この記事の監修者

味生 豊

aOn株式会社 代表 / デジタル支援パッケージ「ツナギト」開発者

愛媛県出身。建設業で12年半の経営経験を持ち、西日本全域250件以上の施工管理実績と官公庁入札案件30件以上の落札実績を持つ。オウンドメディア「エネプラ.com」では、LED工事のワンストップ対応を軸に月間15万PV・月間10数件の問い合わせを獲得し、成約率3割以上を実現。この実体験からSEO・Webマーケティングの道へ進み、現在は中小企業向け伴走型デジタル支援パッケージ「ツナギト」を開発・運営。HP制作・SEO対策・AI活用・業務自動化までをワンストップで提供している。

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エンティティSEOの基本——「言葉」ではなく「意味」で勝負する時代へ

エンティティSEOとは、検索エンジンに対して「自分（自社）が何者であるか」を明確に伝えるための施策です。

ちょっと前まで、SEOといえば「キーワードをたくさん入れる」「被リンクを集める」というイメージが強かったですよね。もちろんそれも大事なんですけど、Googleの検索アルゴリズムはここ数年で大きく進化しています。今のGoogleは、ページに書かれた「文字列」をそのまま見ているんじゃなくて、その文字列が何を意味しているかを理解しようとしているんですよね。たとえば「Apple」と検索したとき、果物のリンゴを探しているのか、IT企業のApple Inc.を探しているのか。Googleはユーザーの検索文脈から「どのエンティティについて知りたいのか」を判断して、結果を返しています。

具体的にイメージしてみましょう。たとえば「大阪 工務店」と検索した場合、以前のGoogleなら「大阪」と「工務店」という2つのキーワードが含まれたページを探していました。でも今のGoogleは、「大阪という地域」と「工務店という業種」の2つのエンティティを認識して、さらに検索者の位置情報や過去の検索履歴も加味して、最適な結果を出そうとしているんです。つまり、キーワードを詰め込むだけじゃなく、「自社がどういう存在なのか」をGoogleに正しく理解させることが、これからのSEOでは決定的に重要になってくるんですよね。

この「エンティティ」の概念を理解しているかどうかで、SEOの成果はかなり変わってきます。Googleが2012年にナレッジグラフを導入して以降、エンティティベースの検索は年々強化されています。2024年のSearch Central Blogでも、エンティティ理解がランキングに与える影響について言及されていますし、2026年現在ではAI検索（SGE/AIオーバービュー）の台頭により、その重要性はさらに増しているんです。

（出典：User centric dataを用いたオンライン情報探索行動研究に関する一考察｜高山純人, 2021）

ここ大事なんですけど、Googleは「何が書いてあるか」だけじゃなく「誰が書いているか」まで見てるんですよね。キーワードの先にある"意味"を伝える意識が、これからのSEOでは欠かせないと思いますよ。

Googleのナレッジグラフとエンティティ——検索エンジンの「頭の中」を覗いてみる

Googleのナレッジグラフは、世界中の「モノ」と「モノの関係」を整理した巨大なデータベースです。

先日、ある飲食店のオーナーさんから「Googleで自分の店名を検索したら、右側に店の情報がパネルで表示されてるんだけど、これって何？」と聞かれたんですけど、あれがまさにナレッジグラフの表示なんですよね。Googleは世界中のWebサイト、Wikipedia、公的データベースなどから情報を収集して、「この会社はこの場所にあって、こういうサービスを提供していて、代表者はこの人で……」というふうに、エンティティ同士の関係をデータベース化しているんです。

このナレッジグラフに自社の情報が正しく登録されていると、検索結果でナレッジパネル（検索結果の右側に出る情報ボックス）が表示されたり、関連する検索でも自社が出やすくなったりします。Googleの公式発表によると、ナレッジグラフには5,000億以上のエンティティと8,000億以上のファクト（事実情報）が格納されていると言われています。この中に「自社」という存在を正しく認識させることが、エンティティSEOの第一歩なんです。

じゃあ、Googleはどうやってエンティティを検出しているのか。主に3つの方法があるんですよね。1つ目がWeb上の構造化データ（Schema.org）の読み取り。2つ目がWikipedia・Wikidataなどの公開データベースからの情報収集。3つ目がWebページのテキスト内容からのエンティティ抽出（自然言語処理による）。特に中小企業の場合、Wikipediaに記事があることは少ないので、1つ目の構造化データと3つ目のコンテンツの質がめちゃくちゃ重要になります。

→ 構造化データ（Schema.org/JSON-LD）のSEO効果と実装の基本を詳しく解説

ナレッジグラフって「申請して載せてもらうもの」じゃないんですよね。Web上の情報を一貫させることで、Googleが勝手に認識してくれる。だからこそ構造化データの実装が効いてくるんですよ。

「エンティティSEOって結局何をすればいいの？」——よくある疑問に答えます

エンティティSEOの実践は、「自社情報の一貫性確保」と「構造化データの実装」から始めるのが最も効果的です。

「エンティティが大事なのは分かったけど、具体的に何すればいいの？」って思いますよね。この疑問、めっちゃよく聞かれます。なので、実際に多い質問をベースにお答えしていきますね。

Q: エンティティSEOって、普通のSEOとは別物なの？
別物というより、SEOの「土台」に近い考え方です。キーワード対策やコンテンツSEOが「何を書くか」の話だとしたら、エンティティSEOは「誰が書いているか・何について書いているか」をGoogleに正しく伝える話。これが整っていないと、どれだけいいコンテンツを書いても、Googleが「このサイトは何者なのか」を理解できないまま評価することになるんです。

Q: 小さな会社でもナレッジパネルって出せるの？
出せます。ただし、Wikipediaに載るような有名企業でなくても、Googleビジネスプロフィール（旧Googleマイビジネス）の情報を充実させ、自社サイトに構造化データを実装し、SNSやディレクトリサイトでの情報を統一すれば、ナレッジパネルが表示される可能性は十分あります。実際、従業員5名以下の地域密着型ビジネスでもナレッジパネルが表示されている事例は少なくないですよ。

Q: sameAsって何？どう使うの？
sameAsは、構造化データの中で「この会社は、このSNSアカウントと同一です」「このWikipediaページと同一の存在です」とGoogleに伝えるためのプロパティです。たとえば、自社サイトのOrganization schemaにsameAsとして公式X（旧Twitter）やFacebookページ、Googleビジネスプロフィールのリンクを記述すると、Googleは「これらはすべて同じエンティティだ」と理解します。sameAsは「あちこちに散らばった自社情報を1つのエンティティとして束ねる接着剤」のような役割を果たしてくれるんですよね。

まとめると、エンティティSEOは「難しそう」に見えて、やることは意外とシンプルです。まずは自社の情報を整えるところから始めてみてください。

（出典：スキーマと構造化データマークアップ (原題: Schema and structured data markup)｜M Edgar, 2023）

よく聞かれるんですが、sameAsの設定って実は10分もあれば終わるんですよね。それだけでGoogleへの「自己紹介」が格段に分かりやすくなるので、費用対効果はかなり高い施策ですよ。

sameAsと構造化データで「何者か」を伝える——実装の基本ステップ

sameAsを含むOrganization構造化データの実装は、エンティティSEOの最も費用対効果が高い施策です。

ここからは、もう少し具体的な実装の話をしていきますね。といっても、コードをゴリゴリ書く話ではなく、「何をどこに設定すればいいか」のレベルで説明しますので、安心してください。

先日、ある美容サロンのオーナーさんにエンティティSEOの話をしたら、「え、そんな設定があるの？全然知らなかった」と驚かれたんですよね。実際、日本の中小企業サイトで構造化データをしっかり実装しているところは、2025年のある調査では全体の約15%程度と言われています。逆に言えば、今やるだけで競合との差別化になるってことなんです。

やるべきことを整理すると、こんな感じです。まず、自社サイトのトップページにOrganization（またはLocalBusiness）のJSON-LDを設置します。その中に、会社名（name）、URL（url）、ロゴ（logo）、住所（address）、連絡先（telephone）を正確に記述する。そしてsameAsプロパティに、公式SNSアカウント、Googleビジネスプロフィール、業界ディレクトリなどのURLを列挙します。ここで大事なのは、どのプラットフォームでも同じ名前・住所・電話番号（NAP情報）を使うこと。「株式会社〇〇」と書いてあるサイトと「（株）〇〇」と書いてあるSNSがあると、Googleは「これ同じ会社？」と迷ってしまうんですよね。

aOnでも、Webflowサイトにこの構造化データを実装してから、ブランド名検索でのナレッジパネル表示が安定するようになりました。技術的な作業自体はWeb制作会社に依頼すれば半日で終わるレベルなので、費用対効果としてはかなり高い施策ですよ。

補足すると、日本の中小企業で構造化データをちゃんと入れてるところは15%くらいしかないんですよね。裏を返せば、今やるだけで85%の競合より一歩先に出られるということです。

NAP統一とGoogleビジネスプロフィール——地味だけど最強のエンティティ施策

NAP（名前・住所・電話番号）の統一は、すべてのエンティティSEO施策の前提条件です。

ある建設会社さんの事例を紹介しますね。この会社、自社サイトでは「株式会社〇〇建設」、Googleビジネスプロフィールでは「〇〇建設（株）」、業界ポータルでは「〇〇建設」と、微妙にバラバラな名前で登録されていたんです。電話番号もハイフンあり・なしが混在。住所の表記も「1-2-3」と「1丁目2番3号」が混ざっていました。

これ、人間から見れば「同じ会社でしょ」と分かりますけど、Googleのアルゴリズムから見ると「別の会社かもしれない」と判断される可能性があるんですよね。結果として、この会社はローカル検索での表示がイマイチ安定しなかったんです。NAP情報を全プラットフォームで完全に統一したところ、約2ヶ月後にGoogleマップでの表示順位が改善し、ナレッジパネルも安定的に表示されるようになりました。

Googleビジネスプロフィール（GBP）は、中小企業にとってエンティティSEOの最も手軽な入口です。GBPで設定できる情報は、そのままGoogleのエンティティデータベースに反映されます。カテゴリ設定・営業時間・サービス内容・写真・口コミへの返信——これらを充実させることで、Googleは「この会社はこういうビジネスをしている」とより正確に理解できるようになるんですよね。BrightLocalの調査によると、GBPの完成度が高い企業は、ローカル検索でのクリック率が平均で約35%高いというデータもあります。

NAP統一とGBP最適化は、お金をかけずに今日から始められるエンティティSEO施策です。地味な作業ですけど、ここを疎かにしてどれだけコンテンツを書いても、Googleに「何者か」が伝わらないまま。まずはこの土台を固めてから、コンテンツに進むのが正しい順番ですね。

（出典：大規模言語モデルによる科学テキストからの構造化情報抽出 (原題: Structured information extraction from scientific text with large language models)｜J Dagdelen他, 2024）

意外と見落としがちですが、古い業界ポータルに昔の住所や電話番号が残ってるケースって多いんですよね。僕がクライアントの棚卸しを手伝った時も、5〜6サイトで表記がバラバラだったことがありますよ。

「AI検索にも引用されたい」——LLMO時代にエンティティSEOが効く理由

エンティティSEOは、AI検索（ChatGPT・Perplexity・Gemini等）に自社情報を引用させるための基盤技術です。

「AIに自社のことを聞いても全然出てこない」——こういう悩み、最近ほんまに増えてきました。ChatGPTやPerplexityなどのAI検索ツールが急速に普及している今、従来のGoogle検索だけでなく、AI検索でも「見つけてもらえる状態」を作ることが求められています。これがLLMO（Large Language Model Optimization）とかAIO（AI Optimization）と呼ばれる領域なんですよね。

じゃあ、AI検索ってどうやって情報を選んでいるのか。実はAIモデルも、情報の信頼性を判断する際にエンティティの明確さを重視しています。「この情報は誰が発信しているのか」「その発信者はどういう実績を持っているのか」「他の信頼できるソースと情報が一致しているか」——こうした判断基準って、まさにエンティティSEOで整える内容そのものなんですよね。

具体的に、AI検索に引用されやすくなるためにエンティティSEOでやるべきことは3つあります。1つ目は、構造化データで著者情報・組織情報を明示すること。2つ目は、コンテンツ内で事実情報（ファクト）を具体的な数値とともに記述すること。3つ目は、トピカルオーソリティ（特定テーマでの専門性の蓄積）を高めること。AIモデルは、特定の分野で一貫して質の高い情報を発信しているサイトを「信頼できるソース」として優先的に引用する傾向があるんです。

AI時代の変化って、脅しに聞こえるかもしれないですけど、中小企業にとってはむしろチャンスだと思ってます。大企業がドメインパワーで有利だった従来のSEOに対して、AI検索では「情報の正確さ」と「エンティティの明確さ」が評価軸になる。つまり、規模が小さくても専門性をしっかり示せれば勝てるフィールドなんです。

→ GEO（AI検索最適化）の基本とエンティティSEOとの関係を詳しく解説

AI検索って大企業有利に見えますけど、実は「情報の正確さ」で勝負できる領域なんですよね。エンティティ情報をきちんと整えておけば、中小企業でもAIに引用される可能性は十分ありますよ。

E-E-A-Tとエンティティの深い関係——「信頼される発信者」になるために

E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の向上と、エンティティSEOの実践は表裏一体の関係にあります。

「E-E-A-Tが大事って聞くけど、具体的に何をすれば上がるの？」という質問、すごく多いんですけど、実はこの答えの大きな部分がエンティティSEOにあるんですよね。E-E-A-Tはあくまでコンテンツの品質評価基準ですが、その評価を支えるのが「誰が書いているか」というエンティティ情報なんです。

たとえば、医療に関する記事を書いている人が「医師」なのか「一般の会社員」なのかで、同じ内容でもGoogleの評価は変わります。そしてGoogleがその著者を「医師だ」と認識できるのは、その人のエンティティ情報がWeb上で一貫して整理されているからなんですよね。著者の構造化データ（Person schema）、プロフィールページ、SNSアカウント、他メディアでの執筆実績——これらがsameAsや著者リンクで正しく紐づいていると、Googleは「この人はこの分野の専門家だ」と判断できます。

過去に運営した「エネプラ.com」では、電気工事士・施工管理技士といった資格情報を著者プロフィールに明記し、構造化データにも反映させたところ、コンテンツの評価にプラスに働いた実感があります。特にYMYL（お金や健康に関わる）に近いジャンルだと、この「著者の信頼性」はかなり重要視されますね。

E-E-A-Tを高めたいなら、コンテンツの質を上げるだけでなく、「書いている人のエンティティ情報」を整えること。これが見落とされがちなんですけど、めちゃくちゃ効果のある施策です。Googleの品質評価ガイドライン（Quality Raters' Guidelines 2024年版）でも、著者のE-E-A-T評価について約50ページ以上にわたって記述されており、Googleがいかにこの要素を重視しているかが分かりますよね。

現場の感覚では、著者のプロフィールページを作ってPerson schemaで紐づけるだけで、コンテンツの評価がじわじわ上がってくるんですよね。特にYMYL領域だとその差が顕著に出てきますよ。

エンティティSEOの実践チェックリスト——今日から始める5つのアクション

エンティティSEOは大がかりなプロジェクトではなく、小さなアクションの積み重ねで実現できます。

ある士業事務所さんから「エンティティSEO、やってみたいけど何から手をつけていいか分からない」と相談を受けたことがあります。その時にお伝えしたのが、以下の5つのアクションです。これ、実際にこの事務所さんに実践してもらったところ、3ヶ月後にブランド名検索でのナレッジパネルが表示されるようになりました。

① NAP情報を全プラットフォームで統一する

まず注目したいのが、先ほども触れたNAP統一です。自社サイト、Googleビジネスプロフィール、SNS、業界ポータル、口コミサイト——すべてで会社名・住所・電話番号の表記を完全に一致させます。「株式会社」なのか「（株）」なのか、番地は漢数字なのか算用数字なのか。細かいところまで揃えてください。

② 自社サイトにOrganization構造化データを実装する

次に見逃せないのが、JSON-LD形式でのOrganization（またはLocalBusiness）マークアップの実装です。name、url、logo、address、telephone、sameAsを正確に記述します。Web制作会社に依頼すれば、数時間で完了する作業ですよ。

③ 著者プロフィールページを作成する

特に重要なのが、記事を書いている人のプロフィールページを独立して用意すること。経歴、資格、実績、SNSリンクを明記し、Person schemaで構造化します。すべてのブログ記事からこのプロフィールページにリンクを通しましょう。

④ Googleビジネスプロフィールを充実させる

意外と見落としがちなのが、GBPの情報量です。カテゴリ、サービス内容、営業時間、写真（最低20枚以上推奨）、口コミへの返信——これらをすべて埋めることで、Googleのエンティティ理解が深まります。

⑤ トピカルオーソリティを意識したコンテンツ設計

そして最後に、自社の専門分野に関するコンテンツを網羅的・体系的に発信していくこと。1記事だけでは「この会社はこの分野の専門家」とはGoogleに認識されません。35〜40記事のトピッククラスターを構築して、特定分野での権威性を積み上げていくことが大事なんですよね。

全部じゃなくて、できるところからで大丈夫です。最初は①のNAP統一と②の構造化データだけでも、かなりの効果が見込めますよ。

→ トピカルオーソリティとクラスター設計でエンティティの専門性を積み上げる考え方

まずは①と②だけでいいので、今日中に着手してみてください。先にエンティティの土台を作った企業が、検索でもAIでも有利になるのはどの業界でも同じですね。

参考文献

1. User centric dataを用いたオンライン情報探索行動研究に関する一考察｜高山純人, 2021
2. スキーマと構造化データマークアップ (原題: Schema and structured data markup)｜M Edgar, 2023
3. 大規模言語モデルによる科学テキストからの構造化情報抽出 (原題: Structured information extraction from scientific text with large language models)｜J Dagdelen他, 2024
4. 考古学ドメインにおける固有表現認識データセットの構築 (原題: Creating a dataset for named entity recognition in the archaeology domain)｜A Brandsen他, 2020
5. FabNER: 固有表現認識を用いた製造プロセス科学文献からの情報抽出 (原題: FabNER: information extraction from manufacturing process science domain literature using named entity recognition)｜A Kumar他, 2022
6. 知識組織化システムに基づく収蔵品検索の構築｜三島大暉, 2024
7. 検索エンジンの可視性 (原題: Search engine visibility)｜S Thurow, 2003
8. GPT-NER: 大規模言語モデルによる固有表現認識 (原題: Gpt-ner: Named entity recognition via large language models)｜S Wang他, 2025
9. SEOがビジネス成果に与える影響: サラエボの私立大学の事例 (原題: Influence of search engine optimization (SEO) on business performance)｜M Poturak他, 2022
10. 効果的なSEOとコンテンツマーケティング (原題: Effective SEO and content marketing: the ultimate guide for maximizing free web traffic)｜N Papagiannis, 2020
11. 生物医学研究ソフトウェアのFAIR化: 実行可能なステップバイステップガイドライン (原題: Making biomedical research software FAIR: actionable step-by-step guidelines with a user-support tool)｜B Patel他, 2023
12. オントロジー再利用アプローチの全体像 (原題: The landscape of ontology reuse approaches)｜G Cota, 2020