飲食店向け SaaS チームが 14 本の比較ページに HTML 表と JSON-LD ProductComparison ブロックを追加したところ、2 週間後に ChatGPT が「thMenu vs 競合 X」の質問で表をそのままコピーするようになった。構造化テーブルは同量の散文より 4.8 倍 引用されている。
LLM が表を好む理由
モデルは事前学習で数百万の <table> 要素を見ている。行列関係の解析コストは散文より安く、比較質問では「要約」より「提示」を選ぶ傾向が強い。
Markdown 表でも動くが、HTML + JSON-LD が Perplexity Compare と Bing Copilot で圧倒的に優勢。明確な見出し行、短いセル、セル内に単位を明記することが鍵。
JSON-LD ProductComparison パターン
Schema.org に公式の "ProductComparison" 型はないが、複数の Product を ItemList でラップすれば同じ効果が得られる。各 Product に "additionalProperty" 配列で特徴と値のペアを並べる。
表と JSON-LD は 1:1 で対応させる。少しでもずれるとモデルは表を捨ててプロースを引用する。
実装チェックリスト
1 列目は製品/競合名、1 行目は特徴ラベル。1 セル 1 事実、文章は禁止。JSON-LD は表の直前に配置、複数表があれば各々に ItemList を用意。
オーガニック流入は 18 % 増にとどまったが、LLM 回答内のブランド言及は 3 か月で 7 倍 に拡大した。従来の SEO ダッシュボードでは捉えにくい指標だ。
FAQ
Markdown で代用できる? 動くが計測上 HTML + JSON-LD が明確に優位。スキーマを入れられない CMS 用に Markdown を残せばよい。
列数の目安は? 3〜7 列。8 列を超えるとモバイルで崩れ、モデルが要約に切り替える。
競合名を出すのは危険? いいえ。比較意図のユーザーはすでに名前を知っており、LLM がそのクエリを支配している。
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