e コマース用の Google 構造化データ

構造化データは、Google やその他のシステムが、商品の内容、価格、入手可能かどうか、評価方法、サイトにどのように適合するかなど、e コマース ページ上の商業的事実を理解するのに役立ちます。

e コマース SEO にとって、構造化データは装飾ではありません。これは、表示される商品ページ、販売者のフィード、レビュー、バリエーション、配送約束、返品ポリシーの間の一貫性レイヤーです。

e コマースのコア スキーマ タイプ

製品とオファーの JSON-LD の例

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "Merino Travel Hoodie",
  "image": ["https://example.com/images/merino-hoodie.jpg"],
  "description": "A lightweight merino wool hoodie for travel and daily wear.",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "Example Brand"
  },
  "sku": "MH-001",
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://example.com/products/merino-travel-hoodie",
    "priceCurrency": "USD",
    "price": "129.00",
    "availability": "https://schema.org/InStock",
    "itemCondition": "https://schema.org/NewCondition"
  }
}

構造化データは表示されるコンテンツと一致する必要があります

最も重要なルールは一貫性です。構造化データには「在庫あり」と表示されているのに、ページには「売り切れ」と表示されている場合、マークアップの信頼性は低くなります。スキーマでは USD と表示されているのに、買い物客には EUR が表示されている場合、ストアは曖昧さを生み出しています。

バリアントについての考え方

バリアント処理では、e コマースの構造化データが乱雑になることがよくあります。 1 つの製品ページには、サイズ、色、素材、サブスクリプション、バンドル、または地域による価格の違いが含まれる場合があります。マークアップでは、互いに矛盾する無関係な Product エンティティの作成を避ける必要があります。

レビューと総合評価

レビュー マークアップは、実際の目に見えるレビュー コンテンツを反映している場合にのみ強力です。レビュー アプリは、特にテーマがすでに評価データを出力している場合に、重複したマークアップや古いマークアップを作成する可能性があります。レンダリングされたページと JSON-LD ソースの両方を監査します。

e コマース コンテキストのブレッドクラムリスト

ブレッドクラム スキーマは、製品階層を説明するのに役立ちます。表示されるパンくずリストと正規のナビゲーションと一致する必要があります。複数のコレクションにある商品の場合は、パンくずリストを予期せず変更するのではなく、安定したプライマリ パスを選択してください。

配送と返品のデータ

配送と返品の構造化データは、商業条件を明確にするのに役立ちます。すべての詳細をマークアップしない場合でも、表示されるページで配送、返品、保証情報を簡単に見つけられるようにする必要があります。

実践的な構造化データ監査プロセス