投稿者: 井波 雅臣

「渋谷でゆっくりできるカフェはどこ？」「電源があって作業しやすい喫茶店を教えて」——こうした質問に対して、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが具体的な店舗名を回答する時代が到来しました。日本リサーチセンターの2025年6月調査によれば、生成AIの利用経験率は30.3%に達し、前年同月の15.6%からほぼ倍増しています。特に20代では42%がAIを日常的に利用しており、その主な用途は「情報収集・調べもの・検索内容の要約」で55.5%と過半数を占めています。

喫茶店やカフェを経営する方にとって、従来のMEO対策やSEO対策に加えて「LLMO（Large Language Model Optimization）」という新たな集客施策が無視できない存在になりつつあります。AIに店舗名を挙げてもらえるかどうかが、今後の来店数を大きく左右する可能性があるのです。

本記事では、喫茶店オーナーが押さえるべきLLMO対策の基礎知識から、カフェ業態ならではの実践的なアプローチまでを詳しく解説します。

LLMOとは？喫茶店・カフェが知っておくべきAI検索の仕組み

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Gemini、Perplexityなどの生成AIに対して、自店舗の情報を正しく学習・認識させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されることを目指す最適化施策です。

LLMOの定義とSEO・MEOとの違い

SEO（検索エンジン最適化）はGoogleの検索結果一覧で上位表示を目指す施策であり、MEO（マップ検索最適化）はGoogleマップ上での露出を増やす施策です。これに対し、LLMOはAIの「回答」の中に自店を含ませることを目的としています。

AI検索では、ユーザーが「新宿駅周辺で、Wi-Fiがあって静かに読書できるカフェは？」と質問すると、AIが「新宿駅南口にある『カフェA』は全席電源完備で静かな雰囲気が人気です」と具体的な店舗名を挙げて回答します。この回答候補に入らなければ、ユーザーの選択肢にすら上がらない可能性があるのです。

なぜ喫茶店にLLMOが必要なのか

カフェや喫茶店を探すユーザーのニーズは多様化しています。「作業がしたい」「デートに使いたい」「美味しいコーヒーが飲みたい」「映えるスイーツが食べたい」など、目的によって選ぶ店が異なります。

AI検索は、こうした「目的」や「条件」を自然言語で入力できるため、ユーザーにとって非常に便利なツールです。AIが「この店は〇〇な目的に最適だ」と認識していれば、的確なタイミングでユーザーに推薦してくれるようになります。特に競合が多いエリアでは、AIに選ばれるかどうかが集客の大きな分かれ目となります。

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

喫茶店・カフェが取り組むべきLLMO施策6選

AIに「選ばれる店」になるためには、AIが情報を理解しやすいようにWeb上の情報を整備する必要があります。具体的に取り組むべき6つの施策を紹介します。

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

WebサイトのHTMLに「構造化データ」を記述し、AIに店舗情報を正確に伝えます。カフェの場合、CafeOrCoffeeShopやRestaurant、LocalBusinessといったスキーマタイプを使用し、店舗名、住所、電話番号、営業時間、メニュー、価格帯などをタグ付けします。

これにより、AIは「ここはカフェであり、コーヒーと軽食を提供しており、価格帯は〇〇円である」と明確に認識できるようになります。

2. Googleビジネスプロフィールの最適化

GoogleのAI機能（SGEやAI Overview）は、ローカル情報の参照元としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）を重視します。GBPの情報を最新に保ち、営業時間、定休日、支払い方法などを正確に登録することは、MEOだけでなくLLMO対策としても必須です。

特に「属性」情報（Wi-Fiあり、電源あり、テラス席あり、など）を詳細に設定することで、AIがユーザーの条件に合わせて店舗を絞り込みやすくなります。

3. FAQ（よくある質問）ページの充実

AI検索では、ユーザーが質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを充実させることが効果的です。「予約はできますか？」「子供連れでも大丈夫ですか？」「PC作業は可能ですか？」といった、お客様が抱く疑問に対する回答をQ&A形式で掲載しましょう。

FAQ構造化データを合わせて実装することで、AIがその情報を引用しやすくなります。

4. メニューと設備情報のテキスト化

メニュー表や店内の様子を画像だけで掲載している店舗を見かけますが、AIは画像内の文字情報を完全に読み取れません。必ずテキスト形式でもメニュー名、価格、設備（Wi-Fi、コンセント数、席数など）を記載しましょう。

「自家焙煎コーヒー 500円」「全席コンセント完備」といった具体的な情報をテキスト化することで、AIが特徴を学習しやすくなります。

5. 口コミ・レビューの促進

AIは店舗の評判を判断するために口コミ情報を参照します。Googleマップやグルメサイトでの口コミ投稿をお客様に依頼し、ポジティブな評価を蓄積しましょう。

また、口コミに対する返信も重要です。丁寧な返信は、AIに対して「顧客対応が良い店」というシグナルを送るだけでなく、閲覧者からの信頼向上にもつながります。

6. NAP情報の統一

Name（店名）、Address（住所）、Phone（電話番号）の情報を、公式サイト、GBP、SNS、ポータルサイトなどすべての媒体で統一しましょう。表記ゆれ（例：「Cafe 〇〇」と「カフェ 〇〇」）があると、AIが同一店舗として認識できず、評価が分散してしまうリスクがあります。

LLMO対策を成功させるためのコンテンツ戦略

AIに引用されるためには、質の高いコンテンツを継続的に発信することが欠かせません。カフェならではのコンテンツ戦略を紹介します。

店主のこだわり（E-E-A-T）を言語化する

Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIが情報の信頼度を判断する上でも重要です。コーヒー豆の産地へのこだわり、焙煎技術、スイーツの手作り工程などをWebサイトやブログで発信しましょう。

「バリスタ世界大会出場経験あり」「創業40年の純喫茶」といった権威性や実績をアピールすることで、AIからの評価が高まります。

「利用シーン」を具体的に提案する

「朝活におすすめのモーニングセット」「午後の読書に最適な静かな空間」「女子会にぴったりのアフタヌーンティー」など、利用シーンに合わせたコンテンツを作成しましょう。ユーザーの検索意図（インテント）に寄り添った情報は、AIが回答を作成する際の材料として採用されやすくなります。

LLMO対策の効果測定と改善

対策を行ったら、効果を測定して改善につなげることが大切です。

AIへの直接質問によるモニタリング

ChatGPTやPerplexityで定期的に「〇〇駅 おすすめ カフェ」「〇〇市 作業できる 喫茶店」と検索し、自店舗が表示されるか確認しましょう。競合他社がどのように紹介されているかも分析し、自社の強みをより明確に打ち出すための参考にします。

アクセス解析による流入確認

Googleアナリティクスなどの解析ツールを使い、AI検索エンジン（Referralなど）からの流入があるかを確認します。現状では正確に把握しづらい部分もありますが、AIチャットボットからの流入が増えていれば、LLMO対策の効果が出ている一つの指標となります。

喫茶店のLLMO対策に関するよくある質問

Q. 小規模な個人店でも効果はありますか？

A. はい、大いにあります。AIは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。地域密着型のきめ細やかなこだわりや、特定のメニュー（例：自家製プリン、スペシャリティコーヒー）に特化した専門性をアピールすることで、チェーン店にはない強みをAIに認識させることができます。

Q. LLMO対策は自社でもできますか？

A. コンテンツの充実やGoogleビジネスプロフィールの更新など、できることから始められます。ただし、構造化データの実装など技術的な部分は専門知識が必要になる場合があります。まずは自社でできる情報発信から強化し、必要に応じて専門家のサポートを検討するとよいでしょう。

Q. どのAI検索エンジンを優先すべきですか？

A. 2025年現在、利用者数の観点からはChatGPTとGoogleのAIモードを優先することをおすすめします。ChatGPTは日本での利用率が高く、GoogleのAIモードは検索市場での圧倒的なシェアを背景に、今後さらに利用者が増えると予想されます。基本的なLLMO対策を行えば、複数のAI検索エンジンに対して一定の効果が期待できるため、まずは基本をしっかり押さえることが大切です。

喫茶店のLLMO・MEO対策はマケスクにご相談ください

AI検索の普及により、喫茶店の集客環境は大きく変化しています。LLMO対策は、これからの時代を生き抜くための必須スキルと言えるでしょう。

しかし、「コーヒーを淹れるのに忙しく、Web対策まで手が回らない」「専門的なことは難しくてわからない」というオーナー様も多いはずです。そんなときは、株式会社トリニアスが運営する「マケスク」にご相談ください。

マケスクでは、MEO対策を中心に累計5,000社以上の店舗集客を支援してきた実績があります。Googleビジネスプロフィールの最適化から、LLMOを意識したコンテンツ制作、Webサイトの改善まで、喫茶店の集客課題をトータルでサポートいたします。

「AI検索で自店が表示されるようにしたい」「地域で一番愛されるカフェになりたい」とお考えのオーナー様は、ぜひお気軽にご相談ください。

まとめ

本記事では、喫茶店・カフェにおけるLLMO対策の重要性と具体的な手法について解説しました。最後に、すぐに取り組めるチェックリストをまとめます。

日本における生成AIの利用率は約30%に達し、今後さらなる普及が見込まれます。「AIに聞いてカフェを決める」という行動が当たり前になる前に、今から対策を始めておくことが、将来の競争優位につながります。

AIに選ばれる店舗になるための第一歩は、自店舗の魅力を言葉にすることです。「なぜお客様はうちの店を選んでくれるのか」「他の店にはないうちの強みは何か」——この問いに向き合い、具体的な言葉で発信していくことが、AI時代の集客の鍵となります。

「近くの眼科 おすすめ」「白内障手術 評判」。かつて患者さんはこうしたキーワードをGoogleに打ち込み、検索結果を上から順にクリックしていました。しかし今、その風景は大きく変わりつつあります。ChatGPTやGoogle AI Overviewsに質問を投げかけ、AIが推薦するクリニック名をそのまま受診先として選ぶ患者さんが増えているのです。

日本リサーチセンター（NRC）の調査によると、2025年6月時点で生成AIの利用経験率は30.3%に達し、わずか1年で約2倍に増加しました。特に20代では42%が生成AIを利用しており、若年層を中心にAI検索は日常の一部となっています。眼科クリニックにとって、この変化は「対岸の火事」ではありません。むしろ、集患戦略の根幹を揺るがす転換点といえるでしょう。

本記事では、眼科クリニックがLLMO（Large Language Model Optimization）に取り組むべき理由から、具体的な施策、効果測定の方法まで、実務に即した形で解説していきます。SEOやMEOとの違いを理解しながら、AI時代の集患基盤を構築するヒントをお伝えします。

LLMOとは？眼科クリニックが知っておくべきAI検索の仕組み

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Gemini、Perplexityなどの生成AI（大規模言語モデル）に対して、自院の情報を正しく学習・認識させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されることを目指す最適化施策です。

LLMOの定義とSEO・MEOとの違い

SEO（検索エンジン最適化）はGoogleの検索結果一覧で上位表示を目指す施策であり、MEO（マップ検索最適化）はGoogleマップ上での露出を増やす施策です。これに対し、LLMOはAIの「回答」の中に自院の情報を含ませることを目的としています。

AI検索では、ユーザーが「〇〇市で日帰り白内障手術ができる評判の良い眼科は？」と質問すると、AIが複数の情報源を統合して「〇〇市なら、年間手術件数〇〇件の実績がある『A眼科』や、多焦点眼内レンズに対応している『Bクリニック』がおすすめです」と具体的なクリニック名を挙げて回答します。この回答候補に入らなければ、患者さんの選択肢にすら上がらない可能性があるのです。

なぜ眼科クリニックにLLMOが必要なのか

眼科選びは、患者さんにとって「失敗したくない」重要な決断です。特に手術や専門的な治療を検討する場合、患者さんは多くの情報を比較検討します。AI検索は、こうした複雑な条件を含む質問に対して、最適なクリニックを提案するのが得意です。

また、医療分野では情報の信頼性（E-E-A-T）が非常に重視されます。AIは信頼できる情報源を優先的に参照する傾向があるため、専門医としての実績や医学的に正しい情報を発信しているクリニックは、AIからの評価も高くなりやすいのです。LLMO対策を通じて「信頼できるクリニック」としてのポジションを確立することは、ブランド価値の向上にも直結します。

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

眼科クリニックが取り組むべきLLMO施策6選

AIに「選ばれるクリニック」になるためには、AIが情報を理解しやすいようにWeb上の情報を整備する必要があります。具体的に取り組むべき6つの施策を紹介します。

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

WebサイトのHTMLに「構造化データ」を記述し、AIに自院の情報を正確に伝えます。眼科クリニックの場合、MedicalClinicやPhysician、LocalBusinessといったスキーマタイプを使用し、クリニック名、住所、電話番号、診療時間、診療科目（Ophthalmology）などをタグ付けします。

これにより、AIは「ここは眼科であり、〇〇市にあり、土日も診療している」と明確に認識できるようになり、関連する質問に対して正確な回答を生成しやすくなります。

2. Googleビジネスプロフィールの最適化

GoogleのAI機能（SGEやAI Overview）は、ローカル情報の参照元としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）を重視します。GBPの情報を最新に保ち、診療時間、休診日、Webサイトへのリンクなどを正確に登録することは、MEOだけでなくLLMO対策としても必須です。

特に「サービス」機能を使って、白内障手術、ICL、ドライアイ治療などの診療メニューを詳細に登録することが重要です。AIはここから情報を取得し、「ICLに対応している眼科」といった検索意図に応えます。

3. FAQ（よくある質問）ページの充実

AI検索では、ユーザーが質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを充実させることが効果的です。「初診の予約は必要ですか？」「コンタクトレンズの処方箋だけでも大丈夫ですか？」「手術当日の付き添いは必要ですか？」といった、患者さんが抱く疑問に対する回答をQ&A形式で掲載しましょう。

FAQ構造化データを合わせて実装することで、AIがその情報を引用しやすくなります。

4. 診療内容・専門性の明確化（E-E-A-T）

Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIが情報の信頼度を判断する上でも重要です。院長の経歴、保有資格（日本眼科学会専門医など）、所属学会、手術実績数などをWebサイトに明記しましょう。

「白内障手術の累計実績〇〇件」「〇〇専門外来あり」といった具体的な数字や専門性をアピールすることで、AIからの評価が高まります。

5. 口コミ・レビューの促進

AIはクリニックの評判を判断するために口コミ情報を参照します。Googleマップでの口コミ投稿を患者さんに依頼し、ポジティブな評価を蓄積しましょう。

また、口コミに対する返信も重要です。丁寧な返信は、AIに対して「患者対応が良いクリニック」というシグナルを送るだけでなく、閲覧者からの信頼向上にもつながります。

6. NAP情報の統一

Name（クリニック名）、Address（住所）、Phone（電話番号）の情報を、公式サイト、GBP、SNS、医療系ポータルサイトなどすべての媒体で統一しましょう。表記ゆれ（例：「〇〇眼科」と「医療法人〇〇会 〇〇眼科」）があると、AIが同一クリニックとして認識できず、評価が分散してしまうリスクがあります。

LLMO対策を成功させるためのコンテンツ戦略

AIに引用されるためには、質の高いコンテンツを継続的に発信することが欠かせません。眼科クリニックならではのコンテンツ戦略を紹介します。

患者さんの「悩み」に寄り添うコンテンツ

「目がかすむ」「飛蚊症が見える」といった症状や、「子供の視力が下がった」といった悩みに対する解説記事を作成しましょう。専門医としての知見に基づいた正しい情報を提供することで、AIが「信頼できる医療情報源」として参照しやすくなります。

地域特化型の情報を発信する

眼科クリニックは地域密着型のビジネスです。「〇〇市の学校検診に対応しています」「〇〇駅からのアクセス方法」など、地域名を含んだコンテンツを増やしましょう。地域の医療連携や、学校医としての活動などを発信することで、ローカル検索におけるAIの推奨度が高まります。

LLMO対策の効果測定と改善

対策を行ったら、効果を測定して改善につなげることが大切です。

AIへの直接質問によるモニタリング

ChatGPTやPerplexityで定期的に「〇〇市 おすすめ 眼科」と検索し、自院が表示されるか確認しましょう。競合他院がどのように紹介されているかも分析し、自院の強みをより明確に打ち出すための参考にします。

アクセス解析による流入確認

Googleアナリティクスなどの解析ツールを使い、AI検索エンジン（Referralなど）からの流入があるかを確認します。現状では正確に把握しづらい部分もありますが、AIチャットボットからの流入が増えていれば、LLMO対策の効果が出ている一つの指標となります。

眼科クリニックのLLMO対策に関するよくある質問

Q. 小規模なクリニックでも効果はありますか？

A. はい、大いにあります。AIは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。地域密着型のきめ細やかな診療や、特定の疾患（緑内障、ドライアイなど）に特化した専門性をアピールすることで、大規模病院にはない強みをAIに認識させることができます。

Q. LLMO対策は自院でもできますか？

A. コンテンツの充実やGoogleビジネスプロフィールの更新など、できることから始められます。ただし、構造化データの実装など技術的な部分は専門知識が必要になる場合があります。まずは自院でできる情報発信から強化し、必要に応じて専門家のサポートを検討するとよいでしょう。

Q. SEOやMEO対策はもう不要ですか？

A. いいえ、不要ではありません。AI検索の利用率は伸びていますが、Google検索やGoogleマップ経由での来院も依然として多数を占めています。SEO・MEO・LLMOを対立関係ではなく補完関係として捉え、バランス良く取り組むことをおすすめします。

眼科クリニックのLLMO対策はマケスクにご相談ください

AI検索の普及により、眼科クリニックの集患環境は大きな転換期を迎えています。従来のSEO・MEOだけでは届かない患者層にリーチするためには、LLMOという新たな視点が欠かせません。

株式会社トリニアスが運営するマケスクは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の地域ビジネスを支援してきました。眼科クリニックをはじめとする医療機関の集患支援にも豊富な実績があり、Googleビジネスプロフィールの最適化から口コミ管理、Webサイト制作まで、一貫した集患導線の構築をお手伝いしています。

MEOで培った知見とデータを活かしながら、AI検索時代に対応したLLMO対策もサポート可能です。「自院のWeb集患を強化したい」「AI検索への対応方法がわからない」という先生方は、ぜひお気軽にマケスクにご相談ください。

まとめ

AI検索が普及する中で、眼科クリニックの集患戦略も進化が求められています。「検索結果で上位に表示される」だけでなく、「AIに引用される」ことが、新規患者獲得の新たな鍵となります。

LLMO対策の本質は、「自院の情報をAIが理解しやすい形で整理し、発信する」ことに尽きます。専門性の高い診療内容、患者さんの悩みに応えるFAQ、正確な基本情報——これらをテキストとして言語化し、構造化された形でWebサイトに掲載する。こうした地道な取り組みが、「AIに選ばれるクリニック」への近道です。

博報堂メディア環境研究所の調査（2025年1月〜2月実施）によると、AI検索の利用率は26.7%に達しています。特に10〜20代では47.4%と半数近くがAI検索を日常的に使っており、「近くのおしゃれな花屋を教えて」「母の日のプレゼントにおすすめの花束は？」といった質問をChatGPTやGoogle AI Overviewsに投げかけることが当たり前になりつつあります。

検索行動の変化は、花屋の集客に直結する問題です。AI検索で引用されない花屋は、存在しないも同然になりかねません。本記事では、LLMO（Large Language Model Optimization）の基本から、花屋ならではの具体的な対策まで、実践的なノウハウをお伝えします。

LLMOとは何か？花屋が知っておくべき基礎知識

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、ChatGPTやGoogle AI Overviews、Perplexityなどの大規模言語モデル（LLM）を活用した検索システムに最適化する施策を指します。従来のSEOがGoogleの検索アルゴリズムに対応するものだったのに対し、LLMOはAIが生成する回答に自店舗の情報が含まれるようにすることを目指します。

LLMOの定義とSEO・MEOとの違い

SEO（検索エンジン最適化）は検索結果のランキングを上げる施策、MEO（マップエンジン最適化）はGoogleマップ上での露出を増やす施策です。これに対し、LLMOはAIの回答文の中に自店を登場させることを目的とします。

例えば、「〇〇駅近くで、センスの良いアレンジメントを作ってくれる花屋は？」とAIに質問した際、AIが「〇〇駅周辺なら、モダンなデザインが得意な『フラワーショップA』や、珍しい花材を扱う『花屋B』がおすすめです」と具体名を挙げて回答してくれる状態が理想です。

花屋業界におけるLLMOの重要性

花屋を利用するシーンは、「誕生日プレゼント」「送別会の花束」「自宅用の観葉植物」など多岐にわたります。ユーザーは自分の要望に合った店を探すために、AIに具体的な条件（予算、雰囲気、配達可否など）を伝えて相談する傾向があります。

AIはWeb上の膨大な情報から最適な答えを導き出すため、AIに「この店は〇〇なニーズに応えられる」と正しく認識されていなければ、候補にすら上がりません。特にギフト需要が高い花屋にとって、AIからの推薦は強力な集客チャネルとなり得ます。

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

花屋が取り組むべきLLMO施策6選

AIに選ばれる花屋になるためには、AIが情報を理解しやすいようにWeb上の情報を整備する必要があります。具体的に取り組むべき6つの施策を紹介します。

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

WebサイトのHTMLに「構造化データ」を記述し、AIに店舗情報を正確に伝えます。花屋の場合、FloristやLocalBusinessといったスキーマタイプを使用し、店舗名、住所、電話番号、営業時間、取扱商品（花束、観葉植物など）をタグ付けします。

これにより、AIは「ここは花屋であり、〇〇駅から徒歩5分の場所にあり、夜20時まで営業している」と明確に認識できるようになり、関連する質問に対して正確な回答を生成しやすくなります。

2. Googleビジネスプロフィールの最適化

GoogleのAI機能（SGEやAI Overview）は、ローカル情報の参照元としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）を重視します。GBPの情報を最新に保ち、営業時間、定休日、支払い方法などを正確に登録することは、MEOだけでなくLLMO対策としても必須です。

特に「商品」機能を使って、アレンジメントや花束の作例を写真付きで詳細に登録することが重要です。AIはここから情報を取得し、「おしゃれなアレンジメントがある花屋」といった検索意図に応えます。

3. FAQ（よくある質問）ページの充実

AI検索では、ユーザーが質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを充実させることが効果的です。「当日配達は可能ですか？」「予算3,000円でも花束は作れますか？」「メッセージカードは付けられますか？」といった、お客様が抱く疑問に対する回答をQ&A形式で掲載しましょう。

FAQ構造化データを合わせて実装することで、AIがその情報を引用しやすくなります。

4. 商品（花束・アレンジメント）のテキスト化

商品写真をInstagramやWebサイトに掲載する際、画像だけでなくテキスト情報も充実させましょう。「赤バラを使った還暦祝いの花束」「ナチュラルテイストのドライフラワーリース」など、具体的な花材、色味、スタイル、用途をテキストで記述することで、AIが学習しやすくなります。

5. 口コミ・レビューの促進

AIは店舗の評判を判断するために口コミ情報を参照します。Googleマップやポータルサイトでの口コミ投稿をお客様に依頼し、ポジティブな評価を蓄積しましょう。

また、口コミに対する返信も重要です。丁寧な返信は、AIに対して「顧客対応が良い店」というシグナルを送るだけでなく、閲覧者からの信頼向上にもつながります。

6. NAP情報の統一

Name（店名）、Address（住所）、Phone（電話番号）の情報を、公式サイト、GBP、SNS、ポータルサイトなどすべての媒体で統一しましょう。表記ゆれ（例：「フラワーショップ〇〇」と「Flower Shop 〇〇」）があると、AIが同一店舗として認識できず、評価が分散してしまうリスクがあります。

LLMO対策を成功させるためのコンテンツ戦略

AIに引用されるためには、質の高いコンテンツを継続的に発信することが欠かせません。花屋ならではのコンテンツ戦略を紹介します。

専門性と独自性（E-E-A-T）をアピールする

Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIが情報の信頼度を判断する上でも重要です。フローリストの経歴、受賞歴、資格（フラワー装飾技能士など）をWebサイトに明記しましょう。

「創業50年の老舗」「オランダで修行したフローリストが在籍」といった権威性をアピールすることで、AIからの評価が高まります。

利用シーン別の提案コンテンツを作る

「プロポーズにおすすめの花束」「開店祝いに喜ばれる胡蝶蘭の選び方」「ペットのお悔やみに適したお花」など、利用シーンに合わせた提案記事を作成しましょう。ユーザーの検索意図（インテント）に合致したコンテンツは、AI検索の回答として採用されやすくなります。

LLMO対策の効果測定と改善

対策を行ったら、効果を測定して改善につなげることが大切です。

AIへの直接質問によるモニタリング

ChatGPTやPerplexityで定期的に「〇〇市 おすすめ 花屋」と検索し、自店が表示されるか確認しましょう。競合他社がどのように紹介されているかも分析し、自社の強みをより明確に打ち出すための参考にします。

アクセス解析による流入確認

Googleアナリティクスなどの解析ツールを使い、AI検索エンジン（Referralなど）からの流入があるかを確認します。現状では正確に把握しづらい部分もありますが、AIチャットボットからの流入が増えていれば、LLMO対策の効果が出ている一つの指標となります。

花屋のLLMO対策に関するよくある質問

Q. 小規模な花屋でも効果はありますか？

A. はい、大いにあります。AIは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。地域密着型のきめ細やかなサービスや、特定のスタイル（ドライフラワー専門店、ネイティブフラワーなど）に特化した専門性をアピールすることで、チェーン店にはない強みをAIに認識させることができます。

Q. LLMO対策は自社でもできますか？

A. コンテンツの充実やGoogleビジネスプロフィールの更新など、できることから始められます。ただし、構造化データの実装など技術的な部分は専門知識が必要になる場合があります。まずは自社でできる情報発信から強化し、必要に応じて専門家のサポートを検討するとよいでしょう。

Q. どのAI検索エンジンを優先すべきですか？

A. 2025年現在、利用者数の観点からはChatGPTとGoogleのAIモードを優先することをおすすめします。ChatGPTは日本での利用率が高く、GoogleのAIモードは検索市場での圧倒的なシェアを背景に、今後さらに利用者が増えると予想されます。基本的なLLMO対策を行えば、複数のAI検索エンジンに対して一定の効果が期待できるため、まずは基本をしっかり押さえることが大切です。

花屋のLLMO対策はマケスクにご相談ください

AI検索の普及により、花屋の集客環境は転換期を迎えています。従来のMEO対策に加えてLLMOの視点を取り入れることで、変化する検索行動に適応し、競合に先駆けた集客基盤を構築できます。

本記事で解説したLLMO対策の多くは、MEO対策の延長線上にあります。GBPの徹底活用、口コミの獲得と管理、NAP情報の一貫性、専門性の高いコンテンツ——これらはMEOでもLLMOでも効果を発揮する施策です。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の店舗ビジネスの集客を支援してきました。上位表示達成率96.2％という実績は、地域ビジネスの集客に関する深いノウハウの証です。

MEO対策で培った知見は、AI検索時代においても有効に機能します。Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミ獲得・管理のサポート、Webサイト制作・コンテンツ作成など、LLMOの基盤となる施策をワンストップで支援いたします。

無料相談も実施しておりますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

まとめ

AI検索が普及する中で、花屋の集客戦略も進化が求められています。「検索結果で上位に表示される」だけでなく、「AIに引用される」ことが、新規顧客獲得の新たな鍵となります。

LLMO対策の本質は、「自社の情報をAIが理解しやすい形で整理し、発信する」ことに尽きます。アレンジメントのこだわり、花材の品質、地域へのサービス——これらをテキストとして言語化し、構造化された形でWebサイトに掲載する。こうした地道な取り組みが、「AIに選ばれる店」への近道です。

「ChatGPTやPerplexityで映像制作会社を探す人が増えているらしいけど、どう対応すればいいのかわからない」「AI検索時代に自社の存在感を高めたいが、何から手をつければいいのか」——そんな悩みを抱える映像制作会社の経営者やマーケティング担当者が増えています。

生成AIの利用率は急速に拡大しており、MM総研の調査によると2025年8月時点で生成AIの個人利用率は21.8％に達し、利用者のうち52.8％が「検索機能」として活用しています。従来のGoogle検索だけでなく、AIに質問して情報を得るスタイルが日常化しつつあるのです。

映像制作会社にとって、見込み顧客がAI検索で「おすすめの映像制作会社」「動画マーケティングに強い制作会社」と質問したとき、自社が回答に含まれるかどうかは今後の集客に大きく影響します。そこで重要になるのがLLMO（Large Language Model Optimization）、つまり大規模言語モデル最適化という考え方です。

本記事では、映像制作会社がLLMOに取り組むべき理由から具体的な対策方法、効果測定の考え方まで、実務で活用できる情報をお伝えします。

LLMOとは？映像制作会社が知っておくべきAI検索の仕組み

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AI（大規模言語モデル）に対して、自社の情報を適切に認識させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されることを目指す最適化施策です。

SEO・MEOとLLMOの決定的な違い

SEO（検索エンジン最適化）はGoogle検索の結果ページで上位表示を目指す施策であり、MEO（マップ検索最適化）はGoogleマップ上での露出を増やす施策です。これに対し、LLMOはAIの「回答」の中に自社を含ませることを目的としています。

AI検索では、ユーザーが「〇〇市で採用動画に強い映像制作会社は？」と質問すると、AIが複数の情報源を統合して「〇〇市なら、採用ブランディングに定評がある『A社』や、短納期対応が可能な『B社』がおすすめです」と具体的な企業名を挙げて回答します。この回答候補に入らなければ、見込み顧客の選択肢にすら上がらない可能性があるのです。

なぜ映像制作会社にLLMOが必要なのか

映像制作の依頼を検討する企業担当者は、「予算」「得意ジャンル」「実績」「納期」など、多くの条件を比較検討します。AI検索は、こうした複雑な条件を含む質問に対して、最適な制作会社を提案するのが得意です。

また、クリエイティブな領域である映像制作では、単なるスペック比較だけでなく、「センスが合うか」「提案力があるか」といった定性的な要素も重視されます。AIが「提案力に定評があり、口コミでも高評価を得ている」といった文脈で自社を紹介してくれれば、信頼獲得の大きな後押しとなります。

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

映像制作会社が取り組むべきLLMO施策6選

AIに選ばれる制作会社になるためには、AIが情報を理解しやすいようにWeb上の情報を整備する必要があります。具体的に取り組むべき6つの施策を紹介します。

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

WebサイトのHTMLに「構造化データ」を記述し、AIに自社の情報を正確に伝えます。映像制作会社の場合、LocalBusinessやOrganization、Serviceといったスキーマタイプを使用し、会社名、住所、電話番号、営業時間、提供サービス（動画制作、ライブ配信など）をタグ付けします。

これにより、AIは「ここは映像制作会社であり、〇〇エリアで企業向け動画制作を提供している」と明確に認識できるようになり、関連する質問に対して正確な回答を生成しやすくなります。

2. Googleビジネスプロフィールの最適化

GoogleのAI機能（SGEやAI Overview）は、ローカル情報の参照元としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）を重視します。GBPの情報を最新に保ち、営業時間、定休日、Webサイトへのリンクなどを正確に登録することは、MEOだけでなくLLMO対策としても必須です。

特に「サービス」機能を使って、会社紹介動画、採用動画、YouTube動画制作などのメニューを詳細に登録することが重要です。AIはここから情報を取得し、「採用動画に強い会社」といった検索意図に応えます。

3. 制作実績と強みの言語化

映像制作会社のWebサイトでは、実績動画（ポートフォリオ）がメインコンテンツになりがちですが、AIは動画の内容を完全には理解できません。必ずテキスト形式でも「クライアント名」「制作の目的」「課題解決のアプローチ」「成果」などを具体的に記載しましょう。

「ドローン空撮対応」「CG制作実績あり」「マーケティング視点での企画提案」といった強みをテキスト化することで、AIが具体的な特徴を学習しやすくなります。

4. FAQ（よくある質問）の充実

AI検索では、ユーザーが質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを充実させることが効果的です。「予算はどれくらいかかりますか？」「納期は最短でどのくらいですか？」「修正は何回まで無料ですか？」といった、クライアントが抱く疑問に対する回答をQ&A形式で掲載しましょう。

FAQ構造化データを合わせて実装することで、AIがその情報を引用しやすくなります。

5. 口コミ・レビューの促進

AIは企業の評判を判断するために口コミ情報を参照します。Googleマップでの口コミ投稿をクライアントに依頼し、ポジティブな評価を蓄積しましょう。

また、口コミに対する返信も重要です。丁寧な返信は、AIに対して「顧客対応が良い会社」というシグナルを送るだけでなく、閲覧者からの信頼向上にもつながります。

6. NAP情報の統一

Name（会社名）、Address（住所）、Phone（電話番号）の情報を、公式サイト、GBP、SNS、ポータルサイトなどすべての媒体で統一しましょう。表記ゆれ（例：「株式会社〇〇」と「（株）〇〇」）があると、AIが同一企業として認識できず、評価が分散してしまうリスクがあります。

LLMO対策を成功させるためのコンテンツ戦略

AIに引用されるためには、質の高いコンテンツを継続的に発信することが欠かせません。映像制作会社ならではのコンテンツ戦略を紹介します。

専門性と独自性（E-E-A-T）をアピールする

Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIが情報の信頼度を判断する上でも重要です。創業年数、制作実績数、受賞歴、スタッフの経歴などをWebサイトに明記しましょう。

「創業20年の実績」「年間制作本数500本以上」「大手企業との取引多数」といった権威性をアピールすることで、AIからの評価が高まります。

クライアントの課題解決事例を発信する

単なる制作実績の紹介だけでなく、「動画導入によりCV率が1.5倍になった」「採用エントリー数が昨年対比200%になった」といった、具体的な成果や課題解決のプロセスを発信しましょう。ビジネス課題への貢献度を可視化することで、「成果が出せる制作会社」としてAIに認識されやすくなります。

LLMO対策の効果測定と改善

対策を行ったら、効果を測定して改善につなげることが大切です。

AIへの直接質問によるモニタリング

ChatGPTやPerplexityで定期的に「〇〇市 おすすめ 映像制作会社」と検索し、自社が表示されるか確認しましょう。競合他社がどのように紹介されているかも分析し、自社の強みをより明確に打ち出すための参考にします。

アクセス解析による流入確認

Googleアナリティクスなどの解析ツールを使い、AI検索エンジン（Referralなど）からの流入があるかを確認します。現状では正確に把握しづらい部分もありますが、AIチャットボットからの流入が増えていれば、LLMO対策の効果が出ている一つの指標となります。

映像制作会社のLLMO対策に関するよくある質問

Q. 小規模な制作会社でも効果はありますか？

A. はい、大いにあります。AIは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。特定の業界（医療、不動産など）に特化した専門性や、地域密着型のきめ細やかな対応をアピールすることで、大手制作会社にはない強みをAIに認識させることができます。

Q. LLMO対策は自社でもできますか？

A. コンテンツの充実やGoogleビジネスプロフィールの更新など、できることから始められます。ただし、構造化データの実装など技術的な部分は専門知識が必要になる場合があります。まずは自社でできる情報発信から強化し、必要に応じて専門家のサポートを検討するとよいでしょう。

Q. どのAI検索エンジンを優先すべきですか？

A. 2025年現在、利用者数の観点からはChatGPTとGoogleのAIモードを優先することをおすすめします。ChatGPTは日本での利用率が高く、GoogleのAIモードは検索市場での圧倒的なシェアを背景に、今後さらに利用者が増えると予想されます。基本的なLLMO対策を行えば、複数のAI検索エンジンに対して一定の効果が期待できるため、まずは基本をしっかり押さえることが大切です。

映像制作会社にとって特に注目すべきは、マルチモーダルAIの進化。現在のAIはテキスト情報を主に処理していますが、将来的には動画コンテンツそのものをAIが理解し、評価できるようになる可能性があります。そうなれば、高品質な映像作品を制作できる会社がAI検索でも高く評価されるという、より本質的な競争環境が生まれるかもしれません。

当面は、テキストベースでの情報発信を充実させ、構造化データを整備し、E-E-A-Tを高めるという基本的なアプローチを継続することが、LLMO対策の王道と言えるでしょう。

映像制作会社のLLMO対策はマケスクにご相談ください

本記事では、映像制作会社が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検索時代において、自社の情報がAIに正しく認識され、回答に引用されることは、新たな集客チャネルの開拓につながります。

しかし、LLMO対策は一朝一夕で成果が出るものではありません。コンテンツの充実、構造化データの実装、GBPの最適化など、継続的な取り組みが必要です。「自社だけで対策を進めるのは難しい」「専門的な知見が欲しい」という方は、ぜひマケスクにご相談ください。

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社以上の企業様の集客を支援してきました。MEO対策で培ったノウハウを活かし、LLMO対策も含めた総合的なWeb集客支援を提供しています。AI検索時代に勝ち残るためのパートナーとして、貴社のビジネス成長を全力でサポートいたします。

「ChatGPTで運送会社を探す人が増えている」という話を、同業者から耳にしたことはないでしょうか。実際、2025年の調査では検索時に生成AIを利用する人が31.1％に達し、わずか半年で約1.5倍に増加しました。10代では64.1％、20代でも44.3％がAI検索を利用しており、若年層ほどこの傾向が顕著になっています。

運送業界では2024年問題への対応に追われる企業が多い中、Web集客の世界でも大きな変化が起きています。従来のSEO対策だけでは、AIが生成する回答に自社の情報が引用されず、見込み顧客との接点を逃してしまうリスクが高まっているのです。

本記事では、運送会社がLLMO（Large Language Model Optimization）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す。荷主企業や求職者がAIに質問したとき、あなたの会社が「おすすめの運送会社」として紹介される状態を目指しましょう。

LLMOとは何か｜運送会社が知っておくべき基礎知識

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIに対して、自社の情報を適切に認識させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されることを目指す最適化施策です。

LLMOの定義とSEO・MEOとの違い

SEO（検索エンジン最適化）はGoogle検索の結果ページで上位表示を目指す施策であり、MEO（マップ検索最適化）はGoogleマップ上での露出を増やす施策です。これに対し、LLMOはAIの「回答」の中に自社を含ませることを目的としています。

AI検索では、ユーザーが「〇〇市で緊急配送に対応している運送会社は？」と質問すると、AIが複数の情報源を統合して「〇〇市なら、24時間対応の『A運送』や、スポット便に強い『B急送』がおすすめです」と具体的な業者名を挙げて回答します。この回答候補に入らなければ、ユーザーの選択肢にすら上がらない可能性があるのです。

運送業界におけるLLMOの重要性

運送会社の選定は、「対応エリア」「取り扱い可能な荷物」「料金」「緊急対応の可否」など、比較検討すべき要素が多いのが特徴です。AI検索は、こうした複雑な条件を含む質問に対して、最適な業者を提案するのが得意です。

また、荷主企業の担当者も効率的に業者を探すためにAIを活用し始めています。AIチャットボットであれば、電話をかける前に概算料金や対応可否を確認できるため、ビジネスのスピード感を重視するユーザーにとっても利便性が高いのです。

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。

▶ AIMA5の詳細はこちら

運送会社が取り組むべきLLMO施策6選

AIに選ばれる業者になるためには、AIが情報を理解しやすいようにWeb上の情報を整備する必要があります。具体的に取り組むべき6つの施策を紹介します。

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

WebサイトのHTMLに「構造化データ」を記述し、AIに自社の情報を正確に伝えます。運送会社の場合、LocalBusinessやOrganizationといったスキーマタイプを使用し、会社名、住所、電話番号、営業時間、対応エリアなどをタグ付けします。

これにより、AIは「ここは運送会社であり、〇〇県全域に対応している」と明確に認識できるようになり、関連する質問に対して正確な回答を生成しやすくなります。

2. Googleビジネスプロフィールの最適化

GoogleのAI機能（SGEやAI Overview）は、ローカル情報の参照元としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）を重視します。GBPの情報を最新に保ち、営業時間、定休日、Webサイトへのリンクなどを正確に登録することは、MEOだけでなくLLMO対策としても必須です。

特に「サービス」機能を使って、チャーター便、スポット便、定期便などのメニューを詳細に登録することが重要です。AIはここから情報を取得し、「精密機器の輸送ができる会社」といった検索意図に応えます。

3. FAQ（よくある質問）ページの充実

AI検索では、ユーザーが質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを充実させることが効果的です。「当日配送は可能ですか？」「個人宅への配送は対応していますか？」「冷凍・冷蔵車の指定はできますか？」といった、顧客が抱く疑問に対する回答をQ&A形式で掲載しましょう。

FAQ構造化データを合わせて実装することで、AIがその情報を引用しやすくなります。

4. サービス内容と対応エリアの明確なテキスト化

対応エリアを画像マップだけで掲載している場合、AIはその情報を読み取れない可能性があります。必ずテキスト形式でも対応都道府県、市区町村などを記載しましょう。

また、「2tトラック」「4tウィング車」「軽貨物」といった保有車両の種類や、「家具配送」「建材輸送」といった得意分野を具体的なテキストで記述することで、AIがマッチングしやすくなります。

5. 口コミ・レビューの促進

AIは業者の評判を判断するために口コミ情報を参照します。Googleマップでの口コミ投稿を顧客に依頼し、ポジティブな評価を蓄積しましょう。

また、口コミに対する返信も重要です。丁寧な返信は、AIに対して「顧客対応が良い業者」というシグナルを送るだけでなく、閲覧者からの信頼向上にもつながります。

6. NAP情報の統一

Name（会社名）、Address（住所）、Phone（電話番号）の情報を、公式サイト、GBP、SNS、ポータルサイトなどすべての媒体で統一しましょう。表記ゆれ（例：「株式会社〇〇」と「（株）〇〇」）があると、AIが同一業者として認識できず、評価が分散してしまうリスクがあります。

LLMO対策を成功させるためのコンテンツ戦略

AIに引用されるためには、質の高いコンテンツを継続的に発信することが欠かせません。運送会社ならではのコンテンツ戦略を紹介します。

独自性（E-E-A-T）をアピールする

Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIが情報の信頼度を判断する上でも重要です。創業年数、無事故記録、Gマーク（安全性優良事業所）の取得、ドライバー教育の体制などをWebサイトに明記しましょう。

「創業50年の実績」「全車GPS搭載」といった専門性をアピールすることで、AIからの評価が高まります。

地域特化型の情報を発信する

運送会社は地域密着型のビジネスであることが多いです。「〇〇県発着の長距離輸送」「〇〇市内のルート配送」など、地域名を含んだコンテンツを増やしましょう。地域の道路事情に精通していることや、地元のイベント輸送の実績などを発信することで、ローカル検索におけるAIの推奨度が高まります。

LLMO対策の効果測定と改善

対策を行ったら、効果を測定して改善につなげることが大切です。

AIへの直接質問によるモニタリング

ChatGPTやPerplexityで定期的に「〇〇市 おすすめ 運送会社」と検索し、自社が表示されるか確認しましょう。競合他社がどのように紹介されているかも分析し、自社の強みをより明確に打ち出すための参考にします。

アクセス解析による流入確認

Googleアナリティクスなどの解析ツールを使い、AI検索エンジン（Referralなど）からの流入があるかを確認します。現状では正確に把握しづらい部分もありますが、AIチャットボットからの流入が増えていれば、LLMO対策の効果が出ている一つの指標となります。

運送会社のLLMO対策に関するよくある質問

Q. 小規模な運送会社でも効果はありますか？

A. はい、大いにあります。AIは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。地域密着型のきめ細やかなサービスや、特定の荷物（精密機器、食品、重量物など）に特化した専門性をアピールすることで、大手業者にはない強みをAIに認識させることができます。

Q. LLMO対策とSEO対策、どちらを優先すべきですか？

A. 理想的には両者を並行して進めるべきです。SEOで評価されるWebサイト（構造化データの実装、高品質なコンテンツ、高速な表示速度など）は、LLMOでも評価されやすいため、SEO対策の延長線上でLLMOに取り組むのが効率的です。

Q. LLMO対策にはどのくらいの費用がかかりますか？

A. LLMO対策の費用は取り組み方によって大きく異なります。自社で行う場合は、既存のWebサイトの改善であれば追加費用はほとんどかかりません。構造化データの実装やコンテンツ制作を外注する場合は、規模に応じて数万円〜数十万円程度の費用がかかります。継続的なコンサルティングを依頼する場合は月額10万円〜が一般的な相場です。

Q. 効果が出るまでどのくらいかかりますか？

A. AIがWebサイトの情報を収集するタイミングは公開されていないため、効果が現れるまでの期間は一概に言えません。一般的には、対策を実施してから数週間〜数ヶ月で変化が見られ始めることが多いとされています。SEO対策と同様に、即効性よりも中長期的な視点で取り組むことが重要です。

運送会社のLLMO対策はマケスクにご相談ください

AI検索の普及により、運送会社の集客環境は転換期を迎えています。従来のMEO対策に加えてLLMOの視点を取り入れることで、変化する検索行動に適応し、競合に先駆けた集客基盤を構築できます。

まだ馴染みの薄い領域かもしれません。しかし、AI検索の普及スピードを考えると、今から準備を始めることには大きな意味があります。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の地域ビジネスの集客を支援してきました。上位表示達成率は96.2％を誇り、運送会社を含む幅広い業種で成果を上げています。

MEO対策で培った知見とノウハウは、LLMO対策にも直結します。Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミ対策、Webサイトとの連携強化など、AI検索時代に必要な施策をワンストップでサポートいたします。

無料相談も実施しておりますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

まとめ

AI検索が普及する中で、運送会社の集客戦略も進化が求められています。「検索結果で上位に表示される」だけでなく、「AIに引用される」ことが、新規顧客獲得の新たな鍵となります。

LLMO対策の本質は、「自社の情報をAIが理解しやすい形で整理し、発信する」ことに尽きます。保有車両の詳細、サービスのこだわり、安全への取り組み——これらをテキストとして言語化し、構造化された形でWebサイトに掲載する。こうした地道な取り組みが、「AIに選ばれる運送会社」への近道です。

「引越し業者 おすすめ」と検索したとき、ChatGPTやGoogle AI Overviewが直接回答を表示する時代が到来しました。従来のSEO対策でWebサイトが上位表示されていても、AIの回答に自社の名前が挙がらなければ、見込み客との接点を逃してしまう可能性があります。

2025年2月時点で、ChatGPTの週間アクティブユーザーは世界で4億人を突破しました。日本国内でも約600万人がChatGPTを利用しており、野村総合研究所の調査では、関東圏在住者の20.4%がChatGPTを利用した経験があると報告されています。とりわけ注目すべきは、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しょう。

引越しを検討するユーザーの多くは、20〜40代の単身者や子育て世帯です。まさにAI検索の利用が活発な層と重なります。「近くの引越し業者を教えて」「単身引越しで安いおすすめの会社は？」といった質問が、GoogleではなくChatGPTに投げかけられる機会が確実に増えているのです。

本記事では、引越し業者がLLMO（大規模言語モデル最適化）に取り組むべき理由と、具体的な施策について解説します。AI検索時代に「選ばれる業者」になるためのノウハウを、ぜひ参考にしてください。

LLMOとは？引越し業者が知っておくべきAI検索の仕組み

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIに対して、自社の情報を適切に認識させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されることを目指す最適化施策です。

SEO・MEOとLLMOの決定的な違い

SEO（検索エンジン最適化）はGoogle検索の結果ページで上位表示を目指す施策であり、MEO（マップ検索最適化）はGoogleマップ上での露出を増やす施策です。これに対し、LLMOはAIの「回答」の中に自社を含ませることを目的としています。

AI検索では、ユーザーが「〇〇市で評判の良い引越し業者は？」と質問すると、AIが複数の情報源を統合して「〇〇市なら、丁寧な梱包で評判の『A引越しセンター』や、単身パックが安い『B運送』がおすすめです」と具体的な業者名を挙げて回答します。この回答候補に入らなければ、ユーザーの選択肢にすら上がらない可能性があるのです。

なぜ引越し業者にLLMOが必要なのか

引越し業者の選定は、「料金」「対応エリア」「オプションサービス」「口コミ」など、比較検討すべき要素が多いのが特徴です。AI検索は、こうした複雑な条件を含む質問に対して、最適な業者を提案するのが得意です。

また、繁忙期には一括見積もりサイトを利用するユーザーも多いですが、「電話営業が多すぎて困る」という不満も聞かれます。AIチャットボットであれば、営業電話を気にすることなく、自分のペースで情報を収集できます。こうしたユーザー心理の変化に対応するためにも、LLMO対策は不可欠です。

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

引越し業者が取り組むべきLLMO施策6選

AIに選ばれる業者になるためには、AIが情報を理解しやすいようにWeb上の情報を整備する必要があります。具体的に取り組むべき6つの施策を紹介します。

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

WebサイトのHTMLに「構造化データ」を記述し、AIに自社の情報を正確に伝えます。引越し業者の場合、MovingCompanyやLocalBusinessといったスキーマタイプを使用し、会社名、住所、電話番号、営業時間、対応エリアなどをタグ付けします。

これにより、AIは「ここは引越し業者であり、〇〇市全域に対応している」と明確に認識できるようになり、関連する質問に対して正確な回答を生成しやすくなります。

2. Googleビジネスプロフィールの最適化

GoogleのAI機能（SGEやAI Overview）は、ローカル情報の参照元としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）を重視します。GBPの情報を最新に保ち、営業時間、定休日、支払い方法などを正確に登録することは、MEOだけでなくLLMO対策としても必須です。

特に「サービス」機能を使って、単身パック、家族引越し、不用品回収などのメニューを詳細に登録することが重要です。AIはここから情報を取得し、「不用品回収もしてくれる引越し業者」といった検索意図に応えます。

3. FAQ（よくある質問）の充実

AI検索では、ユーザーが質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを充実させることが効果的です。「ダンボールは無料ですか？」「キャンセル料はいつから発生しますか？」「エアコンの取り外しは可能ですか？」といった、お客様が抱く疑問に対する回答をQ&A形式で掲載しましょう。

FAQ構造化データを合わせて実装することで、AIがその情報を引用しやすくなります。

4. サービス内容と対応エリアの明確なテキスト化

料金プランや対応エリアを画像マップだけで掲載している場合、AIはその情報を読み取れない可能性があります。必ずテキスト形式でもプラン名、目安料金、対応市区町村などを記載しましょう。

「単身引越し 15,000円〜」といった具体的な情報をテキスト化することで、AIが料金比較の質問に対しても自社を提案しやすくなります。

5. 口コミ・レビューの促進

AIは業者の評判を判断するために口コミ情報を参照します。Googleマップやポータルサイトでの口コミ投稿をお客様に依頼し、ポジティブな評価を蓄積しましょう。

また、口コミに対する返信も重要です。丁寧な返信は、AIに対して「顧客対応が良い業者」というシグナルを送るだけでなく、閲覧者からの信頼向上にもつながります。

6. NAP情報の統一

Name（会社名）、Address（住所）、Phone（電話番号）の情報を、公式サイト、GBP、SNS、ポータルサイトなどすべての媒体で統一しましょう。表記ゆれ（例：「株式会社〇〇」と「（株）〇〇」）があると、AIが同一業者として認識できず、評価が分散してしまうリスクがあります。

LLMO対策を成功させるためのコンテンツ戦略

AIに引用されるためには、質の高いコンテンツを継続的に発信することが欠かせません。引越し業者ならではのコンテンツ戦略を紹介します。

独自性（E-E-A-T）をアピールする

Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIが情報の信頼度を判断する上でも重要です。創業年数、累計引越し件数、保有資格（引越管理士など）、スタッフ教育の体制などをWebサイトに明記しましょう。

「創業30年の実績」「引越管理士が常駐」といった専門性をアピールすることで、AIからの評価が高まります。

地域特化型の情報を発信する

引越し業者は地域密着型のビジネスです。「〇〇市のゴミ出しルール」「転入届の手続き場所」など、引越し前後に役立つ地域情報を発信しましょう。地域名を含んだコンテンツを増やすことで、ローカル検索におけるAIの推奨度が高まります。

LLMO対策の効果測定と改善

対策を行ったら、効果を測定して改善につなげることが大切です。

AIへの直接質問によるモニタリング

ChatGPTやPerplexityで定期的に「〇〇市 おすすめ 引越し業者」と検索し、自社が表示されるか確認しましょう。競合他社がどのように紹介されているかも分析し、自社の強みをより明確に打ち出すための参考にします。

アクセス解析による流入確認

Googleアナリティクスなどの解析ツールを使い、AI検索エンジン（Referralなど）からの流入があるかを確認します。現状では正確に把握しづらい部分もありますが、AIチャットボットからの流入が増えていれば、LLMO対策の効果が出ている一つの指標となります。

引越し業者のLLMO対策に関するよくある質問

Q：小規模な業者でも効果はありますか？

A：はい、大いにあります。AIは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。地域密着型のきめ細やかなサービスや、特定のニーズ（単身、女性、シニアなど）に特化した専門性をアピールすることで、大手業者にはない強みをAIに認識させることができます。

Q：LLMO対策とSEO対策、どちらを優先すべきですか？

A：理想的には両者を並行して進めるべきです。SEOで評価されるWebサイト（構造化データの実装、高品質なコンテンツ、高速な表示速度など）は、LLMOでも評価されやすいため、SEO対策の延長線上でLLMOに取り組むのが効率的です。まずはSEO対策でWebサイトの基礎体力をつけ、その上でAI向けの調整（FAQの充実、対話的なコンテンツなど）を加えていくイメージです。

また、SEOで上位表示を目指します。AIが普及する中で両方に取り組むことをおすすめします。ただし、SEOで行っている施策の多くはLLMOにも効果があるため、ゼロから始める必要はありません。

Q：LLMO対策にはどのくらいの費用がかかりますか？

A：LLMO対策の費用は取り組み方によって大きく異なります。自社で行う場合は、既存のWebサイトの改善であれば追加費用はほとんどかかりません。構造化データの実装やコンテンツ制作を外注する場合は、規模に応じて数万円〜数十万円程度の費用がかかります。継続的なコンサルティングを依頼する場合は月額10万円〜が一般的な相場です。

Q：LLMO対策の効果はどのくらいで現れますか？

A：AIがWebサイトの情報を収集するタイミングは公開されていないため、効果が現れるまでの期間は一概に言えません。一般的には、対策を実施してから数週間〜数ヶ月で変化が見られ始めることが多いとされています。SEO対策と同様に、即効性よりも中長期的な視点で取り組むことが重要です。

引越し業者のLLMO対策はマケスクにご相談ください

AI検索の普及により、引越し業者の集客環境は転換期を迎えています。従来のMEO対策に加えてLLMOの視点を取り入れることで、変化する検索行動に適応し、競合に先駆けた集客基盤を構築できます。

本記事で解説したLLMO対策の多くは、MEO対策の延長線上にあります。GBPの徹底活用、口コミの獲得と管理、NAP情報の一貫性、専門性の高いコンテンツ——これらはMEOでもLLMOでも効果を発揮する施策です。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の店舗ビジネスの集客を支援してきました。上位表示達成率96.2％という実績は、地域ビジネスの集客に関する深いノウハウの証です。

MEO対策で培った知見は、AI検索時代においても有効に機能します。Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミ獲得・管理のサポート、Webサイト制作・コンテンツ作成など、LLMOの基盤となる施策をワンストップで支援いたします。

無料相談も実施しておりますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

まとめ

AI検索が普及する中で、引越し業者の集客戦略も進化が求められています。「検索結果で上位に表示される」だけでなく、「AIに引用される」ことが、新規顧客獲得の新たな鍵となります。

LLMO対策の本質は、「自社の情報をAIが理解しやすい形で整理し、発信する」ことに尽きます。取扱プランの詳細、サービスのこだわり、地域への貢献——これらをテキストとして言語化し、構造化された形でWebサイトに掲載する。こうした地道な取り組みが、「AIに選ばれる業者」への近道です。

「ChatGPTにおすすめの買取店を聞いたら、自店が出てこなかった」——そんな経験をしたリサイクルショップ経営者が増えています。Googleで「地域名＋買取」と検索すれば上位表示されているのに、AIに同じ質問をすると競合店ばかりが推薦される。この現象の背後には、検索行動そのものの構造的な変化があります。

2024年のリユース市場規模は前年比4.5％増の3兆2,628億円に達し、15年連続で拡大を続けています（リユース経済新聞）。物価上昇を背景に「割安な中古品を賢く買う」という消費スタイルが定着し、店舗販売（BtoC）も前年比8.2％増と好調を維持しました。市場が拡大する一方で、新規顧客との接点づくりは年々難しくなっています。

その原因の一つが、AI検索の普及です。日本国内の生成AI利用経験率は2025年3月時点で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。ChatGPTやGoogle Geminiといった生成AIを使って情報を調べる人が増える中、AIに「選ばれる」ための対策であるLLMO（Large Language Model Optimization）の重要性が急速に高まっています。

本記事では、リサイクルショップがAI検索時代に生き残るためのLLMO対策について、基礎から具体的な実践方法までを詳しく解説します。

LLMOとは？リサイクルショップが知っておくべきAI検索の仕組み

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AI（大規模言語モデル）に対して、自社の情報を適切に認識させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されることを目指す最適化施策です。

SEO・MEOとLLMOの決定的な違い

SEO（検索エンジン最適化）はGoogle検索の結果ページで上位表示を目指す施策であり、MEO（マップ検索最適化）はGoogleマップ上での露出を増やす施策です。これに対し、LLMOはAIの「回答」の中に自店を含ませることを目的としています。

AI検索では、ユーザーが「〇〇市で家具を高く買い取ってくれる店は？」と質問すると、AIが複数の情報源を統合して「〇〇市なら、出張買取に対応している『リサイクルショップA』や、家具専門スタッフがいる『ショップB』がおすすめです」と具体的な店舗名を挙げて回答します。この回答候補に入らなければ、ユーザーの選択肢にすら上がらない可能性があるのです。

なぜリサイクルショップにLLMOが必要なのか

リサイクルショップの利用者は、「買取価格」「出張買取の可否」「取り扱いジャンル」など、具体的な条件で店舗を探す傾向があります。AI検索は、こうした細かい条件を含む質問に対して、最適な店舗を提案するのが得意です。

また、初めて買取を利用する人は「安く買い叩かれないか」「対応は丁寧か」といった不安を抱えています。AIが「口コミ評価が高く、実績豊富な店」として推薦してくれることは、顧客の心理的なハードルを下げる強力な後押しとなります。

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

リサイクルショップが取り組むべきLLMO施策6選

AIに選ばれる店舗になるためには、AIが情報を理解しやすいようにWeb上の情報を整備する必要があります。具体的に取り組むべき6つの施策を紹介します。

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

WebサイトのHTMLに「構造化データ」を記述し、AIに店舗情報を正確に伝えます。リサイクルショップの場合、LocalBusinessやRecyclingCenterといったスキーマタイプを使用し、店舗名、住所、電話番号、営業時間、取扱品目などをタグ付けします。

これにより、AIは「ここはリサイクルショップであり、家具や家電の買取を行っている」と明確に認識できるようになり、関連する質問に対して正確な回答を生成しやすくなります。

2. Googleビジネスプロフィールの最適化

GoogleのAI機能（SGEやAI Overview）は、ローカル情報の参照元としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）を重視します。GBPの情報を最新に保ち、営業時間、定休日、支払い方法などを正確に登録することは、MEOだけでなくLLMO対策としても必須です。

特に「商品」機能を使って買取品目を登録したり、投稿機能で買取実績を写真付きで発信したりすることが重要です。AIはここから情報を取得し、「ブランドバッグの買取に強い店」といった検索意図に応えます。

3. FAQ（よくある質問）の充実

AI検索では、ユーザーが質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを充実させることが効果的です。「出張買取のエリアはどこまでですか？」「壊れた家電でも買取可能ですか？」「査定料はかかりますか？」といった、お客様が抱く疑問に対する回答をQ&A形式で掲載しましょう。

FAQ構造化データを合わせて実装することで、AIがその情報を引用しやすくなります。

4. 買取品目と実績のテキスト化

買取品目や実績を画像だけで掲載している店舗を見かけますが、AIは画像内の文字情報を完全に読み取れません。必ずテキスト形式でも品目名、メーカー名、買取価格例などを記載しましょう。

「家具買取強化中」だけでなく、「カッシーナ、アルフレックスなどのブランド家具を高価買取」といった具体的なブランド名をテキスト化することで、AIが具体的な特徴を学習しやすくなります。

5. 口コミ・レビューの促進

AIは店舗の評判を判断するために口コミ情報を参照します。Googleマップやポータルサイトでの口コミ投稿をお客様に依頼し、ポジティブな評価を蓄積しましょう。

また、口コミに対する返信も重要です。丁寧な返信は、AIに対して「顧客対応が良い店」というシグナルを送るだけでなく、閲覧者からの信頼向上にもつながります。

6. NAP情報の統一

Name（店名）、Address（住所）、Phone（電話番号）の情報を、公式サイト、GBP、SNS、ポータルサイトなどすべての媒体で統一しましょう。表記ゆれ（例：「株式会社〇〇」と「（株）〇〇」）があると、AIが同一店舗として認識できず、評価が分散してしまうリスクがあります。

LLMO対策を成功させるためのコンテンツ戦略

AIに引用されるためには、質の高いコンテンツを継続的に発信することが欠かせません。リサイクルショップならではのコンテンツ戦略を紹介します。

査定士の専門性（E-E-A-T）をアピールする

Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIが情報の信頼度を判断する上でも重要です。査定士の経歴、得意ジャンル、保有資格（遺品整理士など）をWebサイトに明記しましょう。

「鑑定歴10年のベテランスタッフが査定」「骨董品の専門知識が豊富」といった専門性をアピールすることで、AIからの評価が高まります。

地域特化型の情報を発信する

リサイクルショップは地域密着型のビジネスです。「〇〇市の粗大ごみ回収情報」「引越しシーズンの不用品処分ガイド」など、地域住民にとって役立つ情報を発信しましょう。地域名を含んだコンテンツを増やすことで、ローカル検索におけるAIの推奨度が高まります。

LLMO対策の効果測定と改善

対策を行ったら、効果を測定して改善につなげることが大切です。

AIへの直接質問によるモニタリング

ChatGPTやPerplexityで定期的に「〇〇市 おすすめ リサイクルショップ」と検索し、自店舗が表示されるか確認しましょう。競合他社がどのように紹介されているかも分析し、自社の強みをより明確に打ち出すための参考にします。

アクセス解析による流入確認

Googleアナリティクスなどの解析ツールを使い、AI検索エンジン（Referralなど）からの流入があるかを確認します。現状では正確に把握しづらい部分もありますが、AIチャットボットからの流入が増えていれば、LLMO対策の効果が出ている一つの指標となります。

リサイクルショップのLLMO対策に関するよくある質問

Q. 小規模な個人店でも効果はありますか？

A. はい、大いにあります。AIは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。地域密着型のきめ細やかなサービスや、特定のジャンルに特化した専門性をアピールすることで、チェーン店にはない強みをAIに認識させることができます。

Q. LLMO対策は自社でもできますか？

A. コンテンツの充実やGoogleビジネスプロフィールの更新など、できることから始められます。ただし、構造化データの実装など技術的な部分は専門知識が必要になる場合があります。まずは自社でできる情報発信から強化し、必要に応じて専門家のサポートを検討するとよいでしょう。

Q. どのAI検索エンジンを優先すべきですか？

A. 2025年現在、利用者数の観点からはChatGPTとGoogleのAIモードを優先することをおすすめします。ChatGPTは日本での利用率が高く、GoogleのAIモードは検索市場での圧倒的なシェアを背景に、今後さらに利用者が増えると予想されます。基本的なLLMO対策を行えば、複数のAI検索エンジンに対して一定の効果が期待できるため、まずは基本をしっかり押さえることが大切です。

リサイクルショップのLLMO対策はマケスクにご相談ください

AI検索の普及により、リサイクルショップの集客環境は転換期を迎えています。従来のMEO対策に加えてLLMOの視点を取り入れることで、変化する検索行動に適応し、競合に先駆けた集客基盤を構築できます。

本記事で解説したLLMO対策の多くは、MEO対策の延長線上にあります。GBPの徹底活用、口コミの獲得と管理、NAP情報の一貫性、専門性の高いコンテンツ——これらはMEOでもLLMOでも効果を発揮する施策です。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の店舗ビジネスの集客を支援してきました。上位表示達成率96.2％という実績は、地域ビジネスの集客に関する深いノウハウの証です。

MEO対策で培った知見は、AI検索時代においても有効に機能します。Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミ獲得・管理のサポート、Webサイト制作・コンテンツ作成など、LLMOの基盤となる施策をワンストップで支援いたします。

無料相談も実施しておりますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

まとめ

AI検索が普及する中で、リサイクルショップの集客戦略も進化が求められています。「検索結果で上位に表示される」だけでなく、「AIに引用される」ことが、新規顧客獲得の新たな鍵となります。

LLMO対策の本質は、「自店舗の情報をAIが理解しやすい形で整理し、発信する」ことに尽きます。取扱品目の詳細、査定のこだわり、地域への貢献——これらをテキストとして言語化し、構造化された形でWebサイトに掲載する。こうした地道な取り組みが、「AIに選ばれる店」への近道です。

「ChatGPTにおすすめのラーメン屋を聞いたら、なぜかうちの店は出てこない」。そんな経験をしたラーメン店オーナーは少なくないはずです。Google検索で上位表示されていても、AIに聞くと別の店舗ばかりが推薦される——この現象が、いま飲食業界で静かに広がっています。

AIが情報を「選ぶ」時代において、ラーメン屋の集客は大きな転換点を迎えました。従来のSEOやMEOだけでは、ChatGPTやGemini、PerplexityといったAI検索エンジンに「選ばれる」ことは難しくなっています。ここで重要になるのがLLMO（Large Language Model Optimization）という考え方です。

本記事では、ラーメン屋がLLMO対策に取り組むべき理由から具体的な施策、そして実際に「AIに引用される店舗」になるための設計手法まで、現場で使える情報を体系的に解説します。スープの種類や麺の特徴、トッピングの構成といったラーメン屋ならではの要素を、いかにAIに正しく伝えるか。その具体的な方法論を、MEO対策で5,000社以上の支援実績を持つマケスクの知見とともにお伝えしていきます。

LLMOとは？ラーメン屋が知っておくべきAI検索の仕組み

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AI（大規模言語モデル）に対して、自社の情報を正しく認識させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されるように最適化する施策のことです。

SEO・MEOとの決定的な違い

SEO（検索エンジン最適化）はGoogle検索の結果ページで上位表示を目指すものであり、MEO（マップ検索最適化）はGoogleマップ上での露出拡大を狙うものです。これに対し、LLMOはAIの「回答」の中に自店の情報を含ませることを目的としています。

AI検索では、ユーザーが「〇〇駅周辺で、こってり系の豚骨ラーメンが食べられるおすすめの店は？」と質問すると、AIが複数の情報源を統合して「〇〇駅周辺なら、濃厚なスープが特徴の『ラーメンA』や、自家製麺が評判の『ラーメンB』がおすすめです」と具体的な店舗名を挙げて回答します。この回答候補に入らなければ、ユーザーの選択肢にすら上がらない可能性があるのです。

なぜラーメン屋にLLMOが必要なのか

ラーメンは嗜好性が高く、「あっさり」「こってり」「太麺」「細麺」など、ユーザーの好みが細分化されているジャンルです。AI検索は、こうした細かい条件を含む質問に対して、最適な店舗を提案するのが得意です。

また、訪日外国人観光客もAI検索を積極的に利用しています。「Best ramen near me」といった英語での質問に対し、AIがあなたの店を推薦してくれれば、インバウンド需要の取り込みにも直結します。AI検索からの流入を取りこぼさないためにも、LLMO対策は不可欠です。

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

ラーメン屋が取り組むべきLLMO施策5選

AIに選ばれる店舗になるためには、AIが情報を理解しやすいようにWeb上の情報を整備する必要があります。具体的に取り組むべき5つの施策を紹介します。

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

WebサイトのHTMLに「構造化データ」を記述し、AIに店舗情報を正確に伝えます。ラーメン屋の場合、RestaurantやLocalBusinessといったスキーマタイプを使用し、店舗名、住所、電話番号、営業時間、メニュー（servesCuisine: Ramen）などをタグ付けします。

これにより、AIは「ここはラーメン屋であり、豚骨ラーメンを〇〇円で提供している」と明確に認識できるようになり、関連する質問に対して正確な回答を生成しやすくなります。

2. Googleビジネスプロフィールの最適化

GoogleのAI機能（SGEやAI Overview）は、ローカル情報の参照元としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）を重視します。GBPの情報を最新に保ち、営業時間、定休日、支払い方法などを正確に登録することは、MEOだけでなくLLMO対策としても必須です。

特にメニュー機能を使って、ラーメンの種類やサイドメニューを写真付きで詳細に登録しておくことが重要です。AIはここから情報を取得し、「餃子が美味しいラーメン屋」といった検索意図に応えます。

3. メニューの詳細なテキスト化

メニュー表を画像だけで掲載している店舗を見かけますが、AIは画像内の文字情報を完全に読み取れません。必ずテキスト形式でもメニュー名、価格、特徴（スープの種類、麺の太さ、トッピングなど）を記載しましょう。

「特製濃厚豚骨ラーメン 900円」だけでなく、「10時間煮込んだスープ」「自家製の中太ちぢれ麺」といった詳細情報をテキスト化することで、AIが具体的な特徴を学習しやすくなります。

4. FAQ（よくある質問）の充実

AI検索では、ユーザーが質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを充実させることが効果的です。「子連れでも大丈夫ですか？」「駐車場はありますか？」「予約はできますか？」「替え玉はありますか？」といった、お客様が抱く疑問に対する回答をQ&A形式で掲載しましょう。

5. 口コミ・レビューの促進

AIは店舗の評判を判断するために口コミ情報を参照します。Googleマップやグルメサイトでの口コミ投稿をお客様に依頼し、ポジティブな評価を蓄積しましょう。

また、口コミに対する返信も重要です。丁寧な返信は、AIに対して「顧客対応が良い店」というシグナルを送るだけでなく、閲覧者からの信頼向上にもつながります。

LLMO対策を成功させるためのコンテンツ戦略

AIに引用されるためには、質の高いコンテンツを継続的に発信することが欠かせません。ラーメン屋ならではのコンテンツ戦略を紹介します。

店主のこだわり（E-E-A-T）を言語化する

Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIが情報の信頼度を判断する上でも重要です。店主の修業歴、スープへのこだわり、食材の産地などをWebサイトに明記しましょう。

「創業30年の老舗」「〇〇産の厳選小麦を使用」といった権威性や専門性をアピールすることで、AIからの評価が高まります。

「シズル感」を言葉で表現する

写真だけでなく、文章でもシズル感を伝えましょう。「トロトロのチャーシュー」「香ばしい焦がしネギ」「透き通った黄金色のスープ」など、五感に訴える表現を使うことで、AIがその特徴を学習し、「美味しいラーメン屋」としての文脈で引用されやすくなります。

LLMO対策の効果測定と改善

対策を行ったら、効果を測定して改善につなげることが大切です。

AIへの直接質問によるモニタリング

ChatGPTやPerplexityで定期的に「〇〇市 おすすめ ラーメン」と検索し、自店舗が表示されるか確認しましょう。競合他社がどのように紹介されているかも分析し、自社の強みをより明確に打ち出すための参考にします。

アクセス解析による流入確認

Googleアナリティクスなどの解析ツールを使い、AI検索エンジン（Referralなど）からの流入があるかを確認します。現状では正確に把握しづらい部分もありますが、AIチャットボットからの流入が増えていれば、LLMO対策の効果が出ている一つの指標となります。

ラーメン屋のLLMO対策に関するよくある質問

Q. 小規模な個人店でも効果はありますか？

A. はい、大いにあります。AIは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。地域密着型のきめ細やかなこだわりや、特定の味に特化した専門性をアピールすることで、チェーン店にはない強みをAIに認識させることができます。

Q. LLMO対策は自社でもできますか？

A. コンテンツの充実やGoogleビジネスプロフィールの更新など、できることから始められます。ただし、構造化データの実装など技術的な部分は専門知識が必要になる場合があります。まずは自社でできる情報発信から強化し、必要に応じて専門家のサポートを検討するとよいでしょう。

Q. どのAI検索エンジンを優先すべきですか？

A. 2025年現在、利用者数の観点からはChatGPTとGoogleのAIモードを優先することをおすすめします。ChatGPTは日本での利用率が高く、GoogleのAIモードは検索市場での圧倒的なシェアを背景に、今後さらに利用者が増えると予想されます。基本的なLLMO対策を行えば、複数のAI検索エンジンに対して一定の効果が期待できるため、まずは基本をしっかり押さえることが大切です。

ラーメン屋のLLMO対策はマケスクにご相談ください

AI検索の普及により、ラーメン屋の集客環境は大きく変化しています。LLMO対策は、これからの時代を生き抜くための必須スキルと言えるでしょう。

しかし、「仕込みや営業で忙しく、Web対策まで手が回らない」「専門的なことは難しくてわからない」というオーナー様も多いはずです。そんなときは、株式会社トリニアスが運営する「マケスク」にご相談ください。

マケスクでは、MEO対策を中心に累計5,000社以上の店舗集客を支援してきた実績があります。Googleビジネスプロフィールの最適化から、LLMOを意識したコンテンツ制作、Webサイトの改善まで、ラーメン屋の集客課題をトータルでサポートいたします。

無料相談も実施しておりますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

まとめ——AIに選ばれるラーメン屋になるために

AI検索が普及する中で、ラーメン屋の集客戦略も大きな転換点を迎えています。「検索結果で上位に表示される」だけでなく、「AIに引用される」ことが、新規顧客獲得の新たな鍵となりつつあります。

LLMO対策の本質は、「自店舗の情報をAIが理解しやすい形で整理し、発信する」ことに尽きます。スープの特徴、麺のこだわり、店主の想い——これらをテキストとして言語化し、構造化された形でWebサイトに掲載する。口コミに丁寧に返信し、情報を定期的に更新する。こうした地道な取り組みの積み重ねが、「AIに選ばれるラーメン屋」への道を開きます。

重要なのは、LLMO対策を「特別なこと」として捉えるのではなく、日々の店舗運営の延長として取り組むことです。お客様に対して提供している価値を、AIにも正しく伝える——その意識を持つだけで、取り組みの方向性は自ずと見えてくるはずです。

「ChatGPTにおすすめのメンタルクリニックを聞いてみた」——そんな患者の行動が、もはや珍しいものではなくなりました。米国の調査によると、メンタルヘルスに問題を抱える人の約半数が心理的サポートを目的としてChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）を利用しており、そのうち約3分の2が「気分が良くなった」と回答しています。日本でも東京都八王子市が2025年に生成AIによる相談窓口「はちココ」を試験導入するなど、AIとメンタルヘルスの接点は確実に広がっています。

従来、患者はGoogle検索やSNSでクリニックを探し、ホームページを比較検討して来院先を決めていました。しかし今、その導線が根本から変わろうとしています。生成AIが「このエリアでおすすめのメンタルクリニックは？」という問いに対して、特定のクリニック名を挙げて回答するようになったためです。SEOやMEO対策だけでは、この新しい患者獲得チャネルを取りこぼしてしまう可能性が出てきました。

本記事では、メンタルクリニックがLLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）に取り組むべき理由と、具体的な施策について解説します。AIに「選ばれる」クリニックになるための情報設計を、今から始めてみましょう。

LLMOとは？メンタルクリニックの新しい集客戦略

LLMOとは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIに対して、自院の情報を正しく学習させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されることを目指す最適化手法です。

SEO・MEOとLLMOの決定的な違い

SEO（検索エンジン最適化）はGoogle検索の結果一覧で上位表示を目指し、MEO（マップ検索最適化）はGoogleマップ上での露出拡大を狙うものです。これに対し、LLMOはAIの「回答」の中に自院の情報を含ませることを目的としています。

AI検索では、ユーザーが「〇〇市で不眠症治療に強いクリニックは？」と質問すると、AIが「〇〇市では、不眠症専門外来を持つAクリニックや、認知行動療法を取り入れているBクリニックが評判です」といった形で、具体的なクリニック名を挙げて回答します。この回答候補に入らなければ、患者の選択肢にすら上がらない可能性があるのです。

なぜメンタルクリニックにLLMOが必要なのか

メンタルヘルスに関する悩みは、他人に相談しづらく、まずはインターネットで情報を集めたいというニーズが強い領域です。AIチャットボットは、誰にも知られずに相談できる相手として、メンタル不調を抱える人々に利用されやすい特性を持っています。

また、メンタルクリニック選びは「自分に合うかどうか」という定性的な判断が重要になります。AIは患者の悩み（症状、通いやすさ、医師との相性など）に合わせて、膨大な情報の中から最適なクリニックを提案する能力に長けています。そのため、AIに自院の特徴を正しく理解させておくことが、ミスマッチのない患者獲得につながるのです。

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

メンタルクリニックが取り組むべきLLMO施策6選

AIに「信頼できるクリニック」として認識されるためには、Web上の情報を整備し、AIが理解しやすい形にする必要があります。具体的に取り組むべき6つの施策を紹介します。

1. 構造化データの実装

WebサイトのHTMLに「構造化データ（Schema.org）」を記述し、AIにクリニックの情報を正確に伝えます。メンタルクリニックの場合、MedicalClinicやPhysicianといったスキーマタイプを使用し、診療科目、医師名、住所、電話番号、診療時間などをタグ付けします。

これにより、AIは「ここは心療内科であり、〇〇医師が在籍し、土日も診療している」と明確に認識できるようになり、関連する質問に対して正確な回答を生成しやすくなります。

2. FAQ（よくある質問）の充実

AI検索では、ユーザーが悩みや疑問を質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを充実させることが効果的です。「初診の予約は必要ですか？」「保険証がなくても受診できますか？」「カウンセリングのみの受診は可能ですか？」といった、患者が抱きやすい疑問に対する回答をQ&A形式で掲載しましょう。

FAQ構造化データを合わせて実装することで、AIがその情報を引用しやすくなります。

3. 医師の専門性を明確にする（E-E-A-T）

Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIが情報の信頼度を判断する上でも重要です。特に医療分野（YMYL領域）では、誰が情報を発信しているかが重視されます。

医師の経歴、保有資格（精神保健指定医、日本精神神経学会専門医など）、所属学会、著書や論文の実績などをWebサイトに詳細に記載しましょう。専門性をアピールすることで、AIからの信頼性が高まります。

4. Googleビジネスプロフィールの最適化

GoogleのAI機能（SGEやAI Overview）は、ローカル情報の参照元としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）を重視します。GBPの情報を最新に保ち、診療時間や休診日、アクセス情報などを正確に登録することは、MEOだけでなくLLMO対策としても必須です。

5. 診療内容と特徴の言語化

「うつ病」「パニック障害」「ADHD」といった疾患名だけでなく、「どのような治療を行うのか」「どのような患者に適しているのか」を具体的な言葉で説明しましょう。

「薬物療法だけでなく、認知行動療法にも力を入れています」「働く人のメンタルヘルスケアに特化しています」といった特徴をテキスト化することで、AIが患者のニーズに合わせてクリニックをマッチングしやすくなります。

6. 口コミ・レビューの管理

AIはクリニックの評判を判断するために口コミ情報を参照します。Googleマップや医療系ポータルサイトでの口コミ評価は、AIが推奨する際の根拠となります。ネガティブな口コミに対しても誠実に対応し、信頼回復に努める姿勢を見せることが重要です。

E-E-A-Tを高めるコンテンツ戦略

AIに引用されるためには、質の高いコンテンツを継続的に発信することが欠かせません。メンタルクリニックならではのコンテンツ戦略を紹介します。

症状や悩みに寄り添う記事の発信

「眠れない日が続くときの対処法」「仕事に行きたくないと感じたら」など、患者の悩みに寄り添うコラム記事を作成しましょう。専門医としての見解を交えながら、医学的に正しい情報を提供することで、Webサイトの専門性と信頼性が向上します。

治療方針や理念の明確化

院長挨拶やクリニックの理念ページを通じて、どのような想いで診療にあたっているのかを発信しましょう。AIはこうした定性的な情報も学習し、「親身になってくれる先生」「話しやすい雰囲気」といった文脈での推薦につなげる可能性があります。

LLMO対策の効果測定と改善

対策を行ったら、効果を測定して改善につなげることが大切です。

AIへの直接質問によるモニタリング

ChatGPTやPerplexityで定期的に「〇〇市 おすすめ メンタルクリニック」と検索し、自院が表示されるか確認しましょう。どのような紹介文で掲載されているか、競合他社はどうなっているかをチェックし、Webサイトの改善に役立てます。

来院経路の把握を強化する

問診票に「当院をどのように知りましたか？」という項目を設け、選択肢に「ChatGPT・生成AI」を追加することで、AI経由の来院数を把握できます。実際に、この選択肢にチェックを入れる患者が増えているクリニックも出てきています。

この情報を集計・分析することで、LLMO対策の投資対効果を判断する材料になります。

指名検索数の変化を追う

LLMOの成功は、クリニック名での指名検索（ブランドサーチ）の増加として現れることがあります。Google Search Consoleでクリニック名を含む検索クエリの推移を確認し、AIでの露出増加と連動しているかを分析してみましょう。

メンタルクリニックのLLMO対策はマケスクにご相談ください

AI検索の普及により、メンタルクリニックの集客環境は大きく変化しています。LLMO対策は、これからの時代に患者から選ばれ続けるための重要な鍵となるでしょう。

しかし、「診療で忙しく、Web対策まで手が回らない」「専門的なことは難しくてわからない」という先生方も多いはずです。そんなときは、株式会社トリニアスが運営する「マケスク」にご相談ください。

マケスクでは、MEO対策を中心に累計5,000社以上の店舗・クリニック集客を支援してきた実績があります。Googleビジネスプロフィールの最適化から、LLMOを意識したコンテンツ制作、Webサイトの改善まで、メンタルクリニックの集客課題をトータルでサポートいたします。

無料相談も実施しておりますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

メンタルクリニックのLLMO対策に関するよくある質問

Q. 医療広告ガイドラインとの兼ね合いは？

A. LLMO対策においても、医療広告ガイドラインの遵守は必須です。「絶対治る」「No.1」といった誇大広告や比較優良広告は、AIからの信頼を損なうだけでなく、法的なリスクもあります。客観的な事実に基づいた情報発信を心がけましょう。

Q. 小規模なクリニックでも効果はありますか？

A. はい、大いにあります。AIは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。地域密着型のきめ細やかな診療や、特定の疾患に特化した専門性をアピールすることで、大規模病院にはない強みをAIに認識させることができます。

Q. LLMO対策の費用は？

A. 自院で対応する場合、基本的な費用はかかりません。Googleビジネスプロフィールの更新やブログ記事の作成は無料で行えます。ただし、構造化データの実装やWebサイトの改修を外部業者に依頼する場合は、内容によって費用が発生します。まずは自院でできる範囲から始め、効果を見ながら専門家への依頼を検討するとよいでしょう。

まとめ

メンタルクリニックにおけるLLMO対策の重要性と具体的な施策について解説しました。

• LLMOはAI検索時代における新しい集客の柱
• 構造化データの実装とFAQの充実が基本
• 医師の専門性とクリニックの特徴を明確に伝える
• MEO対策と連携して効果を最大化する

競合がまだ本格的に取り組んでいない今こそ、LLMO対策を始める絶好のタイミングです。できることから一つずつ実践し、AI時代にも選ばれるクリニックを目指しましょう。

「ChatGPTに聞いたらおすすめのマツエクサロンが出てきた」——こうした声が、ここ1年で急速に増えています。MM総研の調査によると、生成AIの利用経験者は2025年8月時点で21.8％に達し、その利用目的として「検索機能」が52.8％で最多となりました。検索行動の変化は、マツエクサロンの集客にも確実に影響を及ぼし始めているのです。

従来のSEOやMEO対策だけでは、もはやAI時代の集客には対応しきれません。AI検索で「選ばれる」サロンになるためには、新しい対策が必要になります。その答えがLLMO（Large Language Model Optimization）と呼ばれる、AIに最適化された情報発信の手法です。

本記事では、アイビューティーサロン市場で1,179億円規模に成長したマツエク業界において、なぜ今LLMOが重要なのか、そして具体的にどのような施策を行えばAI検索で引用されるサロンになれるのかを解説していきます。

LLMOとは？マツエクサロンが知るべきAI検索の基礎知識

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Geminiなどの生成AIに対して、自社の情報を正しく認識させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されることを目指す最適化手法です。

LLMOとSEO・MEOの違い

SEO（検索エンジン最適化）はGoogle検索の結果で上位表示を目指す施策であり、MEO（マップ検索最適化）はGoogleマップ上での露出を増やす施策です。これに対し、LLMOはAIの「回答」の中に自店の情報を含ませることを目的としています。

AI検索では、ユーザーが「〇〇駅近くで持ちが良いと評判のマツエクサロンは？」と質問すると、AIが複数の情報源を元に最適なサロンを提案します。この「AIからの提案」に入るかどうかが、LLMOの勝負どころです。

なぜマツエクサロンにLLMOが必要なのか

マツエクサロンを探すユーザーは、「仕上がりの美しさ」「モチの良さ」「アイリストの技術力」など、多くの情報を比較検討します。AI検索はこれらの情報を瞬時に整理して提示してくれるため、ユーザーにとって非常に便利なツールとなりつつあります。

AIの回答候補に入らなければ、比較検討の土俵にすら上がれない可能性があります。特に競合が多いエリアでは、AIに選ばれるかどうかが集客を左右する重要な要素になります。

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

マツエクサロンが取り組むべきLLMO施策6選

AIに「選ばれるサロン」になるためには、AIが情報を理解しやすいようにWeb上の情報を整備する必要があります。具体的に取り組むべき6つの施策を紹介します。

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

Webサイトの情報がAIに正確に伝わるよう、HTMLに「構造化データ」を記述します。マツエクサロンの場合、BeautySalonやLocalBusinessといったスキーマタイプを使用し、店舗情報をタグ付けします。

これにより、AIは「ここはマツエクサロンであり、まつ毛パーマを〇〇円で提供している」と明確に認識できるようになり、関連する質問に対して正確な回答を生成しやすくなります。

2. FAQ（よくある質問）ページの充実

AI検索ではユーザーが質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを作成し、充実させることが効果的です。「アレルギーがあっても施術可能ですか？」「まつ毛が短くてもパーマはかかりますか？」「オフのみの予約はできますか？」といった、お客様が抱く疑問に対する回答をQ&A形式で掲載します。

FAQ構造化データを合わせて実装することで、AIがその情報を引用しやすくなります。

3. E-E-A-Tを意識した情報発信

Googleの評価基準であるE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）は、AIが情報の信頼度を判断する上でも重要です。

• Experience（経験）：アイリストの施術歴や担当人数を明記する。
• Expertise（専門性）：保有資格（美容師免許、各種ディプロマなど）や得意な技術（パリジェンヌラッシュリフト、バインドロックなど）を詳しく記載する。
• Authoritativeness（権威性）：コンテスト受賞歴やメディア掲載実績があれば掲載する。
• Trustworthiness（信頼性）：料金体系を明確にし、お客様の声を実名や写真付き（許可を得て）で掲載する。

4. Googleビジネスプロフィールの最適化

GoogleのAI Overviewなどは、ローカル情報の参照元としてGoogleビジネスプロフィール（GBP）の情報を重視します。店舗名、住所、電話番号、営業時間などの基本情報を正確に入力し、最新の状態に保つことが基本です。

さらに、サービスメニューや属性情報を詳細に設定し、施術写真や店内写真を定期的に投稿することで、AIがサロンの特徴を理解しやすくなります。口コミへの丁寧な返信も、AIからの信頼度向上に寄与します。

5. メニューと料金の明確なテキスト化

メニュー表を画像だけで掲載しているサロンを見かけますが、AIは画像内の文字情報を完全に読み取れません。必ずテキスト形式でもメニュー名、本数ごとの料金、オプション内容（アイシャンプー、コーティングなど）を記載しましょう。

「フラットラッシュ 120本 6,000円〜」といった具体的な情報をテキスト化することで、AIが料金比較の質問に対しても自店を提案しやすくなります。

6. SNSとWebサイトの連携

InstagramやTikTokなどのSNSで発信している最新デザインやキャンペーン情報を、Webサイトにも連携させましょう。AIはWeb上の情報を総合的に評価するため、SNSでの活動状況がWebサイトからも確認できる状態にしておくことが望ましいです。

LLMO対策を成功させるためのコンテンツ戦略

AIに引用されるためには、質の高いコンテンツを継続的に発信することが欠かせません。マツエクサロンならではのコンテンツ戦略を紹介します。

アイリストの専門性をアピールする

「一重・奥二重の方におすすめのデザイン」「まつ毛への負担を減らすケア方法」など、アイリストとしての専門知識を活かしたブログ記事を発信しましょう。悩みに寄り添うコンテンツは、AIがユーザーの質問に対する回答として引用しやすい傾向があります。

施術事例をストーリーで伝える

単なるビフォーアフターの写真だけでなく、「どのような要望を持ったお客様が」「どのようなデザイン提案を受け」「どう変化したか」をストーリーとして文章化しましょう。

「逆まつげで悩んでいたお客様へのアップワードラッシュ提案」「ナチュラル派のお客様へのブラウンエクステ活用術」といった具体的なエピソードは、AIがサロンの提案力や技術力を理解する材料となります。

LLMO対策の効果測定と改善

AIへの直接質問による確認

ChatGPTやPerplexityで定期的に「〇〇市 おすすめ マツエクサロン」と検索し、自店が表示されるか確認しましょう。どのような紹介文で掲載されているか、競合他社はどうなっているかをチェックし、Webサイトの改善に役立てます。

アクセス解析による流入確認

Googleアナリティクスなどの解析ツールを使い、AI検索エンジン（Referralなど）からの流入があるかを確認します。現状では正確に把握しづらい部分もありますが、AIチャットボットからの流入が増えていれば、LLMO対策の効果が出ている一つの指標となります。

マツエクサロンのLLMO対策に関するよくある質問

小規模なサロンでも効果はありますか？

はい、大いにあります。LLMOは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。地域密着型のきめ細やかなサービスや、特定の技術（例：LEDエクステなど）に特化した専門性をアピールすることで、大手サロンにはない強みをAIに認識させることができます。

ポータルサイト（ホットペッパービューティーなど）との違いは？

ポータルサイトは依然として強力な集客ツールですが、掲載費がかかる上に競合との価格競争になりがちです。LLMO対策は自社サイトやGoogleビジネスプロフィールを強化する施策であり、ポータルサイトに依存しない集客チャネルを育てることにつながります。両者を併用することで、より安定した集客基盤を築くことができます。

LLMO対策の費用はどれくらいかかりますか？

自社で対応する場合、基本的な費用はほとんどかかりません。Googleビジネスプロフィールの充実やSNSでの情報発信は無料で行えます。ただし、構造化データの実装やWebサイトの改修を外部業者に依頼する場合は、内容によって数万円〜数十万円の費用が発生することがあります。まずは自社でできる範囲から始め、効果を見ながら専門家の活用を検討するのがバランスの取れたアプローチといえます。

マツエクサロンのLLMO対策ならマケスクにご相談ください

AI検索が普及する中で、マツエクサロンの集客戦略も変化を求められています。従来のSEOやMEOに加えて、LLMOという新しい視点での対策が、今後の競争優位を左右することになるでしょう。

本記事で解説した施策は、すべてを一度に実施する必要はありません。まずは自サロンの現状を把握し、優先度の高いものから一つずつ取り組んでいってください。FAQページの整備、Googleビジネスプロフィールの最適化、メニュー説明の充実——これらは比較的取り組みやすく、効果も期待できる施策です。

株式会社トリニアスが運営するマケスクでは、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、美容サロンを含む多業種での支援経験を蓄積しています。

MEO対策で培ったノウハウは、LLMO対策にも通じる部分が多くあります。Googleビジネスプロフィールの最適化から、口コミ管理、Webサイト制作まで、AI検索時代に対応した集客支援をワンストップで提供可能です。「LLMO対策を始めたいが何から手をつければいいかわからない」「専門的なサポートを受けたい」という方は、ぜひ一度ご相談ください。

まとめ

マツエクサロンにおけるLLMO対策のポイントをまとめます。

• LLMOはAI検索時代において、新たな集客の柱となる施策
• Googleビジネスプロフィールの最適化と構造化データの実装が基本
• FAQや詳細なメニュー情報でAIに正しく情報を伝える
• 専門性とストーリー性のあるコンテンツ発信が差別化の鍵

競合がまだ本格的に取り組んでいない今こそ、LLMO対策を始める絶好のタイミングです。できることから一つずつ実践し、AI時代にも選ばれ続けるサロンを目指しましょう。