[対象: 上級]
企業や団体、店舗、学校などの組織を象徴する“ロゴ”画像をそのサイトに関連付けるための schema.org のマークアップのサポートを始めたことをGoogleは発表しました。
日本語版ウェブマスター向け公式ブログでも翻訳記事が即日で公開されているので詳細はそちらで確認できます。
目的は組織を象徴するロゴをGoogleに伝えること
自分の組織を表すロゴをサイトで明示的に指定することにより適切な場面たとえばGoogleの検索結果でそのロゴが用いられるかもしれません。
具体的には、ナレッジグラフで使ってほしい画像としてGoogleにシグナルを送ることができるようです。
英語版の公式ヘルプフォーラムでは、古いロゴがナレッジグラフに表示されてしまっている相談に対して導入が始まったばかりの schema.org の組織ロゴを利用するようにGoogle社員が勧めています。
設定方法
ロゴを指定する schema.org のマークアップとして次のようなHTMLコードを公式アナウンスではサンプルに挙げています。
<div itemscope itemtype="http://schema.org/Organization">
<a itemprop="url" href="http://www.example.com/">Home<a>
<img itemprop="logo" src="http://www.example.com/logo.png" />
</div>schema.org が定めている Organization の仕様に従ってマークアップを記述します。
赤文字のコードがロゴの場所を示します。
ロゴはいつ使われる？ 利用すべきか？
さて、組織のロゴを示すschema.orgのマークアップをさっそく自社サイトに実装すべきでしょうか？
何とも言えません。
どういう場面で使われるかがまだ不透明です。
例に挙がっているのはナレッジグラフでした。
おかしな画像が採用されることがナレッジグラフには珍しくありません。
原監督なんてまだマシなほうでぜんぜん別人が出てくることもありますね。
会社のイメージを損なうような画像が検索結果がでていたらたまったものではありません。
ナレッジグラフに自社組織が表示されるなら自分が望む画像をシンボルとして掲載させたいですね。
schema.orgのマークアップでロゴを指定するといいでしょう。
ナレッジグラフ以外にはどこで使われるのでしょうか？
ナレッジグラフに出てくるような組織はそれなりのブランドを確立しているはずです。
フツーの中小企業や個人が出てくることはないでしょうから身近な問題とはいえません。
著者情報の顔写真のように検索結果にロゴが差し込まれるんでしょうか？
rel=”publisher”の利用は未定とGoogleは言っているので代わりに schema.org でロゴ表示を期待したいところです。
【UPDATE】
今のところはナレッジグラフだけのようです。
GoogleのJohn Mueller（ジョン・ミューラー）氏が次のコメントをGoogle+で残していました。
it may be used when our algorithms choose to show information about your business / website in the Knowledge Graph area next to the search results.
「サポートを開始した」以外の情報は何も出ていません。
ヘルプにも反映されていません。
新しもの好きでないなら、様子見でよいのではないでしょうか。
もちろん僕は、新しもの好きなのでこのブログとホームページに実装してみました。
構造化データテストツールでは正しく認識されています。
何か変化があればレポートしますね。
組織ロゴの schema.org 設定によくありそうな質問
僕のように新しもの好きで実装したいと思っても、疑問がいろいろと出てきそうです。
- ロゴのサイズは？
- ロゴの形は？
- ロゴ画像はページに表示しなければならないのか？（デザイン上の問題で非表示にしたい）
- urlプロパティはリンクにしなければならないのか（aタグを設定するのか）？
- そもぞもurlプロパティも必要なのか？
英語版のウェブマスター向け公式ヘルプフォーラムには「構造化データ」のカテゴリがあります。
ときおりチェックするので新しい情報が手に入ったらお伝えします。
なおこの記事では schema.org に関しては説明していません（上級者向け記事です！）。
今後のGoogleのSEOにおいては schema.org を含む構造化データの理解・利用は必須だと僕は感じています。
より上級のSEOをあなたが目指していて、もし schema.org？？？ 構造化データ？？？ だとしたらきちんと勉強しておくことを強く推奨します。