ネットショップ・自社 EC の AI 検索対策チェックリスト｜商品ページ構造化で ChatGPT に引用される（EC 業界 31 社実測）

業界ベンチマーク（サイト採点くん 2026 年実測）

業界平均 57.5 点（21 業種中 20 位）・データセット内トップは無印良品 73 点。巨大モールはむしろ低めで、商品ページを構造化した自社 EC が上位に来る余地が大きい

※中央値・平均はいずれも、当社が選定した主要企業群の中の参考指標です。平均は大手プラットフォームなど低スコアのサイトを含むため低めに出ます。本データは選定した主要企業の実測であり、業界全体を代表する統計値ではありません。対象企業・選定基準は各業種の調査ページに掲載しています。

なぜ ネットショップ・EC は AI 検索で弱いのか

EC 業界の業界平均 57.5 点は 21 業種中 20 位と低め。データセット内トップは無印良品 73 点で、巨大モールはトップページの構造化テキストが薄いため AI 検索引用適性ではむしろ低めに出ます。自社 EC が AI 検索で引用されない主因は「Product / Offer 構造化データ未設置」「商品レビューの構造化漏れ」「在庫・配送情報の構造化欠落」の 3 つ。商品ページを構造化すれば、モール出店に頼らず商品名・指名検索を自社サイトで獲得できます。

ネットショップ・EC の AI 検索対策（商品ページ構造化） チェックリスト（8 項目）

1. 1

   各商品ページに Product schema を設置しているか

   JSON-LD で商品名・ブランド・型番・説明・画像を構造化。AI 検索は Product 構造化を優先的に引用する

2. 2

   価格・在庫状況が Offer schema で構造化されているか

   price / priceCurrency / availability（InStock 等）を構造化。価格と在庫が構造化された商品は AI 検索に引用されやすい

3. 3

   商品レビューが Review / AggregateRating schema で構造化されているか

   実在の購入者レビューのみ。サクラレビュー・自作自演は厳禁（景品表示法のステマ規制の対象）

4. 4

   配送・返品・送料の情報が構造化されているか

   shippingDetails / hasMerchantReturnPolicy で送料・配送日数・返品条件を構造化。購入前の不安解消に直結

5. 5

   商品カテゴリ階層が BreadcrumbList schema で構造化されているか

   トップ > カテゴリ > 商品 のパンくずを構造化。AI 検索・Google がサイト構造を理解しやすくなる

6. 6

   商品画像に説明的な alt 属性が付いているか

   「ブランド名 + 商品名 + 角度」等の具体的 alt テキスト。AI は画像本体を読めないため alt が必須

7. 7

   FAQ「サイズ選びは」「配送日数は」「返品できるか」等が FAQPage schema 化されているか

   EC 特有の購入前 FAQ を構造化。最低 7 問

8. 8

   運営者情報・特定商取引法に基づく表記が整備されているか

   事業者名・住所・連絡先を明記し Organization schema で構造化。E-E-A-T と法令遵守の両面で必須

具体的な改善アクション（順番に実施）

1. Step 1

   全商品ページに Product + Offer schema を設置（価格・在庫・通貨を構造化）

2. Step 2

   購入者レビューを Review / AggregateRating schema で構造化（実在レビューのみ）

3. Step 3

   配送・返品ポリシーを shippingDetails / hasMerchantReturnPolicy で構造化

4. Step 4

   商品カテゴリ階層を BreadcrumbList schema で構造化

5. Step 5

   商品画像全てに「ブランド名 + 商品名」の alt 属性を付与

6. Step 6

   サイト採点くんで無料診断 → 全 42 指標の構造化状況を可視化

よくある質問