動物病院・トリミングサロンのE-E-A-T構造化【獣医師資格・診療実績・ペット保険対応の証拠化】
EPARKペット・アニコム・Anifare が上位独占するペット領域で、地元動物病院・サロンが評価されるには『獣医師資格 + 診療実績 + ペット保険対応』の E-E-A-T 構造化が鍵。家族同様の存在の医療判断という YMYL 寄り領域で、Google は信頼性を重視します。
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01 WHY IT MATTERS
なぜ動物病院・ペットでこの対策が特に重要か
ペット医療は飼い主にとって YMYL 寄り領域です。Google は獣医師免許番号・専門分野（犬猫専門・エキゾチック専門）・対応動物種・所属協会を重視します。EPARK ペット等のポータルでは出せない『獣医個別の専門性』を E-E-A-T 構造化することが地域差別化の要です。
02 STEPS · 5 STAGES
具体的に何をすればいいか
STEP 1: VeterinaryCare schema + 獣医師の hasCredential
病院を VeterinaryCare（VeterinaryService）schema で構造化。獣医師全員に Person + hasCredential（獣医師免許番号・農林水産大臣登録番号）を実装。
STEP 2: 専門分野 medicalSpecialty + 対応動物種 species 構造化
「犬猫専門」「エキゾチックアニマル対応」「鳥類専門」を medicalSpecialty + species で構造化。専門特化が Google に伝わり、関連 KW で優先表示されます。
STEP 3: 診療実績 + 手術件数の Service schema
「年間診療 5000頭」「整形外科手術 200件」を Service schema で構造化。診療規模が機械可読化されます。
STEP 4: ペット保険対応 + 24時間救急の trustSignal 構造化
対応ペット保険会社（アニコム・アイペット等）を brand 配列で構造化。24時間救急対応・夜間診療体制を openingHoursSpecification で実装。
STEP 5: 学会所属 + 学術発表の publication 構造化
獣医師の学会所属（日本獣医師会・日本臨床獣医学フォーラム等）を memberOf、学術発表・著書を publication で構造化。
03 COMMON FAILURES
動物病院・ペットでありがちな3つの失敗
FAIL #1
獣医師免許情報がフッターのみ
Person schema に hasCredential として紐付けないと、誰の免許情報か Google から特定できません。
FAIL #2
対応動物種が漠然と「ペット全般」
「犬・猫・ウサギ・鳥類対応」のように具体化 + 構造化しないと専門性が伝わりません。
FAIL #3
診療内容が「総合診療」だけ
「整形外科」「皮膚科」「歯科」「腫瘍科」のような専門領域を knowsAbout で構造化することで、ロングテール KW を取れます。
04 FAQ
よくある質問
Q. 獣医師1名の個人病院でも E-E-A-T 対策は効果ありますか？＋
むしろ個人病院の方が効果的です。チェーン病院は獣医師の入れ替わりが激しく Person 構造化が浅い。個人病院は院長獣医師の専門性・診療歴を深く構造化できます。
Q. EPARKペット等のポータル併用は不利ですか？＋
不利ではありません。EPARK は予約集客導線、自社サイトは E-E-A-T 強化と直接予約誘導、と役割分担できます。
Q. トリミングサロンでも獣医師連携を構造化すべきですか？＋
推奨します。サロンに獣医師監修・提携獣医院がある場合は memberOf / partnerOf で構造化することで、医療面の信頼性が大幅に向上します。
05 YOUR TURN
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