Amazon・楽天に出店していれば自社 EC は不要では？
モールは集客力が強い一方、販売手数料が高く、購入者データもモール側に蓄積されます。自社 EC を強化することで手数料を抑え、リピート顧客と顧客データを自社で保有できます。「新規はモール + ブランド指名・リピートは自社 EC」の併用が現実解です。
GUIDE / ネットショップ・EC
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（当社調査対象 93 社実測）
AI 検索対策（商品ページ構造化）業界 N=93 実測当社調査の中央値 63
自社 EC・ネットショップは「Amazon や楽天市場には商品が並ぶのに、自社サイトの商品は AI 検索や Google で見つからない」という問題を抱えがちです。サイト採点くんが法人番号を持つ企業から無作為抽出し、EC・通販と判定した当社調査対象93社を実測した結果、平均は63.76点（中央値63点）と30社以上ある14業種の中では4位で相対的に高水準でした。ただし事業情報の伝え方（構造化データ＆メタデータ）の達成率は41.2%と、クローラビリティ84.8%など他の指標に比べて際立って低く、ここがそのまま伸びしろです。さらに当社が選定した知名度の高いEC企業34社の平均は57点と、無作為抽出93社の平均を下回りました。商品ページの構造化を整えれば、知名度に頼らず上位に来る余地は大きいのです。本記事はネットショップの AI 検索対策チェックリストを 8 項目で整理します。
業界ベンチマーク（サイト採点くん 2026 年実測）
当社調査の中央値
63
調査対象企業群の分布中心（参考）
当社調査の平均
63.76
参考（低スコア社で下振れ）
サンプル数
N=93
当社調査で最高スコア
社名非公開
80 点
法人番号を持つ企業から無作為抽出し、EC・通販と判定した当社調査対象93社の平均は63.76点（中央値63点）で30社以上ある14業種の中では4位と上位。一方、当社が選定した知名度の高いEC企業34社の平均は57点（最高80点）で、無作為抽出93社の平均を6.76点下回る。知名度の高い企業でも商品ページの構造化が追いついていないケースがうかがえる
※中央値・平均はいずれも、当社が選定または無作為抽出した調査対象企業群の中の参考指標です。平均は低スコアのサイトを含むため低めに出ることがあります。本データは当社調査対象企業の実測値であり、業種全体を代表する統計値ではありません。対象企業・調査方法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
サイト採点くんが法人番号を持つ企業から無作為抽出し、EC・通販と判定した当社調査対象93社の平均は63.76点（中央値63点）で、30社以上ある14業種の中では4位と上位でした。ただし5指標を分解すると、事業情報の伝え方（構造化データ＆メタデータ）の達成率は41.2%（25点満点中10.31点）で、クローラビリティ84.8%や読みやすさ74.9%より40ポイント以上低く、EC自身の5指標の中で最も弱い項目です。さらに、当社が選定した知名度の高いEC・通販企業34社の平均は57点（最高80点）で、無作為抽出93社の平均を6.76点下回りました。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
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
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
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
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
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
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
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
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）
- 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）
- 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）
- Step 3
配送・返品ポリシーを shippingDetails / hasMerchantReturnPolicy で構造化
- Step 4
商品カテゴリ階層を BreadcrumbList schema で構造化
- Step 5
商品画像全てに「ブランド名 + 商品名」の alt 属性を付与
- 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
自社 EC（小規模ショップ）でも AI 検索で戦える？
戦えます。小規模な自社 EC は商品点数を絞り、1 商品ページを作り込めるため構造化の質を上げやすいのが強みです。Product / Offer schema と商品レビューの構造化を丁寧に行えば、モール出店に頼らず商品名・指名検索で引用を獲得できます。
商品レビューの構造化で気をつけることは？
構造化してよいのは実在の購入者レビューのみです。サクラレビューや自作自演のレビューは景品表示法のステマ規制の対象となり、Review schema での構造化は違反リスクを高めます。実在レビューを正直に構造化することが、結果的に AI 検索からの信頼にも繋がります。
Product schema を設置すると何が変わる？
Google 検索でのリッチリザルト（価格・在庫・評価星の表示）に加え、ChatGPT・Perplexity 等の AI 検索が商品情報を正確に引用できるようになります。価格・在庫が構造化されていない商品は、AI が現在の情報として扱いにくく引用を避ける傾向があります。
サイト採点くんで何が分かる？
法人番号を持つ企業から無作為抽出し、EC・通販と判定した当社調査対象93社の平均（63.76点）との比較 + 全 42 指標（構造化データ / コンテンツ構造 / クローラビリティ / E-E-A-T / SEO テクニカル）の点数と改善アクションが出ます。当社が選定した知名度の高いEC企業34社の中の最高スコア（80点）との具体的な差も可視化されます。
自社サイトの現状を 30 秒で診断
本記事のチェックリストを、URL を入れるだけで自動診断できます。完全無料・登録不要。ネットショップ・EC の当社調査対象企業の中央値 63 点との比較も可能。
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