Organizationの構造化データとは?会社概要と公式リンクをそろえる方法

同名の会社と取り違えられる、サイト名や著者が正しく出ない。会社概要と公式リンクの基準をそろえ、Organization・WebSite・著者情報の構造化データで伝える方法と、公開後の確認手順を説明します。
会社名で検索したら、別の会社の住所が出てきた。検索結果のサイト名が、思っていた名前と違う。記事の著者が正しく伝わっているか分からない。会社情報を担当していると、こうした場面に出会います。
この記事では、まず症状を切り分け、社内で正しい会社情報を決めてから、Organization・WebSite・著者情報の構造化データで伝える方法を説明します。検索結果の訂正を保証する手続きではありません。確認日は2026年9月23日です。
別会社の表示と自社情報の誤りを分ける
最初に、見えたものが「別の会社のページ」なのか、「自社のページの古い情報」なのかを分けて記録します。 同名の会社が並んでいるだけなら、自社サイトの住所を書き換える理由にはなりません。
ここからは説明用の架空企業「こもれび設備株式会社」を使います。名古屋市で法人向けの空調保守を行い、同名の別会社との取り違えを気にしている、という想定です。
担当者はGoogle検索に自社名を入れ、気になった結果のページ名とリンク先のURLを控えます。次に「こもれび設備株式会社 名古屋」のように所在地や事業内容を足し、どの検索で気になる表示が出たかを残します。これは、その時点での表示の記録です。
| 見つけた状態(記入例) | 切り分け | 最初に見る場所 |
|---|---|---|
| 同名の別会社が並んでいる | 他社のページ | 自社の説明に所在地と事業内容があるか |
| 自社の会社概要に旧住所がある | 自社ページが古い | 会社概要の掲載内容 |
| 自社の公式プロフィールに旧電話番号がある | 管理している外部ページが古い | そのプロフィールの公開内容 |
会社概要と公式プロフィールの基準をそろえる
社内で確認した「今公開する会社情報」を一枚の基準表にまとめ、会社概要と自社が管理するプロフィールをそれに合わせます。 検索結果から正しい住所を推測せず、総務や問い合わせ担当者に確認します。分からない項目は「確認待ち」とし、想像で埋めません。
| 項目 | 記入例(説明用) | 確認する人 |
|---|---|---|
| 会社名 | こもれび設備株式会社 | 総務 |
| 事業説明 | 名古屋市で法人向け空調保守 | 事業責任者 |
| 所在地 | 確認済みの本社住所を転記 | 総務 |
| 公式サイト | 公式トップページのURL | サイト管理者 |
| 公式プロフィール | 自社が管理するSNS等のURL | アカウント管理者 |
| 記事の著者 | 著者ページに載せている氏名 | 編集担当 |
会社概要が「こもれび設備へようこそ」だけなら、「こもれび設備株式会社は、名古屋市で法人向け空調保守を行っています」のように、所在地と仕事が分かる一文にします。閲覧者が別会社と見分ける材料になります。
Organizationの構造化データで会社情報を伝える
Organizationは、会社名・公式サイト・ロゴ・所在地・公式プロフィールなどを、Googleが読み取りやすい形式で伝える構造化データです。 Googleは、会社を他の組織と見分ける助けになると説明しています。[1]
置く場所はトップページか、会社概要のような会社を説明する一ページで、全ページに置く必要はありません。必須項目はなく、当てはまる項目を書きます。[1] 通販サイトなら OnlineStore のように、最も具体的な型を使うことが推奨されています。[1]
| 項目名 | 意味 | 基準表のどこから渡すか |
|---|---|---|
name |
組織名。サイト名と同じ名前を使う [1] | 会社名のうち、サイト名として使う呼び名 |
url |
公式サイトのURL | 公式サイト |
logo |
会社のロゴ画像 | 現行ロゴの掲載場所 |
address |
所在地 | 所在地 |
sameAs |
自社の情報が載った他サイトのページのURL [1] | 公式プロフィール |
legalName |
登記上の名前(name と違う場合)[1] |
総務が確認 |
sameAs には、SNSやレビューサイトにある自社のプロフィールなどを入れられます。[1] 今回の作業では、自社が管理していると確認できたページに絞ります。社名が出てくるだけの記事や、同名の別会社は入れません。
WebSiteの構造化データでサイト名を伝える
検索結果に出るサイト名は、トップページのWebSiteの構造化データで希望を伝えます。 サイト名は、ページごとのタイトルとは別に、サイト全体の名前として表示されるものです。[2]
必須は name(サイト名)と url(トップページのURL)で、置く場所はドメインまたはサブドメインのトップページです。略称などは alternateName で候補として示せます。[2] example.com/news のような途中の階層には、別のサイト名を付けられません。[2]
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org",
"@type": "WebSite",
"name": "こもれび設備",
"alternateName": "こもれび設備株式会社",
"url": "https://example.com/"
}
</script>
上の値とURLは説明用です。Googleはサイト名を自動で決めるため、希望どおりにならないこともあります。トップページのタイトルや見出しでも同じ名前を使うと、ぶれを減らせます。[2]
記事の著者情報(Person)の扱い
記事の著者は、Articleの構造化データの author に、ページに表示している著者を漏れなく書きます。 人なら Person、会社なら Organization の型を使い分けます。[3]
Googleは、author.name には名前だけを入れ、肩書きや「投稿者:」などの言葉を入れないよう求めています。著者を紹介するページのURLを url(または sameAs)で添えることも推奨しています。[3] 複数の著者がいる場合は、一人ずつ別に書きます。[3]
Googleの資料には、著者情報を書くと信頼や引用が高まるという説明はありません。ページに見えている著者と一致させることが目的です。
公開後に内容・データ・検索表示を別々に確かめる
公開後は「人が読む内容」「構造化データの検査」「検索での見え方」を分けて、日付付きで記録します。
Organizationはリッチリザルトテストで検査し、公開後はSearch ConsoleのURL検査でGoogleからの見え方を確かめます。[1] 一方、サイト名はリッチリザルトテストが対応していません。Schema Markup Validatorで書式の誤りを確かめ、URL検査も使います。[2]
サイト名の反映には、再クロールから数日〜数週間かかることがあります。[2] 変わらないからといって、すぐに別の名前へ書き換えず、確認日を残して後日比べます。
AI検索のために特別な記述は要りません。Googleは、AIによる概要などへの掲載に追加の技術要件はないとし、構造化データとページの見える文章を一致させることを挙げています。[4]
会社情報と販売条件の食い違いは、Merchant Centerの審査でも問題になります。詳しくは「Merchant Centerで「不実表示」と出たら?会社情報と販売条件の確認順」をご覧ください。
よくある質問
- Q. 著者情報を書けばAIに信頼されますか?
- 今回確認したGoogleの資料には、著者情報で信頼や引用が高まるという説明はありません。ページに表示している著者と構造化データを一致させることが目的です。
- Q. サイト名が検索で違うときはどこを直しますか?
- トップページのWebSiteの構造化データのnameと、トップページのタイトルや見出しの名前をそろえます。略称はalternateNameで示せます。反映には数日から数週間かかることがあります。
- Q. Organizationは全ページに必要ですか?
- Googleはトップページか会社を説明する一ページへの掲載を推奨しており、全ページに置く必要はないと説明しています。
出典・参考データ
- [1] Organization (Organization) structured data (Google Search Central) — 取得 2026-09-23
- [2] Provide a site name to Google Search (Google Search Central) — 取得 2026-09-23
- [3] Article (Article, NewsArticle, BlogPosting) structured data (Google Search Central) — 取得 2026-09-23
- [4] AI features and your website (Google Search Central) — 取得 2026-09-23
この記事を書いた人
水島 翔吾株式会社kairos 代表取締役 / AgentSignal 開発者
AI クローラー・AI 流入計測と AIO 診断ツール AgentSignal を開発。実測データを元に AI 検索時代の計測と対策を書いています。
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