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リッチスニペットの新しい手法 schema.orgとは?

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アマガエル、可愛いですよね。どことなく愛嬌が感じられます。
このアマガエルですが、実は毒を持っているんです。
手で触る分には問題ないのですが、触った手で目を触ると大変なことに。。。

見た目だけで判断できないことが、世の中たくさんありますね。

ってなわけで、SEOの世界もサイトを見ただけでは構造の良し悪しはわかりません。
さらに、相手はコンピュータです。人間では理解できることが伝わりません。
それを手助けしてくれる手法が構造化データです。

今回は検索エンジンに対して、ウェブサイトに記述されている内容を正しく伝えるとために利用される、schema.orgについて説明したいと思います。

schema.orgとは?

引用:Google

schema.orgとは、Google、Microsoft、Yahoo!が共同で進めている、構造化データ マークアップの共通仕様を策定する取り組みです。

リッチスニペットを利用する上で今後重要なキーワードとなりますので、紹介したいと思います。

今までと何が違うの?

リッチスニペットを利用する上で、まず一番に行なうのがマークアップの選定です。
Googleでは以下のマークアップが利用できます。

・microdata(推奨)
・microformats
・RDFa

microdataが推奨とされています。microdata、microformats、RDFaそれぞれ記述方法が異なります。

次に、コンテンツをマークアップします。Googleでは次のコンテンツタイプがサポートされています。

人物/商品/会社と組織/レシピ/イベント/音楽

例として、人物をmicrodataでマークアップしたHTMLコードは以下のようにGoogleのサイトで説明されています。

itemtype=”http://data-vocabulary.org/Person”

という記述があるのですが、この部分でデータの種類を指定します。
Googleの例ではdata-vocabulary.orgで定義されている、Person(人物)を指定しています。

data-vocabulary.org に代わるのが、 schema.org です。

data-vocabulary.org ですが、サイトを見てみると以下のようになっています。]

data-vocabulary.org ですが、サイトを見てみると以下のようになっています。プロジェクトはもう終了していて、schema.orgに引き継ぎますとのことです。

Googleは今までの記述方法をサポートするとのことですが、今後はschema.orgとmicrodataで、リッチスニペット利用するのが良いと考えられます。

schema.orgを利用してどのように記述するの?

記述方法は、 microdataがサポートしていますので、それぞれの書き方で特に変更ありません。
利用できるボキャブラリ(語彙)は、https://schema.org/を参照してください。
人物の場合は、https://schema.org/Personに利用できるプロパティが記載されています。
また、記述方法も見ることが出来ます。

と言っても、、、英語しかありませんので、かなり取っ付きにくいですよね。
便利なツールも出ていますので、以下を試してみてはいかがでしょうか。

https://abrankings.com/tools/schema-generator

こちらのツールも英語ですが、左メニューからコンテンツタイプを選択して、
テキストボックスに情報を入力するだけで、HTMLを出力してくれます。

検証方法

記述したコードを検証するツールも用意されています。

https://developers.google.com/structured-data/testing-tool/

URLまたは、ソースを貼り付けるだけで構造化データを検証してくれます。
実際にリッチスニペットが表示されているサイトで調べてみましょう。
前回の記事で紹介したカレーの作り方です。

上記サイトのURLをツールに入れてみると、しっかり構造化データが記述されていることが分かります。
microformats を利用して記述されているようですね。

こちらのチェックツールですが、schema.orgもサポートされています。

まだ、 schema.orgで記述されているサイトは少ないようです。

先のことはわからないですが、今後主流になる方法だと思いますので、
ぜひ実践してみてはいかがでしょうか。

検索順位も重要ですが、リッチスニペットが利用されているサイトが目立ちます。
ユーザーと検索エンジン双方にやさしいサイト作りが重要となるのではないでしょうか。

カエル大好きSEの岸沢でした。

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