「ChatGPTにアウトドアショップを聞いたら、うちの店が出てこない」——そんな声を耳にする機会が増えてきました。2024年以降、消費者の情報収集スタイルは大きく変化し、GoogleだけでなくChatGPTやPerplexity、Google AI Overviewといった生成AIを通じて店舗やブランドを探す人が急増しています。

矢野経済研究所の調査によると、2023年度の国内アウトドア用品・施設・レンタル市場規模は4,402億円。コロナ禍のキャンプブームは落ち着いたものの、アウトドアアパレルのライフスタイル需要を中心に2024年度は4.0%増の成長が見込まれています。一方で、キャンプブームの反動から新規参入者層の需要は縮小し、業界全体でコアなアウトドア愛好家への訴求が重要度を増している状況です。

こうした市場環境の中、アウトドアショップが今取り組むべき施策がLLMO(Large Language Model Optimization)です。本記事では、LLMOの基本から、アウトドアショップならではの実践方法、そしてMEOやSEOとの連携まで、AI検索時代に「選ばれる店舗」になるための戦略を体系的に解説します。

LLMOとは?アウトドアショップが今知るべきAI検索対策の基本

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。読み方は「エルエルエムオー」が一般的で、AIO(AI Optimization)と呼ばれることもあります。

具体的には、ChatGPT、Google Gemini、Perplexity、Claude、Microsoft Copilotといった生成AIが回答を生成する際に、自社の店舗情報やコンテンツを引用・参照してもらうための最適化施策を指します。従来のSEO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の回答に自社が登場すること」を目指す点が根本的に異なります。

なぜ今LLMOが重要なのか

LINEリサーチの調査によると、生成AIの認知率は9割強に達し、現在利用率は全体で3割強。利用目的で最も多いのが「調べもの・検索」で、約6割強が情報収集に生成AIを活用しています。特に10代では現在利用率が6割弱、利用経験率は7割台半ばと非常に高い水準です。

アウトドア用品を探すユーザーの行動も変化しています。以前であれば「〇〇市 アウトドアショップ おすすめ」とGoogle検索し、複数のサイトを比較検討していました。しかし今では「東京で初心者におすすめのアウトドアショップを教えて」とChatGPTに直接質問し、提案された店舗名でそのまま検索して来店するという流れが生まれています。

Ahrefs blogの情報によると、世界のLLM市場は2024年から2030年にかけて36%成長する見込みで、ガートナーは2028年までに検索エンジンのトラフィックの50%が消滅すると予測しています。日本市場でも同様の変化が予測される中、アウトドアショップにとってLLMO対策は「やるかやらないか」ではなく「いつ始めるか」の問題になりつつあります。

LLMOとSEOの違いを理解する

LLMOとSEOは「最適化の対象」が根本的に異なります。SEOは検索エンジンのアルゴリズムを意識してキーワード設計や構成を組み立てるのに対し、LLMOはAIの情報処理プロセスに焦点を当てます。

▼LLMOとSEOの違い

  • SEO:人間が検索エンジンを使って情報を探す行動を前提に、キーワード順位の上昇を目指す
  • LLMO:AIがコンテンツを解釈・学習するプロセスを前提に、AIの回答への引用を目指す
  • 共通点:E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の重要性は両者で変わらない

ただし、LLMOとSEOは対立するものではありません。むしろ両者は補完関係にあり、SEOで高い評価を得ているコンテンツはLLMOでも参照されやすい傾向があります。アウトドアショップにとっては、既存のSEO施策を土台としながら、LLMO特有の対策を上乗せしていくアプローチが現実的でしょう。

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

アウトドアショップがLLMO対策に取り組むべき3つの理由

ポイント

アウトドア業界は今、大きな転換期を迎えています。コロナ禍で一気に拡大した市場は調整局面に入り、日本オートキャンプ協会の「オートキャンプ白書2024」によると、2023年のオートキャンプ参加人口は約600万人で前年から7.7%減少しました。

こうした市場環境だからこそ、アウトドアショップがLLMO対策に取り組む意義があります。

理由1:アウトドア初心者へのリーチ拡大

アウトドア市場の成長を支えてきたのは新規参入者層でしたが、ブームの落ち着きとともにこの層へのアプローチが難しくなっています。興味深いのは、アウトドア初心者ほど「まず生成AIに聞いてみる」という行動パターンを取りやすいという点です。

「キャンプを始めたいけど何を揃えればいい?」「テントはどのくらいの価格帯がおすすめ?」といった漠然とした疑問を、検索エンジンではなくChatGPTに投げかける人が増えています。このとき、AIの回答に自店舗の名前や商品が登場すれば、「まだうちの店を知らない」潜在顧客との接点を作ることができます。

理由2:地域密着型ビジネスとの相性の良さ

アウトドアショップの多くは地域に根ざした店舗ビジネスを展開しています。「〇〇駅周辺でテントを実際に見られるお店は?」「△△市で登山靴のフィッティングができる店舗を教えて」といったローカル検索的な質問は、生成AIでも頻繁に行われています。

MEO(Googleマップ最適化)対策を進めている店舗であれば、そこで蓄積した店舗情報をLLMO対策にも活用できます。Googleビジネスプロフィールの情報は生成AIも参照するため、MEOとLLMOは相乗効果を発揮しやすい関係にあります。

理由3:競合がまだ少ない「先行者利益」

2025年現在、日本国内でLLMO対策を本格的に実施している企業はまだ少数派です。大手ニュースサイトやECサイトでさえ、LLMO対策はほぼ未対応という状況にあるとされています。

アウトドアショップ業界においても同様で、LLMO対策に取り組んでいる店舗はほとんど見当たりません。逆に言えば、今この瞬間にLLMO対策を始めれば、競合他社に先んじてAI検索市場でのポジションを確立できる可能性があります。SEOの黎明期と同様、「早く動いた者勝ち」の状況が生まれているのです。

アウトドアショップのためのLLMO対策 5つの実践ステップ

キーボードと人の手

では、アウトドアショップが具体的にどのようなLLMO対策を行えばよいのでしょうか。基本的な考え方から応用的な施策まで、段階的に解説していきます。

ステップ1:店舗情報の一貫性を確保する

LLMO対策において最も基本的かつ重要なのが、店舗情報(NAP情報:Name, Address, Phone)の一貫性です。生成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、店舗名や住所、電話番号の表記がWebサイトとGoogleビジネスプロフィールとSNSで異なっていると、AIが「同一の店舗」と認識できず、引用対象から外れてしまうリスクがあります。

具体的には、「アウトドアショップ〇〇」と「〇〇アウトドア」のような表記ゆれ、「1-2-3」と「1丁目2番3号」のような住所表記の違い、ハイフンの有無による電話番号の違いなどを統一します。些細に見えますが、AIにとっては別の店舗と判断される原因になりかねません。

ステップ2:E-E-A-Tを意識したコンテンツ設計

E-E-A-T(Experience, Expertise, Authoritativeness, Trustworthiness)はGoogleがコンテンツ評価で重視する要素ですが、生成AIも同様の観点で情報の信頼性を判断しています。アウトドアショップならではのE-E-A-Tを強化する方法を考えてみましょう。

Experience(経験)については、実際にスタッフが商品を使用したレビュー、お客様の登山やキャンプでの使用感フィードバック、店舗主催のイベントレポートなど、一次体験に基づくコンテンツが有効です。アウトドアブランドのPatagoniaは製品説明よりも「体験価値」を前面に出したコンテンツ戦略を展開し、AI検索での優位性を保っているとされています。

Expertise(専門性)を示すには、商品カテゴリごとの選び方ガイド、メンテナンス方法の解説、季節や用途に応じた使い分けの提案など、専門店ならではの深い知見を発信することが重要です。

Authoritativeness(権威性)は、取り扱いブランドの公式認定、スタッフの資格や経歴、業界団体への加盟状況、メディア掲載実績などで示すことができます。

Trustworthiness(信頼性)については、口コミへの誠実な返信、アフターサービスの充実、返品・交換ポリシーの明確化などが該当します。

ステップ3:構造化データの実装

構造化データとは、Webページの情報を検索エンジンやAIが理解しやすい形式で記述するためのマークアップです。schema.orgという国際標準に基づいて記述することで、店舗名、住所、営業時間、取扱商品などの情報をAIが正確に認識できるようになります。

アウトドアショップの場合、LocalBusiness(またはより具体的なサブタイプとしてSportingGoodsStoreなど)の構造化データを実装することで、店舗の基本情報をAIに正確に伝えることができます。JSON-LD形式での記述がGoogleからも推奨されており、ページの<head>タグ内に設置するのが一般的です。

構造化データで設定できる主な項目には、店舗名、住所、電話番号、営業時間、公式サイトURL、価格帯、店舗画像、SNSアカウントなどがあります。Googleの公式ドキュメントでは、できる限り多くのプロパティを指定することが推奨されています。

ステップ4:FAQコンテンツの充実

生成AIは「質問に対する回答」という形式で情報を提供するため、FAQ形式のコンテンツはLLMOと非常に相性が良いとされています。アウトドアショップであれば、お客様からよく寄せられる質問をベースにFAQページを作成し、FAQPageの構造化データを実装することで、AIからの引用確率を高めることができます。

質問例としては、「テントの選び方で初心者が気をつけることは?」「登山靴は試着してから買った方がいい?」「キャンプ用品のレンタルはできる?」「セール時期はいつ?」などが考えられます。回答は簡潔かつ明確に、専門店ならではの視点を交えて作成することがポイントです。

ステップ5:外部サイトでの言及を増やす

生成AIは自社サイトだけでなく、レビューサイト、SNS、ニュースメディア、ブログなど多様なソースから情報を収集します。自店舗についての言及が複数の信頼性の高いソースに存在することで、AIが「この店舗は信頼できる」と判断しやすくなります。

口コミサイトでの評価を高める、地域メディアに取り上げてもらう、アウトドア関連のWebメディアに情報提供する、SNSでの情報発信を継続するといった活動が、間接的にLLMO対策として機能します。

アウトドアショップに効くLLMOコンテンツ戦略

メリット

LLMO対策の核となるのはコンテンツです。AIに「引用したくなる」と思わせるコンテンツとは、どのようなものでしょうか。アウトドアショップならではの視点で考えてみましょう。

明確で簡潔な言い回しを心がける

AI検索では、分かりやすい文章が好まれます。専門用語を多用した難解な説明よりも、初心者でも理解できる平易な言葉で書かれたコンテンツの方が、AIに引用されやすい傾向があります。

アウトドア業界には独特の専門用語が多いため、「フライシート」「グランドシート」「オートキャンプ」といった用語を使う際は、括弧書きで簡単な説明を添えるか、文脈で意味が伝わるよう工夫することが大切です。

網羅性と独自性のバランス

AIに引用されるコンテンツには、トピックを網羅的にカバーしていることと、他のサイトにはない独自の視点や情報が含まれていることの両方が求められます。

アウトドアショップであれば、「テントの種類と選び方」という網羅的な情報に加えて、「当店スタッフが100泊以上使い込んで分かった各ブランドの耐久性の違い」といった独自情報を組み合わせることで、コンテンツの価値が高まります。実際にフィールドで使っているからこそ語れる情報は、ECサイトや比較サイトにはない強みになります。

地域特化型のコンテンツ

「〇〇市でおすすめのキャンプ場」「△△エリアの登山ルート情報」「□□駅周辺のアウトドア関連スポット」といった地域に特化したコンテンツは、ローカル検索的な質問をするユーザーへのリーチに有効です。

店舗周辺のアウトドアスポット情報を充実させることで、「〇〇駅近くのアウトドアショップ」という直接的な検索だけでなく、「〇〇市周辺で日帰りハイキングができる場所」といった関連検索からの流入も期待できます。地域情報と自店舗の商品・サービスを自然に結びつけたコンテンツを作成しましょう。

季節性を意識したコンテンツ展開

アウトドア活動は季節性が強いため、時期に合わせたコンテンツ展開がLLMO対策としても効果的です。春の山開きシーズン前には登山装備の選び方、夏はキャンプギアの紹介、秋は紅葉ハイキング情報、冬は防寒対策といった具合に、ユーザーが「今知りたい」情報を先回りして発信することで、AIからの引用機会を増やせます。

継続的な情報更新は、AIに「このサイトは最新情報を発信している」と認識させる効果もあります。

LLMO×MEO連携でアウトドアショップの集客力を最大化

アウトドアショップのような地域密着型ビジネスでは、LLMO対策とMEO(Googleマップ最適化)対策を連携させることで、相乗効果が期待できます。

Googleビジネスプロフィールの最適化

Googleビジネスプロフィール(GBP)の情報は、生成AIも参照するソースの一つです。GBPに登録した店舗名、住所、営業時間、サービス内容、写真、口コミなどは、AIがお店の情報を理解する際の重要な手がかりになります。

GBPの情報は常に最新の状態を保ち、営業時間の変更やイベント情報なども随時更新することが大切です。また、商品カテゴリや属性(「車椅子対応」「駐車場あり」など)も可能な限り設定しておくと、AIが店舗の特徴をより正確に把握できます。

口コミ対策の重要性

Google口コミの内容と評価は、生成AIがお店の評判を判断する際の重要な情報源です。口コミ数が多く、評価が高い店舗は、AIの回答に登場しやすい傾向があります。

口コミへの返信も重要です。お客様の声に丁寧に返信することで、店舗の対応品質をAIにアピールできます。特にネガティブな口コミへの誠実な対応は、信頼性の向上につながります。

口コミを増やすための導線設計も検討しましょう。会計時にQRコードで口コミ投稿ページに誘導する、購入後のフォローメールで感想をお願いするなど、自然な形で口コミを促す仕組みを整えることが有効です。

写真・動画コンテンツの充実

GBPに掲載する写真や動画は、ユーザーの来店意欲に大きく影響します。店舗外観、店内の様子、商品陳列、スタッフの接客風景など、お店の魅力が伝わる高品質な画像を定期的にアップロードしましょう。

Googleストリートビューの撮影も検討に値します。店内を360度見渡せるストリートビューがあると、来店前のイメージが湧きやすく、初めてのお客様の不安を軽減できます。

LLMO対策の効果測定と改善サイクル

LLMO対策を始めたら、その効果を測定し、継続的に改善していくことが重要です。ただし、LLMO対策は従来のSEOと比べて効果測定が難しいという側面があります。

現状把握の方法

まずは主要な生成AI(ChatGPT、Gemini、Perplexity、Copilotなど)に自店舗に関連するキーワードで質問し、回答に自店舗が登場するかどうかを確認します。「〇〇市のアウトドアショップ」「△△駅周辺でテントを買えるお店」「□□エリアで登山靴のフィッティングができる店舗」といった質問パターンを複数試してみましょう。

この確認作業を定期的に行い、記録を残すことで、LLMO対策の効果を把握できます。回答に登場する頻度、競合店舗との比較、引用される情報の正確性などを継続的にモニタリングしていきます。

注意すべきポイント

LLMO対策は、施策を実施してすぐに効果が出るものではありません。生成AIが情報を学習・更新するタイミングは各サービスによって異なり、数週間から数ヶ月のタイムラグが生じることもあります。短期的な成果を求めすぎず、中長期的な視点で取り組むことが大切です。

また、生成AIの回答は確率的に生成されるため、同じ質問でも回答が変わることがあります。成果のコントロールが難しい点も認識しておく必要があるでしょう。だからこそ、LLMO対策だけに頼るのではなく、SEOやMEO、SNSマーケティングなど複合的な施策を組み合わせることが重要になります。

アウトドアショップのLLMO対策 よくある質問

びっくりマーク

Q:LLMO対策にはどのくらいの費用がかかりますか?

基本的なLLMO対策(店舗情報の統一、コンテンツの充実、構造化データの実装など)は、社内リソースで対応可能な範囲も多く、必ずしも大きな費用がかかるわけではありません。ただし、本格的な対策を専門業者に依頼する場合は、SEO対策と同程度かそれ以上の費用が発生することもあります。

Q:SEO対策をしていればLLMO対策は不要ですか?

SEO対策とLLMO対策には共通点が多いものの、LLMO特有の対策も存在します。構造化データの実装強化、FAQ形式コンテンツの充実、店舗情報の一貫性確保などは、従来のSEO対策ではあまり重視されてこなかった領域です。SEO対策を土台としながら、LLMO対策を上乗せしていくアプローチをおすすめします。

Q:小規模なアウトドアショップでもLLMO対策は効果がありますか?

むしろ小規模店舗こそLLMO対策のメリットを享受しやすい可能性があります。大手チェーンにはない専門性、地域密着の強み、スタッフの経験に基づく独自コンテンツなど、小規模店舗ならではの特徴をアピールすることで、AIに「この店舗は推薦に値する」と判断してもらえる可能性が高まります。

Q:LLMO対策を始めるのに最適なタイミングは?

結論から言えば「今すぐ」がベストです。前述のとおり、日本企業の大半がLLMO対策に未着手という現状は、先行者にとって大きなチャンスです。競合がまだ動いていない今こそ、AI検索市場での優位性を確立する絶好の機会と言えるでしょう。

AI検索時代のアウトドアショップ集客はマケスクにご相談ください

本記事では、アウトドアショップがLLMO対策に取り組むべき理由と具体的な実践方法について解説してきました。生成AIの普及により、消費者の情報収集行動は大きく変化しています。「検索エンジンで上位表示されること」に加えて、「AIの回答に登場すること」が、これからの店舗集客において重要な意味を持つようになるでしょう。

とはいえ、LLMO対策には高度な技術知識と継続的な運用体制が必要です。日々の店舗運営に追われる中で、自社だけでLLMO対策を進めるのは簡単ではありません。

株式会社トリニアスが運営する「マケスク」では、MEO対策で培った5,000社以上の支援実績と、96.2%の上位表示達成率というノウハウを活かし、AI検索時代に対応した総合的な集客支援を提供しています。

MEO対策、口コミ管理、SNS運用、HP制作まで一貫したサポートが可能で、「1エリア1業種1社のみ担当」という独占サポート体制により、競合とバッティングしない安心のサービスを実現しています。

LLMO対策を含め、アウトドアショップの集客にお悩みの方は、ぜひトリニアスにご相談ください。AI検索時代を見据えた、御社に最適な集客戦略をご提案いたします。

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当メディアの運営会社 株式会社トリニアスにご相談ください。

「ChatGPTで検索したら、うちの会社が出てこない」「Perplexityに質問しても競合ばかり表示される」。そんな経験をしたWeb制作会社の担当者は少なくないでしょう。富士キメラ総研の調査によると、2024年度の生成AI市場は前年度比3.0倍の4,291億円に達し、2028年度には1兆7,397億円規模へと急成長が予測されています。

従来のSEO対策だけでは、AI検索時代に自社サイトを「見つけてもらう」ことが難しくなりつつあります。そこで注目を集めているのがLLMO(Large Language Model Optimization)です。Web制作会社がLLMO対策を理解し、クライアントへ提供できるかどうかが、今後の競争力を左右する重要な分岐点となっています。

本記事では、Web制作会社がLLMO対策に取り組むべき理由から、具体的な実装方法、さらにLLMOに強い制作会社の選び方まで、実践的な内容を詳しく解説します。AI検索時代を勝ち抜くためのヒントを、ぜひ最後までご覧ください。

LLMOとは|Web制作会社が知っておくべき基礎知識

LLMO対策について理解を深める前に、まずは基本的な概念を押さえておきましょう。LLMOは単なるバズワードではなく、検索行動の根本的な変化に対応するための施策です。

LLMOの定義と概要

LLMOとは「Large Language Model Optimization」の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。ChatGPT、Google Gemini、Perplexity、Microsoft Copilotなどの生成AIが情報を参照し、回答内で自社の情報を引用・推薦してもらうための施策全般を指します。

従来のSEOが「Google検索で上位表示させる」ことを目的としていたのに対し、LLMOは「AIが回答を生成する際に、自社サイトの情報を情報源として選んでもらう」ことを目指します。両者の違いを簡潔にまとめると、SEOは「人間に見つけてもらう」ための対策であり、LLMOは「AIに理解され、引用してもらう」ための対策といえるでしょう。

なぜ今LLMOが重要なのか

検索行動は急速に変化しています。かつてユーザーはGoogleで検索し、複数のサイトを比較検討していました。しかし現在では、AIに質問して返ってきた回答をそのまま採用するケースが増えています。

Googleは2025年5月時点でAI Overviewsを200か国以上に拡大し、月間15億人超のユーザーが利用しています。米国の調査では「Z世代の47%がGoogleよりもAIチャットで調べ物をすることがある」と回答しており、日本でも同様の傾向が見られます。

Web制作会社にとって見過ごせないのは、この変化がクライアントのビジネスに直結する点です。AIの回答に自社情報が含まれなければ、潜在顧客との接点そのものを失う可能性があります。「検索クエリの約50%以上がゼロクリック検索」というデータもあり、AIが要約した情報だけで完結してしまうケースが増加しています。

SEO・MEOとLLMOの関係性

LLMO対策は、既存のSEOやMEO対策と対立するものではありません。むしろ、これらの施策を土台としながら、AI検索時代に対応するための発展形と捉えるのが適切です。

SEOで培ったコンテンツの質、キーワード戦略、サイト構造の最適化といった知見は、LLMO対策においても有効に機能します。また、MEO対策で重視されるGoogleビジネスプロフィールの最適化や口コミ管理は、AIがローカル情報を参照する際の信頼性向上に寄与します。

Web制作会社がこれまで蓄積してきたSEO・MEOのノウハウは、LLMO対策を展開する上での強力な基盤となります。5,000社以上の店舗集客を支援してきた株式会社トリニアスでも、MEO primeで培った知見をLLMO時代の施策に活かす取り組みを進めています。

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

Web制作会社がLLMO対策に取り組むべき3つの理由

ポイント

Web制作会社にとって、LLMO対策は「やるかやらないか」ではなく、「いつ始めるか」という段階に入っています。早期に取り組むことで得られるアドバンテージについて解説します。

理由1:クライアントのビジネス成果に直結する

Web制作会社の本質的な価値は、クライアントのビジネス成果を向上させることにあります。どれだけデザインが優れていても、どれだけコーディングが美しくても、集客につながらなければ意味がありません。

AI検索の普及により、従来型のWebサイトだけでは十分な集客効果を得られなくなる可能性が高まっています。クライアントが「新しいサイトを作ったのに問い合わせが増えない」と感じたとき、その原因がAI検索への未対応にあるかもしれません。

LLMO対策を提供できるWeb制作会社は、クライアントに対して「検索エンジンでもAIでも見つけてもらえるサイト」という付加価値を提案できます。単なるサイト制作から、継続的な集客パートナーへと関係性を発展させる契機にもなります。

理由2:競合との差別化要因になる

2025年現在、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対策を実施している企業はまだ少数派です。

Web制作業界でも同様の傾向が見られます。多くの制作会社がSEO対策は標準的に提供していますが、LLMO対策まで踏み込んで提案できる会社は限られています。今のタイミングでLLMO対策のノウハウを蓄積し、実績を作ることで、明確な競合優位性を確立できます。

逆に言えば、3年後には「LLMO対策は当たり前」という時代が訪れる可能性もあります。そのとき「やっておけばよかった」と後悔しないためにも、先行者利益を得られる今こそ動くべきタイミングです。

理由3:既存サービスとの相乗効果が期待できる

Web制作会社が提供する既存サービスは、LLMO対策と高い親和性を持っています。コンテンツ制作、サイト設計、SEO対策、運用保守といったサービスラインナップに、LLMO対策を組み込むことで、包括的なデジタルマーケティング支援が可能になります。

たとえばサイト制作の段階で構造化データを適切に実装しておけば、納品後のLLMO対策がスムーズに進みます。コンテンツ制作においても、AIが理解しやすい文章構造を意識することで、SEOとLLMOの両方に効果を発揮するコンテンツが作れます。

株式会社トリニアスのHP primeのように、MEOと連動した「集客導線最適化型」のWebサイト制作サービスは、LLMO時代においてもその価値を発揮します。検索エンジン、Googleマップ、そしてAI検索という複数のチャネルで「見つけてもらえる」サイトを構築できるからです。

LLMO対策の具体的な実装方法|Web制作会社が押さえるべき技術要素

LLMO対策を実際に進めるにあたって、Web制作会社が習得すべき技術要素を解説します。高度な専門知識が必要な部分もありますが、基本的な実装から段階的に取り組むことで、着実にスキルを身につけられます。

構造化データ(Schema.org)の実装

LLMO対策において最も重要な技術要素の一つが、構造化データの実装です。構造化データとは、Webページの内容をAIや検索エンジンが正確に理解できるよう、決められた形式でコード化する仕組みです。

Googleが採用するSchema.orgのフォーマットが標準的で、FAQ、記事、組織、商品など多様な情報を明確に伝えられます。LLMO対策では、構造化データを活用することでAIがコンテンツの主題や文脈を正確に理解しやすくなり、回答に引用される確率が高まります。

▼LLMO対策で優先的に実装すべき構造化データ

  • Organization:会社名、所在地、設立年、公式SNSなどを明示し、エンティティ認識を強化
  • Article:記事のタイトル、著者、公開日、要約などを明記し、情報の信頼性を向上
  • FAQPage:よくある質問と回答を明示し、AIがQ&Aとして引用しやすくする
  • LocalBusiness:店舗ビジネスの場合、営業時間や住所などの基本情報を構造化
  • HowTo:手順やプロセスを説明するコンテンツに最適

実装はJSON-LD形式が推奨されており、HTMLのheadセクションに記述します。WordPressを使用している場合は、Rank Math SEOなどのプラグインを活用することで、技術的な知識がなくても比較的簡単に実装できます。

llms.txtファイルの設置

llms.txtは、AI検索エンジンやLLMに対してサイトの重要情報を効率的に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。

llms.txtには、サイトの基本情報、主要サービス、専門分野、ページ一覧、よくある質問、連絡先などを記載します。AIクローラーがこのファイルを参照することで、サイトの全体像を効率的に把握できるようになります。

設置場所はルートディレクトリ(例:https://example.com/llms.txt)が一般的です。まだ標準化された仕様ではありませんが、早期に対応しておくことでAI検索時代への準備が整います。

E-E-A-Tを意識したコンテンツ設計

LLMOにおいても、Googleが重視するE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)の概念は引き続き重要です。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、E-E-A-Tの要素を満たすコンテンツは優先的に参照されやすくなります。

具体的には、著者情報の明記、専門資格や実績の提示、一次情報の提供、データの出典明記などが効果的です。「誰が書いたかわからない記事」よりも、「○○の専門家が執筆した記事」の方が、AIに信頼されやすいのは当然の帰結といえます。

Web制作会社が自社サイトでLLMO対策を行う場合も、制作実績、担当者のプロフィール、技術認定資格などを明確に掲載することが重要です。

セマンティックHTMLの活用

AIがコンテンツの構造を理解するためには、セマンティックHTMLの適切な使用が欠かせません。article、nav、header、footer、section、asideなどのタグを正しく配置することで、ページ内の各要素の役割を明確に伝えられます。

見出しタグ(h1〜h6)の階層構造も重要です。h1は1ページに1つ、h2以下は論理的な階層を維持するという基本ルールを徹底しましょう。見出しの論理構造が崩れていると、AIはコンテンツの全体像を正確に把握できません。

また、定義文の明記も効果的です。「○○とは〜です」といった形式で主要な概念を説明することで、AIが用語の意味を正確に理解できるようになります。

内部リンク構造の最適化

サイト内のコンテンツ同士を適切にリンクで結ぶことは、AIがサイト全体のテーマや専門性を理解する上で重要な役割を果たします。関連性の高いページ同士をリンクで結び、トピッククラスターを形成することで、特定分野における専門性をAIに示すことができます。

アンカーテキストにも配慮が必要です。「こちら」「詳細はこちら」といった曖昧な表現ではなく、リンク先の内容を具体的に示すテキストを使用しましょう。

LLMO対策に強いWeb制作会社の選び方

注意点

LLMO対策を外部に依頼する場合、どのような基準で制作会社を選べばよいのでしょうか。失敗しないためのポイントを整理します。

選定ポイント1:LLMO対策の実績があるか

最も重要なのは、実際にLLMO対策で成果を出した実績があるかどうかです。自社サイトや支援先サイトがChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewなどで引用・推薦されている事例を確認しましょう。

「LLMO対策に対応しています」と謳っているだけで、具体的な成果事例を示せない会社には注意が必要です。LLMOは比較的新しい分野のため、実績が少ないこと自体は問題ありませんが、少なくとも自社サイトでの取り組み状況は確認すべきです。

制作会社のサイト名や代表的なサービス名をChatGPTなどに質問してみるのも有効な確認方法です。AIの回答に名前が出てくるかどうかで、その会社のLLMO対策の成熟度がある程度わかります。

選定ポイント2:SEO・MEOの知見も豊富か

LLMO対策はSEO・MEOの土台の上に成り立つ施策です。これらの知見なしにLLMOだけを行っても、十分な効果は期待できません。

長年のSEO支援実績や、MEO対策で具体的な成果を出している会社は、LLMO対策においても信頼性が高いといえます。株式会社トリニアスのように、MEO対策で5,000社以上の導入実績と96.2%の上位表示達成率を持つ会社は、AI検索時代においても強みを発揮できる素地があります。

検索エンジン最適化の本質を理解している会社であれば、AI検索への対応もスムーズに進められるはずです。

選定ポイント3:技術的な実装力があるか

LLMO対策には、構造化データの実装、llms.txtの設置、セマンティックHTMLの最適化といった技術的な作業が伴います。これらを正確に実装できる技術力があるかどうかは重要な判断材料です。

Googleのリッチリザルトテストや構造化データテストツールを使って、制作会社の過去の制作物が適切に構造化されているかを確認する方法もあります。技術的な実装が不十分なサイトを多数制作している会社は、LLMO対策においても期待通りの成果を出せない可能性があります。

選定ポイント4:継続的なサポート体制があるか

LLMO対策は一度実装して終わりではありません。AIのアルゴリズムは常に進化しており、継続的な運用改善が必要です。

定期的なレポート提供、効果測定、改善提案といったサポート体制が整っているかを確認しましょう。また、最新情報のキャッチアップ体制も重要です。LLMOは変化が速い分野のため、常に最新のトレンドを把握している会社を選ぶべきです。

選定ポイント5:費用体系が明確か

LLMO対策の費用は、サービス内容によって大きく異なります。初期診断、コンサルティング、コンテンツ制作、技術実装など、どの範囲まで含まれるのかを明確に確認しましょう。

費用相場としては、LLMO診断が5万〜30万円程度、月額コンサルティングが15万〜50万円程度が一般的です。ただし、これはあくまで目安であり、サイトの規模や施策の範囲によって変動します。

費用だけで判断するのは危険です。安価なサービスが必ずしも悪いわけではありませんが、施策内容と費用が釣り合っているかを慎重に見極める必要があります。

依頼を避けるべきLLMO対策会社の特徴

LLMO対策は注目度が高まっている分野だけに、質の低いサービスを提供する業者も存在します。以下のような特徴がある会社には注意が必要です。

施策内容が実質的にSEO対策の焼き直し

「LLMO対策」と銘打ちながら、実際にはキーワード最適化や記事作成など、従来のSEO施策と変わらない内容を提供している会社があります。もちろんSEO対策もLLMOに寄与する部分はありますが、構造化データの実装やAI検索への具体的な対応が含まれていなければ、LLMO対策とは言えません。

具体的な施策内容を詳しく確認し、LLMOならではの技術的なアプローチが含まれているかを見極めましょう。

「必ずAI Overviewに載せます」と確約する

AIの回答に確実に表示させることを約束する業者は信頼できません。LLMOの成果は、SEO以上に不確実性が高く、Googleや各AIサービスのアルゴリズム次第で変動します。

誠実な会社であれば、「引用される可能性を高める」「AI検索での露出機会を増やす」といった表現を使うはずです。過度な成果保証には警戒してください。

自社サイトがAIに引用されていない

LLMO対策を専門に掲げているにもかかわらず、自社サイトがChatGPTやPerplexityで全く引用されていない会社は、実力を疑問視すべきです。「医者の不養生」のような状況では、クライアントのサイトで成果を出せる可能性も低いでしょう。

契約前に、その会社の社名やサービス名をAIに質問し、どの程度認識されているかを確認することをおすすめします。

LLMOの重要性を過度に煽る

「今すぐやらないと手遅れ」「SEOはもう終わり」といった極端な主張で契約を急がせる会社も避けるべきです。LLMOは確かに重要な施策ですが、SEOが完全に無意味になるわけではありません。

冷静に現状を分析し、段階的な取り組みを提案してくれる会社の方が、長期的なパートナーとして信頼できます。

LLMO対策の効果測定方法

データと付箋紙

LLMO対策の成果は、従来のSEOとは異なる指標で測定する必要があります。Web制作会社がクライアントに報告する際のKPI設定について解説します。

AI検索での引用状況のモニタリング

最も直接的な指標は、主要なAIサービスで自社情報が引用されているかどうかです。ChatGPT、Google Gemini、Perplexity、Microsoft Copilotなどで関連するクエリを入力し、回答に自社サイトの情報が含まれるかを定期的にチェックします。

ただし、AIの回答は同じクエリでも変動することがあるため、複数回のチェックと継続的なモニタリングが必要です。

AI経由のサイト流入数

AIの回答から自社サイトへの流入数も重要な指標です。Google Analytics 4では、リファラー情報からAI検索経由のトラフィックをある程度把握できます。Perplexityなど一部のサービスでは、引用元としてURLが表示されるため、そこからの流入を計測できます。

AI経由の流入が全トラフィックに占める割合は、今後さらに増加すると予測されています。この数値の推移を追跡することで、LLMO対策の効果を可視化できます。

ブランド認知度の変化

AIの回答内で自社ブランド名が言及される頻度も、長期的な指標として有効です。「○○業界でおすすめの会社は?」といったクエリに対して、自社名が回答に含まれるかどうかを定期的に確認します。

AIによる推薦は、ユーザーからの信頼性が高いため、ブランド認知向上に大きく寄与します。

コンバージョン数の変化

最終的には、問い合わせ数や売上といったビジネス成果で評価すべきです。AI経由の流入がどれだけコンバージョンにつながっているかを計測し、ROIを算出します。

LLMO対策は即効性のある施策ではないため、3〜6ヶ月程度の期間で効果を判断することが望ましいです。短期的な数値の変動に一喜一憂せず、中長期的なトレンドを見守る姿勢が大切です。

Web制作会社がLLMO対策を始める際の実践ステップ

これからLLMO対策に取り組もうとしているWeb制作会社向けに、具体的な始め方を解説します。いきなり大規模な投資をするのではなく、段階的にノウハウを蓄積していくアプローチが効果的です。

ステップ1:自社サイトでの実験

まずは自社のコーポレートサイトやオウンドメディアでLLMO対策を実施してみましょう。クライアントに提案する前に、自社で効果を検証することで、説得力のある提案ができるようになります。

最初のステップとしては、Organization schemaの実装から始めるのがおすすめです。会社名、所在地、設立年、公式SNSなどの基本情報を構造化するだけでも、AIに自社の存在を認識してもらいやすくなります。

ステップ2:知識のアップデート

LLMO対策は急速に進化している分野です。最新情報を継続的にキャッチアップする体制を整えましょう。主要なSEO関連メディアに加え、OpenAIやGoogleの公式ブログも定期的にチェックすることをおすすめします。

社内勉強会を定期的に開催し、チーム全体のLLMOリテラシーを向上させることも重要です。担当者個人の知識に依存するのではなく、組織としてノウハウを蓄積していく姿勢が求められます。

ステップ3:サービスメニューへの組み込み

自社での検証を経て一定の成果が出たら、クライアント向けのサービスメニューに組み込みましょう。既存のWebサイト制作やSEO対策のオプションとして提供する方法と、LLMO対策単独のサービスとして提供する方法が考えられます。

最初は既存クライアントへの追加提案から始めると、信頼関係がある中で新サービスの実績を作れます。

ステップ4:事例の蓄積と発信

LLMO対策で成果を出した事例は、積極的に蓄積・発信しましょう。成功事例は新規クライアント獲得の強力な武器になります。

事例を自社サイトに掲載する際も、LLMO対策を意識した構造にすることで、「LLMO対策に強いWeb制作会社」としてAIに認識されやすくなります。

LLMO対策の費用相場と料金体系

LLMO対策の外注を検討する際、気になるのが費用です。市場の相場感と、料金体系のパターンについて整理します。

LLMO診断サービス

現状分析と課題抽出を行う診断サービスは、5万〜30万円程度が相場です。無料診断を提供している会社もありますが、無料版は簡易的な内容にとどまることが多いです。

診断では、主要AIでの現状の引用状況、構造化データの実装状況、コンテンツのLLMO適合度などを分析し、改善点を洗い出します。

LLMOコンサルティング

継続的な戦略策定と改善提案を受けるコンサルティングサービスは、月額15万〜50万円程度が目安です。施策の実装支援まで含む場合は、さらに高額になる場合もあります。

契約期間は6ヶ月〜1年が一般的です。LLMO対策は即効性がないため、短期契約では十分な効果を実感しにくい傾向があります。

LLMO対応Webサイト制作

サイト制作段階からLLMO対策を組み込む場合、通常のサイト制作費用に10〜30%程度の追加費用がかかるケースが多いです。構造化データの設計・実装、llms.txtの作成、E-E-A-Tを意識したコンテンツ設計などが含まれます。

新規制作の場合は、最初からLLMO対策を組み込む方が効率的です。既存サイトのリニューアルの場合は、現状の構造を活かしながら最適化を進めることになります。

既存サイトのLLMO最適化

既存サイトにLLMO対策を施す場合は、サイトの規模やCMSの種類によって費用が大きく変動します。小規模サイトであれば20万〜50万円程度、大規模サイトでは100万円以上かかることもあります。

最も費用対効果が高いのは、重要なページから段階的に対応していくアプローチです。全ページを一度に対応しようとすると、コストが膨らむ上に効果検証も難しくなります。

サービス内容費用相場
LLMO診断5万〜30万円
LLMOコンサルティング月額15万〜50万円
LLMO対応サイト制作通常費用+10〜30%
既存サイト最適化20万〜100万円以上

LLMO対策のよくある質問

クエスチョン

Q. LLMO対策はSEO対策の代わりになりますか?

いいえ、LLMO対策はSEO対策を代替するものではありません。両者を統合した包括的なデジタル戦略として実施することが重要です。SEOで培った基盤の上にLLMO対策を積み重ねることで、検索エンジン・AI双方において露出を最大化できます。

Q. 効果が出るまでどのくらいかかりますか?

一般的に3〜6ヶ月程度を見込んでおくのが適切です。ただし、サイトの現状やAIのアルゴリズム変更によって変動します。SEOと同様、即効性を期待するのではなく、中長期的な視点で取り組むことが大切です。

Q. どの業種にLLMO対策が効果的ですか?

地域密着型ビジネス、BtoBサービス、専門性の高いサービス業などで特に効果を発揮しやすい傾向があります。ユーザーがAIに「おすすめを教えて」と質問するような業種では、AIの回答に含まれるかどうかがビジネスに直結します。

Q. 小規模サイトでもLLMO対策は必要ですか?

はい、むしろ小規模サイトこそLLMO対策が重要です。大手企業はブランド認知度だけでAIに引用されやすい傾向がありますが、中小企業は構造化データやコンテンツの質で差別化する必要があります。適切なLLMO対策を行うことで、大手に対抗できる可能性が高まります。

Q. LLMO対策は自社でもできますか?

基本的な構造化データの実装やコンテンツ最適化は、自社で対応可能です。WordPressであればプラグインを活用することで、技術的なハードルを下げられます。ただし、本格的な戦略策定や効果測定まで含めると、専門会社への依頼を検討した方が効率的な場合もあります。

AI検索時代の集客戦略はマケスクにご相談ください

AI検索の普及により、Web集客の形は大きく変わりつつあります。SEO対策だけでなく、LLMO対策まで視野に入れた包括的な戦略が、今後のビジネス成長には欠かせません。

株式会社トリニアスが運営するマケスクでは、2017年のMEO prime提供開始以来、5,000社以上の店舗集客を支援してきた実績があります。上位表示達成率96.2%という成果は、検索アルゴリズムへの深い理解と、継続的な運用改善の賜物です。

MEO対策で培ったノウハウは、AI検索時代においても大きな強みとなります。Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミ管理、SNS連携、そしてWebサイト制作まで一貫した集客導線の設計ができるからこそ、AIにも「信頼できる情報源」として認識されやすいサイト構築が可能になります。

▼トリニアスのサービスラインナップ

  • MEO prime:Googleマップ最適化で地域検索からの集客を強化
  • HP prime:MEOと連動した集客導線最適化型Webサイト制作
  • SNS prime:Instagram運用代行で認知拡大とエンゲージメント向上
  • Survey prime:口コミ管理・改善ツールで信頼性向上

「知らない」をなくし、「愛される」店舗をふやす。トリニアスのミッションは、AI検索時代においても変わりません。むしろ、AIが情報を選別する時代だからこそ、「選ばれる店舗」になるための支援がより重要になっています。

AI検索への対応方法がわからない、LLMO対策を始めたいけれど何から手をつければよいかわからない、という方は、ぜひマケスクへお問い合わせください。お客様のビジネスに最適な集客戦略を、私たちが一緒に考えます。

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当メディアの運営会社 株式会社トリニアスにご相談ください。

「求人サイトからの応募数が減っている」「検索順位は変わらないのに、なぜかトラフィックが落ちている」——人材業界のWeb担当者から、こうした声が増えています。

その原因の一つが、AI検索の急速な普及にあります。求職者の情報収集行動は、Google検索だけでなくChatGPTやPerplexityといった生成AIへの直接質問へと広がり始めました。株式会社AOの調査によると、転職活動でAIを活用した求職者のうち75.2%が「効率が上がった」と回答しており、AIを使った企業研究や求人探しが当たり前になりつつある現状が浮かび上がります。

従来のSEO対策だけでは、AI検索の回答に自社の求人情報やサービスが引用されにくくなるリスクが高まっています。人材業界においてもLLMO(Large Language Model Optimization:大規模言語モデル最適化)への対応が急務となってきました。

本記事では、HR企業がなぜLLMOに取り組むべきなのか、具体的な対策方法から効果測定まで、実務で活用できる情報を体系的に解説していきます。

なぜHR業界でLLMO対策が重要なのか

AI検索のイメージ

人材業界においてLLMO対策が重要視される背景には、求職者の行動変容と検索エンジンの進化があります。

求職者の「AI相談」が増加している

かつて求職者は、求人サイトで条件を絞り込み、大量の求人票を比較検討していました。しかし現在は、「未経験からWebマーケターになれる、残業の少ない企業を教えて」「株式会社〇〇の評判と、面接で聞かれそうなことをまとめて」といったように、AIに相談して「答え」を求める動きが加速しています。

AIはネット上の情報を統合し、推奨企業をリストアップします。このリスト(Consideration Set)に含まれなければ、求職者の選択肢にすら上がらない可能性があるのです。

「ゼロクリック求人検索」への備え

GoogleのAI Overviews(AIによる概要表示)では、検索結果画面上で求人の要約や年収、条件などが表示されます。求職者は詳細ページに遷移することなく情報を得て判断を下す「ゼロクリック検索」が増えるため、AIによる要約の段階で「魅力的だ」と思わせる情報発信が必要になります。

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

HR企業が取り組むべき具体的なLLMO施策

ポイントのイメージ

では、HR企業は具体的にどのような対策を行えばよいのでしょうか。AIに評価されやすい求人情報の作り方として、以下の3つが重要です。

1. 構造化データ(JobPosting)の正確な実装

AIや検索エンジンに求人情報を正しく理解させるためには、「構造化データ(Schema.org/JobPosting)」の実装が不可欠です。職種、給与、勤務地、雇用形態などの情報をタグ付けし、機械が読み取れる形式で記述します。

これにより、Googleしごと検索(Google for Jobs)への掲載だけでなく、AI検索が求人情報を抽出する際の精度も向上します。必須項目だけでなく、推奨項目も含めて詳細に記述することが、AIによる引用の可能性を高めます。

2. 求人票の「独自性」と「具体性」を高める

「アットホームな職場です」「やりがいのある仕事です」といった抽象的な表現は、AIによって「一般的な求人」として要約され、埋もれてしまう可能性があります。

AIは具体的でユニークな情報を好みます。「平均残業時間は月10時間以内」「子育て中の社員が3割活躍中」「入社1年目でプロジェクトリーダーに抜擢された事例あり」など、数字や具体的なエピソードを盛り込みましょう。他社にはない独自の魅力を言語化することが、AIによる推奨理由になります。

3. 「働きがい」や「社風」の言語化と発信

近年、AIに対して「自分に合った社風の会社を探して」といった定性的な相談をする求職者が増えています。これに応えるためには、企業文化やミッション、バリューといった定性的な情報を、Webサイトや採用メディアで明確に発信する必要があります。

「どんな人が活躍しているか」「どんな価値観を大切にしているか」をテキスト化し、AIがマッチングの判断材料として使えるように情報を供給し続けることが重要です。

採用オウンドメディアとE-E-A-Tの強化

コンテンツのイメージ

求人票だけでなく、採用オウンドメディアやブログでの情報発信もLLMO対策に有効です。

社員インタビューなどの一次情報を増やす

実際に働いている社員の声(一次情報)は、AIにとって信頼性の高い情報源となります。インタビュー記事を通じて、具体的な業務内容や苦労話、成長体験を発信しましょう。これらの独自コンテンツは、AIが企業のリアルな姿を描写する際の引用元として機能します。

専門性を示すコンテンツの充実

人材紹介会社や派遣会社の場合、キャリアアドバイザーによる「業界動向解説」や「面接対策ノウハウ」などの専門的なコンテンツを発信することで、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を高めることができます。専門性が高いサイトはAIからの評価も高く、求職者からの信頼獲得にもつながります。

LLMO対策を進める上での注意点

注意点

LLMO対策は一朝一夕で完了するものではありません。以下の点に注意しながら進めていきましょう。

中長期的な視点で取り組む

LLMOはまだ発展途上の領域であり、明確なベストプラクティスが確立されているわけではありません。AIのアルゴリズムも頻繁に変更されるため、中長期的な視点で取り組む姿勢が重要です。短期間での劇的な成果を期待するよりも、継続的な改善を積み重ねていく方針で臨みましょう。

誤情報の修正に注意を払う

AIが自社について誤った情報を回答している場合は、早急な対応が必要です。Webサイト上での正確な情報発信、Googleビジネスプロフィールの更新、Wikipediaの編集(編集方針に従った形で)など、複数の情報源で一貫した正確な情報を発信することで、AIの回答精度を改善できる可能性があります。

HR企業のLLMO対策は株式会社トリニアスにご相談ください

PCと女性の手

AI検索時代の到来により、HR企業のマーケティング戦略は大きな転換期を迎えています。SEOだけでなくLLMOにも対応し、「AIに選ばれる企業」になることが、優秀な人材を獲得するための重要な要素となるでしょう。

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社以上の企業のWeb集客を支援してきました。Googleマップ対策で培った「情報を構造化して正しく伝えるノウハウ」は、AI検索時代においても極めて有効です。

「自社の求人情報がAIにどう評価されているか知りたい」「採用サイトのLLMO対策を始めたい」という方は、ぜひ一度マケスクにご相談ください。現状分析から具体的な戦略立案まで、専任のコンサルタントが伴走支援いたします。

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MEO対策・AI検索最適化についてのご相談は、株式会社トリニアスまでお気軽にお問い合わせください。専任のコンサルタントが、貴社の課題に合わせた最適なプランをご提案いたします。

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ChatGPTやGoogle Gemini、Perplexityといった生成AIに「おすすめの○○ブランドは?」と質問したとき、あなたのブランド名は回答に登場するでしょうか。従来のSEO対策で検索上位を獲得していても、AI検索時代にはそれだけでは不十分になりつつあります。

2024年8月にGoogleが日本でもAI Overviewsを導入して以降、ユーザーの検索行動は大きく変化しました。Pew Researchの調査によると、AI要約が表示された検索ではリンクのクリック率が15%から8%にまで低下しています。いわゆる「ゼロクリック検索」が急速に広がり、D2Cブランドにとっては「AIに選ばれるか否か」が売上を左右する時代に突入したのです。

D2Cビジネスは中間業者を介さず消費者と直接つながるモデルだからこそ、AIが生成する回答の中でブランド名が言及されることの価値は計り知れません。本記事では、D2CブランドがLLMO(Large Language Model Optimization)対策に取り組む意義と、具体的な実践方法について解説します。

なぜD2CブランドにLLMO対策が必要なのか

AI検索のイメージ

AI検索の普及は、消費者が商品を知り、選び、購入するまでのプロセスを根本から変えようとしています。D2Cブランドにとって、この変化は脅威であると同時に、大きなチャンスでもあります。

「比較検討」のプロセスがAIに置き換わる

従来、消費者は複数の比較サイトやブログ記事を読み、「価格」「機能」「デザイン」などを自分で比較検討していました。しかしAI検索では、「敏感肌におすすめの、3,000円以下の化粧水を比較して」と頼めば、AIが瞬時に要約と比較を行い、推奨ブランドを提示してくれます。

このAIによる推奨リスト(Consideration Set)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。LLMO対策を行い、AIに「このカテゴリーの代表的なブランド」として認識させることが、生存戦略として不可欠になっているのです。

「指名検索」を増やすための新たな認知経路

D2Cブランドの強みは、独自の世界観やストーリーに共感したファンがついていることです。AI検索は、ブランド名を知らない潜在層に対して、そのストーリーを届ける新たなチャネルとなります。

例えば、「環境に配慮したスニーカーを探している」という検索に対し、AIが「サステナブルな素材を使用し、製造工程の透明性を公開している○○というブランドがあります」と紹介すれば、ユーザーは興味を持ち、ブランド名で指名検索を行うでしょう。LLMOは、ゼロクリック検索時代における新たな認知獲得の手段として機能します。

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

D2Cブランドが取り組むべき3つのLLMO施策

ポイントのイメージ

では、D2Cブランドは具体的にどのような対策を行えばよいのでしょうか。AIに評価されやすいコンテンツの作り方として、以下の3つが挙げられます。

1. ブランドストーリーと世界観の構造化

AIは「なぜそのブランドが存在するのか(Why)」という背景情報を重視する傾向があります。創業の想い、素材へのこだわり、解決したい社会課題などを、テキストとして明確に言語化し、Webサイトに掲載しましょう。

その際、単に想いを綴るだけでなく、「理念」「沿革」「素材の特徴」といった見出しを使って情報を構造化することが重要です。構造化された情報はAIが読み取りやすく、正確に引用される可能性が高まります。

2. UGC(ユーザー生成コンテンツ)の戦略的活用

AIは、企業が発信する公式情報だけでなく、SNSやレビューサイト上の第三者の声(UGC)も学習しています。「実際に使ってみてどうだったか」というリアルな評価が多いブランドほど、AIは「信頼できる人気ブランド」として認識します。

InstagramやX(旧Twitter)での投稿キャンペーンを実施したり、購入後のレビュー依頼メールを自動化したりして、UGCが自然発生する仕組みを作りましょう。特に「○○という悩みが解決した」という具体的な体験談を含むUGCは、AIが推奨理由として引用しやすい良質なデータとなります。

3. 専門性を示す一次情報の発信

D2Cブランドは、その領域の「専門家」であるはずです。アパレルなら「素材のお手入れ方法」、食品なら「美味しいアレンジレシピ」、化粧品なら「正しいスキンケア知識」など、専門家ならではの一次情報をオウンドメディアで発信し続けましょう。

他のサイトの焼き直しではなく、自社での検証データや開発秘話など、オリジナリティの高い情報を発信することで、AIから「この分野の権威ある情報源」として評価されやすくなります。

LLMO対策で追うべきKPI

KPIのイメージ

LLMO対策の効果はすぐには現れませんが、定期的に指標を確認することで進捗を把握できます。D2Cブランドが追うべき主なKPIは以下の通りです。

定性・定量の両面から効果を測定する

▼LLMO対策で追うべきKPI

  • AI回答内でのブランド言及回数(定性評価)
  • AI経由のサイト流入数(GA4で計測)
  • ブランド名での指名検索数の推移
  • AI Overviewsへの表示有無
  • UGC・サイテーションの増加数

特に「ChatGPTなどのAIに自社ブランドについて質問し、どのような回答が返ってくるか」を定期的にチェックすることは重要です。回答内容に誤りがないか、自社の強みが正しく伝わっているかを確認し、必要であればWebサイトの情報を修正・追記していくサイクルを回しましょう。

D2CブランドのLLMO対策は株式会社トリニアスにご相談ください

PCと女性の手

AI検索時代の到来により、D2Cブランドのマーケティング戦略は大きな転換期を迎えています。SEOだけでなくLLMOにも対応し、「AIに選ばれるブランド」になることが、今後の競争優位を左右する重要な要素となるでしょう。

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社以上の企業のWeb集客を支援してきました。Googleマップ対策で培った「情報を構造化して正しく伝えるノウハウ」は、AI検索時代においても極めて有効です。

「自社ブランドがAIにどう評価されているか知りたい」「LLMO対策を始めたいがリソースがない」という方は、ぜひ一度マケスクにご相談ください。ブランドの現状分析から具体的な戦略立案まで、専任のコンサルタントが伴走支援いたします。

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MEO対策・AI検索最適化についてのご相談は、株式会社トリニアスまでお気軽にお問い合わせください。専任のコンサルタントが、貴社の課題に合わせた最適なプランをご提案いたします。

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「ChatGPT検索」という言葉を耳にする機会が増えてきました。2024年10月にOpenAIが正式リリースしたChatGPT searchは、従来のAIチャットボットとGoogle検索の両方の特性を併せ持つ、新しい情報収集の形として注目を集めています。

野村総合研究所の調査によると、2024年9月時点で日本国内のChatGPT利用率は20.4%に達し、前年の15.4%から着実に拡大しています。さらに2025年2月には全世界の週間アクティブユーザーが4億人を突破したとOpenAIが発表しており、AI検索への関心は高まる一方といえるでしょう。

しかし、ChatGPT searchをビジネスで活用するには、従来のGoogle検索との違いや、情報の信頼性をどう担保するかといった実務的な課題を理解しておく必要があります。本記事では、ChatGPT searchの仕組みから具体的な使い方、そして店舗ビジネスへの影響まで、MEO対策で5,000社以上の支援実績を持つ株式会社トリニアスの知見を交えながら解説していきます。

ChatGPT search(ChatGPT検索)とは?

AI検索のイメージ

ChatGPT searchは、OpenAIが提供する対話型AI「ChatGPT」に統合されたWeb検索機能です。これまでのChatGPTは、学習済みの過去データに基づいて回答を生成していましたが、ChatGPT searchの実装により、インターネット上の最新情報をリアルタイムで取得し、回答に反映させることが可能になりました。

リアルタイム検索機能の統合

最大の特徴は、ユーザーの質問に応じて自動的にWeb検索を行い、最新の天気、株価、スポーツの結果、ニュースなどを回答できる点です。たとえば「今日の東京の天気は?」「昨日の〇〇試合の結果は?」といった質問に対し、最新のWeb情報を元に即座に回答します。

従来は「SearchGPT」というプロトタイプとして一部ユーザーに提供されていましたが、現在は有料プラン(Plus/Team)および無料プランのユーザーにも順次開放されています。

情報ソースの明示とニュースパートナーシップ

ChatGPT searchでは、回答の根拠となった情報ソース(Webサイトや記事)へのリンクが明示されます。回答文中の「情報源」ボタンをクリックすると、サイドバーに参照した記事の一覧が表示され、ユーザーは元情報に簡単にアクセスできます。

また、OpenAIはAssociated Press、Financial Times、Le Monde、Axel Springerなどの大手ニュースメディアとパートナーシップを結んでおり、信頼性の高いニュースソースからの情報を優先的に表示する仕組みを構築しています。

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。

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従来のGoogle検索とChatGPT searchの違い

ポイントのイメージ

同じ「検索」でも、Google検索とChatGPT searchには明確な違いがあります。ユーザー体験の観点から主な違いを整理します。

1. 広告の有無とユーザー体験

Google検索の検索結果画面には、リスティング広告やショッピング広告が多数表示されます。これらは企業のマーケティングにとって重要ですが、ユーザーにとっては「知りたい情報になかなか辿り着けない」ノイズとなることもあります。

一方、ChatGPT searchには現時点で広告が表示されません(将来的には導入される可能性もあります)。ユーザーは純粋に回答と情報ソースのみを受け取ることができるため、ストレスの少ない検索体験が得られます。

2. 情報の提示方法(リスト表示 vs 回答生成)

Google検索は「関連するWebサイトのリスト」を提示し、ユーザー自身がリンクをクリックして情報を探すスタイルです。対してChatGPT searchは、複数のWebサイトから情報を収集・要約し、「一つの回答」として提示します。

「概要を素早く知りたい」「複数の意見をまとめてほしい」というニーズにはChatGPT searchが適していますが、「公式サイトで一次情報を確認したい」「特定の手続きを行いたい」という場合は、従来のGoogle検索の方が確実な場合もあります。

3. ローカル検索の精度

「近くの美味しいイタリアン」や「新宿駅周辺の歯医者」といったローカル検索(地域情報の検索)においては、依然としてGoogle検索(Googleマップ)が圧倒的な強みを持っています。

ChatGPT searchも地図情報を表示することは可能ですが、Googleマップのように豊富な口コミ、写真、リアルタイムの混雑状況、経路案内などを網羅的に提供するレベルには達していません。店舗ビジネスの集客においては、まだGoogleマップ対策(MEO)が最優先事項といえます。

ChatGPT searchの基本的な使い方

テクニックのイメージ

ChatGPT searchは、特別な設定なしでも自然に利用できますが、意図的に検索機能を使う方法もあります。

Web検索モードへの切り替え方法

ChatGPTのプロンプト入力欄にある「地球儀アイコン(Search)」をクリックすると、Web検索モードが強制的にオンになります。この状態で質問を入力すると、ChatGPTは必ずWeb検索を実行し、その結果に基づいて回答します。

アイコンをクリックしなくても、質問内容から「最新情報が必要だ」とAIが判断すれば、自動的に検索機能が作動します。

引用元の確認方法

回答生成後、文章の末尾や文中に表示される引用マーク、または回答下部の「情報源(Sources)」ボタンをクリックすると、参照したWebサイトのリストが表示されます。ビジネスで利用する際は、必ずこの情報源を確認し、情報の正確性を裏取りすることをお勧めします。

ChatGPT search利用時の注意点

注意点

便利なChatGPT searchですが、利用にあたってはいくつかの注意点があります。

情報の正確性は100%ではない

AIはWeb上の情報を参照しますが、その参照元が誤っていたり、AIが情報を読み間違えたりする可能性はゼロではありません。特に医療、法律、金融といった専門的な判断が必要な分野では、AIの回答を鵜呑みにせず、専門家の意見や公的機関の情報を確認することが重要です。

オプトアウト設定による学習除外

企業や個人が、自社のWebサイトをChatGPTの学習データや検索結果に使われたくない場合、「OAI-SearchBot」などのクローラーをブロックする設定(オプトアウト)が可能です。ただし、これを設定するとChatGPT searchからの流入は見込めなくなるため、Web集客の観点からは慎重な判断が求められます。

店舗ビジネスにおけるChatGPT searchの影響と対策

最後に、飲食店やクリニック、美容サロンなどの店舗ビジネス事業者が、この変化にどう対応すべきかを解説します。

現時点ではGoogleマップ対策(MEO)が最優先

前述の通り、ローカル検索においてはGoogleマップの優位性は揺らいでいません。ユーザーが「今すぐ行ける店」を探す際、最も頼りにするのはGoogleマップです。

Googleビジネスプロフィール(旧マイビジネス)の情報を正確に保ち、魅力的な写真を投稿し、口コミを集めるといった基本的なMEO対策は、AI検索時代においても変わらず重要です。むしろ、AIもGoogleマップの情報を参照するため、MEO対策はAI検索対策の土台にもなります。

将来的には「引用される」ための対策が必要

将来的には、ChatGPTなどのAI検索で「新宿でおすすめの居酒屋を3つ教えて」と聞いた際、自店舗がその候補に入るかどうかが集客を左右するようになるでしょう。

AIに選ばれるためには、自社サイトの情報をAIが読み取りやすい構造(構造化データなど)にすることや、第三者メディアやSNSで言及される(サイテーションを獲得する)ことが重要になります。これを「LLMO(大規模言語モデル最適化)」と呼び、これからのWebマーケティングの新たなキーワードとなっていくでしょう。

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ChatGPT searchの登場は、情報検索の在り方を大きく変えつつあります。従来のGoogle検索と比較して、対話形式での情報収集、複数情報源の自動統合、広告非表示といった特徴を持ち、特にリサーチ業務や比較検討の場面で効率化の効果を発揮します。

一方で、情報の正確性が保証されないこと、ローカル検索ではまだGoogle検索に及ばないこと、プライバシーへの配慮が必要なことなど、注意すべき点も少なくありません。ChatGPT searchはあくまで情報収集を効率化するツールであり、最終的な判断は人間が責任を持って行う必要があります。

店舗ビジネスにとっては、AI検索の普及を見据えながらも、当面はGoogleマップでの存在感を高めるMEO対策を軸とした集客戦略が有効です。将来的なLLMO対応を視野に入れつつ、まずは現在のGoogle検索・Googleマップでの可視性を最大化することが、堅実なアプローチといえるでしょう。

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「ChatGPTに質問したら、競合他社ばかり紹介された」「Google検索の上部にAIの回答が表示されて、自社サイトがクリックされなくなった」——こうした声が、Web集客に取り組む事業者の間で急速に増えています。

2025年の情報通信白書によると、日本における生成AIの個人利用率は26.7%に達し、前年から約3倍に急増しました。さらにサイバーエージェントの調査では、10代の検索行動においてChatGPTの利用率が42.9%となり、Yahoo! JAPANの31.7%を上回る結果が出ています。検索の主役が「検索エンジン」から「AI」へと移行しつつある今、従来のSEOだけでは集客が難しくなってきているのが実情でしょう。

では、AI検索時代にWebサイトへ訪問者を呼び込むには、どのような文章を書けばよいのでしょうか。本記事では、AIに引用される文章の特徴から、実践的なライティング手法まで、具体例を交えて解説します。

AI検索時代のライティングに求められる変化

AI検索のイメージ

これまでのSEOライティングは、検索エンジンのアルゴリズムに向けて「キーワード」を適切に配置することが重視されてきました。しかし、AI検索(SGEやChatGPTなど)の普及により、求められるスキルは大きく変化しています。

「読ませる文章」から「理解させる文章」へ

従来のWebライティングでは、読者の滞在時間を延ばすために、起承転結を用いたり、情緒的な表現で共感を誘ったりする手法が有効でした。しかし、AIは感情を持たず、情報を効率的に収集・統合することを目的としています。

AI検索時代においては、「情緒」よりも「情報」「長さ」よりも「密度」が重要になります。AIがWebページをクロールした際に、そのページに何が書かれているのか、どんな問いに対する答えなのかを瞬時に理解できるような、明確で構造化された文章が好まれるのです。

AIは「文脈」と「論理」を重視する

大規模言語モデル(LLM)は、単語の羅列ではなく、文脈(コンテキスト)と論理的なつながりを解析して意味を理解します。そのため、キーワードを詰め込んだだけの文章や、論理が飛躍している文章は、AIにとって「質の低い情報源」と判断され、引用の対象から外されてしまうリスクがあります。

「なぜそう言えるのか(理由)」「具体的にはどういうことか(例)」といった論理構成がしっかりしているコンテンツこそが、AIに信頼され、ユーザーへの回答として提示されるのです。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは


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

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

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

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

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

> AIMA5の詳細はこちら

AIに「引用」される文章の3つの条件

ポイントのイメージ

では、具体的にどのような文章がAIに好まれ、引用されやすいのでしょうか。重要な3つの条件を解説します。

1. 結論ファースト(アンサーファースト)の徹底

AI検索を利用するユーザーは、「答え」を求めています。そのため、AIもまた「答え」が明確に書かれているコンテンツを優先的に探します。

記事の冒頭や見出しの直下で、そのトピックに対する結論をズバリと言い切ることが重要です。「〇〇とは〜です」「結論から言うと〜です」といった書き出しは、AIにとって情報を抽出しやすく、引用の可能性を高めます。回りくどい前置きや挨拶は、AI時代にはノイズと見なされる可能性があります。

2. 論理的な構造化と接続詞の活用

文章の構造が整理されていることも重要です。見出し(H2、H3)を使って情報を階層化し、それぞれの段落で一つのトピックを扱うようにしましょう。

また、「したがって」「なぜなら」「例えば」「一方で」といった接続詞を適切に使うことで、文と文の論理的な関係性をAIに明示できます。論理構造が明確な文章は、AIが内容を要約しやすく、誤解なく情報を伝えることができます。

3. 一次情報と具体性の担保

AIはインターネット上の膨大な情報を学習していますが、それらはあくまで「過去のデータ」の集合体です。だからこそ、AIがまだ持っていない「一次情報(オリジナルな情報)」は極めて高い価値を持ちます。

自社独自の調査データ、現場での実体験、お客様の生の声、最新の事例など、他では得られない具体的な情報を盛り込みましょう。抽象的な一般論だけでなく、「例えば〜」と具体例を挙げることで、情報の信頼性と独自性が高まり、AIに選ばれる理由になります。

今日から使えるAIライティング・テクニック

テクニックのイメージ

ここからは、すぐに実践できる具体的なライティングテクニックを紹介します。

PREP法を用いて構成する

PREP法は、ビジネス文書でよく使われる構成ですが、AIライティングにおいても非常に有効です。

  • Point(結論):要点を最初に述べる
  • Reason(理由):なぜそうなのか理由を説明する
  • Example(具体例):具体的な事例や証拠を挙げる
  • Point(結論):最後にもう一度結論をまとめる

この型に沿って書くことで、結論ファーストかつ論理的な文章が自然と出来上がります。

「問い」と「答え」をセットにする

ユーザーが検索しそうな「質問」を見出しにし、その直後に「回答」を配置する構成も効果的です。

例えば、「AI検索対策とは何ですか?」という見出しを立て、その直下の本文で「AI検索対策とは〜〜のことです。」と記述します。これにより、AIはこの部分がユーザーの質問に対する直接的な回答であると認識しやすくなります。FAQ(よくある質問)コンテンツを充実させるのも良い戦略です。

主語と述語を近づける

一文が長く、修飾語が多い文章は、人間にとってもAIにとっても読みづらいものです。主語と述語の距離を近づけ、一文を短くシンプルにすることを心がけましょう。

「〜であり、〜なので、〜ですが、」と長く続けるのではなく、「〜です。なぜなら〜だからです。しかし〜。」と適度な長さで文を切ることで、情報の単位が明確になり、AIによる解析精度が向上します。

やってはいけないNGライティング

注意点

最後に、AI検索対策において避けるべきライティングについても触れておきます。

曖昧な表現や指示代名詞の多用

「それ」「あれ」といった指示代名詞や、「たぶん」「おそらく」といった曖昧な表現を多用すると、AIが正確な意味を汲み取れない可能性があります。特に、Webページの一部だけが切り取られて引用される場合、指示代名詞が何を指しているのか不明確になりがちです。できるだけ具体的な名詞を使い、断定できる事実ははっきりと言い切ることが大切です。

情報の羅列とコピペ

キーワードを意識するあまり、関連性の薄い情報を羅列したり、他サイトの情報をそのままコピー&ペーストしたりするのは厳禁です。AIは文脈の一貫性を評価するため、意味のない羅列は低品質とみなされます。また、オリジナリティのないコンテンツは、そもそもAIが参照する「信頼できる情報源」の候補に入りません。

地域ビジネスのAI検索対応は株式会社トリニアスにご相談ください

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小手先のテクニックに終始するのではなく、「誰かの問いにちゃんと寄り添い、答えているか」を常に問い直すこと。それが、AI検索時代を生き抜くためのライティングの本質といえます。

AI検索への対応は、一朝一夕で成果が出るものではありません。既存コンテンツの見直し、新規コンテンツの企画、技術面での最適化など、取り組むべき施策は多岐にわたります。特に店舗ビジネスの場合、Googleマップでの集客(MEO)とAI検索対応を両立させる戦略が求められるでしょう。

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、歯科・飲食店・美容サロン・不動産など幅広い業種での成功実績があります。

Googleマップ対策で培ったノウハウは、AI検索時代においても強力な武器となります。「AI検索で自社を表示させたい」「何から始めればいいかわからない」という方は、ぜひ一度マケスクにご相談ください。貴社の課題に合わせた最適なプランをご提案いたします。

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ChatGPTやGoogle AI Overviewsの普及により、検索行動は大きく変わりました。2025年現在、米国では検索クエリの約30%でAI Overviewsが表示され、日本でも45%以上のクエリで導入が進んでいます。従来の「青い10本のリンク」から情報を選ぶ時代から、AIが要約した回答を直接受け取る時代へ。この変化は、地域ビジネスにとって無視できない影響をもたらしています。

Pew Research Centerの調査によると、AI Overviewsが表示された検索ではリンクのクリック率が15%から8%に低下し、AI上の引用リンクに限ると、クリック率はわずか1%という結果が報告されました。さらに深刻なのは、AIが回答を完結させてしまう「ゼロクリック検索」の増加です。AIサマリー付き検索の26%が即終了するという数値は、従来の検索終了率16%を大きく上回っています。

では、AIに「選ばれる」コンテンツとはどのようなものなのでしょうか。その鍵を握るのが「独自性」の評価基準です。

AI検索が独自性を重視する背景


AI検索が独自性を重視するようになった背景には、情報の「同質化」という構造的な問題があります。生成AIの普及によって、Webコンテンツの均一化が加速しました。上位ページの構成を参考にした記事、競合をリライトしたコンテンツ、テンプレート化された情報が溢れる中で、AIは「どの情報を引用すべきか」という判断を迫られています。

ChatGPTをはじめとする生成AIは、回答を生成する際に複数の情報源を参照し、信頼性と独自性の両面から評価を行います。既存の情報の寄せ集めに過ぎないコンテンツは、たとえ検索順位が高くても、AIの引用候補から外れる可能性があるのです。

検索順位とAI引用は異なる評価軸で動く

BringFlower社の調査によると、2025年7月時点でAI Overviewsの引用率は検索順位3位以内で55.6%、10位以内で77.1%という結果が示されています。一見すると従来のSEOが有効に見えますが、興味深いのは「通常の検索結果にはランクインしていないにもかかわらずAI Overviewsに引用されるページ」の存在です。

Keywordmap社の調査では、ドメインパワーが比較的低いサイトでも、独自性の高い情報を持つページがAI Overviewsに引用されるケースが確認されました。つまり、従来の検索順位とAI引用は、部分的に異なる評価軸で動いていると考えられます。

独自性とは何か | AIが評価する3つの要素


独自性という言葉は曖昧に使われがちですが、AIが評価する独自性は明確な要素で構成されています。Googleの検索品質評価ガイドラインと生成AIの動作原理を踏まえると、独自性は次の3つの要素に分解できます。

一次情報の存在

一次情報とは、コンテンツ作成者自身が直接体験・調査・実験して得たオリジナルの情報を指します。他サイトからの引用や二次情報の編集ではなく、自ら生み出した情報こそが独自性の核となります。

具体的には、自社で実施したアンケート調査の結果、顧客へのインタビュー内容、独自の検証データ、現場での実体験に基づく知見などが該当します。これらの情報は、他のサイトでは得られないという意味で希少価値を持ち、AIにとっても「引用する価値がある」と判断される根拠となります。

実体験に基づく洞察

Googleは2022年12月にE-A-T(専門性・権威性・信頼性)に「Experience(経験)」を追加し、E-E-A-Tへと評価基準を拡張しました。この変更は、AIが生成するコンテンツとの差別化において「実体験」が決定的に重要であることを示しています。

Google検索セントラルブログでは、次のような説明がなされています。

“実際に製品を使用している、実際にその場所を訪問している、誰かが経験したことを伝えているなど、コンテンツにある程度の経験が織り込まれているかどうかも評価されます”

引用元: Google検索 セントラルブログ

商品レビューを例にとると、スペックを並べただけの記事よりも、実際に使用した感想や予期せぬ使い勝手、購入前に知りたかった情報などを含む記事のほうが、ユーザーにとっても、AIにとっても価値が高いと評価されます。

文脈依存の専門的解釈

同じ事実でも、どの文脈で、どのような解釈を加えるかによって価値が変わります。たとえば「AI Overviewsの表示率が30%に達した」という事実は公開情報ですが、その事実が地域の飲食店にとって何を意味するのか、不動産業界にどのような影響を与えるのかという解釈は、業界経験を持つ人にしか提供できません。

この「専門家ならではの解釈」こそが、生成AIには再現できない独自性の源泉です。AIは既存情報を組み合わせることは得意ですが、特定の業界における暗黙知や経験則に基づく判断は、人間の専門家が持つ優位性として残り続けます。

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。

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独自性を高める具体的なコンテンツ作成法

ポイント

では、どのようにしてコンテンツに独自性を盛り込めばよいのでしょうか。明日から実践できる具体的な手法を紹介します。

「自社でしか語れない」事例・インタビュー

最も強力な独自コンテンツは、顧客事例や社内インタビューです。「A社がどのような課題を抱え、当社のサービスでどう解決したか」というストーリーは、絶対に他社にはコピーできません。

インタビュー記事を作成する際は、結果だけでなく「プロセスにおける苦労」や「現場のリアルな声」を含めることが重要です。AIはこうした具体的なエピソードを「人間味のある信頼できる情報」として認識する傾向があります。

独自データの公開と分析

自社で蓄積したデータを集計し、傾向を分析して公開することも有効です。例えば、飲食店なら「今年の夏に最も売れたメニューランキング」、不動産会社なら「エリア別・成約物件の平均家賃推移」といったデータは、AIにとっても引用価値の高い一次情報となります。

データを公開する際は、単なる数値の羅列だけでなく、なぜそうなったのかという考察を加えることで、情報の付加価値をさらに高められます。

地域・ニッチ領域への特化

大手メディアがカバーしないような、地域特有の情報やニッチな専門領域に特化することも戦略の一つです。「○○駅周辺のコインパーキング徹底比較」「△△業界特有の商習慣解説」といったコンテンツは、検索ボリュームこそ少ないものの、特定のニーズを持つユーザーやAIにとって唯一無二の情報源となり得ます。

AI検索時代に避けるべき「独自性のない」コンテンツ

独自性を高める一方で、避けるべきコンテンツの特徴も理解しておく必要があります。AIに見向きもされない、あるいは低評価を受けるコンテンツとはどのようなものでしょうか。

競合サイトのリライト記事

検索上位のサイトを参考に、表現を少し変えただけの「リライト記事」は、AI検索時代において最も価値が低いとされます。AIは元の情報源を知っているため、単なる焼き直し記事をわざわざ引用する理由がないからです。

AIが生成しただけの一般的すぎる情報

皮肉なことに、AIを使って生成しただけの記事も独自性が低いと判断されます。AIは学習データの平均値を出力するため、そのままでは「どこにでもある情報」になりがちです。AIを執筆支援に使うことは問題ありませんが、必ず人間の経験や独自の視点を加筆し、オリジナリティを担保することが不可欠です。

データに基づく検証と改善

注意点

どのコンテンツがAI検索で引用されているかを把握するには、アクセスログの分析が有効です。ChatGPTやPerplexityなどからの流入を計測し、引用されているページの特徴を分析することで、今後のコンテンツ戦略に活かすことができます。

Google Search Consoleでは、現時点ではAI Overviewsからの流入を個別に計測する機能は提供されていませんが、サーバーログの分析やリファラー情報の確認により、間接的な把握は可能です。

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AI検索の普及は、地域ビジネスにとって新たな集客チャネルであると同時に、従来のMEO対策の重要性をさらに高めています。Googleビジネスプロフィールの最適化、口コミの充実、自社サイトのコンテンツ強化といった施策は、AIに「選ばれる」ための土台となります。

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を支援してきました。AI検索時代に対応した独自の集客ノウハウで、貴社のビジネスを強力にサポートいたします。

「自社の独自性をどう表現すればいいかわからない」「AI検索からの流入を増やしたい」といったお悩みをお持ちの方は、ぜひ一度マケスクにご相談ください。

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「AI検索に自社のコンテンツが表示されない」「長文と短文、どちらがAIに評価されるのか分からない」。ChatGPTやGoogle AI Overviewsの普及により、多くのWeb担当者がこうした悩みを抱えています。

結論から言えば、AI検索において長文コンテンツは明確な優位性を持っています。ただし、単に文字数を増やせばよいわけではありません。noteとヴァリューズの共同調査によると、生成AI経由で流入が増加した記事の平均文字数は約6,000字であり、専門性に基づいた深掘り記事がAIの情報源として引用されやすい傾向が明らかになっています。

本記事では、AI検索と長文コンテンツの関係性を掘り下げ、なぜ長文が有利なのか、そしてどのような記事がAIに引用されやすいのかを、最新のデータと実践的な視点から解説します。

AI検索の現状と長文コンテンツの重要性


2025年に入り、AI検索は急速に普及しています。Googleが発表したデータによれば、AI Overviewsの月間ユーザー数は15億人を突破しました。世界人口の約18%、インターネットユーザー全体の約27%がAI検索を利用している計算になります。

日本国内においても状況は大きく変化しました。Ahrefsの調査では、2025年3月以降AI Overviewsの表示回数が急増しており、リテラの計測データによると2025年11月時点で日本国内のAI Overviews表示率は全体で48.1%に達しています。つまり、約半数の検索クエリでAIによる概要が表示されているのです。

ゼロクリック時代の到来

ヴァリューズのWeb行動ログ分析ツール「Dockpit」による調査は、検索行動の変化を如実に示しています。2025年9月時点で、Google上の検索セッション数約61.8億回に対し、サイトへの流入セッション数は36.5% (約22.6億回)に留まりました。残りの63.5%がいわゆる「ゼロクリック」、つまりサイトに訪れることなく検索が完結しているのです。

この現象はGoogleのAI OverviewsやAIモードの機能によって加速しています。Ahrefsの別の調査でも、AI Overviewsはクリックを34.5%減少させているという結果が出ており、従来型のSEOだけでは集客が難しくなりつつある現実が浮かび上がっています。

長文コンテンツがAI検索で評価される背景

では、このような環境下でなぜ長文コンテンツが有利なのでしょうか。その理由は、AIの情報処理メカニズムと深く関係しています。

AIは回答を生成する際、Web上の複数の情報源を参照します。ChatGPT、Google AI Overview、 Perplexity、Microsoft Copilotなど、各AI検索サービスはそれぞれ異なる情報源を優先する傾向がありますが、共通しているのは情報密度が高く、トピックを網羅的にカバーしているコンテンツが優先的に引用されるという点です。

短い記事では限られた情報しか提供できませんが、長文記事であれば一つのテーマについて多角的な視点や具体的な事例、実践的なノウハウまで盛り込むことが可能になります。AIは複数の質問に対する回答を一つのコンテンツから取得できる場合、そのコンテンツを信頼性の高い情報源として優先的に参照する傾向にあるのです。

Ahrefsの2025年10月の調査では、主要AI検索エンジン4社 (ChatGPT、AIモード、Microsoft Copilot Perplexity)が回答生成時に引用している情報源を分析しています。その結果、各社の情報源の傾向には明確な違いがあることが判明しました。ChatGPTは海外コミュニティRedditを最重視し (228,388回引用で圧倒的1位)、GoogleのAIモードはYouTubeを重視するなど、サービスごとに特性が異なります。しかし、いずれのサービスにおいても、専門性が高く情報量の豊富なコンテンツが選ばれやすいという点は共通しています。

noteとヴァリューズの共同調査が明らかにした興味深いデータがあります。AI流入が上位の記事では、目次利用率が48%、見出し利用率が89%と、同時期に投稿された記事全体と比較して明らかに高い水準を示していました。AIにとって「理解しやすい文書構造」を持つことが、引用されるための重要な条件の一つなのです。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは


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

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

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

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

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

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AI検索で長文が有利になる3つの理由


長文コンテンツがAI検索で優位に立つ理由は、単なる文字数の問題ではありません。以下の3つの観点から、その本質的な理由を解説します。

理由1:トピックカバレッジの充実

AIが回答を生成する際、「query fun-out」と呼ばれる仕組みを用いていることがGoogleの公式ドキュメントで明かされています。関連する複数の検索を同時に実行し、それをまとめる形で回答を生成するというメカニズムです。

この仕組みにおいて重要なのは、メインのクエリだけでなく、関連するサブトピックについても情報を網羅しているコンテンツが評価されやすい点です。長文コンテンツは必然的に複数のサブトピックを扱うことになるため、AIが「この一つのページから複数の関連情報を取得できる」と判断しやすくなります。

キーワードマップの調査によれば、「他の人はこちらも検索 (PASF)」で上位を獲得しているページのAI Overviews表示率は4.5%であるのに対し、下位のページは2.3%に留まっています。サブトピックでも評価されているページは、メインクエリのAI Overviewsでも引用されやすいという傾向が見て取れるでしょう。

理由2:E-E-A-Tの証明がしやすい

Googleが重視するE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)は、AI検索においても重要な評価基準として機能しています。SEOタイムズの分析によると、E-E-A-Tの4つの要素はAIがコンテンツの信頼性を評価する際の重要な指標として作用しており、これらを満たすコンテンツが引用されやすい傾向にあります。

長文コンテンツでは、執筆者の経験に基づいた具体的なエピソード、専門的な知見の深掘り、データや出典の明示といったE-E-A-Tを示す要素を十分に盛り込むことができます。500文字程度の短い記事では、専門性や経験を証明する余地がほとんどありません。

「経験(Experience)」について言えば、実際にその業務やサービスを体験した人でなければ書けない具体的なエピソードや、現場ならではの気づきを記述することで、AIはその情報の実用性を高く評価します。例えば「○○を3年間実践してきた結果、△△という問題に直面し、□□という方法で解決した」といった記述は、短文では実現しにくい情報の深みを生み出します。

実際、PLAN-Bの調査レポートでは、Ahrefsのデータを引用して「100万件のAI Overviewsのうち、引用されたサイトの76.1%はGoogle検索で上位10位以内にランクインしているサイトだった」と報告しています。従来のSEOで評価されるE-E-A-Tの高いコンテンツが、そのままAI検索でも評価されているのです。この事実は、AI検索対策のために全く新しいアプローチを構築する必要はなく、従来のSEOで積み上げてきた資産が引き続き有効であることを示しています。

理由3:「要約の先にある価値」の提供

AI検索の本質的な特徴は、情報を要約して提示することにあります。しかし、ユーザーが本当に求めているのは要約だけではありません。noteとヴァリューズの共同調査は、この点について重要な示唆を与えています。

調査によれば、noteは検索流入から期待される生成AI流入量の約4倍という結果を示しました。他のサイトに比べて「AIに引用されやすく、さらにユーザーが訪問しやすい」という二段階の優位性を持っているのです。その理由として挙げられているのが、書き手の経験や専門性に基づいた深掘り記事の存在でした。

表面的な情報では得られない具体的な事例や実践的な知見が含まれているコンテンツは、AIの要約だけでは伝わりきらない価値を持っています。ユーザーは「より深い内容を知りたい」という動機でサイトを訪問するため、長文でありながら訪問率が高いという現象が生まれるのでしょう。

AIに引用されやすいコンテンツの具体的な特徴

ポイント

長文であることの優位性を理解した上で、次に重要なのは「どのような長文コンテンツがAIに引用されやすいか」という点です。最新の調査データと実践知見から、具体的な特徴を掘り下げていきます。

文書構造の最適化

AIは文章の文脈を理解する能力を持っていますが、構造化された情報があることで情報の意味や関係性をより正確に把握できます。SEO研究チャンネルの調査では、AI Overviewに採用されたURLの60.9%が自然検索で20位以内にランクインしていた一方、約40%は20位圏外からも引用されていたと報告されています。

上位表示されていなくても引用される可能性があるということは、コンテンツの構造や質がドメインパワー以上に重視されている証拠です。具体的には以下のような構造が効果的とされています。

見出しの適切な配置においては、H2・H3タグで情報の流れを明確に示し、AIが各セクションの内容を理解しやすくすることが重要になります。また、要点の整理という観点では、箇条書きや表を活用して複雑な情報を視覚的に整理することで、AIが引用しやすい形式を提供できます。さらに、結論ファースト型の構成を採用し、各セクションの冒頭で結論や要点を提示することで、AIが情報を抽出しやすくなります。

一次情報と独自性の確保

ヴァリューズの調査で明らかになった重要な知見があります。生成AI経由で流入されやすいカテゴリには、「一次情報」「専門性」「独自性」という共通点があったのです。

興味深いのは、ウィキペディアとnoteの違いです。ウィキペディアは豊富な情報源ではあるものの、ほとんどが「二次情報」であり、そこにしかない情報ではありません。そのため「要約のみで満足しやすい=生成AI経由での流入が少ない」という結果になっています。一方、noteは専門家を含むクリエイターの一次情報が集まっているため、AIに引用されやすく、かつサイト訪問も発生しやすいのです。

この違いを企業のコンテンツマーケティングに当てはめると、重要な示唆が見えてきます。競合他社のコンテンツを参考にしながら情報をまとめ直しただけの記事は、AIにとって引用する価値が低くなります。なぜなら、そうした二次情報はすでに元の情報源から取得可能だからです。

逆に、自社でしか持っていないデータ、自社の顧客事例、業界での実務経験に基づく知見、専門家としての独自の見解などは、この情報源でなければ得られないという価値があります。こうした一次情報こそが、AI検索において重要な差別化要因となっています。

具体例を挙げると、「SEOの基本」という一般的なテーマよりも、「自社で実施したSEO施策の結果と学び」「特定業界におけるSEOの特殊な課題と解決策」 「10年間のSEOコンサルティング経験から見えてきた傾向」といった、独自の視点や実体験に基づくコンテンツの方がAIに引用されやすくなるでしょう。

情報の新鮮さと更新頻度

AI検索では最新性と正確性を重視した情報選択が行われます。SEOタイムズの分析によれば、情報が古く最新の情報と異なる可能性があるコンテンツは、AIが回答の根拠として採用することを避ける傾向にあるとのことです。

特に変化の激しい分野、例えばIT・テクノロジー、法規制、市場動向などに関するコンテンツでは、定期的な情報更新が不可欠になります。長文コンテンツの場合、部分的な更新で最新情報を反映させやすいというメリットもあります。

構造化データの実装

構造化データ (Schema.org)のマークアップは、AI検索時代においても引き続き重要です。Googleは2025年の公式イベントでも「AI時代においても対応する構造化データは継続して実装すべき」とアドバイスしています。

構造化データは検索アルゴリズムにコンテンツの意味を伝えやすくし、結果としてAI Overviewsが情報を素早く正確に解析するのを助けます。特に効果的とされているのは、FAQ(よくある質問)で質問と回答のペアを明確に識別させるもの、HowTo(手順説明)で手順を正確に理解させるもの、Article(記事情報)でタイトル、著者、公開日などのメタ情報を提供するものです。

アトミック化という概念も注目されています。AIが特定の質問に対する答えとして引用しやすいように、コンテンツを自己完結した小さな論理単位(部品)に分割・構成する手法です。長文コンテンツ内に、個別の質問に対応するセクションを設けることで、引用されやすさを高められます。

まとめ

AI検索の普及により、Web集客の常識は大きく変わりつつあります。従来のSEOに加え、AI検索対策(LLMO/AIO)を並行して進めることが、今後の集客成功の鍵となるでしょう。

特に地域ビジネスを展開する事業者にとっては、MEO(Googleマップ最適化)とAI検索対策の両立が重要になります。ローカル検索での可視性を確保しながら、専門性の高いコンテンツでAI検索からの流入も獲得する。この二層戦略を実践することで、ゼロクリック時代においても安定した集客を実現できます。

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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社以上の地域ビジネスを支援してきました。上位表示達成率96.2%という実績は、地域検索における豊富なノウハウの証です。

MEOで培った「地域ビジネスをWeb上で可視化する」ノウハウは、AI検索時代においても大きな強みとなります。Googleビジネスプロフィールの最適化からコンテンツマーケティング、口コミ対策まで、一貫した導線設計でお客様の集客を総合的にサポートいたします。

「AI検索対策をどこから始めればよいか分からない」 「長文コンテンツの作成リソースがない」「MEOとAI検索対策をどう組み合わせればよいか知りたい」といったお悩みをお持ちの方は、ぜひ一度マケスクにご相談ください。貴社の課題に合わせた最適なプランをご提案いたします。

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「最近、Google検索の結果がAIに変わった」 「ChatGPTで調べ物をする人が増えている」 ―――こうした変化を肌で感じている店舗オーナーやWeb担当者は少なくないでしょう。

2025年現在、日本の生成AI利用率は個人で26.7%に達し、特に10代ではChatGPTの利用率が42.9%とYahoo! JAPANを上回るまでに成長しました(サイバーエージェント GEOラボ調査)。検索行動そのものが「調べごと」から「相談ごと」へと変質しつつあるのです。

この記事では、AIが情報を引用する仕組みを紐解きながら、地域ビジネスがこの変化をどう活かすべきかを具体的に解説します。従来のMEO対策で培ってきた「正確な情報を構造化して発信する」という考え方が、実はAI時代においても有効な武器になることをお伝えしていきましょう。

AI検索とは何か――従来の検索エンジンとの決定的な違い


AI検索を理解するためには、まず従来の検索エンジンとの違いを明確にする必要があります。Google検索やYahoo!検索は、ユーザーの入力したキーワードに関連するWebページのリストを返すサービスでした。ユーザーは表示されたリンクをクリックし、各サイトを訪問して情報を得るという流れが一般的だったのです。

一方、AI検索では複数の情報源から抽出した内容をAIが統合し、一つの回答として提示します。ChatGPTやPerplexity、GoogleのAI Overviews (AIによる概要)がこれに該当し、ユーザーはWebサイトを訪問しなくても答えを得られるようになりました。

GoogleのAI Overviewsはどう機能しているのか

2024年5月に米国で正式リリースされ、同年8月には日本でも本格展開が始まったAI Overviews。現在は100カ国以上で利用可能となり、多くの検索クエリで要約が表示されるようになっています。

AI Overviewsは、GoogleのGeminiという生成AIモデルをベースに動作しています。検索クエリを受け取ると、インデックスされたWebページやFAQ、動画コンテンツなどの情報を横断的に参照し、最も役立つ要約を判断して出力を生成する仕組みになっているのです。

ただし、すべての検索でAI Overviewsが表示されるわけではありません。主に以下のようなクエリで表示される傾向があります。

▼AI Overviewsが表示されやすいクエリの特徴

  • 「○○とは」といった定義を問う質問 (What系)
  • 「○○やり方」のような手順や方法を知りたい質問 (How-to系)
  • 「○○比較」など複数のものを比較したい質問
  • 複数の条件を含む複雑な質問

興味深いのは、「近くのカフェ」 「○○予約」といったGoクエリやDoクエリ、つまり購買や行動に直結するキーワードではAI Overviewsが表示されにくい傾向にある点です。地域ビジネスにとって、この違いを理解しておくことは対策を考えるうえで重要な視点となります。

ChatGPTやPerplexityはどう情報を収集しているのか

GoogleのAI Overviews以外にも、ChatGPTやPerplexity AI、Genspark、Felo AIなど、多様なAI検索サービスが普及しています。これらのサービスは、ユーザーの質問を解釈し、検索クエリを自動生成して情報を収集し、複数の情報源を統合して回答を生成するという流れで動作しています。

特にPerplexityの場合、Webサイトのどの部分を重点的に読んでいるかという調査結果も報告されています。記事の冒頭部分や見出し直下の説明文、構造化されたリスト形式の情報が優先的に参照される傾向があるようです。

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

なぜ今、AI検索対策が注目されているのか


AI検索対策が急速に注目を集めている背景には、具体的な数字の裏付けがあります。博報堂メディア環境研究所の2025年1月~2月の調査によると、AI検索の利用率は26.7%に達しており、生成AIの一般的な利用率調査での1割程度という数値と比べて高い結果となりました (メディア環境研究所)。

さらにICT総研の予測では、日本国内の生成AIサービス利用者数は2024年末の1,924万人から、2027年末には3,760万人に達すると見込まれています。この成長速度は無視できるものではありません。

ゼロクリック検索の増加という現実

AI Overviewsの普及に伴い、「ゼロクリック検索」――つまり検索結果画面だけで情報収集が完結し、Webサイトに流入しない検索――が増加しています。Similarwebのデータによると、AI Overviewsが表示される検索においてゼロクリック率が69%に達したという報告もあります(アール株式会社)。

実際に、Bloombergの2025年4月の報道では、DIYホームプロジェクトサイト「Charleston Crafted」がAI Overviews導入後わずか1ヶ月でサイト訪問者の約70%を失い、広告収入も1年間で65%減少したと伝えられました。

ただし、この数字を悲観的に捉えすぎる必要はありません。重要なのは、AI検索から「引用される側」になれるかどうかです。AIに引用されることで、その情報源としてサイトへの流入経路が新たに生まれるからです。

一方で慌てすぎる必要もない

SEO専門家の辻正浩氏は、AI検索対応を急ぐ必要がない理由として4つのポイントを挙げています。現段階での影響の小ささ、AIの進化の激しさによる先行者利益の小ささ、AI検索対応とSEOがほぼ同じである点、そしてGoogleが従来のSEO対策を継続する価値を約束している点です(ミエルカAI×SEO)。

つまり、従来のSEO対策やMEO対策で培ってきた「質の高いコンテンツを構造化して発信する」というアプローチは、AI時代においても変わらず有効なのです。むしろ、その基盤があるからこそAI検索対策が効果を発揮するといえるでしょう。

AIはどのような情報を引用するのか――評価基準を読み解く

AIに引用されるためには、AIがどのような基準で情報を選んでいるかを理解する必要があります。ここではGoogleのAI Overviewsを中心に、その評価基準を紐解いていきます。

E-E-A-Tの重要性は変わらない

GoogleのAI Overviewsにおいて、従来のSEOで重視されてきたE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)は依然として重要な評価軸となっています。AIが情報を引用する際も、信頼できる情報源かどうかを判断する材料としてE-E-A-Tが機能しているのです。

具体的には、以下のような要素がAIによる引用可能性を高めると考えられています。

Experience (経験): 実際のサービス提供経験や顧客対応の実績に基づいた情報。「当店では年間500件以上の○○を行っています」といった具体的な数字を伴う記述が該当します。

Expertise (専門性): 業界特有の知識や技術的な解説。資格や認定、専門分野での活動実績などが裏付けとなります。

Authoritativeness (権威性): 他サイトからの被リンクや言及、メディア掲載実績など。第三者からの評価が信頼性を補強します。

Trustworthiness(信頼性): 正確な情報、最新の更新日、運営者情報の明示、SSL対応などの基本的な信頼性要素です。

「引用しやすさ」という新しい視点

E-E-A-Tに加えて、AI時代に新たに重要性を増しているのが「Citation-Fit」――つまりAIにとっての引用しやすさです。AIは人間のように文脈を読み解く力には限界があるため、構造化された情報、明確な見出し、簡潔な回答形式のコンテンツを優先的に引用する傾向があります。

実際に、2025年11月の日本経済新聞の報道では、noteがAI検索で存在感を示しており、「体験」に基づく投稿がAI検索エンジンの引用元として選ばれやすくなっていると報じられました。一次情報としての体験談や、実践に基づく具体的なノウハウがAIに評価されている証拠といえるでしょう。

Ahrefsの調査が示す具体的な傾向

SEOツール大手のAhrefsが30万個以上のキーワードを分析した結果によると、AI Overviewsが表示されるとトップページへのCTR(クリック率)が平均34.5%減少する相関が見られたとされています。

一方で、AI Overviewsに引用されるためのDR(ドメインレーティング: 被リンク状況の指標)は、従来の検索結果1ページ目を獲得するために必要とされるDRよりも低い傾向にあるという調査結果も報告されています (Keywordmapアカデミー)。これは、大手サイトだけでなく中小規模のサイトにもAI引用のチャンスがあることを示唆しています。

地域ビジネスがAI検索時代に取るべき具体的な対策


ここからは、店舗ビジネスや地域密着型サービスを展開する事業者が、AI検索時代にどのような対策を取るべきかを具体的に解説していきます。

対策1:自社Webサイトの構造化を徹底する

AIが情報を引用しやすくするためには、Webサイトのコンテンツを構造化することが不可欠です。具体的には以下のポイントを意識してください。

見出しの階層構造を明確に: H1、H2、H3タグを適切に使い分け、情報の親子関係を明示します。「○○とは」 「○○のメリット」 「○○の手順」といった明確な見出しがAIの理解を助けます。

質問と回答の形式を意識する: 「よくある質問」ページの設置はもちろん、各コンテンツ内でも「なぜ○○なのか?」という疑問に対して明確に答える構成が効果的です。

冒頭で結論を示す: 各セクションの冒頭で要点を述べ、その後に詳細な説明を加える構成にすることで、AIが情報を抽出しやすくなります。

対策2:一次情報を積極的に発信する

AIが引用する情報の価値は、その独自性によって大きく左右されます。他サイトの情報を焼き直しただけのコンテンツではなく、自社でしか発信できない一次情報を積極的に公開しましょう。

店舗ビジネスであれば、日々の業務で得られる気づきや、お客様からよく受ける質問への回答、施術やサービスのビフォーアフター事例 (許可を得たもの)、地域特有の事情を踏まえたアドバイスなど、現場にいるからこそ分かる情報は数多くあるはずです。

こうした一次情報は、E-E-A-Tの「経験」と「専門性」を同時に満たすことができ、AIからの引用可能性を高める効果があります。

対策3: Googleビジネスプロフィールの最適化を継続する

「近くの○○」 「○○ おすすめ」といったローカル検索において、AI Overviewsは表示されにくい傾向にあると先述しました。これは、地域ビジネスにとってGoogleビジネスプロフィール(旧Googleマイビジネス)の重要性が依然として高いことを意味しています。

AI時代においても、Googleマップ検索やローカルパック表示は従来どおり機能しています。むしろ、AI Overviewsが情報収集クエリを吸収している分、行動につながるローカル検索の価値は相対的に高まっているともいえるでしょう。

トリニアスが2017年から支援してきた5,000社以上のMEO対策実績から言えることは、ビジネス情報の正確性、カテゴリ設定の適切さ、写真の充実、口コミへの丁寧な返信といった基本施策の積み重ねが、AI時代においても変わらず効果を発揮するという点です。

対策4:構造化データ(スキーママークアップ)を実装する

AIが情報を正確に理解するためには、構造化データの実装が効果的です。特にLocal Business、FAQPage、How To、Articleといったスキーマタイプは、地域ビジネスのWebサイトにおいて優先的に実装を検討すべきでしょう。

構造化データを実装することで、AIはページの内容をより正確に把握でき、適切なクエリに対して引用される可能性が高まります。Googleの公式ドキュメントでも、構造化データはAI Overviewsへの表示に寄与する要素として言及されています。

対策5:複合的な質問に答えられるコンテンツを用意する

AI検索の特徴の一つは、複数の条件を含む複雑な質問にも対応できる点です。「雨の日でも楽しめる都内の子ども向け施設は?」のような複合的なクエリに対して、AIは各要素を理解して適切な回答を生成します。

地域ビジネスのWebサイトでも、「○○地域で○○の条件を満たす○○」といった複合的なニーズに応えるコンテンツを用意しておくことで、AI検索からの流入機会を増やすことができます。

現状把握から始める――自社のAI検索対応状況を確認する方法

具体的な対策を始める前に、まずは自社の現状を把握することが重要です。以下の手順で確認を進めてみてください。

ステップ1: AI Overviewsでの引用状況を確認する

自社のサービス名や主要なキーワードでGoogle検索を行い、AI Overviewsが表示されるかどうか、表示される場合に自社や競合がどのように引用されているかを確認しましょう。シークレットモードでの検索を推奨します。

また、Google Search Consoleでは、AI Overviewsに表示された際のパフォーマンス(クリック数や表示回数)を従来のオーガニック検索と分けて計測できるようになっています。定期的にデータを確認し、変化を追跡することが対策の第一歩となります。

ステップ2: ChatGPTや Perplexityでの言及状況を確認する

Google以外のAI検索サービスでも、自社がどのように言及されているかを確認しておきましょう。ChatGPTやPerplexityに自社サービスに関連する質問を投げかけ、回答内容と引用されている情報源を確認します。

競合他社と比較して、自社の言及頻度や言及内容にどのような差があるかを把握することで、対策の優先順位が見えてきます。

ステップ3: 既存コンテンツの構造化状況を点検する

自社Webサイトの主要ページについて、見出し構造は適切か、質問に対する明確な回答形式になっているか、一次情報を含んでいるか、構造化データは実装されているか――といった観点で点検を行います。

この点検作業を通じて、改善が必要なポイントが具体的に見えてくるはずです。

AI検索対策とMEO対策は相互補完の関係にある

ここまでAI検索対策について解説してきましたが、強調しておきたいのは、AI検索対策とMEO対策は対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあるという点です。

MEO対策で重視してきた「正確な情報発信」「構造化されたビジネス情報」 「信頼性の構築」といった要素は、そのままAI検索対策にも通じています。Googleビジネスプロフィールを最適化し、Webサイトのコンテンツを充実させ、口コミ対策を行うといった従来の取り組みは、AI時代においても引き続き効果を発揮するのです。

むしろ、AI検索が情報収集型のクエリを吸収することで、行動意図の明確なローカル検索――――つまり「今すぐ行きたい」「今すぐ予約したい」という検索―――の重要性は相対的に高まっています。この領域においてはMEO対策の効果が最も発揮される場所であり、地域ビジネスにとって追い風となる側面もあるのです。

2025年以降を見据えた情報発信戦略の考え方

びっくりマーク

最後に、中長期的な視点からAI時代の情報発信戦略について考えてみましょう。

「検索離れ」ではなく「検索方法の変化」と捉える

「検索エンジン離れ」という表現がメディアで取り上げられることがありますが、博報堂メディア環境研究所の調査では検索を「よく利用する」「ときどき利用する」と回答した人の割合は95.6%に達しています。人々は検索をやめたのではなく、検索の方法を変えつつあるのです。

簡単な疑問はAIで即座に解決し、深い悩みや具体的な行動につながる情報はWebサイトでじっくり調べる――こうした使い分けが進んでいます。地域ビジネスが狙うべきは、まさにこの「深い悩み」や「具体的な行動」につながる領域なのです。

独自のWebサイトを持つ価値が高まっている

SNSだけで情報発信を完結させている店舗も少なくありませんが、AI検索時代において独自のWebサイトを持つ価値は高まっています。SNSの投稿はAI検索エンジンにインデックスされにくく、情報が断片化しやすいという特性があるためです。

一方、構造化されたWebサイトはAIの「参照元(ソース)」として機能し、引用されることで新たな流入経路が生まれます。SNSでの発信とWebサイトでの体系的な情報発信を組み合わせることで、AI時代の情報発信を強化できるでしょう。

「体験」を言語化する習慣をつける

AIが最も引用しにくいのは、体験に基づく一次情報です。日々の業務で得られる気づき、お客様とのやり取りから生まれた知見、地域特有の事情を踏まえたノウハウ――これらは現場にいる事業者だからこそ発信できる情報です。

こうした「体験」を意識的に言語化し、Webサイトやブログで発信していく習慣をつけることが、AI時代における差別化の鍵となります。

AI時代の集客戦略を専門家と一緒に考えてみませんか

PCと女性の手

AI検索の普及により、Webマーケティングの環境は確実に変化しています。しかし、慌てて対策に走る必要はありません。従来のMEO対策やSEO対策で培ってきた基盤―――正確な情報を構造化して発信し、信頼性を高めていくという考え方――は、AI時代においても変わらず有効です。

大切なのは、こうした変化を正しく理解し、自社の状況に合わせて優先順位をつけて対応していくこと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5,000社以上の地域ビジネスの集客支援を行ってきた実績があります。MEO対策で培った「地域ビジネスの情報発信を最適化する」ノウハウは、AI検索時代においても活かすことができます。

「自社のAI検索対応状況を確認したい」 「MEO対策とAI検索対策を組み合わせた戦略を立てたい」 「Webサイトの構造化について相談したい」――そうしたお悩みをお持ちでしたら、ぜひお気軽にご相談ください。貴社のビジネス状況に合わせた具体的なアドバイスをご提供いたします。

▼この記事のPOINT

  • 日本のAI検索利用率は26.7%に到達し、10代ではChatGPTがYahoo!を上回る
  • AI Overviewsは情報収集型クエリで表示されやすく、ローカル検索では表示されにくい傾向
  • E-E-A-Tと「引用しやすさ(構造化)」がAI時代の情報発信で重要
  • MEO対策で培った基盤はAI検索対策においても有効
  • 一次情報の発信と構造化データの実装が差別化の鍵
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「AI検索で上位に表示されたいが、何を基準に評価されているのかわからない」 「専門性をアピールしたいけれど、具体的にどうすればいいのか見当がつかない」――こうした悩みを抱えるWeb担当者や店舗オーナーは少なくありません。

2024年8月に日本でもリリースされたGoogle AI Overviewをはじめ、ChatGPTやGeminiなどの生成AIを使った検索行動が急速に広がっています。メディア環境研究所が2025年2月に実施した調査によると、AI検索の利用率は26.7%に達し、もはや一部のテクノロジー愛好家だけのものではなくなりました。

AI検索の時代において、自社サイトが引用され、ユーザーの目に触れるためには「専門性」の評価が鍵を握っています。本記事では、AI検索における専門性評価の仕組みから、Googleが重視するE-E-A-Tの考え方、そして店舗ビジネスがすぐに取り組める具体的な施策まで、体系的に解説していきます。

AI検索と従来の検索エンジンの決定的な違い


AI検索と従来のGoogle検索では、情報の提示方法が根本的に異なります。従来の検索エンジンは「10本の青いリンク」を並べ、ユーザー自身が各サイトを訪問して情報を取捨選択する仕組みでした。一方、AI検索はユーザーの質問に対して一つの回答を生成し、その回答の情報源としてWebサイトを引用します。

サイバーエージェントのGEOラボが2025年5月に実施した調査では、10代の検索行動においてChatGPTの利用率が42.9%に達し、Yahoo! JAPAN (31.7%)を上回る結果となりました。若年層を中心に「まずAIに聞く」という行動パターンが定着しつつあるのです。

AIが情報を選ぶ基準とは

生成AIは回答を作成する際、Web上から収集した情報を基に文章を構成します。このとき、どの情報源を採用するかの判断において重要視されるのが「信頼性」と「専門性」です。ICT総研の調査では、生成AI利用者の52.8%が「検索機能」として生成AIを活用していると回答しており、情報収集ツールとしての役割が急速に拡大しています。

ただし、アウンコンサルティングが2025年3月に実施した4カ国調査によれば、日本はAI生成回答への信頼度が調査対象国の中で最も低いという結果も出ています。つまり、日本のユーザーはAIの回答を鵜呑みにせず、情報源の確認を行う傾向が強いといえるでしょう。だからこそ、AIに引用される情報源としての「専門性」を高めることが、結果的にユーザーからの信頼獲得にもつながるのです。

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。

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専門性評価を理解するためのE-E-A-Tの基礎知識

ポイント

AI検索時代の専門性評価を語るうえで欠かせないのが、Googleの品質評価ガイドラインで示されているE-E-A-T (イーイーエーティー)という概念です。E-E-A-Tは以下4つの要素の頭文字を取ったもので、Webコンテンツの品質を判断する際の重要な指標となっています。

Experience (経験)の意味するところ

2022年12月にGoogleが追加した新しい評価軸がExperience (経験)です。コンテンツ作成者がそのテーマについて実際の体験や経験を持っているかどうかを評価します。

たとえば、整体院のWebサイトであれば、実際に施術を行った経験やお客様の改善事例を詳細に記載することで、この「経験」の評価を高められます。Googleは公式ブログで「確定申告ソフトの評価であれば、実際にそのソフトを使った人の評価が述べられているコンテンツが高く評価される」と例示しています。

Expertise (専門性)が示す深い知識

Expertise(専門性)は、コンテンツ作成者がその分野において必要な知識やスキルを持っているかを評価する基準です。医療であれば医師の知見、法律であれば弁護士の解説、会計であれば税理士の監修といった形で、その道のプロフェッショナルが関与していることが重要になります。

店舗ビジネスにおいては、業界歴や保有資格、専門的なトレーニングの履修歴なども専門性を裏付ける要素となります。飲食店であれば調理師免許やソムリエ資格、美容サロンであれば美容師免許や各種ディプロマが該当するでしょう。

Authoritativeness (権威性)と外部からの評価

権威性は、コンテンツ作成者やWebサイトが外部からどれだけ認められているかを示す指標です。自らアピールするだけでなく、第三者からの言及や引用、被リンクの獲得が評価のポイントになります。

具体的には、業界メディアからの取材や掲載、学会や協会での発表歴、書籍の出版実績などが権威性を高める要素です。地域ビジネスであれば、地元メディアへの露出や商工会議所からの推薦なども有効に働きます。

Trustworthiness(信頼性)はE-E-A-Tの中心

Googleは品質評価ガイドラインにおいて、「E-E-A-Tファミリーの中心で最も重要なメンバーは信頼である」と明言しています。経験や専門性、権威性がどれほど高くても、情報の正確性が担保されていなければ評価は得られません。

信頼性を高めるためには、情報の出典を明記すること、運営者情報を透明に開示すること、SSL(暗号化通信)を導入することなどが基本的な施策となります。また、口コミへの誠実な対応やGoogleビジネスプロフィールの適切な運用も、信頼性向上に寄与します。

AI検索で専門性が評価される具体的な仕組み


AI検索エンジンがコンテンツを評価する際、従来のSEOとは異なる基準が加わります。LLMO (Large Language Model Optimization)と呼ばれるAI検索向けの最適化では、「AIに理解されやすい構造」と「引用されやすい形式」が重要視されます。

AIが専門性を判断する3つのポイント

生成AIがWebコンテンツの専門性を判断する際、主に以下の観点から評価を行います。

まず著者情報の明確さです。誰が書いた情報なのか、その人物はどのような資格や実績を持っているのかが明示されているコンテンツは、AIにとって「信頼できる情報源」として認識されやすくなります。匿名の情報よりも、専門家が名前を出して発信している情報のほうが引用率は高まる傾向にあります。

次に一次情報の存在です。他のサイトからの引用や二次情報ではなく、自社独自のデータや調査結果、実体験に基づく情報はAIにとって価値が高いと判断されます。店舗であれば、自社で実施したお客様アンケートの結果や、施術実績の統計データなどが該当します。

そして情報の網羅性と深さです。表面的な説明ではなく、なぜそうなるのかという理由や背景まで掘り下げた解説は、専門性の高いコンテンツとしてAIに認識されます。「○○とは?」という定義だけでなく、「なぜ○○が重要なのか」 「○○を怠るとどうなるのか」まで踏み込んだ内容が求められるのです。

YMYL領域では特に厳格な評価が適用される

YMYL (Your Money or Your Life)とは、ユーザーの健康や財産、安全に影響を与える可能性のあるジャンルを指します。医療、金融、法律、不動産などがこれに該当し、E-E-A-Tの評価がより厳格に適用される領域です。

たとえば歯科医院のWebサイトで治療法を解説する場合、一般のブロガーが書いた記事よりも、歯科医師が監修または執筆した記事のほうがAIに引用されやすくなります。Google検索品質評価ガイドラインでは、YMYL領域において誤った情報がユーザーに与える潜在的な悪影響を考慮し、特に高い専門性と信頼性を求めています。

店舗ビジネスが専門性を高めるための実践施策


理論を理解したところで、実際にどのような施策を講じればAI検索での専門性評価を高められるのでしょうか。ここでは、店舗ビジネスがすぐに取り組める具体的な方法を解説します。

著者情報・運営者情報の充実

Webサイト内に運営者情報ページを設け、事業者名、代表者名、所在地、連絡先、事業内容を明記することが第一歩です。さらに、コンテンツの作成者や監修者のプロフィールも詳細に記載しましょう。

プロフィールには、保有資格、業界経験年数、専門分野、実績などを盛り込みます。顔写真を掲載すると信頼感がさらに増します。これらの情報は、AIがコンテンツの信頼性を判断する際の重要なシグナルとなります。

実体験に基づくオリジナルコンテンツの発信

業務を通じて得られた知見やノウハウを、ブログやコラムとして発信していくことは専門性アピールの王道です。単なる一般論ではなく、自社ならではの視点や経験を盛り込むことで、他にはないオリジナルコンテンツとなります。

美容サロンであれば「当店が10年間で3,000件の施術から見出した縮毛矯正のコツ」、飲食店であれば「産地直送にこだわる当店の仕入れ先選定基準」といった形で、実体験を反映したテーマ設定が効果的です。

構造化データによる情報の明確化

Schema.orgの構造化データを実装することで、AIやGoogleに対して「このページは何についての情報か」を明確に伝えられます。Local Business、Organization、Person、FAQPageなどのスキーマを適切に設定することで、AIによる情報の認識精度が向上します。

特にFAQスキーマは、Q&A形式の情報をAIが抽出しやすくする効果があり、AI検索対策として有効な施策の一つとされています。よくある質問とその回答を構造化データでマークアップしておくと、AI Overviewに引用される確率が高まる傾向があります。

口コミ・レビューの活用と管理

Googleビジネスプロフィールに寄せられる口コミは、第三者からの評価として専門性と信頼性を裏付ける重要な要素となります。良い口コミを増やすための仕組みづくりと、寄せられた口コミへの丁寧な返信を継続的に行いましょう。

LINEリサーチの調査では、生成AIの活用方法として「検索や調べもの」が6割強で1位となっています。ユーザーがAIに「○○エリアでおすすめの△△店は?」と質問した際、口コミ評価の高い店舗が回答に含まれる可能性は高いと考えられます。

AI検索対策とMEO対策の相乗効果

AI検索対策とMEO (Googleマップ最適化)対策は、実は密接に関連しています。Googleビジネスプロフィールで蓄積された情報は、Googleのナレッジグラフに登録され、AI Overviewの回答生成にも活用される可能性があるためです。

Googleビジネスプロフィールの情報はAIにも参照される

店舗名、住所、営業時間、サービス内容、口コミ評価といったGoogleビジネスプロフィールの情報は、Googleが運営する各種サービスで横断的に利用されます。AI Overviewが地域ビジネスに関する回答を生成する際にも、この情報が参照されていると推測されます。

したがって、Googleビジネスプロフィールの情報を常に最新かつ正確に保ち、写真や投稿を定期的に更新することは、従来のMEO対策としてだけでなく、AI検索対策としても有効です。

NAP情報の一貫性がAIの理解を助ける

NAP (Name Address Phone) 情報の一貫性は、MEOにおいて基本中の基本とされる施策ですが、AI検索においても重要性を増しています。AIは複数の情報源から同一事業者に関するデータを収集し、統合して理解しようとします。

公式サイト、Googleビジネスプロフィール、SNS、ポータルサイトなど、各所に掲載されている事業者情報に表記のゆれや矛盾があると、AIは正確な情報を判断できず、引用を避ける可能性があります。すべてのプラットフォームで情報を統一することが、AI時代にはより一層求められるのです。

専門性評価を高めるうえで避けるべき失敗

注意点

専門性を高めようとするあまり、逆効果になってしまうケースも存在します。ここでは、よくある失敗パターンとその回避方法を解説します。

根拠のない権威付け表現

「専門家も認める」「多くの研究で証明された」といった表現を、具体的な出典や根拠を示さずに使用することは避けましょう。AIはこうした曖昧な表現を信頼性の低いシグナルとして捉える可能性があります。主張には必ず具体的なデータや情報源を添えることが大切です。

専門用語の羅列と説明不足

専門性をアピールしようとして難解な専門用語を並べると、かえって読者の理解を妨げ、コンテンツの価値を下げてしまいます。AIは「ユーザーの質問に対してわかりやすく答えられるか」という観点でも評価を行うため、専門用語を使う際には必ず平易な言い換えや具体例を添えましょう。

更新されない古い情報の放置

情報の鮮度もAI検索においては重要な評価要素です。特に法改正や業界動向に関する情報が古いまま放置されていると、AIはそのサイトを「信頼性の低い情報源」と判断する可能性があります。定期的なコンテンツの見直しと更新を行い、最終更新日も明記するようにしましょう。

AI検索時代の専門性評価について株式会社トリニアスにご相談ください

AI検索における専門性評価の仕組みは、まさに今、急速に進化している領域です。従来のSEO対策の延長線上にある部分と、AI特有の新しいアプローチが求められる部分が混在しており、どこから手をつければよいか迷われる方も多いでしょう。

マケスクを運営する株式会社トリニアスは、2017年からMEO対策サービスを提供し、5,000社以上の地域ビジネスを支援してきました。Googleビジネスプロフィールの最適化を通じて培ったローカル検索のノウハウは、AI検索時代においても活かせる基盤となります。

MEO primeでは、MEO対策を軸に口コミ管理やWebサイト制作、SNS運用まで一貫してサポートしております。「自社の専門性をどうアピールすればよいかわからない」 「AI検索対策を始めたいが何から手をつけていいかわからない」という方は、ぜひお気軽にご相談ください。

▼この記事のポイント

  • AI検索では「専門性」が引用の可否を左右する重要な評価軸となる
  • E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を意識したコンテンツ設計が不可欠
  • 著者情報の明示、一次情報の発信、構造化データの実装が具体的な施策として有効
  • MEO対策とAI検索対策は相乗効果を生み出す関係にある
  • 情報の正確性と鮮度を維持することが長期的な評価向上につながる
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