構造化データ:AIに最適化されたウェブサイトの基盤

検索の可視性を向上させ、AI対応のインタラクションを実現し、将来に対応できるサイトを構築

サービス紹介ビジュアル

構造化データとは?

構造化データとは、ウェブサイトの情報を機械可読なフォーマットで整理する技術であり、AIや検索エンジンがコンテンツを理解しやすくする役割を果たします。非構造化データは各要素やエンティティが単に同じページ内に存在するだけで、それぞれの関係性が定義されていません。一方、構造化データでは、エンティティ同士の関係が明確に定義され、相互に関連付けられるため、情報が整理された状態で保存され、コンピュータシステムが効率的に検索・取得できるようになります。

  • 非構造化データ
    (Unstructured Data)

  • 構造化データ
    (Structured Data)

データ構造化の主なメリット

  • AIテクノロジーの強化

  • AIシステムに整理された意味のある情報を提供、AI検索、AIチャット、音声対応などを強化
  • 検索エンジン最適化促進

  • 構造化データを活用してページをランク付けするGoogleやYahoo!などへと最適対応強化
  • 正確でリッチなユーザー体験提供

  • 正確で素早い情報を求めているユーザーへ、AI検索やAIチャットで素早く正確な情報提供強化

構造化データがビジネスにもたらすメリット

構造化データを活用することで、外部検索エンジン対応(SEO)だけでなく、AIによる情報処理が劇的に進化します。ここでは、UNISRVのソリューションがもたらす具体的なメリットをご紹介します。

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AI技術を活用した顧客対応

データの構造化により、AIはコンテンツをより深く正確に理解し、以下のような対応が可能になります。

  • AI対応の検索 & チャットボットの精度向上
  • 音声アシスタント(Alexa, Google, Siri)との互換性強化
  • コンテンツの自動分類 & パーソナライズ

検索エンジンでのランキング向上

GoogleやYahoo!などの検索エンジンは、Webページの構造化データを分析し、検索結果の質向上のために活用しています。データの構造化により、以下のようか形で検索結果を強化します。

  • リッチ表示(評価、価格、FAQ、写真などの詳細情報)
  • 強調表示(検索結果上位に直接表示される回答)
  • ナレッジパネル(ブランド、人物、イベントなどの情報を強調)

AI検索やAIチャットの回答精度向上

構造化データの活用によって、AIは属性同士の関係性を正確に理解、異なる情報を統合して解析できます。これにより、自然言語処理技術(NLP)を活用した検索やチャットが、ユーザーの意図を正確に理解し、最適な回答を即座に提供することが可能になります。その結果、サイトの離脱率を下げ、エンゲージメントの向上につながります。

UNISRVの構造化データ活用メソッド

構造化データの導入には、単なるデータ整理を超えた戦略的なアプローチが必要です。UNISRVは、ETL(データ抽出、変換、ロード)から最適なデータ構造の設計、AI活用、継続的な最適化まで、包括的なプロセスをサービスとして提供します。

  • ETL(データ抽出・変換・ロード)

  • UNISRVは、Webページ、データベース、各種ファイル、及びAPI連携などの複数データソースから情報を抽出し、最適なフォーマットに変換して統合します。
  • 構造化データ
    フレームワークの構築

  • UNISRVは、属性とその関係性を定義し、データを定義します。また、JSON-LDやSchema.orgフォーマットを適用することで、SEOとAI対応を実現します。
  • Encourage Japan
    ツールの活用

  • UNISRVは、Encourage Japanの各種ツールを活用し、SEOに最適化されたデータを実装するだけなく、AI検索やAIチャットの回答精度をあげパフォーマンスを向上します。
  • 継続的な
    最適化と運用

  • 導入後の結果をモニタリングしながら、改善を継続する運用を支援。データを定期的に更新し、検索エンジンとの連携を強化することで、AI対応の最適なサイト運営を支援します。

UNISRVの強みと
AI Ready Webソリューションの価値

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