ChatGPTやGemini、PerplexityといったAI検索ツールが普及する中、「LLMO対策にはどれくらいの記事本数が必要なのか」という疑問を持つWeb担当者は少なくありません。

結論からお伝えすると、LLMO対策において「○○本あれば十分」という絶対的な基準は存在しません。重要なのは記事の「量」ではなく、特定テーマに対する「専門性の深さ」と「情報の網羅性」だからです。

ただし、実務的な目安として、AIに「この分野の専門サイト」と認識されるためには、1つのテーマについて最低でも10~15本程度の関連記事を公開することが推奨されています。この記事では、なぜその本数が目安になるのか、そしてどのような戦略で記事を増やしていくべきなのかを詳しく解説していきます。

なぜ記事本数がLLMO対策で重要視されるのか

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、生成AIの回答において自社コンテンツが引用・参照されやすくなるようWebサイトを最適化する取り組みです。従来のSEOがGoogleの検索結果での上位表示を目指すのに対し、LLMOはChatGPTやAI Overviewの回答文に自社情報が掲載されることを目標とします。

では、なぜ記事本数がLLMO対策において注目されるのでしょうか。

AIは「トピックの専門性」で情報源を選ぶ

生成AIは単一のキーワードではなく、「トピック全体」として情報を理解します。たとえば「MEO対策」について1本だけ記事を書いているサイトよりも、「MEO対策の基礎」 「Googleビジネスプロフィールの最適化」 「クチコミ対策」 「ローカルSEOとの違い」といった関連記事を複数公開しているサイトの方が、AIから「MEO対策の専門サイト」として認識されやすくなります。

この考え方は「トピッククラスター」 と呼ばれるコンテンツ戦略に基づいています。中心となるテーマ(ピラーコンテンツ)を軸に、関連するサブトピックの記事を複数作成し、内部リンクで相互につなげることで、サイト全体の専門性をAIに示すことができます。

「エンティティ」として認識されるための条件

AIが情報を処理する際、「エンティティ」という概念が重要になります。エンティティとは、AIが認識する固有の概念やモノ、コト(企業名、製品名、人物名、サービス名など)を指します。

自社や自社サービスがAIにエンティティとして認識されるためには、Web上に一定量の関連情報が存在する必要があります。自社サイト内の記事だけでなく、プレスリリースや外部メディアでの言及、SNSでの発信なども含めて、AIが「この企業・サービスは実在し、特定分野で活動している」と判断できるだけの情報量が求められるのです。

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対策における記事本数の現実的な目安

「記事本数に絶対的な基準はない」とお伝えしましたが、実務上の参考値としていくつかの目安を示すことは可能です。業界や競合状況によって異なりますが、多くの専門家が推奨する数値を整理してみましょう。

トピッククラスター1つあたり10~15本が基本

1つの主要テーマ(たとえば「LLMO対策」 「MEO対策」 「クチコミ管理」など)について、ピラーコンテンツ1本と、それを補完するクラスター記事10~15本程度を目安に作成することが推奨されています。

この本数は、テーマに関連する主要な疑問や検索意図をおおむね網羅できる数として導き出されたものです。もちろん、競合が多いテーマではより多くの記事が必要になり、ニッチなテーマであれば少ない本数でも専門性を示せる可能性があります。

サイト全体では50~100本以上が1つの分岐点

オウンドメディア全体としては、50~100本以上の記事を公開しているサイトがAIから「情報量の豊富なサイト」として認識されやすくなる傾向があります。

ただし、これは「50本書けばいい」という意味ではありません。50本の記事がバラバラのテーマで構成されているよりも、3~5つのトピッククラスターに整理され、相互にリンクで結ばれている方がはるかに効果的です。量より構造が重要だということを忘れないでください。

更新頻度も「量」の一部として評価される

AIは情報の「鮮度」も重視します。単に記事本数を増やすだけでなく、既存記事の定期的な更新や、新しい情報を追加した記事の公開が重要です。

実際、AI Overview や ChatGPTの検索機能は、最新の情報を優先的に引用する傾向があります。古い情報のままの記事が多いサイトは、たとえ本数が多くても「信頼性が低い」と判断される可能性があるのです。

▼記事本数の目安まとめ

  • トピッククラスター1つあたり: 10~15本
  • サイト全体:50~100本以上
  • 更新頻度: 月2~4本の新規または更新
  • 重要なのは「量」より「構造」と「専門性」

「数を増やす」より「専門性を深める」が先

メリット

LLMO対策でよくある失敗は、「とにかく記事を量産すればAIに拾われる」という誤解に基づいた行動です。生成AIは単なるキーワードの出現頻度ではなく、コンテンツの質・信頼性・独自性を高度に評価しています。

AIが引用したくなるコンテンツの共通点

AIが回答を生成する際に引用するコンテンツには、いくつかの共通した特徴があります。

まず、結論ファーストの構成が重要です。各セクションの冒頭で要点を明確に示している記事は、AIが情報を抽出しやすくなります。「○○とは△△である」という定義形式や、Q&A形式の記述も効果的とされています。

次に、一次情報の提供が差別化のカギになります。競合と同じ情報をまとめただけのコンテンツでは、AIがあなたのサイトを選ぶ理由がありません。自社で実施したアンケート結果、導入事例の具体的なデータ、業界の専門家としての見解など、「あなたにしか書けない情報」を盛り込むことが重要です。

さらに、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の要素も見逃せません。著者情報の明記、出典の明示、実際の経験に基づいた記述など、「誰が」「どのような根拠で」書いているかを明確にすることで、AIからの信頼度が向上します。

薄いコンテンツ100本より、深いコンテンツ30本

500文字程度の薄いコンテンツを100本作るよりも、3,000~5,000文字で専門性の高いコンテンツを30本作る方が、LLMO対策としては効果的です。

AIは「このサイトは特定テーマについて深い知見を持っている」と判断した場合、そのサイトの情報を優先的に引用する傾向があります。1つのトピックについて複数の角度から掘り下げた記事群を持つサイトは、AIにとって「信頼できる情報源」として認識されやすくなるのです。

トピッククラスター設計で効率的に記事本数を増やす

LLMO対策において記事本数を効率的に増やすには、やみくもに記事を書くのではなく、トピッククラスターという戦略的なコンテンツ設計が有効です。

トピッククラスターの基本構造

トピッククラスターは、1つのピラーコンテンツ(中核となる包括的な記事)と、それを補完する複数のクラスター記事(サブトピックを深掘りした記事)で構成されます。

たとえば「MEO対策」をテーマにする場合、以下のような構成が考えられます。

コンテンツ種別 記事テーマ例
ピラーコンテンツ MEO対策とは? 基礎から実践まで徹底解説
クラスター記事1 Googleビジネスプロフィールの登録・設定方法
クラスター記事2 MEOとSEOの違いを比較
クラスター記事3 クチコミを増やす方法と返信のコツ
クラスター記事4 業種別MEO対策の成功事例
クラスター記事5 MEO対策ツールの比較と選び方

このように設計することで、AIは「このサイトはMEO対策について体系的な情報を持っている」と認識しやすくなります。

内部リンクで「文脈」を伝える

トピッククラスターの効果を最大化するには、記事間の内部リンクが欠かせません。ピラーコンテンツから各クラスター記事へ、またクラスター記事からピラーコンテンツへとリンクを設置することで、AIに対して「これらの記事は関連している」というシグナルを送ることができます。

内部リンクを設置する際は、アンカーテキスト(リンクの文字列) も重要です。「こちら」 「詳細はこちら」ではなく、「MEO対策の基礎知識」 「クチコミ対策の具体的な方法」など、リンク先の内容がわかるテキストを使用しましょう。

既存記事の活用で効率化

すでにオウンドメディアを運営している場合、既存記事をトピッククラスターの視点で再整理することも有効です。バラバラに存在していた記事を、テーマごとにグルーピングし、内部リンクで接続し直すだけでも、AIからの評価は変わる可能性があります。

また、既存記事のリライトも効果的です。古い情報を最新化し、構造化データを追加し、E-E-A-T要素を強化することで、新規記事を書かなくてもLLMO対策を進めることができます。

記事本数以外に重要なLLMO対策の要素

記事本数はLLMO対策の1つの要素に過ぎません。AIに引用されるためには、技術的な対策やブランディング施策も同時に進める必要があります。

構造化データの実装

構造化データ (Schema.org)は、Webページの内容をAIや検索エンジンが理解しやすい形式で伝えるための仕組みです。Article、FAQPage、Organization、PersonなどのスキーマをJSON-LD形式で実装することで、AIがコンテンツの意味を正確に把握できるようになります。

特にFAQスキーマは、AI OverviewやChatGPTがQ&A形式で回答を生成する際に引用されやすくなるため、LLMO対策において有効とされています。

llms.txtの設置

llms.txtは、生成AIに対してクローリングの可否やその範囲を指定するためのファイルです。robots.txtがGoogleなどの検索エンジン向けであるのに対し、llms.txtは生成AI向けの仕様として注目されています。

ただし、2025年12月時点ではllms.txtの仕様はまだ標準化されておらず、すべてのAIが対応しているわけではありません。導入を検討する場合は、最新の動向を確認しながら進めることをおすすめします。

第三者からの言及を増やす

AIは自社サイトの情報だけでなく、外部サイトでの言及も評価します。プレスリリースの配信、業界メディアへの寄稿、専門家としてのインタビュー掲載などを通じて、自社名やサービス名がWeb上で言及される機会を増やすことも重要です。

特に「○○といえば△△」という形で第三者から推薦・紹介されているコンテンツは、AIが「信頼できる選択肢」として引用しやすくなります。

LLMO対策の効果測定と記事戦略の見直し方

記事を増やしたら、その効果を測定し、戦略を改善していく必要があります。LLMO対策の効果測定は従来のSEOとは異なる指標が重要になります。

AI引用状況の確認方法

まず、実際に自社のコンテンツがAIに引用されているかを確認しましょう。ChatGPT、Gemini、Perplexityなどに自社の専門テーマに関する質問を投げかけ、回答に自社の情報が含まれているかをチェックします。

また、AhrefsなどのSEOツールには「ブランドレーダー」機能があり、AIがどのようなキーワードで自社ブランドを言及しているかを確認できます。競合他社が言及されているのに自社が言及されていない場合は、そのテーマに関するコンテンツ強化が必要かもしれません。

GA4でAI経由の流入を測定

Google Analytics 4 (GA4)の探索レポートを使えば、AI検索経由のセッション数を確認できます。リファラーに「chatgpt.com」 「perplexity.ai」などが含まれる流入を抽出することで、LLMO対策の成果を定量的に把握することが可能です。

2024年後半から2025年にかけて、多くのサイトでAI経由の流入が増加傾向にあります。直近半年で生成AI経由のトラフィックが約130%増加したという分析結果もあり、早期にLLMO対策を進めることで先行者利益を得られる可能性があります。

指名検索の増減をモニタリング

AIの回答に自社名やサービス名が表示されると、その後の指名検索(社名やサービス名での検索)が増加する傾向があります。Google Search Consoleで指名検索のクエリ数を定期的にチェックし、増減の傾向を把握しましょう。

指名検索が増えているなら、LLMO対策が認知拡大に寄与している証拠です。逆に、指名検索が増えていない場合は、コンテンツの質や露出機会を見直す必要があるかもしれません。

業種別・目的別の記事本数戦略

ぴっくりマーク

LLMO対策に必要な記事本数は、業種や目的によっても異なります。いくつかのケースを想定して、具体的な戦略を考えてみましょう。

店舗ビジネス(飲食・美容・クリニックなど)

地域密着型の店舗ビジネスの場合、LLMO対策はMEO対策と併せて考えるのが効果的です。「○○エリア×サービス名」に関連する記事を中心に、地域の特性や顧客の悩みに寄り添ったコンテンツを作成します。

記事本数の目安としては、30~50本程度で地域内での専門性を示すことができるケースが多いです。「よくある質問」「施術事例」 「スタッフ紹介」など、店舗の信頼性を高めるコンテンツも重要になります。

BtoB企業・専門サービス

BtoB企業や専門サービスを提供する企業の場合、業界全体に対する深い知見を示す必要があります。専門用語の解説、業界動向の分析、導入事例の詳細な紹介など、50~100本以上の記事で「その分野のエキスパート」としてのポジションを確立することを目指しましょう。

特にBtoBでは、意思決定者がAIに「○○を導入するメリットは?」 「○○の比較ポイントは?」といった質問をするケースが増えています。そうした質問に対してAIが自社を推薦してくれるよう、比較記事や選び方記事の充実も重要です。

EC・通販サイト

EC・通販サイトの場合、商品説明ページだけでなく、コンテンツマーケティング用の記事を充実させることがLLMO対策のポイントになります。「○○の選び方」 「○○と△△の違い」 「○○のおすすめランキング」といった記事で、購買検討中のユーザーが持つ疑問に答えるコンテンツを整備しましょう。

商品カテゴリごとに10~20本程度の関連記事を用意し、商品ページと連携させることで、AIから「この分野の専門ECサイト」として認識されやすくなります。

LLMO対策で避けるべき「記事量産」の落とし穴

注意点

記事本数を増やすことに意識が向きすぎると、逆効果になるケースがあります。LLMO対策における「やってはいけない」 ポイントを確認しておきましょう。

AI生成コンテンツの大量投入

ChatGPTなどを使って大量の記事を自動生成し、そのまま公開するのは危険です。Googleは品質の低いAI生成コンテンツをスパムとして扱う方針を明確にしており、サイト全体の評価が下がるリスクがあります。

AIをコンテンツ作成に活用すること自体は問題ありませんが、必ず人間による編集・確認・独自情報の追加を行い、「AIを使って効率化しつつ、人間の専門性で付加価値を加える」というスタンスを維持しましょう。

キーワードの詰め込み・不自然な最適化

「LLMO対策にはキーワードをたくさん入れればいい」と考えて、不自然にキーワードを詰め込んだコンテンツを作成するのも逆効果です。生成AIはキーワードの出現頻度ではなく、文脈や意味を理解して情報を評価します。

読者にとって自然で読みやすい文章を心がけ、キーワードは文脈に沿って自然に登場させるようにしましょう。

重複コンテンツの量産

同じ内容を言い回しだけ変えて複数記事に分割したり、他サイトの情報をリライトしただけのコンテンツを大量に作成したりすることも避けるべきです。

AIは情報の「独自性」を評価します。他にはない一次情報や、自社ならではの視点・経験を盛り込んだコンテンツでなければ、いくら本数を増やしても引用される可能性は低いままです。

LLMO対策は「量」と「質」の両輪で進める

ここまで見てきたように、LLMO対策における記事本数は「あればあるほどいい」というものではありません。重要なのは、適切な量のコンテンツを、高い品質で、戦略的な構造の中に配置することです。

調査会社Gartnerの予測によれば、2026年までに従来の検索エンジン利用は25%減少する見通しとされています。AIに質問して回答を得るというユーザー行動が当たり前になりつつある中、LLMO対策は「やるかやらないか」ではなく「いつ始めるか」の問題になっています。

今からLLMO対策を始める場合は、まず自社の強みとなるテーマを3つ程度選定し、それぞれについてトピッククラスターを設計することから始めてみてください。既存記事があれば再整理し、足りないテーマは新規で追加していく。その繰り返しで、着実にAIに「専門サイト」として認識されるポジションを築いていくことができます。

LLMO対策のご相談は株式会社トリニアスへ

「自社のLLMO対策をどう進めればいいかわからない」 「記事を増やしているのにAIに引用されない」といったお悩みをお持ちでしたら、マケスクを運営する株式会社トリニアスにご相談ください。

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・企業のWeb集客を支援してきた実績があります。MEO対策で培ったローカルビジネスのWebマーケティングノウハウは、LLMO対策においても活かされています。

地域密着型ビジネスのMEO対策からLLMO対策まで、一貫したサポート体制で「AIに選ばれる」Webサイト作りをお手伝いします。まずはお気軽にお問い合わせください。

株式会社トリニアスのLLMO・MEO対策サポート

専任コンサルタントによる戦略設計から、コンテンツ制作、効果測定まで一貫してサポートいたします。Googleビジネスプロフィールの最適化、クチコミ対策、SNS運用など、地域ビジネスの集客に必要な施策を総合的にご支援いたします。

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MEO対策・ビジネスプロフィール・ストリートビュー
Instagram・LINE・HP/LP制作に関しては、
当メディアの運営会社 株式会社トリニアスにご相談ください。

「ChatGPTに『おすすめの便利屋を教えて』と聞いたら、自社が出てこなかった」。こうした経験をお持ちの便利屋経営者が増えています。従来のSEO対策やMEO対策に加え、AI検索エンジンへの最適化(LLMO)が、地域密着型ビジネスの新たな集客チャネルとして注目を集めているのです。

野村総合研究所の調査によると、日本国内のChatGPT利用率は2024年9月時点で20.4%に達し、前年の15.4%から着実に増加しています。さらに国際調査会社Gartnerは、2026年までに従来の検索エンジン利用が25%減少し、AIチャットボットにシェアを奪われると予測しています。便利屋業界においても、この変化への対応は避けて通れません。

本記事では、便利屋がLLMO対策に取り組むべき理由から、具体的な実践方法、効果測定の手法まで、MEO対策で5,000社以上の支援実績を持つ株式会社トリニアスの知見を交えながら詳しく解説します。

LLMOとは何か? 便利屋が知っておくべき基礎知識

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやGemini、Perplexityといった大規模言語モデルを活用したAI検索エンジンに対して、自社の情報が引用・参照されやすくなるよう最適化する施策のことです。従来のSEOがGoogleの検索結果で上位表示を目指すものだったのに対し、LLMOは「AIが生成する回答の中で自社が言及されること」をゴールとしています。

従来のSEO・MEOとLLMOの違い

SEO対策では、特定のキーワードで検索結果の上位に表示されることを目指します。MEO対策は、Googleマップ上での表示順位を高め、地域の見込み客にリーチする施策です。一方でLLMOは、AIが質問に対して回答を生成する際に「情報源として引用される」ことを目的とします。

たとえば、ユーザーがChatGPTに「東京で草刈りをしてくれる便利屋を探しています」と質問したとします。AIは膨大なWeb上の情報から信頼性の高いものを選び、回答を組み立てます。このとき、LLMO対策ができているサイトは引用元として選ばれやすくなり、結果的に見込み客との接点が生まれるのです。

項目 SEO MEO LLMO
対象 検索エンジン Googleマップ AI検索エンジン
目的 検索順位向上 マップ上位表示 AI回答への引用
重視される要素 キーワード・被リンク 口コミ・NAP情報 E-E-A-T・構造化データ
成果の形 クリック流入 来店・電話 引用・認知拡大

なぜ今、便利屋にLLMO対策が必要なのか

便利屋業界は参入障壁が低く、競争が激化しています。チラシやポータルサイトだけでは差別化が難しくなっている中、AI検索という新しいチャネルをいち早く押さえることは、競合との差を生み出す有効な手段となります。

ICT総研の調査によると、日本国内の生成AIサービス利用者数は2024年末に1,924万人、2027年末には3,760万人に達すると予測されています。特に注目すべきは、20代~40代の男性層での利用率が高いという点です。便利屋のサービスを必要とする「実家の片付けを検討する子ども世代」 「引っ越しを控えた若年層」といったターゲットと、AI検索の利用者層は大きく重なります。

また、2025年6月時点でLLMO対策を本格的に実施している企業はまだ少数派という現状があります。大手ニュースサイトやECサイトでさえ対応が進んでいないケースが多く、今この段階で取り組みを始めることで、先行者利益を得られる可能性が高いのです。

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。

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便利屋がLLMO対策で得られる3つのメリット

上昇

LLMO対策に取り組むことで、便利屋は従来の集客チャネルでは得られなかった効果を期待できます。ここでは主な3つのメリットについて解説します。

新規流入チャネルの獲得

AI検索で自社が言及されると、直接リンクからの流入が見込めます。ChatGPTやPerplexityは回答に情報源のURLを表示することがあり、興味を持ったユーザーがそのままサイトを訪問するケースが増えています。

従来の検索エンジン、SNS、広告に加えて、AI検索という第4の流入経路を確保できることは、集客の安定化につながります。特に便利屋のような地域密着型ビジネスでは、複数の集客チャネルを持つことがリスク分散の観点からも重要です。

ブランド認知と信頼性の向上

AIが「おすすめの便利屋」として自社を紹介することは、第三者による推薦と同様の効果をもたらします。比較サイトやアフィリエイトメディアとは異なり、AIによる紹介は中立的な印象を与えるため、ユーザーからの信頼を得やすいという特徴があります。

また、特定の分野について繰り返しAIに引用されることで、「その分野の専門家」としてのポジションを確立できます。たとえば「遺品整理に強い便利屋」 「女性スタッフ対応の便利屋」といった特色が認知されれば、指名検索の増加にもつながるでしょう。

競合他社との差別化

現時点でLLMO対策に積極的に取り組んでいる便利屋は限られています。多くの事業者がまだ様子見の段階にある今、先んじて対策を進めることで、AI検索市場において優位なポジションを築くことが可能です。

AI検索での露出は、一度確立すると継続的な効果が見込めます。なぜなら、AIは信頼性の高い情報源を優先的に参照する傾向があり、早期に「信頼できる情報源」として認識されることで、後発の競合に対して参入障壁を築けるからです。

便利屋のLLMO対策5つの実践ステップ

メリット

では、具体的にどのような施策を行えばよいのでしょうか。便利屋がLLMO対策を進める上で押さえておきたい5つのステップを順に解説します。

ステップ1: E-E-A-Tを意識したコンテンツ設計

E-E-A-Tとは、Experience (経験)、Expertise (専門性)、Authoritativeness (権威性)、Trustworthiness (信頼性)の頭文字を取ったものです。Googleが検索品質評価で重視する指標ですが、AI検索においても同様に重要視されています。

便利屋のサイトでE-E-A-Tを高めるためには、以下の要素を充実させることが効果的です。

▼E-E-A-T強化のポイント

  • 経験: 実際の作業事例をビフォーアフター写真とともに掲載する
  • 専門性:保有資格(古物商許可、産業廃棄物収集運搬許可など)を明記する
  • 権威性:創業年数、施工実績数、メディア掲載歴を示す
  • 信頼性:代表者やスタッフの顔写真・プロフィールを公開する

AIは「誰が発信している情報なのか」を重視します。匿名性の高いコンテンツよりも、発信者が明確で根拠のある情報を優先的に引用する傾向があるため、サイト運営者の情報開示は欠かせません。

ステップ2: 構造化データの実装

構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述するためのマークアップのことです。Schema.orgが定めるフォーマットに従ってJSON-LD形式で記述することが推奨されています。

便利屋のサイトで特に実装すべき構造化データは、Local Business (地域ビジネス情報)、FAQPage(よくある質問)、Service (サービス内容)の3種類です。

Local Businessスキーマでは、事業所名、住所、電話番号、営業時間、対応エリアなどの基本情報をAIに伝えることができます。FAQPageスキーマを実装すれば、「便利屋の料金相場は?」といった質問に対して、自社の情報がAIの回答に引用されやすくなります。

構造化データの実装は技術的な知識が必要ですが、WordPressを利用している場合は専用プラグインで比較的簡単に対応できます。自社での対応が難しい場合は、Web制作会社への依頼も検討するとよいでしょう。

ステップ3: AIに引用されやすいコンテンツの作成

AIは回答を生成する際、簡潔で正確な定義文、具体的な数値データ、実際の事例を優先的に参照します。便利屋のコンテンツ作成においても、この特性を意識することが重要です。

効果的なのは、FAQ形式でコンテンツを整理する方法です。「草刈りの料金はいくらですか?」「不用品回収は何日前に予約すればいいですか?」といった具体的な質問に対して、明確な回答を用意しておくことで、AIが情報を抽出しやすくなります。

また、コンテンツには一次情報を盛り込むことを心がけてください。たとえば、「当社の2024年の草刈り依頼件数は前年比120%増加しました」 「夏場の繁忙期は2週間前までのご予約を推奨しています」といった自社の実績や知見に基づく情報は、AIにとって価値の高い情報源として評価されます。

ステップ 4: Googleビジネスプロフィールの徹底活用

LLMO対策を語る上で、MEO対策との連携は欠かせません。AIはWeb上の情報を幅広く参照しますが、Googleビジネスプロフィール (GBP)の情報も重要な参照元の一つです。

GBPでは、ビジネス情報を可能な限り詳細に記入することが求められます。サービス内容、対応エリア、営業時間に加え、属性(女性経営、現金払い対応など)も設定しておくとよいでしょう。また、投稿機能を活用して定期的に作業実績や季節のキャンペーン情報を発信することで、情報の鮮度を保つことができます。

口コミの収集と返信も重要です。Google口コミは、AIがビジネスの評判を判断する際の材料になります。MEO対策で5,000社以上を支援してきた株式会社トリニアスの実績では、口コミ件数と評価スコアの両方を高めている店舗ほど、AI検索でも言及されやすい傾向が確認されています。

ステップ5: 定期的な情報更新と効果測定

AIは最新の情報を優先する傾向があります。サイトのコンテンツは定期的に更新し、情報の鮮度を保つことが大切です。特に料金表やサービス内容に変更があった場合は、速やかに反映させましょう。

効果測定については、現時点でAI検索からの流入を直接計測する公式な方法は確立されていません。しかし、Google Analytics 4 (GA4)を活用することで、ある程度の推定は可能です。参照元が「perplexity.ai」 「gemini.google.com」となっている流入や、「direct/none」の増加傾向をモニタリングすることで、AI検索経由のアクセスを把握できます。

また、実際にChatGPTやPerplexityで自社に関連するキーワードを検索し、自社が言及されているかを定期的にチェックすることも重要です。競合他社がどのように言及されているかも確認し、改善のヒントを得るとよいでしょう。

便利屋のLLMO対策で押さえるべき注意点

キーボードと人の手

LLMO対策に取り組む際には、いくつかの注意点があります。効果を最大化し、リスクを回避するために確認しておきましょう。

SEO対策との両立が前提

LLMOはSEOの代替ではなく、補完関係にあります。AI検索の多くは、従来の検索エンジンの検索結果も参照して回答を生成しているためです。実際、Google AI Overviewに表示されるのは検索上位の記事が多いという傾向が報告されています。

したがって、LLMO対策に注力するあまりSEO対策をおろそかにするのは得策ではありません。むしろ、質の高いSEO対策を土台として、その上にLLMOの観点を加えるアプローチが推奨されます。

AIの誤情報リスクへの対応

AIは時として根拠のない情報や不正確な回答(ハルシネーション)を生成することがあります。自社について誤った情報がAIによって拡散されるリスクも考慮しなければなりません。

対策としては、自社サイトで正確かつ最新の情報を発信し続けることが最も効果的です。AIが参照しやすい形式で正しい情報を提供することで、誤情報の生成を防ぐことができます。万が一、誤った情報がAIに言及されていることを発見した場合は、サイト上で正しい情報を強調して発信し、AIの参照元を上書きしていく対応が求められます。

長期的な視点での取り組み

LLMO対策は短期間で劇的な効果が出る施策ではありません。AIが自社を「信頼できる情報源」として認識するまでには、継続的なコンテンツ発信と情報の蓄積が必要です。

また、AI検索の仕組み自体が日々進化しているため、一度対策をすれば終わりというわけにはいきません。最新のアルゴリズム変更や業界動向をウォッチしながら、柔軟に施策を調整していく姿勢が求められます。

LLMO対策と従来の集客手法を組み合わせる

注意点

LLMO対策は単独で完結するものではなく、既存の集客施策と組み合わせることで相乗効果を発揮します。便利屋業界で効果的な組み合わせパターンを紹介します。

MEO対策との連携

MEO対策とLLMO対策は、互いに補完し合う関係にあります。Googleビジネスプロフィールの情報充実はAI検索での言及にもプラスに働き、逆にAI検索で認知度が上がればGoogleマップでの検索も増加する好循環が生まれます。

株式会社トリニアスが提供するMEO primeでは、Googleビジネスプロフィールの最適化から口コミ管理、レポーティングまでを一貫してサポートしています。2017年のサービス開始以来、累計5,000社以上の地域ビジネスを支援し、96.2%という高い上位表示達成率を実現してきました。LLMO対策の土台となるMEO対策を強化したい場合は、専門家への相談も有効な選択肢です。

ホームページのSEO強化

AI検索で引用されるためには、まずWeb上に自社の情報が存在し、検索エンジンにインデックスされている必要があります。ホームページを持っていない便利屋、あるいはホームページはあるものの情報が乏しい場合は、まずサイトの充実から始めることを推奨します。

サービス内容、料金体系、対応エリア、作業実績、スタッフ紹介、よくある質問といった基本的な情報を網羅したホームページを構築し、その上でSEO対策を施すことが、LLMO対策の前提条件となります。

オフライン施策との相乗効果

ポスティングやチラシ配布といったオフライン施策も、LLMO対策と無関係ではありません。チラシを見たユーザーが「○○便利屋について教えて」とAIに質問するケースも想定されるからです。

オフラインで認知を広げ、オンライン (AI検索含む)で情報を補完してもらうという流れを設計することで、集客の効率を高めることができます。チラシに記載するサービス内容とWebサイトの情報を一致させ、AIが正確な情報を参照できる状態を維持することが重要です。

便利屋業界のAI検索を取り巻く今後の展望

PCと女性の手

AI検索市場は急速に拡大しています。便利屋業界においても、この変化にどう対応するかが今後の集客を大きく左右することになるでしょう。

AI検索の普及がもたらす変化

Google AI Overviewの本格導入により、従来の「検索してリストから選ぶ」という行動から「AIに質問して回答をもらう」という行動への移行が進んでいます。便利屋を探すユーザーの行動も、今後はAIを介したものが増えていくと予想されます。

この変化は、一見すると「クリックされなくなる」というネガティブな側面もありますが、見方を変えれば「AIに推薦された便利屋」という信頼性の高いポジションを獲得するチャンスでもあります。AI検索で選ばれることが、そのままブランド価値の向上につながる時代が到来しつつあるのです。

早期対応の重要性

AI検索市場での競争はこれから本格化します。現時点で対策を始めることは、将来的な競争優位を確保する意味で極めて重要です。

AIは一度「信頼できる情報源」として認識した発信元を継続的に参照する傾向があります。早い段階で良質なコンテンツを蓄積し、AIからの評価を獲得しておくことで、後発の競合に対する参入障壁を築くことができます。

「まだ様子を見よう」と判断している間に、競合他社がAI検索のポジションを確立してしまうリスクも念頭に置いておく必要があります。

まとめ: 便利屋のLLMO対策は株式会社トリニアスにご相談ください

本記事では、便利屋がLLMO対策に取り組むべき理由と具体的な実践方法について解説しました。AI検索の普及は、地域密着型ビジネスである便利屋にとって、新たな集客チャネルの獲得と競合との差別化を実現するチャンスです。

E-E-A-Tを意識したコンテンツ設計、構造化データの実装、Googleビジネスプロフィールの活用といった施策を地道に積み重ねることで、AIに「選ばれる便利屋」になることができます。重要なのは、SEOやMEOといった従来の施策と組み合わせながら、長期的な視点で取り組むことです。

株式会社トリニアスが運営するマケスクでは、MEO対策で培った5,000社以上の支援実績とノウハウを活かし、AI時代の集客についても情報発信を行っています。LLMO対策の土台となるMEO対策の強化をお考えの便利屋様は、ぜひMEO primeのサービス詳細をご確認ください。専任のコンサルタントが、御社の状況に合わせた最適な施策をご提案いたします。

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「ChatGPTで近くのゴミ屋敷片付け業者を探す」という行動が、もはや珍しくない時代になりました。総務省の調査によると、全国のゴミ屋敷事案は過去5年間で5,224件が認知され、高齢化や単身世帯の増加を背景に今後も需要拡大が見込まれています。一方で、潜在顧客の情報収集手段は確実にAI検索へとシフトしており、従来のSEO対策だけでは「見つけてもらえない」 業者が増えているのが実情です。

本記事では、ゴミ屋敷片付け業者がChatGPTやPerplexity、Google AI OverviewといったAI検索で「選ばれる存在」になるためのLLMO (Large Language Model Optimization)対策を、具体的な実践手法とともに解説します。MEO対策で5,000社以上の支援実績を持つマケスクの知見をもとに、地域密着型サービス業ならではの戦略をお伝えしていきます。

AI検索時代にゴミ屋敷片付け業者が直面する集客課題

ゴミ屋敷片付けという業種は、他のサービス業と比較しても特殊な集客環境にあります。依頼者の多くは「人に相談しづらい」という心理的ハードルを抱えており、電話や対面での問い合わせ前に、できる限り情報収集を済ませたいと考えています。

この「匿名での情報収集ニーズ」に、AI検索は完璧に応えてしまいます。ChatGPTやPerplexityに「○○市でおすすめのゴミ屋敷片付け業者」と質問すれば、人目を気にせず、いつでも詳細な回答を得られるからです。

Google検索からAI検索への行動変容

従来、ゴミ屋敷片付け業者を探すユーザーは「ゴミ屋敷片付け ○○市」といったキーワードでGoogle検索を行い、検索結果の上位に表示されたサイトを比較検討していました。しかし現在は、検索行動そのものが変化しつつあります。

AI検索では、ユーザーが「ゴミ屋敷の片付けを業者に依頼したいのですが、料金相場や選び方のポイント、○○市で評判の良い業者を教えてください」と自然な文章で質問します。AIはインターネット上の情報を横断的に収集・分析し、回答として特定の業者を「おすすめ」として提示するのです。

ここで重要なのは、AIが参照する情報源として選ばれるかどうかという点です。従来のSEOで検索上位を獲得していても、AI検索で参照されなければ、潜在顧客との接点を失ってしまう可能性があります。

ゴミ屋敷業界特有の「信頼性」問題

ゴミ屋敷片付け業界には、残念ながら悪質業者による被害報告が後を絶ちません。見積もり後に高額請求する、作業品質が著しく低い、といった事例がSNSやメディアで取り上げられるたびに、業界全体への不信感が高まっています。

AI検索エンジンは、こうした業界の信頼性課題を反映した回答を生成する傾向があります。つまり、「信頼できる業者の選び方」という文脈で自社が引用されるかどうかが、AI時代の集客を左右するのです。悪質業者との差別化を「見える形」でAIに認識させることが、LLMO対策の根幹となります。

LLMOとは何か | SEOとの違いを理解する

クエスチョン

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやPerplexity、Google AI Overview、Microsoft Copilotなどの大規模言語モデル (LLM)を活用したAI検索において、自社の情報が適切に認識・引用されるよう最適化する施策を指します。

SEO (Search Engine Optimization) がGoogleなどの検索エンジンのアルゴリズムに最適化するものであるのに対し、LLMOはAIの自然言語処理能力と知識データベースに対する最適化を目的としています。両者は対立するものではなく、むしろ補完関係にあると考えるべきでしょう。

AI検索エンジンが情報を選ぶ仕組み

AI検索エンジンは、ユーザーの質問に対して回答を生成する際、インターネット上の膨大な情報を収集・分析します。この過程で重視されるのが、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)と呼ばれる評価基準です。

ゴミ屋敷片付け業者の場合、単に「片付けます」という情報だけでは不十分です。実際の作業事例、料金の透明性、資格・許認可情報、顧客の声など、「この業者は本当に信頼できる」とAIが判断できる根拠をWebサイトに整備する必要があります。

また、AI検索はユーザーの検索意図を文脈から理解します。「ゴミ屋敷片付け 安い」と検索する人と「ゴミ屋敷片付け信頼できる」と検索する人では、求めている情報が異なります。自社サイトのコンテンツが、どのような検索意図に応えられるかを明確にしておくことも重要です。

SEO対策との関係性

「LLMO対策をすればSEOは不要になるのか」という質問をいただくことがありますが、答えは明確にNOです。現時点では、AI検索エンジンの多くがGoogle検索の結果を参照しています。つまり、SEOで検索上位を獲得している情報は、AI検索でも引用されやすいという相関関係があるのです。

したがって、LLMO対策はSEO対策を置き換えるものではなく、SEOを土台としてその上に構築するものと位置づけるべきでしょう。MEO (Googleマップ最適化)についても同様で、地域密着型のゴミ屋敷片付け業者にとっては、SEO・MEO・LLMOの3つを統合的に推進することが理想的です。

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

ゴミ屋敷片付け業者のためのLLMO対策5つの柱

ポイント

ゴミ屋敷片付け業者がAI検索で選ばれるためには、以下の5つの観点からサイト全体を見直す必要があります。それぞれの施策は単独で効果を発揮するものではなく、相互に連携して初めて成果につながります。

1. エンティティ設計と一貫した情報発信

エンティティとは、AIが「確固たる実体」として認識する対象のことです。自社を1つの明確なエンティティとしてAIに認識させるためには、会社名、所在地、連絡先、代表者名、事業内容などの基本情報を、すべてのWebプラットフォームで統一する必要があります。

具体的には、自社サイトだけでなく、Googleビジネスプロフィール、各種ポータルサイト、SNSアカウント、プレスリリース配信先などで、表記揺れなく同じ情報を発信します。「株式会社○○」と「(株)○○」の混在、住所の番地表記の不統一といった些細な違いも、AIにとっては別のエンティティと判断される原因になりかねません。

ゴミ屋敷片付け業者として特に重要なのは、対応エリアの明確化です。「東京都全域対応」という曖昧な表現ではなく、対応可能な市区町村を具体的に列挙することで、AIは地域に関する質問に対して自社を引用しやすくなります。

2. 構造化データの実装

構造化データとは、Webページの内容をAIや検索エンジンが理解しやすい形式で記述したものです。Schema.orgの規格に基づいて実装することで、自社の情報がAIに正確に伝わります。

ゴミ屋敷片付け業者が実装すべき主な構造化データは以下の通りです。

▼構造化データの種類と活用ポイント

  • Local Business Schema:事業所情報、営業時間、対応エリア、支払い方法などを記述
  • Service Schema: ゴミ屋敷片付け、不用品回収、特殊清掃など提供サービスの詳細を記述
  • FAQPage Schema: よくある質問とその回答をマークアップ (AI検索で引用されやすい)
  • Review Schema: お客様の声や評価を構造化して信頼性を示す
  • Price Specification Schema: 料金プランを明確に記述し透明性を担保

特にFAQPage Schemaは、AI検索で自社が引用される確率を高める効果が期待できます。「ゴミ屋敷の片付け費用の相場は?」 「作業時間の目安は?」「近隣への配慮はどうしている?」といった、ユーザーが実際に抱く疑問と回答をFAQ形式で整備し、構造化データとしてマークアップしておくことで、AIがその情報を回答生成に活用しやすくなるのです。

3. 専門性と経験を示すコンテンツ制作

AI検索で評価されるコンテンツは、「誰が書いても同じ」一般的な情報ではありません。自社の実際の経験に基づく具体的な知見が求められます。

ゴミ屋敷片付け業者であれば、以下のようなコンテンツが有効です。

まず、作業事例の詳細な公開です。「3LDKのゴミ屋敷を2日間で片付けました」という概要だけでなく、どのような状態だったのか、どういう手順で作業を進めたのか、お客様はどんな悩みを抱えていたのか、作業後の感想はどうだったか、といった情報を可能な限り詳しく記載します。写真(ビフォーアフター)があれば、さらに説得力が増します。

次に、業界知識を活かした解説コンテンツです。ゴミ屋敷になる原因(高齢化、セルフネグレクト、精神的な要因など)、行政の支援制度、悪質業者の見分け方、自分で片付ける場合の注意点など、プロとしての知見を惜しみなく発信します。このような情報は、AIが「この業者は専門家である」と判断する材料になります。

また、代表者や従業員のプロフィールも重要です。経歴、保有資格、この仕事を始めた動機などを公開することで、「人の顔が見える」信頼性を構築できます。

4. 外部からの引用・被リンクの獲得

AI検索エンジンは、特定の情報が複数の信頼できるソースで言及されているかどうかも評価基準としています。自社サイトだけで情報を発信するのではなく、外部メディアからの引用や被リンクを獲得することで、AIからの評価を高められます。

ゴミ屋敷片付け業者が取り組みやすい方法としては、地域メディアへの取材協力、業界団体への加盟とサイト掲載、自治体の福祉関連ページからのリンク獲得、プレスリリースの配信などが挙げられます。

特に、ゴミ屋敷問題は社会問題として報道されることも多いため、メディア取材に積極的に応じる姿勢を持つことが重要です。取材を受けた際には、自社サイトにも「メディア掲載実績」として情報を掲載し、相互に信頼性を高める循環を作りましょう。

5. 口コミ・レビュー対策

AI検索は、Googleマップの口コミやポータルサイトのレビューも情報源として参照します。したがって、良質な口コミを継続的に獲得する仕組み を構築することが、LLMO対策としても有効です。

ゴミ屋敷片付けは、依頼者にとってデリケートな問題であるため、口コミを依頼しにくいという声もあります。しかし、作業完了後に「サービス改善のためアンケートにご協力ください」とお願いし、その延長線上で「よろしければGoogleに感想をお寄せいただけると励みになります」とお伝えする方法であれば、押しつけがましくならずに口コミを促せます。

また、寄せられた口コミには必ず返信しましょう。特にネガティブな口コミへの誠実な対応は、AIが「この業者は顧客対応を重視している」と判断する材料になります。

具体的なコンテンツ設計 | AIに引用されるページの作り方

キーボードと人の手

LLMO対策の概念を理解したところで、次は具体的なコンテンツ設計の方法を見ていきましょう。AIに引用されやすいページには、いくつかの共通点があります。

質問に対する明確な回答構造

AI検索エンジンは、ユーザーの質問に対して端的に回答できる情報を好みます。したがって、コンテンツを設計する際には、「想定される質問」とそれに対する「明確な回答」を意識した構造にすることが効果的です。

たとえば、料金ページを作成する場合、「ゴミ屋敷の片付け費用はいくらですか?」という質問を想定し、「1Kの場合は○○円~○○円、2LDKの場合は○○円~○○円が目安です」と具体的な金額を最初に提示します。その後で、料金が変動する要因(ゴミの量、階数、エレベーターの有無など)を解説する構成にすると、AIが回答を生成しやすくなります。

見出しにも質問形式を活用すると効果的です。「サービスの特徴」ではなく「なぜ当社のゴミ屋敷片付けが選ばれているのか」、「作業の流れ」ではなく「ゴミ屋敷の片付けはどのような手順で進むのか」といった形式にすることで、AIが質問と回答の対応関係を認識しやすくなります。

数値とエビデンスの活用

AI検索エンジンは、曖昧な表現よりも具体的な数値やエビデンスを伴う情報を評価する傾向があります。「多くの実績があります」ではなく「創業以来3,500件以上の作業実績があります」、「迅速に対応します」ではなく「お問い合わせから24時間以内にお見積りをご提示します」といった表現を心がけましょう。

ゴミ屋敷片付け業者として提示できる数値の例としては、創業年数と作業実績件数、対応エリア数と実際に作業した地域数、平均作業時間の目安、リピート率や紹介率、顧客満足度アンケートの結果などが挙げられます。

また、業界データや行政の調査結果を引用することも有効です。たとえば、「環境省の調査によると、過去5年間で全国5,224件のゴミ屋敷が認知されています」といった情報を記事に盛り込むことで、コンテンツ全体の信頼性が向上します。引用元を明記することも忘れないでください。

地域特化コンテンツの重要性

ゴミ屋敷片付けは地域密着型のサービスであるため、対応エリアごとの専用ページを作成することがLLMO対策として非常に効果的です。

「○○市のゴミ屋敷片付け」というタイトルのページを作成し、その地域特有の情報を盛り込みます。たとえば、自治体のゴミ出しルール、粗大ゴミの回収方法、福祉支援制度の有無、その地域での作業実績などです。単にエリア名を差し替えただけのテンプレートページではなく、その地域ならではの価値ある情報を提供することが重要です。

AIは「○○市でゴミ屋敷を片付けてくれる業者」という質問に対して、○○市に関する具体的な情報を持つページを優先的に参照する傾向があります。地域ごとのコンテンツ整備は手間がかかりますが、AI時代の集客において大きなアドバンテージとなるでしょう。

LLMO対策がゴミ屋敷片付け業者にもたらすメリット

メリット

LLMO対策に取り組むことで、ゴミ屋敷片付け業者は以下のような具体的なメリットを得られます。

問い合わせの質の向上

AI検索を通じて自社を見つけたユーザーは、すでに相当量の情報を得ています。AIが「この業者は信頼できる」と判断した上で紹介されているため、問い合わせの段階で一定の信頼関係が構築されているのです。

結果として、「とりあえず見積もりだけ」という冷やかしの問い合わせが減り、本気度の高い依頼が増える傾向があります。成約率の向上は、営業効率の改善にも直結します。

価格競争からの脱却

AI検索で「安い業者」ではなく「信頼できる業者」として認知されることで、価格だけで比較されにくくなります。専門性や実績、顧客対応の質といった価格以外の価値で選ばれるようになるのです。

ゴミ屋敷片付け業界では、異常に安い見積もりで集客し、作業後に高額請求する悪質業者が問題になっています。LLMO対策によって「適正価格で誠実なサービスを提供する業者」としてのブランディングを確立できれば、健全な事業運営が可能になります。

先行者優位の獲得

LLMO対策は、まだ多くの業者が本格的に取り組んでいない分野です。今から対策を始めることで、競合他社に先んじてAI検索での優位性を確立できます。

AI検索エンジンは、一度「信頼できる情報源」として認識したサイトを継続的に参照する傾向があります。早期にエンティティとしての認知を獲得しておくことは、長期的な集客基盤の構築につながるでしょう。

LLMO対策で避けるべき失敗パターン

注意点

LLMO対策に取り組む際には、いくつかの落とし穴に注意が必要です。効果が出ないだけでなく、逆効果になるケースもあります。

コンテンツの量産に走る

「とにかく記事を量産すればAIに認識される」と考え、薄いコンテンツを大量に作成するのは逆効果です。AI検索エンジンは情報の質を重視しており、内容の薄いページを大量に持つサイトはかえって評価が下がる可能性があります。

1つ1つのページに、ユーザーにとって本当に価値のある情報を盛り込むことを心がけましょう。更新頻度よりも、コンテンツの充実度が重要です。

他社のコンテンツをコピーする

競合他社のサイトを参考にすること自体は問題ありませんが、文章をそのままコピーしたり、表現を少し変えただけの「焼き直しコンテンツ」を作成することは厳禁です。AIは類似コンテンツを検出する能力に長けており、オリジナリティのないコンテンツは評価されません。

自社独自の経験、視点、ノウハウを盛り込んだオリジナルコンテンツを作成することが、LLMO対策の基本です。

技術的対策だけに偏る

構造化データの実装やサイト構造の最適化といった技術的対策は重要ですが、それだけでは不十分です。AIが評価するのは、あくまでもコンテンツの中身です。

技術的な基盤を整えつつ、その上に質の高いコンテンツを載せるという両輪のアプローチが求められます。

即効性を期待しすぎる

LLMO対策は、施策を実施してすぐに効果が出るものではありません。AIがサイトを認識し、信頼性を評価し、回答生成に反映するまでには、一定の時間がかかります。

一般的には3~6ヵ月程度の期間を見込んで、継続的に改善を進める姿勢が重要です。短期的な成果を求めるあまり、一貫性のない施策を乱発することは避けましょう。

LLMO対策の効果測定方法

データと付箋紙

LLMO対策の効果を測定する方法は、従来のSEOとは異なります。検索順位という明確な指標がないため、複数の観点から総合的に評価する必要があります。

AI検索での引用状況を確認する

最も直接的な方法は、実際にAI検索エンジンで自社に関連するキーワードを検索し、自社の情報が引用されているかどうかを確認することです。

「○○市 ゴミ屋敷片付け業者 おすすめ」 「ゴミ屋敷片付け 料金相場」といったキーワードでChatGPT、Perplexity、 Google AI Overviewなどを検索し、回答に自社の情報や社名が含まれているか、情報源として自社サイトがリンクされているかを確認します。

この確認は定期的に(月1回程度)行い、変化を記録しておくことをおすすめします。

問い合わせ経路の分析

問い合わせフォームやヒアリングシートに「当社をどこで知りましたか」という質問を設け、AI検索経由の問い合わせがどの程度あるかを把握します。

「ChatGPTで検索して見つけた」 「AIに聞いたらおすすめされた」といった回答が増えてきていれば、LLMO対策が効果を発揮している証拠です。

指名検索の増加

LLMO対策が成功すると、社名での直接検索(指名検索)が増加する傾向があります。Google Search Consoleで自社名での検索クエリが増えているかを確認しましょう。

AI検索で自社を知ったユーザーが、より詳しい情報を得るために改めてGoogle検索で社名を検索するというパターンが増えてきます。

MEOとLLMOの連携で地域No.1を目指す

上昇

ゴミ屋敷片付け業者にとって、MEO (Googleマップ最適化)とLLMOの連携は強力な武器になります。両者は異なる対策ですが、相乗効果を生み出すことが可能です。

Googleビジネスプロフィールの充実がLLMOに効く

AI検索エンジンは、Googleビジネスプロフィール (GBP)の情報も参照しています。GBPに登録されている事業所情報、サービス内容、口コミなどは、AIが回答を生成する際の重要な情報源となるのです。

したがって、MEO対策としてGBPを最適化することは、そのままLLMO対策にもつながります。サービスの詳細な説明、定期的な投稿更新、写真の充実、口コミへの返信など、GBPの充実に注力しましょう。

地域での認知度向上が信頼性を高める

MEO対策で地域検索の上位に表示されるようになると、その地域での認知度が向上します。地域メディアからの取材依頼が増えたり、口コミが増加したりすることで、外部からの引用や言及が増え、結果としてAIからの信頼性評価も高まります。

MEOとLLMOを別々の施策として捉えるのではなく、「地域No.1の信頼される業者になる」という目標に向けた統合的な取り組みとして推進することが重要です。

今すぐ始められるLLMO対策チェックリスト

ぴっくりマーク

最後に、ゴミ屋敷片付け業者がすぐに着手できるLLMO対策のチェックリストをまとめます。すべてを一度に実施する必要はありません。できるところから順次取り組んでいきましょう。

チェック項目 確認ポイント
会社情報の統一 自社サイト、GBP、ポータルサイトで表記が一致しているか
対応エリアの明記 対応可能な市区町村を具体的に列挙しているか
料金の透明性 具体的な料金目安や算出根拠を公開しているか
作業事例の公開 ビフォーアフター写真付きの詳細な事例があるか
FAQ の整備 よくある質問と回答をページ化しているか
代表者情報 代表者の経歴や保有資格を公開しているか
口コミ対応 すべての口コミに返信しているか
構造化データ Local Business、FAQPage等の実装ができているか

AI検索で自社が引用される具体的な事例

LLMO対策の効果をより具体的にイメージしていただくために、AI検索でどのような形で業者が紹介されるのかを見てみましょう。

ChatGPTでの検索例

ユーザーが「東京都○○区でゴミ屋敷の片付けを依頼したいのですが、おすすめの業者と選び方を教えてください」とChatGPTに質問したとします。ChatGPTは、インターネット上の情報を参照しながら、以下のような回答を生成します。

「ゴミ屋敷片付け業者を選ぶ際のポイントとしては、①料金の透明性(見積もり無料、追加料金なし明記)、②作業実績の公開、③口コミ・評判、④許認可の有無などを確認することが重要です。○○区で対応している業者としては、A社(創業○年、実績○○件以上)、B社(特殊清掃にも対応)などが挙げられます…」

ここで重要なのは、AIが「おすすめ」として具体的な業者名を挙げるという点です。LLMO対策が成功していれば、自社がこの「おすすめ業者」として紹介される可能性が高まります。

Perplexityでの検索例

Perplexityは回答と同時に情報源のリンクを表示します。「ゴミ屋敷片付け費用相場」と検索すると、複数のサイトから情報を収集し、「1Kで○○円~○○円、2LDKで○○円~○○円が相場です」といった回答を生成します。

このとき、回答の根拠として自社サイトがリンクされることが、LLMO対策の成果です。ユーザーは「もっと詳しく知りたい」と思ったときにそのリンクをクリックし、自社サイトを訪問します。

Google AI Overviewでの表示例

Google検索結果の上部に表示されるAI Overviewでは、検索クエリに対するAI生成の回答が表示されます。「ゴミ屋敷 業者 悪質 見分け方」と検索した場合、AI Overviewが「悪質業者の見分け方としては、①極端に安い見積もり、②契約書を交わさない、③ 会社情報が不明確、といった特徴があります」と回答し、その下に参照元のサイトが表示されます。

自社サイトで「悪質業者の見分け方」に関する詳細なコンテンツを公開していれば、AI Overviewの参照元として表示される可能性があります。ユーザーは「この情報を発信している業者なら信頼できそうだ」と感じ、自社への問い合わせにつながるのです。

ゴミ屋敷業界の市場動向とLLMO対策の重要性

LLMO対策に取り組む前に、ゴミ屋敷業界を取り巻く市場環境を理解しておくことも重要です。なぜ今、この対策が必要なのかが明確になるからです。

高齢化・単身世帯増加による需要拡大

総務省の調査によると、ゴミ屋敷居住者の8割以上が50歳以上であり、70代以上が45.7%を占めています。高齢化に伴う身体機能の低下や認知症、また単身世帯の増加により、自力での片付けが困難になるケースが増えているのです。

環境省の調査では、平成30年度から令和4年度までの5年間で全国5,224件のゴミ屋敷が認知されており、自治体による認知割合も34.2%から38.0%へと増加しています。この数字は氷山の一角であり、実際にはさらに多くの潜在的需要が存在すると考えられます。

市場拡大が見込まれる一方で、参入業者も増加しています。競争が激化する中で、いかにして「選ばれる業者」になるかが、事業の成否を分けるポイントとなっているのです。

依頼者の情報収集行動の変化

ゴミ屋敷の片付けを検討する人の情報収集行動は、他のサービスと比較しても特徴的です。「恥ずかしい」「人に知られたくない」という心理が強く働くため、対面での相談よりもオンラインでの情報収集を好む傾向があります。

従来はGoogle検索が主な情報収集手段でしたが、AI検索の台頭により、さらに「人に話さずに情報を得られる」環境が整いました。ChatGPTやPerplexityに質問すれば、人目を気にせず、深夜でも、何度でも相談できます。この利便性から、AI検索を活用する依頼者が増加しているのです。

業界の信頼性向上への取り組み

ゴミ屋敷片付け業界では、悪質業者による被害を防ぐための取り組みも進んでいます。業界団体の設立、認定制度の導入、自治体との連携強化など、業界全体で信頼性向上を目指す動きがあります。

こうした動きの中で、自社が「信頼できる業者」として認知されることの価値は高まっています。AI検索は、インターネット上に散在する情報を総合的に判断して回答を生成するため、業界団体への加盟、認定資格の取得、行政との協力実績などがあれば、より信頼性の高い業者として紹介されやすくなります。

LLMO対策を成功させるための実行ステップ

ここまで解説してきたLLMO対策を、実際にどのような順序で進めていけばよいか、具体的なステップをお伝えします。

ステップ1: 現状診断(1~2週間)

まずは自社の現状を把握することから始めます。ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewなどで「○○市 ゴミ屋敷片付け」 「ゴミ屋敷 業者 おすすめ」といったキーワードを検索し、自社がどの程度引用されているかを確認してください。

また、自社サイトの情報が各プラットフォームで統一されているか、構造化データは実装されているか、コンテンツの充実度はどうか、といった点もチェックします。競合他社の状況も確認し、自社との差を把握しておきましょう。

ステップ2: 基盤整備 (1~2ヵ月)

現状診断で明らかになった課題を、優先順位をつけて解決していきます。特に重要なのは以下の3点です。

1つ目は情報の統一です。会社名、住所、電話番号、サービス内容などを、自社サイト、Googleビジネスプロフィール、ポータルサイト、SNSなどすべてのプラットフォームで統一します。

2つ目は構造化データの実装です。Local Business、Service、FAQPageなどの構造化データをサイトに実装します。技術的な知識が必要なため、Web制作会社やSEO会社に依頼することも検討してください。

3つ目は基本コンテンツの整備です。料金ページ、サービス内容ページ、会社概要ページ、よくある質問ページなど、ユーザーが知りたい基本的な情報を充実させます。

ステップ3: コンテンツ拡充(3~6ヵ月)

基盤が整ったら、専門性を示すコンテンツを継続的に追加していきます。作業事例の公開、業界知識の解説記事、地域ごとのサービスページなど、月に2~4本程度のペースで質の高いコンテンツを増やしていきましょう。

同時に、口コミ獲得の仕組みも整備します。作業完了後のアンケート依頼フローを確立し、Googleビジネスプロフィールへの口コミ投稿を促します。

ステップ4: 外部連携・認知拡大(継続)

自社サイトのコンテンツが充実してきたら、外部からの引用・被リンク獲得にも取り組みます。プレスリリースの配信、業界団体への加盟、地域メディアへの取材協力など、自社の存在を外部に発信する機会を増やしていきましょう。

これらの取り組みは一度やって終わりではなく、継続的に行うことが重要です。AI検索の仕組みや評価基準も日々進化しているため、最新動向をキャッチアップしながら、対策をアップデートしていく姿勢が求められます。

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AI検索時代を迎え、マケスクではMEO対策で培った知見をLLMO対策にも応用し、「地域で検索されたときに最初に名前が挙がる業者」を目指すお客様を全方位でサポートしています。

ゴミ屋敷片付け業界は、社会的ニーズが高まる一方で、集客競争も激化しています。AI検索という新しい競争領域で先行者優位を獲得するためにも、今のうちから対策を始めることをおすすめします。

「自社のLLMO対策の現状を診断してほしい」「何から始めればよいかわからない」といったご相談も歓迎です。まずはお気軽にお問い合わせください。

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「ChatGPTで外壁塗装業者を探す人が増えている」という話を耳にしたことはありませんか。従来のSEO対策やMEO対策に加え、いま外壁塗装業界で注目を集めているのがLLMO (Large Language Model Optimization) という新しい集客手法です。

LINEリサーチの調査によると、生成AIの認知率は9割を超え、現在利用率は3割強に達しています。特に「調べもの・検索」目的での利用が約6割を占めており、外壁塗装を検討するユーザーがAIに「おすすめの塗装業者を教えて」と質問する機会は確実に増えています。

外壁塗装業界は地域密着型のビジネスモデルであり、顧客の比較検討期間が長いという特性があります。だからこそ、AIが回答を生成する際に「信頼できる情報源」として自社が参照されるかどうかが、今後の集客成果を大きく左右することになるでしょう。

本記事では、外壁塗装業者がLLMO対策に取り組むべき理由から、具体的な施策、そして実践時の注意点まで体系的に解説します。まだ競合が少ない今だからこそ、先行者利益を獲得するチャンスがあります。

LLMOとは? 外壁塗装業者が理解すべき基礎知識

LLMO対策の具体的な施策に入る前に、まずはLLMOの基本概念と、従来のSEOやMEOとの違いを明確にしておきましょう。

LLMOの定義とAI検索時代の背景

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略称で、ChatGPT、Google Gemini、Perplexityなどの大規模言語モデル(LLM)を活用したAIサービスにおいて、自社の情報がAIの回答に引用・参照されるよう最適化する施策を指します。

従来、ユーザーが外壁塗装業者を探す際は「外壁塗装 ○○市」などのキーワードでGoogle検索を行い、複数のサイトを閲覧して比較検討するのが一般的でした。しかし、生成AIの普及により、この行動パターンに変化が生じています。

たとえば「○○市でおすすめの外壁塗装業者を教えて」とChatGPTに質問すると、AIは学習データやWeb検索結果をもとに回答を生成します。このとき、AIが「信頼できる情報源」として参照するWebサイトになれるかどうかが、LLMO対策の核心といえます。

国際的な調査会社Gartnerは2024年に発表したレポートで、2026年までにユーザーの検索エンジン利用が25%減少するとの予測を示しました。代わりに生成AIや仮想エージェントの利用が増加するとされており、外壁塗装業界においてもこの流れは例外ではありません。

SEO MEOとLLMOの違い

SEO、MEO、LLMOはいずれもWeb集客の手法ですが、最適化の対象と目的が異なります。

項目 SEO MEO LLMO
最適化対象 検索エンジン (Google等) Googleマップ 生成AI (ChatGPT等)
目的 検索結果での上位表示 マップ検索での上位表示 AI回答への引用・参照
評価基準 コンテンツ品質・被リンク等 口コミ・距離・関連性 情報の信頼性・構造化・網羅性

SEOが「検索順位」を重視するのに対し、LLMOは「引用されるかどうか」を重視する点が大きな違いです。AIは情報の信頼性や専門性を重視して情報源を選定するため、単にキーワードを詰め込んだだけのコンテンツでは効果が得られません。

ただし、LLMOはSEOやMEOと対立する概念ではありません。むしろ、SEOで評価されるサイトはLLMOでも評価されやすいという関係性があります。SEOの基盤がしっかりしていれば、LLMO対策の効果も出やすくなると考えてよいでしょう。

外壁塗装業界とLLMOの相性が良い3つの理由

外壁塗装業界は、実はLLMO対策と非常に相性が良い業種です。その理由を3つ挙げてみましょう。

第一に、施工工程が明確であることです。外壁塗装は「足場設置→高圧洗浄→下地処理→下塗り→中塗り→上塗り→養生撤去→足場解体」という標準的な工程があり、この流れを構造的に説明しやすい特性があります。AIは構造化された情報を理解しやすいため、工程説明が充実したサイトは参照されやすくなります。

第二に、顧客の悩みが言語化しやすいことです。「外壁のひび割れが気になる」「塗装が剥がれてきた」「費用の相場がわからない」など、外壁塗装を検討するユーザーの悩みは具体的で、AIへの質問形式に馴染みやすいものばかりです。

第三に、地域性が強いことです。外壁塗装は施工エリアが限定されるため、「○○市 外壁塗装」のような地域特化型の情報発信が重要になります。AIもローカル検索の意図を理解し、地域に根差した情報を優先的に参照する傾向があります。

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

外壁塗装業者にLLMO対策が必要な理由

ポイント

LLMOの基本概念を理解したところで、なぜ外壁塗装業者がLLMO対策に取り組むべきなのか、その具体的な理由を掘り下げていきます。

AI検索を利用するユーザーの増加

生成AIの普及スピードは、私たちの想像をはるかに超えています。ChatGPTの週間アクティブユーザーは世界で4億人を突破し、Geminiは月間3.5億人、Perplexityも月間2,200万人と急成長を続けています。

日本国内でも、2025年3月時点で生成AI利用率は27.0%に達し、わずか9ヶ月で11.4ポイントも上昇しました。4人に1人以上がすでにAIで情報を探している時代になったのです。

特に注目すべきは、若年層の生成AI利用者の約3割が「商品・サービス・企業」の検索・比較にAIを使用しているという事実です。「どの外壁塗装業者が信頼できるか」 「費用の相場はいくらか」といった質問を、Google検索ではなくChatGPTに投げかける人が増えています。

外壁塗装のメインターゲットは40代以上ですが、AIの利用は若年層に限った話ではありません。30~40代の男性では生成AIの活用が特に進んでおり、住宅リフォームの意思決定者層とも重なっています。

Google検索結果へのAI回答の浸透

AI検索の影響は、ChatGPTなどの専用サービスだけにとどまりません。Google自体も「AI Overview (AIによる概要)」機能を導入し、検索結果の上部にAI生成の回答を表示するようになりました。

2025年5月時点で、Google AI Overviewは全世界15億人以上のユーザーに利用されています。「外壁塗装費用相場」などのキーワードで検索すると、検索結果の最上部にAIが生成した回答が表示されるケースが増えているのです。

この変化は、外壁塗装業者のWebサイトへのクリック率に影響を与えています。ユーザーがAI回答で情報を得て満足してしまう「ゼロクリック検索」が増加しているためです。米国の調査では、検索クエリの約50%以上がゼロクリック検索になっているというデータもあります。

つまり、AI回答の参照元として自社サイトが選ばれなければ、たとえSEOで上位表示されていても、ユーザーの目に触れる機会が減少するという事態が起きているのです。

競合他社の対策状況と先行者利益

2025年現在、日本国内でLLMO対策を本格的に実施している外壁塗装業者はまだ少数派です。大手ニュースサイトやECサイトでさえLLMO対策はほぼ未対応という状況であり、地域密着型の外壁塗装業者ではなおさらです。

この状況は、裏を返せば先行者にとって大きなチャンスといえます。競合他社が様子見をしている間にLLMO対策を進めることで、AI検索市場での優位なポジションを確立できる可能性があります。

これはSEOの黎明期と似た状況です。当時、いち早くSEO対策に取り組んだ企業が検索結果の上位を独占し、長期にわたって集客に成功してきました。LLMOでも同様に、「早く動いた者勝ち」の構図が生まれつつあります。

実際に、ある調査では2025年4月に本格導入されたLLMO対策が、1~2ヶ月以内に目に見える効果を示したという報告もあります。本来3~6ヶ月かかると予測されていた効果が短期間で表れたのは、競合が少ない今だからこそ実現できた成果といえるでしょう。

ポータルサイト依存からの脱却

外壁塗装業界では、一括見積りサイトやポータルサイトへの依存度が高い傾向があります。営業活動をしなくても見込み客を紹介してもらえるというメリットがある一方、手数料や紹介料がかかり、価格競争に陥りやすいというデメリットも存在します。

「見積もり依頼が来るには来るが、依頼者と連絡が取れない」 「他社との価格競争に負けて受注につながらない」といった課題を抱える業者は少なくありません。反響課金制度により、受注につながらなくても費用が発生するケースもあります。

LLMO対策に取り組むことで、AIから直接推薦される立場を獲得できます。ポータルサイトを介さず、自社サイトや自社の情報が直接ユーザーに届くため、手数料を削減しながら質の高い見込み客を獲得できる可能性が広がります。

外壁塗装業者が取り組むべきLLMO対策10選

メリット

ここからは、外壁塗装業者が実践すべきLLMO対策を具体的に解説します。すぐに着手できる施策から、中長期的に取り組むべき施策まで、優先度を意識しながら進めていきましょう。

1. 地域特化コンテンツの充実

外壁塗装は地域密着型のビジネスであり、AIもローカル検索の意図を理解して地域に根差した情報を優先的に参照します。そのため、施工対応エリアごとに専用のページを作成することがLLMO対策の第一歩となります。

単に「○○市対応」と記載するだけでは不十分です。その地域特有の気候条件(湿度、塩害、積雪など)、よく見られる外壁の劣化症状、地域の住宅事情、過去の施工実績などを盛り込んだ充実したコンテンツを作成しましょう。

たとえば、海沿いのエリアであれば塩害対策に強い塗料の提案、積雪地域であれば凍害に対応した施工方法など、地域特性に応じた専門的な情報を提供することで、AIから「この地域の外壁塗装に詳しい業者」として認識されやすくなります。

2. 施工事例と写真の戦略的活用

施工事例は、外壁塗装業者の信頼性を示す重要なコンテンツです。しかし、多くの業者が「ビフォーアフター写真を並べるだけ」という形式にとどまっているのが実情です。

LLMO対策として効果的な施工事例ページを作成するには、写真だけでなくテキストによる詳細な説明が不可欠です。AIは画像を直接理解するのではなく、画像に付随するテキスト情報 (alt属性やキャプション、周辺の説明文)をもとに内容を判断するためです。

施工事例には以下の情報を必ず盛り込みましょう。

▼施工事例に記載すべき情報

  • 施工前の劣化症状と原因分析
  • 使用した塗料の種類・グレード・メーカー名
  • 塗装面積と工期(工事にかかった日数)
  • 概算費用(価格帯)
  • 施工の工夫点や職人のこだわり
  • お客様の声や満足度

また、写真には必ずalt属性を設定し、「○○市 戸建て住宅 外壁塗装施工後 シリコン塗料使用」のように、具体的かつ説明的なテキストを付与することが重要です。

3. FAQページの整備

FAQページは、LLMO対策において非常に重要な役割を果たします。AIは「質問と回答」という明確な構造を持つコンテンツを理解しやすく、ユーザーの質問に対する回答を生成する際にFAQを参照する傾向があるためです。

外壁塗装業者のFAQページでは、以下のような質問に対する回答を用意しておくとよいでしょう。

費用に関する質問としては、「外壁塗装の費用相場はいくらですか」「見積もりは無料ですか」 「支払い方法は選べますか」など。施工に関する質問としては、「工事期間はどのくらいですか」「雨の日でも作業できますか」 「近隣への挨拶はしてもらえますか」など。塗料に関する質問としては、「どの塗料がおすすめですか」 「シリコン塗料とフッ素塗料の違いは何ですか」 「塗り替えの目安はいつですか」などが挙げられます。

回答は具体的かつ簡潔に、専門用語を使う場合は平易な言い換えを添えて記述することがポイントです。また、FAQページには「FAQPage」の構造化データ(後述)を実装することで、AIからの認識精度がさらに向上します。

4. 専門用語と技術情報の解説コンテンツ

外壁塗装業界には、一般ユーザーには馴染みのない専門用語が数多く存在します。「チョーキング現象」 「クラック」 「ケレン作業」 「タスペーサー」など、これらの用語を詳しく解説するコンテンツは、LLMO対策として高い効果を発揮します。

AIがユーザーの質問に回答する際、専門用語の定義や説明が必要になるケースは多々あります。そのとき、正確かつわかりやすい解説を提供しているサイトが参照元として選ばれる可能性が高まります。

専門用語解説コンテンツを作成する際は、以下の点を意識しましょう。

まず、用語の定義を冒頭で明確に述べること。次に、なぜその現象が起きるのか原因を解説すること。そして、放置するとどうなるのかリスクを説明すること。最後に、どのような対処法があるのか具体的な解決策を提示すること。この流れで構成すると、AIにとって理解しやすく、ユーザーにとっても価値のあるコンテンツになります。

5. 構造化データ (Schema.org) の実装

構造化データとは、Webページの内容をAIや検索エンジンにわかりやすく伝えるためのマークアップです。Schema.orgという国際標準フォーマットを使用することで、ページの主題や情報の種類が正確に理解されるようになります。

外壁塗装業者が優先的に実装すべき構造化データは、以下の3種類です。

Local Businessは店舗や企業のローカルビジネス情報を構造化するためのタイプです。会社名、住所、電話番号、営業時間、対応エリアなどを構造化することで、GoogleマップやAI検索でのローカル検索結果の向上に貢献します。JSON-LD形式で記述し、サイトのheadタグ内に設置するのが一般的です。

FAQPageはよくある質問ページ用の構造化データです。質問と回答のペアを構造化することで、AIがFAQの内容を正確に理解し、検索結果での可視性が向上します。

Serviceは提供サービスの情報を構造化するためのタイプです。外壁塗装、屋根塗装、防水工事など、各サービスの内容、対象エリア、価格帯などを構造化できます。

構造化データの実装には技術的な知識が必要ですが、WordPressであれば専用のプラグインを活用することで比較的簡単に導入できます。実装後は、Googleのリッチリザルトテストで正しく認識されているか確認しましょう。

6. 明確な見出し構造の設計

AIがWebページの内容を理解する際、見出しタグ(h1、h2、h3など)の構造は重要な手がかりとなります。適切に階層化された見出し構造は、コンテンツの論理的な流れをAIに伝え、情報の参照精度を高めます。

見出し設計のポイントは、h1はページ全体のテーマを表す唯一の見出しとして設定し、h2以下は階層構造を意識して配置することです。h2の下にh4が来るような「飛び階層」は避け、h2 h3 h4という順序を守りましょう。

また、見出しには対策キーワードを自然な形で含めることが効果的です。「外壁塗装の費用相場」 「シリコン塗料のメリット・デメリット」 「施工の流れと期間」など、ユーザーが知りたい情報を端的に表す見出しを設定することで、AIの理解度が向上します。

7. Googleビジネスプロフィールの最適化

Googleビジネスプロフィール(旧Googleマイビジネス)は、MEO対策の要ですが、LLMO対策においても重要な役割を果たします。AIはGoogleビジネスプロフィールの情報も参照するため、登録情報を最新かつ詳細に保つことが求められます。

基本情報(会社名、住所、電話番号、営業時間)はもちろん、「サービス」や「商品」のセクションも活用しましょう。外壁塗装、屋根塗装、防水工事など、提供するサービスを「商品」として登録することで、AIに対してサービス内容を明確に伝えられます。

施工写真の定期的な更新も効果的です。最新の施工事例をアップロードし、写真の説明文に地域名、施工内容、使用塗料などの情報を含めることで、情報の鮮度と詳細さをアピールできます。

さらに、口コミへの返信も重要です。良い口コミには感謝を、改善点を指摘する口コミには真摯な対応を示すことで、AIが評価する「信頼性」の向上につながります。

8. E-E-A-T要素の強化

E-E-A-TとはExperience (経験)、Expertise (専門性)、Authoritativeness (権威性)、Trustworthiness (信頼性)の頭文字を取ったもので、Googleがコンテンツの品質を評価する際の重要な指標です。LLMOにおいても、この4要素は参照元の選定に影響を与えます。

Experience (経験)を示すには、実際の施工事例やお客様の声を充実させることが有効です。何件の施工実績があるか、創業何年か、どのような種類の建物を手がけてきたかなど、具体的な経験値を明示しましょう。

Expertise (専門性)を示すには、保有資格や技術認定を掲載します。一級塗装技能士、外壁診断士、雨漏り診断士など、外壁塗装に関連する資格を持つスタッフがいる場合は、プロフィールとともに明記しましょう。

Authoritativeness (権威性)を示すには、業界団体への加盟、メーカーからの認定、メディア掲載実績などを活用します。塗料メーカーの施工認定店である場合や、地域の塗装組合に所属している場合は、その情報を掲載することで権威性が高まります。

Trustworthiness(信頼性)を示すには、会社概要の充実、保証制度の明示、施工プロセスの透明性確保が重要です。建設業許可番号、損害保険加入の有無、アフターフォロー体制なども明記しておくとよいでしょう。

9. 最新トレンドと塗料情報の発信

外壁塗装業界では、塗料技術の進化や新製品の登場が続いています。ラジカル制御型塗料、無機塗料、遮熱塗料、光触媒塗料など、最新の塗料情報や業界トレンドを発信することは、LLMO対策として有効です。

AIは最新の情報を求めるユーザーの質問にも対応する必要があり、更新頻度が高く、最新情報を提供しているサイトを優先的に参照する傾向があります。定期的にブログやコラムで新しい情報を発信することで、AIからの評価向上が期待できます。

たとえば、「2025年おすすめの外壁塗料ランキング」「最新の遮熱塗料の効果と選び方」「高耐久塗料の比較検証」など、時期や最新性を意識したコンテンツを作成しましょう。ただし、情報の正確性には十分注意し、メーカー公式の情報や自社の施工経験に基づいた内容にすることが重要です。

10. 被リンクとサイテーションの獲得

被リンク(他サイトからの外部リンク)とサイテーション (企業名・住所・電話番号の言及)は、SEOだけでなくLLMOにおいても重要な信頼性シグナルとなります。

外壁塗装業者が被リンクを獲得する方法としては、地域のポータルサイトや業界団体サイトへの掲載、塗料メーカーの施工店紹介ページへの登録、地元メディアへの情報提供などが挙げられます。

サイテーションについては、NAP情報 (Name: 会社名、Address: 住所、Phone:電話番号)を統一した形式で、できるだけ多くの関連サイトに掲載することが効果的です。Googleビジネスプロフィール、自社サイト、ポータルサイト、SNSアカウントなど、すべてのプラットフォームで一貫した情報を維持しましょう。

外壁塗装業者のLLMOキーワード戦略

キーボードと人の手

LLMO対策においても、どのようなキーワードやトピックでAIに参照されたいかを明確にすることは重要です。外壁塗装業者が意識すべきキーワードカテゴリを整理しておきましょう。

症状別キーワード

外壁の劣化症状に関するキーワードは、ユーザーがAIに質問する際の起点となりやすいテーマです。「外壁ひび割れ原因」 「塗装剥がれ補修」 「チョーキング現象 対処法」 「外壁 カビ除去」 「雨漏り防水」など、具体的な症状とその解決策を結びつけたコンテンツを作成しましょう。

症状別コンテンツでは、その症状が起きる原因、放置した場合のリスク、適切な対処法、自社での施工実績という流れで情報を整理すると、AIにとって理解しやすい構造になります。

施工・塗料別キーワード

塗料の種類や施工方法に関するキーワードも重要です。「シリコン塗料 特徴」 「フッ素塗料耐用年数」「無機塗料 メリット」「屋根塗装 塗料選び」 「外壁塗装下地処理」など、専門的な情報を求めるユーザーに応えるコンテンツが必要です。

塗料の比較コンテンツでは、価格帯、耐用年数、適した外壁材、メリット・デメリットを表形式でわかりやすくまとめると、AIが情報を整理して参照しやすくなります。

対象別キーワード

施工対象の建物タイプによるキーワード分類も効果的です。「戸建て外壁塗装」 「アパート大規模修繕」 「マンション 外壁塗装」「工場塗装」 「店舗外装リフォーム」など、建物タイプごとの特性や注意点をまとめたコンテンツを作成しましょう。

戸建て住宅とアパート・マンションでは、施工の進め方、必要な許可、費用の考え方などが異なります。それぞれの対象に特化した情報を提供することで、特定のニーズを持つユーザーからのAI経由のアクセスを獲得できます。

地域+ジャンルキーワード

地域名とジャンルを組み合わせたキーワードは、ローカルビジネスとしての外壁塗装業者にとって核となる対策ターゲットです。「○○市外壁塗装費用」「△△区屋根塗装業者」「□□駅周辺塗装会社」など、地域に特化した情報発信が求められます。

地域特化コンテンツでは、その地域の気候特性、多い住宅タイプ、よく見られる劣化症状、地域での施工実績などを盛り込むことで、「この地域の外壁塗装ならこの業者」というポジションを確立できます。

悩み・不安系キーワード

外壁塗装を検討するユーザーの多くは、何らかの悩みや不安を抱えています。「外壁塗装費用高い」 「塗装業者選び方」「外壁塗装失敗後悔」 「見積もり比較 ポイント」 「悪徳業者 見分け方」など、ユーザーの不安に寄り添うコンテンツが効果的です。

これらのキーワードに対しては、不安を解消する具体的な情報を提供することが重要です。たとえば「費用が高いのではないか」という不安に対しては、費用の内訳や相場観、適正価格の判断基準などを詳しく解説することで、ユーザーの信頼を獲得できます。

外壁塗装業者のLLMO対策で成果を出すためのサイト設計

上昇

LLMO対策の効果を最大化するには、個別の施策だけでなく、Webサイト全体の設計を見直すことも重要です。AIに「わかりやすく」 「信頼できる」と評価されるサイト構造について解説します。

トピッククラスター型のサイト構成

トピッククラスターとは、中心となる「ピラーコンテンツ」と、それを補完する「クラスターコンテンツ」で構成するサイト設計手法です。外壁塗装業者の場合、以下のような構成が考えられます。

ピラーコンテンツとして「外壁塗装の基礎知識」という包括的なページを作成し、そこから「塗料の種類と選び方」「外壁塗装の費用相場」 「施工の流れと期間」 「業者の選び方」 「よくある劣化症状と対処法」といったクラスターコンテンツへ内部リンクでつなぎます。

この構造により、AIはサイト全体のテーマ性を理解しやすくなり、「外壁塗装に関する専門的な情報を網羅したサイト」として認識する可能性が高まります。各ページ間の内部リンクは、ユーザーの回遊性向上にも貢献し、滞在時間の増加というSEO上のメリットも得られます。

ページ階層と導線の最適化

サイトの階層構造は、できるだけシンプルに保つことが望ましいとされています。トップページから3クリック以内ですべてのページに到達できる構造が理想的です。

外壁塗装業者のサイトであれば、トップページ→サービス紹介→各サービス詳細、トップページ→施工事例→個別事例、トップページ→対応エリア→各エリア詳細というように、論理的な階層を設計しましょう。

また、施工事例からFAQへ、FAQから問い合わせフォームへというユーザーの検討プロセスに沿った導線を設計することで、AIがサイトの目的と構造を理解しやすくなります。パンくずリストの実装も、階層構造をAIに伝える有効な手段です。

モバイルファーストの設計

外壁塗装を検討するユーザーの多くが、スマートフォンで情報収集を行っています。Googleはモバイルファーストインデックスを採用しており、AIもモバイル対応サイトを優先的に評価する傾向があります。

サイトがスマートフォンで快適に閲覧できるかどうかを確認し、必要に応じてレスポンシブデザインの導入や表示速度の改善を行いましょう。特に画像の最適化は重要で、高解像度の施工写真が多い外壁塗装サイトでは、画像圧縮やWebP形式の採用により表示速度を改善できます。

Googleの「PageSpeed Insights」を使えば、サイトの表示速度や改善点を無料で診断できます。定期的にチェックし、問題があれば対処していきましょう。

コンテンツの可読性向上

AIは構造化された情報を理解しやすいとお伝えしましたが、それは人間にとっても同様です。読みやすいコンテンツは、ユーザーの滞在時間を延ばし、結果的にSEOやLLMOの評価向上にもつながります。

可読性を高めるポイントとしては、1文を60文字程度に抑える、1段落を3~4文程度でまとめる、適切な見出しで区切る、重要な部分は太字で強調する、必要に応じて表やリストを活用するといった点が挙げられます。

専門用語を使う際は、初出時に簡単な説明を添えるか、別途解説ページへのリンクを設置することで、専門知識がないユーザーにも理解しやすいコンテンツになります。外壁塗装は専門性の高い分野だからこそ、わかりやすい情報発信を心がけることが信頼獲得につながります。

LLMO対策の効果測定と改善サイクル

LLMO対策は実施して終わりではなく、効果を測定し改善を続けることで成果を最大化できます。具体的な効果測定の方法と、PDCAサイクルの回し方を解説します。

GA4でAI検索からの流入を計測する

GA4 (Googleアナリティクス4)では、ChatGPTやPerplexityなどのAI検索ツールからの流入を確認することができます。「レポート→集客→トラフィック獲得」または「レポート→集客→ユーザー獲得」から、参照元・メディアごとのセッション数や直帰率を確認しましょう。

AI検索からの流入は、参照元として「chat.openai.com」「chatgpt.com」 「perplexity.ai」などが表示されます。現時点では流入数が少なくても、月次で推移をトラッキングすることで増加傾向を把握できます。

また、AI検索経由のユーザーがどのページに着地し、どのような行動を取っているかを分析することで、どのコンテンツがAIに評価されているかの手がかりを得られます。

定期的なAI回答チェック

ChatGPT、Perplexity、Google Geminiなどで、自社に関連するキーワードで実際に質問し、回答内容をモニタリングすることも重要な効果測定手法です。

「○○市 外壁塗装 おすすめ」 「○○市 外壁塗装費用」「外壁塗装 塗料 選び方」などのキーワードで定期的に質問し、自社が回答に含まれているかどうかを記録しておきましょう。

AIの回答は同じ質問でも日によって変動することがあるため、複数回・複数日にわたってチェックすることをおすすめします。また、新しいコンテンツを公開した後には、そのテーマに関連する質問をAIに投げかけ、反映状況を確認するとよいでしょう。

Google Search Consoleの活用

Google Search Consoleでは、Google検索での表示状況やクリック状況を確認できます。LLMO対策はSEOと密接に関連しているため、SEOのパフォーマンス向上がLLMOにも好影響を与える可能性があります。

「検索パフォーマンス」レポートで、どのクエリで表示・クリックされているかを確認し、上位表示できているキーワードと改善の余地があるキーワードを把握しましょう。

また、「拡張」メニューでは構造化データの認識状況を確認できます。FAQページやLocal Businessの構造化データが正しく認識されているか、エラーが出ていないかを定期的にチェックすることが重要です。

改善サイクルの実践

効果測定の結果をもとに、PDCAサイクルを回していきましょう。

Plan(計画)では、測定結果から課題を特定し、改善施策を立案します。たとえば「FAQページがAI回答に引用されていない」という課題があれば、「FAQの質問内容をユーザーの検索意図に合わせて見直す」 「回答をより具体的・簡潔にする」といった施策を検討します。

Do(実行)では、立案した施策を実施します。一度に多くの変更を加えると効果の検証が難しくなるため、できれば1つずつ順番に実施することが望ましいでしょう。

Check(評価)では、施策実施後の効果を測定します。AI検索からの流入変化、AI回答への掲載状況、関連キーワードでの検索順位などを確認します。

Act(改善)では、評価結果をもとに次のアクションを決定します。効果があった施策は継続・拡大し、効果が薄かった施策は見直しや中止を検討します。

このサイクルを継続的に回すことで、LLMO対策の効果を着実に高めていくことができます。

外壁塗装業者がLLMO対策に取り組む際の注意点

注意点

LLMO対策を効果的に進めるためには、いくつかの注意点を押さえておく必要があります。誤った方向に進むと、逆効果になる可能性もあるため、以下のポイントを意識して取り組みましょう。

過度な最適化による不自然な表現を避ける

LLMO対策を意識するあまり、キーワードを不自然に詰め込んだり、AIに「拾われる」ことだけを目的とした文章を作成したりすることは避けるべきです。

AIは単なるキーワードマッチングではなく、コンテンツの文脈や信頼性を総合的に評価しています。不自然な表現や過度なキーワード詰め込みは、むしろ信頼性の低下につながる可能性があります。

最終的に読むのは人間のユーザーです。ユーザーにとって読みやすく、価値のあるコンテンツを作成することが、結果的にAIからの評価向上にもつながります。SEOの基本原則である「ユーザーファースト」は、LLMOにおいても変わりません。

SEOを軽視しない

LLMO対策が注目されているからといって、従来のSEO対策をおろそかにしてはいけません。現時点では、通常のGoogle検索からの流入がWeb集客の主流であることに変わりはありません。

AI検索からのサイト流入は増加傾向にあるものの、2025年時点ではまだ全体の数%程度にとどまるケースがほとんどです。SEOで評価されているサイトはLLMOでも評価されやすいという関係性があるため、SEOの基盤をしっかりと構築したうえでLLMO対策を上乗せするというアプローチが望ましいでしょう。

「SEOで負けていたけど、LLMOで一発逆転」という考え方は現実的ではありません。むしろ、SEOで評価されていたサイトがLLMでも評価されるという構図が一般的です。

情報の正確性と更新頻度を維持する

AIが参照する情報源として選ばれるためには、情報の正確性が極めて重要です。誤った情報や古い情報を掲載していると、AIからの信頼性評価が低下するだけでなく、ユーザーからの信頼も失いかねません。

特に外壁塗装業界では、塗料の仕様変更、価格改定、新製品の発売などが定期的に発生します。掲載情報が最新の状態になっているか、定期的にチェックし更新する体制を整えましょう。

施工事例やお客様の声も、古いものだけでなく最新の実績を継続的に追加していくことで、サイトの「鮮度」を維持できます。AIは更新頻度も評価基準の一つとしているため、定期的なコンテンツ更新は効果的です。

効果測定の方法を理解しておく

LLMO対策の効果測定は、従来のSEOとは異なる方法が必要になります。検索順位だけでなく、AI検索エンジンからの流入状況を把握することが重要です。

GA4 (Googleアナリティクス4)では、「集客→ユーザー獲得→参照元/メディア」でAI検索ツールからの流入を確認できます。ChatGPTやPerplexityからの流入が増加しているかどうかをモニタリングしましょう。

また、実際にChatGPTやPerplexityで「○○市 外壁塗装 おすすめ」などと質問し、自社が回答に含まれているかどうかを定期的にチェックする方法も有効です。AIの回答は変動するため、複数回・複数日にわたって確認することをおすすめします。

長期的な視点で取り組む

LLMO対策は、一度施策を実施したら終わりというものではありません。AIの学習データは定期的に更新され、アルゴリズムも進化し続けています。継続的な情報発信と改善が成果を左右します。

短期的な成果を期待しすぎると、効果が出る前に諦めてしまうケースがあります。SEO対策と同様に、半年から1年程度の中長期的な視点で取り組むことが重要です。

一方で、競合が少ない今だからこそ効果が出やすいという側面もあります。地道に施策を積み重ねていけば、AI検索市場での優位なポジションを確立できる可能性は十分にあります。

外壁塗装業者のLLMO対策に関するよくある質問

クエスチョン

LLMO対策について、外壁塗装業者からよく寄せられる質問にお答えします。

LLMO対策は何から始めればいいですか?

まずは自社サイトの現状を確認するところから始めましょう。実際にChatGPTやPerplexityで「○○市 外壁塗装 おすすめ」などと質問し、自社が回答に含まれているかどうかをチェックしてください。

そのうえで、比較的取り組みやすい施策として、FAQページの整備、施工事例の充実(テキスト情報の追加)、Googleビジネスプロフィールの最適化から着手することをおすすめします。これらは既存のコンテンツを活用しながら進められるため、負担が比較的少なく、効果も出やすい施策です。

どのくらいの頻度で情報を更新すればいいですか?

理想的には月に1~2回程度、新しいコンテンツを追加または更新することをおすすめします。施工事例は完工ごとに追加する、ブログは月に1~2本程度更新するといったペースが現実的でしょう。

ただし、更新頻度以上に重要なのは情報の質です。薄いコンテンツを大量に作成するよりも、ユーザーにとって価値のある充実したコンテンツを定期的に発信する方が、AIからの評価向上につながります。無理のない範囲で継続できるペースを見つけることが大切です。

どんな情報がAIに引用されやすいですか?

AIに引用されやすい情報には、いくつかの共通点があります。

まず、質問に対する直接的な回答を含むコンテンツです。FAQページや、見出しで疑問形を使い本文で回答を示す形式のコンテンツは、AIが参照しやすい構造といえます。

次に、具体的な数値やデータを含むコンテンツです。「外壁塗装の費用相場は30坪で80~120万円程度」 「シリコン塗料の耐用年数は約10~15年」など、具体的な情報は引用されやすい傾向があります。

また、専門性と信頼性が明確なコンテンツも重要です。執筆者の資格や経験、会社の実績などが明示されているコンテンツは、AIが「信頼できる情報源」として評価する可能性が高まります。

古いホームページでもLLMO対策はできますか?

既存のホームページでもLLMO対策は十分に可能です。ただし、サイトの構造や技術的な制約によっては、施策の実施範囲が限定される場合があります。

まずはコンテンツの充実 (FAQページ、施工事例、専門情報の追加)から始め、可能であれば構造化データの実装や見出し構造の最適化を進めていくとよいでしょう。

サイトが古く、スマートフォン対応していない、表示速度が遅いなどの問題がある場合は、サイトリニューアルを検討することも一つの選択肢です。リニューアルの際にLLMO対策を意識した設計を行えば、より効果的な施策が可能になります。

LLMO対策の効果はどのくらいで現れますか?

LLMO対策の効果が現れるまでの期間は、施策の内容や競合状況によって異なります。一般的には、SEO対策と同様に3~6ヶ月程度を目安に考えておくとよいでしょう。

ただし、競合がまだ少ない現状では、より短期間で効果が出るケースも報告されています。ある調査では、1~2ヶ月以内に目に見える効果が表れたという事例もあります。

重要なのは、効果測定の方法を確立し、定期的にモニタリングすることです。AI検索からの流入状況、実際のAI回答での掲載状況などを継続的にチェックし、施策の効果を把握しながら改善を進めていきましょう。

外壁塗装業者のLLMO対策は株式会社トリニアスにご相談ください

ここまで外壁塗装業者のLLMO対策について解説してきましたが、「具体的にどう進めればいいかわからない」「自社で対応するリソースがない」という方も多いのではないでしょうか。

LLMO対策は、SEOやMEOの知識に加え、AIの情報処理プロセスへの理解、構造化データの実装など、専門的なスキルが求められます。社内に詳しい担当者がいない場合、効果的な対策を実施することは容易ではありません。

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社以上の導入実績を持つデジタルマーケティングの専門企業です。上位表示達成率は96.2%を誇り、外壁塗装業者を含む幅広い業種の集客支援を行ってきました。

MEOで培ったローカルビジネスの集客ノウハウを活かし、LLMO時代に対応した新しい集客戦略のご提案が可能です。Googleビジネスプロフィールの最適化、コンテンツの充実化、構造化データの実装など、外壁塗装業者に必要なLLMO対策を包括的にサポートいたします。

「うちの会社はAI検索で見つけてもらえているのだろうか」 「何から手をつければいいのかわからない」という方は、まずはお気軽にご相談ください。現状分析から具体的な施策提案まで、専任のコンサルタントが丁寧にサポートいたします。

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「遺品整理業者を探したいけど、どこに頼めばいいかわからない」。こうした悩みを抱えたユーザーは今、Google検索だけでなく、ChatGPTやPerplexityといったAIに直接質問するようになっています。

2025年2月時点でChatGPTの週間アクティブユーザーは全世界で4億人を突破し、日本国内でも約600万人が利用しているとされています(ChatGPTの学校)。野村総合研究所の調査によれば、日本人のChatGPT認知率は72.2%、利用率は20.4%に達しており、もはやAI検索は一部のテクノロジー好きだけのものではありません。

遺品整理業界においても、この変化は無視できない状況になっています。推定5,000億円超の市場規模を持ち、高齢化の進展とともに需要が拡大し続けるこの業界で、Web集客の主戦場は確実にシフトしつつあります。従来のSEO対策に加えて、AIに「信頼できる情報源」として認識され、回答に引用されるための施策、それがLLMO (Large Language Model Optimization) です。

本記事では、遺品整理業者がLLMO対策に取り組むべき理由から、SEOとの違い、そして今日から実践できる具体的な方法までを解説します。

LLMOとは何か | 遺品整理業者が知っておくべき基礎知識

LLMO対策を始める前に、まずはLLMOの基本的な仕組みと、なぜ今注目されているのかを理解しておきましょう。

LLMOの定義と従来のSEOとの違い

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。ChatGPT、Google Gemini、Perplexity、Claude (Anthropic社)などの生成AIが、自社のWebサイトやコンテンツを正しく認識し、ユーザーへの回答に引用・参照しやすくするための最適化施策を指します。

従来のSEOが「Googleの検索結果で上位表示されること」を目指すのに対し、LLMOは「AIの回答の中で自社の情報が引用されること」を目的としています。一見すると別物のように思えるかもしれませんが、実はこの2つは密接に関連しています。

なぜなら、多くの生成AIは既存の検索エンジン (GoogleやBing) のインデックスやランキングを参照しているからです。ChatGPTはBingベース、GeminiはGoogleベースで情報を取得する傾向があり、SEOで評価されているサイトは、LLMOでも引用されやすいという関係性があります。

AI検索の現状 | GoogleのAI Overviewと生成AIの普及

AI検索の波は、大きく2つの方向から押し寄せています。

1つ目は、GoogleのAI Overviews (旧SGE) です。2024年8月に日本でも一般公開されたこの機能は、検索結果の最上部にAIが生成した要約を表示します。Bring Flower社の計測によれば、2025年7月時点で日本国内のAI Overviews表示率は平均39.2%に達し、約3か月で2.6倍に増加しています。特に「~とは」「~の方法」といった情報収集系のクエリでは、表示率がさらに高くなる傾向があります。

2つ目は、ChatGPTやPerplexityなどの生成AIサービスの普及です。これらのサービスでは、ユーザーが「東京で評判の良い遺品整理業者を教えて」と質問すると、AIがWeb上の情報を参照して回答を生成します。その際、どのサイトの情報を引用するかがLLMO対策の核心となります。

ユーザーの検索行動はどう変化しているか

遺品整理サービスを探すユーザーの検索行動も、確実に変化しています。

従来は「遺品整理費用東京」「遺品整理 相場」といったキーワードの組み合わせで検索するのが一般的でした。しかしAI検索の普及により、「親が亡くなって実家の片付けをしなければならないのですが、何から始めればいいですか」「遺品整理と生前整理の違いを教えてください。母が元気なうちに整理を手伝いたいのですが」といった、より具体的で話し言葉に近い質問形式が増えています。

生成AIはこうした複雑な文脈を理解し、適切な回答を導き出す能力に優れています。だからこそ、遺品整理業者側も「単語の羅列」ではなく「ユーザーの困りごとに直接答える」コンテンツを用意する必要があるのです。

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

遺品整理業者がLLMO対策に取り組むべき3つの理由

ぴっくりマーク

では、なぜ遺品整理業者は今すぐLLMO対策に着手すべきなのでしょうか。業界特有の事情を踏まえて解説します。

理由1:市場拡大と競争激化の中で差別化が必要

遺品整理業界は、2025年問題(団塊の世代が全員75歳以上の後期高齢者になる)を迎え、さらなる需要拡大が見込まれています。厚生労働省の統計によれば、2025年には後期高齢者の人口が約2,180万人に達する見通しです。

市場の成長に伴い、異業種からの参入も加速しています。不用品回収業者、清掃業者、引越し業者など、さまざまな事業者が遺品整理サービスを手がけるようになりました。矢野経済研究所の調査では、遺品整理市場は2012年の288億円から2017年には639億円へと約2.2倍に拡大しており、現在では5,000億円超の規模に成長したとする報告もあります(鎌倉新書『月刊終活』)。

競合が増える中で選ばれる業者になるには、「AI検索でも見つけてもらえる」状態を作ることが重要です。SEO対策だけでなくLLMO対策にも取り組むことで、集客チャネルを複線化し、競合との差別化を図れます。

理由2:遺品整理を依頼する層のAI利用が増加している

遺品整理サービスの主な依頼者は40代~60代の子世代です。この年齢層でもAI検索の利用は着実に広がっています。

野村総合研究所の調査 (2024年9月)によると、ChatGPTの利用率は男性40代で29.6%(前年比+10.3ポイント)、男性50代で21.8%(同+6.0ポイント)と大幅に増加しています。女性でも20代~30代を中心に利用が伸びており、利用者の幅は確実に広がっています。

遺品整理は、多くの人にとって初めての経験です。「何を聞いていいかわからない」 「恥ずかしくて人に聞けない」という心理から、AIに質問するハードルの低さを好む傾向もあります。「遺品整理士と遺品整理業者の違いは何ですか」「故人の借金がある場合、遺品整理はどうすればいいですか」といった、対面では聞きにくい質問をAIにする人は少なくありません。

理由3:先行者利益を得られる今がチャンス

LLMO対策に本格的に取り組んでいる遺品整理業者は、まだごく少数です。多くの業者はSEO対策やリスティング広告、MEO対策に注力しているものの、AI検索への対応は後回しになっています。

しかし、オンライン上の情報は蓄積されていくという特性があります。今のうちにLLMO対策を進め、AIに自社のことを「信頼できる情報源」として学習させておけば、競合が本格参入してきた頃には大きなアドバンテージを築けているでしょう。

現状(2025年時点)では、AI検索からの流入はSEOの1/100程度にすぎないという調査もありますが、この比率は確実に変化していきます。「今すぐ効果が出る」施策ではないからこそ、早期に着手しておく意味があるのです。

SEO対策とLLMO対策の関係性 | どちらを優先すべきか

上昇

「SEOとLLMO、どちらに力を入れるべきか」という疑問を持つ方も多いでしょう。結論から言えば、両者は対立するものではなく、基盤を共有しています

SEOで評価されるサイトはLLMOでも強い

多くの専門家が指摘するように、「SEOで今まで負けていたけれど、LLMOで一発逆転」という事態は起こりません。むしろ、SEOで高く評価されているサイトは、AIにも引用されやすいという傾向があります。

その理由は、生成AIが情報を取得する仕組みにあります。ChatGPTはBingの検索結果を、GeminiはGoogleの検索結果を参照する傾向があり、検索エンジンで上位表示されているページは「信頼できる情報源」として優先的に参照されます。

つまり、LLMO対策の第一歩は、基本的なSEO対策をしっかり行うことです。タイトルタグの最適化、適切な見出し構造、内部リンクの整備、モバイルフレンドリーなサイト設計といった基礎を固めることが、AI検索でも評価される土台となります。

LLMO特有のポイント | E-E-A-Tの重要性が増す

SEOとLLMOで共通して重要なのが、E-E-A-T (Experience Expertise. Authoritativeness Trustworthiness) です。日本語では「経験・専門性・権威性・信頼性」と訳されます。

Googleの検索品質評価ガイドラインで重視されてきたこの指標は、LLMO対策においてはさらに重要度が増します。生成AIは、不正確な情報をユーザーに提供してしまうこと(ハルシネーション)を最も恐れています。そのため、複数の情報源を比較検討し、「この情報は誰が発信しているのか」 「根拠はあるのか」を厳しくチェックする傾向があります。

遺品整理のようにお客様の人生の節目に関わるサービスでは、この「情報源の信頼性」がそのまま企業としての信頼性に直結します。運営者情報が不明確なサイトや、根拠のない断定的な記述が多いサイトは、AIからも敬遠されがちです。

遺品整理業者が取るべきバランス

現時点での推奨は、SEO対策を主軸としつつ、LLMO視点での改善を加えていくというアプローチです。

具体的には、既存のSEOコンテンツに対して「AIが理解しやすい構造になっているか」「専門性や信頼性を示す要素が含まれているか」をチェックし、不足があれば補強していきます。新規コンテンツを作成する際は、最初からSEOとLLMOの両方を意識した設計を行います。

SEO対策とLLMO対策は「どちらか一方」ではなく「両方を補完的に」取り組むものと考えてください。

遺品整理業者のためのLLMO対策|実践編

キーボードと人の手

ここからは、遺品整理業者が今日から取り組める具体的なLLMO対策を解説します。専門的なWeb知識がなくても実践できる施策から、やや技術的な内容まで段階的に紹介していきます。

対策1:運営者情報と事業内容を明確にする

AIに信頼されるための第一歩は、「誰がこの情報を発信しているのか」を明確にすることです。

会社概要ページには、会社名、所在地、代表者名、設立年、許認可番号(一般廃棄物収集運搬業許可など)、加盟団体などの基本情報を漏れなく記載しましょう。「○○県△△市を中心に、年間□□件以上の遺品整理を手がけています」といった具体的な実績も、信頼性を高める要素になります。

また、事業内容についても「遺品整理」という大枠だけでなく、「生前整理」「特殊清掃」「遺品の買取・供養」「空き家の管理」など、具体的なサービス内容を明記することで、AIがサイトの専門性を正確に理解できるようになります。

対策2:専門家の監修を入れる

遺品整理士や相続診断士といった有資格者が在籍している場合は、その情報を積極的に公開しましょう。資格を持つスタッフがコンテンツを監修していることを明示することで、E-E-A-Tの「専門性」と「権威性」を示すことができます。

監修者情報には、資格名だけでなく、経歴や実績も記載するのが効果的です。「遺品整理士として10年以上の経験を持ち、これまでに1,000件以上の現場を担当」といった具体的な情報は、読者にとってもAIにとっても信頼性の判断材料になります。

社内に有資格者がいない場合でも、外部の専門家(弁護士、税理士、終活アドバイザーなど)に監修を依頼するという方法もあります。

対策3:独自の事例やお客様の声を具体的に掲載する

生成AIは「一次情報」を高く評価します。他のサイトからコピーしたような二次情報ではなく、自社でしか得られないオリジナルの情報を発信することが重要です。

遺品整理業者にとって最も価値のある一次情報は、実際の作業事例とお客様の声です。

事例紹介では、「東京都世田谷区の3LDKマンション」 「作業人数4名、作業時間6時間」「料金25万円(税込)」といった具体的な情報を記載します。ビフォーアフターの写真があればなお良いでしょう(ただし、故人やご遺族のプライバシーへの配慮は必須です)。

お客様の声も、「丁寧でした」「良かったです」といった抽象的な感想ではなく、「母の思い出の品を一つ一つ確認しながら仕分けしてくれました」 「遺品の中から故人の手紙が見つかり、思わず涙が出ました」といった具体的なエピソードの方が、読者にもAIにも響きます。

対策4:構造化データを実装してAIに情報を伝える

やや技術的な内容になりますが、構造化データ (Schema.org) の実装はLLMO対策において非常に重要です。

構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述したコードです。例えば、会社情報を「Local Business」のスキーマで記述すれば、AIは「このページは地域のビジネス(遺品整理業者)についての情報である」と正確に理解できます。

遺品整理業者が実装すべき主な構造化データには、以下のようなものがあります。

  • Local Business / Organization: 会社名、住所、電話番号、営業時間などの基本情報
  • Service: 提供しているサービスの詳細
  • Review / AggregateRating: お客様からの評価・口コミ
  • FAQPage: よくある質問と回答
  • Article/BlogPosting: ブログ記事や事例紹介

構造化データの実装は、WordPressのプラグイン (Yoast SEO、Rank Mathなど)を使えば比較的簡単に行えます。専門知識に自信がない場合は、Web制作会社やSEO専門会社に相談するのも一つの方法です。

対策5: AIが理解しやすい文章構造を意識する

生成AIが情報を正確に理解し、回答に引用しやすくするためには、文章の構造にも配慮が必要です。

まず、結論を先に述べることを意識しましょう。AIは限られた情報処理の枠(コンテキストウィンドウ)の中で重要な情報を抽出します。前置きが長すぎると、核心部分が取りこぼされる可能性があります。

次に、見出しで内容を明確に示すことも重要です。「遺品整理の料金相場」「遺品整理の流れ」といった具体的な見出しは、AIがコンテンツの構造を理解する手がかりになります。

さらに、専門用語には説明を添えるようにしましょう。「遺品整理士」という言葉を使う際には、「一般社団法人遺品整理士認定協会が認定する資格で、遺品整理に関する専門知識を持つことを証明するもの」といった補足があると、AIだけでなく読者にとっても親切です。

対策6:料金体系やサービス内容の透明性を高める

遺品整理業界では、残念ながら悪質な業者によるトラブルも報告されています。「見積もりより大幅に高い金額を請求された」「勝手に遺品を処分された」といった被害は、業界全体の信頼を損なうものです。

だからこそ、料金体系やサービス内容を透明化することは、差別化の大きなポイントになります。

料金ページでは、「1Kの場合○万円~△万円」 「2LDKの場合○万円~△万円」といった目安を明示し、「追加料金が発生する条件」 「料金に含まれるサービス」も明記しましょう。できれば、実際の見積もり事例を複数掲載すると、さらに信頼性が高まります。

このような情報の透明性は、ユーザーの信頼を得るだけでなく、AIが「この業者は信頼できる」と判断する材料にもなります。

AIに引用されるコンテンツの作り方

ポイント

LLMO対策の核心は、「AIに引用したいと思わせるコンテンツ」を作ることです。ここでは、遺品整理業者が作成すべきコンテンツの具体例と、そのポイントを解説します。

FAQコンテンツを充実させる

生成AIは、ユーザーからの質問に回答する形式で情報を提供します。そのため、FAQ(よくある質問)形式のコンテンツは、AIに引用されやすい傾向があります。

遺品整理業者が用意すべきFAQの例を挙げてみましょう。

▼遺品整理業者が用意すべきFAQの例

  • 遺品整理の費用はどのくらいかかりますか
  • 遺品整理にかかる時間はどのくらいですか
  • 遺品整理と生前整理の違いは何ですか
  • 遺品整理士とはどのような資格ですか
  • 遺品の買取はしてもらえますか
  • 故人の借金がある場合、遺品整理はどうすればいいですか
  • 賃貸物件の遺品整理は対応していますか
  • 特殊清掃が必要な場合も対応できますか
  • 遺品整理の立ち会いは必要ですか
  • 遺品の供養はしてもらえますか

これらの質問に対して、簡潔かつ的確な回答を用意します。回答は「結論→理由→補足」の順で構成すると、AIが要約しやすくなります。

また、FAQページには先述した「FAQPage」の構造化データを実装することで、Google検索のリッチリザルト(よくある質問の検索結果)にも表示されやすくなります。

地域に特化したコンテンツを作成する

遺品整理は地域密着型のサービスです。「東京都遺品整理」「大阪市遺品整理業者」といった地域名を含む検索に対応するため、エリアページを作成することをお勧めします。

エリアページには、その地域での対応実績、対応可能なエリアの詳細、地域特有の事情(例: 都心部のマンションならではの搬出の難しさ、地方の一軒家ならではの物量の多さなど)を盛り込みます。

ユーザーが「横浜市でおすすめの遺品整理業者を教えて」とAIに質問した際、横浜市での豊富な実績や、横浜市特有の事情に精通していることをアピールしているサイトは、引用される可能性が高まります。

ユーザーの悩みに寄り添う情報発信

遺品整理を依頼するユーザーは、大切な人を亡くした悲しみの中にいます。単なるサービス紹介だけでなく、ユーザーの感情に寄り添うコンテンツを発信することも重要です。

「遺品整理、何から始めればいいかわからない方へ」 「親の家の片付け、一人で抱え込まないでください」といった記事は、ユーザーの不安や悩みに直接応えるものです。こうしたコンテンツは、検索意図との合致度が高く、AIにも「ユーザーの役に立つ情報」として評価されやすくなります。

グリーフケア(喪失を抱えた人への心のケア)の視点を取り入れたコンテンツは、他社との差別化にもつながります。

LLMO対策を進める上での注意点

注意点

LLMO対策を進める上で、避けるべきポイントや注意すべき点もあります。効果的な施策を行うために、以下の点に気をつけてください。

誤った情報や不正確な表現を避ける

AIは複数の情報源を比較検討し、矛盾する情報や不正確な情報を排除しようとします。そのため、事実に基づいた正確な情報を発信することが非常に重要です。

「業界No.1の実績」 「100%満足保証」といった根拠のない誇張表現は避けましょう。また、料金や対応エリアなど、変更の可能性がある情報は定期的に更新し、最新の状態を保つことも大切です。

特に遺品整理は、相続や法律に関わる内容を扱うこともあります。法的な事項については「詳しくは弁護士や司法書士にご相談ください」といった注記を添え、誤解を招かない表現を心がけましょう。

AI生成コンテンツに頼りすぎない

皮肉なことですが、LLMO対策のためにAI (ChatGPTなど)で大量のコンテンツを生成するのは逆効果になる可能性があります。

AIが生成した文章は、どうしても「どこかで見たことがある」内容になりがちです。一次情報や独自の視点が欠けたコンテンツは、SEO的にもLLMO的にも評価されにくくなっています。

AIは下書きや構成案の作成、文章の校正といった「補助ツール」として活用し、核となる内容は自社の経験や知見に基づいて書くことをお勧めします。現場で培った知識、お客様とのやり取りで得た気づき、業界の裏話といった「自分たちにしか書けない情報」こそが、AIにも読者にも評価されるコンテンツの源泉です。

ユーザーにとっての価値を最優先する

SEO対策でもLLMO対策でも、最終的に大切なのは「ユーザーにとって価値のある情報を提供できているか」という点です。

キーワードを詰め込んだり、AIに最適化することを意識するあまり、人間が読んで理解しにくい文章になってしまっては本末転倒です。あくまでもユーザーファーストの姿勢を忘れずに、その上でAIにも理解しやすい構造や表現を心がけましょう。

結局のところ、「ユーザーの役に立つ質の高いコンテンツ」を作ることが、SEOにもLLMOにも効果的な最善の方法です。

LLMO対策の効果測定 | 何を指標にすべきか

データと付箋紙

LLMO対策を進める上で難しいのが、効果測定です。従来のSEOであれば検索順位やオーガニックトラフィックを指標にできますが、AI検索からの流入は現時点では明確に計測しにくい状況にあります。

現時点で可能な効果測定の方法

LLMO対策の成果を把握するために、以下のような方法を組み合わせて活用しましょう。

1. 生成AIでの引用状況を手動で確認する

ChatGPTやPerplexityで、自社に関連するキーワードやプロンプトを入力し、回答に自社の情報が引用されているかを確認します。「○○市でおすすめの遺品整理業者は?」「遺品整理の料金相場を教えて」といった質問を定期的に投げかけ、結果を記録していきましょう。

2. Google AI Overviewsでの表示を確認する

自社の対策キーワードで検索し、AI Overviewsが表示される場合に自社サイトが引用されているかをチェックします。引用されている場合は、どのページのどの部分が引用されているかを記録し、パターンを分析します。

3. 指名検索の増減を追う

AI検索で自社が引用されると、ユーザーが会社名で検索する「指名検索」が増加する傾向があります。Google Search Consoleで自社名を含むクエリの検索回数を定期的に確認し、増減を追跡しましょう。

今後の展望

AI検索からのトラフィックを正確に計測するツールは、現時点ではまだ発展途上です。しかし、いくつかのSEOツールベンダーがLLMO分析機能の開発を進めており、今後はより精度の高い効果測定が可能になると予想されます。

当面は、上記のような手動確認と、従来のSEO指標(オーガニックトラフィック、検索順位、コンバージョン率など)を組み合わせて、総合的に効果を判断していくことになるでしょう。

MEO対策との連携|遺品整理業者の集客を最大化する

遺品整理は地域密着型のサービスであり、Web集客においてはMEO (Map Engine Optimization/Googleマップ最適化)も欠かせない施策です。LLMO対策とMEO対策を連携させることで、集客効果を最大化できます。

Googleビジネスプロフィールの最適化がLLMOにも効く

Googleビジネスプロフィール(旧Googleマイビジネス)に登録された情報は、Google検索やGoogleマップだけでなく、AI検索にも参照される可能性があります。

ビジネスプロフィールには、会社名、住所、電話番号、営業時間、サービス内容、写真、口コミなど、さまざまな情報が含まれています。これらの情報を充実させ、最新の状態に保つことは、MEO対策としてもLLMO対策としても有効です。

特に口コミへの返信は重要なポイントです。お客様からの口コミに丁寧に返信することで、「この業者は顧客対応がしっかりしている」という印象を与えられます。AIも口コミの内容や返信の質を評価の材料にしている可能性があります。

NAP情報の一貫性を保つ

NAP情報とは、Name(会社名)、Address(住所)、Phone(電話番号)の頭文字を取ったものです。自社サイト、Googleビジネスプロフィール、各種ポータルサイト、SNSなど、あらゆる場所でNAP情報を統一しておくことが重要です。

表記の揺れ (「株式会社○○」と「○○株式会社」、「東京都新宿区」と「新宿区」など)があると、検索エンジンやAIが同一の事業者と認識できない可能性があります。情報の一貫性を保つことで、信頼性の評価を高めることができます。

遺品整理のLLMO対策は株式会社トリニアスにご相談ください

ここまでLLMO対策について解説してきましたが、「自社で取り組むのは難しい」「何から手をつければいいかわからない」と感じた方もいらっしゃるかもしれません。

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、これまでに5,000社以上の地域ビジネスを支援してきました。上位表示達成率は96.2%を誇り、遺品整理業者様のWeb集客も数多くサポートしています。

トリニアスの強みは、MEO対策だけでなく、SEO対策、口コミ管理、Webサイト制作、SNS運用まで、Web集客を総合的にサポートできる体制にあります。LLMO対策についても、SEOやMEOのノウハウを活かしながら、お客様の状況に合わせた最適な施策をご提案いたします。

「AIに選ばれる遺品整理業者」になるための第一歩として、まずはお気軽にご相談ください。

株式会社トリニアスのサービス

MEO prime (Googleマップ最適化): 完全成果報酬型プランあり

-HP prime (Webサイト制作): MEOと連動した集客導線を設計

SNS prime (Instagram運用代行): インプレッション数増加を目的とした成果報酬型運用

Survey prime (口コミ管理ツール): 口コミの収集・管理を効率化

まとめ

遺品整理業界におけるLLMO対策について、基礎知識から具体的な実践方法まで解説してきました。最後に、重要なポイントを振り返っておきましょう。

AI検索の普及は、遺品整理業者にとって新たな集客チャネルの登場を意味します。ChatGPTやGoogleのAI Overviewsといったサービスで「信頼できる業者」として引用されることは、これからのWeb集客において重要な意味を持ちます。

LLMO対策は、SEO対策と対立するものではありません。むしろ、SEOの基本をしっかり押さえた上で、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を強化し、AIが理解しやすい形で情報を発信することが求められます。

具体的には、運営者情報の明確化、専門家による監修、独自の事例やお客様の声の掲載、構造化データの実装、料金やサービス内容の透明化といった施策が効果的です。これらは、AIに評価されるためだけでなく、ユーザーからの信頼を得るためにも重要な取り組みです。

LLMO対策に本格的に取り組んでいる遺品整理業者はまだ少数であり、今がまさに先行者利益を得られるタイミングです。すぐに劇的な効果が出る施策ではありませんが、中長期的な視点で着実に取り組むことで、競合との差を広げることができるでしょう。

AI時代のWeb集客で選ばれる遺品整理業者になるために、今日からLLMO対策を始めてみてはいかがでしょうか。

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当メディアの運営会社 株式会社トリニアスにご相談ください。

「保険代理店 おすすめ」とChatGPTに質問したとき、あなたの代理店名は表示されていますか。生成AIを使った情報収集が急速に広がるなか、AI検索で自社の存在が表示されなければ、見込み客との接点そのものが失われてしまいます。

野村総合研究所の調査によると、2024年時点でChatGPTの利用率は20.4%に達し、特に40代男性では約30%が利用経験を持っています。さらに日本のChatGPTユーザー数は約600万人に達し、前年比で2倍に増加しました。(出典:野村総合研究所)

保険加入を検討する世代がまさにこのAI検索を活用し始めている現実を考えると、従来のSEO対策だけでは不十分な時代が到来しています。そこで注目されているのがLLMO(Large Language Model Optimization) という新しい最適化手法です。

本記事では、保険代理店が今すぐ取り組むべきLLMO対策の全容を解説します。AI検索で「選ばれる」代理店になるための具体的な施策から、MEOとの連携戦略まで、実践的なノウハウをお伝えしていきます。

LLMOとは何か 保険代理店が知っておくべき基礎知識

LLMOとは「Large Language Model Optimization(大規模言語モデル最適化)」の略称で、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAI検索エンジンに自社の情報を正しく認識させ、回答として引用されやすくするための施策を指します。

従来のSEO (Search Engine Optimization)がGoogleの検索結果で上位表示を目指すものだとすれば、LLMOは生成AIの回答内容に自社情報を反映させることを目指す取り組みといえます。

SEOとLLMOの決定的な違い

SEOとLLMOには、目指すゴールに本質的な違いがあります。SEOでは「検索結果の上位に表示されること」がゴールでした。ユーザーは検索結果一覧から自分で選んでクリックし、Webサイトを訪問します。

一方でLLMOが目指すのは「AIの回答に引用されること」です。ユーザーが「保険代理店 東京おすすめ」と質問したとき、AIが直接「○○保険代理店は東京で実績のある代理店です」と回答する。その回答に自社名が含まれるかどうかが勝負の分かれ目となります。

項目 SEO LLMO
対象 Google等の検索エンジン ChatGPT等の生成AI
ゴール 検索結果の上位表示 AIの回答への引用
評価基準 被リンク・キーワード最適化 情報の信頼性・一貫性
ユーザー行動 検索結果をクリック AIの回答をそのまま参照

なぜ今、LLMOが重要なのか

AI検索の普及により「ゼロクリック検索」という現象が急速に拡大しています。ゼロクリック検索とは、ユーザーが検索結果ページ上で情報を得てしまい、どのWebサイトもクリックしないまま検索行動を完了することを指します。

調査会社Spark ToroとDatosの分析によると、2024年時点で米国では約58.5%、EUでは約59.7%の検索がクリックなしで終了していると報告されています。さらにAI Overviewが表示された検索では、リンクのクリック率が15%から8%にまで低下したというデータもあります。

保険代理店にとって深刻なのは、見込み客が「保険について相談したい」と考えたとき、従来のように検索結果から代理店のWebサイトを訪問するのではなく、AIに直接「良い保険代理店を教えて」と質問するケースが増えている点です。このとき、AIの回答に自社が含まれなければ、検討候補にすら入れてもらえない可能性が高まります。

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

保険代理店がLLMO対策を急ぐべき3つの理由

クエスチョン

保険業界においてLLMO対策は「やれば差がつく」段階から「やらなければ取り残される」段階へと移行しつつあります。その背景には、保険代理店特有の事情が存在します。

理由1:保険検討層とAI利用層の重なり

野村総合研究所の調査によると、ChatGPTの利用率が最も高いのは20代~40代の男性層です。40代男性の利用率は29.6%に達しており、これは保険の加入や見直しを本格的に検討する年代と見事に重なります。

住宅ローンを組む、子どもが生まれる、親の介護が始まる。人生の節目で保険を検討する層が、情報収集の手段としてAI検索を積極的に活用しているのです。保険代理店として見込み客にアプローチしたいなら、彼らが使っている検索手段に対応する必要があります。

理由2:競合との差別化が困難な業界特性

保険代理店業界は、取り扱う商品自体での差別化が難しいという特性を持っています。同じ保険会社の商品を複数の代理店が扱う以上、商品力だけで選ばれることは期待できません。

従来は「地域密着」「対面での丁寧な対応」といった要素で差別化を図ってきましたが、AIが情報を要約して提示する時代には、そもそも候補として名前が挙がらなければ勝負にならないのです。LLMO対策によって「AIから推薦される代理店」というポジションを確保することは、他社との明確な差別化につながります。

理由3:保険業界全体のDX遅延がチャンスに

保険業界、特に代理店においてはDXの進捗が遅れているという現実があります。日本タタ・コンサルタンシー・サービシズのレポートによると、保険代理店の多くは依然として紙ベースの業務やアナログな営業手法に依存しており、デジタル施策への取り組みは限定的です。

裏を返せば、今この段階でLLMO対策に着手すれば、競合に先んじることができます。市場が動き出す前に手を打てるかどうかで、数年後の立ち位置が大きく変わってくるでしょう。

AIはどのように保険代理店を評価しているのか

ポイント

LLMO対策を効果的に進めるためには、AIが情報をどのように収集し、どのような基準で回答を生成しているのかを理解する必要があります。

AIの情報収集メカニズム

ChatGPTをはじめとする大規模言語モデル (LLM)は、大きく分けて2つの情報源から回答を生成しています。

1つ目は学習データです。AIは膨大なWebページや文書を学習しており、その知識をベースに回答を構成します。ただし学習データには「いつの時点の情報か」という制約があり、最新情報は反映されていない場合があります。

2つ目はリアルタイム検索です。最近の生成AIの多くはWeb検索機能を備えており、質問に応じてインターネット上の最新情報を取得し、回答に反映させています。保険代理店のLLMO対策においては、この両方の情報源に自社の情報が正しく反映されるようにすることが重要になります。

AIが「信頼できる情報源」と判断する条件

AIは回答を生成する際、すべての情報源を平等に扱うわけではありません。信頼性の高い情報源を優先的に参照し、引用する傾向があります。では、AIが「信頼できる」と判断する条件とは何でしょうか。

▼AIが信頼性を判断する主な要素

  • 情報の一貫性: 複数の情報源で同じ内容が確認できるか
  • E-E-A-T:経験、専門性、権威性、信頼性が示されているか
  • 情報の鮮度: 定期的に更新されているか
  • 構造化データ: AIが理解しやすい形式で情報が整理されているか
  • 外部からの言及: 第三者のサイトから参照・引用されているか

保険代理店の場合、「○○県で創業30年の実績」「FP資格保有者が在籍」「顧客数1,000件以上」といった具体的な専門性・実績情報を、自社サイトだけでなく複数の媒体で一貫して発信することが効果的です。

エンティティとしての認識を高める

LLMOにおいて重要な概念に「エンティティ」があります。エンティティとは、AIが「固有の存在」として認識できる企業や人物、サービスのことを指します。

たとえば「トヨタ自動車」と聞けば、AIは即座に「日本の自動車メーカー、本社は愛知県、創業は1937年…」と関連情報を呼び出せます。これはトヨタが明確なエンティティとして認識されているからです。

地域の保険代理店がこの状態に到達するのは簡単ではありませんが、「○○市の保険代理店」という文脈で自社名が想起されるようになれば、LLMO対策は成功に近づきます。そのためには、地域名と自社名を組み合わせた情報発信を継続的に行い、AIに「この地域の保険といえばこの代理店」という関連性を学習させる必要があります。

保険代理店のための具体的なLLMO対策5ステップ

キーボードと人の手

ここからは、保険代理店が実際に取り組むべきLLMO対策を具体的に解説していきます。すべてを一度に実施する必要はなく、優先度の高いものから段階的に取り組んでいくことをお勧めします。

ステップ1: 自社情報の整理と統一

まず取り組むべきは、インターネット上に存在する自社情報の整理と統一です。AIは複数の情報源から情報を収集するため、情報が媒体ごとに異なっていると「信頼性が低い」と判断される可能性があります。

確認すべき情報としては、会社名(正式名称と略称)、所在地、電話番号、営業時間、代表者名、取扱保険会社、主要サービス内容などが挙げられます。自社サイト、Googleビジネスプロフィール、保険会社の代理店紹介ページ、業界ポータルサイト、SNSなど、あらゆる媒体で情報が一致しているかチェックしましょう。

特に「NAP情報」と呼ばれるName (名称)、Address(住所)、Phone(電話番号)の一貫性は極めて重要です。住所の表記が「1-2-3」と「1丁目2番3号」で揺れていたり、電話番号のハイフンの有無が異なっていたりすると、AIは別々の事業者と認識してしまう恐れがあります。

ステップ2: 専門性と信頼性を示すコンテンツの充実

AIに「保険の専門家」として認識されるためには、専門性を示すコンテンツを継続的に発信する必要があります。

効果的なコンテンツとしては、保険商品の選び方ガイド、地域特有のリスクに関する情報(災害リスク、交通事故統計など)、ライフステージ別の保険設計解説、保険金請求の実務ノウハウ、保険に関するよくある質問への回答などが挙げられます。

ポイントは、一般的な保険知識の解説にとどまらず、自社ならではの視点や地域に特化した情報を盛り込むことです。「○○市で起きた過去の災害事例から学ぶ火災保険の選び方」といったコンテンツは、AIにとっても「この代理店は○○市の保険事情に詳しい」という学習材料になります。

ステップ3: 構造化データの実装

構造化データとは、Webページの情報をAIや検索エンジンが理解しやすい形式で記述したものです。Schema.orgという標準規格に基づいて実装することで、AIに自社情報を正確に伝えることができます。

保険代理店が実装すべき構造化データには、Local Business (地域ビジネス情報)、InsuranceAgency(保険代理店情報)、FAQPage (よくある質問)、Review (口コミ・評価)などがあります。

技術的な実装が難しい場合は、Googleビジネスプロフィールの情報を充実させることから始めましょう。Googleビジネスプロフィールは構造化データと同様の役割を果たし、AIの情報収集対象にもなっています。

ステップ4: 外部メディアへの露出拡大

自社サイトの情報充実だけでは、AIに「信頼できる情報源」と認識させるのに限界があります。第三者のメディアやサイトから言及されることで、信頼性の評価は大きく高まります。

具体的な施策としては、地域メディアへのプレスリリース配信、業界メディアへの寄稿、地域イベントへの協賛 (イベントサイトでの紹介)、商工会議所などの団体への加盟(会員一覧への掲載)、保険関連のポータルサイトへの登録などが考えられます。

外部露出においても情報の一貫性は重要です。どの媒体でも同じ情報が掲載されていることで、AIは「複数の情報源で確認できる確かな情報」と判断しやすくなります。

ステップ5: 定期的な効果測定と改善

LLMO対策は一度実施して終わりではありません。定期的に効果を測定し、改善を重ねていく必要があります。

簡易的な効果測定方法として、主要な生成AI (ChatGPT、Gemini、Perplexityなど)に対して自社に関連するキーワードで質問し、回答に自社名が含まれるかを定期的にチェックすることをお勧めします。「○○市 保険代理店 おすすめ」 「○○市 火災保険 相談」といった質問を投げかけ、自社がどのように言及されているかを確認しましょう。

自社名が表示されない場合や、誤った情報が表示される場合は、情報発信の方法や内容を見直す必要があります。

LLMOとMEOの相乗効果 | 地域密着型代理店の勝ちパターン

メリット

保険代理店のような地域密着型ビジネスにとって、LLMOとMEO (Map Engine Optimization: Googleマップ最適化)を組み合わせることで大きな相乗効果が期待できます。

MEOがLLMOを強化する理由

Googleビジネスプロフィールは、AIが地域ビジネスの情報を収集する際の重要な情報源となっています。MEO対策によってGoogleビジネスプロフィールの情報を充実させ、口コミを蓄積することは、結果としてLLMOにも好影響を与えます。

特に口コミの蓄積は効果的です。「○○保険代理店は対応が丁寧で、ライフプランに合った提案をしてくれた」といった具体的な口コミが多数あれば、AIはその代理店を「顧客満足度が高い」と評価しやすくなります。口コミ内容は、AIの学習データとしても、リアルタイム検索の参照データとしても活用されるのです。

地域×保険のエンティティ構築

地域名と保険代理店としてのアイデンティティを結びつけることで、AIに対して強力なエンティティを構築できます。

具体的には、「○○市の保険のことなら△△保険代理店」というメッセージを一貫して発信し続けることが効果的です。自社サイト、Googleビジネスプロフィール、SNS、チラシ、名刺、地域イベントでの露出など、あらゆる接点でこのメッセージを繰り返すことで、AIはもちろん、地域住民の認知も高まっていきます。

株式会社トリニアスが提供するMEO primeは、こうした地域密着型ビジネスのMEO対策を専門的に支援するサービスです。2017年からサービスを開始し、累計5,000社以上の導入実績を持ち、上位表示達成率は96.2%を誇ります。

MEO primeの特徴は、専任コンサルタントによる伴走支援と、独自の分析ツールによる効果の可視化にあります。さらに、1エリア1業種1社限定という方針により、同じ地域の競合とバッティングしない独占的なサポートを受けることができます。

LLMO対策で注意すべき落とし穴

注意点

LLMO対策を進めるにあたり、陥りやすい落とし穴がいくつか存在します。効果を最大化するためには、これらの注意点を把握しておくことが重要です。

SEOを軽視しない

LLMOが注目されるなかで「SEOはもう古い」という言説を見かけることがありますが、これは正確ではありません。AIがリアルタイム検索で情報を収集する際、参照されるのはSEO評価の高いページが中心だからです。

SEMRUSHやミエルカの調査によると、AI検索への最適化 (LLMO/GEO)とSEO対策の内容には大きな重複があり、SEOの基本を押さえることがLLMO成功の土台となることが明らかになっています。SEOとLLMOは二者択一ではなく、両輪として取り組むべきものなのです。

過度な期待は禁物

現時点でAI検索からの流入はWebサイト全体の0.1%程度にとどまるという調査結果もあります。つまり、LLMO対策だけで劇的な集客増を期待するのは現実的ではありません。

ただし重要なのは「今後の伸び」です。生成AIの利用率は着実に増加しており、AI検索が情報収集の主流になる可能性は十分にあります。現時点で対策を始めておくことで、市場が本格的に動き出したときに先行者利益を得ることができるでしょう。

情報の正確性を最優先に

AIに引用されることを意識するあまり、誇張した情報や事実と異なる内容を発信することは避けなければなりません。保険業界は金融庁の監督下にあり、広告・表示に関する規制も存在します。

AIに引用された情報が事実と異なっていた場合、顧客からの信頼を失うだけでなく、コンプライアンス上の問題にも発展しかねません。LLMO対策においても、正確で誠実な情報発信を心がけましょう。

保険代理店のAI活用最前線 | 業界の動向を読む

LLMO対策を検討するにあたり、保険業界全体のAI活用動向を把握しておくことも有益です。業界の流れを理解することで、自社の取り組みの方向性が見えてきます。

保険会社のAI活用が加速

大手保険会社では生成AIの活用が急速に進んでいます。電通総研のレポートによると、2024年の国内保険会社における生成AI関連の取り組み件数は26件に達し、2023年の11件から大幅に増加しています。

具体的な事例として、三井住友海上とNECは保険照会応答に特化した大規模言語モデルを共同開発し、社内の生成AI基盤で活用を開始しています。東京海上日動は営業サポートツール「マーケットインナビ」を開発し、生成AIを活用して中小企業の経営課題抽出と解決策提案を行っています。

また、dotDataの技術を活用した三井住友海上の「MS1 Brain」は、全国約38,000の保険代理店の営業活動をAIで支援しており、導入代理店では契約成約率が3倍に増加したという成果も報告されています。

代理店が直面する課題と機会

一方で、保険代理店レベルでのAI活用はまだ限定的です。保険会社が開発した高度なAIツールが代理店向けに提供されるまでには時間がかかることが多く、代理店が自力でAI施策を展開するにはリソースの制約もあります。

しかし、LLMO対策は大規模な投資を必要とせず、情報発信の工夫と継続によって効果を出すことができます。保険会社のAIツールを待つのではなく、自社でできる施策から着手することで、AI時代の波に乗り遅れないようにすることが重要です。

今日から始めるLLMO対策チェックリスト

最後に、保険代理店がすぐに取り組めるLLMO対策のチェックリストをまとめます。

▼今すぐ確認・実施すべき項目

  • Googleビジネスプロフィールの情報は最新かつ正確か
  • 自社サイトとGoogleビジネスプロフィールのNAP情報は一致しているか
  • ChatGPTやGeminiで「○○市 保険代理店」と検索したとき、自社は表示されるか
  • 自社サイトに専門性を示すコンテンツ(保険選びのノウハウ、地域情報など)はあるか
  • 口コミを増やす仕組みは整っているか
  • 定期的に情報を更新する体制はあるか

すべてを一度に完璧にする必要はありません。まずはGoogleビジネスプロフィールの情報確認から始め、徐々に対策を広げていくことをお勧めします。

AI検索時代の集客は株式会社トリニアスにご相談ください

保険代理店を取り巻く情報収集環境は、生成AIの普及によって大きく変化しています。ChatGPTやGeminiで保険に関する質問をするユーザーが増えるなか、AIの回答に自社が含まれるかどうかは、今後の集客を左右する重要な要素となっていくでしょう。

LLMO対策は、早く始めるほど効果が蓄積されていきます。情報の一貫性、専門性の発信、外部露出の拡大といった施策は、一朝一夕で成果が出るものではありませんが、継続することで確実にAIからの評価は高まっていきます。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO primeを提供し、累計5,000社以上の地域ビジネスの集客をサポートしてきました。「知らない」をなくし、「愛される」店舗を増やすというミッションのもと、保険代理店を含む様々な業種の事業者様を支援しています。

AI検索時代のMEO対策、LLMO対策にお悩みの保険代理店様は、ぜひお気軽にご相談ください。専任のコンサルタントが、貴社の状況に合わせた具体的な施策をご提案いたします。

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「ChatGPTで結婚相談所を探したのに、うちの相談所が出てこない」。そんな経験をしたことはありませんか。

2024年8月から日本でもGoogleのAI Overview (AIによる概要)が本格的に導入され、ユーザーの情報収集行動は大きく変化しています。従来のSEO対策だけでは、ChatGPTやPerplexityといった生成AIの回答に自社の情報が表示されにくくなっているのが現状です。

結婚相談所の運営者にとって、見込み客がAIに「おすすめの結婚相談所は?」と質問したときに自社が紹介されるかどうかは、今後の集客を左右する重要な問題といえるでしょう。

本記事では、結婚相談所がLLMO (Large Language Model Optimization) 対策に取り組むべき理由から、具体的な実践方法までを詳しく解説します。5,000社以上の店舗集客を支援してきたトリニアスの知見をもとに、AI検索時代を勝ち抜くための戦略をお伝えしていきます。

LLMOとは何か | 結婚相談所が押さえるべき基礎知識

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやGoogle Gemini、 Perplexityなどの生成AIに自社の情報が引用・参照されやすくなるよう最適化する手法を指します。端的に表現すれば「生成AI版のSEO」といえるでしょう。

従来のSEOがGoogleやYahooの検索結果で上位表示されることを目指していたのに対し、LLMOはAIが生成する回答の中で自社情報が引用されることを目的としています。

SEOとLLMOの違いを理解する

SEOとLLMOは似て非なる施策であり、その違いを正しく理解することが対策の第一歩となります。

SEOでは検索結果のランキングが重視され、1位から10位までの順位争いが繰り広げられてきました。しかしLLMOでは、AIの回答に「引用されるか、されないか」という二択の世界になります。検索結果には10件以上のサイトが表示されますが、AIの回答で言及される情報源は限られており、その枠に入れるかどうかが勝負を分けるのです。

また、評価の軸も異なります。SEOではキーワードの出現頻度や被リンク数、ページ表示速度などの技術的要素が重視されてきました。一方でLLMOでは、コンテンツの文脈理解、情報の構造化度合い、引用価値の判断、情報源としての信頼性といった要素がより重要になってきています。

なぜ今、LLMOが注目されているのか

LLMOが注目を集める背景には、ユーザーの検索行動の変化があります。

Googleが2024年5月に米国で、同年8月に日本でAI Overviewを一般公開して以降、検索結果の最上部にAIが生成した回答が表示されるようになりました。ユーザーはWebサイトを訪問せずとも、検索ページ上で必要な情報を得られる環境が整ってきたのです。

さらに、ChatGPTやPerplexityなどの生成AIを情報収集に活用するユーザーも増加しています。特に若年層を中心に、従来の検索エンジンではなくAIに直接質問するスタイルが広まりつつあり、企業のWebマーケティング戦略にも変革が求められています。

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

結婚相談所がLLMO対策に取り組むべき理由

メリット

結婚相談所という業態は、LLMO対策との親和性が非常に高いといえます。その理由は以下の通りです。

婚活市場における検索行動の変化

矢野経済研究所の調査によると、2024年のブライダル関連市場規模(主要6分野計)は約1兆8,448億円と見込まれています。結婚相談所・仲介業サービス市場も一定の規模を維持しており、オンラインとオフラインを組み合わせたハイブリッド型のサービスが主流になりつつあります。

婚活を検討するユーザーの多くは、まず情報収集から始めます。「○○県結婚相談所 おすすめ」 「30代婚活どこがいい」といったキーワードで検索し、比較検討を行うのが一般的な流れでした。

しかし最近では、「私に合った結婚相談所を教えて」「年収600万円の35歳男性が成婚しやすい結婚相談所は?」といったより具体的で複雑な質問をAIに投げかけるユーザーが増えてきています。AIはこうした質問に対して、条件に合致する複数の選択肢を提示し、それぞれの特徴を比較しながら回答を生成します。

高関与商材としての特性

結婚相談所は、いわゆる「高関与商材」に分類されます。入会金や月会費、成婚料などを含めると数十万円から100万円以上の費用がかかることも珍しくなく、ユーザーは慎重に情報を集めて意思決定を行います。

高関与商材の場合、ユーザーは複数の情報源を比較し、口コミや評判、実績データなどを総合的に判断します。AIに質問した際に自社の情報が回答に含まれていれば、検討候補に入る可能性が高まるでしょう。逆に、AIの回答に一切触れられなければ、そもそも比較検討の土俵にすら上がれないという事態になりかねません。

地域密着型ビジネスとしての強み

多くの結婚相談所は特定のエリアを中心に活動しており、地域に根ざしたサービスを提供しています。地域密着型のビジネスは、LLMOにおいて独自の強みを発揮できる可能性があります。

「福岡で評判の良い結婚相談所」「名古屋駅周辺で相談しやすい婚活サービス」といった地域を含む質問に対して、AIは地元で実績のある事業者の情報を優先的に参照する傾向があります。全国展開の大手だけでなく、地域で信頼を積み重ねてきた中小の相談所にも、AIに選ばれるチャンスが開かれているのです。

結婚相談所のLLMO対策 | 具体的な7つの施策

キーボードと人の手

ここからは、結婚相談所がすぐに取り組めるLLMO対策を7つ紹介します。SEO対策と重なる部分も多いですが、AIに選ばれるための視点を加えながら解説していきます。

1. E-E-A-Tを高めるコンテンツ設計

Googleが重視するE-E-A-T(Experience:経験、Expertise: 専門性、Authoritativeness:権威性、Trustworthiness: 信頼性)は、LLMO対策においても重要な指標となります。

結婚相談所の場合、以下のような情報を充実させることでE-E-A-Tを高められます。

▼E-E-A-Tを高める具体的な取り組み

  • 経験(Experience): 成婚者の声やインタビュー、カウンセラー自身の婚活経験談など、実体験に基づくコンテンツ
  • 専門性(Expertise): 婚活のノウハウ記事、業界動向の分析、マッチングに関する専門知識の発信
  • 権威性(Authoritativeness) : メディア掲載実績、業界団体への加盟、受賞歴などの客観的評価
  • 信頼性(Trustworthiness) :会社概要、所在地、連絡先の明記、プライバシーポリシーの整備

特に「経験」の部分は、AIが回答を生成する際の重要な情報源となります。成婚実績やユーザーの声を具体的な数字とともに掲載することで、AIが引用しやすい情報を提供できるでしょう。

2. 構造化データの実装

構造化データ (Schema.org)を適切に実装することで、AIがコンテンツの意味を正確に理解しやすくなります。結婚相談所のサイトで活用できる主な構造化データには、Local Business (地域ビジネス)、FAQPage (よくある質問)、Review (レビュー)、Organization(組織情報)などがあります。

特にFAQPageの構造化データは、ユーザーがAIに質問した際の回答ソースとして参照されやすい傾向があります。「入会から成婚までの流れは?」 「料金体系はどうなっていますか?」といったよくある質問とその回答を構造化データとしてマークアップしておくことで、AIに選ばれる確率を高められるでしょう。

3. 明確な情報提供と数値データの活用

AIは曖昧な表現よりも、具体的で明確な情報を好む傾向があります。「多くの方が成婚しています」といった抽象的な表現ではなく、「2024年の成婚者数は○○組」「成婚率○○%」といった具体的な数値を示すことが重要です。

プリンストン大学などの研究チームが実施した調査では、高品質な情報源からの引用や出典の追加により、AI検索での表示率が30~40%向上したという結果が報告されています。自社の実績データや、公的機関・業界団体が発表している統計情報を引用することで、AIからの信頼性評価を高められる可能性があります。

4. llms.txtの設置

llms.txtは、AIに対してサイトの概要や提供する情報を伝えるためのファイルです。robots.txtがクローラーに対する指示書であるのと同様に、llms.txtはAIに対する「自己紹介文」のような役割を果たします。

llms.txtには、サイトの目的、提供するサービスの概要、主要なコンテンツの説明などを記載します。WordPressを使用している場合は、専用のプラグイン (Website LLMs.txtやLLMs.txt Generatorなど)を活用することで、比較的容易に実装できるでしょう。

ただし、llms.txtはまだ発展途上の規格であり、すべての生成AIが対応しているわけではありません。将来を見据えた先行投資として捉え、SEOの基本施策と並行して取り組むことをお勧めします。

5. FAQコンテンツの充実

AIは質問に対する回答を生成する際、FAQ形式のコンテンツを参照しやすい傾向があります。結婚相談所に関するよくある質問を網羅的にカバーし、それぞれに対して的確な回答を用意しておくことが効果的です。

FAQコンテンツを作成する際は、以下のポイントを意識しましょう。

まず、質問文を自然な言葉で記述することが大切です。「料金について」ではなく「結婚相談所の料金はどのくらいかかりますか?」のように、実際にユーザーがAIに投げかけるような形式にします。

次に、回答は結論から述べることを心がけてください。長々と前置きを書くのではなく、最初の1~2文で質問への答えを明示し、その後に詳細な説明を加えるという構成が理想的です。

また、関連する質問同士をグルーピングすることも有効です。「料金に関するQ&A」 「サービス内容に関するQ&A」 「成婚までの流れに関するQ&A」のように、カテゴリ分けして整理することで、AIが情報を体系的に理解しやすくなります。

6. ブランド認知度の向上

世界的なSEOコンサルタントのリリー・レイ氏は、ブランドの検索数と大規模言語モデルに登場する頻度には強い相関があると指摘しています。つまり、多くの人に「この分野ならあのブランド」と認識されている企業ほど、AIの回答でも言及されやすいということです。

結婚相談所のブランド認知度を高めるためには、プレスリリースの配信、メディアへの露出、SNSでの情報発信、セミナーやイベントの開催など、多角的なアプローチが求められます。

ある調査では、月1回以上プレスリリースを配信している企業は、AI検索での言及頻度が通常の3.2倍になるという結果も出ています。新サービスの開始や成婚実績の発表など、ニュース価値のある情報を定期的に発信することで、AIに認識される機会を増やせるでしょう。

7. 被リンク・サイテーションの獲得

他のWebサイトからのリンク(被リンク)や、リンクを伴わない言及 (サイテーション)は、SEOだけでなくLLMOにおいても重要な評価要素となります。

結婚相談所が被リンクを獲得するための有効な方法として、地域の情報サイトやポータルサイトへの掲載、婚活関連メディアへの寄稿、業界団体のディレクトリへの登録などが挙げられます。また、自社サイト内で有益な情報(婚活のノウハウ、統計データの分析など)を発信し、他サイトから自然にリンクされる状態を目指すことも大切です。

サイテーションについては、Googleビジネスプロフィール (旧Googleマイビジネス)への正確な情報登録が基本となります。店舗名、住所、電話番号(NAP情報)を各種ディレクトリサイトで統一しておくことで、AIがエンティティ(固有の存在)として認識しやすくなります。

LLMO対策の効果測定と継続的な改善

LLMO対策に取り組む際、効果測定の難しさは避けて通れない課題です。従来のSEOであれば検索順位やオーガニック流入数を指標にできましたが、LLMOではAIの回答に自社情報が含まれているかどうかを定量的に測定する確立された方法がまだありません。

現状で可能な効果測定の方法

完璧な測定方法は存在しないものの、いくつかのアプローチで間接的に効果を把握することは可能です。

1つ目は、主要なAIツールでの表示確認です。ChatGPT、Google Gemini、 Perplexityなどで「○○(地域名) 結婚相談所 おすすめ」といったクエリを定期的に実行し、自社が言及されるかどうかをチェックします。手間はかかりますが、最も直接的な確認方法といえるでしょう。

2つ目は、Google Analytics 4 (GA4)での流入分析です。参照元が「direct / none」となっているセッションの増加傾向や、特定のページへの直接流入の変化を観察することで、AI経由のトラフィックを推定できます。AIの回答からリンクをクリックした場合、参照元が特定されないケースが多いためです。

3つ目は、ブランド検索数の推移を追うことです。Google Search Consoleで自社名を含むクエリの検索回数を確認し、その増減を観察します。AIの回答で自社が言及されれば、その後にブランド名で検索するユーザーが増える可能性があるためです。

SEOとの併用が前提

LLMOに取り組む際に忘れてはならないのは、SEOとの関係性です。GoogleのAI Overviewは、既存のSEO評価が高いページを優先的に参照する傾向があります。つまり、LLMOはSEOの代替ではなく、SEOを土台とした上積みの施策と捉えるべきでしょう。

Google公式も「AI機能とウェブサイト」のドキュメントで、SEOのベストプラクティスは引き続きAI機能でも有効であり、AI Overviewに表示されるための追加要件はないと明言しています。基本的なSEO対策をしっかりと行いながら、LLMO特有の施策を上乗せしていくアプローチが現実的です。

中長期的な視点での取り組み

LLMOは発展途上の分野であり、各AIの仕様やアルゴリズムは頻繁に更新されています。短期的な成果を追い求めるのではなく、中長期的な視点で継続的に取り組むことが重要です。

「対策方法が確立されていない」 「効果測定が難しい」という特性があるからこそ、早期に着手した企業が先行者利益を得られる可能性があります。2025年時点で本格的にLLMO対策を実施している結婚相談所はまだ少数派であり、今から取り組み始めることで競合との差別化を図れるチャンスがあるといえるでしょう。

LLMO対策を行う際の注意点

注意点

LLMO対策に取り組む際には、いくつかの注意点を押さえておく必要があります。

AIに最適化しすぎないこと

LLMOを意識するあまり、AIが理解しやすい機械的な文章に偏ってしまうと、人間の読者にとっては読みにくいコンテンツになってしまう危険性があります。

結婚相談所のサイトを訪れるのは、婚活に悩みを抱えた生身の人間です。その方々の心に響くコンテンツでなければ、仮にAIに引用されたとしても、最終的な成約にはつながりません。人間にとって価値があり、かつAIにも理解されやすいコンテンツを目指すバランス感覚が求められます。

誤った情報の拡散リスク

AIは時として誤った情報を生成することがあり、これは「ハルシネーション」と呼ばれています。自社サイトに正確な情報を掲載していても、AIが誤って解釈して伝える可能性はゼロではありません。

定期的にAIでの表示内容をモニタリングし、誤った情報が流布されていないか確認することも大切です。万が一、事実と異なる内容がAIの回答に含まれている場合は、自社サイトの情報を更新したり、より明確な表現に修正したりすることで、将来的な改善につなげられる可能性があります。

費用対効果の見極め

LLMO対策には、構造化データの実装、コンテンツの充実、プレスリリース配信など、一定のコストが発生します。効果測定が難しい施策であるだけに、投資対効果を慎重に見極める必要があります。

まずはSEO対策の延長線上でできる施策(E-E-A-Tの強化、FAQコンテンツの充実など)から着手し、段階的に範囲を広げていくアプローチが現実的でしょう。外部の専門家に依頼する場合も、実績やノウハウを確認したうえで、自社の予算やリソースに見合った対策を選択することが重要です。

結婚相談所のLLMO対策はMEOとの連携が効果的

ぴっくりマーク

結婚相談所のような地域密着型ビジネスでは、LLMO対策とMEO (Map Engine Optimization: Googleマップ最適化)対策を連携させることで、より高い効果が期待できます。

MEOがLLMOに与える影響

GoogleのAI Overviewは、Googleマップの情報を参照して回答を生成することがあります。「○○駅近くの結婚相談所」といったローカルクエリでは、Googleビジネスプロフィールに登録された情報がAIの回答に反映される可能性が高まるのです。

また、Googleビジネスプロフィールで収集した口コミは、AIが信頼性を判断する際の参考情報となります。高評価の口コミが多く集まっている相談所は、AIから「ユーザーに推奨できる信頼性の高い事業者」と認識されやすくなるでしょう。

MEO対策の基本を押さえる

LLMO対策の効果を最大化するためにも、MEO対策の基本はしっかりと押さえておきたいところです。具体的には、Googleビジネスプロフィールへの正確な情報登録、写真や動画の充実、投稿機能を活用した情報発信、口コミへの返信対応などが挙げられます。

特に口コミは、潜在顧客の意思決定に大きな影響を与える要素です。良い口コミを自然に増やす仕組みを構築しつつ、寄せられた口コミには丁寧に返信することで、ユーザーとの信頼関係を築いていくことが大切です。

AI検索時代の結婚相談所集客は株式会社トリニアスにご相談ください

ここまで、結婚相談所がLLMO対策に取り組むべき理由と具体的な施策について解説してきました。AI検索の普及により、ユーザーの情報収集行動は確実に変化しています。この変化に対応できるかどうかが、今後の集客を左右する重要な分岐点となるでしょう。

とはいえ、LLMO対策は専門的な知識が必要であり、自社だけで取り組むにはハードルが高いと感じる方も多いかもしれません。

マケスクを運営する株式会社トリニアスでは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の店舗集客を支援してきました。上位表示達成率96.2%という実績を背景に、地域ビジネスのWeb集客に関する豊富なノウハウを蓄積しています。

▼株式会社トリニアスの主なサービス

  • MEO prime: Google マップ最適化による集客支援(上位表示達成率96.2%)
  • SNS prime: Instagram運用代行による認知拡大
  • HP prime: 集客導線を意識したWebサイト制作
  • Survey prime: 口コミ管理・改善ツール

トリニアスの強みは、MEOを起点としながらも、SEO、SNS運用、ホームページ制作など、総合的なWeb集客ソリューションをワンストップで提供できる点にあります。LLMO対策についても、SEOやMEOとの連携を踏まえた最適な施策をご提案可能です。

「AIに選ばれる結婚相談所」を目指したい、集客の新しい可能性を探りたいとお考えでしたら、ぜひ一度ご相談ください。貴社の状況をヒアリングしたうえで、実現可能な施策から段階的に取り組むプランをご提案いたします。

まとめ

本記事では、結婚相談所がLLMO対策に取り組むべき理由と、具体的な7つの施策について解説しました。

LLMOは「生成AI版のSEO」とも呼ばれ、ChatGPTやGoogle AI Overviewなどの生成AIに自社情報が引用されることを目指す新しい最適化手法です。高関与商材である結婚相談所は、ユーザーが複数の情報源を比較検討する傾向が強いため、AIの回答に含まれるかどうかが集客に大きく影響する可能性があります。

具体的な対策としては、E-E-A-Tを高めるコンテンツ設計、構造化データの実装、明確な数値データの活用、llms.txtの設置、FAQコンテンツの充実、ブランド認知度の向上、被リンク・サイテーションの獲得の7つを紹介しました。

LLMOはまだ発展途上の分野であり、効果測定の難しさや技術的な複雑さという課題も存在します。しかし、SEOの基本を土台としつつ、中長期的な視点で継続的に取り組むことで、競合との差別化を図れるチャンスが広がっています。

AI検索時代の到来を前向きに捉え、今からできる施策に一歩ずつ取り組んでいきましょう。

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「不動産買取の会社を探しているお客様に、もっと見つけてもらいたい」 「ChatGPTで不動産会社を調べる人が増えているらしいけど、何か対策できることはあるのだろうか」

こうした悩みを抱えている不動産買取業者が増えています。背景にあるのは、ユーザーの情報収集行動の急激な変化です。野村総合研究所の調査によると、2024年9月時点で日本におけるChatGPTの利用率は20.4%に達し、特に不動産のような高額な意思決定を伴う分野では「まずAIに相談する」という行動パターンが定着しつつあります。

従来のSEO対策だけでは、AI検索時代の集客競争を勝ち抜くことが難しくなってきました。そこで注目されているのがLLMO (Large Language Model Optimization:大規模言語モデル最適化)という新しいマーケティング手法です。

この記事では、不動産買取業者がLLMO対策に取り組むべき理由から、具体的な施策、そして成果を出すためのポイントまで、実務に落とし込める形で解説します。AI時代の集客戦略を構築するためのヒントとしてご活用ください。

LLMOとは何か | 不動産買取業者が知っておくべき基礎知識

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略称で、日本語では大規模言語モデル最適化と訳されます。ChatGPT、Gemini、Perplexityといった生成AIに自社の情報を正しく認識させ、ユーザーへの回答に引用・参照されることを目指す施策全般を指します。

従来のSEOがGoogleなどの検索エンジンで上位表示を目指すものであったのに対し、LLMOはAIの回答に自社情報が含まれることを重視します。両者は目的も評価基準も異なりますが、「質の高いコンテンツを発信する」という点では重なる部分も多く、並行して取り組むことが理想的とされています。

SEOとLLMOの決定的な違い

SEOとLLMOには、いくつかの重要な違いがあります。まず最適化の対象が異なります。SEOは検索エンジンのアルゴリズムに働きかけるのに対し、LLMOは大規模言語モデルの情報選択プロセスに働きかけます。

評価される要素も異なります。SEOではキーワード最適化や被リンク獲得が重視されますが、LLMOでは文章の意味の明確さ、情報の構造化、AIから見た理解のしやすさが重要視されます。また、成果の測定方法も違いがあり、SEOは検索順位やクリック率で測定するのに対し、LLMOはAIによる引用率や引用内容の正確性で測定します。

ただし、AIに引用されやすいページには既に検索順位が高いページが多いという傾向も確認されています。SEOの基盤がしっかりしていれば、LLMO対策もスムーズに進められるということです。

AIはどのように情報を選んでいるのか

生成AIが回答を作成する際、どのような情報源を引用するかには一定の傾向があります。AIが引用元として選ぶ際に重視する要素として、以下のようなものが挙げられています。

まず統計や定量的データの含有です。「約5,000社の導入実績」「成約率96.2%」のように具体的な数字で裏付けられた情報は、AIにとって引用しやすいコンテンツとなります。次に情報の構造化が重要です。見出しごとに内容が区切られ、段落が短く、主語と述語の対応が取れている文章をAIは好みます。

また、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の高さも重要な要素です。誰が書いたのか、どのような実績があるのかが明確なコンテンツは、AIにとっても信頼できる情報源として認識されやすくなります。

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

不動産買取業界でLLMO対策が急務となっている理由

ぴっくりマーク

不動産買取という業態は、LLMO対策の恩恵を特に受けやすい分野の一つです。その理由を具体的に見ていきましょう。

ユーザーの情報収集行動が「検索」から「質問」へ変化している

不動産の売却を検討するユーザーの行動パターンが変わりつつあります。従来は「不動産買取 ○○市」のようなキーワードで検索していたユーザーが、今では「相続した実家を早く売りたいのですが、どんな方法がありますか」 「築40年の戸建てでも買い取ってもらえる会社はありますか」といった自然言語での質問をAIに投げかけるようになっています。

2025年2月時点でChatGPTの週間アクティブユーザー数は世界全体で約4億人に達しており、日本でも約600万人がChatGPTを利用しているとされています。不動産売却のように高額な意思決定を伴う場面では、「まずAIに相談して情報を整理する」という行動が当たり前になりつつあるのです。

Google検索にもAI回答が表示されるようになった

Google検索では、AI Overviewsの導入により検索結果の最上部にAIが生成した要約が表示されるようになりました。ユーザーが質問を入力すると、AIが複数の情報源をまとめて主要な情報をその場で提供するため、リンクをクリックせずに離脱する「ゼロクリックリサーチ」が増加しています。

ある調査によると、Googleの検索結果の約13%がAIによる要約表示に置き換わり、従来の検索からのクリック数は34%減少しているというデータもあります。Search Engine Landの報告では、2024年10月から12月にかけてGoogle検索のシェアが2015年以来初めて90%を連続して下回りました。AIを使った情報収集が急速に広まっている証左といえるでしょう。

不動産買取は「比較検討型」の典型業種

不動産買取は、ユーザーが複数の選択肢を比較検討してから意思決定する「比較検討型」の業種に分類されます。買取価格、対応エリア、手続きの速さ、会社の信頼性など、多くの要素を天秤にかけて判断するため、情報収集の段階でAIに相談するユーザーが多いのが特徴です。

「この地域で実績のある不動産買取会社を教えて」「古い家でも高く買い取ってもらうコツは」といった質問に対し、AIの回答に自社の情報が含まれていれば、それだけで大きなアドバンテージとなります。逆に、競合他社の情報ばかりがAIに引用されていれば、見込み客との接点を失ってしまう可能性があります。

業界内でのLLMO対策はまだ進んでいない

LLMO対策の認知度や取り組み状況を調査した結果によると、SEO対策に関わっている方やブログ記事作成で生成AIを使っている方でも、LLMOやAIOという用語についての認知度はまだ高くありません。不動産業界においても、LLMO対策に本格的に取り組んでいる企業は少数派です。

今この時点でLLMO対策に着手すれば、競合より一歩も二歩も先に進むことができます。「3年後にやっておけばよかった」と後悔する企業が続出することが予想されるなか、先行者利益を得られるタイミングは今しかありません。

不動産買取業者が今すぐ実践すべきLLMO対策7選

キーボードと人の手

ここからは、不動産買取業者が取り組むべき具体的なLLMO対策を解説します。すぐに着手できるものから、中長期的に取り組むべきものまで、優先度を意識しながら進めていきましょう。

1. E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を高める

AIが情報を選ぶ際に最も重視するのが、E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)です。不動産買取業者としてのE-E-A-Tを高めるには、以下のような取り組みが効果的です。

「経験」を示すには、実際の買取事例や成約データを公開することが有効です。「築45年の木造住宅を2週間で買取成約」「相続物件を遠方のオーナー様に代わってスムーズに売却」といった具体的なストーリーは、AIにとっても引用しやすい情報となります。

「専門性」を示すには、相続物件、空き家、古家付き土地など、自社が得意とする分野を明確にし、その分野に関する深い知見を発信します。「事故物件の買取に関するよくある疑問」 「再建築不可物件の評価ポイント」など、ニッチなテーマで専門性をアピールすることが重要です。

「権威性」と「信頼性」については、会社概要ページに代表者の経歴、宅地建物取引業の免許番号、所属団体、これまでの買取実績数などを明記します。数字で示せる実績があれば、必ず記載しましょう。

2. 構造化データを実装する

構造化データとは、Webページの内容を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述したものです。不動産買取業者が優先的に実装すべき構造化データには、FAQスキーマLocal BusinessスキーマOrganizationスキーマがあります。

FAQスキーマは「よくある質問」ページに実装することで、AIが質問と回答の形式を正確に認識できるようになります。「不動産買取と仲介の違いは何ですか」 「買取価格の相場はどのくらいですか」といったQ&Aを構造化データとして設定しておけば、AIがユーザーの質問に回答する際の参照元として選ばれやすくなります。

Local Businessスキーマには、会社名、住所、電話番号、営業時間、対応エリアなどの基本情報を設定します。地域に根差した不動産買取業者であれば、この情報がAIによるローカル検索結果に反映される可能性が高まります。

3. FAQコンテンツを充実させる

AIはユーザーからの「質問」に対して回答を生成するため、FAQ形式のコンテンツは極めてLLMO効果が高いとされています。不動産買取に関して、ユーザーが抱きやすい疑問を網羅的にカバーしましょう。

作成すべきFAQの例として、買取の基本的な仕組みに関するもの(買取と仲介の違い、買取価格の決まり方など)、物件の状態に関するもの(古い家、雨漏り、シロアリ被害があっても買取可能かなど)、手続きに関するもの(必要書類、所要日数、税金など)、特殊なケースに関するもの(相続、離婚、住み替えなど)が挙げられます。

FAQを作成する際は、質問を自然な言葉で表現し、回答は結論から始めて具体的な説明を加える形式が効果的です。「はい、可能です。当社では築50年以上の物件でも買取実績があり、2023年には○○件の古家を買い取りました」のように、具体的な数字を含めると信頼性が増します。

4. 一次情報(独自の情報)を発信する

AIが特に価値を置くのが、他のサイトには掲載されていない一次情報です。不動産買取業者だからこそ持っている独自のデータや知見を積極的に発信しましょう。

たとえば、自社の買取実績に基づく地域別・築年数別の買取価格傾向、買取成約までの平均日数の推移、お客様アンケートの集計結果、スタッフが現場で感じている市況の変化などは、他社には真似できないオリジナルコンテンツとなります。

「当社の2024年度データによると、○○市の築30年以上の戸建て買取価格は前年比○%上昇しました」といった情報は、AIにとって非常に引用しやすいコンテンツです。自社でデータを蓄積し、定期的に発信する仕組みを整えましょう。

5. 地域情報と自社の強みを結びつける

不動産買取は地域性の強いビジネスです。対応エリアの地域情報と自社の専門性を結びつけたコンテンツを作成することで、ローカルなAI検索でも選ばれやすくなります。

「○○市の不動産市況と買取動向」 「○○区で空き家を売却するときのポイント」「○○沿線の築古物件、買取と仲介どちらがお得?」といったテーマで、地域に特化した情報を発信します。地元の再開発計画、人口動態、公示地価の推移なども織り交ぜながら、地域の不動産事情に詳しい会社としてのポジションを確立しましょう。

6. サイテーション (引用・言及)を獲得する

サイテーションとは、他のWebサイトやSNSで自社の名前やサービスが言及されることを指します。AIは信頼性の高い情報源を選ぶ際、サイテーションの量と質を参考にしていると考えられています。

サイテーションを獲得するには、業界メディアへの寄稿、プレスリリースの配信、地域のビジネス団体での活動、セミナーやイベントの開催などが有効です。また、Googleビジネスプロフィールへの口コミも重要なサイテーションの一つです。買取成約後のお客様に口コミ投稿を依頼し、第三者からの評価を蓄積しましょう。

7. 情報を最新の状態に保つ

AIは情報の鮮度も重視しています。古い情報がそのまま掲載されていると、AIからの評価が下がる可能性があります。定期的にコンテンツを更新する運用体制を整えましょう。

具体的には、買取事例ページへの新規事例の追加(月1回以上が理想)、FAQの内容見直し(税制改正や法改正に対応)、会社概要の実績数値更新(年度ごと)、ブログやコラムの定期投稿(週1回程度)などが挙げられます。

更新日を明示することも重要です。「最終更新:2025年12月」のように記載があると、AIは情報が最新であることを認識しやすくなります。

LLMO対策に取り組むメリット

メリット

不動産買取業者がLLMO対策に取り組むことで、具体的にどのようなメリットが得られるのでしょうか。

新たな顧客層にアプローチできる

従来のSEO対策では接点を持てなかった層に、LLMO対策を通じてリーチできるようになります。特にAIを使いこなす若年層や、情報収集に時間をかけたくない忙しいビジネスパーソンは、検索エンジンよりもAIに質問する傾向が強まっています。

相続で突然不動産を引き継いだ方、転勤で急いで自宅を売却したい方など、「早く信頼できる情報を得たい」というニーズを持つユーザーとの接点を増やすことができます。

企業のブランディングと信頼性が向上する

AIの回答に自社の情報が引用されることは、一種の「お墨付き」として機能します。「ChatGPTでおすすめの買取会社を聞いたら、○○会社が出てきた」という口コミは、それだけで信頼性の証明になります。

また、LLMO対策の過程で作成したE-E-A-Tの高いコンテンツは、AIに引用されるだけでなく、直接サイトを訪れたユーザーの信頼獲得にも貢献します。専門性の高い情報を発信し続けることで、業界内でのポジショニングも向上するでしょう。

広告費に依存しない集客が可能になる

不動産買取業界では、一括査定サイトへの掲載料や、リスティング広告への出稿費用が年々高騰しています。LLMO対策によってAI検索からの流入を獲得できれば、広告費に依存しない集客チャネルを構築できます。

一度AIに「信頼できる情報源」として認識されれば、継続的に引用される可能性が高まります。コンテンツは企業の資産として蓄積され、長期的な集客効果を発揮し続けます。

LLMO対策に取り組む際の注意点

注意点

LLMO対策には多くのメリットがある一方で、いくつかの注意点も存在します。取り組みを始める前に把握しておきましょう。

短期的な効果は出にくい

LLMO対策は、リスティング広告のように出稿した翌日から効果が出るものではありません。AIがコンテンツを認識し、引用元として選ぶようになるまでには一定の時間がかかります。最低でも3~6ヶ月は継続して取り組む覚悟が必要です。

ただし、LLMO対策の過程で作成したコンテンツはSEO効果も期待できるため、まったくの無駄になることはありません。中長期的な視点で投資対効果を評価しましょう。

専門的な知識とスキルが必要になる

構造化データの実装やE-E-A-Tを意識したコンテンツ作成には、一定の専門知識が求められます。社内にWebマーケティングの担当者がいない場合は、外部の専門家に相談することも検討すべきでしょう。

LLMO対策の外注費用は、診断サービスで数万円~、継続的なコンサルティングで月額数十万円程度が相場とされています。自社のリソース状況に応じて、どこまでを外注するかを明確にしておくことが重要です。

AIのアルゴリズム変動による影響を受ける可能性がある

生成AIは日々進化しており、情報の選び方も変化する可能性があります。現時点でAIに評価されている施策が、将来も同様に効果を発揮するとは限りません。

ただし、「ユーザーにとって価値のある情報を、わかりやすく発信する」という本質は変わらないでしょう。小手先のテクニックに頼るのではなく、本質的な価値提供を心がけることが、アルゴリズム変動に左右されない強固な基盤を作ります。

情報の正確性には細心の注意を払う

AIに引用されたいからといって、誇張表現や不正確な情報を発信することは厳禁です。特に不動産取引に関する法的な事項(契約、税金、権利関係など)については、宅地建物取引業法や関連法令に則った正確な情報を記載する必要があります。

不正確な情報がAIに引用され、それを信じたユーザーが損害を被った場合、レピュテーションリスクは計り知れません。一次情報の出典を明記し、専門的な内容は必ず社内の有資格者がチェックする体制を整えましょう。

不動産買取のLLMO対策でよくある質問

クエスチョン

LLMO対策は自社でできる? 外注すべき?

基本的なコンテンツ作成やFAQの整備は自社でも取り組めます。ただし、構造化データの実装やセマンティックHTMLへの対応など、技術的な内部対策については専門家のサポートを受けた方が効率的です。

まずは自社でできる範囲から着手し、成果を見ながら外注の範囲を広げていくアプローチがおすすめです。戦略設計のみコンサルティングを受け、コンテンツ制作は社内で行うという分担も有効でしょう。

効果が出るまでの期間はどれくらい?

AIに自社の情報が引用されるようになるまでには、早くても3ヶ月、一般的には6ヶ月~1年程度の期間を見込んでおく必要があります。SEO対策と同様、じっくりと腰を据えて取り組むべき施策です。

なお、LLMO対策の効果測定には、従来のSEO指標(検索順位、クリック率など)に加えて、「AI Overviewでの引用回数」 「AI経由のサイト流入数」 「AIの回答内でのブランド名言及数」などを追跡することが推奨されます。

SEOとLLMOは同時に進める必要がある?

はい、両方を並行して進めることが理想的です。現時点ではまだGoogle検索からの流入が大多数を占めるため、SEOを疎かにすることはできません。一方で、AI検索の利用者は今後も増え続けることが予想されるため、LLMOへの投資も必要です。

幸い、SEOとLLMOには共通する要素も多くあります。「質の高いコンテンツを作る」「情報を構造化する」 「E-E-A-Tを高める」といった施策は、両方に効果を発揮します。両輪で取り組むことで、相乗効果を生み出せるでしょう。

どんな情報がAIに引用されやすい?

AIが引用しやすい情報には、いくつかの特徴があります。まず、結論が明確で、情報が整理されている文章です。複雑な言い回しよりも、誰が読んでも理解しやすい平易な言葉で書かれたコンテンツが好まれます。

また、具体的な数字や事例を含む情報も引用されやすい傾向があります。「当社では年間○○件の買取実績があります」 「○○市の築30年以上の戸建て平均買取価格は○○万円です」といった定量的なデータは、AIにとって信頼性の高い情報として認識されます。

逆に、「すごい」 「人気がある」といった主観的な表現や抽象的な文章は引用されにくいとされています。事実と意見を区別し、根拠を数字や出典とセットで提示することを心がけましょう。

AI時代の不動産買取集客はプロに相談を | マケスクを運営するトリニアスのご紹介

上昇

LLMO対策は、SEO対策と同様に継続的な取り組みが必要な施策です。「何から始めればいいかわからない」「社内にリソースがない」という場合は、専門家に相談することをおすすめします。

この記事を掲載している「マケスク」は、株式会社トリニアスが運営するデジタルマーケティングの専門メディアです。トリニアスでは2017年よりMEO (Googleマップ最適化)対策サービス「MEO prime」を提供しており、累計5,000社以上の導入実績96.2%の上位表示達成率を誇ります。

不動産業界のクライアント様も多数サポートしており、地域密着型ビジネスの集客ノウハウを豊富に蓄積しています。MEO対策で培った知見を活かし、LLMO時代に求められる「AIに選ばれる情報発信」についてもご相談いただけます。

▼株式会社トリニアスの特徴

  • 2017年提供開始のMEO対策サービス「MEO prime」を展開
  • 累計導入企業数5,000社以上、上位表示達成率96.2%
  • 不動産・買取店・クリニックなど幅広い業種に対応
  • 専任コンサルタントによる伴走型サポート
  • MEO SNS × HP制作まで一貫した集客支援が可能

「AI検索時代の集客戦略を見直したい」 「LLMO対策の第一歩を踏み出したい」とお考えの不動産買取業者様は、ぜひお気軽にお問い合わせください。貴社の状況をヒアリングした上で、最適な施策をご提案いたします。

まとめ

AI検索の普及により、不動産買取業界の集客環境は大きく変化しています。ChatGPTをはじめとする生成AIの利用者は急増しており、「まずAIに相談する」という行動パターンは今後ますます一般化していくでしょう。

LLMO(大規模言語モデル最適化)は、こうした変化に対応するための新しいマーケティング手法です。E-E-A-Tの強化、構造化データの実装、FAQコンテンツの充実、一次情報の発信など、取り組むべき施策は多岐にわたりますが、まずは自社でできる範囲から着手することが重要です。

LLMO対策はまだ黎明期にあり、本格的に取り組んでいる不動産買取業者は少数派です。今このタイミングで動き出せば、先行者利益を得られる可能性は十分にあります。AI時代の集客競争を勝ち抜くために、ぜひLLMO対策を検討してみてください。

お問い合わせ・ご相談はこちら

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Instagram・LINE・HP/LP制作に関しては、
当メディアの運営会社 株式会社トリニアスにご相談ください。

「ChatGPTで工務店を探す人が増えている」という話を耳にしたことはないでしょうか。野村総合研究所の調査によると、2024年9月時点でChatGPTの利用率は20.4%に達し、前年から5ポイント上昇しています。さらに2025年3月の日本リサーチセンターの調査では、生成AI全体の利用率が27.0%まで拡大しました。

住宅購入を検討する見込み客の中にも、「○○市でおすすめの工務店は?」「注文住宅の相場はいくら?」といった質問をAIに投げかける人が確実に増えています。従来のGoogle検索では「検索結果の一覧から選ぶ」という行動が主流でしたが、AI検索では「AIが直接おすすめを提示する」という大きな違いがあります。

この変化に対応するための施策がLLMO (Large Language Model Optimization)です。SEOが「検索エンジンに上位表示される」ための最適化であるのに対し、LLMOは「AIに引用・推薦される」ための最適化を指します。

本記事では、工務店がLLMO対策に取り組むべき理由から、具体的な実践方法、そして効果測定の考え方まで、現場で使える情報を体系的にお伝えします。MEO対策で5,000社以上の実績を持つトリニアスが、地域ビジネスの集客支援で培った知見をもとに解説していきます。

LLMOとは何か | SEO・MEOとの違いを正しく理解する

LLMO対策を始める前に、まずはこの概念の本質を理解しておきましょう。SEOやMEOとの違いを明確にすることで、取り組むべき施策の方向性が見えてきます。

LLMOの定義と背景

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。ChatGPT、Claude、Gemini、Perplexityといった生成AIや、GoogleのAI Overview (旧SGE)に自社の情報が引用・参照されやすくするための施策全般を指します。

LLMOが注目される背景には、ユーザーの情報収集行動の変化があります。従来は「キーワードを入力→検索結果を見る→複数のサイトを比較する」という流れでしたが、AI検索では「質問を入力→AIが回答を生成→必要に応じて出典を確認」という流れに変わりつつあります。

この変化は住宅業界にも確実に波及しています。「○○市で評判の良い工務店を教えて」という質問に対し、AIは学習データやリアルタイム検索で得た情報をもとに回答を生成します。ここで引用される工務店とそうでない工務店では、見込み客との接点に大きな差が生まれるのです。

SEO MEOとLLMOの決定的な違い

SEO、MEO、LLMOはいずれもWeb集客の施策ですが、それぞれ目指すゴールと評価基準が異なります。

施策 対象 ゴール 評価指標
SEO Google検索など 検索結果で上位表示 順位、クリック率
MEO Googleマップ ローカルパックで上位表示 表示回数、アクション数
LLMO ChatGPT、Perplexityなど AIの回答に引用される 引用頻度、推薦率

SEOは「検索結果の順位」を競う施策です。1位と10位では、クリック率に10倍以上の差が出ることもあります。一方、MEOはGoogleマップ上での露出を高める施策で、地域密着型ビジネスである工務店には特に重要な施策となっています。

LLMOはこれらとは根本的に異なります。SEOやMEOでは「順位」という明確な指標がありますが、LLMOでは「AIが自社を引用するかどうか」という質的な違いが成果を左右します。AIは複数の情報源から最も適切と判断した内容を選んで回答を生成するため、選ばれるか選ばれないかの二択になりやすいのです。

なぜ工務店にLLMO対策が必要なのか

工務店がLLMO対策に取り組むべき理由は、住宅購入という意思決定プロセスの特性にあります。住宅は人生最大の買い物と言われるほど高額で、検討期間も長期にわたります。その間、見込み客はさまざまな方法で情報を収集します。

従来はポータルサイトや検索エンジンが主な情報源でしたが、今後はAIへの質問も選択肢に加わります。「○○市で自然素材にこだわった工務店は?」 「ZEH対応の注文住宅を建てるならどこがおすすめ?」といった具体的な質問に対し、AIが特定の工務店を推薦するようになれば、その影響力は計り知れません。

特に注目すべきは、AIの回答には「第三者からの推薦」というバイアスがかかりやすい点です。自社のホームページで「当社は地域No.1です」と主張するよりも、AIが「この地域で評判の良い工務店としては○○が挙げられます」と回答する方が、信頼性が高く感じられます。これはMEOにおける口コミの重要性と同じ原理です。

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。

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工務店がAI検索で引用されにくい7つの原因

注意点

LLMO対策を効果的に進めるためには、まず「なぜ自社がAIに引用されないのか」を理解する必要があります。トリニアスが多くの工務店ホームページを分析してきた経験から、共通する問題点を整理しました。

1. 社名や屋号が本文中に出てこない

AIが特定の工務店を推薦するには、「この工務店は○○である」という明確な情報が必要です。しかし多くの工務店ホームページでは、ページ内に社名が数回しか登場しないケースが見られます。

ページのヘッダーやフッターにロゴがあるだけでは不十分です。本文中で「株式会社○○では」「○○工務店の特徴は」といった形で、自然に社名を織り込む必要があります。AIは文章の中から情報を抽出するため、画像やデザイン要素だけでは認識されません。

2. 結論が冒頭に書かれていない

AIは大量のテキストから情報を抽出する際、冒頭部分を重視する傾向があります。「結論ファースト」で情報を提示しているページは引用されやすく、結論が最後にあるページは引用されにくくなります。

工務店のブログ記事でありがちなのは、長い前置きから始まるパターンです。「先日、お客様からこんな質問をいただきました…」という書き出しは読み物としては悪くありませんが、AI向けには「○○の答えは△△です。その理由は…」という構成の方が適しています。

3. FAQ形式のコンテンツがない

AIは「質問と回答」の対応関係を理解しやすいように設計されています。ユーザーが「注文住宅の坪単価はいくら?」と質問した場合、AIはWebサイト上のFAQから回答を引用することが多くなります。

FAQ形式のコンテンツがない工務店は、こうした質問に対するAIの回答候補から外れてしまいます。よくある質問ページを設けるか、各ページの中にQ&A形式のセクションを組み込むことで、引用される可能性が高まります。

4. 専門性や独自性が伝わらない

AIは回答を生成する際、信頼性の高い情報源を優先します。Googleの検索品質評価ガイドラインで重視されるE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)は、LLMOでも重要な要素となっています。

多くの工務店ホームページでは、一般的な住宅情報を掲載するだけで、自社ならではの専門性が見えてきません。「断熱性能に関しては○○工法を採用し、UA値0.46以下を標準仕様としています」のように、具体的な数値や工法名を示すことで専門性が伝わります。

5. 情報が古いまま更新されていない

AIは情報の新しさも評価基準の一つとしています。特にPerplexityのようなリアルタイム検索を行うAI検索エンジンでは、最新の情報が優先的に引用されます。

「2022年の補助金情報」や「令和3年度の実績」といった古い情報が放置されているホームページは、AIから「最新の信頼できる情報源」とは見なされにくくなります。定期的なコンテンツ更新がLLMOでも重要になってきます。

6. 構造化されていない長文ばかり

AIは見出しや段落構造を手がかりに情報を理解します。適切な見出しタグ (h2、h3など)で区切られていない長文は、AIが情報を抽出しにくくなります。

工務店のホームページでよく見られるのは、代表挨拶や会社概要が延々と続くページです。熱い想いを伝えたい気持ちは理解できますが、「当社の強み」「対応エリア」「主な実績」といった見出しで区切ることで、AIが情報を把握しやすくなります。

7. 地域情報との紐付けが弱い

工務店は地域密着型ビジネスであるにもかかわらず、ホームページ上で施工エリアや地域との関わりが明確に示されていないケースがあります。

「○○市で創業30年」 「△△区を中心に年間50棟の実績」といった地域情報が明記されていないと、「○○市のおすすめ工務店は?」という質問に対してAIが自社を引用する根拠がなくなります。MEO対策と同様に、地域との関連性を明確にすることがLLMOでも重要です。

工務店が取り組むべきLLMO対策10の施策

ここからは、工務店がLLMO対策として具体的に取り組むべき施策を解説します。いずれも特別な技術や高額な投資を必要としない、今日から始められる内容です。

施策1:会社情報・施工エリア・得意分野を構造化する

まず取り組むべきは、自社の基本情報を整理し、AIが理解しやすい形で掲載することです。会社概要ページを見直し、以下の情報を明確に記載しましょう。

社名(正式名称)、設立年、代表者名、所在地、施工対応エリア(市区町村単位で具体的に)、年間施工棟数、得意とする建築スタイル、標準仕様の特徴などを、それぞれ見出しを付けて整理します。これにより「○○市工務店」という質問に対して、AIが自社を候補として認識しやすくなります。

施策2:施工事例をカテゴリ別に整理する

施工事例ページは工務店ホームページの中でも閲覧数が多いコンテンツですが、LLMO対策の観点からは「分類」が重要になります。

単に時系列で事例を並べるのではなく、「平屋」「二世帯住宅」 「狭小地」 「ガレージハウス」「自然素材の家」といったカテゴリで分類し、それぞれにページを設けます。「平屋住宅を得意とする工務店は?」という質問に対して、該当するカテゴリページが引用される可能性が高まります。

各事例には、延床面積、間取り、おおよその工期、こだわったポイントなどの具体情報を添えることで、情報の価値がさらに高まります。

施策3:FAQページを充実させる

FAQページはLLMO対策の要となるコンテンツです。見込み客がAIに質問しそうな内容を網羅的にカバーしましょう。

▼ FAQに含めるべき質問例

  • 注文住宅の坪単価はいくらですか?
  • 土地探しから相談できますか?
  • 工期はどれくらいかかりますか?
  • 住宅ローンの相談もできますか?
  • ZEH(ゼッチ)対応は可能ですか?
  • アフターサポートはどうなっていますか?
  • 見学会や相談会はいつ開催していますか?

回答は簡潔かつ具体的に記載します。「お気軽にお問い合わせください」ではなく、「当社の坪単価は55万円~75万円(税込)が目安です。仕様や間取りにより変動しますので、詳しくはお見積もりにてご案内いたします」のように、数字を含めた具体的な情報を提供します。

施策4: スタッフ紹介でE-E-A-Tを強化する

E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)はSEOだけでなくLLMOでも重視される評価基準です。工務店の場合、代表者や設計士、現場監督などのプロフィールを充実させることで、専門性と信頼性をアピールできます。

資格(一級建築士、宅地建物取引士など)、経験年数、得意分野、これまで手がけた物件数などを具体的に記載します。顔写真があるとさらに信頼性が高まりますが、AIの評価という観点ではテキスト情報が重要です。

施策5:ブログで一次情報を継続発信する

AIは独自性のある一次情報を高く評価します。他のサイトからコピーしたような情報ではなく、自社でしか発信できない情報を継続的に発信しましょう。

現場レポート、お客様の声、地域の気候に合わせた家づくりのポイント、使用する建材の詳細な説明など、実体験に基づいたコンテンツはAIにも評価されやすくなります。月に2~4本程度の更新を目標に、無理のないペースで継続することが大切です。

施策6: Googleビジネスプロフィールを最適化する

LLMOとMEOは別の施策ですが、相互に影響し合う関係にあります。Googleビジネスプロフィール (GBP)の情報は、AIが地域情報を収集する際の重要な情報源となっています。

GBPの情報を充実させることは、MEO対策としてだけでなくLLMO対策としても有効です。営業時間、サービス内容、写真、投稿機能を活用した最新情報の発信など、GBPを「もう一つのホームページ」として活用しましょう。

トリニアスが提供するMEO primeでは、GBPの最適化を専門コンサルタントがサポートしています。SEO・LLMO対策との相乗効果を意識した運用が可能です。

施策7: ロコミを増やし、返信も丁寧に行う

AIは口コミ情報も参照して回答を生成します。「○○市で評判の良い工務店は?」という質問に対して、口コミ評価の高い工務店が推薦されやすくなります。

口コミを増やすための仕組みづくりと、いただいた口コミへの丁寧な返信を心がけましょう。返信コメントもAIの参照対象となるため、「ありがとうございます」だけでなく、具体的なエピソードを添えた返信が効果的です。

施策8:動画コンテンツを活用する

YouTubeに公開した動画は、AIが情報を収集する対象となります。動画そのものをAIが理解するわけではありませんが、タイトルや説明文、字幕テキストは解析対象です。

施工事例紹介、ルームツアー、代表者インタビュー、家づくりの流れ解説などの動画を公開し、説明文には社名、対応エリア、得意分野などのキーワードを含めましょう。30秒~2分程度の短尺動画でも効果は期待できます。

施策9:構造化データ (Schema.org)を実装する

技術的な施策として、構造化データの実装があります。Schema.orgで定義された形式でマークアップを行うことで、AIがページ内容を正確に理解しやすくなります。

工務店の場合、Local Business、 Organization、FAQPage、Reviewなどのスキーマタイプが有効です。ホームページ制作会社や、社内にWeb担当者がいる場合は相談してみてください。WordPressであれば、プラグインで比較的簡単に実装できます。

施策10:他メディアへの露出を増やす

AIは自社サイトだけでなく、ニュースサイト、業界メディア、ポータルサイトなど、さまざまな情報源から学習しています。自社以外のメディアで言及されることで、AIに認知される可能性が高まります。

プレスリリースの配信、業界メディアへの寄稿、SUUMOやHOME’Sなどのポータルサイトへの情報掲載、地域のニュースサイトへの取材協力など、露出の機会を積極的に活用しましょう。

AIに引用されるコンテンツの作り方

キーボードと人の手

LLMO対策の施策を理解した上で、次は「どのようなコンテンツを作れば引用されやすいのか」を具体的に解説します。

結論ファーストの文章構成

AIが引用する文章には特徴があります。それは「結論が明確で、簡潔にまとまっている」ことです。

従来のWebライティングでは、読者の興味を引くために導入部分を長めに取ることがありました。しかしLLMO向けには、最初の1~2文で結論を述べ、その後に詳細や根拠を説明する「逆ピラミッド型」の構成が有効です。

例えば「注文住宅の工期はどれくらいですか?」という質問に対しては、「○○工務店の注文住宅は、契約から引き渡しまで平均6~8ヶ月です。以下に、工程ごとの目安をご説明します」という書き出しが理想的です。

具体的な数値と根拠を示す

AIは曖昧な表現よりも、具体的な数値を含む情報を優先する傾向があります。「お手頃な価格」よりも「坪単価55万円~」、「高い断熱性能」よりも「UA値0.46以下」のように、数字で示せる情報は数字で表現しましょう。

また、その数値の根拠や比較対象があるとさらに説得力が増します。「国の省エネ基準(UA値0.87)を大幅に上回る性能」「○○県の平均と比較して約40%の光熱費削減を実現」といった表現が効果的です。

固有名詞を明確に使う

AIは固有名詞を手がかりに情報を分類・整理します。「当社」 「弊社」 「私たち」ではなく、「○○工務店」「株式会社○○」のように、固有名詞を繰り返し使うことで、AIに自社の情報として認識されやすくなります。

同様に、対応エリアも「地域」 「このあたり」ではなく、「○○市」 「△△区」 「□□町」のように具体的な地名で表現します。

一つの段落に一つのトピック

AIがテキストを解析する際、段落単位で情報を切り出すことが多くなります。そのため、一つの段落に複数のトピックを詰め込むと、情報が混在して引用されにくくなります。

「○○工務店の標準仕様について」という段落と、「アフターサポートについて」という段落を分けることで、それぞれの質問に対して適切な部分が引用される可能性が高まります。

更新日を明記する

AIは情報の新しさも評価基準としています。ページの最終更新日を明記することで、「この情報は最新である」というシグナルをAIに伝えられます。

特に料金表、補助金情報、イベント情報などは、更新日の明記が重要です。「2025年7月更新」のように、いつの情報なのかを明確にしましょう。

工務店のLLMO対策におけるキーワード設計

データと付箋紙

SEOではキーワード選定が重要ですが、LLMOでも「どのような質問に対して引用されたいか」を意識したキーワード設計が必要です。

工務店がカバーすべきキーワードカテゴリ

工務店のLLMO対策で意識すべきキーワードは、大きく4つのカテゴリに分類できます。

地域系キーワードは、「○○市工務店」 「△△区 注文住宅」のような地名を含む検索です。見込み客の多くは地域を限定して工務店を探すため、このカテゴリは最優先で対策します。

ニーズ系キーワードは、「平屋工務店」「ZEH対応」「自然素材住宅」のような、特定のニーズを表す検索です。自社の得意分野に関連するニーズ系キーワードをカバーすることで、相性の良い見込み客との接点を増やせます。

悩み系キーワードは、「注文住宅 何から始める」「家づくり失敗しない」のような、検討初期段階の悩みを表す検索です。これらの質問に対して有益な回答を提供できれば、検討初期から自社を認知してもらえます。

比較系キーワードは、「工務店 ハウスメーカー違い」 「注文住宅 建売どっち」のような比較検討に関する検索です。中立的かつ具体的な情報を提供することで、信頼性の高い情報源として評価されます。

AI時代のキーワードは「質問形式」で考える

従来のSEOでは「○○市工務店」のようなキーワードを意識しましたが、LLMOでは「○○市でおすすめの工務店は?」のような質問形式で考えることが重要です。

ユーザーはAIに対して、より自然な言葉で質問します。「坪単価いくら」ではなく「注文住宅を建てるのにいくらかかりますか?」のような質問です。こうした質問に直接答えるコンテンツを用意することで、引用される確率が高まります。

ロングテールキーワードを拾う

AI検索では、非常に具体的な質問も増えています。「3人家族で30坪くらいの平屋を○○市で建てるといくら?」のような質問に対して、近い条件の事例を持っている工務店は引用されやすくなります。

施工事例ページに詳細な情報を載せておくことで、こうしたロングテールの質問にも対応できます。延床面積、土地面積、家族構成、おおよその総予算などを記載しておきましょう。

地域密着型工務店のためのローカルLLMO戦略

工務店は地域密着型ビジネスです。LLMO対策においても、地域との関連性を強化する戦略が重要になります。

施工エリアページを市区町村単位で作成する

「○○市で家を建てるなら」 「△△区の注文住宅」のように、施工エリアごとに専用ページを設けることで、地域検索への対応力が高まります。

各ページには、その地域での施工実績、地域特有の気候条件や建築規制への対応、最寄りの打ち合わせ場所やショールームの案内などを記載します。単なる地名の羅列ではなく、その地域で家を建てる人に有益な情報を提供することが大切です。

地域特有の情報をコンテンツ化する

地域ごとに異なる気候条件、建築規制、補助金制度などの情報をコンテンツ化することで、地域に密着した専門家としてのポジションを確立できます。

「○○市の住宅補助金制度」「△△エリアの日照条件と窓の設計」 「□□地域の地盤特性と基礎工事」といったテーマで記事を作成すれば、その地域で家を建てたい人にとって価値ある情報となります。

MEO対策との連携を強化する

LLMOとMEOは別の施策ですが、地域ビジネスにおいては密接に関連しています。Googleビジネスプロフィールに登録した情報は、AIが地域情報を収集する際の参照元にもなります。

MEO対策で蓄積した口コミや投稿情報は、そのままLLMO対策にも活きてきます。両者を別々に考えるのではなく、一体として取り組むことで効率的な施策展開が可能です。

トリニアスでは、2017年からMEO primeを提供し、5,000社以上の導入実績と96.2%の上位表示達成率を実現してきました。この知見を活かし、LLMO時代にも対応した地域集客支援を行っています。

LLMO対策の効果測定と改善サイクル

上昇

LLMO対策の難しさの一つは、SEOのような明確な順位指標がないことです。しかし、効果を測定し改善を続けるための方法はあります。

AIへの直接テストを定期的に行う

最もシンプルな効果測定は、実際にAIに質問してみることです。ChatGPT、Perplexity、Google Geminiなどで「○○市のおすすめ工務店は?」 「△△区で注文住宅を建てるなら」といった質問を投げかけ、自社が言及されるかどうかを確認します。

月に1回程度、同じ質問を複数のAIに投げかけて結果を記録しておくと、施策の効果を追跡できます。言及されるようになった、引用の精度が上がった、といった変化が確認できれば、施策が効いている証拠です。

アクセス解析で流入経路を確認する

Google Analytics 4では、流入元を詳細に確認できます。Perplexityなど一部のAI検索エンジンからの流入は、リファラーとして記録される場合があります。

また、「chat.openai.com」 「perplexity.ai」などをリファラーに含むセッションを追跡することで、AI経由の流入がどの程度あるかを把握できます。まだ数は少ないかもしれませんが、トレンドとして増加傾向にあるかどうかを確認しましょう。

問い合わせ時に流入経路を確認する

問い合わせフォームやヒアリング時に「当社をどのようにお知りになりましたか?」という質問を設け、「AI検索 (ChatGPTなど)」という選択肢を追加しておくことも有効です。

実際の問い合わせがAI経由で発生しているかどうかを把握することで、LLMO対策の投資対効果を判断する材料になります。

改善サイクルを回す

LLMO対策は一度やって終わりではありません。AIの仕様は頻繁にアップデートされ、競合の動向も変化します。

3ヶ月に1回程度のペースで、AIテストの結果を振り返り、効果が出ていない部分を特定して改善する、というサイクルを回しましょう。コンテンツの追加、既存ページのリライト、構造化データの見直しなど、継続的な改善が成果につながります。

SEO・MEOとLLMOの両立 | 優先順位の考え方

クエスチョン

「SEO、MEO、LLMOのどれを優先すべきか?」という質問をよく受けます。結論から言えば、対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあります。

現時点ではSEO・MEOが基盤

2025年現在、住宅検討者の大多数はまだGoogle検索を主な情報収集手段としています。AI検索の利用は増加傾向にあるものの、主流になるには時間がかかるでしょう。

そのため、今すぐ効果を出したいのであれば、SEOとMEOを優先することが現実的です。特にMEOは、地域密着型の工務店にとって費用対効果の高い施策です。

LLMOは将来への投資

一方で、LLMO対策は「今の集客」ではなく「将来の集客基盤」への投資と捉えるべきです。AI検索の利用者は確実に増加しており、5年後、10年後を見据えれば、今から準備を始めておくことに価値があります。

幸いなことに、LLMO対策として有効な施策の多くは、SEO対策とも重複しています。構造化されたコンテンツ、E-E-A-Tの強化、FAQ形式の情報提供などは、SEOにもLLMOにも効果があります。

統合的なアプローチが理想

理想的には、SEO・MEO・LLMOを別々の施策として捉えるのではなく、「ユーザーにとって価値ある情報を、適切な形で発信する」という統合的なアプローチで取り組むことをおすすめします。

ユーザーファーストの姿勢で質の高いコンテンツを作成し、構造化して発信する。その結果として、検索エンジンにもAIにも評価される、という順番で考えましょう。

LLMO対策を始める工務店へ | 3ヶ月実行スケジュール

LLMO対策を「いつか始めよう」と先延ばしにしてしまわないよう、具体的な実行スケジュールを提案します。

1ヶ月目: 現状把握と基盤整備

最初の1ヶ月は、現状の把握と基本的な情報整備に充てます。

まず、ChatGPTやPerplexityで自社に関連する質問を投げかけ、現在の引用状況を確認します。「○○市工務店 おすすめ」 「△△区 注文住宅」などの質問に対して、自社がどのように言及されているか(あるいはされていないか)を記録しておきます。

次に、ホームページの会社概要ページを見直し、社名、設立年、対応エリア、得意分野などの基本情報を構造化して整理します。Googleビジネスプロフィールの情報も同時に確認・更新しましょう。

2ヶ月目: コンテンツ強化

2ヶ月目は、FAQページの作成と施工事例の整理に取り組みます。

FAQは最低でも10問程度を目標に、見込み客がよく質問する内容をまとめます。営業担当者や設計士にヒアリングし、実際に受けることの多い質問を洗い出すと効率的です。

施工事例は、カテゴリ分けと情報の充実化を行います。各事例に延床面積、家族構成、こだわりポイントなどの具体情報を追記し、見出しで構造化します。

3ヶ月目: 運用体制の確立

3ヶ月目は、継続的な運用体制を整えます。

ブログの更新体制を確立し、月2~4本を目標に投稿スケジュールを組みます。現場レポート、お客様の声、家づくりのポイント解説など、ネタの種類をローテーションさせると継続しやすくなります。

また、月1回のAIテストと効果測定の習慣を定着させます。結果を社内で共有し、次の改善につなげる仕組みを作りましょう。

まとめ | AI時代の工務店集客を見据えて

LLMO対策は、これからの工務店集客において避けては通れないテーマになりつつあります。生成AIの利用率は着実に上昇しており、住宅検討者の情報収集行動も変化し始めています。

本記事で解説した内容を改めて整理すると、工務店のLLMO対策において重要なポイントは、自社の基本情報を構造化して発信すること、FAQや施工事例などAIが引用しやすいコンテンツを整備すること、そしてE-E-A-Tを意識した専門性のある情報発信を継続することです。

これらの施策は、実はSEO対策やMEO対策とも共通する部分が多く、「ユーザーにとって価値ある情報を、わかりやすく発信する」という基本に立ち返れば、すべてが連動して効果を発揮します。

トリニアスが運営するマケスクでは、地域ビジネスのWeb集客に関する最新情報を継続的に発信しています。MEO対策で培った5,000社以上の支援実績をもとに、LLMO時代にも対応した集客支援を行っていますので、何かお困りのことがあればお気軽にご相談ください。

MEO対策・Web集客のご相談は株式会社トリニアスへ

マケスクを運営するトリニアスでは、MEO対策をはじめとした地域集客の総合支援を行っています。

「LLMO対策に興味があるけど、何から始めればいいかわからない」 「SEOやMEOと合わせて相談したい」という方は、ぜひお問い合わせください。専門コンサルタントが、貴社の状況に合わせた最適な施策をご提案いたします。

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「ChatGPTで中古車のおすすめを聞いたら、うちの店が出てこない」

そんな声が、中古車販売店のオーナーから増えています。

2024年のリクルート自動車総研の調査によると、中古車市場規模は4兆8,285億円に達し、購入検討者の92%が来店前にインターネットで情報収集を行っています。さらに注目すべきは、その情報収集の手段が「Google検索」から「AIへの質問」へと急速にシフトしていること。LINEリサーチの調査では、生成AIの認知率は9割を超え、10代では6割近くが現在利用中という結果が出ています。

この流れの中で、中古車販売店が取り組むべき新しい集客施策が「LLMO (Large Language Model Optimization)」です。LLMOとは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの大規模言語モデル (LLM)に自社の情報を正しく認識させ、AIの回答に引用・推薦されるための最適化手法を指します。

本記事では、5,000社以上のMEO対策実績を持つ株式会社トリニアスの知見をもとに、中古車販売店がLLMO対策で成果を出すための具体的な手法を解説します。

なぜ中古車販売店にLLMO対策が必要なのか

LLMO対策の重要性を語る前に、まず中古車購入者の行動変化を理解する必要があります。

消費者の情報収集行動が根本から変わった

J.D.パワーの「2024年日本中古車セールス顧客満足度調査」によると、中古車購入者の70%が来店前から購入車両を絞り込んでいました。つまり、来店時点ですでに「どの車を買うか」はほぼ決まっているのです。

この事前情報収集において、従来はGoogle検索が主役でした。しかし今、新たなプレイヤーが登場しています。

株式会社センタードが実施した「SEO担当者100名に聞くLLMO/AIO実施状況調査」では、67%の企業がLLMO対策に「導入・運用中」または「準備・検討中」と回答。生成AIによる自社コンテンツの引用・参照に「関心がある」と答えた割合は83%に達しています。

特に中古車のような高額商品の場合、消費者は複数の情報源を比較検討します。「おすすめの中古車販売店は?」 「○○市で信頼できる中古車屋を教えて」といった質問をChatGPTに投げかけ、その回答を参考にして店舗を選ぶ流れが増えているのです。

AIに「選ばれない」ことのビジネスインパクト

従来のSEO対策では、検索結果の1ページ目に表示されなければクリックされにくいという課題がありました。しかしLLMOの世界では、AIの回答に引用されなければ「存在しない」のと同じです。

ユーザーが「○○市でおすすめの中古車販売店を教えて」とAIに質問したとき、回答に含まれるのは通常3~5社程度。ここに入れなければ、どれだけ良い車両を揃えていても、どれだけ丁寧な接客をしていても、検討のテーブルにすら乗らないということになります。

SELECKの記事によると、2024年7月から2025年2月にかけて、生成AI経由のWebトラフィックは1,200%増加した一方で、従来の検索エンジンからのオーガニッククリックは約34%減少したというデータもあります。この変化は今後さらに加速するでしょう。

中古車販売業界は「比較検討型」だからこそLLMOが効く

飲食店やヘアサロンのような「即決型」ビジネスに比べ、中古車は典型的な「比較検討型」商品です。購入単価が平均155.9万円 (リクルート自動車総研調べ)と高額であり、消費者は複数の販売店を比較してから決定します。

この「比較検討」のプロセスにおいて、AIは強力な味方にも脅威にもなります。消費者が「この2店舗を比較して」 「○○の中古車を扱っている店を絞り込んで」といった形でAIを使うとき、あなたの店舗がAIに正しく認識されていれば推薦され、認識されていなければ除外されてしまいます。

裏を返せば、中古車販売店こそLLMO対策による差別化の余地が大きいということ。競合がまだ本格的に取り組んでいない今だからこそ、先行者利益を得るチャンスがあります。

LLMOとSEOの違いを正しく理解する

クエスチョン

LLMO対策を始める前に、従来のSEOとの違いを明確にしておきましょう。両者は補完関係にありますが、最適化のアプローチは異なります。

最適化の対象が根本的に違う

SEOは「検索エンジンのアルゴリズム」に対する最適化であり、目的は検索結果での上位表示です。一方、LLMOは「大規模言語モデル」に対する最適化であり、目的はAIの回答に引用・参照されることにあります。

SEOでは「キーワードの出現頻度」 「被リンク数」 「ページスピード」などが重視されてきました。これらは今も重要ですが、LLMOではそれに加えて「AIが理解しやすい情報構造」「信頼性の明示」「一次情報の提供」が求められます。

評価基準のシフト

GoogleのSEOで重視される「E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)」は、LLMOでも同様に重要です。ただし、その評価のされ方が異なります。

SEOでは、E-E-A-Tは主にリンク構造やドメインの評価を通じて間接的に判断されていました。LLMOでは、コンテンツの内容そのものからE-E-A-Tが直接評価されます。つまり、「誰が」「どんな経験に基づいて」「どのような根拠で」情報を発信しているかを、コンテンツ内で明示することがより重要になるのです。

比較項目 SEO LLMO
最適化対象 検索エンジンのアルゴリズム 大規模言語モデル (LLM)
目的 検索結果での上位表示 AIの回答への引用・参照
評価されるポイント リンク構造・キーワード・技術要素 情報の構造化・信頼性・独自性
成果の形 クリック・サイト訪問 ブランド認知・指名検索

SEOとLLMOは「どちらか」ではなく「両方」

ここで誤解してはいけないのは、LLMOがSEOを置き換えるものではないということです。現時点では、生成AI経由のトラフィックは全体の1%未満にとどまるというデータもあり(サイトエンジン調べ)、Google検索からの流入は依然として重要です。

理想的なアプローチは、SEOの土台を維持しつつ、LLMOの視点を加えたハイブリッド戦略。実際、AIに引用されやすいページはSEOでも上位表示されている傾向があり、両者の対策は多くの点で重なっています。

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

中古車販売店が今すぐ取り組むべきLLMO対策7つ

ポイント

ここからは、中古車販売店が実践すべき具体的なLLMO対策を解説します。すべてを一度に実施する必要はありませんが、優先度の高いものから順に取り組んでいきましょう。

1. 店舗情報を「エンティティ」として確立する

LLMOにおいて最も基本的かつ重要なのが「エンティティの最適化」です。エンティティとは、AIが認識する「明確に定義された存在」のこと。あなたの店舗が「○○市にある中古車販売店」としてAIに正しく認識されるには、以下の情報を一貫性を持って発信する必要があります。

▼エンティティ確立のために明示すべき情報

  • 正式な店舗名(略称や通称ではなく)
  • 所在地(都道府県・市区町村・番地まで正確に)
  • 営業時間・定休日
  • 取扱車種・得意分野
  • 創業年・実績
  • 代表者名・資格保有者情報

これらの情報は、自社サイト、Googleビジネスプロフィール、SNS、ポータルサイトなど、あらゆる場所で完全に統一させてください。「NAP (Name Address Phone)情報の統一」はSEOでも基本ですが、LLMOではさらに重要度が増します。AIは複数の情報源を照合して信頼性を判断するため、情報に不一致があると「信頼できない」と評価される可能性があるためです。

2. 構造化データで車両情報を正確に伝える

構造化データ (Schema.org)の実装は、AIに情報を正しく理解させるための技術的な基盤です。中古車販売店の場合、以下の構造化データの実装を検討しましょう。

Local Business/AutoDealerとして店舗情報を記述すれば、AIは「この店舗が中古車販売業を営んでいる」ことを明確に認識できます。さらに、個別の車両ページにはVehicle/Carスキーマを適用し、メーカー、車種、年式、走行距離、価格といった情報を構造化して記述します。

技術的なハードルが高いと感じる場合は、まずGoogleビジネスプロフィールの情報を充実させることから始めてください。Googleビジネスプロフィールの情報は、多くのAIサービスが参照する重要なデータソースとなっています。

3. FAQ(よくある質問) コンテンツを戦略的に配置する

AIは「質問に対する回答」という形式を好みます。ユーザーの質問に対して明確な回答を提供するFAQコンテンツは、LLMO対策として非常に効果的です。

中古車販売店が用意すべきFAQの例としては、「初めて中古車を買うときの注意点は?」「保証はどうなっていますか?」 「ローンは組めますか?」 「納車までどのくらいかかりますか?」といった、実際に顧客から頻繁に受ける質問を網羅することが重要です。

FAQを作成する際のコツは、質問文を具体的にすることと、回答の冒頭で結論を述べることです。AIは質問と回答のペアを学習するため、質問が曖昧だと適切にマッチングされません。また、回答が長文の場合でも、最初の1~2文で要点を伝えておけば、AIが引用しやすくなります。

4. 一次情報と独自の専門性を発信する

AIが引用するコンテンツには共通した特徴があります。それは「他では得られない一次情報」や「専門家としての独自の見解」が含まれていることです。

中古車販売店が発信できる一次情報としては、実際の販売データに基づく相場情報、整備士の視点からの車両評価ポイント、地域特有の需要傾向の分析などが挙げられます。

たとえば「当店で過去1年間に販売した軽自動車の平均価格は○○万円で、3年前と比較すると○○%上昇しています」といった具体的なデータは、AIにとって引用価値の高い情報となります。一般論を述べるだけのコンテンツとは一線を画す、「この店舗だからこそ言える」情報を意識的に発信しましょう。

5. 口コミの獲得と適切な返信を継続する

Googleビジネスプロフィールの口コミは、AIが店舗の評判を判断する際の重要な材料となります。口コミの数と評価の高さはもちろん、口コミの内容オーナーからの返信も評価対象です。

口コミへの返信では、単に「ありがとうございます」で終わらせず、店舗の特徴や強みを自然に盛り込みましょう。たとえば「当店では全車両に1年間の保証をお付けしておりますので、何かあればいつでもご連絡ください」といった返信は、AIが店舗の特徴を学習する手がかりになります。

株式会社トリニアスが提供する「Survey prime」のような口コミ管理ツールを活用すれば、口コミ依頼から返信管理までを効率化でき、継続的な口コミ獲得の仕組みを構築できます。

6. 第三者からの言及 (サイテーション)を増やす

AIは、複数の信頼できる情報源から言及されている存在を「重要なエンティティ」と認識します。自社サイトだけでなく、外部のWebサイトやメディアで店舗名が言及されることが、LLMO対策として効果を発揮します。

サイテーションを獲得する方法としては、地域のビジネスディレクトリへの登録、中古車ポータルサイトへの出稿、地元メディアへのプレスリリース、業界団体への加盟などがあります。リンクを張ってもらう必要はなく、店舗名と住所が正確に記載されていれば、それがサイテーションとして機能します。

7. Googleビジネスプロフィールを徹底的に最適化する

LLMO対策を語るうえで、Googleビジネスプロフィール (GBP)の最適化は避けて通れません。多くの生成AIサービスは、Googleのデータを参照して回答を生成しています。GBPの情報が充実していれば、AIの回答にも反映されやすくなるのです。

GBPで特に注力すべきポイントは、ビジネスカテゴリの適切な設定(プライマリカテゴリを「中古車販売店」に)、サービス内容の詳細な記載、定期的な投稿による活性化、写真・動画の充実です。

株式会社トリニアスの「MEO prime」は、2017年のサービス開始以来、5,000社以上の導入実績と96.2%の上位表示達成率を誇ります。1エリア1業種1社のみを担当する専任コンサルタント体制により、競合とのバッティングなく、店舗に最適化された施策を実行できる点が特徴です。

中古車販売店がLLMO対策で陥りやすい落とし穴

注意点

LLMO対策を進めるにあたって、避けるべき典型的な失敗パターンがあります。これらを事前に理解しておくことで、遠回りを避けられます。

情報の不一致を放置している

自社サイトでは「株式会社○○モータース」、Googleビジネスプロフィールでは「○○モータース」、ポータルサイトでは「○○モーターズ」といった表記の揺れは、AIにとって「同一の店舗かどうか判断できない」原因になります。

住所の表記も同様です。「1-2-3」と「1丁目2番3号」が混在していたり、「○○ビル3F」と「○○ビル3階」が異なっていたりすると、AIは別々の存在として認識してしまう可能性があります。まずは全ての情報発信チャネルで表記を統一する作業から始めてください。

コンテンツが一般論に終始している

「中古車を買う際は整備記録を確認しましょう」 「試乗して乗り心地を確かめることが大切です」といった情報は、どのサイトでも見られる一般論です。AIがわざわざあなたのサイトを引用する理由がありません。

差別化のポイントは、「あなたの店舗だからこそ言える情報」を盛り込むこと。「当店で販売した車両の80%は○年以内にリピート購入いただいています」 「整備士歴20年のスタッフが全車両を点検しています」といった具体的で独自性のある情報が、AIに引用される価値を生み出します。

SEOを完全にやめてLLMOだけに走る

先述のとおり、現時点で生成AI経由のトラフィックは全体の1%未満です。Google検索からの流入を捨ててLLMOだけに注力するのは、時期尚早と言わざるを得ません。

LANYの調査データによると、2025年1~4月の期間において、Perplexity、Gemini、ChatGPTからの月間流入は約200セッション程度で、総セッション数の0.5%にも満たないという結果が出ています。成長率は高いものの、絶対数としてはまだ小さいのが現状です。

正しいアプローチは、SEOとLLMOを「両輪」として捉え、相乗効果を狙うこと。幸い、両者の対策には重なる部分が多いため、質の高いコンテンツを作成すれば、SEOにもLLMOにも効果を発揮します。

LLMO対策の効果測定と改善サイクル

データと付箋紙

対策を実施したら、その効果を測定し、改善につなげることが重要です。LLMO対策の効果測定は、従来のSEO指標とは異なる視点が必要になります。

追うべき指標

LLMO対策の効果を測定するために注目すべき指標として、まずLLM経由のセッション数とコンバージョン数があります。Google Analyticsで、Perplexity、ChatGPT、Geminiなどからの流入を個別にトラッキングする設定を行いましょう。

次に重要なのがブランド検索数の変化です。AIの回答で店舗名を知ったユーザーは、その後「○○モータース」と指名検索する可能性があります。Google Search Consoleで店舗名を含む検索クエリの推移を確認してください。

また、実際に主要なAIサービス (ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Microsoft Copilotなど)に「○○市のおすすめ中古車販売店」と質問し、自社が回答に含まれるかを定期的にチェックするAI回答モニタリングも欠かせません。

改善のサイクルを回す

LLMO対策は一度やって終わりではなく、継続的な改善が求められます。AIの学習データは定期的に更新されるため、情報の鮮度を保つことが重要です。

具体的なサイクルとしては、月1回のAI回答モニタリングを実施し、競合との比較を行います。回答に含まれていない場合や情報が古い場合は、コンテンツの更新や情報発信の強化を検討。四半期ごとにLLM経由のトラフィックとコンバージョンを分析し、ROIを評価しましょう。

LLMO対策を成功させるための実践ステップ

上昇

最後に、中古車販売店がLLMO対策を始めるための具体的なステップをまとめます。すべてを同時に進める必要はありませんが、優先度の高いものから着手することをおすすめします。

ステップ1: 現状分析 (1~2週間)

まずは現状を把握することから始めます。主要なAIサービスに自社に関連する質問を投げかけ、どのような回答が返ってくるかを確認してください。

確認すべき質問例としては、「○○市でおすすめの中古車販売店は?」 「○○(店舗名)の評判は?」 「○○市で軽自動車を安く買える店は?」といったものがあります。

同時に、自社の情報がインターネット上でどのように発信されているかを棚卸しします。自社サイト、Googleビジネスプロフィール、ポータルサイト、SNSなど、すべてのチャネルで情報の統一性を確認しましょう。

ステップ2: 基盤整備 (2~4週間)

次に、LLMO対策の基盤となる情報を整備します。最優先で取り組むべきは、NAP情報(店舗名・住所・電話番号)の完全統一と、Googleビジネスプロフィールの充実化です。

Googleビジネスプロフィールでは、すべての項目を埋めることを目標にしてください。特に「サービス」「商品」のセクションは、取扱車種や提供サービスを詳細に記載できる重要な領域です。

ステップ3: コンテンツ強化(4~8週間)

基盤が整ったら、AIに引用されるためのコンテンツを充実させます。FAQページの作成、店舗・スタッフ紹介の充実、ブログでの一次情報発信などを計画的に進めましょう。

コンテンツを作成する際は、常に「AIがこの情報を引用する理由があるか?」を自問してください。独自のデータ、専門家としての見解、具体的な事例など、差別化要素を意識的に盛り込むことが重要です。

ステップ4: 外部評価の獲得(継続的)

口コミの獲得とサイテーションの拡大は、継続的に取り組むべき施策です。購入者への口コミ依頼の仕組み化、地域メディアへの露出、業界ポータルサイトへの掲載などを計画的に実行します。

口コミへの返信も重要な活動です。感謝を伝えるだけでなく、店舗の特徴や強みを自然な形で盛り込むことで、AIの学習材料となる情報を増やすことができます。

LLMO対策の相談は「マケスク」運営のトリニアスへ

LLMOは2025年に入って急速に注目を集めている領域であり、具体的なノウハウや成功事例はまだ限られています。「何から始めればいいかわからない」 「自社に合った施策がわからない」という声は多く聞かれます。

株式会社トリニアスは、2017年からMEO (Googleマップ最適化)対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の導入実績と96.2%の上位表示達成率を誇ります。MEO対策で培った「地域ビジネスがAIに認識されるための情報設計」のノウハウは、LLMO対策にも直結します。

当社の強みは、1エリア1業種1社のみを担当する専任制と、完全成果報酬型プランの選択肢があること。成果が出なければ費用が発生しないため、リスクを抑えながらLLMO・MEO対策を始めることが可能です。

また、本メディア「マケスク」では、地域ビジネスの集客に役立つ最新情報を継続的に発信しています。LLMOの動向やGoogleビジネスプロフィールのアルゴリズム変更など、実務に直結する情報をキャッチアップするために、ぜひ定期的にチェックしてください。

AI時代の集客競争は、すでに始まっています。「そのうち対策しよう」と後回しにしている間に、競合店舗がAIの回答に登場し、見込み客を獲得していくかもしれません。

中古車販売店のLLMO対策・MEO対策についてのご相談は、株式会社トリニアスまでお気軽にお問い合わせください。

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