課題
日本の最大手 IT 企業の 1 つである楽天は、e コマース、フィンテック、ポイント プログラムなど、70 種を超えるサービスを提供しています。そのような楽天のサービスの 1 つである「楽天レシピ」では、料理好きのユーザーがウェブサイトや、ネイティブ アプリ、Google アシスタントを通じて独自のレシピやメニューを投稿、共有することができます。2010 年に運用が開始されたこのプラットフォームには、月間 1,400 万人を超えるアクティブ ユーザーが参加しており、約 150 万件のレシピやメニューにアクセスすることができます。楽天レシピ担当のグループ マネージャーを務める内田有紀氏は、「私たちは、優れたユーザー エクスペリエンスとともに、他のユーザーから料理の楽しさ、面白さを学べる場を提供したいと考えています」と話します。
楽天レシピは、2012 年に構造化データの利用を開始しました。2 年後、各ユーザーと各ユーザーが最も関心の高いレシピとを正確にマッチングできるように、利用可能な構造化データカテゴリの数を拡張しました。そして 2017 年、Google 検索とのコラボレーションにより、構造化データの有用性をさらに高めました。
解決策
楽天では、新しい検索機能の効率性をチェックする方法の 1 つとして、Search Console を導入しました。コンテンツ管理システム（CMS）により、2 週間かからず簡単に構造化データの実装が済みました。楽天は、レポートの利用を開始した時点ですでに Accelerated Mobile Pages（AMP）を活用し、リッチリザルトのエラーを修正していました。また、このレポートでは、どこに詳しい情報を掲載すると Google のリッチリザルト プラットフォームを最大限に活用できるのか把握することができます。「私たちは、リッチカード レポートの運用が開始される日に、すべてのレシピを利用できる状態にすることに決定しました。最初のリリース時にすべてを揃えることが重要だったのです」と内田氏は話します。
また、構造化データ テストツールにより、コードを検証し、マークアップ データのエラーを取り除きました。内田氏は「構造化データ テストツールは非常に便利なサービスで、特に、AMP ページに SD マークアップ関連のエラーがあった場合に役に立ちます」と話します。「問題が検出されたときに、自動的にメールで通知されるので助かります。」
結果
楽天は、Google 検索内で構造化データを活用することで、すぐに掲載結果を改善しました。検索エンジンから楽天レシピの全ページに至るトラフィックは 2.7 倍に増加し、平均セッション継続時間も以前の 1.5 倍になりました。「このような改善により、ユーザーとマッチするレシピが増え、今までよりも多くの時間をかけて、私たちが用意したレシピを楽しみ、料理していただけるようになりました」と内田氏は話します。
楽天は今後、検索だけでなく、音声案内を通じて、ユーザーとレシピをマッチングする機能を拡充していく予定です。内田氏は「これからの目標は、デバイスやアプリにとらわれないシームレスな使いやすさを実現すること、それと同時に、ユーザーが楽しみながら意欲的に最適なレシピを見つけて料理できるようにしていくことです」と語っています。