「タイトルも見出しもメタディスクリプションもちゃんと設定している。だからSEOの基本はできている」――そう思っていませんか？ 僕も自分のブログを振り返ると、ある項目をしばらく意識していませんでした。それが構造化データです。
2026年10月8日に公開された調査で、企業のオウンドメディア記事約2万本を調べたところ、ページタイトルは99.8％の記事で設定されていた一方、記事向けの構造化データは53.9％にとどまっていたことがわかりました。
この記事では、この調査結果と、AI検索の利用が広がっていることを示す最新の調査を紹介したうえで、Googleの公式ドキュメントに沿ってブログ記事に構造化データを設定する方法をわかりやすく解説します。
調査：企業記事の約半数で「記事の構造化データ」が見つからない
リブランディング株式会社は、オウンドメディアが確認・推定された企業5,073社を対象に、公開されている記事ページの設定状況を集計しました（調査時点：2026年10月5日）。記事設定の分析対象は3,261社の記事19,748本です。
| 設定項目 | 設定が確認できた記事の割合 |
|---|---|
| ページタイトル | 99.8％ |
| 大見出し（h1） | 94.3％ |
| 記事の説明文（メタディスクリプション） | 92.5％ |
| 記事向け構造化データ（Article／BlogPosting／NewsArticle） | 53.9％ |
さらに、タイトル・大見出し・説明文の3つがそろった17,213記事でも、44.5％（7,668本）で記事向けの構造化データが確認できなかったとのこと。未設定の記事が見つかった1,293社のうち、92.3％は確認した記事すべてが未設定でした。つまり「一部の記事だけ抜けている」のではなく、サイト全体で入っていないケースが多いということです。
ただし、この調査はJavaScriptで後から生成される設定を検出できていない可能性があり、日本企業全体を代表するものでも、検索順位やAI検索での表示を判断するものでもない、と注意書きがされています。数字は「傾向」として受け止めるのがよいでしょう。
なぜ今、構造化データを見直すべきなのか
AI検索を使う人が半数を超えた
株式会社ニュートラルワークスが会社員300名に行った調査（2026年10月6日公開）では、「AI検索」を現在利用している人は53.3％。利用者のうち72.6％が「今後さらに利用が増える」と答えています。利用目的の上位には「商品・サービスの調査や比較」（41.9％）も入っていました。
企業もAI上での見え方を気にし始めている
ナイル株式会社がマーケティング担当者438名に行った調査（2026年10月7日公開）では、85.0％がAI検索で自社がどう紹介されるかを確認したことがあると回答。一方、紹介される頻度や割合を数値で把握している人は17.6％にとどまりました。
構造化データは「検索エンジンに意味を伝える」ための仕組み
Googleは公式ドキュメントで、構造化データを使うとリッチリザルトとして目を引く形で検索結果に表示でき、サイトの利用増加が期待できると説明しています。一方で、構造化データを入れれば順位が上がる、と保証しているわけではありません。
僕の考えとしては、構造化データは「順位を上げる裏ワザ」ではなく、記事のタイトル・画像・日付・著者を機械にも正しく伝えるための基本設定です。AI検索を含め、機械が情報を読み取る場面が増えるほど、こうした基本を整えておく価値は上がると思います。
ブログ記事の構造化データの設定方法
ステップ1：形式は「JSON-LD」を選ぶ
Google検索ではJSON-LD・microdata・RDFaの3形式が使えますが、Googleはサイトの設定で可能な限りJSON-LDを使うことを推奨しています。理由は、実装と管理がしやすく、ミスが起きにくいからです。
ステップ2：タイプは「Article」「BlogPosting」「NewsArticle」から選ぶ
ブログ記事ならBlogPosting、ニュース記事ならNewsArticle、それ以外の一般的な記事ならArticleを使うのが一般的です。
ステップ3：推奨プロパティを入れる
Googleのドキュメントでは、記事の構造化データに必須プロパティはなく、当てはまるものをできるだけ追加するよう案内されています。推奨されているのは次の項目です。
| プロパティ | 内容 | ポイント |
|---|---|---|
| headline | 記事のタイトル | 簡潔なタイトルにする |
| image | 記事の画像 | 16×9・4×3・1×1の高解像度画像（面積50,000ピクセル以上） |
| datePublished | 公開日時 | ISO 8601形式、タイムゾーンも指定 |
| dateModified | 更新日時 | 同上 |
| author | 著者 | nameには名前だけを入れ、urlかsameAsでプロフィールを示す |
記述例は次のとおりです（値はダミーです）。
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "BlogPosting",
"headline": "記事のタイトル",
"image": ["https://example.com/eyecatch-16x9.jpg"],
"datePublished": "2026-10-15T08:00:00+09:00",
"dateModified": "2026-10-15T08:00:00+09:00",
"author": [{
"@type": "Person",
"name": "著者名",
"url": "https://example.com/profile/"
}]
}
</script>著者が複数いる場合は全員を個別に記載し、発行元はpublisherで指定します。個人ならPerson、組織ならOrganizationと、適切なタイプを使いましょう。
ステップ4：WordPressならテーマ・プラグインの設定を確認
Googleのドキュメントでも、CMSを使っている場合はプラグインなどを利用する方法が案内されています。WordPressでは、SEOプラグインやテーマが自動で構造化データを出力していることが多いので、まずは「すでに出力されているか」を確認するのが先です。二重に出力すると内容が食い違う原因になるので、手書きで追加するのは確認後にしましょう。
設定したら必ずテストする
Googleは次の3つのツールでの確認を案内しています。
- リッチリザルトテスト：マークアップが正しいか、エラーがないかを確認
- URL検査ツール（Search Console）：Googleがページにアクセスして正しく表示できるかを確認
- Search Consoleのレポート：サイト全体の構造化データのエラーや問題を確認
今回の調査で「サイト全体で未設定」のケースが多かったことを考えると、まずは代表的な記事1本をリッチリザルトテストにかけてみるだけでも、自分のサイトの状態がわかります。
よくある注意点
- ページに表示されていない内容を構造化データに書かない（ガイドライン違反になるおそれ）
- 複数ページに分かれた記事は、rel=canonicalを各ページ、または「すべて表示」ページに向ける
- ガイドラインに沿わない構造化データは、リッチリザルトとして表示されない場合がある。違反があると手動による対策を受ける可能性もある
構造化データとあわせて見直したい基本チェックリスト
- タイトル：狙うキーワードを前半に入れ、内容と一致しているか
- 大見出し・見出し：h2・h3で記事の構成が伝わるか
- メタディスクリプション：記事の要点が120字前後で伝わるか
- アイキャッチ画像：構造化データのimageに使える十分な解像度か
- 著者情報：プロフィールページがあり、authorのurlで示せるか
- 更新日：内容を更新したらdateModifiedも更新されるか
SEOやWebマーケティングの基本を体系的に学び直したい人は、構造化データやテクニカルSEOを扱った書籍を1冊手元に置いておくと、設定に迷ったときに役立ちます。
まとめ：タイトルの次は「構造化データ」を整えよう
- 企業記事約2万本の調査で、ページタイトルは99.8％設定済みなのに、記事向け構造化データは53.9％
- AI検索の利用者は会社員の53.3％に。企業の85.0％がAI上での自社の見え方を確認している
- 形式はGoogle推奨のJSON-LD、タイプはBlogPostingなど。headline・image・日付・authorを入れる
- WordPressはまず既存の出力を確認し、リッチリザルトテストとSearch Consoleで検証する
構造化データは一度設定すれば、以降の記事にも自動で反映できることが多い「仕組み側」の対策です。記事を量産する前に、まずはサイトの土台を確認してみてください。
参考にした出典
リブランディング株式会社 オウンドメディア記事の構造化データ調査（PR TIMES、2026年10月8日）：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000028.000142932.html
株式会社ニュートラルワークス AI検索の利用実態調査（PR TIMES、2026年10月6日）：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000184.000041566.html
ナイル株式会社 AI検索での自社紹介状況の確認に関する調査（PR TIMES、2026年10月7日）：https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000683.000055900.html
Google 検索セントラル「構造化データの仕組みについて」：https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/intro-structured-data?hl=ja
Google 検索セントラル「記事（Article）の構造化データ」：https://developers.google.com/search/docs/appearance/structured-data/article?hl=ja
