【Shopify】LLMOに効果的！E-E-A-T 強化型のスタッフページを実装する方法

はじめに Googleが評価基準として公言している「E-E-A-T（専門性、権威性、信頼性、経験）」。 これを「人間向けの文章」だけでアピールしていませんか？実はそれだけでは、今のAI時代には片手落ちなんです。 AIや検索エンジンは、文章の裏側にある「データ」を読み取って、その情報が本当に信頼できる専門家によって書かれたものかを判断しています。 このカスタマイズは、あなたのショップに「実在する専門家」というデジタルの証明書を発行し、ショップの信頼性を物理的に底上げするためのものです。 メタオブジェクトを定義 本カスタマイズは、Shopifyの「メタオブジェクト」を利用します。

あらかじめ、スタッフ情報を格納するためのメタオブジェクト定義（名前、ふりがな、写真、自己紹介、SNSリンクなど）を作成しておいてください。 また、「エントリーをウェブページとして公開」にチェックを入れ、各項目を設定してください。 セクションファイルを作成 コード編集画面に移動して「sections/member.liquid」を新規作成し、以下のコードを順番に記述して下さい。 Liquidコードで定義 まずはメタオブジェクトから必要な情報を取得し、変数に代入します。ファイルの最上部に記述してください。 「ネームスペースとキー」は、メタオブジェクトで定義したフィールドのものを使用して下さい。 {% liquid echo 'member.css' | asset_url | stylesheet_tag assign member = metaobject assign member_name = member.name.value assign member_furigana = member.furigana.value assign member_titles = member.title.value assign member_image = member.photo.value assign member_bio = member.description assign member_links = member.links.value assign member_specialty = member.specialty.value assign member_url = request.origin | append: member.system.url %} 「member.css」はデザイン用のCSSファイルです。別途作成してお好きなスタイルを指定してください。 HTMLコードで構築 次に、ユーザーに見える部分のHTMLを記述します。アクセシビリティを考慮し、論理的な文書構造に整えています。 {% if member_image != null %} {{ member_image | image_url: width: 600 | image_tag: widths: '300, 600', sizes: '(min-width: 750px) 50vw, 100vw', loading: 'lazy', decoding: 'async', alt: member_name, itemprop: "image" }} {% endif %}

{{ member_name }} {% if member_titles != blank %} {% for title in member_titles %} {{ title }} {% endfor %} {% endif %}

自己紹介 {{ member_bio | metafield_tag }}

{% if member_specialty != blank %} 得意分野 {% for specialty in member_specialty %} {{ specialty }} {% endfor %} {% endif %}

{% for link in member_links %} {% liquid assign icon = 'www' assign link_url = link.url | lowercase if link_url contains 'instagram' assign icon = 'instagram' elsif link_url contains 'twitter' or link_url contains 'x.com' assign icon = 'x' elsif link_url contains 'facebook' assign icon = 'facebook' elsif link_url contains 'youtube' assign icon = 'youtube' elsif link_url contains 'tiktok' assign icon = 'tiktok' elsif link_url contains 'line.me' assign icon = 'line' endif %} {% render 'sns-icons', icon: icon %} {% endfor %} SNSアイコンの出力部分は、著作権の都合により公開することが出来ませんので、ご利用テーマに応じて再設定するか、新規作成してください。 JSON-LDを設置 AIや検索エンジン専用のデータ「構造化データ」を出力するスクリプトを記述します。 { "@context": "https://schema.org", "@type": "Person", "@id": {{ member_url | json | remove: '\' }}, "name": {{ member_name | json | remove: '\' }}, "alternateName": {{ member_furigana | json | remove: '\' }}, {% if member_titles != blank -%} "jobTitle": {{ member_titles | join: ' / ' | json | remove: '\' }}, {% endif -%} "description": {{ member_bio | metafield_tag | strip_html | strip_newlines | json | remove: '\' }}, {% if member_image != blank -%} {% assign member_image_url = member_image | image_url: width: 800 | split: '//' | last | prepend: 'https://' %} "image": {{ member_image_url | json | remove: '\' }}, {% endif -%} "url": {{ member_url | json | remove: '\' }}, {% if member_links != blank -%} "sameAs": {{ member_links | map: 'url' | json | remove: '\' }}, {% endif -%} {% if member_specialty != blank -%} "knowsAbout": {{ member_specialty | json | remove: '\' }}, {% endif -%} "worksFor": { "@type": "Organization", "name": {{ shop.name | json | remove: '\' }}, "url": {{ shop.url | json | remove: '\' }} } } このコードの肝は、裏側で出力される「Person」構造化データです。 名前、肩書き、SNSリンク（sameAs）を紐付けることで、AIに対して「この記事を書いたのは、SNSでも活動している実在の専門家だ」と100%の確信を持って伝えることができます。 Schema設定 最後にファイルの最下部に、以下のSchema設定を追加して保存してください。 {% schema %} { "name": "メンバー詳細", "tag": "section", "class": "section", "settings": [], "presets": [ { "name": "メンバー詳細" } ], "enabled_on": { "templates": ["metaobject"] } } {% endschema %} セクションを追加 テーマエディタに移動し、「すべてのメタオブジェクトを表示」を開き、最初に定義したメタオブジェクトを選択後「＋テンプレートを作成」にて、メタオブジェクトテンプレートを作成します。

テンプレートの「＋セクションを追加」より「メンバー詳細」を追加して下さい。 このカスタマイズでは、セクション設定はないので、そのまま「保存」してください。 エントリーを追加 管理メニューの「コンテンツ→メタオブジェクト」より、作成した定義を選択し、「エントリー追加」よりフィールドを登録して下さい。

「保存」すれば、エントリー情報がスタッフ個人ページとして出力されます。

テンカの紹介ページ（サンプル）

テストツールで検証 設定が完了したら、Googleのリッチリザルトテストではなく、より詳細な解析が可能なSchema Markup Validator（公式検証ツール）を実行してください。

ツールを実行し、右側の検出欄に「Person」が表示され、エラーや警告がなければ成功です。 これで、あなたのショップのスタッフは、AIにとって「実在する信頼できる専門家」として登録されました。 ダブルチェック 仕上げに、Geminiに作成したスタッフページを見せて、その専門性がAIにどう映っているかを確認しましょう。

「このスタッフプロフィールの構造化データから、この人物の専門性と信頼性をどう評価するか分析して」

最後に E-E-A-Tは、単なるマニュアルやポーズではありません。「物語を、正しいデータに変える」、ただそれだけのことです。 更なるカスタマイズやLLMO戦略については、テンカの公式TikTokで発信しています。是非チェックしてみて下さい。

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AI検索に「専門家」として認識させる。
点と線を繋ぐ、次世代のスタッフページ。

2026年2月

2026年3月

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