになるんです。

まずは「AIにこれだけは伝わってほしい！」を整理してみませんか？

AEO/LLMO時代において、構造化マークアップは、もはや単なるSEOテクニックではなく、自社の情報をAIに正しく、効率的に伝えるための「AIコミュニケーション戦略」そのものと言えます。

もしAIがあなたのサイトについて「回答」を生成するとしたら…。

あなたはAIにどんな情報を参照してほしいですか？

まずは自社サイトの中で「これだけはAIに絶対に正確に伝わってほしい！」と強く思う情報（会社概要、製品スペック、イベント情報、専門家の知見など）が何かを整理することから始めてみてはいかがでしょうか？