構造化データと非構造化データの比較：AI検索戦略がこの両方に依存する理由

検索の可視性をすべて把握したと思った矢先に、AI主導型検索という新たな課題に直面しました。

AI検索はウェブページをスキャンするだけではなく、膨大な量のデータを処理し、高度にパーソナライズされ、コンテキストに応じた結果を提供します。本当に便利なツールです。

ここでの問題は、AIは理解できることしか解釈できないということです。 もしデータが適切に構造化されていない場合、AIは検索結果でブランドを誤解したり、優先順位を下げたり、無視したりする可能性があります。

したがって、企業の データ戦略は、デジタルプレゼンスの維持と拡大にとって今やミッションクリティカルな存在 なのです。

「データ戦略」というフレーズは非常に面倒そうで分かりづらいものです。例えて言えば、データは税金のようなもの。混乱の種になり、避けられず、（悪影響が出るまで）無視するのは非常に簡単です。

ただ、悪影響が出るのは望ましくありません。そこでこの記事では、データ戦略について説明します。

構造化データは、高度に整理され、色分けされたクローゼットのようなものと考えられます。

お気に入りのシャツ（ものすごく柔らかいあのシャツ）が必要なときに数秒で手に取れるのは、 そのシャツが定位置にあるからです 。

AIもこのような整理整頓で発展します。

デジタルの世界では、構造化データはスプレッドシート、データベース、またはKnowledge Graphと同義語です。これらのリポジトリは、AIと従来の検索エンジンが即座に処理できるようにデータを保存し、整理します。

構造化データの例には以下が含まれます。

• ウェブサイトのメタデータ （営業時間、ロケーション、カテゴリー）

• 商品詳細 （価格、在庫状況、仕様）

• 顧客プロファイル （名前、住所、電話番号）

さて、 非構造化データ はまた違う世界の話です。

散らかった倉庫に足を踏み入れることを想像してください。貴重なものがたくさんありますが、必要なものをすぐに見つけるのは難しいかもしれません。

これは、非構造化データと似ています。洞察が詰まっていますが、こうしたデータが役立つようにするためにはAIに解釈してもらう必要があるのです。

非構造化データの例には、以下のものがあります。

• メールとカスタマーサポートチャット

• ビデオ、画像、音声ファイル

• お客様の声、ソーシャルメディア投稿、オンラインレビュー

非構造化データには固定の形式がないため、AIはその意味を分析してから関連付けを行う必要があります。

さて、構造化データと非構造化データの違いについて十分に理解できたところで、それらがどのように連動しているのかを見てみましょう。

簡単に言えば、構造化データはAIに何かが何であるかを伝え、非構造化データはそれがなぜ重要かをAIが判断するのに役立ちます。AI主導の検索にブランドの情報を表示してもらうには、この両方が必要です。

構造化データはAIが次を実現するのを支援します。

• 情報の特定と分類： 構造化データがブランドを「歯科医」と「緊急サービス」としてラベル付けしている場合、ユーザーが緊急の歯科治療を検索すると、AIが即座にそのブランドの診療所を表示できます。

• 事実に基づいた回答を即座に提供： 複数のパブリッシャーにわたる構造化データに正確な営業時間が含まれていれば、AIは古いブログ記事から誤った情報を表示することなく、自信を持って顧客に営業時間を伝えることができます。

• 検索ランキングを決定： あるレストランのウェブサイトにヴィーガンオプションがあることを示す構造化データが含まれている場合、誰かが「近くの最高のヴィーガン対応レストラン」を検索したときに、AIは自信を持ってそのレストランを推薦できます。

• パーソナライゼーションとコンテキスト検索の強化： ユーザーがキラキラした明るい青のキトンヒールを探していて、ある靴屋のウェブサイトの構造化データにそのクエリに合致する商品の価格、色、在庫が含まれている場合、AIは検索結果をフィルタリングして、まさに探しているその靴を表示することができます。

構造化データは、AIに明確で事実に基づいた情報を提供することによって、構造を提供します。

一方で、AIは以下を実現する上で非構造化データに依存しています。

• センチメントの分析： ソーシャルメディアのレビュー、ニュース記事、顧客からのフィードバックをスキャンすることで、AIは、人々がブランドについてどのように感じているかというセンチメントと呼ばれる意見を形成することができます。ポジティブな感情は信頼を構築するメカニズムであり、ブランドがAI検索結果により頻繁に表示されるようにするのに役立ちます。

• コンテンツの関連性と権威性を評価： ブログコンテンツ、顧客の声、業界記事を調査した後、AIはブランドの信頼性と権威性を判断します。それが表示される場所が多ければ多いほど、そしてブランドデータが一貫していればいるほど（AIはパターンを探すロボットであるため）、AIは伝えられた情報をより信頼するようになります。

• ガイドのコンテキストに基づく推奨： 物事は必ずしも見た目どおりではなく、AIにはそれを見抜く推論能力があります。例えば、構造化データで「カフェ」とラベル付けされているビジネスの顧客レビュー（非構造化データ）でエスプレッソ・マティーニが賞賛されている場合、AIは関連性があるクエリに対してそのビジネスをカクテルバーとして推薦するかもしれません。

これで、AIが関連性の高い検索結果を導き出す上での、各データタイプの役割がわかりましたが、ここで学んだことをどう活用すればブランドの存在感を高められるのでしょうか。

構造化データと非構造化データはどちらも、強力なデジタルプレゼンスを構築する上で不可欠です。構造化データはAIがブランドを見つけるのに役立ち、非構造化データはAIがブランドを理解するのに役立ちます。これらを組み合わせることで、AIが自信を持ってブランドの情報を提示できるようになります。

この記事で忘れていただきたくないポイントをお伝えします。それは、データ整理とコンテンツ最適化を別々のものと考えるのはやめるべきだということです。なぜなら、 強力な（構造化/非構造化）データ戦略は強力なAI戦略と同義であるからです 。

学びを仕事に活かす準備はできましたか？この記事を読み、AIの活用が進む世界でブランドの可視性と競争力を維持するために取るべきステップを学びましょう。