通販会社のLLMO対策とは？ChatGPTに推薦されるEC戦略

「ChatGPTにおすすめの通販サイトを聞いたら、競合他社ばかり紹介された」「AI検索で自社ECが全く表示されない」——そんな経験をしたことはないでしょうか。

日本リサーチセンターの2025年6月調査によると、国内の生成AI利用経験率は30.3%に達し、わずか1年で約2倍に急増しています。特に20〜30代男性では4割以上がChatGPTやGeminiを日常的に利用しており、「まずAIに聞く」という情報収集スタイルが急速に浸透しています。

経済産業省の令和6年度調査では、2024年の国内BtoC-EC市場規模は26.1兆円（前年比5.1%増）に到達しました。物販系分野のEC化率は9.78%となり、2025年には10%突破が見込まれています。市場が拡大する一方で、消費者がAI経由で商品を探す時代において、AIに「選ばれない」通販会社は存在すら認識されない——そんな厳しい競争環境が生まれつつあります。

本記事では、通販・EC事業者がAI検索時代を生き抜くためのLLMO（Large Language Model Optimization）対策について、基礎知識から具体的な実践方法まで体系的に解説します。

LLMOとは？通販会社が知っておくべきAI検索の仕組み

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

LLMOの定義とSEO・MEOとの違い

SEO（検索エンジン最適化）はGoogleの検索結果一覧で上位表示を目指す施策です。MEO（マップ検索最適化）は実店舗のGoogleマップでの露出を増やします。これに対し、LLMOはAIの「回答」の中に自社商品やブランドを含ませることを目的としています。

AI検索では、ユーザーが「30代男性へのプレゼントにおすすめの革財布は？」と質問すると、AIが複数の情報源を統合して「30代男性なら、耐久性に優れた『ブランドA』や、職人手作りの『ブランドB』がおすすめです」と具体的なブランド名を挙げて回答します。この回答候補に入らなければ、購入の検討テーブルにすら上がれない可能性があるのです。

なぜ通販会社にLLMOが必要なのか

ECサイトでの商品探しは、「比較検討」が重要なプロセスです。しかし、情報過多な現代において、ユーザーは「自分で探す」ことに疲れを感じ始めています。AIチャットボットは、ユーザーの要望（予算、用途、好みなど）に合わせて最適な商品を瞬時に提案してくれるため、まさに専属のコンシェルジュのような役割を果たします。

また、AIは「信頼性」や「評判」を重視して情報をピックアップします。LLMO対策を通じて「このショップは信頼できる」「この商品は評判が良い」とAIに認識させることは、ブランドの信頼性を高め、購入率（CVR）の向上にも直結します。

AI時代の新しい購買行動モデル「AIMA5」とは

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

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

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

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

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

▶ AIMA5の詳細はこちら

通販会社が取り組むべきLLMO施策6選

AIに「選ばれるショップ」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に商品情報を正確に伝えます。通販サイトの場合、Product（商品）、Offer（販売情報）、Review（レビュー）、Organization（運営会社）といったスキーマタイプを使用します。

これにより、AIは「これは『商品名』という商品で、価格は〇〇円、在庫があり、評価は星4.5である」と明確に認識できるようになり、ユーザーへの回答に反映されやすくなります。

2. 商品情報の詳細なテキスト化

商品画像だけでなく、詳細な商品説明文をテキストで掲載しましょう。スペック（サイズ、素材、重量）、使用シーン、メリット、他社製品との違いなどを具体的に記述します。

「おしゃれな椅子」だけでなく、「北欧風デザインのダイニングチェア。座面は汚れに強いPVCレザーを使用し、小さなお子様のいるご家庭でも安心」といった具体的な情報は、AIが文脈に合わせて商品を推薦する際の材料となります。

3. FAQ（よくある質問）ページの充実

AI検索では、ユーザーが質問形式で入力することが多いため、Webサイト内にFAQページを充実させることが効果的です。「送料はいくらですか？」「返品・交換は可能ですか？」「ギフトラッピングは対応していますか？」といった、購入前の不安を解消する質問と回答を用意しましょう。

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. Googleビジネスプロフィールの活用（実店舗がある場合）

実店舗やショールームを持つ通販会社の場合、Googleビジネスプロフィール（GBP）の最適化も重要です。GoogleのAI機能はGBPの情報を重視するため、店舗情報とECサイトを連携させ、相互に評価を高めることができます。

5. 口コミ・レビューの収集と活用

AIは商品の評判を判断するために口コミ情報を参照します。購入者に対してレビュー投稿を促し、ポジティブな評価を蓄積しましょう。

また、レビューに対する返信も重要です。丁寧な返信は、AIに対して「顧客対応が良いショップ」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. 運営者情報の透明化（NAP統一）

Name（会社名/店名）、Address（住所）、Phone（電話番号）の情報を、公式サイト、SNS、モール（Amazon、楽天など）、プレスリリースなどで統一しましょう。表記ゆれがあると、AIが同一の運営者として認識できず、評価が分散してしまうリスクがあります。

専門性と信頼性を高めるコンテンツ戦略

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

独自性のある商品ストーリーを発信する

開発秘話、職人のこだわり、素材の選定理由など、そのショップだけが語れるストーリーを発信しましょう。「なぜこの商品が良いのか」という根拠（E-E-A-T）を明確にすることで、AIからの評価が高まります。

「悩み解決型」のコンテンツを作る

「乾燥肌におすすめのスキンケア手順」「狭い部屋を広く見せるインテリア術」など、ユーザーの悩みに寄り添ったコラム記事を作成しましょう。専門家としての知見に基づいたアドバイスを提供し、その解決策として自社商品を紹介することで、AIが「信頼できる情報源」として参照しやすくなります。

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（商品ジャンル） おすすめ 通販」と検索し、自社が表示されるか確認しましょう。競合他社がどのように紹介されているかも分析し、自社の強みをより明確に打ち出すための参考にします。

アクセス解析による流入確認

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

通販会社のLLMO対策に関するよくある質問

Q. 小規模なECサイトでも効果はありますか？

A. はい、大いにあります。AIは規模の大小よりも「情報の質と信頼性」を重視します。特定のニッチな分野に特化した専門性や、独自のこだわりをアピールすることで、大手モールにはない強みをAIに認識させることができます。

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。

Q. LLMO対策の費用は？

A. 自社で対応する場合、基本的な費用はかかりません。ブログ記事の作成やFAQの充実は無料で行えます。ただし、構造化データの実装やサイトの大規模な改修を外部業者に依頼する場合は、内容によって費用が発生します。

通販会社のLLMO対策ならマケスクへご相談ください

AI検索時代において、通販会社がLLMO対策に取り組むことは、もはや選択肢ではなく必須事項となりつつあります。消費者の情報収集行動は着実に変化しており、AIに「選ばれない」ブランドは存在すら認識されないリスクを抱えています。

一方で、まだ多くの企業がLLMO対策に着手していない今は、先行者利益を獲得できる絶好のタイミングでもあります。構造化データの実装、E-E-A-Tの強化、AIに引用されやすいコンテンツ設計といった施策を着実に進めることで、競合に先んじたポジションを築くことが可能です。

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。Googleビジネスプロフィール最適化、口コミ管理、SNS運用など、デジタルマーケティングの幅広い知見を活かし、AI検索時代に対応したLLMO対策についてもサポートを行っています。

「自社のLLMO対策をどこから始めればいいかわからない」「AIでの表示状況を診断してほしい」といったお悩みがあれば、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。

まとめ

通販会社におけるLLMO対策の重要性と具体的な施策について解説しました。

• LLMOはAI検索時代における新しい集客の柱
• 構造化データの実装と商品情報の充実が基本
• 独自性のあるストーリーと専門知識を発信する
• 効果測定を行いながら継続的に改善する

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