Google検索結果では通常青色文字のリンクが一覧で表示されますが、リッチリザルトを活用するとリンクを開く前の状態でQ&Aや求人情報・製品レビューなどを掲出することができ、他の検索結果と比べて大きく差別化をすることができます。今回は、リッチリザルトの一つであり商品レビューを掲出することができる「クチコミ抜粋」の表示方法をご紹介いたします。
目次
- リッチリザルトとは？構造化データの仕組みを解説
- 検索結果に商品レビューを反映！クチコミ抜粋について
- リッチリザルトを使用して口コミの総合評価を表示させる注意事項
- EmbedSocialを活用した口コミ総合評価の実装方法
リッチリザルトとは？構造化データの仕組みを解説
文章のみで表示される通常の検索結果と比べて、画像やレシピ・Q&Aなどを活用して表現豊か（rich）に検索結果（result）を表示させる機能がリッチリザルトと呼ばれています。2021年10月現在リッチリザルトは合計で31種類用意されており、代表的なものをいくつかご紹介いたします。
リッチリザルト | パンくずリスト
検索に表示されたページが、そのサイト内でどの階層に位置するかを表します。パンくずリストを設置することでクローラーがサイト構造を理解しやすくなります。
リッチリザルト | クチコミ抜粋
検索結果に表示されたページの商品やサービスに対して寄せられた口コミの抜粋を表示させることができます。視覚的に他の検索結果と差別化することができます。
リッチリザルト | Recipe
関連するレシピが検索された際に、レシピサイト等に含まれる個別のレシピを検索結果上部の画像・動画付きリストの中に表示されることが可能です。
リッチリザルト | よくある質問
検索された内容に対するよくある質問を用意し、ページを開く前に回答の一部を表示させることができます。リッチリザルトの中で最も効果が高いとも言われています。
最新のリッチリザルト一覧はこちら：Google検索セントラル「検索ギャラリーを見る」
構造化データの仕組み
上記のようなリッチリザルトを表示させるために必要なものが「構造化データ」です。
人間の場合、テキストが単に羅列されただけでは文章を読み込まない限り内容を理解することが難しいですが、画像を追加したりデザインを整えたりすることで見出し・セクション・会社情報などを簡単に識別することができるようになります。
それと同じように、Googleの検索結果においてもページの内容を解読するヒント（=構造化データ）を残しておくことで、Googleがコンテンツの内容を正確に理解することに役立ちます。その一環として、特定の構造化データを記述することで上記のようなリッチリザルトを表示させることが可能となります。
▼構造化データの記述例
リッチリザルトを表示させるメリット
- １）検索結果で他サイトと視覚的に差別化できる
- ２）表現豊かな掲出によってCTR向上に貢献できる
- ３）サイト内の適切なページへユーザーを誘導できる
リッチリザルトを導入するデメリット
- １）作成内容がガイドラインに遵守していることが必要
- ２）上級SEOに分類されており、導入のハードルがある
- ３）ガイドラインや構造化データは常に変更の可能性がある
リッチスニペットの導入においては、知識面での難易度が高くガイドラインや構造化データも常に変更の可能性があります。導入の検討時には、SEOに明るい専任の担当者やSEO専門代理店の力を借りることが必要不可欠といえます。
検索結果に商品レビューを反映！クチコミ抜粋について
ここからはリッチリザルトの一つである「クチコミ抜粋」についてご紹介いたします。主に口コミサイトからのレビューの評価を短く抜粋して表示させることができるもので、口コミの件数や星の数を総合評価として検索結果に表示させることができるものです。
導入ステップ 1) 構造化データの作成
ここでは、個別の商品ページに対して該当商品の口コミ総合評価を記述する方法をご紹介いたします。今回は商品に対する構造化データを記述するため、Schema.org の「Product」タイプを使用します。
Schema.orgとは、米国の検索エンジン大手であるGoogle、Microsoft（Bing）、Yahoo!の3社が共同で立ち上げた、HTMLやXMLなどで記述された構造化データの共通仕様を提供するプロジェクトである。Schema.orgでは、仕様を共通化したことで、開発者側は1つのスキーマに対応することで複数のメジャーな検索エンジンに適用できるようになった。開発者側の負担が軽減されることで、対応するWebページが増えれば、検索エンジン側でも検索結果の精度が向上するというメリットが期待できる。
weblio辞書
Productタイプでは、Schema.org の規格で用意された「プロパティ」と呼ばれる商品の名前・ブランド名や画像リンク等の詳細説明を記述することで、記述内容がリッチリザルトとして検索結果に出力される流れとなります。
name（必須）
商品名
aggregateRating
商品レビューの総合評価
brand
商品のブランド名
description
商品の説明
image
商品画像のURL
offer
商品の販売状況
offer
商品の販売状況
review
商品レビュー
gtin | gtin8 | gtin13 | gtin14 | mpn | isbn
国際標準の商品識別コード
sku
商品に関する販売者固有の識別子
上記のうちaggregateRatingを使って商品レビューの総合評価を表示させることができます。
構造化データの記述方法は「JSON-LD」「microdata」「RDFa」の3種類が用意されていますが、Googleでは「JSON-LD」が推奨として紹介されています。
JSONはJavaScriptでの使用を想定してつくられたデータフォーマットで、現在では様々なプログラミング言語でも活用されています。JSON-LDを使用することで従来と同じフォーマットで構造化データを記述できるほか、階層の深いデータアイテムも簡単に表現できるようになります。
▼JSON-LDを使用した商品の口コミに対する構造化データの記述例
上記の例では、口コミ総合評価を表示させる「aggregateRating」の中身は下記4つの要素で構成されています。口コミの合計数および平均評価は必須項目となり、口コミの評価段階が5段階評価でない場合は、最小値・最大値を記述することで評価度合いが適切に認識されます。
ratingValue（必須）
口コミの平均評価を記入します
ratingCount（必須）
口コミの合計数を記入します
bestRating（任意）
口コミ評価の最大値。最大値が5の場合には省略できます
worstRating（任意）
口コミ評価の最小値。最小値が1の場合には省略できます
導入ステップ 2) 構造化データの設置・表示テスト
構造化データの記述が完了した場合、次に記述内容に問題がないかテストを行います。Googleで用意されている「リッチリザルト テスト」を使用することで、記述した構造化データが実際にどのようにリッチリザルトとして表示されるかを確認することができます。
STEP 1：表示テストの実行
「リッチリザルト テスト」では、URLまたは記述したコードを入力してリッチリザルトが表示されるかテストを実施することができます。今回はまだページへの埋め込みを実装していないため、記述したコードをもとにテストを行います。
STEP 2：テスト結果の確認
「コード」のタブを選択し、先ほど記述したコードをコピーして貼り付け「コードをテスト」をクリックすると数秒〜数分程度で結果が表示されます。一部の任意プロパティの記述がない場合警告として表示されますが、必須プロパティの記述が問題なくできている場合リッチリザルトの対象になります。
STEP 3：レビュースニペットのテスト結果詳細
レビュースニペットのテスト結果詳細を確認すると、先ほど記述した口コミの数・平均評価・最小値・最大値が認識されており、読み取りが成功しているのが分かります。
STEP 4：リッチリザルトの表示テスト
「結果をプレビュー」をクリックすることで、実際にGoogle検索でリッチリザルトが表示される様子をテストすることができます。今回は、口コミの内容が正確に認識されたため、テスト結果に口コミのリッチリザルトが表示されるのを確認できました。
「リッチリザルト テスト」ではページURLを指定して構造化データの記述内容を確認することもできるため、最終的なサイトへの設置完了後リッチリザルトがうまく表示されない場合には、ページURLの指定のみで構造化データの記述内容を確認することができます。
リッチリザルトを使用して口コミの総合評価を表示させる注意事項
リッチリザルトを使用して口コミの総合評価を表示させる場合には、Googleが策定したガイドラインに準拠することが必要となります。2021年10月現在で公開されている情報の中から、重要な点を抜粋してご紹介いたします。
技術に関するガイドライン
特定（個別）の商品に対する口コミであること
複数の商品の口コミをまとめて、カテゴリーページ等に構造化データを記述することはガイドラインの対象外となります。特定（個別）の商品またはサービスに対する口コミのみを、該当する商品ページに構造化データとして記述することでリッチリザルトの対象となります。
構造化データを追加したページに分かりやすく口コミを配置していること
Google検索で口コミのリッチリザルトが表示されている場合、ページ内でその商品の口コミを簡単に確認できることが期待されます。構造化データを記述したページ内にユーザーに分かりやすく口コミを配置することでリッチリザルトの対象となります。
他のウェブサイトからの口コミは集計に含めないこと
自社サイト上で収集した口コミがリッチリザルトの対象となります。
詳細はこちら：クチコミ抜粋「技術に関するガイドライン」
自社に対するセルフサービングな口コミの禁止
自身が運営する企業や店舗に対する口コミをGoogleは「セルフサービング」な口コミと呼び、2019年の仕様変更によりスキーマタイプ localBusiness と Organization（およびそのサブタイプ）に対する口コミのリッチリザルトが表示されなくなりました。
異なるスキーマタイプでの自社関連情報への口コミは可能
組織や企業・店舗自体ではなく個別の商品やレシピ・コースなどに関する口コミは、引き続きリッチリザルトの対象になります。リッチリザルトの対象となるスキーマタイプとしては、その他にも書籍、イベント、How-to、映画、商品などが紹介されています。
自社サイト上であっても自社以外が対象となる口コミは可能
スキーマタイプ localBusiness と Organization（およびそのサブタイプ）であっても、自社以外が対象となる口コミであればリッチリザルトの対象となります。予約サイトやポータルサイトなど、他社のビジネスを紹介するサイトであれば「セルフサービング」とはみなされません。
詳細はこちら：Googleウェブマスター向け公式ブログ
必ず検索結果に表示されるとは限らない
先ほどご紹介した「リッチリザルト テスト」に沿って構造化データが正しく記述されている場合でも、検索時にリッチリザルトが表示されない場合があり、Googleは下記を代表的な原因として説明しています。
- 構造化データがページの主要内容を表していないか、誤解を与えている可能性がある
- 構造化データに、リッチリザルト テストを使って検出できない誤りがある
- 構造化データで参照されるコンテンツがユーザーに表示されないコンテンツである
- 構造化データを記述したページが、構造化データに関するガイドラインに準拠していない
構造化データを使用して、ある機能が表示されるよう設定することはできますが、その機能が必ず表示されるとは限りません。Google のアルゴリズムは、さまざまな要因（検索履歴、位置情報、デバイスのタイプなど）に応じて検索結果を調整し、ユーザーにとって最適と思われる検索エクスペリエンスを生み出します。また、ある機能が別の機能より適していると判断することもあれば、通常の青色リンクが最適であると判断することもあります。
構造化データに関する一般的なガイドライン
詳細はこちら：構造化データに関する一般的なガイドライン
EmbedSocialを活用した口コミ総合評価の実装方法
口コミ連携プラットフォーム『EmbedSocial』では、口コミ収集方法のひとつとして口コミ記入フォームの設置が可能です。フォーム上で記入されたユーザーの口コミはシステムへと収集され、サイト上で埋め込み表示を行いコンテンツとして活用することができます。
STEP 1：口コミ記入フォームの作成
「EmbedSocial」を活用すると、一般の方から口コミを募集するフォームを簡単に作成することができます。管理画面からの設定を変更することで、ページ内に埋め込むタイプまたは別ページを設けるタイプより簡単に指定することができます。
STEP 2：収集した口コミの埋め込み
設置したフォームより投稿された口コミはEmbedSocialシステムへと収集され、管理画面内で確認することができます。埋め込み用のウィジェットを作成することで、集めた口コミをWEBサイト上で簡単に埋め込み表示させることができます。
STEP 3：構造化データの取得
EmbedSocialの埋め込み用ウィジェットを作成すると、構造化データのJSON-LDサンプルコードおよびWordpress用のショートコードを入手することができます。特にWordpressのショートコードではシステムへと収集した口コミの数と評価に応じて、構造化データの記述内容も自動で更新することができるため、口コミの増加に応じて手動でのアップデートが必要なくおすすめです。
▼EmbedSocialの管理画面から取得できる構造化データのサンプル
その他にも『EmbedSocial』では、GoogleマイビジネスやFacebookページに投稿された一般ユーザーからの口コミを収集し、WEBサイト上で埋め込んで活用することができます。SNSに投稿された信頼性の高い口コミを活用することで、コンテンツの拡充や問い合わせ数増加を狙うことが可能となります。
2021年10月現在では一週間のトライアルやWEB会議でのご案内なども実施しておりますので、ご興味をもたれた方はお気軽にお問い合わせくださいませ。
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