求人情報（JobPosting）構造化データをウェブページに追加すると、Google しごと検索にその求人情報を表示させるようにリクエストすることができます。
弊社もGoogle しごと検索に IT サポートスタッフの求人情報を掲載しているので、今回はその方法をご紹介します。
Google しごと検索に求人情報を掲載するための作業の流れ
- 求人情報を掲載しているウェブページを用意する。
- 求人情報（JobPosting）構造化データを作成する。
- ウェブページに構造化データを埋め込む。
- 構造化データのテストを行う。
- Google へウェブページのクロールをリクエストする。
求人の内容を決めてそのウェブページを作成します。
同じ内容で求人情報（JobPosting）構造化データも作成してそれをウェブページに埋め込み、そのページをクロールするように Google へリクエストします。
Google検索で推奨される構造化データ
Google 検索では HTML ページの<script> タグで埋め込む JSON-LD 形式を推奨とGoogle検索セントラルに掲載されています。
求人情報（JobPosting）構造化データの書き方
WordPress で作成したウェブサイトの場合は「Jobs for WordPress」というプラグインで求人情報の構造化データが埋め込まれたウェブページを作ることができます。
実際に試してみましたが問題なく使えました。
ただし、これで作られる求人情報のウェブページは、プラグインで設定されているテンプレートのレイアウト・デザインになります。
多少調整できますが、デザインに細部までこだわりがある場合、ウェブページは別の方法で作成してこの後ご紹介する方法で作った構造化データを埋め込むのが良いかと思います。
構造化データジェネレーター
入力した内容を構造化データにしてくれる「MERKLE Schema Markup Generator」という構造化データジェネレーターがあります。
MERKLE Schema Markup Generator へアクセスしたら、どの構造化データを作成するかをプルダウンから選択します。
求人情報の場合は「Job Posting」です。
「Job Posting」を選択すると、構造化データの入力プロパティとそのプレビューが表示されます。
入力するとリアルタイムで構造化データがプレビューされます。
以下はすべてのプロパティを入力したときに出来上がる構造化データのサンプルです。
<script type="application/ld+json">
{
"@context": "https://schema.org/",
"@type": "JobPosting",
"title": "ITサポート",
"description": "Cや業務システムの保守、ヘルプデスク業務を行うITサポートエンジニアの募集です",
"identifier": {
"@type": "PropertyValue",
"name": "Kaname Global Holdings",
"value": "1"
},
"hiringOrganization" : {
"@type": "Organization",
"name": "Kaname Global Holdings",
"sameAs": "https://www.kaname-gh.co.jp/",
"logo": "https://www.kaname-gh.co.jp/wp/wp-content/uploads/2024/01/kaname_logo-300x300.png"
},
"industry": "IT",
"employmentType": "FULL_TIME",
"workHours": "9:00~18:00(うち休憩1時間、実働8時間)",
"datePosted": "2024-05-01",
"validThrough": "2024-05-31",
"jobLocation": {
"@type": "Place",
"address": {
"@type": "PostalAddress",
"streetAddress": "金港町7-3 金港ビル7F",
"addressLocality": "神奈川県横浜市神奈川区",
"postalCode": "〒221-0056",
"addressCountry": "JP"
}
},
"baseSalary": {
"@type": "MonetaryAmount",
"currency": "JPY",
"value": {
"@type": "QuantitativeValue",
"minValue": 100,
"maxValue": 1000,
"unitText": "MONTH"
}
},
"responsibilities": "ITサポートエンジニアとして、グループ関連会社と外部のお客様のPCや業務システムの保守、ヘルプデスク業務をお任せいたします。",
"skills": "業界のご経験が浅くても、「エクセルが得意な方」「カスタマーサポートのご経験がある方」「お客様とのコミュニケーションを大切に親切な対応を心がけてくださる方」大歓迎です。",
"qualifications": "なし",
"educationRequirements": "no requirements",
"experienceRequirements": "no requirements"
}
</script>求人情報（JobPosting）構造化データの内容
求人情報（JobPosting）構造化データには多数のプロパティがあり、Google検索において設定が必須、推奨とされるプロパティがGoogle検索セントラルに掲載されています。
MERKLE Schema Markup Generator では Google しごと検索で設定が必須、推奨とされるプロパティを含んだ構造化データを作ることができます。
どのプロパティがどのような役割を持っているのか両者を照らし合わせながら作業を行うと良いと思います。
構造化データのテスト
構造化データのテストには「リッチリザルト テストツール」と「スキーマ マークアップ検証ツール」を使います。
リッチリザルト テストツールは Google 公式ツールで、Google 検索でどのように表示されるかといったことまで確認することができます。
いずれも求人情報（JobPosting）構造化データを埋め込んだウェブページの URL を入力するとテストが行われます。
エラーがある場合はそれが表示されるので対処します。
Google へウェブページのクロールをリクエストする
クロールのリクエストでよくあるのはサイトマップの送信ですが、Google しごと検索では Indexing API の送信がおすすめとGoogle検索セントラルに掲載されています。
サイトマップはサイト全体をカバーしているのに対して Indexing API はページ単位で処理するようで、その代わりなのかより早く Googlebot に対しページをクロールするよう指示を出せるようです。
実際、Indexing APIで求人情報の削除を送信したところ、そのときはほぼリアルタイムで削除されました。
ベストは併用ですが一方のみでも問題はなさそうです。
まとめ
以上がGoogle しごと検索の求人情報（JobPosting）構造化データの書き方になります。
