			ページのタイトル欄として共通使用する。
			コード内サーチ「elements---0000」

[h1]JSON-LD SAMMPLE

[h2]h2タイトル

			コンテンツ・パターン２＜section class="sec bg_color"＞で背景変更
			コード内サーチ「elements---0002」

最低限押さえるべき5つのポイント

1. 構造化データの基本理解（Schema.org 準拠）

使用するスキーマタイプ（例：FAQPage, Article, LocalBusinessなど）を理解し、目的に合ったものを選定する。
JSON-LD形式を原則とし、HTML内に<script type="application/ld+json">で埋め込む。
不要なプロパティや誤った階層構造に注意。

2. Googleリッチリザルト対象のスキーマを優先

Googleが正式にサポートしている構造化データは検索結果に直接影響する（例：レビュー、FAQ、How-to、Productなど）。
サポート対象はリッチリザルトギャラリーで確認可能。

3. 一貫したコンテンツと構造化データ

HTML内の実際のテキストとJSON-LDで記載されている内容が一致していることが重要。
特にFAQなどで内容の齟齬があるとスパム扱いされることがある。

4. ページごとに目的とコンテンツに応じて構造化データを設計

TOPページは WebSite, Organization, BreadcrumbList を中心に。
下層ページ（サービス紹介、実績、ユーザーの声など）は適切なスキーマ（Service, Review, Product, FAQPageなど）を使用。
無理に全ページに大量の構造化データを埋める必要はない。

5. 検証と保守

実装後は以下の2つで検証：
リッチリザルトテスト
 構造化データテストツール（旧）
CMSやPHPを利用して動的に生成する場合、内容が更新されたときにJSON-LDも連動するようにする。

補足：LLMO視点での「最低限」

項目	意図・理由
FAQやサービス概要の明文化	モデルが情報抽出しやすくなる
ユーザーの声・レビューの構造化	説得力のあるデータとして使われやすい
店舗・会社情報の一元化	ローカルSEOおよび信頼性向上に寄与
固有名詞・ドメイン専門語の平易化	モデルによる理解と回答生成の精度向上

その他ツールやTips

ツール	役割
Mermaid	スキーマ構造の設計図を書く際に便利
Schema Markup Generator	初学者向けのスキーマ作成支援
Screaming Frog SEO Spider	サイト全体で構造化データが漏れてないかチェック

構造化データの使用が推奨される
コンテンツと対応スキーマ一覧

コンテンツの種類	推奨されるスキーマタイプ	利用目的・メリット
FAQ（よくある質問）	FAQPage	LLMが質問と回答を明確に理解し、要約・引用しやすくなる。Googleの検索結果に直接表示される可能性も。
診療科目・サービス一覧	Service または ItemList	各サービスの内容を明示し、AIが説明しやすくなる。LLMでのメニュー推薦にも有効。
商品・製品の詳細	Product	特徴・価格・レビューなどを構造的に提示でき、EC・口コミAIに活きる。
特徴・強み	WebPage + hasPart or ListItem	「○つのポイント」としての紹介は、構造化しておくと要約性・再利用性が高まる。
実績紹介・導入事例	CreativeWork、Review	事例紹介がある場合、実名や導入結果などを明示的に伝えると精度向上。
お客様の声（レビュー）	Review	顧客の評価を明示し、AIが「評判・口コミ」として認識できる。
会社概要・アクセス	Organization / LocalBusiness / Place	基本情報（名前、住所、連絡先など）を確実に伝える。Googleマップ連携も強化。
採用情報	JobPosting	求人情報が構造的に伝わりやすくなり、AIでのマッチングにも有効。
記事・ブログ	Article	BlogPosting、LLMがメディア性のある情報として認識しやすくなる。要約や出典候補になる。
イベント告知	Event	日時・場所・出演者などを正確に伝える。イベント検索やカレンダーに活用される。

スキーマの書き方の評価ポイント
（LLMO・SEO向け）

評価観点	説明	よくある失敗例
タイプ選定の適切さ	FAQPagem、 Product、 Organization など適切なタイプを選んでいるか？	WebPage だけで済ませて詳細を記述しない
contextとtypeの書き方	@contextは "https://schema.org"、@typeは必須	@contextを省略するとGoogleで無効扱いに
マルチエントリ対応	FAQのように複数項目があるものは配列形式で mainEntity にまとめる	単一項目で終了し、網羅性を欠く
コンテンツとの一致	HTML内の本文と構造化データの内容が一致しているか（齟齬はペナルティ対象）	CSV → 表示 → JSON-LDの3者でずれが発生するケース
日付や価格の形式	ISO 8601形式（例：2025-05-22）、通貨は JPYなど適切な形式で	5月22日など自然表記だとエラー検出されることがある
言語指定・ローカライズ	inLanguage: "ja" を入れることで多言語サイト対策になる	グローバル展開時に英語スキーマで放置

正しいJSON-LD記述サンプル（FAQ）

			
			<script type="application/ld+json">
			{
			  "@context": "https://schema.org",
			  "@type": "FAQPage",
			  "mainEntity": [
			    {
			      "@type": "Question",
			      "name": "LLMOとは何ですか？",
			      "acceptedAnswer": {
			        "@type": "Answer",
			        "text": "LLMOは、大規模言語モデル（LLM）が情報を理解しやすいように、Webコンテンツを最適化する手法です。"
			      }
			    },
			    {
			      "@type": "Question",
			      "name": "なぜ構造化データが必要なのですか？",
			      "acceptedAnswer": {
			        "@type": "Answer",
			        "text": "構造化データは、AIや検索エンジンがページの内容を明示的に理解するために重要です。"
			      }
			    }
			  ]
			}
			</script>

スキーマの書き方の評価ポイント
（LLMO・SEO向け）

ツール名	目的	URL
Google リッチリザルトテスト	JSON-LDのバリデーション・表示確認	https://search.google.com/test/rich-results
Schema Markup Validator	schema.org全体対応のバリデーター	https://validator.schema.org/
ChatGPT・Claude	実際のLLMで回答精度テスト	実環境でFAQを聞いてみて意図した回答がされるか確認
構造化データジェネレーター	JSON-LD生成補助ツール（非公式含む）	例：Merkleの https://technicalseo.com/tools/schema-markup-generator/
wordpress	プラグインで対応する	Website LLMs.txt、Schema – All In One Schema Rich Snippetsなど

代表的なスキーマごとに
type / name / text などのパラメータ名と
その格納値（内容）を表で整理

1. FAQ（FAQPage）

@context	JSON-LDのスキーマ定義元	”https://schema.org”
@type	ページのタイプ	”FAQPage”
mainEntity	質問と回答の配列	配列形式で複数のQ&Aを記述
@type（内側）	各質問のタイプ	”Question”
name	質問文	”LLMOとは何ですか？”
acceptedAnswer	回答の定義	オブジェクト形式
@type（回答内）	回答のタイプ	”Answer”
text	回答の本文	”LLMOは大規模言語モデル最適化です。”

【1. FAQ（FAQPage）】のJSON-LDコードサンプル


<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "FAQPage",
  "mainEntity": [
    {
      "@type": "Question",
      "name": "LLMOとは何ですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "LLMOは大規模言語モデル最適化の略で、検索エンジンやAIに最適に情報を伝えるためのコンテンツ最適化手法です。"
      }
    },
    {
      "@type": "Question",
      "name": "LLMO対策には何が必要ですか？",
      "acceptedAnswer": {
        "@type": "Answer",
        "text": "構造化データの活用、一貫性のあるコンテンツ設計、FAQやレビューなど機械が理解しやすい記述が重要です。"
      }
    }
  ]
}
</script>

2. サービス紹介（Service）

@context	スキーマ定義元	”https://schema.org”
@type	サービス型	”Service”
name	サービス名	”歯のホワイトニング”
serviceType	サービス種別	”美容歯科”
provider	提供者情報	{”@type”: ”LocalBusiness”， ”name”: ”おひさま歯科”}
areaServed	対象地域	”東京・神奈川”
description	サービス説明	”安全で低刺激なホワイトニングを提供しています。”

【2. サービス紹介（Service）】のJSON-LDコードサンプル


<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "プレミアム歯ブラシセット",
  "image": "https://example.com/img.jpg",
  "description": "歯科専用のプレミアム歯ブラシセットです。",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "おひさまケア"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "1980",
    "priceCurrency": "JPY"
  }
}
</script>

3. 商品紹介（Product）

@context	スキーマ定義元	”https://schema.org”
@type	商品型	”Product”
name	商品名	”プレミアム歯ブラシセット”
image	画像URL	”https://example.com/img.jpg”
description	商品説明	”歯科専用のプレミアム歯ブラシセットです。”
brand	ブランド名	{”@type”: ”Brand”， ”name”: ”おひさまケア”}
offers	提供価格など	{”@type”: ”Offer”， ”price”: ”1980”， ”priceCurrency”: ”JPY”}

【3. 商品紹介（Product）】のJSON-LDコードサンプル


<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Product",
  "name": "プレミアム歯ブラシセット",
  "image": "https://example.com/img.jpg",
  "description": "歯科専用のプレミアム歯ブラシセットです。",
  "brand": {
    "@type": "Brand",
    "name": "おひさまケア"
  },
  "offers": {
    "@type": "Offer",
    "price": "1980",
    "priceCurrency": "JPY"
  }
}
</script>

4. レビュー（Review）

@context	スキーマ定義元	”https://schema.org”
@type	レビュー型	”Review”
reviewBody	レビュー本文	”とても丁寧な診療でした。”
reviewRating	評価点	{”@type”: ”Rating”， ”ratingValue”: ”5”， ”bestRating”: ”5”}
author	投稿者	{”@type”: ”Person”， ”name”: ”佐藤花子”}
itemReviewed	対象	{”@type”: ”Service”， ”name”: ”虫歯治療”}

【4. レビュー（Review）】のJSON-LDコードサンプル


<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Review",
  "reviewBody": "とても丁寧な診療でした。",
  "reviewRating": {
    "@type": "Rating",
    "ratingValue": "5",
    "bestRating": "5"
  },
  "author": {
    "@type": "Person",
    "name": "佐藤花子"
  },
  "itemReviewed": {
    "@type": "Service",
    "name": "虫歯治療"
  }
}
</script>

5. 会社概要（Organization）

@context	スキーマ定義元	”https://schema.org”
@type	組織情報	”Organization”
name	会社名	”おひさま歯科グループ”
url	公式サイト	”https://example.com”
logo	ロゴURL	”https://example.com/logo.png”
contactPoint	問い合わせ先	{”@type”: ”ContactPoint”， ”telephone”: ”+81-3-1234-5678”， ”contactType”: ”customer service”}

【5. 会社概要（Organization）】のJSON-LDコードサンプル


<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Organization",
  "name": "おひさま歯科グループ",
  "url": "https://example.com",
  "logo": "https://example.com/logo.png",
  "contactPoint": {
    "@type": "ContactPoint",
    "telephone": "+81-3-1234-5678",
    "contactType": "customer service"
  }
}
</script>

6. 採用情報（JobPosting）

@context	スキーマ定義元	”https://schema.org”
@type	求人情報	”JobPosting”
title	募集職種	”歯科衛生士”
description	業務内容	”患者様へのケア、予防処置”
datePosted	掲載日	”2025-05-22”
jobLocation	勤務地	{”@type”: ”Place”， ”address”: {”@type”: ”PostalAddress”， ”addressLocality”: ”渋谷区”， ”addressRegion”: ”東京都”， ”postalCode”: ”150-0001”， ”addressCountry”: ”JP”}}
hiringOrganization	採用元	{”@type”: ”Organization”， ”name”: ”おひさま歯科”}

【6. 採用情報（JobPosting）】のJSON-LDコードサンプル


<script type="application/ld+json">
{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "JobPosting",
  "title": "歯科衛生士",
  "description": "患者様へのケア、予防処置",
  "datePosted": "2025-05-22",
  "jobLocation": {
    "@type": "Place",
    "address": {
      "@type": "PostalAddress",
      "addressLocality": "渋谷区",
      "addressRegion": "東京都",
      "postalCode": "150-0001",
      "addressCountry": "JP"
    }
  },
  "hiringOrganization": {
    "@type": "Organization",
    "name": "おひさま歯科"
  }
}
</script>

FAQのサンプル

JSON-LDはコードを参照

LLMOとは何ですか？

LLMO（Large Language Model Optimization）は、ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）がWeb上の情報をより適切に理解・活用できるよう、コンテンツ構造や文脈を最適化する施策です。SEOの一部と捉えられることもありますが、LLMに特化した最適化が目的です。

SEOとの違いは何ですか？

SEOはGoogleなどの検索エンジン向けの最適化ですが、LLMOはChatGPTなどAIモデルが情報を正確に取り込み、正確に回答できるように整備することに焦点を当てています。

LLMOの対象となる情報には何がありますか？

FAQ、サービス紹介、特徴、会社概要、商品スペック、ユーザーレビューなど、言語モデルに読み取られやすい文章構造が求められるすべてのコンテンツが対象です。

LLMOのために具体的にやるべき施策は何ですか？

構造化データ（JSON-LDなど）によるマークアップ、ナチュラルな文体でのコンテンツ記述、情報の一貫性の確保、FAQの整理、見出しの明確化などが推奨されます。

構造化データはなぜ重要なのですか？

構造化データ（特にJSON-LD）は、検索エンジンやLLMがページ内容をより正確に認識するための形式であり、FAQや組織情報などを明示的に伝える手段として重要です。

LLMOにおけるFAQの役割は？

FAQは、LLMがページに含まれる質問と回答を理解・記憶しやすい形式で提示できるため、精度の高い回答生成に役立ちます。

LLMO対策はどのページに入れるべきですか？

基本的にはTOPページやサービス紹介ページ、ユーザーが多くアクセスする主要ページに含めるのが効果的ですが、構造化データとして明示されるものであればページ下部でも問題ありません。

WordPressでもLLMO対策できますか？

はい、WordPressでもプラグインやテーマ内テンプレートを使って構造化データを挿入したり、カスタムフィールドを使ってFAQや特徴などを整理・表示することが可能です。

LLMO対策を確認するにはどんなツールがありますか？

構造化データの検証にはGoogleの『リッチリザルトテスト』、ページ内容の一貫性には『ChatGPT』を使って回答精度を確認する、などの方法があります。

LLMOは今後ますます重要になりますか？

はい、AIによる検索や要約・推薦の活用が進む中で、LLMに正しく情報を伝えることの重要性は今後も高まっていくと考えられます。

[h1]JSON-LD SAMMPLE

[h2]h2タイトル

最低限押さえるべき5つのポイント

1. 構造化データの基本理解（Schema.org 準拠）

2. Googleリッチリザルト対象のスキーマを優先

3. 一貫したコンテンツと構造化データ

4. ページごとに目的とコンテンツに応じて構造化データを設計

5. 検証と保守

補足：LLMO視点での「最低限」

その他ツールやTips

構造化データの使用が推奨されるコンテンツと対応スキーマ一覧

スキーマの書き方の評価ポイント（LLMO・SEO向け）

正しいJSON-LD記述サンプル（FAQ）

スキーマの書き方の評価ポイント（LLMO・SEO向け）

代表的なスキーマごとにtype / name / text などのパラメータ名とその格納値（内容） を表で整理

1. FAQ（FAQPage）

2. サービス紹介（Service）

3. 商品紹介（Product）

4. レビュー（Review）

5. 会社概要（Organization）

6. 採用情報（JobPosting）

FAQのサンプル

JSON-LDはコードを参照

LLMOとは何ですか？

SEOとの違いは何ですか？

LLMOの対象となる情報には何がありますか？

LLMOのために具体的にやるべき施策は何ですか？

構造化データはなぜ重要なのですか？

LLMOにおけるFAQの役割は？

LLMO対策はどのページに入れるべきですか？

WordPressでもLLMO対策できますか？

LLMO対策を確認するにはどんなツールがありますか？

LLMOは今後ますます重要になりますか？

構造化データの使用が推奨される
コンテンツと対応スキーマ一覧

スキーマの書き方の評価ポイント
（LLMO・SEO向け）

スキーマの書き方の評価ポイント
（LLMO・SEO向け）

代表的なスキーマごとに
type / name / text などのパラメータ名と
その格納値（内容）を表で整理