工務店のLLMO対策とは？生成AIに引用される情報発信術

「ChatGPTで工務店を探す人が増えている」という話を耳にしたことはないでしょうか。野村総合研究所の調査によると、2024年9月時点でChatGPTの利用率は20.4%に達し、前年から5ポイント上昇しています。さらに2025年3月の日本リサーチセンターの調査では、生成AI全体の利用率が27.0%まで拡大しました。

住宅購入を検討する見込み客の中にも、「○○市でおすすめの工務店は?」「注文住宅の相場はいくら?」といった質問をAIに投げかける人が確実に増えています。従来のGoogle検索では「検索結果の一覧から選ぶ」という行動が主流でしたが、AI検索では「AIが直接おすすめを提示する」という大きな違いがあります。

この変化に対応するための施策がLLMO (Large Language Model Optimization)です。SEOが「検索エンジンに上位表示される」ための最適化であるのに対し、LLMOは「AIに引用・推薦される」ための最適化を指します。

本記事では、工務店がLLMO対策に取り組むべき理由から、具体的な実践方法、そして効果測定の考え方まで、現場で使える情報を体系的にお伝えします。MEO対策で5,000社以上の実績を持つトリニアスが、地域ビジネスの集客支援で培った知見をもとに解説していきます。

LLMOとは何か | SEO・MEOとの違いを正しく理解する

LLMO対策を始める前に、まずはこの概念の本質を理解しておきましょう。SEOやMEOとの違いを明確にすることで、取り組むべき施策の方向性が見えてきます。

LLMOの定義と背景

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、Claude、Gemini、Perplexityといった生成AIや、GoogleのAI Overview (旧SGE)に自社の情報が引用・参照されやすくするための施策全般を指します。

LLMOが注目される背景には、ユーザーの情報収集行動の変化があります。従来は「キーワードを入力→検索結果を見る→複数のサイトを比較する」という流れでしたが、AI検索では「質問を入力→AIが回答を生成→必要に応じて出典を確認」という流れに変わりつつあります。

この変化は住宅業界にも確実に波及しています。「○○市で評判の良い工務店を教えて」という質問に対し、AIは学習データやリアルタイム検索で得た情報をもとに回答を生成します。ここで引用される工務店とそうでない工務店では、見込み客との接点に大きな差が生まれるのです。

SEO MEOとLLMOの決定的な違い

SEO、MEO、LLMOはいずれもWeb集客の施策ですが、それぞれ目指すゴールと評価基準が異なります。

施策	対象	ゴール	評価指標
SEO	Google検索など	検索結果で上位表示	順位、クリック率
MEO	Googleマップ	ローカルパックで上位表示	表示回数、アクション数
LLMO	ChatGPT、Perplexityなど	AIの回答に引用される	引用頻度、推薦率

SEOは「検索結果の順位」を競う施策です。1位と10位では、クリック率に10倍以上の差が出ることもあります。一方、MEOはGoogleマップ上での露出を高める施策で、地域密着型ビジネスである工務店には特に重要な施策となっています。

LLMOはこれらとは根本的に異なります。SEOやMEOでは「順位」という明確な指標がありますが、LLMOでは「AIが自社を引用するかどうか」という質的な違いが成果を左右します。AIは複数の情報源から最も適切と判断した内容を選んで回答を生成するため、選ばれるか選ばれないかの二択になりやすいのです。

なぜ工務店にLLMO対策が必要なのか

工務店がLLMO対策に取り組むべき理由は、住宅購入という意思決定プロセスの特性にあります。住宅は人生最大の買い物と言われるほど高額で、検討期間も長期にわたります。その間、見込み客はさまざまな方法で情報を収集します。

従来はポータルサイトや検索エンジンが主な情報源でしたが、今後はAIへの質問も選択肢に加わります。「○○市で自然素材にこだわった工務店は?」 「ZEH対応の注文住宅を建てるならどこがおすすめ?」といった具体的な質問に対し、AIが特定の工務店を推薦するようになれば、その影響力は計り知れません。

特に注目すべきは、AIの回答には「第三者からの推薦」というバイアスがかかりやすい点です。自社のホームページで「当社は地域No.1です」と主張するよりも、AIが「この地域で評判の良い工務店としては○○が挙げられます」と回答する方が、信頼性が高く感じられます。これはMEOにおける口コミの重要性と同じ原理です。

工務店がAI検索で引用されにくい7つの原因

LLMO対策を効果的に進めるためには、まず「なぜ自社がAIに引用されないのか」を理解する必要があります。トリニアスが多くの工務店ホームページを分析してきた経験から、共通する問題点を整理しました。

1. 社名や屋号が本文中に出てこない

AIが特定の工務店を推薦するには、「この工務店は○○である」という明確な情報が必要です。しかし多くの工務店ホームページでは、ページ内に社名が数回しか登場しないケースが見られます。

ページのヘッダーやフッターにロゴがあるだけでは不十分です。本文中で「株式会社○○では」「○○工務店の特徴は」といった形で、自然に社名を織り込む必要があります。AIは文章の中から情報を抽出するため、画像やデザイン要素だけでは認識されません。

2. 結論が冒頭に書かれていない

AIは大量のテキストから情報を抽出する際、冒頭部分を重視する傾向があります。「結論ファースト」で情報を提示しているページは引用されやすく、結論が最後にあるページは引用されにくくなります。

工務店のブログ記事でありがちなのは、長い前置きから始まるパターンです。「先日、お客様からこんな質問をいただきました…」という書き出しは読み物としては悪くありませんが、AI向けには「○○の答えは△△です。その理由は…」という構成の方が適しています。

3. FAQ形式のコンテンツがない

AIは「質問と回答」の対応関係を理解しやすいように設計されています。ユーザーが「注文住宅の坪単価はいくら?」と質問した場合、AIはWebサイト上のFAQから回答を引用することが多くなります。

FAQ形式のコンテンツがない工務店は、こうした質問に対するAIの回答候補から外れてしまいます。よくある質問ページを設けるか、各ページの中にQ&A形式のセクションを組み込むことで、引用される可能性が高まります。

4. 専門性や独自性が伝わらない

AIは回答を生成する際、信頼性の高い情報源を優先します。Googleの検索品質評価ガイドラインで重視されるE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)は、LLMOでも重要な要素となっています。

多くの工務店ホームページでは、一般的な住宅情報を掲載するだけで、自社ならではの専門性が見えてきません。「断熱性能に関しては○○工法を採用し、UA値0.46以下を標準仕様としています」のように、具体的な数値や工法名を示すことで専門性が伝わります。

5. 情報が古いまま更新されていない

AIは情報の新しさも評価基準の一つとしています。特にPerplexityのようなリアルタイム検索を行うAI検索エンジンでは、最新の情報が優先的に引用されます。

「2022年の補助金情報」や「令和3年度の実績」といった古い情報が放置されているホームページは、AIから「最新の信頼できる情報源」とは見なされにくくなります。定期的なコンテンツ更新がLLMOでも重要になってきます。

6. 構造化されていない長文ばかり

AIは見出しや段落構造を手がかりに情報を理解します。適切な見出しタグ (h2、h3など)で区切られていない長文は、AIが情報を抽出しにくくなります。

工務店のホームページでよく見られるのは、代表挨拶や会社概要が延々と続くページです。熱い想いを伝えたい気持ちは理解できますが、「当社の強み」「対応エリア」「主な実績」といった見出しで区切ることで、AIが情報を把握しやすくなります。

7. 地域情報との紐付けが弱い

工務店は地域密着型ビジネスであるにもかかわらず、ホームページ上で施工エリアや地域との関わりが明確に示されていないケースがあります。

「○○市で創業30年」 「△△区を中心に年間50棟の実績」といった地域情報が明記されていないと、「○○市のおすすめ工務店は?」という質問に対してAIが自社を引用する根拠がなくなります。MEO対策と同様に、地域との関連性を明確にすることがLLMOでも重要です。

工務店が取り組むべきLLMO対策10の施策

ここからは、工務店がLLMO対策として具体的に取り組むべき施策を解説します。いずれも特別な技術や高額な投資を必要としない、今日から始められる内容です。

施策1:会社情報・施工エリア・得意分野を構造化する

まず取り組むべきは、自社の基本情報を整理し、AIが理解しやすい形で掲載することです。会社概要ページを見直し、以下の情報を明確に記載しましょう。

社名(正式名称)、設立年、代表者名、所在地、施工対応エリア(市区町村単位で具体的に)、年間施工棟数、得意とする建築スタイル、標準仕様の特徴などを、それぞれ見出しを付けて整理します。これにより「○○市工務店」という質問に対して、AIが自社を候補として認識しやすくなります。

施策2:施工事例をカテゴリ別に整理する

施工事例ページは工務店ホームページの中でも閲覧数が多いコンテンツですが、LLMO対策の観点からは「分類」が重要になります。

単に時系列で事例を並べるのではなく、「平屋」「二世帯住宅」 「狭小地」 「ガレージハウス」「自然素材の家」といったカテゴリで分類し、それぞれにページを設けます。「平屋住宅を得意とする工務店は?」という質問に対して、該当するカテゴリページが引用される可能性が高まります。

各事例には、延床面積、間取り、おおよその工期、こだわったポイントなどの具体情報を添えることで、情報の価値がさらに高まります。

施策3:FAQページを充実させる

FAQページはLLMO対策の要となるコンテンツです。見込み客がAIに質問しそうな内容を網羅的にカバーしましょう。

回答は簡潔かつ具体的に記載します。「お気軽にお問い合わせください」ではなく、「当社の坪単価は55万円~75万円(税込)が目安です。仕様や間取りにより変動しますので、詳しくはお見積もりにてご案内いたします」のように、数字を含めた具体的な情報を提供します。

施策4: スタッフ紹介でE-E-A-Tを強化する

E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)はSEOだけでなくLLMOでも重視される評価基準です。工務店の場合、代表者や設計士、現場監督などのプロフィールを充実させることで、専門性と信頼性をアピールできます。

資格(一級建築士、宅地建物取引士など)、経験年数、得意分野、これまで手がけた物件数などを具体的に記載します。顔写真があるとさらに信頼性が高まりますが、AIの評価という観点ではテキスト情報が重要です。

施策5:ブログで一次情報を継続発信する

AIは独自性のある一次情報を高く評価します。他のサイトからコピーしたような情報ではなく、自社でしか発信できない情報を継続的に発信しましょう。

現場レポート、お客様の声、地域の気候に合わせた家づくりのポイント、使用する建材の詳細な説明など、実体験に基づいたコンテンツはAIにも評価されやすくなります。月に2~4本程度の更新を目標に、無理のないペースで継続することが大切です。

施策6: Googleビジネスプロフィールを最適化する

LLMOとMEOは別の施策ですが、相互に影響し合う関係にあります。Googleビジネスプロフィール (GBP)の情報は、AIが地域情報を収集する際の重要な情報源となっています。

GBPの情報を充実させることは、MEO対策としてだけでなくLLMO対策としても有効です。営業時間、サービス内容、写真、投稿機能を活用した最新情報の発信など、GBPを「もう一つのホームページ」として活用しましょう。

トリニアスが提供するMEO primeでは、GBPの最適化を専門コンサルタントがサポートしています。SEO・LLMO対策との相乗効果を意識した運用が可能です。

施策7: ロコミを増やし、返信も丁寧に行う

AIは口コミ情報も参照して回答を生成します。「○○市で評判の良い工務店は?」という質問に対して、口コミ評価の高い工務店が推薦されやすくなります。

口コミを増やすための仕組みづくりと、いただいた口コミへの丁寧な返信を心がけましょう。返信コメントもAIの参照対象となるため、「ありがとうございます」だけでなく、具体的なエピソードを添えた返信が効果的です。

施策8:動画コンテンツを活用する

YouTubeに公開した動画は、AIが情報を収集する対象となります。動画そのものをAIが理解するわけではありませんが、タイトルや説明文、字幕テキストは解析対象です。

施工事例紹介、ルームツアー、代表者インタビュー、家づくりの流れ解説などの動画を公開し、説明文には社名、対応エリア、得意分野などのキーワードを含めましょう。30秒~2分程度の短尺動画でも効果は期待できます。

施策9:構造化データ (Schema.org)を実装する

技術的な施策として、構造化データの実装があります。Schema.orgで定義された形式でマークアップを行うことで、AIがページ内容を正確に理解しやすくなります。

工務店の場合、Local Business、 Organization、FAQPage、Reviewなどのスキーマタイプが有効です。ホームページ制作会社や、社内にWeb担当者がいる場合は相談してみてください。WordPressであれば、プラグインで比較的簡単に実装できます。

施策10:他メディアへの露出を増やす

AIは自社サイトだけでなく、ニュースサイト、業界メディア、ポータルサイトなど、さまざまな情報源から学習しています。自社以外のメディアで言及されることで、AIに認知される可能性が高まります。

プレスリリースの配信、業界メディアへの寄稿、SUUMOやHOME’Sなどのポータルサイトへの情報掲載、地域のニュースサイトへの取材協力など、露出の機会を積極的に活用しましょう。

AIに引用されるコンテンツの作り方

LLMO対策の施策を理解した上で、次は「どのようなコンテンツを作れば引用されやすいのか」を具体的に解説します。

結論ファーストの文章構成

AIが引用する文章には特徴があります。それは「結論が明確で、簡潔にまとまっている」ことです。

従来のWebライティングでは、読者の興味を引くために導入部分を長めに取ることがありました。しかしLLMO向けには、最初の1~2文で結論を述べ、その後に詳細や根拠を説明する「逆ピラミッド型」の構成が有効です。

例えば「注文住宅の工期はどれくらいですか?」という質問に対しては、「○○工務店の注文住宅は、契約から引き渡しまで平均6~8ヶ月です。以下に、工程ごとの目安をご説明します」という書き出しが理想的です。

具体的な数値と根拠を示す

AIは曖昧な表現よりも、具体的な数値を含む情報を優先する傾向があります。「お手頃な価格」よりも「坪単価55万円~」、「高い断熱性能」よりも「UA値0.46以下」のように、数字で示せる情報は数字で表現しましょう。

また、その数値の根拠や比較対象があるとさらに説得力が増します。「国の省エネ基準(UA値0.87)を大幅に上回る性能」「○○県の平均と比較して約40%の光熱費削減を実現」といった表現が効果的です。

固有名詞を明確に使う

AIは固有名詞を手がかりに情報を分類・整理します。「当社」 「弊社」 「私たち」ではなく、「○○工務店」「株式会社○○」のように、固有名詞を繰り返し使うことで、AIに自社の情報として認識されやすくなります。

同様に、対応エリアも「地域」 「このあたり」ではなく、「○○市」 「△△区」 「□□町」のように具体的な地名で表現します。

一つの段落に一つのトピック

AIがテキストを解析する際、段落単位で情報を切り出すことが多くなります。そのため、一つの段落に複数のトピックを詰め込むと、情報が混在して引用されにくくなります。

「○○工務店の標準仕様について」という段落と、「アフターサポートについて」という段落を分けることで、それぞれの質問に対して適切な部分が引用される可能性が高まります。

更新日を明記する

AIは情報の新しさも評価基準としています。ページの最終更新日を明記することで、「この情報は最新である」というシグナルをAIに伝えられます。

特に料金表、補助金情報、イベント情報などは、更新日の明記が重要です。「2025年7月更新」のように、いつの情報なのかを明確にしましょう。

工務店のLLMO対策におけるキーワード設計

SEOではキーワード選定が重要ですが、LLMOでも「どのような質問に対して引用されたいか」を意識したキーワード設計が必要です。

工務店がカバーすべきキーワードカテゴリ

工務店のLLMO対策で意識すべきキーワードは、大きく4つのカテゴリに分類できます。

地域系キーワードは、「○○市工務店」 「△△区 注文住宅」のような地名を含む検索です。見込み客の多くは地域を限定して工務店を探すため、このカテゴリは最優先で対策します。

ニーズ系キーワードは、「平屋工務店」「ZEH対応」「自然素材住宅」のような、特定のニーズを表す検索です。自社の得意分野に関連するニーズ系キーワードをカバーすることで、相性の良い見込み客との接点を増やせます。

悩み系キーワードは、「注文住宅 何から始める」「家づくり失敗しない」のような、検討初期段階の悩みを表す検索です。これらの質問に対して有益な回答を提供できれば、検討初期から自社を認知してもらえます。

比較系キーワードは、「工務店 ハウスメーカー違い」 「注文住宅 建売どっち」のような比較検討に関する検索です。中立的かつ具体的な情報を提供することで、信頼性の高い情報源として評価されます。

AI時代のキーワードは「質問形式」で考える

従来のSEOでは「○○市工務店」のようなキーワードを意識しましたが、LLMOでは「○○市でおすすめの工務店は?」のような質問形式で考えることが重要です。

ユーザーはAIに対して、より自然な言葉で質問します。「坪単価いくら」ではなく「注文住宅を建てるのにいくらかかりますか?」のような質問です。こうした質問に直接答えるコンテンツを用意することで、引用される確率が高まります。

ロングテールキーワードを拾う

AI検索では、非常に具体的な質問も増えています。「3人家族で30坪くらいの平屋を○○市で建てるといくら?」のような質問に対して、近い条件の事例を持っている工務店は引用されやすくなります。

施工事例ページに詳細な情報を載せておくことで、こうしたロングテールの質問にも対応できます。延床面積、土地面積、家族構成、おおよその総予算などを記載しておきましょう。

地域密着型工務店のためのローカルLLMO戦略

工務店は地域密着型ビジネスです。LLMO対策においても、地域との関連性を強化する戦略が重要になります。

施工エリアページを市区町村単位で作成する

「○○市で家を建てるなら」 「△△区の注文住宅」のように、施工エリアごとに専用ページを設けることで、地域検索への対応力が高まります。

各ページには、その地域での施工実績、地域特有の気候条件や建築規制への対応、最寄りの打ち合わせ場所やショールームの案内などを記載します。単なる地名の羅列ではなく、その地域で家を建てる人に有益な情報を提供することが大切です。

地域特有の情報をコンテンツ化する

地域ごとに異なる気候条件、建築規制、補助金制度などの情報をコンテンツ化することで、地域に密着した専門家としてのポジションを確立できます。

「○○市の住宅補助金制度」「△△エリアの日照条件と窓の設計」 「□□地域の地盤特性と基礎工事」といったテーマで記事を作成すれば、その地域で家を建てたい人にとって価値ある情報となります。

MEO対策との連携を強化する

LLMOとMEOは別の施策ですが、地域ビジネスにおいては密接に関連しています。Googleビジネスプロフィールに登録した情報は、AIが地域情報を収集する際の参照元にもなります。

MEO対策で蓄積した口コミや投稿情報は、そのままLLMO対策にも活きてきます。両者を別々に考えるのではなく、一体として取り組むことで効率的な施策展開が可能です。

トリニアスでは、2017年からMEO primeを提供し、5,000社以上の導入実績と96.2%の上位表示達成率を実現してきました。この知見を活かし、LLMO時代にも対応した地域集客支援を行っています。

LLMO対策の効果測定と改善サイクル

LLMO対策の難しさの一つは、SEOのような明確な順位指標がないことです。しかし、効果を測定し改善を続けるための方法はあります。

AIへの直接テストを定期的に行う

最もシンプルな効果測定は、実際にAIに質問してみることです。ChatGPT、Perplexity、Google Geminiなどで「○○市のおすすめ工務店は?」 「△△区で注文住宅を建てるなら」といった質問を投げかけ、自社が言及されるかどうかを確認します。

月に1回程度、同じ質問を複数のAIに投げかけて結果を記録しておくと、施策の効果を追跡できます。言及されるようになった、引用の精度が上がった、といった変化が確認できれば、施策が効いている証拠です。

アクセス解析で流入経路を確認する

Google Analytics 4では、流入元を詳細に確認できます。Perplexityなど一部のAI検索エンジンからの流入は、リファラーとして記録される場合があります。

また、「chat.openai.com」 「perplexity.ai」などをリファラーに含むセッションを追跡することで、AI経由の流入がどの程度あるかを把握できます。まだ数は少ないかもしれませんが、トレンドとして増加傾向にあるかどうかを確認しましょう。

問い合わせ時に流入経路を確認する

問い合わせフォームやヒアリング時に「当社をどのようにお知りになりましたか?」という質問を設け、「AI検索 (ChatGPTなど)」という選択肢を追加しておくことも有効です。

実際の問い合わせがAI経由で発生しているかどうかを把握することで、LLMO対策の投資対効果を判断する材料になります。

改善サイクルを回す

LLMO対策は一度やって終わりではありません。AIの仕様は頻繁にアップデートされ、競合の動向も変化します。

3ヶ月に1回程度のペースで、AIテストの結果を振り返り、効果が出ていない部分を特定して改善する、というサイクルを回しましょう。コンテンツの追加、既存ページのリライト、構造化データの見直しなど、継続的な改善が成果につながります。

SEO・MEOとLLMOの両立 | 優先順位の考え方

「SEO、MEO、LLMOのどれを優先すべきか?」という質問をよく受けます。結論から言えば、対立するものではなく、相互に補完し合う関係にあります。

現時点ではSEO・MEOが基盤

2025年現在、住宅検討者の大多数はまだGoogle検索を主な情報収集手段としています。AI検索の利用は増加傾向にあるものの、主流になるには時間がかかるでしょう。

そのため、今すぐ効果を出したいのであれば、SEOとMEOを優先することが現実的です。特にMEOは、地域密着型の工務店にとって費用対効果の高い施策です。

LLMOは将来への投資

一方で、LLMO対策は「今の集客」ではなく「将来の集客基盤」への投資と捉えるべきです。AI検索の利用者は確実に増加しており、5年後、10年後を見据えれば、今から準備を始めておくことに価値があります。

幸いなことに、LLMO対策として有効な施策の多くは、SEO対策とも重複しています。構造化されたコンテンツ、E-E-A-Tの強化、FAQ形式の情報提供などは、SEOにもLLMOにも効果があります。

統合的なアプローチが理想

理想的には、SEO・MEO・LLMOを別々の施策として捉えるのではなく、「ユーザーにとって価値ある情報を、適切な形で発信する」という統合的なアプローチで取り組むことをおすすめします。

ユーザーファーストの姿勢で質の高いコンテンツを作成し、構造化して発信する。その結果として、検索エンジンにもAIにも評価される、という順番で考えましょう。

LLMO対策を始める工務店へ | 3ヶ月実行スケジュール

LLMO対策を「いつか始めよう」と先延ばしにしてしまわないよう、具体的な実行スケジュールを提案します。

1ヶ月目: 現状把握と基盤整備

最初の1ヶ月は、現状の把握と基本的な情報整備に充てます。

まず、ChatGPTやPerplexityで自社に関連する質問を投げかけ、現在の引用状況を確認します。「○○市工務店 おすすめ」 「△△区 注文住宅」などの質問に対して、自社がどのように言及されているか(あるいはされていないか)を記録しておきます。

次に、ホームページの会社概要ページを見直し、社名、設立年、対応エリア、得意分野などの基本情報を構造化して整理します。Googleビジネスプロフィールの情報も同時に確認・更新しましょう。

2ヶ月目: コンテンツ強化

2ヶ月目は、FAQページの作成と施工事例の整理に取り組みます。

FAQは最低でも10問程度を目標に、見込み客がよく質問する内容をまとめます。営業担当者や設計士にヒアリングし、実際に受けることの多い質問を洗い出すと効率的です。

施工事例は、カテゴリ分けと情報の充実化を行います。各事例に延床面積、家族構成、こだわりポイントなどの具体情報を追記し、見出しで構造化します。

3ヶ月目: 運用体制の確立

3ヶ月目は、継続的な運用体制を整えます。

ブログの更新体制を確立し、月2~4本を目標に投稿スケジュールを組みます。現場レポート、お客様の声、家づくりのポイント解説など、ネタの種類をローテーションさせると継続しやすくなります。

また、月1回のAIテストと効果測定の習慣を定着させます。結果を社内で共有し、次の改善につなげる仕組みを作りましょう。

まとめ | AI時代の工務店集客を見据えて

LLMO対策は、これからの工務店集客において避けては通れないテーマになりつつあります。生成AIの利用率は着実に上昇しており、住宅検討者の情報収集行動も変化し始めています。

本記事で解説した内容を改めて整理すると、工務店のLLMO対策において重要なポイントは、自社の基本情報を構造化して発信すること、FAQや施工事例などAIが引用しやすいコンテンツを整備すること、そしてE-E-A-Tを意識した専門性のある情報発信を継続することです。

これらの施策は、実はSEO対策やMEO対策とも共通する部分が多く、「ユーザーにとって価値ある情報を、わかりやすく発信する」という基本に立ち返れば、すべてが連動して効果を発揮します。

トリニアスが運営するマケスクでは、地域ビジネスのWeb集客に関する最新情報を継続的に発信しています。MEO対策で培った5,000社以上の支援実績をもとに、LLMO時代にも対応した集客支援を行っていますので、何かお困りのことがあればお気軽にご相談ください。

MEO対策・Web集客のご相談は株式会社トリニアスへ