Kashiwazaki SEO Preprint Landing Page Generator マニュアル

Preprint Landing Page Generator メインビジュアル

学術論文のプレプリント（査読前論文）のためのSEO最適化されたランディングページを、WordPressの動的ルーティングで自動生成するプラグインです。研究者や学術機関のWeb担当者を対象に、Google Scholar対応メタタグ、Schema.org構造化データ、複数引用形式エクスポートなど、学術コンテンツのSEOに必要な機能を網羅しています。

カスタム投稿タイプ preprint_page に論文メタデータを登録するだけで、JSON-LD構造化データ（ScholarlyArticle等5種類）、Google Scholar citation_*メタタグ（全17種類）、Dublin Core、OGP/Twitter Cardを含むランディングページが動的に生成されます。PDFリダイレクトやXMLサイトマップも自動で提供され、学術コンテンツの検索エンジン最適化とAI検索対応を同時に実現します。

主要機能

動的ランディングページ

WordPressのリライトルールにより、静的ファイルを一切生成せずに論文の個別ページ・一覧ページ・PDFリダイレクト・サイトマップをすべて動的に提供します。

引用エクスポート

BibTeX、RIS、ReDIF、JSON、APA、MLA、Chicago、IEEEなど12種類の引用形式をワンクリックでエクスポート可能。data:URIスキームでサーバー負荷ゼロ。

学術SEO対応

Google Scholar citation_*メタタグ全17種類、Dublin Core、Schema.org JSON-LD、OGP、Twitter Cardを自動生成し、学術検索エンジンからの発見性を最大化します。

プラグイン全体のワークフロー
図: プラグインの全体ワークフロー

目次

SEO / GEO における強み

本プラグインは、学術コンテンツの検索エンジン最適化（SEO）とGenerative Engine Optimization（GEO）の両面で効果を発揮する機能を実装しています。論文メタデータを登録するだけで、以下の構造化データとメタタグが自動的にHTMLへ出力されます。

JSON-LD構造化データによるリッチリザルト対応

Schema.orgに準拠したJSON-LD構造化データを各論文ページに自動出力します。ScholarlyArticle、TechArticle、Report、Article、WebPageの5種類のスキーマタイプに対応しており、論文の性質に応じて選択できます。著者情報（Person）、所属組織（Organization）、DOI（identifier）、要約、PDFファイル（MediaObject）など25以上のプロパティを含む詳細な構造化データにより、Google検索でのリッチリザルト表示の可能性が高まります。

Google Scholar citation_*メタタグ

Google Scholarのクローラーが論文を正確に認識するために必要なcitation_*メタタグを全17種類自動生成します。citation_title、citation_author、citation_publication_date、citation_pdf_url、citation_doi等の主要タグに加え、citation_keywords、citation_language、citation_publisher等も出力されます。これにより、論文がGoogle Scholarのインデックスに登録され、学術検索から発見される可能性が高まります。

Dublin Coreメタデータ

Dublin Core（DC.*）メタタグを自動出力することで、学術リポジトリやデジタルアーカイブとの互換性を確保します。DC.title、DC.creator、DC.date、DC.identifier等の標準的なメタデータにより、OAI-PMHなどのメタデータハーベスティングプロトコルからも論文情報が取得可能になります。

OGP / Twitter Cardによるソーシャル共有最適化

Open Graph Protocol（OGP）およびTwitter Cardメタタグを自動出力し、SNSでの論文共有時にタイトル・要約・画像が適切にプレビュー表示されるようにします。研究成果のソーシャルメディアでの拡散を促進します。

動的XMLサイトマップ

WordPress Sitemap APIを利用して、公開済みの論文ページを含む専用XMLサイトマップ（/paper/paper-sitemap.xml）を動的に生成します。新しい論文を公開するたびにサイトマップが自動更新され、検索エンジンのクローラーが論文ページを効率的に発見・インデックスできます。

GEO（Generative Engine Optimization）への対応

AI検索エンジン（Google AI Overview、Perplexity、ChatGPT検索等）は、構造化データを活用してコンテンツの意味を理解します。本プラグインが出力するJSON-LD構造化データには、著者名、所属、DOI、要約、キーワード、出版日、ライセンス情報など、論文の学術的メタデータが機械可読な形式で含まれています。これにより、AIが論文の内容・著者・引用関係を正確に把握しやすくなり、AI生成の回答において引用・参照される可能性が高まります。

動作要件