今年初めにデジタル支援（WEB制作、EC制作など）事業を立ち上げに伴い、サイトをローンチしました。まずは集客のために、WEBでのSEO、AIO対策を進めています。

コンテンツSEOについては、自社サイトだけでなく、noteなども活用して定期的にアップしています。ブランド検索の露出を少しでも増やし、指名検索による流入を狙うイメージです。

本記事ではもう一方の「テクニカルSEO」について、本サイトで対応した内容をもとに振り返ってみます。

「最適化」より「理解させる仕組み」

SEO対策はコンテンツ作成だけではなく、検索エンジンやAIにサイト構造を正しく理解させる仕組み作りが欠かせません。

ページ公開後のクローリング・解析・表示の流れを想定した設計が必要です。

実務の感覚で言うと、「制作」というよりも検索エンジンに理解される仕組みを整える仕事に近いところがあります。

構造化データの実装を分岐で対応

初期構築時は対応が不十分でしたが、ページごとに必要なスキーマタイプを使い分けてJSON-LD形式で実装しました。

トップ、ブログ、その他のページそれぞれでプロパティを細かく分岐させています。

Next.js と microCMS を基盤にしているため、JSON-LD の生成と分岐処理を自分で実装する必要があります。

自動出力機能があるプラットフォームと比べると手間がかかりますが、保守性や月額コスト、セキュリティの面でメリットがあると考えています。その分、サイト成長に応じた柔軟なスキーマ拡張も可能になるのが特徴です。

llms.txtでAIにサイト構成を伝える

AI向け対策としてllms.txtを設定しました。

ファイル内にサイト構成や利用ルールを記載することで、AI最適化の未来に備えた先制投資として位置づけています。

実際の効果については記事執筆時点では100%とは言い切れませんが、AI時代を見据えた取り組みとして位置づけています。

サイトマップとメタ情報の整備

サーチコンソールにサイトマップが登録されていなかったので、XML形式で作成して送信しました。クローリング効率化が期待できます。

基本的なタイトル・ディスクリプションも見直しを図りました。

h1/h2などのマークアップ構造は今どきのSEOでは基本として割愛します。

まとめ

テクニカルSEOは、単なる実装というよりも、検索エンジンやAIに理解されやすい基盤を作る仕事に近いと感じます。

JSON-LD、llms.txt、サイトマップ、メタ情報といった施策は、サイトを「読みやすく、理解しやすい」状態にするための仕組みです。

コンテンツSEOと同様に、テクニカルSEOも継続的な改善と測定が欠かせません。サーチコンソールやトラフィックデータを活用しながら、効果を検証し、最適化を進めていく。その過程の中に、検索対策の本当の価値があると思います。

立ち上げから運用までを見据えた設計をしておくことで、後々のメンテナンスもスムーズになります。