【第2弾】LLMOで“選ばれるEC”へ｜検索順位とCVRを伸ばす構造化データ実践ガイド

こんにちは!　第1弾では、「AIに選ばれるEC」という新しい視点としてLLMOの考え方をご紹介しました。たくさん読んでいただき、ありがとうございます。

そこで第2弾では、検索順位とCVRの両方に効く"構造化データ"をテーマに、今日から実践できる具体策を解説していきます。

「構造化データって難しそう…」と感じている方も大丈夫。この記事を読み終わる頃には、自社のECサイトで何をすべきかがクリアになっているはずです。

それでは、一緒に見ていきましょう!

LLMO×ECで「構造化データ」が急に重要になった理由

第1弾でお伝えしたとおり、LLMO時代のECでは「どんな情報を載せているか」だけでなく、「その情報がAIにどう理解されているか」が成果を左右します。その中心にあるのが、構造化データです。

これまで構造化データは、「SEOのテクニカル施策の一つ」「余裕があれば対応するもの」と捉えられがちでした。しかし生成AIが検索・比較・要約の主役になりつつある今、構造化データはECサイトの前提インフラへと役割が変わっています。

この章ではまず、その背景と仕組みを整理し、なぜ今"急に重要になったのか"を解きほぐしていきます。

これまで:SEOのため / これから:AIに"誤解なく伝える"ため

これまで構造化データは、Google検索結果でリッチリザルト(星評価や価格などが表示される形式)を表示させるための施策、という認識が一般的でした。

確かにその役割は今も変わりませんが、LLMO時代ではもう一段、意味が広がります。

生成AIは、ECサイトの文章やデザインを「人の感覚」で理解しているわけではありません。商品名・価格・在庫・レビュー・配送条件といった情報を、意味のあるデータとして整理された形で受け取ることで、はじめて正確に理解します。

構造化データとは、言い換えれば「この情報は、こういう意味です」とAIに明示する翻訳装置。

曖昧なまま放置されたECサイトは、情報があっても"伝わっていない"状態になりやすいのです。これは、せっかく良い商品を扱っていても、AIの推薦から漏れてしまうリスクがあることを意味します。

検索順位・CTR・CVRに効く仕組み(リッチリザルトの考え方)

構造化データが直接的に影響するのは、検索結果での見え方です。

価格・在庫・レビュー評価・FAQなどが表示されることで、検索結果の情報量が増え、CTR(クリック率)が改善しやすくなります。これは従来のSEOでも知られている効果ですね。

そして重要なのは、その先です。
検索結果で得られる情報と、商品ページに表示される情報が一致しているECサイトは、ユーザーの不安が減り、CVRが下がりにくい傾向があります。

つまり構造化データは、

検索結果での期待値を調整し
商品ページでの体験とズレをなくす

という役割も担っています。

LLMO時代のECでは、検索順位だけでなく「クリック後に選ばれ続ける設計」まで含めて考える必要があり、その基盤となるのが構造化データなのです。

まず押さえる:ECで優先すべき構造化データ7選

LLMO時代のECでは、「構造化データを入れているかどうか」以上に、どこから手をつけるかが成果を左右します。

やみくもに対応しても、運用が破綻したり、逆に評価を落としてしまうケースも少なくありません。まずは、検索・AI理解・CVRに直結しやすいものから順に整えていきましょう。

1. Product(商品)

Productは、ECサイトにおける構造化データの中心です。商品名・説明・画像といった基本情報を、AIに「これは商品である」と正しく伝える役割を持ちます。

LLMOの観点では、

どの商品か
何を売っているのか
他の商品とどう違うのか

を判断する起点になるため、最優先で整備すべき項目です。

2. Offer(価格・在庫・配送条件)

Offerは、購入判断に直結する情報を扱う構造化データです。価格、在庫状況、通貨、送料条件などが含まれます。

ここで重要なのは、検索結果・AI要約・商品ページで情報がズレないこと。

実表示と乖離すると、CTR・CVRだけでなく信頼性にも影響します。「価格を見てからクリックする」時代だからこそ、丁寧な設計が欠かせません。

3. AggregateRating / Review(評価・レビュー)

レビューは、LLMO時代のECにおける"第三者の声"です。評価点やレビュー数が構造化されていることで、

検索結果での視認性向上
AIが「支持されている商品」と判断しやすくなる

といった効果が期待できます。単なる表示施策ではなく、信頼をデータとして伝える要素と考えるのがポイントです。

4. BreadcrumbList(パンくず)

パンくずリストは、ユーザーだけでなくAIにとっても重要な情報です。商品が「どのカテゴリに属しているか」「サイト全体の構造」が明確になります。

これはLLMOの文脈では、その商品が"何の文脈で売られているか"を理解させる手がかり。

カテゴリ設計とセットで考えることで、評価の安定につながります。

5. FAQPage(よくある質問)

FAQの構造化は、CVR改善に特に効果が出やすいポイントです。配送・返品・保存方法など、購入前の不安を検索結果やAI要約の段階で解消できます。

LLMO視点では、「ユーザーが迷いやすい点」を先回りして提示できるECサイトは、説明が行き届いているサイトとして評価されやすくなります。

6. Organization(運営者情報・信頼)

Organizationは、ECサイト全体の"身元"を示す構造化データです。運営会社名、所在地、連絡先、公式サイトなどが対象になります。

生成AIは、

「誰が売っているのか」
「信頼できる主体か」

を重視するため、ブランドや事業の信頼性を補強する役割を果たします。

7. WebSite / SearchAction(サイト全体の理解)

WebSiteやSearchActionは、サイト全体の役割をAIに伝えるための構造化データです。特にSearchActionは、サイト内検索があるECでは有効です。

これにより、

ECサイトの全体像
情報探索の導線

が整理され、AIにとって理解しやすい構造になります。

まずは「全部」ではなく「優先度」で考える

構造化データは、量よりも整合性と運用が重要です。
まずは、

Product(商品)
Offer(価格・在庫)
Review(評価)

という商品ページ直結の3点"を軸に整え、その後にFAQやOrganizationへ広げていくのがおすすめです。

次の章では、これらの中でも特に影響が大きい「商品ページの構造化データ設計」にフォーカスし、CVRを伸ばすための具体的な考え方を掘り下げていきます。

CVRが伸びる「商品ページ」構造化データ設計

構造化データの中でも、最も売上に直結するのが商品ページです。検索順位が上がっても、商品ページで「違和感」や「不安」が生まれれば、CVRは伸びません。

LLMO時代のECでは、検索結果 → AI要約 → 商品ページ

この一連の体験をズラさない設計が重要になります。その起点となるのが、商品ページの構造化データです。

"価格・在庫"がズレると逆効果になる理由

商品ページで最もトラブルが起きやすいのが、価格や在庫情報です。構造化データ上の価格と、実際の表示価格が一致していないと、

検索結果で表示された価格と違う
AI要約の内容と商品ページが食い違う

といった状態が起こりやすくなります。

これは単なるUX低下ではなく、「期待してクリックしたのに違った」という体験を生み、CVRを下げる原因になります。
LLMO時代では、正確で更新されている情報が前提条件です。商品ページの構造化データは、必ず実表示と同期する設計を心がけましょう。

バリエーション・セール価格・送料の扱い方

ECでは、

サイズ・色などのバリエーション
セール価格や期間限定価格
送料条件

といった条件付き情報が多くなります。ここで重要なのは、どこまでを構造化データに含めるかを決めることです。すべてを盛り込もうとすると、運用が複雑になり、更新漏れが起きやすくなります。

LLMO視点では、

ユーザーの判断に直結する情報
誤解を生みやすいポイント

を優先的に整理するのがコツです。「完璧にする」よりも、「ズレを起こさない」ことを重視しましょう。

レビューを"表示"で終わらせず、価値として伝える

レビューは、CVR改善において非常に強力な要素です。しかし、表示しているだけで構造化されていないケースも多く見られます。

構造化データとしてレビューを正しく紐づけることで、

検索結果やAI要約で評価が伝わりやすくなる
商品の信頼性を客観的に示せる

といった効果が期待できます。
LLMO時代では、「この商品は、他の人にどう評価されているか」をAIが理解できるかどうかが、選ばれやすさに影響します。

レビューは装飾ではなく判断材料として扱う。この視点が、CVRを安定させるポイントです。

商品ページは「売り場」ではなく「説明責任の場」

商品ページは、ただ商品を並べる場所ではありません。
LLMO時代のECでは、

誰に
何を
どんな条件で
なぜ安心して買えるのか

を一貫した情報として伝える場になります。
構造化データは、その説明をAIにも正しく伝えるための基盤です。次の章では、ここまでの考え方を踏まえて、実際に使えるJSON-LDの実装例を紹介していきます。

すぐ使える:JSON-LD実装例(コピペOKの基本形)

構造化データは「理解できれば簡単そうなのに、最初の一歩が重い」施策です。そこでこの章では、まずこれだけ入れておけばOK"な基本形から紹介します。

※すべて <script type="application/ld+json"> でHTML内に記述します。

Product + Offer(商品ページの最小構成)

まずは、商品ページの基本となる構成です。Product + Offerは、ECではほぼ必須と考えて問題ありません。この構成で重要なのは、実際の表示内容と必ず一致させることです。

Copy{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "商品名",
  "image": "https://example.com/image.jpg",
  "description": "商品の説明文",
  "sku": "SKU123",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "ブランド名"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "url": "https://example.com/product",
    "priceCurrency": "JPY",
    "price": "3980",
    "availability": "https://schema.org/InStock"
  }
}

価格
在庫状況
商品名

ここがズレると、LLMO視点では「信頼できない情報」と判断されやすくなります。

Review / AggregateRating(レビュー評価を伝える)

レビューを活用しているECサイトでは、評価情報の構造化も有効です。「表示しているのに伝わっていない」状態を防げます。

Copy"aggregateRating": {
  "@type": "AggregateRating",
  "ratingValue": "4.5",
  "reviewCount": "128"
}


レビューを構造化する際のポイントは、

実在するレビューのみを使う
評価点・件数を正確に反映する

レビューは盛ると逆効果。正確さが、結果的にCVRと信頼性を支えます。

FAQPage(購入前の不安を先回りで解消)

FAQは、構造化データの中でもCVR改善に効きやすい要素です。配送・返品・保存方法などは、特に相性が良いテーマです。

Copy{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [{
    "@type": "Question",
    "name": "送料はいくらですか?",
    "acceptedAnswer": {
      "@type": "Answer",
      "text": "全国一律600円です。8,000円以上のご購入で送料無料となります。"
    }
  }]
}

FAQの設計では、本当に聞かれている質問か?」を基準に選びましょう。LLMO時代では、よくある質問=ユーザーが迷いやすいポイント、としてAIにも理解されます。