SAG / ARCHITECTURE NOTE
SSR・JSON-LD・多言語：検索エンジンとAIが読み取るコンテンツ配信の仕組み
人にとって読みやすいページを、検索エンジンやAIも安定して理解できるようにするため、SSR、構造化データ、canonical、hreflangを連携させる方法を紹介します。
コンテンツは最初の応答から読み取れる必要があります
クライアント側のJavaScriptが実行された後にしか重要な文章が表示されないと、検索ロボット、共有時のプレビュー、支援技術がコンテンツを受け取るのが遅れたり、見落としたりすることがあります。SSR（Server-Side Rendering）では、サーバーがタイトル、要約、本文、リンクを含む完成済みのHTMLを配信します。人と機械が最初の応答で同じ情報を読み取れることが重要です。
SAGの公開ページと技術記事では、見出し階層、段落、リスト、表、実際のリンクなど、意味のあるHTML構造を使用しています。キーボード操作、十分なコントラスト、モバイルでの折り返しも、コンテンツ配信の品質の一部と捉えています。
JSON-LDでページの役割を伝える
構造化データは、ページに何が含まれているかを明示的に説明します。技術記事にはArticle、パンくずリストにはBreadcrumbList、よくある質問にはFAQPageを使用できます。画面に表示されていない内容を構造化データだけに含めず、ユーザーが実際に読む内容と一致させる必要があります。
canonicalとhreflangが解決する問題
同じテーマのURLが複数ある場合、canonicalで代表となるURLを示します。多言語ページでは、hreflangで言語ごとの対応関係を説明します。まだ翻訳が確認されていない言語を無理に関連付けるのではなく、実際に公開されている言語だけを代替リンクとして提示するほうが正確です。
SAGでは、韓国語、英語、日本語、中国語の言語別パスを分け、公開済みの記事のみをサイトマップに含めています。タイトルとメタディスクリプションも、各言語の文脈に合わせて保存しています。
検索技術の目的は、より明確に説明することです
SSRやJSON-LDそのものが順位を保証するわけではありません。これらの技術は、ページの重要な情報を漏れなく伝え、検索エンジンやAIがコンテンツの関係を誤解する可能性を減らすためのものです。技術的な最適化は、顧客にとって読みやすい説明と、確認可能な根拠があるときに最大の効果を発揮します。
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