花屋のLLMO対策とは？AIに推薦される店舗の作り方

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

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

LLMOとは何か？花屋が知っておくべき基礎知識

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

LLMOの定義とSEO・MEOとの違い

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

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

花屋業界におけるLLMOの重要性

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

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

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

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

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

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

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

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

▶ AIMA5の詳細はこちら

花屋が取り組むべきLLMO施策6選

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

1. 構造化データ（Schema.org）の実装

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

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

2. Googleビジネスプロフィールの最適化

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

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

3. FAQ（よくある質問）ページの充実

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

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

4. 商品（花束・アレンジメント）のテキスト化

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

5. 口コミ・レビューの促進

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

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

6. NAP情報の統一

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

LLMO対策を成功させるためのコンテンツ戦略

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

専門性と独自性（E-E-A-T）をアピールする

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

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

利用シーン別の提案コンテンツを作る

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

LLMO対策の効果測定と改善

対策を行ったら、効果を測定して改善につなげることが大切です。

AIへの直接質問によるモニタリング

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

アクセス解析による流入確認

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

花屋のLLMO対策に関するよくある質問

Q. 小規模な花屋でも効果はありますか？

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

Q. LLMO対策は自社でもできますか？

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

Q. どのAI検索エンジンを優先すべきですか？

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

花屋のLLMO対策はマケスクにご相談ください

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

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

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

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

無料相談も実施しておりますので、まずはお気軽にお問い合わせください。

まとめ

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

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