GLOSSARY
FAQPage
よく
FAQPageは、
FAQPageとは何か
FAQPageは、
構造は
FAQPageの
| 階層 | 型・プロパティ | 入れるもの |
|---|---|---|
| 1段目 | FAQPage | この |
| 2段目 | mainEntity | Question型の |
| 3段目 | Question の | 質問文を |
| 3段目 | Question の | Answer型 |
| 4段目 | Answer の | 答えの |
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なぜ重要か(AI検索での位置づけ)
AI検索の
ただし、
Googleのリッチリザルトとしては終わっている
FAQPageを
Google 検索セントラルの
| 時期 | 起きたこと |
|---|---|
| 2023年8月 | HowToリッチリザルトの |
| 2026年5月8日 | FAQリッチリザルトの |
| 2026年5月7日 | Google検索で |
| 2026年6月15日 | FAQリッチリザルトの |
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すでに
QAPageとの違い
よく
FAQPageと
| 観点 | FAQPage | QAPage |
|---|---|---|
| 質問を書く人 | サイトの | サイトの |
| 答えの数 | 質問ごとに | 複数付く |
| 向くページ | サービスの | 質問投稿サイト、 |
| Googleの検索機能 | FAQリッチリザルトは | Q&Aの |
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よくある誤解・注意点
構造化データ全般に
- 本文と
一致させます:質問文も 答えも、 ページに 表示されている 文と 同じにします。 - 答えを
要約しすぎません :本文の 答えと 構造化データの 答えが 違う 内容に なっていると、 どちらが 正しいか 機械には 判断できません。 - 同じ
Q&Aを 複数ページに 置きません :同一の 内容を 並べると、 どの ページが 答えの 出どころか 分から なくなります。 - 広告や
誘導文を 答えに 混ぜません :答えの 文と して 読めない ものは、 答えではありません。 - 検証ツールで
確かめます:schema.orgの 検証ツールで、 型と プロパティの 綴りに 誤りが ないかを 見ます。
この
実務の進め方
- ページの
成り 立ちを 確かめます。 作り手が 問いと 答えの 両方を 用意しているなら FAQPage、 利用者が 投稿する 場なら QAPageです。 - 本文に
Q&Aを 書きます。 構造化データを 先に 書かず、 まず 人が 読む文を 用意します。 - 本文の
Q&Aと 同じ 文から、 FAQPageの JSON-LDを 組み立てます。 手で 書き写さず、 同じ データから 作る 形にします。 - 検証ツールに
かけ、 型と プロパティの 綴りを 確かめます。 - 本文を
更新した ときに 構造化データも 一緒に 変わるか、 実際に ページを 見て 確かめます。 - 引用の
出方を 定点観測して、 入れる 前と あとを 比べます。 1回の 確認で 効果を 語らないようにします。
いまからFAQPageを入れる意味はありますか。
Googleの
すでに入れてあるFAQPageは外すべきですか。
外す必要は
FAQPageとQAPageはどちらを使いますか。
質問も
答えを折りたたんで表示していても大丈夫ですか。
利用者が
関連する出典
この記事の根拠にした一次情報(=発表元がみずから出している資料)です。
関連用語
構造化データ
こうぞうかでーたページの意味を機械可読にする印づけ。schema.org の語彙をJSON-LDで書き、AIや検索の理解・引用を助けます。
schema.org
すきーまどっとおるぐ構造化データの共通語彙。Article・FAQ・Breadcrumb・Organizationなど数百の型で、ページの意味を機械可読にします。
AEO(Answer Engine Optimization)
えーいーおーAIが直接答えを返す「回答エンジン」に選ばれるための最適化。定義は2026年時点で未標準化。
GEO(Generative Engine Optimization)
じーいーおー生成AIエンジンに引用・参照されやすくするための最適化。定義は2026年時点で各社バラバラ(未標準化)。
強調スニペット
きょうちょうすにぺっと従来のGoogle検索で、答えを結果の一番上の枠に抜粋表示する機能。クリックせず答えが得られる「ゼロクリック」やAI Overviewsの前身的存在で、AI検索と地続きの発想を持ちます。
サイテーション/引用(citation)
さいてーしょんAIの回答が、根拠としてあなたのサイトを出典に挙げること。多くはリンクや番号付きの参照が伴います。回答本文で名前が触れられるだけの「言及(mention)」より一段強い、AI検索での可視性の本丸。
LLMO
エルエルエムオーAIに引用されやすくするための最適化。
定点観測
ていてんかんそく同じ質問を、同じ条件で、同じ間隔で送り続けて記録する調べ方。1回の実測では分からない変化を、時間の軸で捉えます。

