エージェンティックWeb実装ガイド 第2回：サイトが自分を名乗る ― 構造化データとllms.txtで、意味と全体像を伝える
AIエージェントに操作させる前に、まずサイトの意味を正しく読ませる。構造化データ（Schema.org）とllms.txtで、サイトは自分を名乗る。連載「エージェンティックWeb実装ガイド」第2回。Google検索が無視するファイルを、なぜ今置くのか。
JSON-LD
カテゴリ別記事一覧（全5件）
構造化データの引っ越し 第6回：メリット・デメリットと技術ハードルを正直に
構造化データとAI引用は相関であって因果ではない——Ahrefsの対照実験で検証。嘘をつくマークアップ、保守負担、JS挿入の罠まで、メリットとコストを正直に並べる連載第6回。
構造化データの引っ越し 第5回：空いていた層を埋める — 自社サイト改修ドキュメンタリー
自社サイトに欠けていたサービス構造を実際に実装した記録。Service/Offer/OfferCatalogの選定、価格の構造化（受託は出さず・診断は単価で）、@idでの接続まで。連載第5回。
構造化データの引っ越し 第3回：自社サイトを開いてみる — untype.jp の構造化データを1行ずつ
自社サイトの構造化データを1行ずつ読む。Organizationから@graph・@id参照まで実物を解説し、“読めると欠けているものが見える”を体験。AI可読性を売る会社の紺屋の白袴。連載第3回。
構造化データの引っ越し 第1回：構造化データとは何か — 言葉の交通整理
構造化データとは何か。考え方・語彙（schema.org）・記法（JSON-LD）・セマンティックHTMLを交通整理し、混同しやすい言葉を基礎から解説。AI時代のWeb基盤を理解する連載第1回。
サイトのAI互換性を、
データで把握する。
GPT-4o・Claude・Geminiなど主要AIエージェントから見た
御社サイトの可読性を、W3C・Schema.org準拠の39項目で自動測定。