投稿者: 井波 雅臣

タクシー業界では、配車アプリの普及やAI需要予測システムの導入など、DX（デジタルトランスフォーメーション）が急速に進んでいます。しかし、集客面で見落とされがちなのが「AI検索」への対応です。ChatGPTやGoogle AI Overviewを使って情報を調べるユーザーが増えるなか、タクシー会社がLLMO（Large Language Model Optimization）対策に取り組む重要性が高まっています。

サイバーエージェントの調査（2025年10月）によれば、日常の検索行動において生成AIを利用するユーザーは31.1%に達し、わずか半年で約1.5倍に増加しました。とりわけ10代では64.1%が生成AIを検索手段として活用しており、若年層を中心に「AIに聞く」という行動パターンが定着しつつあります。

本記事では、タクシー会社がLLMO対策に取り組むべき理由と、具体的な実践方法を解説します。AI検索時代に選ばれるタクシー会社になるためのヒントをお伝えしていきましょう。

LLMOとは？タクシー業界におけるAI検索最適化の基礎

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPT、Google Gemini、Perplexityなどの生成AIが回答を生成する際に、自社の情報を引用・参照してもらうための最適化施策のことです。

タクシー業界において、ユーザーは「〇〇駅周辺で予約できるタクシー会社は？」「成田空港まで定額で行けるタクシーを教えて」といった質問をAIに投げかけます。このとき、AIが「おすすめのタクシー会社」として自社名を挙げてくれるかどうかが、集客を左右する重要なポイントになります。

LLMOとSEO・MEOの違い

従来のSEO（検索エンジン最適化）はGoogleの検索結果で上位表示を目指すものであり、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した。一方、LLMOは「AIの回答文の中に自社情報を含ませる」ことを目的としています。

ただし、これらは完全に別物ではありません。AIはWeb上の情報（SEO）や地図情報（MEO）を学習・参照して回答を生成するため、SEOとMEOの基盤があってこそ、LLMOの効果が発揮されるという関係にあります。

タクシー利用者の検索行動の変化

かつては電話帳やポータルサイトでタクシー会社を探すのが一般的でしたが、現在は「近くのタクシー」とスマホで検索したり、配車アプリを利用したりするケースが主流です。さらに、生成AIの普及により「ここから〇〇まで一番安く行ける方法は？」といった相談型の検索が増えています。

AIは複数の選択肢（電車、バス、タクシー）を比較検討した上で回答を提示します。ここで「荷物が多いなら、定額プランのある〇〇タクシーが便利です」とAIに推薦されれば、強力な送客効果が期待できます。

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

タクシー会社がLLMO対策に取り組む3つのメリット

インバウンド（訪日外国人）需要の取り込み

訪日外国人は、日本での移動手段を調べる際に母国語で検索を行います。ChatGPTなどの生成AIは多言語対応に優れており、外国人観光客の質問に対してもスムーズに回答します。

「英語が通じるタクシー会社は？」「クレジットカードが使えるタクシーは？」といった質問に対して、AIが自社を紹介してくれれば、インバウンド需要を効果的に取り込むことができます。LLMO対策を通じて「英語対応可能」「カード決済OK」といった情報をAIに正しく認識させることが重要です。

「ゼロクリック検索」への対応

ゼロクリック検索とは、検索結果の画面（AIによる回答など）だけでユーザーの疑問が解決し、Webサイトへのクリックが発生しない現象のことです。「タクシー会社の電話番号を知りたい」というニーズに対して、AIがその場で電話番号を表示すれば、ユーザーはサイトを訪れることなく電話をかけます。

Webサイトへのアクセス数は減るかもしれませんが、実需（配車依頼）には直結します。AIの回答に正しい連絡先や予約方法が表示されるようにしておくことは、ゼロクリック時代において必須の対策といえます。

地域内でのブランド指名率向上

AIが「この地域で評判の良いタクシー会社」として自社を推薦することで、第三者的な信頼性が付与されます。AIのおすすめを受けたユーザーは、次に配車アプリや電話でタクシーを呼ぶ際、無意識にそのブランドを選ぶ可能性が高まります。

配車アプリ全盛の時代だからこそ、「選ばれるタクシー会社」としてのブランド認知をAI経由で獲得することには大きな意義があります。

タクシー会社のLLMO対策｜実践すべき具体的施策

それでは、具体的にどのような対策を行えばよいのでしょうか。タクシー会社が優先的に取り組むべき5つの施策を紹介します。

Googleビジネスプロフィールの情報を網羅する

AI検索（特にGoogleのAI Overview）は、Googleビジネスプロフィール（GBP）の情報を重要な情報源として参照します。GBPの情報が不完全だと、AIは自社を正しく認識できません。

基本情報（住所、電話番号、営業時間）はもちろん、属性情報（クレジットカード対応、車椅子対応、配車アプリ対応など）を詳細に設定しましょう。また、最新情報を投稿機能で発信し続けることも、AIに「営業中のアクティブな会社」と認識させるために有効です。

構造化データで「タクシーサービス」を定義する

自社公式サイトに構造化データ（Schema.org）を実装し、検索エンジンやAIに対して「これはタクシー会社（TaxiService）のサイトである」と明確に伝えます。

具体的には、`LocalBusiness` または `TaxiService` のスキーマを使用し、対応エリア（areaServed）、支払い方法（paymentAccepted）、料金体系（priceRange）などをマークアップします。これにより、AIが情報を正確に抽出しやすくなります。

FAQコンテンツでAIの回答ソースを作る

ユーザーがAIに質問しそうな内容を想定し、公式サイト内にFAQ（よくある質問）ページを作成します。

• 「早朝予約はできますか？」
• 「チャイルドシートはありますか？」
• 「空港定額タクシーの料金はいくらですか？」
• 「PayPayは使えますか？」

これらの質問に対する明確な回答を用意しておくことで、AIがその情報を引用し、ユーザーへの回答として提示する確率が高まります。

対応エリアとサービス内容をテキスト化する

対応エリアを画像マップだけで表示している場合、AIはその情報を読み取れない可能性があります。必ず「〇〇市、△△区、□□町」といったテキスト形式で対応エリアを明記しましょう。

また、観光タクシー、陣痛タクシー、キッズタクシーなどの独自サービスがある場合は、それぞれの専用ページを作成し、サービス内容を詳細に記述します。「どのような利用シーンにおすすめか」を含めることで、AIが文脈に合わせて推薦しやすくなります。

サイテーション（Web上の言及）を増やす

AIは情報の信頼性を判断するために、Web上のさまざまな情報を参照します。自社サイトだけでなく、ポータルサイト、地域情報サイト、SNS、ニュース記事などで自社名が言及されること（サイテーション）が重要です。

地域のイベントへの協賛やプレスリリースの配信、SNSでの積極的な発信を通じて、Web上での露出を増やし、エンティティ（実体）としての認知度を高めましょう。

LLMO対策の効果測定と改善サイクル

LLMO対策は一度実施して終わりではありません。効果を測定し、改善を続けることが大切です。

AI検索での表示確認

定期的にChatGPTやGoogle AI Overviewで、自社に関連するキーワード（「〇〇市 タクシー」「〇〇駅 配車」など）を検索し、自社が表示されるか確認します。競合他社が表示されている場合は、その理由（情報の充実度、口コミ評価など）を分析し、自社の対策に反映させます。

指名検索数とGBPインサイトの分析

LLMO対策が成功すれば、AI経由での認知が広がり、指名検索（会社名での検索）が増加する傾向があります。Google Search Consoleで指名検索数の推移を確認しましょう。

また、Googleビジネスプロフィールのインサイトデータ（ルート検索数、通話数）も重要な指標です。AI検索からGBPが表示され、そこからアクションにつながっているかを確認します。

タクシー会社がLLMO対策を行う際の注意点

情報の正確性を最優先する

AIはWeb上の情報を学習しますが、誤った情報や古い情報が含まれていると、ユーザーに迷惑をかけることになります。特に電話番号や迎車料金、対応エリアの変更があった場合は、WebサイトやGBPの情報を速やかに更新してください。

ガイドラインを遵守する

Googleのガイドラインに違反するような手法（不自然なキーワードの詰め込み、自作自演の口コミなど）は、ペナルティの対象となり、逆効果です。ユーザーにとって有益な情報を提供し、正当な評価を積み上げることが、結果としてAIからの評価にもつながります。

タクシー会社のLLMO対策は株式会社トリニアスにご相談ください

AI検索時代の到来により、タクシー会社の集客戦略は大きな転換点を迎えています。LLMO対策は、従来のSEOやMEOと並ぶ重要な施策として、今後ますます注目されていくことでしょう。

しかし、「何から始めればよいかわからない」「自社だけで対策を進めるのは難しい」と感じるタクシー会社も多いのではないでしょうか。

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を支援してきた実績があります。上位表示達成率96.2%という成果を積み重ねてきたノウハウは、LLMO対策においても活かせるものばかりです。

特にタクシー会社のような地域密着型ビジネスにおいて、GoogleマップとAI検索の連携は強力な武器となります。Googleビジネスプロフィールの最適化から、口コミ管理、Webサイトの構造化まで、AI時代に対応した集客戦略をワンストップでサポートいたします。

「自社のAI検索対応状況を知りたい」「具体的な対策プランを提案してほしい」という方は、ぜひお気軽にマケスクまでお問い合わせください。

ChatGPTやGoogle AI Overviewに「おすすめのセレクトショップは？」と尋ねたとき、自店の名前が挙がっているでしょうか。従来のSEO対策だけでは、生成AIの回答に表示されないケースが増えています。2024年のアパレルEC市場規模は2兆7,980億円、EC化率は23.38%と過去最高を記録しましたが、この成長の恩恵を受けられる店舗と埋もれる店舗の二極化が進んでいます。

AIが情報を収集し、ユーザーに「答え」を提示する時代において、セレクトショップが生き残るにはLLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）への対応が不可欠となりました。本記事では、セレクトショップがLLMO対策に取り組むべき理由から、具体的な施策、そして実際の導入ステップまでを詳しく解説します。

LLMOとは｜生成AIに「選ばれる」ための新しい最適化手法

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGemini、PerplexityといったAI検索エンジンや対話型AIにおいて、自社の情報が正しく認識され、回答として引用・推薦されるよう最適化する施策を指します。

従来のSEOがGoogleやYahoo!の検索結果での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」の中に自社情報を含めてもらうことを目的としています。両者の違いを整理すると、SEOでは検索エンジンのクローラーが読み取りやすい構造とコンテンツを意識するのに対し、LLMOでは生成AIが「信頼できる情報源」として参照したくなるような情報設計が求められるという点にあります。

なぜ今、セレクトショップにLLMOが必要なのか

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。日本国内でもChatGPTの利用者数は急増しており、ユーザーの情報収集行動は「検索してサイトを巡回する」から「AIに質問して回答を得る」へと変化しつつあります。

セレクトショップを訪れる顧客は、商品そのものだけでなく「セレクトのセンス」や「店主の審美眼」に価値を見出す傾向が強いといえるでしょう。ところが、AIが「おすすめのセレクトショップ」を回答する際、引用元として参照されなければ、潜在顧客との接点すら生まれません。EC化率23.38%を誇るアパレル市場において、AI検索からの流入を取りこぼすことは、売上機会の大きな損失につながります。

米国の調査では、AI検索エンジンPerplexityからの流入が全トラフィックの約10%に達した事例も報告されています。日本市場でも同様の変化が予測される中、競合他社に先んじてLLMO対策を講じることは、先行者利益を確保する上で極めて重要です。

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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セレクトショップがLLMO対策で得られる5つのメリット

LLMO対策に取り組むことで、セレクトショップはどのような恩恵を受けられるのでしょうか。具体的なメリットを5つに整理して解説します。

新規顧客との接点を大幅に拡大できる

従来のSEOでは、ユーザーが検索結果から複数のサイトを訪問し、比較検討した上で購買行動に移るという流れが一般的でした。しかし、AI検索では「AIが推薦したショップ」がそのまま選択肢として認識されるケースが増えています。AIの回答に自店が含まれれば、ユーザーが最初に接触するブランドとなり、第一想起を獲得しやすくなります。

ブランドの権威性・専門性が強化される

生成AIは、信頼性の高い情報源を優先的に引用する傾向があります。AIに引用されること自体が「この店は信頼できる」というシグナルとなり、ユーザーからの信頼獲得につながりやすくなるでしょう。とくに、独自の仕入れルートや専門知識を持つセレクトショップにとって、AIがその専門性を認識し推薦することは、ブランド価値の向上に直結します。

指名検索の増加が見込める

AIの回答で店舗名を知ったユーザーが、後日「〇〇（店舗名）」で直接検索するパターンが生まれます。指名検索は購買意欲の高いユーザーによる行動であり、コンバージョン率が高い傾向にあります。AI経由での認知獲得が、その後の売上につながる好循環を生み出すことになります。

SEO施策との相乗効果がある

LLMOとSEOは相反するものではありません。構造化データの実装、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の強化、コンテンツの明確な階層化といったLLMO施策は、SEOにおいても有効な取り組みです。両方を並行して進めることで、検索エンジンとAIの双方から評価される状態を実現できます。

競合が少ない今こそ先行者利益を獲得できる

2025年6月現在、日本企業の大半がLLMO対策に未着手という状況にあります。大手ニュースサイトやECサイトでさえ、本格的なLLMO対策はほぼ未対応というのが実態です。競合が様子見をしている間に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高いといえます。

セレクトショップ向けLLMO対策の具体的施策8選

ここからは、セレクトショップが実践すべきLLMO対策を8つに分けて解説します。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むことで、着実に成果へとつなげられるでしょう。

1. 構造化データ（Schema.org）を実装する

構造化データとは、Webページの情報を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述するマークアップのことです。セレクトショップの場合、以下のスキーマタイプの実装が有効です。

LocalBusiness（ローカルビジネス）として店舗情報を構造化することで、店名、住所、営業時間、電話番号などがAIに正確に伝わります。ECサイトを運営している場合はProduct（商品）スキーマで価格や在庫状況、ブランド名を明示し、顧客レビューを掲載しているならReview（レビュー）スキーマで評価点や投稿者情報を構造化します。

さらに、よくある質問ページにはFAQスキーマを実装することで、AIが質問と回答のペアを正確に把握し、回答として引用しやすくなります。

2. E-E-A-Tを徹底的に強化する

E-E-A-T（Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness）は、Googleの品質評価ガイドラインで重視される概念ですが、LLMOにおいても極めて重要な要素となっています。セレクトショップならではのE-E-A-T強化策を考えてみましょう。

Experience（経験）については、バイヤーやスタッフが実際に商品を使用した感想、買い付けの裏話、展示会レポートなど、一次情報を積極的に発信することが効果的です。「パリの蚤の市で見つけた逸品」「デザイナー本人から聞いた制作秘話」といったオリジナルコンテンツは、AIにとっても他にない価値ある情報として認識されます。

Expertise（専門性）を示すには、取り扱いブランドの歴史や技術、素材の解説など、専門的な知識を盛り込んだコンテンツが有効です。「このブランドが採用している〇〇という製法は…」といった深掘り情報は、AIが引用したくなる要素といえるでしょう。

Authoritativeness（権威性）の構築には、メディア掲載実績、業界団体への加盟、他サイトからの引用（サイテーション）獲得が寄与します。地域のファッション誌やWebメディアへの露出、ファッション関連団体への参加は、AIからの信頼度向上につながります。

Trustworthiness（信頼性）は、運営者情報の明確な開示、プライバシーポリシーや特定商取引法に基づく表記の整備、SSL証明書の導入などで担保します。店主やスタッフのプロフィールページを充実させ、顔写真や経歴を掲載することも信頼性向上に貢献します。

3. FAQ形式の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対して「答え」を返すという動作原理を持っています。そのため、質問と回答がセットになったFAQ形式のコンテンツは、AIに引用されやすい傾向にあります。

セレクトショップの場合、以下のような質問と回答を用意すると効果的です。

「どのようなブランドを取り扱っていますか？」「返品・交換は可能ですか？」「ギフトラッピングはできますか？」「実店舗でも購入できますか？」「サイズ選びに迷ったらどうすればいいですか？」といった、顧客が実際に抱く疑問をリストアップし、明確かつ簡潔に回答を記載します。

回答は箇条書きに頼りすぎず、自然な文章で構成することがポイントです。AIは文脈を理解して情報を抽出するため、文章として成立しているコンテンツの方が引用されやすい傾向があります。

4. 商品情報を明確かつ統一的に整備する

セレクトショップのECサイトにおいて、商品情報の記載方法にバラつきがあると、AIが正確に情報を把握できません。価格表記、サイズ表記、素材表記などを統一フォーマットで整備することが重要です。

たとえば、サイズ表記を「S/M/L」と「36/38/40」で混在させず、どちらかに統一した上で対応表を設ける。素材表記も「コットン100%」「綿100%」「cotton 100%」と表記ゆれがないよう統一します。

また、商品説明では「この商品の特徴」「おすすめのコーディネート」「サイズ感の目安」など、セクションを明確に分けて記載すると、AIが情報を抽出しやすくなります。

5. 一次情報・独自情報を積極的に発信する

生成AIは、インターネット上のさまざまな情報源を参照して回答を生成します。その際、他サイトにはないオリジナルの情報は、引用される可能性が高まります。

セレクトショップの強みは、バイヤーの審美眼や仕入れルート、ブランドとの直接的なつながりにあります。新規取り扱いブランドの紹介記事、買い付け日記、スタッフによる着用レポート、顧客からのフィードバック紹介など、自社でしか発信できない情報を継続的にコンテンツ化することが求められます。

とくに、「なぜこのブランドをセレクトしたのか」「どのようなシーンで活躍するアイテムなのか」といったストーリー性のある情報は、AIにとっても文脈を理解しやすく、ユーザーへの回答として活用されやすいといえるでしょう。

6. Googleビジネスプロフィール（MEO）を最適化する

実店舗を持つセレクトショップにとって、Googleビジネスプロフィール（旧Googleマイビジネス）の最適化は欠かせません。GoogleのAI Overviewは、ローカル検索においてGoogleビジネスプロフィールの情報を参照するケースがあります。

ビジネス名、住所、電話番号、営業時間を正確に登録することはもちろん、取扱商品カテゴリ、店舗の特徴、アクセス方法なども詳細に記載します。写真は店舗外観、内装、商品、スタッフなど多様なカットを掲載し、定期的に更新することで鮮度を保ちます。

口コミへの返信も重要です。ポジティブな口コミには感謝を伝え、ネガティブな口コミには真摯に対応することで、店舗の誠実さが伝わり、AIが参照する際の評価にも影響を与えます。

7. サイテーション（第三者からの言及）を獲得する

サイテーションとは、他のWebサイトやSNSで自社の店名やブランド名が言及されることを指します。リンクの有無に関わらず、さまざまなメディアで名前が挙がることで、AIは「この店舗は認知されている」「信頼に値する」と判断しやすくなります。

セレクトショップがサイテーションを獲得するには、地域のポータルサイトやファッション系Webメディアへの掲載、インフルエンサーによるSNS投稿、顧客によるレビュー投稿の促進などが有効です。

ただし、不自然なリンク獲得やステルスマーケティングはGoogleのガイドライン違反となる可能性があるため、あくまで正当な方法で露出を増やすことが大前提となります。

8. コンテンツの鮮度を維持し継続的に更新する

生成AIは、情報の鮮度も評価要素として考慮していると考えられています。数年前に作成したまま放置されているページよりも、定期的に更新されているコンテンツの方が、現在の正確な情報として引用される可能性が高まります。

季節ごとの新作入荷情報、セール情報、イベント告知などを定期的に発信することで、サイト全体の更新頻度を高く保ちます。また、過去の記事も定期的に見直し、古くなった情報は最新の内容にアップデートすることが重要です。

セレクトショップのLLMO対策を進めるステップ

LLMO対策は一朝一夕で成果が出るものではありませんが、段階的に取り組むことで着実に効果を積み上げられます。以下に、セレクトショップがLLMO対策を進めるための4つのステップを示します。

ステップ1：現状を把握する

まずは、自店がAI検索でどのように認識されているかを確認します。ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの生成AIで、「〇〇（店名）とは？」「〇〇エリアでおすすめのセレクトショップは？」「〇〇（取扱ブランド名）を扱っている店舗は？」といった質問を投げかけてみましょう。

自店の名前が出てくるか、出てくる場合は正確な情報か、競合店との比較でどのような位置づけになっているかを把握します。また、Googleアナリティクスで「chat.openai.com」などのAI関連リファラからの流入があるかも確認しておくとよいでしょう。

ステップ2：優先施策を決定する

現状把握の結果を踏まえ、取り組むべき施策の優先順位を決めます。一般的には、以下の順序で進めることが効率的です。

最初に取り組むべきは、基盤整備です。構造化データの実装、運営者情報の明確化、既存コンテンツの見出し構造整理など、サイトの基礎部分を固めます。次にコンテンツ拡充として、FAQ作成、商品説明の統一化、オリジナルコンテンツの制作に着手します。そして外部対策として、Googleビジネスプロフィールの最適化、サイテーション獲得、SNS連携を進めます。

ステップ3：施策を実行し効果を測定する

施策を実行したら、定期的に効果を測定します。LLMOは効果測定が難しい分野ですが、以下の指標を追跡することで、ある程度の成果把握が可能です。

日次・週次では、検索順位、サイト流入数、AIリファラからのアクセスをモニタリングします。月次では、定期的にAIへの質問を行い、自店の表示状況を確認します。四半期では、戦略全体を見直し、効果の出ていない施策の改善や新たな施策の追加を検討します。

ステップ4：継続的に改善する

生成AIのアルゴリズムは日々進化しており、一度対策を行えば終わりというものではありません。コンテンツの定期更新、新しいスキーマタイプへの対応、競合動向の把握など、継続的な改善が求められます。

LLMO対策は、短期的な成果よりも中長期的な資産構築と捉え、腰を据えて取り組むことが成功の鍵となります。

LLMO対策を行う際の注意点

LLMO対策を進めるにあたり、いくつかの注意点があります。以下のポイントを押さえて、リスクを回避しながら効果的に施策を進めましょう。

過度なキーワード最適化で自然さを損なわない

LLMOを意識するあまり、不自然なキーワードの詰め込みや、機械的な文章構成に陥らないよう注意が必要です。生成AIは、自然な日本語で書かれたコンテンツを好む傾向があります。読者にとって読みやすく、価値のある情報を提供することが、結果的にAIからの評価向上にもつながります。

ハルシネーション（AI誤情報）のリスクを認識する

生成AIは、存在しない情報を作り出してしまう「ハルシネーション」を起こすことがあります。自店について誤った情報がAIによって生成・拡散されるリスクがあるため、正確な情報を多くの場所で発信し、AIが参照する情報源を正しいもので固めておくことが重要です。

定期的にAIへの質問を行い、誤った情報が表示されていないか確認する習慣をつけましょう。

ゼロクリックの可能性を理解しておく

AI検索では、ユーザーがAIの回答だけで満足し、元のサイトを訪問しない「ゼロクリック」が発生する可能性があります。自店の情報がAIに引用されても、必ずしもサイトへの流入につながるとは限りません。

ゼロクリックの傾向を踏まえ、AIの回答内でブランド名や店舗名が明確に言及されるよう情報設計を行い、後から指名検索してもらえるような認知獲得を目指す視点も持っておくとよいでしょう。

SEO対策との両立を忘れない

LLMOに注力するあまり、従来のSEO対策をおろそかにしないことも重要です。現時点では、AIからの流入よりもGoogle検索からの流入の方が圧倒的に多い店舗がほとんどでしょう。SEOとLLMOを統合的に捉え、両方から評価される状態を目指すのが最も効果的なアプローチです。

セレクトショップのWeb集客はマケスクにご相談ください

本記事では、セレクトショップが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ました。AI検索の普及により、従来のSEO対策だけではカバーできない領域が生まれつつあります。競合が対策を始める前に先手を打つことで、AI検索市場での優位性を確保できる可能性が高まるでしょう。

しかし、LLMO対策には構造化データの実装や継続的なコンテンツ運用など、専門的な知識と人的リソースが必要です。日々の店舗運営やEC管理で手一杯という方も多いのではないでしょうか。

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対策を中心に累計5,000社以上の来店型ビジネスの集客支援を行ってきました。上位表示達成率96.2%という実績をもとに、Googleビジネスプロフィールの最適化からSNS運用、ホームページ制作まで、Web集客を総合的にサポートしています。

LLMO対策においても、構造化データの実装、コンテンツ設計、サイテーション獲得支援など、AI検索時代に対応した施策をご提案可能です。「自店がAIにどう見られているか知りたい」「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」という方は、ぜひお気軽にご相談ください。

「ChatGPTで近所のスポーツ用品店を探したら、うちの店が出てこなかった」──こんな経験をお持ちの店舗オーナーは少なくないでしょう。2025年に入り、消費者の情報収集行動は大きく変化しています。従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviewなど、AIを活用した検索が急速に普及しているのが現状です。

スポーツ用品店にとって、この変化は見過ごせません。フィッティングが重要な競技用シューズやラケット、専門知識が必要なアウトドアギアなど、スポーツ用品は「誰から買うか」が購買決定に大きく影響する商材だからです。AIが「おすすめのスポーツ用品店」として自店を紹介してくれるかどうかは、今後の集客を左右する重要な分岐点になり得ます。

本記事では、スポーツ用品店が今すぐ取り組むべきLLMO（Large Language Model Optimization）対策について、基礎から実践的な施策まで詳しく解説していきます。

LLMOとは？AI検索時代の新しい集客施策

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAIが生成する回答に、自社の情報が引用・参照されるようWebサイトを最適化する施策のことを指します。「GEO（Generative Engine Optimization）」「AIO（AI Optimization）」とも呼ばれることがありますが、いずれも同じ概念を指しています。

SEOとLLMOの決定的な違い

従来のSEO対策は、Googleなどの検索エンジンで上位表示されることを目的としてきました。ユーザーは検索結果に表示された複数のWebサイトを訪問し、比較検討して購買を決定するという流れが一般的でした。

一方、LLMOが目指すのは、AIの回答そのものに自社情報を登場させることにあります。ユーザーがAIに「〇〇駅周辺でおすすめのスポーツ用品店は？」と質問した際、回答の中で店舗名やサービスの特徴が紹介されることで、Webサイトを経由せずとも認知を獲得できる可能性が生まれます。

この違いは、ユーザーの行動変容と密接に関係しています。AI Overviewが表示される検索では、クリック率が最大40%減少するというデータも報告されており、従来のSEOだけでは取りこぼすユーザーが増えているのが実情です。

なぜ今、スポーツ用品店がLLMOに注目すべきなのか

スポーツ用品業界は、アパレルなど他の衣料品と比較してEC化が遅れているとされてきました。その理由として、ミリ単位でのフィッティングが重要であること、競技レベルや種目により最適な商品が異なり専門知識を要すること、そしてゴルフクラブの試し打ちのように実店舗でしか体験できない価値があることが挙げられます。

しかし、この「実店舗が強い」という特性は、LLMOにおいてはむしろ強みになる可能性を秘めています。AIは単なる価格比較ではなく、「この地域で専門的なアドバイスを受けられる店舗」「フィッティングサービスが充実している店舗」といった質的な情報を回答に含める傾向があるからです。

つまり、専門性や接客力を武器にしてきたスポーツ用品店こそ、その強みをAIに正しく認識させることで、大手ECサイトとは異なる土俵で勝負できる余地があるのです。

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

スポーツ用品店のLLMO対策で押さえるべき基本原則

LLMOは比較的新しい概念ですが、その根幹にある考え方はSEOと共通する部分が多くあります。特に重要なのは、GoogleがE-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）と呼ぶ評価基準で、これはAIが情報を選別する際にも重視される要素となっています。

E-E-A-Tをスポーツ用品店の文脈で考える

スポーツ用品店がE-E-A-Tを高めるには、自店ならではの強みを明確に打ち出すことが重要になります。

Experience（経験）については、店舗での接客経験や、実際にスポーツを行っているスタッフの知見をコンテンツとして発信することが効果的です。「実際にマラソンを完走したスタッフが選ぶシューズ」「野球経験20年の店長がおすすめするグローブの選び方」など、体験に基づいた情報はAIからも信頼性の高い情報源として認識されやすくなります。

Expertise（専門性）は、取り扱うカテゴリーにおける深い知識を示すことで高められます。競技ごとの専門情報、メーカー別の特徴比較、初心者からアスリートまで対応できる品揃えなど、他店では得られない情報価値を提供することが求められます。

Authoritativeness（権威性）は、地域での実績やメディア掲載歴、メーカーとの公式パートナーシップなどで示すことができます。「〇〇市で創業30年」「地元プロチームへの用品提供実績」といった情報は、AIが店舗を推薦する際の重要な判断材料となり得ます。

Trustworthiness（信頼性）は、正確な営業情報の公開、口コミへの丁寧な対応、返品・交換ポリシーの明示などを通じて構築されます。Googleビジネスプロフィールの情報とWebサイトの情報が一致していることも、信頼性評価に影響する要素のひとつです。

AIに「選ばれる」情報の特徴

AIが回答を生成する際、どのような情報が引用されやすいのかについては、いくつかの傾向が見えてきています。

まず、構造化された情報はAIにとって理解しやすく、引用されやすい傾向があります。「ランニングシューズの選び方」という漠然とした記事よりも、「初心者向け」「中級者向け」「競技者向け」とレベル別に整理された情報のほうが、AIの回答に組み込まれやすいのです。

次に、具体的な数値や事実を含む情報も重視されます。「豊富な品揃え」という抽象的な表現よりも、「常時3,000点以上の在庫を保有」のように具体化された情報のほうが、AIの引用対象となりやすいといえます。

また、定期的に更新される情報も重要です。AIは情報の鮮度を一定程度考慮して回答を生成するため、最新のトレンドや季節に応じた情報を継続的に発信することで、引用される可能性が高まります。

スポーツ用品店が実践すべきLLMO施策

ここからは、スポーツ用品店が具体的に取り組むべきLLMO施策について解説していきます。重要なのは、これらの施策の多くがSEOやMEOとも相乗効果を持つという点です。LLMOを単独で考えるのではなく、既存の集客施策と統合的に捉えることで、効率的な運用が可能になります。

Webサイトのコンテンツ最適化

スポーツ用品店のWebサイトにおいて、LLMO観点で最適化すべきポイントは複数存在します。

第一に、店舗の基本情報を明確かつ詳細に記載することが挙げられます。店舗名、住所、電話番号、営業時間といった基本情報に加え、取扱ブランド一覧、対応スポーツカテゴリー、スタッフの専門分野、駐車場の有無と台数、最寄り駅からのアクセスなど、ユーザーが知りたい情報を網羅的に掲載することで、AIが店舗を正確に理解し、適切な文脈で紹介できるようになります。

第二に、専門性を示すオリジナルコンテンツの作成があります。「ランニングシューズの正しい選び方」「テニスラケットのガット張り替え時期の目安」「登山靴のソール交換について」など、専門店ならではのノウハウを記事化することで、AIが参照する情報源としての価値が高まります。

このとき意識したいのが、単なる商品紹介に留まらない「教育的価値」の提供です。商品スペックの羅列ではなく、「なぜこの機能が重要なのか」「どのような人に向いているのか」まで踏み込んだ解説は、AIの回答においても引用されやすい傾向にあります。

構造化データの実装

構造化データ（Schema.org）の実装は、SEOにおいて広く活用されている技術ですが、LLMOにおいても有効性が指摘されています。HTMLに意味づけのタグを加えることで、AIがページの内容をより正確に理解できるようになるためです。

スポーツ用品店のWebサイトでは、LocalBusiness（ローカルビジネス）スキーマを基本として、以下の情報を構造化することが推奨されます。

• 店舗情報：名称、住所、電話番号、営業時間、定休日
• 商品情報：取扱商品、価格帯、在庫状況
• FAQ：よくある質問と回答
• レビュー：顧客の口コミ評価

構造化データの実装には技術的な知識が必要ですが、Googleが提供する「構造化データマークアップ支援ツール」を活用することで、比較的簡単に対応することが可能です。

Googleビジネスプロフィールの徹底活用

Googleビジネスプロフィール（GBP）の最適化は、MEO対策の基本ですが、LLMOにおいても重要な役割を果たします。GoogleのAI Overviewは、ローカル検索においてGBPの情報を参照することが多いため、ここでの情報充実がAI検索での露出に直結するのです。

GBPで特に注力すべきポイントとして、ビジネスカテゴリの適切な設定（メインカテゴリに加え、サブカテゴリも網羅）、サービス内容の詳細記載、営業時間の正確な設定（祝日対応含む）、写真の定期的な追加（店内・商品・スタッフ）、そして投稿機能を活用した情報発信が挙げられます。

また、GBPのQ&A機能も活用価値が高い機能といえます。「フィッティングサービスはありますか？」「クレジットカードは使えますか？」といった想定質問をあらかじめ登録しておくことで、AIが店舗情報を回答する際の参照元となる可能性があります。

スポーツ用品店におけるLLMOコンテンツ戦略

LLMO対策において、継続的なコンテンツ発信は欠かせない要素です。ただし、闇雲に記事を量産するのではなく、スポーツ用品店の強みを活かした戦略的なコンテンツ設計が求められます。

競技カテゴリ別の専門コンテンツ

スポーツ用品店が発信すべきコンテンツの軸となるのが、競技カテゴリ別の専門情報です。取り扱いのある競技ごとに、初心者向けの入門情報からアスリート向けの専門情報まで、階層的にコンテンツを整備することで、幅広い検索意図に対応できるようになります。

たとえばランニング用品を主力とする店舗であれば、「ランニングを始める前に揃えたい基本アイテム」「マラソン初完走を目指す人のシューズ選び」「サブ3ランナーが求めるレーシングシューズの条件」といった具合に、ユーザーのレベルに応じたコンテンツを用意することが考えられます。

このとき重要なのは、店舗ならではの視点を盛り込むことです。一般的な商品紹介はメーカーサイトや大手ECでも行われていますが、「実際にお客様からいただく質問」「来店者の傾向から見えるニーズ」「スタッフの経験に基づくアドバイス」といった情報は、実店舗を持つスポーツ用品店だからこそ発信できる価値といえます。

地域密着型コンテンツの展開

スポーツ用品店がLLMOで差別化を図る上で、地域性は大きな武器となります。AIによるローカル検索では、「〇〇市 スポーツ用品店」「〇〇駅周辺 ランニングショップ」といったエリア指定の質問が多く寄せられるためです。

地域密着型コンテンツの例としては、地元で開催されるマラソン大会や運動会の情報、周辺のランニングコースやサイクリングロードの紹介、地域のスポーツチームやクラブの活動支援情報、季節ごとの地域イベントと関連するスポーツ用品の提案などが考えられます。

「〇〇マラソンに出場する方へ──コース特性に合わせたシューズ選び」「△△川沿いサイクリングにおすすめの装備」など、地域名と競技を掛け合わせたコンテンツは、大手ECサイトでは提供できない独自の価値を持ちます。

サービス紹介コンテンツの充実

スポーツ用品店の多くは、商品販売だけでなく各種サービスを提供しています。これらのサービス情報を詳細にコンテンツ化することは、LLMO対策として非常に効果的です。

具体的には、フィッティングサービスの流れと所要時間、ガット張り替えやソール交換などのメンテナンスサービス、チームユニフォームのオーダー対応、スキー・スノーボードのチューンナップ、レンタル用品の取り扱いなどが該当します。

これらのサービス情報は、「テニスラケット ガット張り 〇〇市」「スキー チューンナップ おすすめ 〇〇エリア」といった具体的なニーズを持つユーザーがAIに質問した際に引用される可能性が高いコンテンツです。サービス内容、料金目安、所要時間、予約方法などを明記しておくことで、AIが回答に含めやすい情報となります。

LLMOとMEO・SEOの連携で相乗効果を狙う

ここで強調しておきたいのは、LLMOは従来のMEOやSEOを代替するものではなく、補完し合う関係にあるという点です。むしろ、これらの施策を統合的に運用することで、それぞれの効果を最大化できます。

MEOとの連携ポイント

MEO（Map Engine Optimization）で培ったノウハウは、LLMOにおいても大いに活用できます。Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミの獲得と対応、NAP情報（店舗名・住所・電話番号）の一貫性確保といったMEOの基本施策は、そのままLLMO対策としても機能するからです。

特に口コミは、LLMOにおいても重要な要素です。AIは回答を生成する際、店舗の評判や顧客満足度を判断材料として参照することがあるため、高評価の口コミを蓄積し、ネガティブな口コミには誠実に対応することが、AI検索での評価向上にもつながります。

株式会社トリニアスが提供するMEO primeは、こうしたMEO対策を専門的にサポートするサービスです。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、スポーツ用品店を含む様々な業種でGoogleマップ上での集客強化を実現しています。LLMO時代においても、MEOの基盤を固めることは集客戦略の土台として重要です。

SEOとの連携ポイント

SEOで上位表示を獲得しているページは、LLMOにおいても引用されやすい傾向があることが複数の調査で示されています。AIが情報を参照する際、検索エンジンで高く評価されているページを優先的に選択する仕組みがあるためです。

このことは、SEO対策に注力することがLLMO対策としても有効であることを意味しています。キーワード戦略、コンテンツの質向上、内部リンク構造の最適化、被リンクの獲得といったSEOの基本施策は、LLMO対策の基盤として継続的に取り組むべき事項といえるでしょう。

一方で、LLMOならではの観点も存在します。AIは文脈を理解した上で情報を引用するため、「質問に対する明確な回答」を含むコンテンツが選ばれやすくなります。FAQ形式のコンテンツや、「〇〇とは？」から始まる定義的な説明を含むコンテンツは、LLMO観点で特に効果的とされています。

スポーツ用品店がLLMOに取り組むメリット

ここまで施策面を中心に解説してきましたが、改めてスポーツ用品店がLLMO対策に取り組むことで得られるメリットを整理します。

先行者利益の獲得

2025年現在、日本国内でLLMO対策を本格的に実施している企業はまだ少数にとどまっています。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、スポーツ用品店に限って言えば、LLMO対策に取り組んでいる店舗はごくわずかと推測されます。

競合が様子見をしている間に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。一度AIに「信頼できる情報源」として認識されれば、後発の競合がそのポジションを奪うには相応の時間と労力が必要になるでしょう。

新たな顧客層へのアプローチ

AI検索を活用するユーザー層は、従来のGoogle検索ユーザーとは異なる特性を持っている可能性があります。テクノロジーへの関心が高く、効率的な情報収集を好む層がAI検索に移行しつつあり、このセグメントにアプローチする新たなチャネルとしてLLMOを位置づけることができます。

また、AIの回答をきっかけとした指名検索の増加も期待されます。AIが店舗名を言及することで、それまで認知していなかったユーザーが店舗名で直接検索したり、Googleマップで店舗を探したりする行動につながる可能性があるのです。

ブランド価値の向上

AIが「〇〇市でおすすめのスポーツ用品店」として自店を紹介してくれることは、第三者からの推薦として捉えることができます。単なる広告と異なり、AIの回答は一定の客観性を持つものとしてユーザーに受け止められるため、ブランドの信頼性向上に寄与する効果が期待できます。

特にスポーツ用品のように専門性が問われる商材においては、「AIが推薦する専門店」というポジショニングは、来店動機や購買決定に大きな影響を与え得るものといえます。

LLMO対策における注意点と課題

LLMOには多くの可能性がある一方で、取り組みにあたって認識しておくべき注意点や課題も存在します。

効果測定の難しさ

現時点でLLMO対策の効果を定量的に測定する確立された手法は存在しません。SEOであれば検索順位やオーガニック流入数、MEOであればGoogleマップの表示回数やルート検索数といった明確なKPIが設定できますが、LLMOでは「AIの回答に何回言及されたか」を網羅的に把握することが困難です。

効果測定のアプローチとしては、主要なAIサービス（ChatGPT、Gemini、Perplexity、Google AI Overview）で定期的に関連クエリを入力し、自店が言及されるかどうかを手動で確認する方法が考えられます。また、AI検索経由の流入がGoogleアナリティクスで計測できる場合もあるため、トラフィックの変化を観測することも有効です。

アルゴリズムの不透明性

AIがどのような基準で情報を選択・引用しているかは、完全には公開されていません。SEOにおけるGoogleアルゴリズムと同様、LLMO対策も一定の推測に基づく施策とならざるを得ない側面があります。

このため、特定の「裏技」的な施策に過度に依存するのではなく、E-E-A-Tに代表される本質的な価値向上に注力することが重要です。どのような技術的変化があっても、ユーザーにとって価値のある情報を提供している店舗は、一定の評価を受け続ける可能性が高いといえます。

継続的な運用体制の必要性

LLMOは一度施策を行えば完了というものではなく、継続的なコンテンツ更新と情報管理が求められます。特にAIは情報の鮮度を考慮する傾向があるため、定期的な情報更新を怠ると、回答から除外されるリスクがあります。

店舗運営と並行してLLMO対策を継続するには、社内リソースの確保か、専門業者への委託を検討する必要があるでしょう。

LLMO対策の始め方──スポーツ用品店の第一歩

最後に、スポーツ用品店がLLMO対策を始めるにあたっての具体的なステップを整理します。

現状把握から始める

まずは、現時点でAI検索において自店がどのように扱われているかを確認することから始めましょう。ChatGPTやGoogle AI Overviewで「〇〇市 スポーツ用品店 おすすめ」「△△（最寄り駅） ランニングショップ」といったクエリを入力し、自店が言及されるかどうかを確認します。

同時に、競合店舗がどのように言及されているかも観察しておくと、差別化のポイントが見えてきます。

基盤となる情報整備

次に、Webサイトとgoogleビジネスプロフィールの情報を見直し、基盤を整えます。店舗の基本情報が正確かつ詳細に記載されているか、取扱商品やサービスの情報が網羅されているか、最新の営業情報が反映されているかを確認し、不足があれば補完していきます。

コンテンツ発信の開始

基盤が整ったら、専門性を示すコンテンツの発信を開始します。最初は、自店が最も得意とするカテゴリーに絞って取り組むとよいでしょう。月に2〜4本程度の記事更新を目安に、継続的なコンテンツ発信体制を構築することが重要です。

専門家への相談

自社でのLLMO対策に限界を感じたら、専門家への相談を検討することをおすすめします。LLMOはSEOやMEOと密接に関連する施策であり、これらを統合的に支援できるパートナーを見つけることが、効率的な対策につながります。

LLMO対策でお困りなら株式会社トリニアスへご相談ください

AI検索の普及は、スポーツ用品店の集客環境を大きく変えつつあります。「地域で選ばれるスポーツ専門店」としてのポジションを確立するには、従来のMEO・SEO対策に加え、LLMOの視点を取り入れた統合的なWeb集客戦略が求められています。

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社以上の店舗ビジネスの集客支援を行ってきました。スポーツ用品店を含む多様な業種での支援実績があり、地域密着型ビジネスの集客課題を熟知しています。

MEO対策で培ったノウハウは、LLMO時代においても有効です。Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミ対策、コンテンツマーケティングといった施策を通じて、AI検索でも選ばれる店舗づくりをサポートいたします。

「AI検索で自店が表示されるようになりたい」「LLMO対策に興味があるが何から始めればよいかわからない」という方は、ぜひ一度マケスクにご相談ください。現状の分析から施策の提案まで、貴店の状況に合わせたサポートを提供いたします。

「シェアオフィス 〇〇駅」と検索したとき、ChatGPTやGeminiが推薦する施設に自分のオフィスが入っていない——そんな状況に直面しているオーナーが増えています。AI検索時代において、シェアオフィス運営者が取り組むべき新たな集客施策がLLMO（Large Language Model Optimization）です。

従来のMEO対策やSEO対策だけでは、生成AIが回答を組み立てる際の「情報源」として選ばれにくくなっています。2024年時点で世界のコワーキングスペース市場は約233億ドルに達し、東京23区のフレキシブルオフィスは1,260拠点を超えました。競争が激化するなかで、AIに「選ばれる」ための対策が施設の認知度を左右し始めているのです。

この記事では、シェアオフィス運営者が押さえるべきLLMO対策の考え方から、MEO対策との相乗効果を生み出す具体的な手法まで、実践的な内容をお伝えします。

LLMOとは？シェアオフィス運営者が知っておくべき基礎知識

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略称で、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのAIが生成する回答に、自社の情報を引用・言及させるための最適化施策を指します。従来のSEOが検索エンジンでの上位表示を目指すのに対し、LLMOはAIの「回答生成」において情報源として採用されることを目標としています。

シェアオフィス業界においてLLMOが重要になってきた背景には、ユーザーの検索行動の変化があります。「渋谷 シェアオフィス おすすめ」と検索したとき、GoogleのAI Overview機能が概要を表示し、そこで名前が挙がらなければユーザーの選択肢に入らない可能性が高まっているのです。

LLMOとSEO・MEOの違い

SEO、MEO、LLMOはそれぞれ目的と対象が異なります。SEOはWebサイトの検索順位向上を目指し、MEOはGoogleマップでの表示最適化を狙います。一方、LLMOはAIの回答に自社情報を組み込ませることが目的です。

ただし、これらは相互に排他的なものではありません。実際、LLMに引用される情報の多くはSEOで上位表示されているページから取得されており、MEOで整備したGoogleビジネスプロフィールの情報もAIの学習対象となっています。つまり、MEO対策を土台としながらLLMO対策を重ねることで、従来型検索とAI検索の両方からの集客導線を確保できるのです。

なぜシェアオフィスにLLMO対策が必要なのか

シェアオフィスの見込み顧客は「場所」「設備」「料金」といった比較条件を明確に持っています。AIに質問すれば、複数の施設を比較した回答が瞬時に得られるため、AIの回答に登場しない施設は検討対象から外れやすくなりました。

The Business Research Companyの調査によると、世界のコワーキングスペース市場は年平均成長率16.8%で拡大し、2029年には514億ドル規模に達すると予測されています。成長市場であるがゆえに競合も増加しており、差別化のためにはAIに「この施設は〇〇エリアで評判が良い」と認識させる施策が有効になってきています。

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

シェアオフィスのLLMO対策で押さえるべきエンティティ戦略

LLMO対策の核心は「エンティティ」の確立にあります。エンティティとは、検索エンジンやAIが「固有の意味を持つもの」として識別する対象のことで、施設名、住所、運営会社、サービス内容などがこれに該当します。

生成AIは回答を作成する際、まず固有名詞をナレッジグラフのIDに紐付けて情報源を選別します。自社のエンティティが正しく認識されていなければ、引用候補から外れてしまうのです。

Googleビジネスプロフィールを起点にしたエンティティ整備

シェアオフィスのエンティティ戦略は、Googleビジネスプロフィール（GBP）から始めるのが効率的です。GBPに登録した情報はGoogleのナレッジグラフに取り込まれ、AIの学習対象となるためです。

具体的には、施設名、住所、電話番号（NAP情報）を正確に登録し、カテゴリ選択を適切に行います。シェアオフィスの場合、「コワーキングスペース」「レンタルオフィス」「サービスオフィス」など複数のカテゴリが該当しますが、メインカテゴリは最も検索されやすいものを選び、サブカテゴリで補完するのが定石です。

MEO対策を専門に行う株式会社トリニアスでは、5,000社以上のGBP運用実績から、カテゴリ設定だけで順位が改善した事例を多数確認しています。エンティティの基盤となるGBP情報の整備は、LLMO対策の第一歩といえるでしょう。

会社概要ページの充実がAI引用を左右する

自社Webサイトの会社概要ページは、AIが「この施設について最も正確な情報が載っている場所」と判断する重要なページです。設立年月日、所在地、運営体制、取得資格などを網羅的に記載し、Organization構造化データをマークアップすることで、AIが情報を抽出しやすくなります。

構造化データでは、name、address、foundingDate、sameAs（SNSアカウントへのリンク）などを実装します。sameAsに公式SNSのURLを記載することで、Web上に散在する自社情報を1つのエンティティとして統合でき、AIの認識精度が向上します。

NAP情報の一貫性を保つ

AIは複数の情報源を参照して回答を生成するため、Web上のNAP情報に矛盾があると信頼性が低いと判断される場合があります。自社サイト、GBP、ポータルサイト、SNSなど、すべてのプラットフォームで表記を統一することが重要です。

たとえば、「東京都渋谷区〇〇1-2-3」と「渋谷区〇〇1丁目2番3号」では、同じ住所でも表記が異なります。些細な違いに見えますが、AIが別のエンティティとして認識するリスクがあるため、「どの表記に統一するか」を決めて管理することが求められます。

シェアオフィスがAIに選ばれるためのコンテンツ設計

エンティティを整備した次のステップは、AIが引用したくなるコンテンツの作成です。LLMは回答を生成する際、信頼性が高く、質問に対する直接的な答えを含むコンテンツを優先的に参照します。

結論ファーストの文章構成

AIは文章の冒頭部分を重視する傾向があります。「〇〇とは何か」という問いに対して、最初の100文字以内に結論を配置したコンテンツは、AI引用率が高いという検証結果も報告されています。

シェアオフィスの紹介ページを例にすると、「当施設は渋谷駅徒歩3分に位置し、24時間利用可能な個室ブースを30室備えたシェアオフィスです」のように、冒頭で施設の特徴を簡潔に示します。その後に詳細情報を展開することで、AIにも人間にも読みやすい構成になります。

一次情報の発信がAIの信頼を獲得する

AIは「どこにでも載っている情報」より「ここでしか得られない情報」を価値が高いと判断します。自社施設の利用データ、アンケート結果、独自の調査レポートなどの一次情報を定期的に発信することで、AIにとっての「信頼できる情報源」としての地位を築けます。

たとえば、「当施設の利用者300名を対象に調査した結果、72%がWeb会議用の個室ブースを週3回以上利用している」といったデータは、一般的なシェアオフィス紹介記事にはない独自性を持ちます。このような情報はAIが回答に組み込みやすく、施設名が言及される可能性を高めます。

Q&A形式のコンテンツ整備

ユーザーがAIに質問する形式は、そのままQ&A形式のコンテンツ構成と親和性が高いです。「このシェアオフィスは土日も利用できますか？」「法人登記は可能ですか？」といった質問と回答を明確に記載しておくと、AIがそのまま引用しやすくなります。

FAQページを作成する際は、FAQPage構造化データを実装します。質問と回答をスキーママークアップで明示することで、AIが情報を正確に抽出できるようになるためです。

MEO対策との連携でLLMO効果を最大化する方法

シェアオフィスのLLMO対策は、MEO対策と組み合わせることで相乗効果を発揮します。両者は別々の施策ではなく、「地域ビジネスがデジタル空間で認知される」という共通の目標に向かう一連の取り組みとして捉えるべきです。

口コミがAIの評価材料になる

Googleビジネスプロフィールに蓄積された口コミは、AIの学習データとしても活用されています。「渋谷駅から近くて便利」「Wi-Fiが安定している」といった具体的な口コミが多数集まっている施設は、AIが「このシェアオフィスは〇〇が強み」と認識しやすくなります。

口コミを増やすためには、利用者に対する依頼の仕組み化が有効です。チェックアウト時にQRコードで口コミ投稿ページへ誘導したり、定期利用者にメールでレビューをお願いしたりする方法が一般的です。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、口コミ収集から返信対応までを効率化できます。

投稿機能で最新情報をAIに届ける

GBPの投稿機能を活用して定期的に情報を発信することは、MEOにもLLMOにも効果があります。新プランの開始、イベントの告知、施設のリニューアルなど、更新頻度の高いビジネスほどGoogleからの評価が上がる傾向があり、AIにとっても「アクティブに運営されている施設」という認識につながります。

投稿内容にはターゲットキーワードを自然に含めつつ、写真を添付することをおすすめします。施設の雰囲気が伝わる画像は、ユーザーの興味を引くだけでなく、Googleの画像認識AIが施設の特徴を学習する材料にもなります。

サイテーションの獲得でエンティティを強化

サイテーションとは、第三者サイトで自社の名前・住所・電話番号が言及されることを指します。ポータルサイトへの掲載、プレスリリースの配信、業界メディアへの寄稿などを通じてサイテーションを増やすと、AIが「このシェアオフィスは広く認知されている」と判断する根拠になります。

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高いという調査結果もあります。新サービスの開始や施設拡張の際には積極的に情報を発信し、Web上での存在感を高めていくことが有効です。

シェアオフィスのLLMO対策における技術的な施策

コンテンツ施策と並行して、Webサイトの技術的な最適化もLLMO対策には欠かせません。AIがサイトをクロールしやすい状態を整えることで、情報の取得精度が向上します。

構造化データの実装

構造化データ（スキーママークアップ）は、ページの内容を検索エンジンやAIに伝えるための記述方式です。シェアオフィスの場合、以下のスキーマタイプが有効です。

• LocalBusiness：施設の基本情報（名称、住所、営業時間など）
• Organization：運営会社の情報
• FAQPage：よくある質問と回答
• Review：利用者の評価

これらを適切に実装することで、AIは「このページにはシェアオフィスの営業時間が記載されている」「FAQが掲載されている」といった情報を正確に把握できます。Googleのリッチリザルトテストツールを使えば、実装が正しく行われているか確認できます。

llms.txtの設置

llms.txtは、AIクローラーに対してサイトの構造や優先的に読み込むべきページを伝えるためのファイルです。robots.txtのLLM版と考えるとわかりやすいでしょう。

サイトのルートディレクトリに設置し、施設紹介ページ、料金ページ、FAQページなど、AIに読み込んでほしいページのURLを記載します。まだ普及途上の施策ではあるものの、早期に対応しておくことで先行者優位を得られる可能性があります。

サイト表示速度とモバイル対応

AIクローラーもWebサイトの品質を評価材料にしています。表示速度が遅いサイトや、モバイル対応が不十分なサイトは、情報源としての評価が下がる可能性があります。Core Web Vitals（LCP、FID、CLS）の改善、画像の最適化、レスポンシブデザインの採用は、SEOだけでなくLLMOにも効果がある基礎施策です。

LLMO対策の効果測定と改善サイクル

LLMO対策の難しさの1つは、効果測定の方法が確立されていない点にあります。SEOのように検索順位を追跡するだけでは、AIにどの程度認識されているかを把握できません。

AIへの直接質問で認識状況を確認

最もシンプルな方法は、ChatGPTやGemini、Perplexityに自社について直接質問することです。「〇〇駅 シェアオフィス おすすめ」と質問したとき、自社の施設名が回答に含まれるかどうかで認識状況を把握できます。

ただし、AIの回答は同じ質問でも毎回異なる場合があり、単発の結果だけで判断するのは危険です。定期的に複数の質問パターンで確認し、言及頻度の推移を記録していく方法が実践的です。

AI経由の流入を計測する

Google Analyticsの参照元データから、AI関連サービスからの流入を分析する方法もあります。ChatGPT経由のトラフィックはリファラーに「chat.openai.com」が記録されるため、フィルタを設定して追跡できます。Perplexityからの流入も同様に確認可能です。

AI経由の流入が増加傾向にあれば、LLMO対策が奏功している可能性が高いといえます。逆に減少している場合は、コンテンツの更新頻度やエンティティ情報の見直しが必要かもしれません。

中長期的な視点で取り組む

LLMO対策の成果が表れるまでには、早い企業で2〜3か月、一般的には半年から1年程度の時間がかかります。生成AIのモデルアップデートや学習サイクルによって反映タイミングが左右されるため、短期的な成果を求めすぎないことが重要です。

SEO対策と同様に、「コンテンツを更新→効果を測定→改善を実施」というサイクルを継続的に回すことで、徐々にAIからの認知度を高めていくアプローチが現実的です。

シェアオフィスのLLMO対策を成功させるためのポイント

ここまでの内容を踏まえ、シェアオフィスがLLMO対策で成果を出すために意識すべきポイントを整理します。

LLMO対策は、従来のMEOやSEOを否定するものではなく、その延長線上にある施策です。地域密着型ビジネスであるシェアオフィスにとって、Googleマップでの視認性を高めるMEO対策は引き続き重要であり、そこで築いた情報基盤がLLMO対策の土台になります。

AI検索が普及し始めた現在は、先行者が有利なフェーズにあります。競合がまだ本格的に取り組んでいない今こそ、LLMO対策を開始するタイミングといえるでしょう。

シェアオフィスのLLMO対策に関するよくある質問

LLMO対策だけでMEO対策は不要になりますか？

不要にはなりません。LLMO対策とMEO対策は相互補完の関係にあり、MEOで整備したGBP情報がLLMOの基盤となります。AIの回答にも「Googleマップで高評価の施設」という文脈で言及されることがあり、両方の対策を並行して進めることが効果的です。

小規模なシェアオフィスでもLLMO対策は有効ですか？

有効です。むしろ、大手チェーンと差別化するためにLLMO対策は小規模施設にこそ意義があります。特定の地域やニッチなニーズ（たとえば「〇〇駅 シェアオフィス 法人登記可能」など）に特化したコンテンツを発信することで、AIの回答に登場しやすくなります。

LLMO対策にはどのくらいの費用がかかりますか？

自社で実施する場合、GBPの最適化やコンテンツ作成は工数さえ確保できれば追加費用なしで取り組めます。構造化データの実装やWebサイトの技術的な最適化は専門知識が必要なため、外部に依頼する場合は初期費用と月額運用費用が発生します。費用対効果を見極めながら、まずは基礎的な施策から始めることをおすすめします。

AIによる誤情報のリスクはありますか？

AIが不正確な情報を生成するリスクは存在します。「営業時間が間違っている」「存在しないサービスを紹介している」といった事例も報告されています。だからこそ、自社で発信する情報を正確に整備し、AIに正しいデータを学習させることが重要なのです。Web上の情報の一貫性を保つことで、誤情報のリスクを軽減できます。

シェアオフィスのLLMO対策なら株式会社トリニアスへご相談ください

AI検索の普及により、シェアオフィスの集客環境は大きく変わりつつあります。従来のMEO対策に加えて、LLMOの視点を取り入れることで、検索エンジンとAIの両方からの流入を確保する体制を構築できます。

株式会社トリニアスが運営するマケスクでは、2017年から累計5,000社以上のMEO対策を支援してきた実績を活かし、地域ビジネスのデジタル集客を総合的にサポートしています。Googleビジネスプロフィールの最適化から口コミ管理、Webサイト制作まで一貫した支援体制を整えており、LLMO時代に対応した集客基盤の構築をお手伝いします。

「自社のシェアオフィスがAIにどう認識されているか確認したい」「MEO対策とLLMO対策を連携させたい」とお考えの方は、ぜひお気軽にお問い合わせください。現状分析から具体的な改善提案まで、施設の状況に合わせたご提案をいたします。

ChatGPTやPerplexity、GoogleのAIモードなど、AIが検索結果を要約して回答する時代が到来しました。「コワーキングスペース おすすめ」と検索したユーザーに対して、AIが特定のスペースを推薦する——そんな光景が当たり前になりつつあります。

では、あなたのコワーキングスペースは、AIから「信頼できる選択肢」として認識されているでしょうか。従来のSEO対策だけでは、AI検索の回答に自社が登場しない可能性が高まっています。ここで注目すべきが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、コワーキングスペース事業者がLLMO対策に取り組むべき理由から、具体的な施策、そして成功のポイントまでを解説します。

LLMOとは｜AI検索時代の新しい最適化戦略

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略称で、ChatGPTやGoogle Gemini、Perplexityといった生成AIに自社の情報を正しく理解させ、回答や推薦に含めてもらうための施策を指します。

従来のSEOが「検索エンジンに評価され、上位表示される」ことを目的としていたのに対し、LLMOは「AIに信頼され、引用・推薦される」ことを目指す点が大きく異なります。SEOは人間がクリックする検索結果のランキングを上げる施策でしたが、LLMOはAIが「この情報は信頼できる」と判断し、ユーザーへの回答に組み込む情報源として選ばれるための施策といえるでしょう。

なぜ今LLMOが重要なのか

Googleは2025年5月時点でAI Overviewsを200か国以上に展開し、月間15億人超のユーザーが利用しています。また、ahrefsが2025年4月に発表した調査によると、情報系クエリにおける検索結果1位のクリック率は、2024年3月と2025年3月を比較して2.5ポイント低下しました。AI Overviewsの表示によるクリック減少率は34.5%に達するというデータもあります。

つまり、ユーザーの情報収集行動そのものが変化しているのです。AIに質問して概要を把握し、気になった情報源を検索エンジンで確認するという流れが定着しつつあります。AIの回答に自社が登場しなければ、そもそも検索されるチャンスすら失うことになりかねません。

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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コワーキングスペースがLLMO対策に取り組むべき理由

コワーキングスペース市場は急速に拡大しており、競争は激化の一途をたどっています。Grand View Researchの調査によれば、世界のコワーキングスペース市場は2024年に約233億5,000万ドルに達し、年平均成長率16.8%で2029年には514億2,000万ドル規模まで成長すると予測されています。日本国内でも、フレキシブルオフィス市場は2026年に2,300億円規模に達する見込みです。

一方で、LINEリサーチの調査（2024年12月）によると、コワーキングスペースの認知率は約62%であるのに対し、実際の利用率は約4%にとどまっています。認知と利用のギャップが大きいということは、潜在顧客がまさに「どのコワーキングスペースを選べばよいか」を調べている段階にあるということ。この層に対してAI検索でリーチできるかどうかが、今後の集客を左右します。

地域密着型ビジネスとLLMOの親和性

コワーキングスペースは本質的に地域密着型のビジネスです。「渋谷 コワーキングスペース おすすめ」「大阪 駅近 コワーキング」といった地域名を含む検索クエリで選ばれることが重要になります。AIは質問に対して「このエリアで評判の良いスペース」として複数の候補を挙げますが、その回答に含まれるかどうかは、Web上にどれだけ一貫した情報が存在し、どれだけ信頼性のある情報源から言及されているかで決まります。

MEO（Map Engine Optimization）対策とLLMO対策には共通点が多く、Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミの充実、外部メディアからの被リンク獲得といった施策は両方に効果を発揮します。地域ビジネスとしてMEOに取り組んできたコワーキングスペースであれば、LLMO対策への展開はスムーズに進められるでしょう。

コワーキングスペースのLLMO対策｜実践すべき5つの施策

LLMOは新しい概念ですが、対策の基本はSEOやMEOと重なる部分が多くあります。ただし、AIに「理解される」「信頼される」という視点から施策を見直すことが必要です。ここでは、コワーキングスペース事業者が優先的に取り組むべき5つの施策を解説します。

1. エンティティ（実体）としての存在感を確立する

LLMOにおいて最も重要な概念が「エンティティ」です。エンティティとは、AIが認識する「実体」のこと。人物、企業、場所、サービスなど、固有の属性を持つ存在を指します。Googleは検索結果を表示する際、単なるキーワードマッチングではなく、エンティティ同士の関係性を理解しています。

コワーキングスペースがエンティティとして認識されるためには、以下の情報を一貫性を持ってWeb上に展開する必要があります。

• 正式名称：ビルディング名、スペース名を統一表記する
• 所在地：住所、最寄り駅からのアクセスを正確に記載
• 運営者情報：運営会社名、代表者名、設立年
• サービス内容：提供プラン、設備、特徴を明確に記述
• 関連するカテゴリ：「コワーキングスペース」「シェアオフィス」「バーチャルオフィス」など

自社サイト、Googleビジネスプロフィール、SNS、外部メディアでこれらの情報が一致していることが重要です。表記揺れがあると、AIは同一のエンティティとして認識できず、情報が分散してしまいます。

2. 構造化データ（JSON-LD）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。JSON-LD形式でSchema.orgのボキャブラリを使用することで、AIに対して「このページは何について書かれているか」を明示的に伝えられます。

コワーキングスペースの場合、LocalBusinessやCoworking Space（Schema.orgで定義されているタイプ）を使用し、名称、住所、営業時間、価格帯、設備などをマークアップします。口コミ評価がある場合はAggregateRatingも追加すると効果的でしょう。

技術的な実装が難しい場合は、WordPressのプラグインやWebサイト制作会社に相談することをおすすめします。一度実装すれば継続的に効果を発揮するため、投資対効果は高いといえます。

3. E-E-A-Tを意識したコンテンツを発信する

E-E-A-TとはExperience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字で、Googleがコンテンツの品質を評価する際に重視する基準です。LLMOにおいても、この考え方は極めて重要になります。

コワーキングスペース事業者であれば、以下のようなコンテンツが効果的です。

E-E-A-T要素	コンテンツ例
Experience（経験）	利用者インタビュー、導入事例、コミュニティイベントレポート
Expertise（専門性）	リモートワーク環境構築のノウハウ、オフィス設計の工夫
Authoritativeness（権威性）	メディア掲載実績、業界団体への参加、受賞歴
Trustworthiness（信頼性）	運営会社情報の開示、プライバシーポリシー、利用規約の整備

単に「当スペースは快適です」と主張するのではなく、具体的な事例やデータをもとに発信することで、AIが「信頼できる情報源」と判断しやすくなります。

4. Googleビジネスプロフィール（GBP）を徹底的に最適化する

GBPはMEO対策の中核ですが、LLMOにおいても重要な役割を果たします。Googleは自社サービスであるGBPの情報を高く信頼しており、AIもGBPに登録された情報を参照して回答を生成する傾向があります。

最適化のポイントは多岐にわたりますが、特に重要なのは以下の点です。

口コミ数と評価は、AIが「このスペースは利用者から支持されている」と判断する材料になります。利用者に口コミ投稿を依頼する仕組みを整え、継続的に口コミを獲得していきましょう。

5. 外部メディア・プラットフォームでの露出を増やす

AIが情報を収集する際、自社サイトだけでなく、さまざまなWebサイトやプラットフォームを参照しています。外部メディアで言及されることで、エンティティとしての存在感が高まり、AIからの信頼性も向上します。

具体的には、コワーキングスペースのポータルサイトへの掲載、業界メディアへの寄稿やインタビュー対応、プレスリリースの配信、SNS（X、Instagram、YouTube）での情報発信などが効果的です。ポイントは、すべての媒体で名称や情報を一貫させること。AIは複数の情報源を照合してエンティティを認識するため、情報のばらつきはマイナスに働きます。

LLMO対策の効果測定｜追うべき3つの指標

LLMOは新しい領域であり、効果測定の手法も確立途上にあります。ただし、先進的に取り組んでいる企業の知見から、追跡すべき指標が見えてきています。

LLM経由のセッション数・コンバージョン数

Google AnalyticsやSearch Consoleで、ChatGPT、Perplexity、Geminiなどからの流入を計測します。LANYの調査（2025年1月〜4月）によると、LLM経由の月間流入は総セッション数の0.5%未満にとどまるものの、緩やかに増加傾向にあるとのこと。現時点では絶対数は少なくても、今後の成長を見据えてベースラインを把握しておくことが重要です。

AIによるブランド推薦率

ChatGPTやGeminiに「〇〇エリアでおすすめのコワーキングスペースは？」と質問した際に、自社が推薦される割合を定期的にモニタリングします。カテゴリや質問の切り口を変えて複数パターンを試し、競合と比較することで、現状の立ち位置が把握できます。

ブランド名の検索ボリューム推移

AIで自社を知ったユーザーは、詳細を調べるために検索エンジンでブランド名を検索する傾向があります。指名検索のボリュームが増加していれば、AI経由の認知拡大が進んでいる可能性が高いといえるでしょう。Search Consoleで自社名を含むクエリの表示回数・クリック数の推移を確認してください。

LLMO対策を成功させるための心構え

Stanford HAI AI Index Report 2025によれば、2024年の企業のAI利用率は55%から78%に急増しています。AI活用はもはや一部の先進企業だけの話ではなく、あらゆるビジネスに影響を及ぼす変化となりました。

LLMOはまだ発展途上の領域であり、「これをやれば必ず成果が出る」という確定的な手法は存在しません。しかし、だからこそ今のうちに取り組むことで、競合に対する先行者優位を築けます。

重要なのは、LLMO対策を「新しい作業」として捉えるのではなく、「既存のMEO・SEO対策をAI視点で見直す作業」として位置づけることです。GBPの最適化、コンテンツの充実、外部メディアでの露出拡大——これらはすべてMEO・SEOにおいても重要な施策であり、LLMOはその延長線上にあります。

また、LLMOはルールや評価軸が変化しやすい領域のため、一度対策したら終わりではありません。継続的なモニタリングと改善を行う体制を整えておくことが成功の鍵となります。

コワーキングスペースのLLMO対策はマケスクにご相談ください

AI検索時代の到来により、コワーキングスペースの集客戦略は大きな転換期を迎えています。LLMOは、SEOやMEOと並ぶ新たな集客の柱となる可能性を秘めています。

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を支援してきました。上位表示達成率は96.2%を誇り、コワーキングスペースをはじめとする店舗型ビジネスの集客に関する豊富なノウハウを蓄積しています。

MEO対策で培った知見を活かし、LLMOを見据えた総合的なWeb集客戦略のご提案が可能です。「うちのスペースはAIにどう認識されているのか」「何から始めればよいのかわからない」といったお悩みをお持ちでしたら、お気軽にご相談ください。

1エリア1業種1社のみを担当するため、競合とバッティングすることなく、あなたのコワーキングスペースに最適化された施策をご提供いたします。初回無料相談も実施しておりますので、まずはお問い合わせフォームよりご連絡ください。

「ChatGPTで”〇〇エリア おすすめゲストハウス”と検索したら、競合ばかり出てきた」——そんな経験をしたゲストハウスオーナーは少なくないでしょう。2025年、旅行者の情報収集行動は大きく変わりつつあります。MM総研の調査によれば、生成AIの個人利用率は21.8%に達し、利用者の52.8%が「検索機能」として活用しているという結果が出ています。つまり、従来のGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIに「おすすめされる」ことが、新たな集客の鍵になってきました。

特にゲストハウスは、バックパッカーや若年層の旅行者から支持される宿泊形態です。20代の生成AI利用率は62.9%という調査データもあり、まさにゲストハウスの主要顧客層とAIユーザーは重なっています。では、どうすれば自社のゲストハウスがAIに「選ばれる宿」になれるのか。本記事では、ゲストハウス事業者が今すぐ取り組むべきLLMO対策について、具体的な施策と実践手順を解説していきます。

ゲストハウスにおけるLLMOとは

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やGoogle Gemini、Claude、Perplexityといった生成AIサービスに対して、自社の情報を正しく理解してもらい、ユーザーへの回答時に引用・推薦されることを目指す施策です。

ゲストハウスの文脈で考えると、たとえば旅行者がChatGPTに「京都で交流できるゲストハウスを教えて」と質問したとき、AIがあなたのゲストハウスを具体名で推薦してくれる状態を作ることがLLMOの目標となります。

LLMOとSEOの違い

従来のSEO（検索エンジン最適化）は、Googleの検索結果で上位表示されることを目指す施策でした。検索結果の1ページ目に表示されれば、クリックされる確率は格段に上がります。一方でLLMOは、検索結果の「順位」ではなく、AIの「回答」に引用されることを目指す点が決定的に異なります。

SEOでは「10位以内に入る」ことが目標になりますが、LLMOでは「AIが参照する情報源として選ばれる」ことが重要です。AIは膨大な情報の中から、構造化され、信頼性が高く、具体的な情報を優先的に引用する傾向があります。そのため、LLMOではコンテンツの「質」と「構造」がより重視されることになります。

ただし、LLMOとSEOは対立するものではありません。むしろ、SEOの土台がしっかりしていることがLLMO成功の前提条件となります。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高めるという基本方針は共通しており、両者を並行して進めることが効果的といえるでしょう。

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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ゲストハウスにLLMOが重要な理由

旅行者のAI検索利用が急増している

生成AIの普及速度は想像以上に早く進んでいます。Googleは2025年5月時点でAI Overviewsを200か国以上に展開し、月間15億人超のユーザーが利用していると発表しました。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ポイントも上昇したというデータがあります。

特に注目すべきは、若年層の利用傾向です。LINEリサーチの調査では、10代の生成AI利用経験率は7割台半ばに達しています。20代・30代でも利用経験者の割合は50%を超えており、利用目的として「調べもの・検索」が6割強で最多となりました。ゲストハウスの主要顧客層であるバックパッカーや若年旅行者は、まさにAI検索のヘビーユーザー層と重なっています。

AI経由の予約導線が生まれつつある

現時点では、AI経由のWebサイトトラフィックは全体の1%未満にとどまっています。しかし、2024年1月から2025年6月までの約1年半で、AIトラフィックは1,367%増という驚異的な伸びを見せています。調査会社の予測によれば、2028年にはAI検索からの流入が従来の検索を上回る可能性があるとも言われています。

興味深いのは、AI経由の流入はオーガニック検索と比較して成約率が23%高いという調査結果です。AIが推薦した情報は、ユーザーにとって「すでにフィルタリングされた信頼できる選択肢」として認識されやすいためと考えられます。ゲストハウス運営者にとって、AI検索への対応は「いつかやるべきこと」ではなく「今から準備すべきこと」になっています。

ゲストハウス業界はLLMO対応の先行者利益を狙える段階にある

ホテルや旅館業界ではLLMO対策に着手する事業者が徐々に増えていますが、ゲストハウス業界ではまだ本格的な取り組みが少ない状況です。大手ホテルチェーンのようにマーケティング専門チームを持たないゲストハウスにとって、新しい施策への対応は後回しになりがちでしょう。

しかし逆に言えば、今この段階でLLMO対策に取り組めば、同業他社に先んじてAIからの推薦を獲得できる可能性が高いということです。特にゲストハウスは「交流」「体験」「ローカル感」といった独自の価値を持っており、AIが引用したくなる具体的なコンテンツを作りやすい業態といえます。

ゲストハウスがAI検索に表示されない原因

LLMOの重要性は理解できても、「なぜ自分のゲストハウスはAIに推薦されないのか」という疑問を持つ方も多いはずです。AIが特定の宿泊施設を引用しない主な原因を整理してみましょう。

Webサイトの情報が構造化されていない

AIは人間のように「行間を読む」ことが苦手です。「料金はお問い合わせください」「詳細は電話で」といった曖昧な記載では、AIは必要な情報を取得できません。料金、設備、アクセス、チェックイン時間といった基本情報が、明確なフォーマットで記載されていることがAIに理解されるための第一歩となります。

また、Schema.orgに準拠した構造化データ（LodgingBusiness、Hostel等）が未実装の場合、AIやGoogleのクローラーが施設情報を正確に把握できません。技術的なハードルはありますが、構造化データの実装はLLMO対策の基盤として非常に重要な要素です。

ゲストハウスならではの体験価値が言語化されていない

ゲストハウスの魅力は、単なる「安い宿」ではありません。旅行者同士の交流、オーナーとの会話、地域の暮らしを垣間見る体験——こうした価値がAIに伝わっていなければ、「〇〇エリアで交流できる宿」という質問に対して推薦されることはないでしょう。

共用スペースの雰囲気、定期開催しているイベント、周辺エリアの楽しみ方など、ゲストハウスならではの体験を具体的に記述することが求められます。抽象的な「アットホームな雰囲気」ではなく、「毎週金曜日にゲスト参加型の鍋パーティーを開催」といった具体性がAIには必要なのです。

口コミやレビューとの連携が弱い

AIは情報の信頼性を判断する際に、第三者からの評価を重視します。Googleビジネスプロフィールの口コミ、Booking.comやAirbnbでのレビュー、SNSでの言及——こうした外部評価が充実していないと、AIはその施設を「推薦に値する」と判断しにくくなります。

さらに、口コミに対するオーナーの返信も重要です。丁寧で具体的な返信は、施設の運営姿勢を示すシグナルとなり、AIが信頼性を評価する材料になります。

情報の更新頻度が低い

料金や営業時間、設備の変更があっても、Webサイトの情報が古いままになっているケースは珍しくありません。AIは「最新かつ正確な情報」を引用しようとするため、更新日が数年前のページは信頼性が低いと判断される可能性があります。

季節ごとの料金変動、期間限定のキャンペーン、新しく導入した設備など、変化があれば都度Webサイトに反映する習慣をつけることが大切です。

ゲストハウスのLLMO施策

ここからは、ゲストハウス事業者が取り組むべき具体的なLLMO施策を解説します。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着手していくことをお勧めします。

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。ゲストハウスの場合、Schema.orgの「LodgingBusiness」や「Hostel」といったタイプを使用します。

具体的には、施設名、住所、電話番号、チェックイン・チェックアウト時間、料金帯、設備（Wi-Fi、共用キッチン、ランドリー等）、支払い方法などを構造化データとして記述します。WordPressを使用している場合は、「Rank Math」や「Yoast SEO」といったプラグインで比較的簡単に実装できます。

構造化データが正しく実装されると、GoogleのリッチリザルトにはもちろんAIの情報取得にも好影響を与えます。自社で対応が難しい場合は、Web制作会社やMEO対策会社に相談するのも一つの選択肢です。

料金と予約条件を明確に記載する

「料金：3,500円〜」という表記だけでは、AIは十分な情報を得られません。ドミトリー（相部屋）と個室それぞれの料金、平日と週末の違い、連泊割引の有無、キャンセルポリシーまで、可能な限り具体的に記載しましょう。

訪日外国人の利用が多いゲストハウスでは、料金の税込・税抜表記、支払い方法（現金、クレジットカード、電子マネー等）、デポジットの有無なども明記することで、AIが「予算〇〇円以内で泊まれるゲストハウス」といった質問に回答しやすくなります。

客室タイプと設備を写真付きで整理する

ゲストハウスには、ドミトリー（男女混合、女性専用など）、個室（シングル、ツイン、ファミリー等）、さらにはカプセルタイプなど多様な客室形態があります。各タイプの特徴、定員、広さ、ベッドサイズ、設備（コンセント、読書灯、セキュリティロッカー等）を個別ページまたは明確なセクションで説明しましょう。

写真は複数枚用意し、alt属性（代替テキスト）に「女性専用ドミトリー 4名部屋 カーテン付きベッド」といった具体的な説明を入れることで、画像検索やAIの理解を助けることができます。

アクセス情報を具体的かつ多角的に記載する

「最寄り駅から徒歩5分」という情報だけでは不十分です。複数の交通手段からのアクセスを記載しましょう。最寄り駅からの徒歩ルート、空港からのバスや電車での行き方、車で来る場合の駐車場情報、大きな荷物がある場合の推奨ルートなど、旅行者が知りたい情報を網羅的に提供することが重要です。

インバウンド観光客向けには、関西国際空港や成田空港からの所要時間、最寄り駅での乗り換え方法、タクシー料金の目安なども記載すると親切です。Googleマップの埋め込みも忘れずに。

共用スペースと交流の仕組みを詳しく説明する

ゲストハウス最大の差別化ポイントは「交流」にあります。共用ラウンジの広さや雰囲気、キッチンの設備（調理器具、食器、調味料の有無）、交流を促すイベントの有無などを具体的に記述しましょう。

「毎週土曜日19時からウェルカムドリンクタイムを開催」「共用キッチンでは地元の調味料を自由に使用可能」「世界各国のゲストと話せる英語対応スタッフ常駐」といった具体的な情報は、AIが「旅行者同士で交流できるゲストハウス」という質問に回答する際の重要な材料になります。

周辺観光情報とモデルコースを作成する

ゲストハウスに泊まる旅行者は、その地域を深く楽しみたいと考えていることが多いものです。周辺の観光スポット、地元の人が通う飲食店、知る人ぞ知る穴場スポットなどを紹介するコンテンツを作成しましょう。

「1泊2日で楽しむ〇〇エリア散策コース」「地元民おすすめの朝食スポット5選」といった記事は、ゲストハウスのサイトに滞在価値の高いコンテンツを追加するとともに、AIが「〇〇エリアの観光に便利な宿」として推薦する根拠にもなります。オーナー自身の経験や地元ネットワークを活かせるコンテンツは、ゲストハウスならではの強みといえるでしょう。

チェックイン手順と問い合わせ方法を公開する

初めてゲストハウスを利用する旅行者にとって、チェックインの流れは気になるポイントです。有人対応の時間帯、セルフチェックインの方法、深夜到着時の対応、荷物の事前預かりサービスなどを明確に説明しましょう。

問い合わせ方法も、電話、メール、LINE、SNSのDMなど、対応可能なチャネルと返信目安時間を記載することで、旅行者の安心感につながります。多言語対応が可能な場合は、その旨も明記しておくとインバウンド需要の取り込みに効果的です。

口コミを自社サイトでも活用する

Booking.comやGoogle、Airbnbに寄せられた良質な口コミは、自社サイトにも掲載しましょう（引用元を明記した上で）。AIは第三者の評価を重視するため、口コミの存在は信頼性向上に大きく貢献します。

口コミを掲載する際は、「女性一人旅」「バックパッカー」「ワーケーション利用」といった属性ごとに整理すると、AIが特定の旅行者層への推薦を行いやすくなります。ゲストの許可を得られれば、写真付きの体験談として紹介するのも効果的です。

多言語ページを整備する

訪日外国人旅行者の民泊利用率は全宿泊者の約11%に達しているというデータがあります。特にゲストハウスはインバウンド比率が高い業態であり、英語ページの整備は必須といえます。

英語ページを作成する際は、単なる機械翻訳ではなく、ネイティブチェックを入れることが望ましいでしょう。中国語（簡体字・繁体字）、韓国語なども、客層に応じて検討してください。各言語ページにhreflangタグを適切に設定することで、言語ごとの検索結果やAI回答に反映されやすくなります。

Googleビジネスプロフィールを最適化する

Googleビジネスプロフィール（GBP）は、LLMOにおいても非常に重要な情報源です。施設情報、営業時間、写真、口コミ返信などを常に最新の状態に保ちましょう。

特に「属性」の設定は見落としがちなポイントです。「Wi-Fi無料」「禁煙」「24時間対応」「バリアフリー」「ペット可」といった属性を正確に設定することで、AIやGoogle検索での絞り込み検索に対応できます。投稿機能を使ってイベント情報やキャンペーンを定期的に発信することも、アクティブな施設であることを示すシグナルになります。

FAQコンテンツを充実させる

AIは「質問と回答」の形式で情報を処理することに長けています。よくある質問（FAQ）ページを作成し、実際に寄せられる質問に対して具体的に回答するコンテンツを用意しましょう。

FAQ構造化データ（FAQPage schema）を実装すると、Googleの検索結果やAIの回答に反映されやすくなります。

ゲストハウスのLLMO効果測定

LLMO対策を実施したら、その効果を測定することも大切です。ただし、LLMOの効果測定はSEOほど確立された指標がなく、現時点では定性的な確認が中心になります。

主要AIサービスでの表示状況を確認する

ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilotといった主要な生成AIサービスで、自社のゲストハウスに関連するキーワードを検索してみましょう。「〇〇駅周辺 おすすめゲストハウス」「〇〇県 交流できる宿」「バックパッカー向け 〇〇エリア 宿泊」といった質問を投げかけ、自社が言及されるかどうかを定期的にチェックします。

言及された場合は、どのような文脈で紹介されているか、情報は正確か、競合と比較してどう位置づけられているかを確認します。不正確な情報があれば、Webサイトの記載を修正・強化することで改善を図りましょう。

Google AI Overviewsでの引用を確認する

Google検索の一部クエリでは、検索結果の上部に「AIによる概要」が表示されることがあります。自社に関連するキーワードで検索した際に、AIによる概要に引用されているかどうかを確認しましょう。

引用された場合は、どのページのどの部分が引用されたかを把握し、同様の形式で他のコンテンツも整備していくことが効果的です。

Webサイトのアクセス解析でAI経由流入を把握する

Google Analytics 4（GA4）では、リファラー情報からAIサービス経由の流入を把握できる場合があります。「chat.openai.com」「gemini.google.com」「perplexity.ai」などからの流入があれば、LLMO対策の効果が出ている証拠といえます。

ただし、すべてのAI経由流入がリファラーとして記録されるわけではないため、あくまで参考指標として捉えておくのがよいでしょう。

ゲストハウスがLLMOを始める際の注意点

キーワードの詰め込みは逆効果

「ゲストハウス 安い 交流 おすすめ 〇〇駅 バックパッカー」のように、キーワードを羅列しただけの不自然な文章は、AIからの評価を下げる要因になります。SEOでも同様ですが、あくまで読者（旅行者）にとって有益で自然な文章を心がけましょう。

AIは文脈を理解する能力が高いため、無理にキーワードを入れるよりも、具体的で詳細な情報を自然な文章で記述するほうが効果的です。

料金や設備の表記は常に最新かつ正確に

AIが古い情報を引用してしまうと、旅行者に誤解を与え、クレームやキャンセルの原因になりかねません。料金改定、設備の追加・廃止、営業時間の変更などがあれば、速やかにWebサイトとGoogleビジネスプロフィールの両方を更新しましょう。

特に繁忙期・閑散期で料金が変動する場合は、その旨を明記し、最新料金を確認できる導線（公式サイトへのリンク、予約フォームなど）を用意しておくことが重要です。

画像や口コミの掲載時は権利と出典に配慮する

ゲストが撮影した写真や口コミを使用する場合は、事前に許可を得るか、利用規約で許諾を取得しておく必要があります。無断使用はトラブルの原因になるだけでなく、AIが信頼性を評価する際にマイナス要因となる可能性もあります。

外部サイトの口コミを引用する場合は、引用元を明記し、著作権法に抵触しない範囲で活用しましょう。

SEOとの並行実施が基本

LLMOは単独で効果を発揮するものではありません。AIが参照する情報源の多くは、Googleの検索結果で上位表示されているページです。SEOの基本施策（適切なタイトルタグ、メタディスクリプション、内部リンク構造、表示速度の最適化など）を疎かにしたままLLMOだけを進めても、十分な効果は得られないでしょう。

E-E-A-Tを高めるという方向性はSEOとLLMOで共通しているため、両者を統合的に進めることが成功への近道です。

ゲストハウス向けLLMO対策会社の選び方

自社でLLMO対策を進めることが難しい場合は、専門会社への依頼を検討することになります。ただし、LLMO対策を謳う会社は増えてきたものの、ゲストハウスや宿泊業界に精通した会社はまだ限られています。依頼先を選ぶ際のポイントを整理しておきましょう。

宿泊業界の知見があるかを確認する

LLMOの技術的な知識だけでなく、宿泊業界特有の事情（OTAとの関係、インバウンド対応、季節変動など）を理解している会社を選びましょう。ホテルや旅館、民泊の支援実績があるかどうかは、重要な判断材料になります。

MEOやローカルSEOの実績を確認する

ゲストハウスのLLMO対策では、Googleビジネスプロフィールの最適化（MEO）やローカルSEOが重要な基盤となります。LLMOだけでなく、MEOやローカルSEOの支援実績がある会社であれば、総合的な集客支援が期待できます。

費用や支援範囲を明確に確認する

LLMO対策の費用相場はまだ確立されていませんが、初期費用（構造化データ実装、コンテンツ改修など）と月額費用（継続的な監視、改善、コンテンツ更新など）に分かれることが一般的です。何が費用に含まれるのか、成果物は何か、レポートの頻度はどうかといった点を事前に確認しておきましょう。

複数社に相談して比較する

一社だけの話を聞いて決めるのではなく、複数の会社に相談して提案内容や費用を比較することをお勧めします。無料相談やLLMO診断を提供している会社もあるため、まずは現状分析を依頼してみるのも一つの方法です。

ゲストハウスのLLMOでお困りならマケスクにご相談ください

ここまでゲストハウスのLLMO対策について解説してきましたが、「自社だけで進めるのは難しい」「何から始めればよいかわからない」と感じた方も多いのではないでしょうか。

マケスクを運営する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社以上の支援実績を持つデジタルマーケティング企業です。上位表示達成率96.2%という実績のもと、飲食店、美容サロン、クリニックなど多様な業種の地域ビジネスを支援してきました。

ゲストハウスや民泊といった宿泊施設においても、Googleビジネスプロフィールの最適化から、口コミ対策、Webサイト制作、SNS運用まで一貫した集客支援が可能です。LLMOはSEOやMEOの延長線上にある施策であり、これまで培ってきたローカル集客のノウハウを活かした支援ができると考えています。

ゲストハウスのLLMOについてよくある質問

ゲストハウスがLLMOを始めるには何から取り組めばいいですか？

まずはGoogleビジネスプロフィールの最適化から始めることをお勧めします。無料で取り組める上、MEOとLLMOの両方に効果があるためです。基本情報の正確な登録、写真の充実、口コミへの返信、属性の設定などを一通り整備した上で、Webサイトの情報拡充や構造化データの実装に進むとよいでしょう。

LLMOの効果が出るまでどのくらいかかりますか？

LLMOはSEOと同様に、即効性のある施策ではありません。一般的には数ヶ月から半年程度の継続的な取り組みが必要とされています。ただし、Googleビジネスプロフィールの最適化など、MEO効果は比較的早く現れることが多いため、段階的に成果を実感できるケースもあります。

小規模なゲストハウスでもLLMO対策は必要ですか？

むしろ小規模なゲストハウスこそ、LLMOの恩恵を受けやすいといえます。大手ホテルチェーンとは異なる「オーナーとの距離の近さ」「ローカル体験」「アットホームな雰囲気」といった強みを、AIに正しく伝えることができれば、「交流できるゲストハウス」「地元を深く知れる宿」といった特定のニーズに対して推薦される可能性が高まります。

SEOとLLMOは同時に進めるべきですか？

はい、同時に進めることをお勧めします。LLMOとSEOは対立するものではなく、むしろ相互に補完し合う関係にあります。AIが参照する情報源の多くは検索上位ページであるため、SEOで基盤を固めながらLLMO対策を進めることが効果的です。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）を高めるという基本方針は両者で共通しています。

インバウンド向けにはどのような対策が必要ですか？

英語をはじめとした多言語ページの整備が最も重要です。単なる機械翻訳ではなく、旅行者が知りたい情報を適切な表現で記載することを心がけてください。また、Googleビジネスプロフィールでも多言語での情報発信が可能なため、英語での施設説明や口コミ返信を行うことも効果的です。訪日外国人がよく使うOTA（Booking.com、Agoda、Hostelworldなど）との情報整合性も重要なポイントになります。

ゲストハウスのLLMO対策まとめ

本記事では、ゲストハウス事業者向けにLLMO（大規模言語モデル最適化）の概要と具体的な施策を解説してきました。最後に要点を整理しておきます。

LLMOとは、ChatGPTやGeminiといった生成AIに自社の情報を正しく理解してもらい、ユーザーへの回答時に引用・推薦されることを目指す施策です。生成AIの利用者は急増しており、特に若年層——ゲストハウスの主要顧客層——での普及が進んでいます。今のうちにLLMO対策に着手することで、先行者利益を得られる可能性があります。

具体的な施策としては、構造化データの実装、料金・設備情報の明確化、共用スペースや交流の仕組みの言語化、周辺観光コンテンツの作成、Googleビジネスプロフィールの最適化、FAQの充実、多言語対応などが挙げられます。いずれもSEOの基本施策と重なる部分が多く、両者を並行して進めることが効果的です。

LLMOはまだ発展途上の領域であり、確立されたベストプラクティスが存在するわけではありません。しかし、旅行者の情報収集行動が変化していることは確かであり、その変化に対応できる宿泊施設が選ばれる時代になりつつあります。

自社だけでの対応が難しいと感じた場合は、MEOやローカルSEOの実績を持つ専門会社に相談することも一つの選択肢です。マケスクでは、ゲストハウスをはじめとする地域ビジネスの集客支援を行っていますので、お気軽にお問い合わせください。

「近くでおしゃれなカフェを教えて」「〇〇駅周辺で作業できるカフェはある？」──このような質問を、ChatGPTやPerplexityに投げかける人が急増しています。

サイバーエージェントが2025年5月に実施した調査によると、10代の検索行動においてChatGPTの利用率は42.9%に達し、Yahoo! JAPANの31.7%を上回りました。さらに、全世代を通じてChatGPT利用者の7割が検索エンジンの代替として生成AIを継続利用しているという結果も明らかになっています。

この変化は、カフェ経営者にとって見過ごせないシグナルといえるでしょう。従来のSEOやMEOだけでなく、AIに「選ばれる」ための新たな対策が求められる時代が到来しているのです。

本記事では、カフェがLLMO対策に取り組むべき理由から、具体的な施策、そして効果測定の方法まで、実践的な視点で解説していきます。

LLMOとは何か？カフェオーナー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AI検索エンジンに自店舗の情報を正しく認識させ、ユーザーへの回答として引用・推薦されるための最適化施策を指します。

従来のSEO対策が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の回答に「引用される」ことを目標とします。ここが根本的な違いであり、対策のアプローチも異なってきます。

SEO・MEOとLLMOの決定的な違い

SEOは検索結果の順位を競う施策であり、10位以内に入れば一定の流入が期待できました。MEOはGoogleマップ上での可視性を高める施策で、ローカルビジネスには欠かせない存在となっています。

一方、LLMOでは「1位か0位か」という極端な競争が生じます。AIが回答として引用するのは、通常1〜3件程度の店舗に限られるためです。10件のカフェが表示される検索結果とは異なり、AIの回答では選ばれなければ存在しないも同然という状況が生まれます。

項目	SEO	MEO	LLMO
対象プラットフォーム	Google検索	Googleマップ	ChatGPT、Gemini、Perplexity等
目標	検索順位の上位表示	マップ上の可視性向上	AIの回答への引用
競合との比較	10位以内で露出あり	3位以内が理想	引用されるか否かの二択
重視される要素	被リンク、コンテンツ品質	口コミ、NAP情報の一貫性	E-E-A-T、構造化データ、一次情報

なぜカフェ業態はLLMOと相性が良いのか

カフェは飲食業の中でも特にLLMO対策との親和性が高い業態です。その理由は、ユーザーがAIに質問する際の「問いかけ方」にあります。

「渋谷で電源があるカフェを教えて」「犬と入れるカフェはある？」「インスタ映えするスイーツが食べられるカフェは？」──こうした具体的な条件を含む質問は、AIが回答を生成しやすいタイプの問いかけです。

焼肉店であれば「おすすめの焼肉店」という漠然とした質問が多くなりがちですが、カフェの場合は利用シーンや設備に関する具体的な条件が付くことが多いといえます。Wi-Fi完備、電源あり、テラス席あり、ペット可、禁煙・喫煙分煙、深夜営業──これらの情報をAIが正確に把握していれば、適切な文脈で推薦される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

カフェがLLMO対策を急ぐべき3つの理由

「まだ様子を見てからでいいのでは」と考えるカフェオーナーも少なくないでしょう。しかし、以下の3つの理由から、早期の対策着手が競合との差別化につながります。

理由1：AI検索利用者の急激な増加

日本リサーチセンター（NRC）の調査によると、生成AIの利用経験率は2023年3月の3.4%から2025年6月には30.3%へと急上昇しています。わずか2年あまりで約9倍に増加した計算になります。

特に注目すべきは、20代男性の利用率が39.2%、30代男性が28.5%に達している点です。カフェの主要顧客層と重なるこの世代がAI検索へ移行しつつあることは、見逃せない事実といえるでしょう。

MM総研の2025年8月調査では、生成AI利用者の利用用途として「検索機能」が52.8%でトップという結果も出ています。生成AIは単なるチャットボットではなく、検索エンジンの代替として使われ始めているのです。

理由2：若年層の検索行動の根本的変化

サイバーエージェントの調査が示した10代のChatGPT利用率42.9%という数字は、今後の検索行動を占う重要な指標です。現在の10代は数年後にカフェの主要顧客層となります。

「ググる」という言葉が死語になる日は、思っているより近いのかもしれません。20代でもChatGPTの利用率は17.3%に達しており、YouTubeでの検索（72.8%）がGoogle検索（72.0%）をわずかに上回るなど、情報収集の多様化が進んでいます。

この変化に対応できないカフェは、若年層からの認知を得られにくくなるリスクを抱えることになります。

理由3：先行者優位が生まれやすい市場環境

LLMO対策はまだ多くのカフェが手をつけていない領域です。MEO対策が普及した現在、Googleマップ上での差別化は難しくなりつつありますが、LLMO領域では先に対策を講じた店舗が有利なポジションを確保できる可能性が高いといえます。

AIが学習する情報は、主にWeb上の構造化されたデータです。早い段階で適切な情報発信を行えば、AIの「記憶」に定着しやすくなります。後発で同じ土俵に立とうとしても、先行者の情報がすでにAIに学習されていれば、追い越すのは容易ではありません。

AIに「載らない」カフェに共通する7つの特徴

LLMO対策を語る前に、まずはAIの回答に登場しにくいカフェの特徴を把握しておきましょう。自店舗が該当していないか、チェックしてみてください。

特徴1：公式ホームページが存在しない、または情報が古い

AIが情報を収集する際、公式サイトは最も信頼性の高いソースとして扱われます。ホームページがない、あるいは3年以上更新されていない状態では、AIが参照できる一次情報が存在しないことになります。

SNSだけで運用しているカフェも多いかもしれませんが、AIにとってInstagramやX（旧Twitter）の投稿は断片的な情報に過ぎません。店舗の全体像を把握するには不十分です。

特徴2：メニューや店舗情報が画像のみで構成されている

おしゃれなメニュー表をPDFや画像で掲載しているカフェは少なくありません。しかし、AIは画像内のテキストを完全には読み取れません。メニュー名、価格、特徴がテキストデータとして存在しなければ、AIの回答には反映されにくくなります。

「季節のフルーツパフェ」「自家焙煎コーヒー」といったメニューの魅力も、テキスト化されていなければAIには伝わらないのです。

特徴3：店舗のコンセプトや強みが言語化されていない

「なんとなく雰囲気が良い」「居心地がいい」──お客様がそう感じていても、それがWeb上で言語化されていなければ、AIはその魅力を認識できません。

「築80年の古民家を改装した静かな空間」「バリスタ歴15年のオーナーが淹れるスペシャルティコーヒー」「全席電源完備のワーキングスペース対応」──こうした具体的な言葉で強みを表現することが、AIへの訴求につながります。

特徴4：口コミが整理されておらず、店舗側の返信もない

イクシアス株式会社の調査によると、Googleマップの口コミ評価は3.8以上が来店の安心ラインとされ、口コミ件数は30件以上が信用の基準とされています。

AIも同様に、口コミの内容と評価を参照して店舗の評判を判断します。口コミへの返信がないカフェは、AIにとって「顧客とのコミュニケーションを軽視している店舗」と映る可能性があります。

特徴5：FAQ（よくある質問）が存在しない

「予約は必要ですか？」「駐車場はありますか？」「ペットは入れますか？」──ユーザーがAIに質問する内容の多くは、FAQで回答できるものです。

公式サイトにFAQページがあれば、AIはその情報を引用しやすくなります。逆に、こうした情報がどこにも明記されていなければ、AIは「情報がない」と判断するか、誤った情報を回答するリスクが生じます。

特徴6：Googleビジネスプロフィールの情報が不完全

営業時間が更新されていない、定休日が間違っている、電話番号が古い──こうした基本情報の不備は、AIが誤った情報を回答する原因となります。

Googleビジネスプロフィールは、AIが店舗情報を取得する主要なソースの一つです。ここの情報が不完全であれば、他でどれだけ努力しても効果は限定的になります。

特徴7：SNSと公式サイトの情報に矛盾がある

Instagramでは「月曜定休」と告知しているのに、公式サイトには「火曜定休」と記載されている──こうした情報の矛盾は、AIを混乱させます。

AIは複数のソースから情報を収集して回答を生成するため、情報に一貫性がなければ、信頼性の低い店舗として評価される可能性があります。

カフェが取り組むべきLLMO対策12の施策

ここからは、カフェ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くことをおすすめします。

施策1：Googleビジネスプロフィールの完全最適化

LLMO対策の出発点は、Googleビジネスプロフィール（GBP）の最適化です。AIはGBPを重要な情報源として参照するため、ここが不完全では始まりません。

店舗名、住所、電話番号（NAP情報）の正確性はもちろん、営業時間、定休日、祝日営業の有無、決済方法、設備情報まで、入力できる項目はすべて埋めてください。

特にカフェの場合、以下の属性情報の設定が重要になります。

• Wi-Fi：無料Wi-Fiの有無
• 電源：コンセント利用可否
• 席タイプ：テラス席、カウンター席、ソファ席など
• ペット：店内同伴可否、テラスのみ可など
• 禁煙・喫煙：完全禁煙、分煙、喫煙可
• バリアフリー：車椅子対応の有無

施策2：メニュー情報のテキスト化と構造化

PDFや画像だけでなく、HTMLテキストとしてメニュー情報を公開することが不可欠です。各メニューについて、以下の情報をテキストで明記しましょう。

• メニュー名：正式名称
• 価格：税込み価格を明示
• 説明：使用食材、調理法、こだわりポイント
• アレルゲン情報：該当する場合は必ず記載
• カロリー：可能であれば記載

さらに、schema.orgの構造化データを実装することで、AIが情報を正確に解釈しやすくなります。MenuやMenuItemといったスキーマを活用し、メニュー情報を機械可読な形式で提供してください。

施策3：店舗の魅力をストーリーとして言語化する

「おしゃれなカフェ」「居心地の良い空間」といった抽象的な表現では、AIは何も学習できません。具体的なストーリーとして言語化することが重要です。

たとえば、以下のような情報を公式サイトに掲載します。

施策4：FAQページの作成と構造化データ実装

ユーザーがAIに質問しそうな内容を先回りしてFAQページを作成します。カフェでよくある質問には以下のようなものがあります。

• 予約について：予約可否、予約方法、予約なしでの来店可否
• アクセス：最寄り駅からの所要時間、駐車場の有無と台数
• 設備：Wi-Fi、電源、個室の有無
• ペット：同伴可否、対応エリア
• 子連れ：ベビーカー入店可否、キッズメニューの有無
• 支払い方法：クレジットカード、電子マネー、QRコード決済の対応状況

FAQページを作成したら、FAQPageスキーマの構造化データを実装します。この実装により、AIがFAQの内容を正確に認識し、回答に引用しやすくなります。

施策5：口コミへの返信で「体験語」を増やす

口コミへの返信は、単なるお礼だけで終わらせないでください。返信の中に店舗の特徴や強みを自然に盛り込むことで、AIが学習できる情報を増やせます。

たとえば、「コーヒーが美味しかった」という口コミに対して、以下のような返信が効果的です。

この返信には「エチオピア・イルガチェフェ」「フルーティな酸味」「グアテマラ・アンティグア」「チョコレートのような甘み」といった具体的な情報が含まれています。AIはこうした情報を学習し、関連する質問への回答に活用する可能性があります。

施策6：高品質な写真とaltテキストの活用

写真そのものは画像認識AIでなければ解析できませんが、altテキスト（代替テキスト）はテキストデータとして読み取られます。

単に「コーヒー」ではなく、「エチオピア産シングルオリジンコーヒーをハリオV60で抽出している様子」のように、具体的な情報を含むaltテキストを設定してください。

Googleビジネスプロフィールへの写真投稿も重要です。店内の雰囲気、メニュー、スタッフ、外観など、多角的な写真を定期的に追加することで、AIが参照できる情報量が増えます。

施策7：NAP情報の完全統一

NAP（Name、Address、Phone）情報は、すべてのプラットフォームで完全に一致させる必要があります。

「〇〇カフェ」と「〇〇Cafe」、「東京都渋谷区〇〇1-2-3」と「渋谷区〇〇1丁目2番3号」──このような表記の揺れは、AIにとっては別の店舗として認識されるリスクがあります。

公式サイト、Googleビジネスプロフィール、食べログ、ホットペッパー、Instagram、X、すべてのプラットフォームで同一の表記を使用してください。

施策8：GBPのQ&A機能で質問に先回り

Googleビジネスプロフィールには、ユーザーが質問を投稿できるQ&A機能があります。ユーザーからの質問を待つのではなく、店舗側から先回りして質問と回答を投稿しましょう。

「電源は使えますか？」「Wi-Fiはありますか？」「予約は必要ですか？」──こうした質問に対する回答をあらかじめ用意しておくことで、AIはこの情報を参照しやすくなります。

施策9：定期的な情報更新と新メニュー発信

AIは更新頻度も評価基準の一つとして見ている可能性があります。定期的に情報を更新し、サイトやGBPが「生きている」ことを示しましょう。

季節限定メニューの告知、イベント情報、スタッフ紹介など、更新のネタは豊富にあるはずです。最低でも月に1回は何らかの更新を行うことを習慣化してください。

施策10：多言語対応でインバウンド需要を取り込む

訪日外国人がAIに「Where can I find a good cafe near Shibuya Station?」と質問した場合、英語の情報が整備されているカフェが推薦される可能性が高くなります。

最低限、英語でのメニュー情報と店舗説明を用意することで、インバウンド需要の取り込みにつながります。Googleビジネスプロフィールも英語で情報を追加できますので、活用を検討してください。

施策11：LocalBusinessスキーマの実装

公式サイトにLocalBusiness（またはCafeやCoffeeShop）の構造化データを実装することで、AIが店舗情報を正確に解釈できるようになります。

実装すべき主な項目は以下の通りです。

• @type：CafeまたはCoffeeShop
• name：店舗名
• address：住所（構造化された形式）
• telephone：電話番号
• openingHours：営業時間
• priceRange：価格帯（例：¥500〜¥1,500）
• servesCuisine：提供する料理の種類
• hasMenu：メニューページへのURL
• acceptsReservations：予約可否

施策12：E-E-A-Tを意識したコンテンツ作成

E-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）は、Googleの評価基準として知られていますが、AIの情報評価においても同様に重要です。

カフェにおけるE-E-A-Tを高めるには、以下のような情報発信が効果的です。

カフェ特有のLLMO対策ポイント

カフェは他の飲食業態と比べて、独自の対策ポイントがあります。業態特性を理解した上で、効果的な施策を講じましょう。

季節感とスイーツ表現の重要性

カフェの魅力を構成する大きな要素が、季節限定メニューとスイーツです。「〇〇でいちごパフェが食べられるカフェは？」「秋限定のマロンスイーツがあるカフェを教えて」──こうした季節性のある質問に対応するには、時期に合わせた情報発信が欠かせません。

季節限定メニューを公式サイトに掲載する際は、提供期間を明記し、使用している食材の産地や特徴も記載してください。「福岡県産あまおうを贅沢に使用した季節限定パフェ（1月〜3月提供）」のように、具体的な情報がAIの回答に引用されやすくなります。

空間の魅せ方──「作業」「デート」「読書」など利用シーン別の訴求

カフェはコーヒーを飲むだけの場所ではありません。作業する人、デートで訪れるカップル、読書を楽しむ人──利用シーンは多様です。

「リモートワーク向け」「デート向け」「一人でゆっくり過ごしたい人向け」といった利用シーン別の情報を明記することで、AIがシーンに応じた推薦をしやすくなります。

公式サイトに「こんな方におすすめ」といったセクションを設け、利用シーンごとの魅力を言語化しておきましょう。

設備情報の詳細な明記

カフェ選びにおいて、設備情報は決定的な要素となることがあります。特に以下の情報は、可能な限り詳細に記載してください。

設備	記載すべき詳細
電源	全席対応か一部席のみか、電源席の数
Wi-Fi	無料か有料か、速度、利用時間制限の有無
席数	総席数、カウンター席数、テーブル席数、テラス席数
喫煙	完全禁煙、分煙（喫煙室あり）、テラスのみ喫煙可
駐車場	台数、料金、提携駐車場の有無

ドリンクのこだわりを専門的に表現する

コーヒーにこだわりのあるカフェであれば、そのこだわりを専門的な言葉で表現してください。「美味しいコーヒー」だけでは、AIは何も学習できません。

以下のような情報を盛り込むことで、コーヒー好きへの訴求力が高まります。

• 豆の産地：エチオピア、コロンビア、ブラジルなど
• 焙煎度合い：浅煎り、中煎り、深煎り
• 抽出方法：ハンドドリップ、エスプレッソ、サイフォン、フレンチプレスなど
• 使用機材：エスプレッソマシンのブランド、グラインダーの種類
• 焙煎：自家焙煎か仕入れか、焙煎機の種類

LLMO対策の効果測定方法

対策を講じたら、その効果を測定する必要があります。しかし、LLMO対策の効果測定は、SEOやMEOと比べて難しい面があります。検索順位のような明確な指標がないためです。

AI検索での引用状況を実際に確認する

最も直接的な方法は、実際にAIに質問して、自店舗が回答に含まれるかを確認することです。

定期的に以下のような質問をChatGPTやGemini、Perplexityに投げかけ、結果を記録してください。

• 「〇〇駅周辺でおすすめのカフェは？」
• 「〇〇区で電源が使えるカフェを教えて」
• 「〇〇エリアで犬と入れるカフェはある？」
• 「〇〇で美味しいラテが飲めるカフェは？」

同じ質問を毎月行い、自店舗が引用される頻度の変化を追跡することで、対策の効果を把握できます。

Googleビジネスプロフィールのインサイトを活用する

GBPのインサイト機能では、検索クエリや表示回数、アクション数（電話、ルート検索、ウェブサイトクリック）を確認できます。

LLMO対策によってGBPの情報が充実すれば、間接的に検索経由の露出も増える可能性があります。月次でデータを記録し、トレンドを把握してください。

来店時のアンケートで認知経路を把握する

「当店をどこで知りましたか？」という質問に「ChatGPT」「AI検索」という選択肢を加えることで、AI経由の来店数を把握できます。

現時点では少数かもしれませんが、今後のトレンドを把握するために、早い段階から計測を始めておくことをおすすめします。

AIチェックツールの活用

LLMOの効果測定を支援するツールも登場しています。自店舗がAIの回答にどの程度引用されているかをモニタリングできるサービスを活用することで、定点観測が容易になります。

ただし、AIの回答は同じ質問でも回答が変わることがあるため、単発の確認ではなく継続的なモニタリングが重要です。

LLMO対策における注意点

効果的な対策を講じる一方で、避けるべき行為も押さえておく必要があります。

虚偽情報や誇大表現は逆効果

「地域No.1」「最高のコーヒー」といった根拠のない表現は、AIからの信頼を損なう可能性があります。また、景品表示法の観点からも問題があります。

事実に基づいた具体的な表現を心がけてください。「創業30年」「累計来店者数10万人」「〇〇賞受賞」といった客観的な情報であれば、信頼性の向上につながります。

自作自演の口コミはリスクが高い

Googleのガイドラインでは、自作自演の口コミは禁止されています。発覚した場合、アカウント停止などのペナルティを受けるリスクがあります。

口コミは正当な方法で獲得してください。会計時に「よろしければGoogle口コミをお願いします」と声がけする、QRコード付きのカードを配布するなど、自然な形での依頼が効果的です。

キーワード詰め込みは避ける

「渋谷カフェ 電源カフェ おしゃれカフェ 作業カフェ Wi-Fiカフェ」のようなキーワードの羅列は、AIにとって不自然な情報として認識されます。

ユーザーにとって読みやすい自然な文章の中に、キーワードを適度に含める形が理想的です。

AIクローラーのブロックに注意

robots.txtでAIクローラーをブロックしている場合、AIはサイトの情報を収集できません。LLMO対策を行うのであれば、主要なAIクローラー（GPTBot、Google-Extended、anthropic-aiなど）のアクセスを許可する設定が必要です。

一方で、AIへの学習利用を許可したくない場合は、意図的にブロックすることも選択肢の一つです。店舗の方針に応じて判断してください。

LLMO対策を業者に依頼する場合の費用感

LLMO対策は自社で行うことも可能ですが、専門知識やリソースが必要な部分もあります。外部に依頼する場合の費用感を把握しておきましょう。

初期費用の目安

LLMO対策の初期費用は、対策範囲によって大きく異なります。現状分析、構造化データ実装、コンテンツ最適化までを含む場合、15万円〜50万円程度が相場です。

公式サイトの大幅なリニューアルが必要な場合は、別途サイト制作費用がかかることもあります。

月額費用の目安

継続的な運用サポートを依頼する場合、月額3万円〜10万円程度が一般的です。含まれるサービス内容は業者によって異なりますが、以下のようなものが考えられます。

• GBP運用代行：投稿作成、口コミ返信代行
• コンテンツ更新：ブログ記事作成、メニュー情報更新
• 効果測定：AI引用状況のモニタリング、レポート作成
• コンサルティング：月次ミーティング、改善提案

MEO対策との併用がおすすめ

LLMO対策はMEO対策と重複する部分が多いため、両者を併せて依頼することで効率的に対策を進められます。GBPの最適化、口コミ管理、構造化データ実装などは、両方の対策に共通する施策です。

すでにMEO対策を外部に依頼している場合は、同じ業者にLLMO対策も相談するとスムーズかもしれません。

カフェのLLMO対策によくある質問（FAQ）

Q：SNSだけでもLLMO対策はできますか？

SNSだけでは不十分です。AIはInstagramやX（旧Twitter）の投稿も参照しますが、断片的な情報に過ぎません。店舗の全体像を正確に伝えるには、公式サイトとGoogleビジネスプロフィールの整備が不可欠です。SNSは補完的な役割と考えてください。

Q：小規模なカフェでもLLMO対策は必要ですか？

むしろ小規模なカフェほど、LLMO対策の恩恵を受けやすいといえます。大手チェーンはブランド認知度で集客できますが、個人経営のカフェは「隠れた名店」としてAIに推薦されることで、新規顧客を獲得するチャンスが生まれます。

Q：LLMO対策とMEO対策はどちらを優先すべきですか？

現時点では、まずMEO対策を固めることをおすすめします。Googleビジネスプロフィールの最適化はLLMO対策の土台にもなるためです。MEOが整ったら、並行してLLMO対策を進めていくのが効率的なアプローチです。

Q：効果が出るまでにどのくらいかかりますか？

明確な期間は断言できませんが、3〜6ヶ月程度を一つの目安としてください。AIの学習サイクルや情報の反映タイミングは予測が難しいため、短期的な効果を期待するよりも、継続的な取り組みが重要になります。

Q：自分で対策するのと業者に依頼するのと、どちらがいいですか？

基本的なGBP最適化やコンテンツ作成は自分でも可能です。ただし、構造化データの実装やサイトのテクニカルな最適化は、専門知識がなければ難しい部分もあります。リソースと予算に応じて、部分的に外部の力を借りることも検討してみてください。

カフェの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、カフェのLLMO対策について解説してきました。AI検索の台頭により、従来のSEO・MEOだけでは集客が難しくなる時代が近づいています。

株式会社トリニアスが運営するマケスクでは、MEO対策の知見を活かしたLLMO対策のサポートを提供しています。

トリニアスは2017年からMEO primeサービスを提供し、累計5,000社以上の店舗集客を支援してきました。飲食店、カフェ、美容サロン、クリニックなど、地域密着型ビジネスの集客ノウハウを蓄積しています。

LLMO対策は、MEO対策の延長線上にあります。Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミ管理、構造化データ実装など、共通する施策が多いため、MEOとLLMOを併せて対策することで、効率的に成果を上げることが可能です。

「AIに選ばれるカフェ」になるための第一歩として、まずは現状の診断からスタートしてみませんか。自店舗がAI検索でどのように認識されているか、改善すべきポイントは何か、専門家の視点でアドバイスいたします。

お問い合わせは、マケスクの公式サイト（https://media.meo-taisaku.com/）からお気軽にどうぞ。

まとめ

AI検索の普及により、カフェの集客環境は大きく変わりつつあります。「ググる」時代から「AIに聞く」時代へ──この変化に対応できるかどうかが、今後の集客力を左右することになるでしょう。

本記事で解説した施策をまとめると、以下のようになります。

• Googleビジネスプロフィールの完全最適化が対策の出発点
• メニューや店舗情報のテキスト化と構造化でAIに正確な情報を伝える
• FAQページの作成でユーザーの質問に先回り
• 口コミへの丁寧な返信で体験語を増やし、E-E-A-Tを高める
• 季節感、利用シーン、設備情報など、カフェ特有の訴求ポイントを言語化
• 定期的な効果測定で対策の成果を確認し、改善を続ける

LLMO対策は一朝一夕で成果が出るものではありませんが、早い段階から取り組むことで、競合に先んじたポジションを確保できます。まずはGoogleビジネスプロフィールの見直しから始めてみてください。

AIに「選ばれる」カフェを目指して、今日から一歩を踏み出しましょう。

ChatGPTやPerplexity、Google Geminiで「〇〇市 カウンセリングルーム おすすめ」と検索したとき、あなたの施設は表示されているでしょうか。AI検索の普及により、従来のSEO対策だけでは見込み客に届かない時代が到来しています。

カウンセリングルームの集客は、心の悩みを抱えた方が「相談先を探す」という極めてデリケートな行動から始まります。その検索行動が、いま大きく変わりつつあるのをご存知でしょうか。OECDの調査によると、日本でカウンセリングを利用している人はわずか6％にとどまる一方、約55％の人が「カウンセリングの必要性を感じている」というデータがあります。潜在的なニーズは確実に存在しているにもかかわらず、多くのカウンセリングルームが「見つけてもらえない」状況に陥っているのです。

本記事では、カウンセリングルームがAI検索時代において「選ばれる存在」となるためのLLMO（大規模言語モデル最適化）対策について、実践的な手順とともに解説していきます。地域密着型のカウンセリングルーム運営者から、オンラインカウンセリングを展開する事業者まで、すぐに取り組める施策を網羅しています。

LLMOとは何か｜カウンセリングルームが今知るべき新しい集客の形

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGoogle Gemini、Perplexityといった大規模言語モデル（LLM）に自社の情報を正しく認識させ、AI検索の回答に引用・推薦されることを目指す最適化手法です。

従来のSEOがGoogleの検索結果ページで上位表示を目指すものであったのに対し、LLMOは生成AIの「回答」に自施設が登場することを目指します。たとえば、ユーザーがChatGPTに「東京で評判の良いカウンセリングルームを教えて」と質問したとき、AIの回答の中であなたのカウンセリングルームが紹介される——それがLLMOの目指すゴールです。

SEOとLLMOの違いを理解する

SEOとLLMOは、最適化する対象も目的も異なります。SEOは検索エンジンのアルゴリズムを理解し、検索結果ページで上位に表示されることを目指す施策でした。一方、LLMOはAIが学習・参照する情報源として認識されることを目指し、AIの回答に自施設が登場するよう最適化を施します。

比較項目	SEO	LLMO
対象	検索エンジン（Google、Yahoo!）	生成AI（ChatGPT、Gemini、Perplexity）
目的	検索結果での上位表示	AIの回答で引用・推薦される
評価基準	キーワード・被リンク・技術的要素	情報の信頼性・明確性・構造化
成果指標	検索順位・クリック率	AI回答での引用回数・言及数

重要なのは、SEOとLLMOは「どちらか一方」ではなく「両方」に取り組むべきだという点です。現時点では、AIの学習データはWeb上の情報が基盤となっているため、SEOで評価されるコンテンツはLLMOにおいても有利に働く傾向があります。両者を組み合わせたハイブリッド戦略こそが、AI検索時代の標準的なアプローチとなっていくでしょう。

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

なぜカウンセリングルームにLLMOが必要なのか

心の悩みを抱えた方が専門家を探すとき、その検索行動には特有の心理が働きます。人に相談しづらい悩みだからこそ、まずはインターネットで情報を集めたい。できれば対面で聞くよりも、AIに質問するほうが気楽。そうした心理から、生成AIを使ったカウンセリング探しが増加しているのです。

検索行動の変化とゼロクリック検索の拡大

2025年に入り、ChatGPTの週間利用者数は全世界で4億人を超えました。Googleの検索結果の約13%がAI Overview（AI要約）に置き換わり、従来の検索からのクリック数は34%減少したというデータもあります。ユーザーは検索結果のリンクを1つずつクリックするのではなく、AIによる要約回答だけで満足する傾向が強まっています。

カウンセリングルームを探している人にとって、複数のWebサイトを比較検討するのは心理的負担が大きい行為です。AIが「おすすめ」として提示してくれる情報に頼りたくなるのは自然な心理といえます。だからこそ、AIの回答に自施設が含まれているかどうかが、集客を左右する重大な分岐点となるのです。

カウンセリング業界特有の集客課題

カウンセリングルームの集客には、他業種にはない固有の難しさがあります。日本の心理カウンセリング市場規模は約300億〜350億円と推定されていますが、潜在的なニーズに比べて実際の利用率は低い水準にとどまっています。

株式会社マイシェルパの調査によると、働く人の7割以上が悩みや不安を抱えているにもかかわらず、カウンセリングに対して「心理的な抵抗感がある」と回答した人は56.5%、「費用面で抵抗感がある」は52.7%、「時間的に抵抗感がある」は49.6%に達しています。サービスへの需要は存在するものの、最初の一歩を踏み出すハードルが高いことが、カウンセリング業界全体の課題となっています。

このような状況において、AI検索で「信頼できるカウンセリングルーム」として言及されることは、ユーザーの心理的ハードルを下げる効果があります。AIが推薦しているという事実が、一種の「お墨付き」として機能するのです。

カウンセリングルームがLLMO対策に取り組むメリット

LLMOに取り組むことで、カウンセリングルームはどのような恩恵を受けられるのでしょうか。具体的なメリットを3つの観点から整理します。

AI検索経由の新規流入経路を獲得できる

従来のSEOやMEOに加えて、AI検索という新たな流入経路を確保できます。現時点でのLLM経由の流入比率は0.05%〜1.6%程度と報告されていますが、ChatGPTの利用者数が急増していることを踏まえると、この比率は今後大きく伸びていくと予測されています。競合がまだ本格的に取り組んでいない今だからこそ、先行者利益を得られるチャンスがあるのです。

権威性と信頼性の向上につながる

AIに引用・推薦されることは、単なる露出増加にとどまりません。生成AIは膨大な情報の中から「信頼できる情報」を選んで引用するため、AIの回答に登場すること自体が権威性の証明となります。心の悩みを打ち明けるカウンセリングルームにおいて、信頼性は何よりも重要な選択基準です。AIによる推薦は、その信頼性を補強する強力な要素となります。

競合との差別化を図れる

LLMO対策に本格的に取り組んでいるカウンセリングルームはまだ多くありません。早期に対策を始めることで、AI検索において競合よりも優先的に言及される可能性が高まります。特に、地域密着型のカウンセリングルームは「〇〇市 カウンセリング」といったローカルな質問に対して、AIの回答に登場しやすくなるというメリットがあります。

カウンセリングルームのLLMO対策｜外部施策編

LLMO対策は大きく「外部施策」と「内部施策」「コンテンツ施策」の3つに分類できます。まずは、Webサイトの外側で行う外部施策から解説します。

エンティティの強化

エンティティとは、Googleやその他の検索エンジン、生成AIが認識する「実体」のことです。あなたのカウンセリングルームが「確かに存在する信頼できる事業体」として認識されるためには、Web上の複数の場所で一貫した情報を発信する必要があります。

具体的には、Googleビジネスプロフィール（GBP）への登録と最適化が最重要です。カウンセリングルームの名称、住所、電話番号（NAP情報）を正確に登録し、営業時間やサービス内容、写真なども充実させましょう。GBPで蓄積された情報は、生成AIが地域のカウンセリングルームを推薦する際の参照元となります。

カウンセリングルームの場合、「対応可能な相談内容」「得意とする悩みの種類」「カウンセラーの資格・経歴」といった専門性を示す情報が特に重要です。GBPの説明文やサービス項目に、臨床心理士・公認心理師などの資格情報、うつ・不安障害・人間関係・キャリアカウンセリングといった対応領域を明記しておくことで、AIがあなたの施設を適切なコンテキストで認識できるようになります。

サイテーション（言及）の獲得

サイテーションとは、リンクの有無にかかわらず、Web上で自施設の名前が言及されることを指します。生成AIは、複数の情報源で言及されている事業体をより信頼性が高いと判断する傾向があります。

カウンセリングルームがサイテーションを獲得するための方法としては、カウンセリング関連のポータルサイトへの登録、専門家データベースへの掲載、業界団体や協会への加盟情報の公開などが挙げられます。「cotree」や「うららか相談室」といったオンラインカウンセリングのプラットフォームに登録している場合は、そこでのプロフィール情報を充実させることもサイテーション獲得につながります。

口コミの蓄積と管理

Googleビジネスプロフィールや各種口コミサイトでのレビューは、AIが施設の評判を判断する際の重要な参照元となります。カウンセリングルームの性質上、利用者が口コミを書きにくいという特性はありますが、可能な範囲でレビュー依頼の仕組みを整えておくことが望ましいでしょう。

口コミに対する返信も重要です。特にネガティブな口コミに対して誠実に対応している姿勢は、AIだけでなく閲覧者に対しても信頼感を与えます。返信内容には、施設名や対応サービスを自然な形で含めることで、エンティティの強化にもつながります。

カウンセリングルームのLLMO対策｜内部施策編

次に、自社Webサイト内で行う内部施策について解説します。技術的な要素も含まれますが、カウンセリングルームの規模でも十分に実践可能な内容です。

構造化データの実装

構造化データ（スキーママークアップ）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仕組みです。生成AIはコンテンツの意味や背景を正確に解釈するために、構造化データを参照することがあります。

カウンセリングルームにとって特に有効な構造化データは以下のとおりです。

• LocalBusiness（またはHealthAndBeautyBusiness）：施設の基本情報を伝える
• FAQPage：よくある質問と回答をマークアップ
• Person：カウンセラーの資格・経歴情報を伝える
• Review / AggregateRating：口コミ評価を構造化

構造化データの実装には技術的な知識が必要ですが、WordPressであればプラグインを使って比較的簡単に設定できます。自社での対応が難しい場合は、Web制作会社やSEO対策会社への依頼を検討してください。

HTML構造の最適化

生成AIがコンテンツを正しく理解するためには、HTMLの論理的な構造が重要です。見出しタグ（h1、h2、h3）を適切な階層で使用し、段落や箇条書きを意味に沿った形で記述します。

カウンセリングルームのWebサイトでありがちな問題として、デザイン重視でHTMLの構造が崩れているケースがあります。見た目上は整っていても、裏側のHTMLが論理的でなければ、AIは内容を正しく理解できません。Webサイトのリニューアルや修正を行う際には、見た目だけでなくHTML構造にも配慮するよう制作会社に依頼しましょう。

ページ表示速度の改善

生成AIの学習クローラーがWebサイトを巡回する際、表示速度が遅いサイトは効率的にデータを取得できません。結果として、コンテンツの認識が不十分になるリスクがあります。Googleの「PageSpeed Insights」などのツールでサイトの表示速度を確認し、画像の最適化やサーバー設定の見直しを行いましょう。

カウンセリングルームのLLMO対策｜コンテンツ施策編

LLMO対策の中核を担うのがコンテンツ施策です。生成AIは「明確で、構造化され、信頼性の高い情報」を選んで引用します。カウンセリングルームならではのコンテンツ作成ポイントを解説します。

AIに引用されやすいコンテンツの特徴

生成AIが引用しやすいコンテンツには、いくつかの共通した特徴があります。第一に、質問に対する「明確な答え」を含んでいること。第二に、専門家としての根拠や経験に基づいていること。第三に、最新の情報に更新されていること。これらの要素を意識してコンテンツを作成することが、LLMO対策の基本となります。

たとえば、「カウンセリングとは何か」という基本的な質問に対して、専門家の立場から明確に定義を示し、自施設でのカウンセリングがどのようなものかを具体的に説明する。そうしたコンテンツは、AIが「〇〇とは△△です」という形で引用しやすい構造を持っています。

FAQ形式のコンテンツ充実

生成AIは質問応答を得意としています。ユーザーの質問に対して適切な回答を返すために、FAQ形式のコンテンツを参照することが多いのです。カウンセリングルームのWebサイトには、利用を検討している方が抱きやすい疑問に答えるFAQページを充実させましょう。

カウンセリングルームにおける効果的なFAQ例として、「初回のカウンセリングではどのようなことを話すのですか」「カウンセリングの料金はいくらですか」「カウンセラーはどのような資格を持っていますか」「オンラインカウンセリングは対面と同じ効果がありますか」「何回くらい通えば良くなりますか」といった質問が挙げられます。

回答は具体的かつ誠実に記述します。「個人差があります」「状況によります」といった曖昧な回答ばかりでは、AIは引用しにくくなります。可能な範囲で具体的な目安や数字を提示しつつ、「一般的な傾向として」「多くの方の場合」といった表現で柔軟性を持たせるとよいでしょう。

E-E-A-Tを意識したコンテンツ作成

E-E-A-T（Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness）は、Googleがコンテンツの品質を評価する際に重視する基準であり、LLMOにおいても同様に重要です。カウンセリングルームは「健康・医療」に近い領域であり、特に高いE-E-A-Tが求められるジャンルに該当します。

独自データと一次情報の発信

生成AIは、他のサイトにはない独自の情報を高く評価する傾向があります。カウンセリングルームとして発信できる一次情報には、自施設での相談傾向（匿名化・統計化した形で）、カウンセラーの専門的見解、利用者アンケートの結果などがあります。

たとえば、「当ルームで過去1年間に寄せられた相談の内訳は、人間関係に関する悩みが40%、仕事のストレスが30%、家族関係が20%、その他10%でした」といったデータは、他のサイトでは得られない貴重な一次情報です。こうした独自データを含むコンテンツは、AIに引用される可能性が高まります。

MEOとLLMOの相乗効果｜地域密着型カウンセリングルームの戦略

地域に根ざしたカウンセリングルームにとって、MEO（Map Engine Optimization：Googleマップ最適化）とLLMOを連携させた施策が効果的です。両者は別々の施策ではなく、相互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最適化がLLMOの基盤になる

生成AIがローカルな情報を回答する際、Googleビジネスプロフィールのデータを参照することがあります。GBPに登録された施設名、住所、電話番号、営業時間、サービス内容、口コミ評価といった情報は、AIが「〇〇市のカウンセリングルーム」を推薦する際の基礎データとなるのです。

MEO対策として日常的に行うGBPの情報更新、投稿の発信、口コミへの返信といった活動は、そのままLLMO対策としても機能します。特に、GBPの投稿機能を使って定期的に情報を発信することで、AIが認識する「鮮度」を保つことができます。

ローカルコンテンツの作成

「〇〇市でカウンセリングを探している方へ」といった地域特化型のコンテンツは、MEOとLLMO双方に効果があります。その地域に住む方が抱えやすい悩み（通勤ストレス、子育て環境、地域コミュニティとの関係など）に言及しながら、自施設のサービスを紹介するコンテンツを作成しましょう。

AIが「〇〇市でおすすめのカウンセリングルームは？」という質問に答える際、地域名とカウンセリングサービスが自然に結びついているコンテンツを持つ施設は引用されやすくなります。

LLMO対策の効果測定と改善サイクル

LLMO対策を継続的に改善していくためには、効果測定の仕組みが必要です。従来のSEOとは異なる指標を設定し、定期的にモニタリングしましょう。

AI検索での引用状況を確認する

自施設に関連するキーワードでChatGPT、Perplexity、Google Geminiなどに質問を投げかけ、回答に自施設が含まれているかを定期的に確認します。「〇〇市 カウンセリングルーム おすすめ」「〇〇（悩みの種類） カウンセリング 〇〇市」といったキーワードで検索し、結果を記録していきましょう。

注意点として、生成AIの回答は同じ質問でも日によって変わることがあります。また、AIのモデルが更新されると回答内容も変化します。一度の確認で一喜一憂するのではなく、継続的にモニタリングして傾向を把握することが大切です。

AI経由のサイト流入を測定する

Google Analyticsなどのアクセス解析ツールを使って、生成AI経由のサイト流入を把握します。リファラー（参照元）に「chat.openai.com」「perplexity.ai」などのAIプラットフォームが含まれているアクセスを抽出することで、AI検索からの流入数を確認できます。

現時点では、AI経由の流入は全体の中でまだ小さな割合かもしれません。しかし、月次で推移を追いかけることで、LLMO対策の効果を可視化できます。

カウンセリングルームのLLMO対策でよくある質問

LLMO対策をすればSEO対策は不要ですか？

いいえ、両方に取り組むべきです。生成AIの学習データの多くはWeb上の情報であり、SEOで評価されるコンテンツはLLMOにおいても有利に働きます。また、Google検索からの流入は依然として重要な集客経路です。SEO対策を土台としながら、LLMO対策を追加するハイブリッド戦略が効果的でしょう。

小規模なカウンセリングルームでもLLMO対策は必要ですか？

むしろ小規模な施設ほど、LLMO対策の恩恵を受けやすい側面があります。大手と同じ広告予算は用意できなくても、専門性や地域密着性を活かしたコンテンツでAIに評価されれば、同じ土俵で競争できます。「〇〇市で〇〇（特定の悩み）に強いカウンセリングルーム」というニッチな領域で、AIの推薦を獲得することは十分に可能です。

LLMO対策の効果が出るまでどのくらいかかりますか？

即効性のある施策ではありません。生成AIのモデルが更新され、新しいコンテンツが学習されるまでには時間がかかります。一般的には数ヶ月から半年程度を見込んでおくとよいでしょう。ただし、Webサイトの構造化データ整備やGBPの最適化は、比較的早い段階で効果が表れる可能性があります。中長期的な視点で継続的に取り組むことが重要です。

専門業者に依頼すべきですか？

LLMO対策の多くは、自施設でも取り組める内容です。FAQコンテンツの充実、GBPの情報更新、口コミへの返信などは、専門知識がなくても実践できます。一方、構造化データの実装やHTML構造の最適化など技術的な施策については、Web制作会社やSEO対策会社の支援を受けることで効率的に進められます。自施設のリソースと予算に応じて、外部への依頼範囲を検討してください。

まとめ｜AI検索時代のカウンセリングルーム集客は株式会社トリニアスにご相談ください

カウンセリングルームのLLMO対策について、外部施策・内部施策・コンテンツ施策の観点から解説してきました。AI検索の普及により、従来のSEOやMEOに加えて、LLMOという新しい最適化領域が生まれています。

心の悩みを抱えた方がカウンセリングルームを探すとき、AIの推薦は大きな意思決定要因となります。「AIが信頼できると判断した施設」という事実は、初めてカウンセリングを受けようとしている方の心理的ハードルを下げる効果があります。

LLMO対策は一朝一夕で成果が出るものではありません。しかし、競合がまだ本格的に取り組んでいない今だからこそ、先行者利益を得られるチャンスがあるのも事実です。本記事で紹介した施策を参考に、できることから着手してみてください。

マケスクを運営する株式会社トリニアスでは、累計5,000社以上の地域ビジネスを支援してきた実績をもとに、カウンセリングルームのWeb集客をサポートしています。MEO対策で培ったGoogleビジネスプロフィール最適化のノウハウは、LLMO対策においても強力な基盤となります。AI検索時代に「選ばれるカウンセリングルーム」を目指す方は、ぜひお気軽にご相談ください。

「最近、ホームページからの問い合わせが減った気がする」「ChatGPTで調べる人が増えているらしいが、うちの会社は大丈夫だろうか」——ガーデニング会社の経営者やWeb担当者から、こうした声が聞かれるようになりました。

実際、検索行動は大きく変わりつつあります。キーワードマーケティングが2025年5月に実施した調査では、マーケティング担当者の約6割が「AI Overviewsの影響で自然検索からの流入が減少した」と回答しています。従来のSEO対策だけでは、見込み客にリーチできなくなる時代が到来しているのです。

そこで注目されているのがLLMO（Large Language Model Optimization）、つまり生成AIに自社情報を参照・引用してもらうための最適化施策です。特にガーデニング会社のような地域密着型ビジネスにとって、LLMO対策は今後の生き残りを左右する重要な取り組みとなります。

本記事では、ガーデニング業界に特化したLLMO対策の考え方から具体的な実践方法まで、体系的に解説していきます。

LLMOとは？ガーデニング会社が今すぐ理解すべき新しい集客の形

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPT、Google Gemini、Perplexity、ClaudeといったAI検索サービスに、自社の情報を正確に参照・引用してもらうための最適化施策を指します。従来のSEOが「検索エンジンの検索結果で上位表示を目指す」施策だったのに対し、LLMOは「AIの回答の中で言及・推奨される」ことを目指す点が大きく異なります。

なぜ今、ガーデニング会社にLLMOが必要なのか

富士キメラ総研の調査によると、2024年度の国内生成AI市場は前年度比3.0倍の4,291億円に達し、2028年度には1兆7,397億円規模まで拡大すると予測されています。生成AIの普及は想像以上のスピードで進んでおり、消費者の情報収集行動も急速に変化しています。

ガーデニング会社への問い合わせを想像してみてください。以前なら「○○市 ガーデニング会社 おすすめ」とGoogleで検索し、表示されたホームページを比較していたユーザーが、今では「○○市で庭のリフォームを頼むならどこがいい？予算30万円くらいで」とAIに直接質問するようになっています。

このとき、AIが参照する情報源として自社が認識されていなければ、回答に登場することはありません。つまり、見込み客の目に触れる機会そのものを失ってしまうのです。

SEOとLLMOの違いを正しく理解する

SEOとLLMOは補完関係にあり、どちらか一方だけでは十分ではありません。ただし、両者には明確な違いがあります。

比較項目	SEO	LLMO
目的	検索結果での上位表示	AIの回答での言及・推奨
評価対象	ページ単位	企業・ブランド全体
重視される要素	キーワード・リンク・技術要件	情報の信頼性・一貫性・網羅性
効果測定	順位・流入数	AI言及率・ブランド認知

LLMOでは、Webサイトの技術的な最適化よりも、「この会社は信頼できる情報源である」とAIに認識してもらうことが重要になります。そのためには、Web上のさまざまな場所で一貫した情報を発信し、専門性や実績を示す必要があります。

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

ガーデニング業界を取り巻く市場環境とAI検索の影響

LLMO対策の重要性を理解するには、ガーデニング業界の現状とAI検索がもたらす変化を把握しておく必要があります。

国内ガーデニング市場の現状

矢野経済研究所の調査（2024年12月発表）によると、2024年度の国内ガーデニング・家庭菜園市場規模は2,334億円と見込まれています。コロナ禍の特需から反動減が続いていたものの、回復基調に転じつつある状況です。

注目すべきは顧客層の変化です。従来は60〜70代のシニア層が市場を支えてきましたが、この層の高齢化が進む一方で、30〜40代の若年層やアーバンファーミング（都市農業）に関心を持つ層が新たな顧客として浮上しています。

若年層は情報収集においてもデジタルネイティブです。SNSや動画サイトはもちろん、生成AIを積極的に活用する傾向があります。この層を獲得できるかどうかが、ガーデニング会社の将来を左右するといっても過言ではありません。

造園業界の構造的な課題

一般財団法人建設物価調査会によると、造園工事の完成工事高は2023年度で約6,036億円となっています。1995年度の約1.1兆円から大きく縮小した後、近年は回復傾向にあるものの、業界構造には依然として課題が残ります。

造園業は個人営業の小規模事業者が多く、デジタルマーケティングに十分なリソースを割けない企業が少なくありません。しかし、この状況は裏を返せば早期にLLMO対策に取り組んだ企業が大きなアドバンテージを得られることを意味しています。

AI検索がローカルビジネスに与える影響

2025年3月のGoogleコアアップデート以降、AI Overviews（AIによる概要）の表示頻度は急増しています。SEO研究チャンネルの調査では、約23%のキーワードでAI Overviewsが表示されるようになったと報告されています。

興味深いのは、ahrefsのデータによるとローカル検索でのAI Overview表示率は6.85%と、非ローカル検索（93.15%）に比べて低い点です。地域密着型のガーデニング会社にとって、現時点ではまだ猶予があるともいえます。

しかし、GoogleはローカルビジネスにもAI機能を拡充する方針を示しており、この状況がいつまでも続く保証はありません。競合他社が対策を始める前に先手を打つことが、長期的な競争優位につながります。

ガーデニング会社がAIに「選ばれる」ための5つの条件

生成AIは、Web上の膨大な情報から「信頼できる」と判断した情報源を参照して回答を生成します。ガーデニング会社がAIに選ばれるためには、以下の5つの条件を満たすことが重要です。

条件1：NAP情報の一貫性を確保する

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。AIが「同一の企業である」と認識するには、Web上のあらゆる場所でNAP情報が統一されている必要があります。

ガーデニング会社でよく見られる問題として、以下のような表記揺れがあります。

• 会社名：「株式会社○○造園」「○○造園株式会社」「○○造園」など異なる表記が混在
• 住所：番地の書き方が「1-2-3」「1丁目2番3号」で統一されていない
• 電話番号：ハイフンの有無や市外局番の表記が異なる

自社ホームページ、Googleビジネスプロフィール、SNSアカウント、業界ポータルサイト、口コミサイトなど、すべての掲載先でNAP情報を統一しましょう。

条件2：E-E-A-Tを意識した情報発信

E-E-A-TはGoogleが重視する品質評価指標で、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字です。LLMOにおいてもこの考え方は有効であり、特にガーデニング会社では以下のような要素が重要になります。

条件3：構造化されたコンテンツ設計

AIがWebサイトの情報を正確に理解するには、コンテンツが論理的に構造化されている必要があります。ガーデニング会社のサイトでは、以下のような構造が効果的です。

まず、サービスカテゴリを明確に分類することが基本となります。「庭づくり」「植栽管理」「外構工事」「剪定・伐採」といったサービスごとにページを分け、それぞれで対象顧客・作業内容・費用目安・施工事例を網羅します。

次に、FAQ（よくある質問）ページの充実も欠かせません。「庭のリフォーム費用はどれくらい？」「植栽の手入れ頻度は？」「見積もりは無料？」など、見込み客が実際に抱く疑問に対して明確な回答を用意します。FAQは構造化データ（Schema.org）でマークアップすることで、AIに情報が伝わりやすくなります。

条件4：地域情報との関連付け

ガーデニング会社は地域密着型ビジネスであり、対応エリアとの関連性をAIに認識させることが極めて重要です。

対応エリアごとにページを作成し、その地域特有の情報を盛り込むことで、地域との関連性が強まります。たとえば「○○市の気候に適した植栽プラン」「△△区の住宅事情に合わせた庭づくり」といった切り口でコンテンツを作成します。

また、Googleビジネスプロフィールを最適化し、サービス提供エリアを正確に設定することも重要です。投稿機能を活用して地域の季節イベントに絡めた情報発信を行うと、地域との結びつきがより強化されます。

条件5：マルチプラットフォームでの情報発信

AIは単一のWebサイトだけでなく、複数の情報源を横断的に参照して回答を生成します。そのため、自社の情報がWeb上の複数の場所に存在することが、AIに認識される確率を高めます。

ガーデニング会社が活用すべきプラットフォームとしては、Instagram（施工事例の写真投稿）、YouTube（作業風景や植栽のコツ動画）、Googleビジネスプロフィール（ローカル検索対策）、業界ポータルサイト（外部からの信頼性向上）などが挙げられます。各プラットフォームで一貫したブランドメッセージと正確な企業情報を発信することがポイントです。

ガーデニング会社のLLMO対策 実践7ステップ

ここからは、ガーデニング会社が実際にLLMO対策を進める際の具体的なステップを解説します。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むことをおすすめします。

ステップ1：現状のAI認知度を把握する

まずは自社がAIにどの程度認識されているかを確認します。ChatGPTやPerplexityで以下のような質問を入力し、自社名が回答に含まれるかチェックしてみましょう。

• 「○○市でおすすめのガーデニング会社は？」
• 「○○市で庭のリフォームを依頼するならどこ？」
• 「○○市 外構工事 評判の良い会社」

もし自社名が一切出てこない場合、AIに認識されていない可能性が高いといえます。また、回答に自社が含まれていても、情報が古かったり不正確だったりする場合は、情報発信の見直しが必要です。

ステップ2：Googleビジネスプロフィールの徹底最適化

ローカルビジネスにとってGoogleビジネスプロフィール（GBP）は、LLMO対策の基盤となります。GBPの情報はGoogleのAI機能であるAI Overviewsにも参照されるため、丁寧に整備しましょう。

特に口コミへの返信は重要です。丁寧な返信を続けることで、ユーザーからの信頼だけでなく、AIからの評価も高まります。

ステップ3：Webサイトのコンテンツ拡充

AIに参照されるためには、専門的で網羅的なコンテンツがWebサイトに存在している必要があります。ガーデニング会社が作成すべきコンテンツの例を挙げます。

サービス紹介ページでは、単なる概要説明にとどまらず、作業の流れ、使用する資材、施工期間の目安、費用の考え方などを詳しく解説します。「なぜその方法を採用しているのか」という理由や背景も添えると、専門性が伝わりやすくなります。

施工事例ページは、Before/After写真だけでなく、お客様の要望、課題、提案内容、施工のポイント、お客様の感想までを一連のストーリーとして構成します。具体的な金額や施工期間も明記することで、見込み客の判断材料になると同時に、AIが参照しやすい情報になります。

お役立ち情報ページとして、「庭木の剪定時期一覧」「雑草対策の種類と費用比較」「外構工事で失敗しないためのポイント」といった、ユーザーの疑問に答えるコンテンツを継続的に作成します。

ステップ4：構造化データの実装

構造化データ（Schema.org）を実装することで、AIがサイトの情報を正確に理解しやすくなります。ガーデニング会社が優先的に実装すべき構造化データは以下の通りです。

• LocalBusiness：会社の基本情報、営業時間、対応エリアなど
• Service：提供サービスの詳細、料金帯など
• FAQPage：よくある質問と回答
• Review：お客様の声、評価
• HowTo：作業手順の説明（ブログ記事などで活用）

構造化データの実装は専門的な知識が必要になるため、Web制作会社やSEO支援会社に相談することをおすすめします。

ステップ5：SNSでの継続的な情報発信

ガーデニング会社と相性が良いSNSはInstagramとYouTubeです。視覚的に訴求できる施工事例や、専門知識を伝える動画コンテンツは、フォロワー獲得だけでなくAI認知にも貢献します。

Instagramでは、施工事例のBefore/After、季節の植栽写真、スタッフの作業風景などを定期的に投稿します。ハッシュタグには「#○○市ガーデニング」「#庭づくり」など地域名を含めたものを使用し、プロフィールにはWebサイトへのリンクを必ず設置します。

YouTubeでは、「剪定の基本テクニック」「DIYでできる簡単な庭づくり」といった教育的コンテンツが効果的です。動画の説明文には会社情報とサービスエリアを記載し、Webサイトへの導線を確保します。

ステップ6：外部メディアへの露出強化

自社サイトやSNS以外の場所でも情報が存在することが、AIからの信頼性向上につながります。

業界ポータルサイトへの掲載は基本施策です。造園・エクステリア関連のポータルサイトに会社情報を登録し、施工事例を掲載します。複数のサイトに正確な情報が存在することで、AIが「この会社は実在し、実績がある」と判断しやすくなります。

地域メディアへのプレスリリースも検討に値します。新サービスの開始、周年記念、地域貢献活動などを地元新聞社や地域情報サイトに発信することで、外部からの言及（サイテーション）を獲得できます。

ステップ7：継続的な効果測定と改善

LLMO対策は一度実施して終わりではなく、継続的な検証と改善が必要です。定期的に以下のチェックを行いましょう。

• 月1回：主要AIサービスで自社の言及状況を確認
• 四半期ごと：Google Search ConsoleでAI Overview経由の流入を分析
• 半年ごと：競合他社のLLMO状況を調査し、自社の立ち位置を確認

Google Search Consoleでは、検索パフォーマンスレポートでAI Overviewsに関するデータを確認できます。自社サイトがAI Overviewsに表示されているキーワードや、そこからのクリック数を把握し、コンテンツ改善に活かします。

ガーデニング会社がLLMO対策で得られる3つのメリット

LLMO対策に取り組むことで、ガーデニング会社は具体的にどのようなメリットを得られるのでしょうか。

メリット1：検討段階の見込み客にリーチできる

AIに質問するユーザーは、まさに「情報収集中」「比較検討中」の見込み客です。「○○市で庭のリフォームを頼むならどこがいい？」という質問に対して自社名が回答に含まれれば、検討候補として認知されます。

従来のSEOでは検索結果に表示されてもクリックされなければ意味がありませんでしたが、LLMOではAIの回答文に社名が登場するだけで認知効果があります。しかも、AIが推奨したという事実が一種の「お墨付き」として機能し、信頼獲得につながります。

メリット2：競合との差別化が図れる

現時点では、多くのガーデニング会社はLLMO対策に着手していません。造園業界は小規模事業者が多く、デジタルマーケティングへの対応が遅れがちな傾向があります。

この状況で先んじてLLMO対策に取り組めば、同業他社に対して明確な競争優位を築くことができます。AIの回答に自社名が登場し、競合他社は登場しない——この差は時間が経つほど広がっていきます。

メリット3：SEOとの相乗効果が期待できる

LLMO対策で実施する施策の多くは、SEOにも好影響を与えます。E-E-A-Tを意識したコンテンツ作成、構造化データの実装、Googleビジネスプロフィールの最適化、外部メディアでのサイテーション獲得——これらはすべてSEOの観点からも有効な施策です。

つまり、LLMO対策に取り組むことでSEO効果も同時に高まり、集客チャネル全体が強化されるという好循環が生まれます。

LLMO対策の注意点と失敗を避けるためのポイント

LLMO対策に取り組む際には、いくつかの注意点があります。成果を出すために、以下のポイントを押さえておきましょう。

成果が出るまでに時間がかかる

LLMOは短期間で劇的な効果が出る施策ではありません。AIの学習データに自社情報が反映され、回答に影響を与えるまでには一定の時間がかかります。半年〜1年程度の中長期的な視点で取り組むことが重要です。

焦って不正確な情報を大量に発信したり、品質の低いコンテンツを量産したりすると、かえってAIからの評価を下げる可能性があります。着実に、正確な情報を積み重ねていく姿勢が求められます。

SEO対策を疎かにしない

LLMO対策が注目されているとはいえ、現時点ではAI検索経由のトラフィックは全体の1%未満というデータもあります。依然としてGoogle検索からの流入が主力チャネルであることに変わりはありません。

LLMO対策に傾倒するあまりSEO対策がおろそかになると、目先の集客が落ち込む可能性があります。両者をバランスよく推進することが肝心です。

成果保証を謳う業者には注意

「必ずAIに表示させます」「○ヶ月でAI検索1位を保証」といった謳い文句を掲げる業者には注意が必要です。AIの回答ロジックは各社が非公開としており、確実に表示させる方法は存在しません。

LLMO対策を外部に依頼する場合は、施策内容が具体的に説明されているか、実績が確認できるか、料金体系が明確か、といった点を慎重に確認しましょう。

MEO（Googleマップ最適化）との連携を忘れない

ガーデニング会社のような地域密着ビジネスでは、MEO対策とLLMO対策を連携させることで相乗効果が生まれます。Googleビジネスプロフィールの情報はAI Overviewsにも参照されるため、MEOの取り組みがLLMOにも直接的に寄与します。

MEOで培ったナレッジ、たとえば口コミ獲得のノウハウや地域情報の活用方法は、LLMO対策にもそのまま応用できます。両者を切り離して考えるのではなく、統合的な地域集客戦略として捉えることが成功の鍵です。

ガーデニング会社のLLMO対策に関するよくある質問

Q. 小規模なガーデニング会社でもLLMO対策は必要ですか？

必要です。むしろ小規模事業者ほど早期に取り組むべきともいえます。大手企業はすでに認知度が高くAIに言及されやすい一方、地域の小規模事業者は積極的に情報発信しなければAIに認識されません。競合他社が対策を始める前に着手することで、地域での優位性を確保できます。

Q. 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は、主に時間的なコストがかかります。外部に依頼する場合、LLMO対策の費用相場は月額10万円〜50万円程度が目安とされています。ただし、施策の範囲や支援内容によって大きく異なるため、複数社から見積もりを取って比較検討することをおすすめします。

Q. SEO対策をしていればLLMO対策は不要ですか？

不要ではありません。SEOとLLMOは重なる部分もありますが、目的や評価基準が異なります。SEOで上位表示されているページがAIに必ず参照されるとは限りません。逆に、SEO順位が高くなくてもAIに参照されるケースもあります。両方の視点を持った施策が必要です。

Q. 効果が出るまでどれくらいかかりますか？

一概にはいえませんが、目安として3〜6ヶ月程度で変化が見え始め、本格的な効果実感までは6ヶ月〜1年程度かかることが多いです。ただし、業界やキーワードの競合状況、自社の現状によって大きく異なります。継続的に施策を実施しながら、効果を検証していくことが重要です。

Q. ChatGPTとGoogleのAI Overviews、どちらに対応すべきですか？

両方に対応することが理想的です。ただし、現時点ではGoogleのAI Overviewsは従来のGoogle検索と連携しており、既存のSEO・MEO施策の延長線上で対応しやすいといえます。まずはGoogleビジネスプロフィールの最適化とWebサイトの構造化を優先し、その上でChatGPTなど他のAIサービスへの対応も検討するとよいでしょう。

AI時代の集客戦略は株式会社トリニアスにご相談ください

ガーデニング会社のLLMO対策について解説してきましたが、「何から始めればいいかわからない」「自社だけで対応するのは難しい」と感じた方も多いのではないでしょうか。

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、ガーデニング会社を含むさまざまな業種で実績があります。

MEOで培ったノウハウを活かし、LLMO時代にも対応できる地域集客の総合支援を行っています。

AI検索が普及する時代においても、「地域で選ばれるガーデニング会社」になるための道筋は明確です。Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミ対策、Webサイトのコンテンツ強化——これらの施策は、SEOにもLLMOにも効果を発揮します。

「自社のAI認知度を確認したい」「LLMO対策の優先順位を知りたい」という方は、ぜひマケスクまでお気軽にご相談ください。地域ビジネスの集客に精通した専門スタッフが、貴社の状況に合わせた最適な施策をご提案いたします。

「ChatGPTでおすすめのアパレルショップを聞いたら、うちの店が出てこなかった」

そんな経験をされたショップオーナーは少なくないのではないでしょうか。実は今、アパレル業界の集客環境は大きな転換点を迎えています。

従来のSEO対策やMEO対策に加えて、「AIに選ばれるための最適化」が求められる時代が到来しました。この新しい概念がLLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）と呼ばれるものです。

本記事では、アパレルショップ経営者やマーケティング担当者に向けて、なぜ今LLMOが必要なのか、そして具体的にどのような対策を取るべきなのかを解説していきます。

LLMOとは？アパレルショップが今すぐ理解すべき新しい集客概念

LLMOの定義とSEOとの違い

LLMOとは、ChatGPTやGoogle Gemini、Perplexityといった生成AI（大規模言語モデル）の回答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施策の総称です。

従来のSEO対策が「Google検索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言及されること」を目標とします。

両者の違いを整理すると、以下のようになります。

項目	SEO	LLMO
最適化の対象	検索エンジン（Google等）	生成AI（ChatGPT、Gemini等）
目標	検索結果での上位表示	AIの回答内での引用・言及
評価基準	キーワード最適化、被リンク数	情報の信頼性、一次情報の有無
成果指標	検索順位、CTR	AI回答での引用率、指名検索数

重要なのは、SEOとLLMOは対立するものではなく、共存・補完し合う関係にあるという点です。SEOで培ってきたノウハウの多くは、LLMOにも活かすことができます。

なぜアパレル業界でLLMOが重要なのか

アパレル業界において、LLMOの重要性が高まっている背景には、消費者の情報収集行動の変化があります。

日本リサーチセンターの調査によると、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年前の15.6%からほぼ倍増しました。特に20代〜30代の男女では利用率が40%を超えており、若年層を中心にAIを活用した情報収集が急速に浸透しています。
（参照：日本リサーチセンター「生成AIについて 2025年6月調査」）

ファッションに関心の高い若年層がAIに「渋谷でおすすめのセレクトショップは？」「30代女性向けのカジュアルブランドを教えて」と質問する場面が増えている今、AIの回答に自店舗が含まれるかどうかが、新規顧客獲得の成否を左右する時代が来ているのです。

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

「ゼロクリック検索」がアパレルショップの集客を変える

ゼロクリック検索とは何か

ゼロクリック検索とは、ユーザーが検索結果ページ上で疑問を解決し、どのWebサイトにもクリックせずに離脱する検索行動を指します。

Googleが導入した「AI Overview（AIオーバービュー）」機能により、検索結果の上部にAIが生成した要約が表示されるようになりました。ユーザーはこの要約を読むだけで必要な情報を得られるため、わざわざ個別のサイトを訪問する必要がなくなっています。

2024年のデータによると、米国でのGoogle検索の約58.5%がゼロクリック検索に該当し、ユーザーが検索結果をクリックせずにセッションを終了するケースが急増しています。

アパレルショップへの影響

ゼロクリック検索の増加は、アパレルショップの集客にどのような影響を与えるのでしょうか。

まず、従来のSEO対策だけでは十分な流入を確保できなくなる可能性が高まっています。せっかく検索上位を獲得しても、AI Overviewで情報が要約されてしまえば、ユーザーはサイトを訪問しないまま別の行動に移ってしまいます。

一方で、この変化はチャンスでもあります。AIに「信頼できる情報源」として認識されれば、AI Overviewの中で自店舗が言及される可能性があるからです。

つまり、従来の「検索順位を上げてクリックを獲得する」という発想から、「AIに引用されることでブランド認知を高める」という発想への転換が求められています。

アパレルショップがLLMO対策で押さえるべき5つのポイント

では、具体的にどのような対策を取ればよいのでしょうか。アパレルショップに特化した5つの重要ポイントを解説します。

ポイント1：E-E-A-Tを意識した情報発信

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、Googleがコンテンツ品質を評価する基準です。

LLMOにおいても、このE-E-A-Tの考え方は極めて重要です。AIは「誰が発信している情報か」「信頼できる情報源か」を判断材料として回答を生成するためです。

アパレルショップとして、E-E-A-Tを高めるための具体的なアクションには以下のようなものがあります。

【経験（Experience）の示し方】
自店舗での接客経験や、お客様からいただいた声を具体的に発信することが効果的です。「年間1,000名以上のお客様にスタイリング提案を行ってきた経験から…」といった実績を明示することで、情報の説得力が増します。

【専門性（Expertise）の示し方】
スタッフの資格や経歴、取り扱いブランドに関する深い知識を発信しましょう。カラーコーディネーターの資格を持つスタッフがいれば、その専門知識を活かしたコンテンツを作成することで、専門性をアピールできます。

【権威性（Authoritativeness）の示し方】
業界メディアへの掲載実績、ファッション誌での紹介、受賞歴などがあれば積極的に発信してください。第三者からの評価は、権威性を高める強力な材料となります。

【信頼性（Trustworthiness）の示し方】
店舗情報の正確性、運営者情報の明示、返品・交換ポリシーの明確化などが該当します。NAP情報（店舗名・住所・電話番号）の統一も、信頼性向上に欠かせない要素です。

ポイント2：一次情報の積極的な発信

AIが引用しやすい情報には明確な特徴があります。それは「他では得られない独自の情報」、つまり一次情報です。

アパレルショップが発信できる一次情報の例として、以下のようなものが挙げられます。

自社で実施したアンケート調査の結果
「当店のお客様500名に聞いた、今年購入したいアイテムランキング」といった独自調査は、AIにとって引用価値の高いコンテンツとなります。

販売データに基づくトレンド分析
「当店の売上データから見る、30代女性に人気のカラー傾向」のような、実際のデータに基づく分析は説得力があります。

プロの視点からの商品レビュー
仕入れの際に感じた素材の良さ、着用感、コーディネートのしやすさなど、プロならではの視点での商品紹介は価値ある一次情報です。

店舗独自のスタイリング提案
「身長155cm以下の方向けのバランスコーデ術」など、特定のニーズに応える独自コンテンツも効果的でしょう。

ポイント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仕組みです。schema.orgで定義された形式に従ってマークアップを行うことで、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。

アパレルショップにとって特に重要な構造化データは以下の通りです。

LocalBusiness（ローカルビジネス）
店舗名、住所、営業時間、電話番号などの基本情報を構造化します。Googleビジネスプロフィールとの情報一致も重要になります。

Product（商品情報）
ECサイトを運営している場合、商品名、価格、在庫状況、レビュー評価などを構造化することで、AIが商品情報を正確に認識できます。

FAQPage（よくある質問）
お客様からよく寄せられる質問と回答をFAQ形式で構造化しておくと、AIが質問に対する回答として引用しやすくなります。

Organization（組織情報）
運営会社の情報、ロゴ、SNSアカウントなどを構造化することで、ブランドとしての認識が強化されます。

ポイント4：FAQ形式コンテンツの充実

AIは「質問に対して明確な回答を提示する」という形式を好む傾向があります。そのため、FAQ形式のコンテンツはLLMO対策として非常に効果的です。

アパレルショップが作成すべきFAQの例をいくつか挙げてみましょう。

「Q. 骨格ストレートに似合うトップスの選び方は？」
「Q. 顔タイプ診断でソフトエレガントと言われたのですが、どんなブランドがおすすめですか？」
「Q. 40代でも着られるカジュアルブランドを教えてください」
「Q. 結婚式の二次会に着ていける服装の選び方は？」

このようなFAQを作成する際のポイントは、実際にお客様から寄せられる質問をベースにすることです。接客時によく聞かれる質問をリストアップし、それに対する専門的な回答を用意することで、実用性の高いコンテンツが生まれます。

ポイント5：Googleビジネスプロフィールとの連携

LLMOとMEO（Map Engine Optimization）は、実は密接な関係にあります。AIはGoogleビジネスプロフィール（GBP）の情報も参照して回答を生成することがあるためです。

GBPの最適化はLLMO対策の一環として捉え、以下の点に注意して運用しましょう。

情報の完全性
営業時間、定休日、駐車場の有無、支払い方法など、入力可能な項目はすべて埋めてください。情報が充実しているほど、AIに「信頼できる店舗」として認識されやすくなります。

NAP情報の統一
店舗名、住所、電話番号（NAP）は、Webサイト、SNS、各種ポータルサイトで完全に統一することが重要です。表記ゆれがあると、AIが同一店舗として認識できない可能性が出てきます。

投稿機能の活用
GBPの投稿機能を使って、新商品情報やイベント告知、スタイリング提案などを定期的に発信しましょう。週1回以上の投稿が理想的とされています。

口コミへの返信
お客様からの口コミには、ポジティブなものもネガティブなものも含めて丁寧に返信することが大切です。返信内容自体もAIの参照対象となる可能性があります。

アパレルショップのLLMO対策で避けるべき3つの落とし穴

LLMO対策を進める上で、陥りやすい失敗パターンがあります。効果的な対策を行うために、以下の3点には特に注意してください。

落とし穴1：SEOを軽視してLLMOだけに注力する

「これからはLLMOの時代だから、SEOはもう古い」という考えは危険です。

現時点では、AIが回答を生成する際に参照する情報の多くは、SEOで上位表示されているページから取得されているという調査結果があります。つまり、SEOで一定の評価を得ているページほど、AIに引用されやすい傾向にあるのです。

SEOとLLMOは二者択一ではありません。SEOの土台をしっかり固めた上で、LLMO特有の対策を追加していくというアプローチが正解です。

落とし穴2：架空の情報や誇大表現を使う

AIは情報の信頼性を重視します。存在しない実績や、根拠のない数字を使ったコンテンツは、AIからの信頼を失う原因となります。

「お客様満足度99%」といった表現を使うなら、実際のアンケート調査の結果に基づいている必要があります。調査方法や調査対象人数を明記することで、情報の信頼性が担保されます。

架空の事例や、実在しない口コミを掲載することは絶対に避けてください。AIは複数の情報源を照合して回答を生成するため、不正確な情報は矛盾として検出される可能性があります。

落とし穴3：コンテンツの更新を怠る

AIは情報の鮮度も評価基準の一つとしています。古い情報のまま放置されたコンテンツは、AIに引用される可能性が下がっていく傾向があります。

特にファッション業界は季節やトレンドの移り変わりが激しい分野です。定期的にコンテンツを見直し、最新の情報に更新することを心がけましょう。

「最終更新日」を明記することも効果的です。いつの情報なのかが明確であれば、AIはその情報の有効性を判断しやすくなります。

LLMO×MEOの連携で実店舗の集客力を最大化する

アパレルショップにとって、LLMOとMEOを連携させた戦略は特に重要です。なぜなら、実店舗への来店を促すことが最終的な目標だからです。

AI検索とGoogleマップの関係性

「渋谷 セレクトショップ おすすめ」といったローカル検索クエリに対して、AIは単にテキスト情報だけでなく、Googleマップの情報も参照して回答を生成するケースが増えています。

GBPで高評価を獲得している店舗、口コミ数が多い店舗、情報が充実している店舗は、AIの回答に含まれやすい傾向にあると考えられます。

オンラインとオフラインの接点を増やす

LLMO対策で認知を獲得し、MEO対策で来店を促すという流れを意識した施策設計が重要です。

例えば、Webサイトのブログ記事で「当店で人気の骨格診断別コーディネート」というコンテンツを公開し、その中で「店頭では無料で骨格診断を行っています」という情報を盛り込む。AIがこの情報を引用すれば、「骨格診断ができるアパレルショップ」として認知され、来店につながる可能性が高まります。

口コミ獲得もLLMO対策の一環

Googleマップの口コミは、AIが店舗情報を評価する際の重要な材料となります。質の高い口コミを継続的に獲得することは、MEO対策であると同時にLLMO対策でもあるのです。

口コミを増やすための施策としては、購入後のフォローアップメールでレビュー依頼を行う、店頭でQRコードを設置する、口コミ投稿で特典を提供するといった方法が考えられます。

ただし、やらせ口コミや金銭的インセンティブによる誘導は、Googleのガイドライン違反となるため絶対に避けてください。あくまで自然な形で、お客様の声を集める仕組みを構築することが大切です。

今後のAI検索の進化とアパレル業界への影響

Google AIモードの日本上陸

2025年9月、GoogleはAIモードの日本語対応を正式に開始しました。これは従来のAI Overviewをさらに進化させた機能で、ユーザーは検索画面上でAIと対話しながら情報を深掘りできるようになっています。

例えば「京都で和モダンなセレクトショップを探していて、30代女性向けで、予算は3万円くらい」といった複雑な条件を一度に伝えると、AIが最適な回答を生成してくれます。

この機能の普及により、より詳細な条件に合致する店舗情報を持っているかどうかが、AIに選ばれるための重要な要素となってきます。

ファッション×AI市場の拡大

Straits Researchの調査によると、ファッションにおけるAI市場規模は2024年の約19.9億ドルから、2033年には約397億ドルに達すると予測されています。年平均成長率は39.43%という驚異的な数字です。

この成長の背景には、AIを活用したスタイリング提案、バーチャル試着、需要予測などの技術革新があります。消費者がAIを通じてファッション情報を得る機会は、今後ますます増えていくことは間違いありません。

先行者利益を得るチャンス

現時点では、LLMO対策に本格的に取り組んでいるアパレルショップはまだ少数です。だからこそ、今この段階で対策を始めることには大きな意味があります。

競合が少ない今、AIに「信頼できる情報源」として認識されるポジションを確立できれば、後発の競合に対して大きなアドバンテージを持つことができるでしょう。

よくある質問｜アパレルショップのLLMO対策

Q. LLMOの効果はどのくらいで現れますか？

A. LLMO対策の効果が現れるまでの期間は、現状のWeb上での存在感や取り組み内容によって異なります。一般的には、継続的な情報発信を3〜6ヶ月程度続けることで、AIの回答に含まれる頻度が変化し始めるケースが多いとされています。ただし、SEO同様に即効性を期待するものではなく、中長期的な視点で取り組むことが重要です。

Q. 小規模なアパレルショップでもLLMO対策は必要ですか？

A. 小規模店舗こそLLMO対策に取り組む価値があると考えられます。なぜなら、AIは「規模の大きさ」よりも「情報の専門性や独自性」を重視する傾向があるためです。大手チェーン店にはない、個人店ならではの専門知識やきめ細やかなサービスをコンテンツ化することで、AIに選ばれる可能性は十分にあります。

Q. SNSの運用もLLMO対策に効果がありますか？

A. 直接的な効果は限定的ですが、間接的には重要な役割を果たします。SNSでの情報発信が話題になり、それがWebメディアに取り上げられたり、被リンクを獲得したりすることで、結果的にサイト全体の信頼性が向上し、AIに引用されやすくなるという流れが期待できます。また、SNSでの評判やエンゲージメントは、AIがブランドの信頼性を判断する材料の一つとなる可能性もあります。

Q. LLMO対策とSEO対策は別々に行う必要がありますか？

A. 別々に行う必要はありません。むしろ、両者を統合的に捉えた戦略が最も効果的です。E-E-A-Tの強化、質の高いコンテンツ作成、構造化データの実装など、多くの施策はSEOとLLMOの両方に効果があります。SEOの基盤を固めつつ、FAQ形式コンテンツの充実やNAP情報の統一といったLLMO特有の対策を追加していくアプローチをおすすめします。

Q. 自社でLLMO対策を行うのと、専門業者に依頼するのとではどちらがよいですか？

A. 基本的な対策は自社でも実施可能ですが、効果的な戦略設計や技術的な実装には専門知識が必要となる場面もあります。特に構造化データの実装や、競合分析に基づいたコンテンツ戦略の立案などは、専門業者のサポートを受けることで効率的に進められます。まずは自社でできる範囲から始め、必要に応じて専門家に相談するというステップがおすすめです。

AI検索時代の店舗集客は「株式会社トリニアス」にご相談ください

本記事では、アパレルショップにおけるLLMO対策の重要性と具体的な実践方法について解説してきました。

AI検索の普及により、店舗集客の在り方は大きく変化しています。従来のSEOやMEOに加えて、LLMOという新しい視点を取り入れることが、これからの集客成功の鍵を握っているといえるでしょう。

とはいえ、「具体的に何から始めればよいのかわからない」「自社だけで対策を進めるのは難しい」とお感じになる方も多いのではないでしょうか。

マケスクは、2017年のサービス開始以来、5,000店舗以上の集客支援実績を持つMEO対策の専門サービスです。Googleビジネスプロフィールの最適化から、口コミ管理、投稿代行まで、店舗集客に必要な施策をワンストップでサポートしています。

MEO対策で培ったノウハウを活かし、AI検索時代に対応した新しい集客戦略についてもご提案が可能です。アパレルショップをはじめとする実店舗の集客にお悩みの方は、ぜひ一度マケスクにご相談ください。

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