エンリッチ リザルト
Google 検索では、標準のリッチリザルトをさらに拡張し、双方向性のある「エンリッチ リザルト」を追加しました。エンリッチ リザルトには、ユーザーの目を引くポップアップや、双方向性を備えた機能を含めることができます。たとえば、ユーザーが「マウンテンビューの求人」を検索したときに、次のような求人情報のエンリッチ リザルトをポップアップで表示できます。
エンリッチ検索では、構造化データの項目のさまざまなプロパティで検索できます。たとえば、200 kcal 未満のチキンスープのレシピや、1 時間かからずに作れるレシピを検索できます。
エンリッチ検索の実装
エンリッチ検索はリッチリザルトの一種であり、構造化データを使用して実装します。リッチリザルトには、たとえばレシピ、求人、イベントのように、エンリッチ検索としてのみ使用可能なタイプがあります。一方、いくつかプロパティを追加することでエンリッチ リザルトに拡張できるタイプもあります。基本のリッチ検索結果のドキュメントを見ると、エンリッチ検索結果に拡張できるかどうかや、拡張する方法を確認できます。
技術的な情報や、リザルトのギャラリーはこちらからご覧いただけます。
エンリッチ検索には、Google 検索のランキング アルゴリズムが適用されます。ページに適切な構造化データを追加したうえで、以下に示す品質ガイドラインに準拠し、Google がページをインデックス登録して適切にランク付けできるようにする必要があります。
エンリッチ検索のタイプ
エンリッチ検索に対応しているのは以下の検索タイプです。
エンリッチ検索の品質に関するガイドライン
サイトをエンリッチ検索の対象にするには、以下のスパムに関するポリシーを遵守する必要があります。エンリッチ検索のランキング アルゴリズムで、サイト内の多くのページが品質基準を満たしていないと判断された場合は、サイト全体がエンリッチ リザルトから除外されることもあります。
- 必須プロパティ: エンリッチ検索のタイプごとに、必須のプロパティが定義されています。必須のプロパティが項目に含まれていない場合は、エンリッチ検索の対象外となります。
- 完全性: 提供する追加（推奨）プロパティが多いほど、ユーザーにとって項目の品質は高くなります。たとえば求人情報の場合、給与額が明示されていたほうがユーザーにとって有益です。エンリッチ検索のランキングではこうした点も考慮されます。レシピにユーザーからのレビューや星による評価がついていれば、ユーザーの参考になる情報が多く、エンリッチ検索としても価値が高いと見なされます。エンリッチ検索では、構造化データを活用したデータ探索も可能で、たとえば求人情報を給与額で絞り込むことができます。ユーザーがこのフィルタを適用した場合、給与額が掲載されていない求人情報はランキングから除外されます。エンリッチ検索のランキングにおいて、完全性は最も重要な品質基準の 1 つです。
- 関連性: マークアップしたデータが、適切なエンリッチ検索に関連している必要があります。以下は関連性が低いデータの例です。
- スポーツをライブ ストリーミングするサイトが、放送を地域イベントとしてラベル付けしている。
- 木材工芸のサイトが、レシピを教えるサイトとしてラベル付けされている。
- 末端のコンテンツ: エンリッチ検索の対象になるのはリーフページのみで、リスティング ページは対象外です。リーフページとは、各項目の詳細が記載されているページです。これに対し、リスティング ページは、複数のリーフ ページにリンクされているカテゴリ ページです。次はリスティング ページの例です。
- 「チキン料理の人気レシピ 10」について説明し、それぞれのレシピへのリンクを記載したページ。
- カリフォルニア州マウンテンビューのすべての求人情報と、個別の求人情報へのリンクが掲載されているページ。
- コンテンツ ポリシー: 個別のエンリッチ検索では、ドキュメントに記載されているとおり、データタイプごとにコンテンツ タイプ固有のポリシーがさらに適用されます。こうしたコンテンツ ポリシーに違反しているドキュメントやサイトは、ランクが下がる、またはエンリッチ検索の対象外になることがあります。