AI検索の自社名表示とは？企業名が回答に出るようにする対策と条件

「ChatGPTに自社名をおすすめさせたい」 「GoogleのAI検索で自社が引用されるようになりたい」――こうした声が、店舗オーナーや経営者の間で急速に増えています。

博報堂メディア環境研究所の調査によると、2025年時点でAI検索の利用率は26.7%に達し、特に10~20代では47.4%と半数近くが日常的にAIを検索に活用している状況が明らかになりました。さらにサイバーエージェントの調査では、10代においてChatGPTの利用率が42.9%となり、LINE! JAPANの31.7%を上回るという驚くべき結果も報告されています。

一方で、従来のGoogle検索においても大きな変化が起きています。ヴァリューズの調査によると、2025年9月時点でGoogle検索のゼロクリック率は63.5%に達しており、AI Overviews (AIによる概要)やAIモードの影響で、ユーザーがサイトを訪問せずに検索を終える割合が急増しているのです。

検索の在り方そのものが変わりつつある今、「AI検索で自社名を表示させる」という課題に正面から向き合うことは、もはや先進的な取り組みではなく、事業者にとって喫緊の経営課題となっています。

この記事では、AI検索で自社名が表示される仕組みから、具体的な対策手法、そして成果を出すための考え方までを体系的に解説します。

AI検索とは何か? 従来の検索との決定的な違い

AI検索について理解するためには、まず従来のGoogle検索との違いを押さえておく必要があります。

従来の検索エンジンは、ユーザーが入力したキーワードに対して、関連性の高いWebページのリンクを一覧で表示するものでした。ユーザーはその中から気になるページをクリックして情報を得る――これが長らく続いてきた検索体験です。

一方、AI検索では質問に対する回答そのものがAIによって生成され、直接表示されます。ユーザーは複数のサイトを巡回することなく、AIが複数の情報源から統合・要約した回答を即座に得られるようになりました。

AI検索の主な種類を理解する

現在「AI検索」と呼ばれるものには、実は複数の種類が存在します。それぞれの特性を理解することが、適切な対策を講じる第一歩となります。

Google AI Overviewsは、Google検索の結果ページ上部に表示されるAI生成の概要文です。2024年8月に日本でも正式にリリースされ、多くの検索クエリで表示されるようになりました。従来の検索結果と連動しており、Webサイトからの情報抽出とナレッジグラフとの照合を経て回答が生成されます。

ChatGPT検索は、OpenAIが提供する対話型AIにWeb検索機能を統合したものです。2024年後半から本格的に展開され、リアルタイムのWeb情報を参照しながら回答を生成する機能が加わりました。特に複雑な質問や比較検討を求めるクエリで利用されています。

Perplexity AIは、検索に特化した生成AIサービスです。回答の根拠となる情報源を明示的に表示する点が特徴で、情報の透明性を重視するユーザーから支持されています。

これらに加えて、Microsoft Copilotや各種専門AIなど、AI検索のエコシステムは急速に拡大しています。重要なのは、どのAI検索においても「信頼性の高い情報源として認識されること」が共通の前提条件となっている点です。

なぜ今、AI検索対策が急務なのか

MM総研が2025年8月に実施した調査では、生成AIの利用経験者において最も多い用途が「検索機能」で52.8%を占めていました。検索する際にブラウザではなく生成AIを利用する人が着実に増えているのです。

さらにNRCの調査によると、2025年3月時点での個人の生成AI利用率は27.0%に達し、2024年6月時点の15.6%から9ヶ月で11.4ポイントも上昇しています。この成長速度は、スマートフォンの普及期を彷彿とさせる勢いです。

こうした変化が意味するのは明確です。従来のSEO対策だけでは、顧客との接点を失うリスクが高まっているということ。AI検索で自社名が表示されない状態が続けば、潜在顧客がAIから競合他社をおすすめされる可能性すらあります。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

近年、消費者の情報収集方法は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索を活用して店舗やサービスを探す人が急増しているのです。

こうしたAI時代の購買行動を体系化したのが「AIMA5 (アイマファイブ)」です。AIMA5は、消費者が店舗を認知してから来店するまでの流れを、以下の5つのステップで整理しています。

1. AI-Awareness (AI認知): AI検索で店舗名が表示される
2. AI-Advice (AI助言): AIが理由を持っておすすめする
3. Assess (Webで深く検討): 公式サイトで詳細を確認する
4. Assure (Googleマップで確信): クチコミや写真で最終判断する
5. Action(行動): 予約・問い合わせ・来店する

このモデルの特徴は、購買行動の起点が「AI検索」になっている点です。AIに認知され、おすすめされる状態を作ることが、これからの集客において重要な鍵となります。

LLMOは、このAIMA5における最初の2ステップ「AI-Awareness」と「AI-Advice」を強化するための施策です。AI検索で選ばれる店舗になるために、今から準備を始めましょう。

→ AIMA5の詳細はこちら

LLMOとは? AI時代のSEOに求められる新しい視点

AI検索で自社名を表示させるための対策は「LLMO」 (Large Language Model Optimization)と呼ばれています。日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されますが、要するにChatGPTやGeminiなどのAIに自社を認識・推薦してもらうための施策を指します。

LLMOを理解するには、まずLLM(大規模言語モデル)がどのように動作しているかを知る必要があります。

LLMは「次に来る言葉」を予測して文章を生成している

ChatGPTをはじめとするLLMは、膨大なテキストデータから学習し、文脈に応じて「次にどのような言葉が来るのが最も自然か」を予測することで文章を生成しています。

例えば「東京で人気のラーメン店といえば」という文の続きとして、AIは学習データ内で頻繁に言及されている店名を高い確率で出力します。つまり、AIに自社名をおすすめさせるには、自社と特定のトピックとの関連性がWeb上で十分に蓄積されている必要があるのです。

ここで注意すべきは「カットオフ」の存在です。LLMには学習データの期限があり、それ以降の情報は基本的に反映されません。ただし、Web検索機能を持つAI (ChatGPTのブラウジング機能やPerplexityなど)は、リアルタイムの情報も参照できるため、両方への対応が求められます。

LLMの学習データは何から構成されているのか

LLMの学習には膨大かつ高品質なデータが必要です。主要な学習データソースの一つにCommon Crawlがあります。これはWeb全体を定期的にクロールして収集したデータセットで、多くのLLMの基礎訓練に使用されています。

重要なポイントは、学習データに含まれるのは「クロール可能で、一定の品質基準を満たすWebページ」であるということ。つまり、robots.txtでクロールを拒否しているサイトや、ログインが必要なコンテンツは学習対象外となる可能性が高いのです。

加えて、WikipediaやGitHub、学術論文データベースなど、権威性の高いソースからのデータも重点的に学習されています。したがって、自社情報がこれらの信頼性の高いプラットフォーム上で言及されているかどうかも、AI検索での表示に影響を与えます。

GEOという概念も押さえておきたい

LLMOと似た概念として「GEO」 (Generative Engine Optimization) も存在します。サイバーエージェントは2025年7月にGEO研究の専門組織を立ち上げるなど、業界内でも注目が高まっています。

LLMOが主にLLM本体への対策を指すのに対し、GEOはより広く生成エンジン全般への最適化を意味する傾向があります。ただし、実務上はほぼ同義として使われることが多く、本質的には「AIに選ばれる情報源になるための施策」という点で共通しています。

AI検索で自社名が表示される仕組みを解き明かす

具体的な対策に入る前に、AI検索がどのようなロジックで情報を選定・表示しているのかを理解しておきましょう。

AI Overviewsの情報選定プロセス

GoogleのAI Overviewsは、以下の流れで回答を生成しています。

まず、Webサイトから情報が抽出されます。この段階で重要なのは、Googleのクローラーがサイトの内容を正確に理解できる構造になっているかどうかです。次に、抽出した情報はGoogleのナレッジグラフと照合されます。ナレッジグラフとは、Googleが保有する巨大な知識データベースであり、エンティティ(固有の存在)同士の関係性が記録されています。最後に、Gemini(Googleの生成AI)によって文章が生成され、ユーザーに提示されます。

この仕組みから導かれる示唆は明確です。AI Overviewsに表示されるには、自社がGoogleのナレッジグラフに「エンティティ」として認識されていることが重要なのです。

エンティティ認識が鍵を握る

エンティティとは、Google検索において「固有の存在」として識別される対象を指します。人物、組織、場所、商品など、明確に区別できる実体がエンティティです。

自社がエンティティとして認識されているかどうかは、Googleで自社名を検索した際に画面右側にナレッジパネルが表示されるかどうかで確認できます。ナレッジパネルが表示される企業は、Googleから「固有の存在」として認識されているといえます。

エンティティ認識を高めるには、後述する構造化データの実装やGoogleビジネスプロフィールの最適化が有効です。加えて、Wikipediaへの掲載や、権威あるメディアでの言及も強力な後押しとなります。

ChatGPTはどのように情報を選んでいるのか

ChatGPTがWeb検索を伴って回答を生成する場合、表示される情報には一定の傾向があります。SEO研究チャンネルが会計ソフト分野で1,181個の検索プロンプトを調査した結果によると、Web検索のあり/なしで露出するブランドが劇的に入れ替わるケースが多数確認されました。

興味深いのは、知名度の高い大手ブランドが必ずしも優位ではないという点です。Web検索ONの状態では、第三者メディアで客観的に推奨されている新興ブランドが浮上するケースが見られました。具体的には、比較サイトやレビューサイトで「○○に強い」 「△△向けにおすすめ」と言及されている企業がAIに選ばれやすいという傾向が確認されています。

この調査結果は、中小企業にとって希望の光となります。資本力で劣っていても、特定の強みを明確に打ち出し、第三者からの推奨を獲得すれば、AI検索で露出できる可能性があるということです。

自社名をAI検索で表示させる具体的な施策

ここからは、AI検索で自社名を表示させるための具体的な対策を解説します。施策は大きく「コンテンツ強化」「技術的対策」「外部での評判構築」の3つに分類できます。

コンテンツ強化: AIに引用されるコンテンツの条件

AI検索に引用されるコンテンツには、共通する特徴があります。

結論ファーストの構成がその筆頭です。AIは回答生成の際、ページ内から端的な情報を抽出する傾向があります。冒頭に結論や要約を配置することで、AIに引用されやすくなります。記事の上部に質問に対する直接的な回答を設置することも効果的な手法です。

引用元の明記と信頼性の担保も重要な要素です。統計データや調査結果を記載する際には、必ず出典を明示しましょう。「○○によると」 「△△の調査では」といった形で情報源を示すことで、コンテンツ全体の信頼性が向上し、AIに選ばれやすくなります。

FAQ形式の活用も有効です。ユーザーが実際に抱く疑問を想定し、Q&A形式でコンテンツを構成することで、AIが回答を抽出しやすくなります。この際、FAQ構造化データ(schema.org/FAQPage)を併用することで効果が高まります。

加えて、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を意識したコンテンツ作りが求められます。誰が書いているのか、どのような経験や専門知識に基づいているのかを明確にすることで、AIからの評価が向上します。著者情報の記載や、運営者情報ページの充実も怠らないようにしましょう。

技術的対策: AIが読み取りやすいサイト設計

技術面での対策も、AI検索対応において見逃せないポイントです。

構造化データの実装は、最も基本的かつ効果的な技術施策です。schema.orgの語彙を用いて、組織情報(Organization)、ローカルビジネス情報 (Local Business)、FAQ、製品情報などをマークアップすることで、AIがサイト内容を正確に理解しやすくなります。

近年注目されているのがllms.txtの設置です。これは、LLM向けにサイトの概要や重要ページへの導線を記述したテキストファイルで、robots.txtのAI版ともいえる存在です。まだ標準化された仕様ではありませんが、先進的な企業では導入が進んでいます。llms.txtには、サイトの概要説明、主要なサービスや製品の紹介、連絡先情報などを簡潔に記載します。

サイトのパフォーマンス最適化も間接的に影響します。表示速度が遅いサイトはクローラビリティにも影響を及ぼすため、Core Web Vitalsの改善やモバイル対応の徹底が求められます。

また、会社情報の透明化も技術的対策の一環です。運営者情報、所在地、連絡先、代表者名などを明確に記載したページを設け、構造化データでマークアップすることで、信頼性シグナルを強化できます。

外部での評判構築:第三者からの言及を増やす

自社サイトの最適化だけでは、AI検索対策として十分とはいえません。サイト外部での評判と信頼の構築が、実は最も重要な要素かもしれません。

LLMは複数の情報源を横断的に参照して回答を生成します。自社サイトでいくら「当社は○○で実績がある」と主張しても、第三者からの言及がなければ説得力に欠けます。一方、業界メディアや比較サイト、口コミプラットフォームで一貫して推奨されていれば、AIはその情報を信頼性の高い根拠として採用しやすくなります。

具体的なアプローチとしては、以下が挙げられます。

プレスリリースの定期的な配信は、第三者メディアでの露出を増やす有効な手段です。新サービスのリリースや実績の達成など、ニュースバリューのある情報を発信することで、メディアに取り上げられる機会が増えます。

業界メディアへの寄稿や取材対応も効果的です。自社の専門知識を活かしたコラムや、経営者インタビューへの露出は、権威性の構築に直結します。

Googleビジネスプロフィールの最適化と口コミの獲得は、特に店舗型ビジネスにおいて重要度が高い施策です。Googleマップでの評価が高い店舗は、AI検索においてもローカルビジネスの推奨対象となりやすいと考えられます。

各種SNSアカウントの整備と継続的な情報発信も忘れずに行いましょう。SNS上での言及やシェアは、オンライン上での存在感を示す指標となります。

AI Overviewsに自社を表示させるための具体的な施策

GoogleのAI Overviewsは、現時点で最も多くのユーザーにリーチできるAI検索機能です。ここでは、AI Overviewsに特化した対策を掘り下げます。

AI Overviewsが表示されやすいクエリを狙う

まず把握しておきたいのは、AI Overviewsはすべての検索クエリで表示されるわけではないという点です。表示されやすいクエリと、されにくいクエリが存在します。

表示されやすいのは、「○○とは」 「○○の方法」 「○○と△△の違い」といった情報探索型のクエリです。ユーザーが知識や手順を求めている場合、AIが要約した回答を提示する価値が高いため、表示される確率が上がります。

一方、商品名やサービス名での直接検索 (いわゆるナビゲーショナルクエリ)や、購入意図の強いトランザクショナルクエリでは、AI Overviewsの表示頻度は相対的に低くなります。

自社の専門領域に関連する情報探索型クエリを洗い出し、それらに回答するコンテンツを充実させることが、AI Overviews対策の基本戦略となります。

見やすく整理されたコンテンツ構造を心がける

AI Overviewsに引用されるコンテンツには、構造面での共通点があります。

適切な見出し階層 (h2、h3、h4)で情報が整理されていること、箇条書きや表を活用して情報が視覚的に把握しやすいこと、段落が適度な長さで区切られていること――これらの要素が揃ったコンテンツは、AIが情報を抽出しやすくなります。

特に重要なのは、各セクションの冒頭で結論や要点を述べることです。AIは長文の中から核心部分を抽出する際、各段落や見出し直下の文を優先的に参照する傾向があります。

継続的な更新と改善が欠かせない

AI Overviewsへの表示は、一度達成すれば永続するものではありません。情報の鮮度や競合コンテンツの状況によって、表示されなくなることもあります。

定期的にコンテンツを見直し、情報を最新の状態に保つことが重要です。特に統計データや法規制に関する情報は、古いままだと信頼性を損ない、引用対象から外れるリスクがあります。

また、自社の専門分野に関するクエリでAI Overviewsがどのような回答を表示しているかを定期的に確認し、競合がどのような内容で引用されているかを分析することも有効です。自社コンテンツに不足している観点があれば、追記や改訂を行いましょう。

AI検索での露出状況を把握する方法

対策を講じたら、その効果を測定する必要があります。現時点では、AI検索には従来のGoogle Search Consoleのような公式の計測ツールが存在しないため、独自のアプローチが求められます。

ChatGPTやPerplexityに直接質問する

最もシンプルかつ効果的な方法は、AI検索サービスに自社に関連するクエリを投げてみることです。

例えば、飲食店であれば「○○駅周辺でおすすめのイタリアン」、歯科医院であれば「△△市で評判の良い歯医者」といったクエリを複数のAI検索サービスに入力し、自社が回答に含まれるかを確認します。

この際、単に名前が表示されるかだけでなく、どのような文脈で言及されているかにも注目しましょう。「価格が手頃」 「技術力が高い」 「初心者向け」など、意図した訴求ポイントで紹介されているかどうかが重要です。

業界でよくある質問をリスト化してテストする

一歩進んだ方法として、自社の業界で顧客がよく抱く質問を100個程度リスト化し、すべてAIに投げてみるというアプローチがあります。

例えば留学エージェントであれば、「語学留学の費用相場」 「ワーホリにおすすめの国」「留学エージェントの選び方」といった質問を網羅的に用意し、各回答における自社の露出状況を記録します。この作業を月次で繰り返すことで、対策の効果を定量的に把握できます。

専用ツールの活用を検討する

AI検索での露出状況を効率的に計測するためのツールも登場しています。海外ではAhrefsのBrand RadarやPeec AI、Otterly. AIなどが知られており、日本国内でもLLMOコンパスやSUPER ACTといったサービスが提供されています。

これらのツールは、複数のAIサービスに対して自動的にクエリを投げ、ブランドの言及状況を可視化する機能を持っています。本格的にAI検索対策に取り組む場合は、導入を検討してみてもよいでしょう。

Googleアナリティクスで生成AI経由の流入を確認する

Googleアナリティクス4 (GA4)を活用すれば、生成AIからのトラフィックを一定程度把握できます。参照元/メディアレポートで「chat.openai.com」 「perplexity.ai」などからの流入を確認することで、AI検索経由のアクセス数を追跡可能です。

ただし、すべてのAI検索がリファラー情報を付与するわけではないため、計測には限界がある点には留意が必要です。

AI検索対策で陥りやすい落とし穴と注意点

AI検索対策を進める上では、いくつかの注意点があります。誤った方向に進まないためにも、以下の落とし穴を認識しておきましょう。

過度な最適化は逆効果になりうる

AIに表示されたいがあまり、キーワードを不自然に詰め込んだり、事実と異なる情報を記載したりすることは避けるべきです。

Googleは以前から過度な最適化を嫌う傾向がありましたが、AI検索においてもこの姿勢は変わりません。むしろ、AIはコンテンツの自然さや一貫性をより高度に評価できるため、小手先のテクニックは見抜かれやすくなっています。

本質的な対策は、ユーザーにとって価値のある情報を提供し続けることです。AI対策を意識しすぎて、肝心のユーザー体験を損なっては本末転倒でしょう。

AI検索に「必ず」表示される保証はない

対策を講じても、AI検索で確実に表示されるという保証はありません。AIの回答生成には確率的な要素が含まれており、同じクエリでも回答内容が変動することがあります。

また、AIのアルゴリズムは頻繁に更新されるため、今日効果的だった施策が明日も有効とは限りません。短期的な成果に一喜一憂せず、中長期的な視点で信頼性の蓄積に取り組む姿勢が求められます。

従来のSEOを疎かにしてはならない

LLMOが注目されるあまり、従来のSEO対策をおろそかにするケースが見受けられますが、これは危険な判断です。

AI Overviewsに表示されるサイトの多くは、従来のGoogle検索でも上位に表示されているサイトです。SEOで上位表示を獲得することは、AI検索対策の土台でもあります。Web検索を伴うAI (ChatGPTのブラウジング機能など)も、基本的には検索上位のページを情報源として参照する傾向があります。

SEOとLLMOは二者択一ではなく、両輪として捉えるべき施策です。

店舗ビジネスがAI検索対策で意識すべきこと

飲食店、美容サロン、クリニック、不動産会社など、地域に根ざした店舗ビジネスには、AI検索対策において特有のポイントがあります。

Googleビジネスプロフィールの重要性が増している

店舗型ビジネスにおいて、Googleビジネスプロフィール (GBP) はAI検索対策の要です。GBPに登録された情報は、GoogleのナレッジグラフやAI Overviewsの回答生成に直接活用される可能性があります。

店舗名、住所、電話番号、営業時間といった基本情報はもちろん、提供サービスの詳細、写真、投稿、口コミへの返信など、あらゆる要素を充実させることが重要です。情報が正確かつ網羅的であるほど、AIに信頼できる情報源として認識されやすくなります。

口コミの質と量がAI評価に影響する

Google口コミは、店舗の評判を示す重要な指標です。AI検索においても、口コミの評価やレビュー内容が回答生成に影響を与える可能性があります。

ユーザー調査によると、約8割の消費者が来店前に口コミを確認するとされています。AI検索でおすすめされる店舗になるためにも、満足度の高いサービスを提供し、顧客に口コミを書いてもらう導線を整備することが欠かせません。

なお、口コミに対する返信も重要です。丁寧な返信を行うことで、店舗の誠実さをアピールでき、潜在顧客へのブランディング効果も期待できます。

MEO対策とLLMO対策は補完関係にある

MEO (Map Engine Optimization)とは、Googleマップでの表示順位を最適化する施策です。従来から店舗集客において重要視されてきましたが、AI検索時代においてもその重要性は変わりません。

むしろ、MEOで構築した信頼性やオンライン上での存在感は、AI検索での露出にも好影響を与えると考えられます。GBPの最適化、口コミ対策、ローカルキーワードでのコンテンツ作成――これらのMEO施策は、そのままLLMO対策としても機能します。

マケスクでは、2017年から5,000社以上の店舗ビジネスに対してMEO対策を支援してきた実績があります。AI検索時代においても、店舗の「見つけてもらいやすさ」を高めるという本質的な目標は変わりません。MEOで培った知見を活かしながら、新しい検索環境への対応も含めた総合的な集客支援を提供しています。

中小企業がAI検索で勝つための戦略

「大手企業でなければAI検索で表示されないのでは」――そう思われるかもしれませんが、実態は異なります。適切な戦略を講じれば、中小企業でもAI検索で露出を獲得できる可能性は十分にあります。

強みを極限まで明文化する

AIは曖昧な情報よりも、具体的で明確な情報を好みます。「高品質なサービス」「丁寧な対応」といった抽象的な表現ではなく、何においてどのように優れているのかを具体的に言語化することが重要です。

例えば、「創業30年の老舗和菓子店」「国家資格保有の整体師が在籍」 「相続専門の税理士事務所」など、自社の独自性を一言で表現できる状態を目指しましょう。この明確なポジショニングが、AIが特定のクエリに対して自社を推奨する根拠となります。

ロングテールクエリで確実に露出を狙う

「ラーメン おすすめ」のような大きなクエリで大手チェーンと競うのは得策ではありません。代わりに、「○○駅 深夜営業 ラーメン」 「△△市 無添加 美容室」といった具体的なロングテールクエリで上位を狙う戦略が有効です。

このようなクエリは検索ボリュームこそ小さいものの、ユーザーのニーズが明確で、コンバージョン率が高い傾向があります。AI検索においても、具体的なニーズに合致する事業者として推奨されやすくなります。

継続的な情報発信で存在感を維持する

AI検索対策は一度やって終わりではありません。定期的にコンテンツを更新し、SNSで情報を発信し、口コミに対応し続けることで、オンライン上での存在感を維持・強化することが求められます。

この継続性こそが、長期的に見て中小企業がAI検索で競争力を発揮するための鍵となります。日々の積み重ねが、AIからの信頼につながるのです。

AI検索対策のことなら株式会社トリニアスにご相談ください

AI検索で自社名を表示させるためには、従来のSEOやMEOの知見をベースにしつつ、新しい対策も取り入れていく必要があります。とはいえ、日々の業務に追われる中で、技術的な対策やコンテンツの見直しにまで手が回らないという声も多いのが実情です。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の店舗ビジネスのWeb集客を支援してきました。上位表示達成率は96.2%という実績を持ち、歯科・クリニック、飲食店、美容サロン、不動産など幅広い業種に対応しています。

「MEO × 口コミ × SNS × HP × ストリートビュー」と、集客に必要な施策を一貫して支援できる体制を整えており、AI検索時代においても店舗の「見つけてもらいやすさ」を高めるという変わらぬ使命に取り組んでいます。

「AI検索で自社をどう表示させればいいかわからない」 「そもそも何から手をつければいいのか」――そうしたお悩みをお持ちの事業者様は、ぜひ一度マケスクにご相談ください。専門のスタッフが現状を診断し、貴社に合った対策をご提案いたします。

まとめ

AI検索で自社名を表示させるための対策について、仕組みから具体的な施策まで解説してきました。最後に要点を振り返ります。

AI検索は従来の検索エンジンとは異なり、AIが情報を統合・要約して回答を生成するという特性を持っています。この新しい検索体験に対応するためには、LLMO(大規模言語モデル最適化)という視点が必要です。

自社名がAI検索で表示されるためには、自社サイトのコンテンツ強化、技術的な対策、そしてサイト外部での評判構築が三位一体で求められます。特に、第三者メディアや口コミプラットフォームでの言及は、AIが情報源を信頼するための重要な根拠となります。

店舗ビジネスにおいては、Googleビジネスプロフィールの最適化と口コミ対策が引き続き重要な役割を果たします。MEO対策で培った基盤は、AI検索時代においても有効な資産となります。

検索の在り方が大きく変わろうとしている今、早期に対策を始めた事業者が先行者優位を得られる可能性があります。「AIにおすすめされる店舗・企業」を目指して、今日から一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。