JSON-LD を使用した生成 AI 向けapplicationsと API の準備
生成 AI と新興の AI エージェントは、Webapplicationsと API の構築方法に大きな変化をもたらしています。 検索エンジンを構築したインデックス作成ボットと同様に、生成 AI は、製品、サービス、場所、営業時間、API などのインターネット コンテンツを読み取って理解することに依存しています。 そしてそれは今起こっているのです。
- 現在、消費者の 50% 以上が、推奨事項の検索に従来の検索エンジンではなく生成 AI ツールを使用しています。 （スタティスタ）
- チャットボットの使用が 42% 増加し、 2024 年のオンラインホリデー シーズンの売上が伸びました。 （ロイター）
- 2024 年 7 月から 9 月の間に、 AI ソースからオンライン小売業者へのトラフィックは10 倍に増加しました。 （タイムズ）
明らかに、生成 AI はすでにあなたの情報にアクセスできます。 しかし、その情報を消費して理解する方法、そしてそれを消費者に提示する方法を最適化したい場合は、読み進めてください。
メタデータと AI の最適化
生成 AI がコンテンツを正確に取得して処理できるようにするには、メタデータを最適化することが重要です。
- メタデータ(OpenGraph、Schema.org): AI がコンテンツを解釈し、インデックス作成、共有、応答の精度を向上させるのに役立ちます。
- 構造化コンテンツ: Semantic tags like <article>, <section>, <header>, and breadcrumbs provide clear content hierarchy and relationships.
- JSON-LD : 構造化データを明示的に定義し、製品の価格や在庫状況などの重要な情報を AI ツールで利用できるようにします。 Google は、検索結果に視覚的にリッチなスニペットを生成するために JSON-LD も使用します。
JSON-LD とは何ですか?
JavaScript Object Notation for Linked Data (JSON-LD) は、軽量で機械可読な形式であり、2014 年に W3C によって採用され、データ構造化の事実上の標準となっています。 これはJSONに基づいており、マシン (検索エンジン、AI ツール、API など) がエンティティ間の関係とコンテンツのコンテキストを理解しやすくなります。
そのシンプルさにより、大手小売業者、検索エンジン、ソーシャル プラットフォームで採用されるようになりました。 JSON-LD を追加すると、AI ツールが API とapplicationsを最大限に活用できるようになり、発見可能性と使いやすさが向上します。
JSON-LD を大規模に追加
何百ものアプリを管理している組織（当社の調査によると、そのほとんどがそうであると判明しています）の場合、JSON-LD を含めるように各アプリを手動で更新するのはコストがかかり、時間がかかります。 ただし、多くのapplicationsが同様のフレームワークと構造を活用していること（たとえば、applicationsにナビゲーション要素としてパンくずリストやセマンティック タグを含めることなど）を考えると、プログラム可能なapplication配信コントローラ（ADC）（F5 BIG-IP や F5 NGINX など）は JSON-LD をプログラムで追加できます。
プログラム可能な ADC は、変更されていない応答にすでに存在するパンくずリストとセマンティック タグを抽出し、それらの要素を JSON-LD 構造にフォーマットして、applicationに挿入します。
JSON-LD を追加しても、コンテンツに対する人間のエクスペリエンスは向上しないため、このアプローチはさらに、AI または機械の消費者向けの応答のみを変更するように調整できます。
プログラム可能な ADC を使用すると、単一のルールを複数のapplicationsや API に拡張できるため、追加の開発コストをかけずに AI の相互作用を強化できます。
applicationsと API を最新化するためのプログラム的なアプローチにより、両方が AI 対応となり、自動化が強化され、多大なコストや時間の投資をすることなく、生成 AI ツールからより良い成果が得られます。