Googleしごと検索(Google for Jobs)に求人掲載する方法【採用担当必見】
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[公開日]2018.11.26
[更新日]2020.09.11
[更新日]2020.09.11

Googleしごと検索(Google for jobs)とは?
Googleしごと検索(Google for jobs)は、Googleの検索エンジン上で「求人や転職等の求人情報を探していると想定されるクエリ(キーワード)で検索された際に、検索エンジンのTOPにあらゆる求人情報が表示される新しい機能」のことです。
※これはGoogleしごと検索(Google for jobs)により表示された求人です。
Googleは全世界のあらゆるウェブサイトをクロールして、検索エンジン上に表示していることはご存知の方が多いかと思います。
そしてGoogleしごと検索(Google for jobs)は、このGoogleのクローラーを活用して求人情報を読み込み、AIやディープラーニング技術をもとに検索ユーザーに最適な求人情報を表示することができます。
もう少しわかりやすくすると、GoogleでもIndeedと同様の機能が活用できるとお考えいただくと理解が早いです。
Googleしごと検索(Google for jobs)はIndeedよりも上に表示される
日本で検索エンジン上位に表示されるものといえば、Indeedやマイナビなどを思い浮かべる方が多いかと思います。
しかし、Googleしごと検索(Google for jobs)はIndeedよりも上位に表示されることになります。
なぜなら、GoogleからするとIndeedはあくまでも検索エンジンに出ているウェブサイトのため、Google検索エンジンそのものの機能として一番上に表示されてしまうと、SEO対策で1位を取っていたとしてもGoogleより下に表示されることとなります。
Googleしごと検索(Google for jobs)に求人情報を掲載するには?
Googleしごと検索(Google for jobs)に求人情報を掲載するには、準備が2つ必要です。
Indexing APIを導入する
Indexing APIというのは、クロール対象の URL を Google に送信する機能のことです。
Googleしごと検索(Google for jobs)に求人情報を表示するためには、Googleからクロールされる必要がありますが、通常のクロールでは修正された際に即時反映できるわけではありません。
そのため求人情報のURLに変更があればGoogleにすぐクロールしてほしい対象のページだと指定することで、求人情報を変更した際に情報が即時反映されるようになります。
また、採用目標を達成したため、Googleしごと検索(Google for jobs)から求人情報を削除するなども可能になります。
こういった求人情報の即時反映のためにIndexing APIがあります。
求人情報ページが追加または削除されたときに Google に直接通知するには、Indexing API を使用します。現時点では、求人情報の構造化データを含む求人情報ページをクロールするには、Indexing API を使用する必要があります。
引用:Google Developersサイト
求人情報を構造化データマークアップし、サイトマップをGoogleに送信する
求人情報の構造化データをJSON-LDを用いてマークアップしたイメージです。JSON-LDは <head>
タグ内に記述するのが一般的ですが、どこに記述しても問題はありません。
※求人情報の構造化データはschema.orgのJobPostingを利用します。
求人情報の構造化データマークアップ見本
<script type="application/ld+json"> {
"@context" : "http://schema.org/",
"@type" : "JobPosting",
"title" : "Webコンテンツ・求人広告のライター募集中",
"description" : "<p><業務内容></p>
<p>自社のオウンドメディアや顧客インタビュー、及び、クライアントの求人広告原稿のライティング業務です。</p>
<p>応募資格:学歴・経験不問・30歳くらいまでの方</p>
<p>勤務時間:09:00~18:00 (時間応相談/シフト制)</p>
<p>[加入保険]</p>
<p>法定に準ずる(厚生年金 健康保険 労災保険 雇用保険 )</p>",
"datePosted" : "2018-11-01",
"validThrough" : "2018-12-31T09:00",
"employmentType" : "正社員",
"hiringOrganization" : {
"@type" : "Organization",
"name" : "株式会社ネットオン",
"sameAs" : "https://neton.co.jp/"
},
"jobLocation" : {
"@type" : "Place",
"address" : {
"@type" : "PostalAddress",
"addressRegion" : "大阪府",
"addressLocality" : "大阪市",
"streetAddress" : "北区曾根崎新地1-1-49 梅田滋賀ビル4F",
"postalCode" : "530-0002",
"addressCountry": "JP"
}
},
"baseSalary": {
"@type": "MonetaryAmount",
"currency": "JPY",
"value": {
"@type": "QuantitativeValue",
"minValue": 220000,
"maxValue": 450000,
"unitText": "MONTH"
}
}
}
"workHours": "<p>09:00~18:00 (時間応相談/シフト制)</p>
<p>[休憩時間]</p>
<p>1時間(12時〜13時)</p>" ,
</script>
※これらの構造化データマークアップは求人サイトや求人情報により書き方が変わりますので、あくまでもイメージです。
上記の構造化データマークアップには、「baseSarary」「workHours」といったコードがHTMLを囲むようにマークアップされているのが確認できると思います。
これらのコードは50種類以上あり、それぞれのコードに意味があります。
例えば、「baseSararyは仕事の基本給料」「workHoursは勤務時間」といったように、Googleがクロールしたときに間違いなく情報を読み込めるようにする、非常に大切な役割を持っています。
そしてこれらのコードには必須で入れなければ、Googleしごと検索(Google for jobs)に表示されないものがあります。
6種類の必須コード
- title(職種)
- description(求人詳細・募集要項)
- datePosted(投稿日)
- hiringOrganization(募集企業)
- jobLocation(勤務地)
- validThrough(求人の有効期限)※有効期限がある場合のみ必須
ちなみに今はこの6つで表示されますが、Googleしごと検索(Google for jobs)に掲載させるかどうかを判断するのはAIです。
その判断は定期的に変わるため、できる限り多くの項目を利用してマークアップしておくと良いでしょう。
では具体的な構造化データマークアップの基礎をお伝えしたいと思います。
求人情報( )の構造化データマークアップの手順
マークアップデータを確認する(HTMLソース)
下記の求人情報を例にご説明します。
会社名 | 株式会社ネットオン |
職種 | WEBコンテンツ・求人広告ライター |
業務内容 |
あなたにお任せしたいお仕事は、自社のオウンドメディアや顧客インタビュー記事のライティング及び、採用係長ユーザーの求人広告ライティング業務です。 主に下記のライティングをお任せします。 |
求めるスキル・経験 | ・ライティング経験 特に求人メディア、求人原稿のライター経験者、大歓迎♪ |
雇用形態 | 正社員 |
勤務時間 | 09:00~18:00 (時間応相談/シフト制) [休憩時間] 1時間(12時〜13時) |
給与 | 月給¥220,000 ~ ¥450,000(金額応相談) |
勤務地 | 〒5300051 大阪府大阪市北区曽根崎新地1-49-1 梅田滋賀ビル4F |
求人開始日 | 2018年11月1日 |
求人終了予定日 | 2018年12月31日 |
このような求人情報があったとします。
そしてここからHTMLデータを確認すると、下記のようなHTMLデータがみつかります。
HTMLデータ
<table>
<tbody>
<tr>
<td>会社名</td>
<td>株式会社ネットオン</td>
</tr>
<tr>
<td>職種</td>
<td>WEBコンテンツ・求人広告ライター</td>
</tr>
<tr>
<td>業務内容</td>
<td>
<p>あなたにお任せしたいお仕事は、自社のオウンドメディアや顧客インタビュー記事のライティング及び、採用係長ユーザーの求人広告ライティング業務です。</p>
<p> 主に下記のライティングをお任せします。<br />
——————————————–<br />
・自社のオウンドメディア「採用アカデミー」<br />
・顧客成功事例の取材<br />
<顧客成功事例><br />
https://saiyo-kakaricho.com/voice/<br />
・クライアントの求人原稿<br />
※あなたの希望する働き方をお伝えください!<br />
——————————————–</p>
</td>
</tr>
<tr>
<td>求めるスキル・経験</td>
<td>・ライティング経験<br />
特に求人メディア、求人原稿のライター経験者、大歓迎♪</td>
</tr>
<tr>
<td>雇用形態</td>
<td>正社員</td>
</tr>
<tr>
<td>勤務時間</td>
<td>09:00~18:00 (時間応相談/シフト制)<br />
[休憩時間]<br />
1時間(12時〜13時)</td>
</tr>
<tr>
<td>給与</td>
<td>月給¥220,000 ~ ¥450,000(金額応相談)</td>
</tr>
<tr>
<td>勤務地</td>
<td>〒5300051<br />
大阪府大阪市北区曽根崎新地1-49-1 梅田滋賀ビル4F</td>
</tr>
<tr>
<td>求人開始日</td>
<td>2018年11月1日</td>
</tr>
<tr>
<td>求人終了予定日</td>
<td>2018年12月31日</td>
</tr>
</tbody>
</table>
ここでどのHTMLがどの部分に当たっているのか確認ください。
構造化データの属性を当てはめてマークアップ(マイクロデータを用いてマークアップ)
次に先ほどのHTMLデータに対して、必要な構造化データのプロパティーとタイプをピックアップします。
構造化データ化をする方法はいくつかありますが、「JSON-LD」か「マイクロデータ」を利用する方法のどちらかが主流です。
しかし、Googleは「JSON-LD」での記述を推奨しています。
ただJSON-LDで実装しづらい場合もあるので、ここではあえてマイクロデータで説明します。
■この求人情報に必要な構造化データ
構造化データのピックアップは「https://schema.org/JobPosting」から行います。
プロパティー | タイプ | |
会社名 | hiringOrganization |
会社名とURLです。
|
職種 | title | – |
業務内容 | description | – |
求めるスキル 経験 |
skills | |
雇用形態 | employmentType |
雇用形態は下記から選択
※複数選択も可能 |
勤務時間 | workHours | |
給与 | baseSalary | MonetaryAmount minValue maxValue currency value unitTextには、次のいずれかの値(大文字と小文字を区別)を使用
|
勤務地 | jobLocation |
|
求人開始日 | datePosted | – |
求人終了予定日 | validThrough | – |
今回の求人情報に必要な構造化データが分かりました。
ではここから、実際にマークアップをしていきます。
■マイクロデータを利用して構造化データマークアップを行ったコード
構造化データマークアップ後
<div itemscope itemtype = “http://schema.org/JobPosting” >
<meta itemprop = “specialCommitments” content = “VeteranCommit” />
<table>
<tbody>
<tr>
<td>会社名</td>
<td><span itemprop=”hiringOrganization” itemscope itemtype = “http://schema.org/Organization”><span itemprop = “name” ><span itemprop=”sameAs”>株式会社ネットオン</span></span></span></td>
</tr>
<tr>
<td>職種</td>
<td><span itemprop = “title”>WEBコンテンツ・求人広告ライター</span></td>
</tr>
<tr>
<td>業務内容</td>
<td>
<span itemprop = “description” >
<p>あなたにお任せしたいお仕事は、自社のオウンドメディアや顧客インタビュー記事のライティング及び、採用係長ユーザーの求人広告ライティング業務です。</p>
<p> 主に下記のライティングをお任せします。<br />
——————————————–<br />
・自社のオウンドメディア「採用アカデミー」<br />
・顧客成功事例の取材<br />
<顧客成功事例><br />
https://saiyo-kakaricho.com/voice/<br />
・クライアントの求人原稿<br />
※あなたの希望する働き方をお伝えください!<br />
——————————————–</p>
</span>
</td>
</tr>
<tr>
<td>求めるスキル・経験</td>
<td ><span itemprop = “skills”>・ライティング経験<br />
特に求人メディア、求人原稿のライター経験者、大歓迎♪</span></td>
</tr>
<tr>
<td>雇用形態</td>
<td><span itemprop = “employmentType” >正社員</span></td>
</tr>
<tr>
<td>勤務時間</td>
<td><span itemprop=”workHours” >09:00~18:00 (時間応相談/シフト制)<br />
[休憩時間]<br />
1時間(12時〜13時)</span></td>
</tr>
<tr>
<td>給与</td>
<td itemprop = “salaryCurrency” >月給¥220,000 ~ ¥450,000(金額応相談)</td>
</tr>
<tr>
<td>勤務地</td>
<td><span itemprop = “jobLocation” itemscope itemtype = “http://schema.org/Place” > <span itemprop = “address” itemscope itemtype = “http:// schema .org / PostalAddress ” > <span itemprop=”postalCode”>〒5300051</span><br />
<span itemprop=”addressRegion”>大阪府</span><span itemprop=”addressLocality”>大阪市</span><span itemprop=”streetAddress”>北区曽根崎新地1-49-1 梅田滋賀ビル4F</span></span></span></td>
</tr>
<tr>
<td>求人開始日</td>
<td><span itemprop = “datePosted” >2018年11月1日</span></td>
</tr>
<tr>
<td>求人終了予定日</td>
<td><span itemprop = “validThrough” >2018年12月31日</span></td>
</tr>
</tbody>
</table>
このようにマイクロデータを利用することで、ウェブサイトのHTMLコードと共存させながら指定をすることができます。
ウェブサイトの構造次第ではこのように、HTML部分に記載する方が簡単な場合があります。
まとめ
Googleしごと検索(Google for jobs)に求人情報を表示させるには、かならず構造化データマークアップが必要です。
そして構造化データマークアップをする方法は2種類あります。
- マイクロデータ
- JSON-LD
どちらのやり方で行うにしても、ウェブサイトの構造によってはどちらかしか選択できない場合もあります。
ちなみにシステマティックに、指定したところだけ抜き出してJSON-LDを生成する方法もあるので、やり方はさまざまです。
いずれの方法に関しても必須項目をいれ、それ以外の項目も構造化データをマークアップすることで、求人情報が出やすくなるかもしれません。
Googleしごと検索(Google for jobs)に掲載できればこのように表示されます。
ぜひ参考にしてください。
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この記事を書いた人

採用アカデミー編集部
採用に関するお悩みならお任せ!採用業界に精通しており、Indeedや求人ボックスなどの求人検索エンジンから、リスティング・ディスプレイ広告などまで幅広い知識を持った、採用Webマーケティングのコンサルタントなどが記事を執筆していますm(_ _)m