ゲストハウスのLLMO対策とは？AI検索で選ばれる施設運営

「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。

▶ AIMA5の詳細はこちら

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。