構造化データのテスト・検証ツールの使い方｜旧ツールとの違いも解説
構造化データの検証は、Google公式のRich Results TestとSchema.org運営のValidatorを使い分けます。旧テストツールは2021年に終了済みです。現行ツールの実践的な使い方を解説します。
TECHNICAL
技術実装
llms.txt・構造化データ・robots.txt/クローラー制御・サイト構造など、実装に踏み込んで解説します。
内部リンク設計でトピッククラスターを作る方法｜実装6ステップ
トピッククラスターは、1つのピラーページと複数の関連記事を内部リンクで結び付ける設計手法です。HubSpotが体系化した3要素の考え方をもとに、内部リンク設計の実装手順とアンカーテキストの目安を解説します。
サイト構造とAIクローラビリティの関係｜設計手順を7ステップで解説
GPTBotやClaudeBotなど主要AIクローラーの多くはJavaScriptを実行せず、初期HTMLしか読み取れません。Google公式ドキュメントとVercelの実測データから、正しく読まれるサイト構造の原則と改善手順を解説します。
Schema markupとAI引用の相関｜SSRN論文検証
SSRNで公開されたFischman論文は、構造化データとAI引用の関係を検証しました。単純集計の負の相関は交絡要因補正で消え、確定したのは汎用スキーマが無実装より引用率を下げることのみで、属性豊富型の正の効果は未証明です。
著者Person schemaの書き方とE-E-A-T効果
Person schemaとは、人物の氏名や役職をGoogleが機械可読な形式で認識できるようにする構造化データです。公式仕様にもとづく実装テンプレート2種と検証方法、効果への正直な期待値を解説します。
FAQ・HowTo構造化データと引用率の関係を一次データで検証
Googleは2023年にFAQ・HowToリッチリザルトを縮小し、2026年5月にFAQ機能を廃止しました。この表示変化と、AI検索がFAQ・HowTo構造化データを引用の手がかりにするかは、一次情報を照合すると別の話だとわかります。
JSON-LDの書き方基礎｜3つの実装例で学ぶハンズオンガイド
JSON-LDとは、<script>タグの中にschema.org準拠のデータを書く記述形式です。Article・Organization・BreadcrumbListの3例で、@context・@type・入れ子構造の書き方を解説します。
AIクローラー別robots.txt設計テンプレ集【2026年版】
GPTBot・ClaudeBot・PerplexityBot等、主要AI事業者のクローラーは学習用・検索表示用・ユーザー起点用で役割が異なります。目的別に選べる3つのrobots.txt設計テンプレートを一次情報にもとづいて解説します。
llms.txt採用率8.7%というデータの実態を検証する
llms.txt採用率「8.7%」はRankability調査、「28%」はAhrefs調査の数字です。差は算出ミスではなく対象母集団の違いから生まれます。2つの調査原文を精読し、数字の読み方と限界を検証します。
llms.txtの正しい書き方と効果の実態データ【実装テンプレ付き】
llms.txtは、Google公式が「特別な効果はない」と明言し、独立調査でも主要AIクローラーの多くがほとんど参照していない実態があります。それでも設置する価値がある条件と、コピペで使える実装テンプレートを一次情報から解説します。
