ゴミ屋敷片付けのLLMO対策とは？緊急依頼を獲得するAI対策

「ChatGPTで近くのゴミ屋敷片付け業者を探す」という行動が、もはや珍しくない時代になりました。総務省の調査によると、全国のゴミ屋敷事案は過去5年間で5,224件が認知され、高齢化や単身世帯の増加を背景に今後も需要拡大が見込まれています。一方で、潜在顧客の情報収集手段は確実にAI検索へとシフトしており、従来のSEO対策だけでは「見つけてもらえない」 業者が増えているのが実情です。

本記事では、ゴミ屋敷片付け業者がChatGPTやPerplexity、Google AI OverviewといったAI検索で「選ばれる存在」になるためのLLMO (Large Language Model Optimization)対策を、具体的な実践手法とともに解説します。MEO対策で5,000社以上の支援実績を持つマケスクの知見をもとに、地域密着型サービス業ならではの戦略をお伝えしていきます。

AI検索時代にゴミ屋敷片付け業者が直面する集客課題

ゴミ屋敷片付けという業種は、他のサービス業と比較しても特殊な集客環境にあります。依頼者の多くは「人に相談しづらい」という心理的ハードルを抱えており、電話や対面での問い合わせ前に、できる限り情報収集を済ませたいと考えています。

この「匿名での情報収集ニーズ」に、AI検索は完璧に応えてしまいます。ChatGPTやPerplexityに「○○市でおすすめのゴミ屋敷片付け業者」と質問すれば、人目を気にせず、いつでも詳細な回答を得られるからです。

Google検索からAI検索への行動変容

従来、ゴミ屋敷片付け業者を探すユーザーは「ゴミ屋敷片付け ○○市」といったキーワードでGoogle検索を行い、検索結果の上位に表示されたサイトを比較検討していました。しかし現在は、検索行動そのものが変化しつつあります。

AI検索では、ユーザーが「ゴミ屋敷の片付けを業者に依頼したいのですが、料金相場や選び方のポイント、○○市で評判の良い業者を教えてください」と自然な文章で質問します。AIはインターネット上の情報を横断的に収集・分析し、回答として特定の業者を「おすすめ」として提示するのです。

ここで重要なのは、AIが参照する情報源として選ばれるかどうかという点です。従来のSEOで検索上位を獲得していても、AI検索で参照されなければ、潜在顧客との接点を失ってしまう可能性があります。

ゴミ屋敷業界特有の「信頼性」問題

ゴミ屋敷片付け業界には、残念ながら悪質業者による被害報告が後を絶ちません。見積もり後に高額請求する、作業品質が著しく低い、といった事例がSNSやメディアで取り上げられるたびに、業界全体への不信感が高まっています。

AI検索エンジンは、こうした業界の信頼性課題を反映した回答を生成する傾向があります。つまり、「信頼できる業者の選び方」という文脈で自社が引用されるかどうかが、AI時代の集客を左右するのです。悪質業者との差別化を「見える形」でAIに認識させることが、LLMO対策の根幹となります。

LLMOとは何か | SEOとの違いを理解する

LLMO (Large Language Model Optimization)とは、ChatGPTやPerplexity、Google AI Overview、Microsoft Copilotなどの大規模言語モデル (LLM)を活用したAI検索において、自社の情報が適切に認識・引用されるよう最適化する施策を指します。

SEO (Search Engine Optimization) がGoogleなどの検索エンジンのアルゴリズムに最適化するものであるのに対し、LLMOはAIの自然言語処理能力と知識データベースに対する最適化を目的としています。両者は対立するものではなく、むしろ補完関係にあると考えるべきでしょう。

AI検索エンジンが情報を選ぶ仕組み

AI検索エンジンは、ユーザーの質問に対して回答を生成する際、インターネット上の膨大な情報を収集・分析します。この過程で重視されるのが、E-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)と呼ばれる評価基準です。

ゴミ屋敷片付け業者の場合、単に「片付けます」という情報だけでは不十分です。実際の作業事例、料金の透明性、資格・許認可情報、顧客の声など、「この業者は本当に信頼できる」とAIが判断できる根拠をWebサイトに整備する必要があります。

また、AI検索はユーザーの検索意図を文脈から理解します。「ゴミ屋敷片付け 安い」と検索する人と「ゴミ屋敷片付け信頼できる」と検索する人では、求めている情報が異なります。自社サイトのコンテンツが、どのような検索意図に応えられるかを明確にしておくことも重要です。

SEO対策との関係性

「LLMO対策をすればSEOは不要になるのか」という質問をいただくことがありますが、答えは明確にNOです。現時点では、AI検索エンジンの多くがGoogle検索の結果を参照しています。つまり、SEOで検索上位を獲得している情報は、AI検索でも引用されやすいという相関関係があるのです。

したがって、LLMO対策はSEO対策を置き換えるものではなく、SEOを土台としてその上に構築するものと位置づけるべきでしょう。MEO (Googleマップ最適化)についても同様で、地域密着型のゴミ屋敷片付け業者にとっては、SEO・MEO・LLMOの3つを統合的に推進することが理想的です。

ゴミ屋敷片付け業者のためのLLMO対策5つの柱

ゴミ屋敷片付け業者がAI検索で選ばれるためには、以下の5つの観点からサイト全体を見直す必要があります。それぞれの施策は単独で効果を発揮するものではなく、相互に連携して初めて成果につながります。

1. エンティティ設計と一貫した情報発信

エンティティとは、AIが「確固たる実体」として認識する対象のことです。自社を1つの明確なエンティティとしてAIに認識させるためには、会社名、所在地、連絡先、代表者名、事業内容などの基本情報を、すべてのWebプラットフォームで統一する必要があります。

具体的には、自社サイトだけでなく、Googleビジネスプロフィール、各種ポータルサイト、SNSアカウント、プレスリリース配信先などで、表記揺れなく同じ情報を発信します。「株式会社○○」と「(株)○○」の混在、住所の番地表記の不統一といった些細な違いも、AIにとっては別のエンティティと判断される原因になりかねません。

ゴミ屋敷片付け業者として特に重要なのは、対応エリアの明確化です。「東京都全域対応」という曖昧な表現ではなく、対応可能な市区町村を具体的に列挙することで、AIは地域に関する質問に対して自社を引用しやすくなります。

2. 構造化データの実装

構造化データとは、Webページの内容をAIや検索エンジンが理解しやすい形式で記述したものです。Schema.orgの規格に基づいて実装することで、自社の情報がAIに正確に伝わります。

ゴミ屋敷片付け業者が実装すべき主な構造化データは以下の通りです。

特にFAQPage Schemaは、AI検索で自社が引用される確率を高める効果が期待できます。「ゴミ屋敷の片付け費用の相場は?」 「作業時間の目安は?」「近隣への配慮はどうしている?」といった、ユーザーが実際に抱く疑問と回答をFAQ形式で整備し、構造化データとしてマークアップしておくことで、AIがその情報を回答生成に活用しやすくなるのです。

3. 専門性と経験を示すコンテンツ制作

AI検索で評価されるコンテンツは、「誰が書いても同じ」一般的な情報ではありません。自社の実際の経験に基づく具体的な知見が求められます。

ゴミ屋敷片付け業者であれば、以下のようなコンテンツが有効です。

まず、作業事例の詳細な公開です。「3LDKのゴミ屋敷を2日間で片付けました」という概要だけでなく、どのような状態だったのか、どういう手順で作業を進めたのか、お客様はどんな悩みを抱えていたのか、作業後の感想はどうだったか、といった情報を可能な限り詳しく記載します。写真(ビフォーアフター)があれば、さらに説得力が増します。

次に、業界知識を活かした解説コンテンツです。ゴミ屋敷になる原因(高齢化、セルフネグレクト、精神的な要因など)、行政の支援制度、悪質業者の見分け方、自分で片付ける場合の注意点など、プロとしての知見を惜しみなく発信します。このような情報は、AIが「この業者は専門家である」と判断する材料になります。

また、代表者や従業員のプロフィールも重要です。経歴、保有資格、この仕事を始めた動機などを公開することで、「人の顔が見える」信頼性を構築できます。

4. 外部からの引用・被リンクの獲得

AI検索エンジンは、特定の情報が複数の信頼できるソースで言及されているかどうかも評価基準としています。自社サイトだけで情報を発信するのではなく、外部メディアからの引用や被リンクを獲得することで、AIからの評価を高められます。

ゴミ屋敷片付け業者が取り組みやすい方法としては、地域メディアへの取材協力、業界団体への加盟とサイト掲載、自治体の福祉関連ページからのリンク獲得、プレスリリースの配信などが挙げられます。

特に、ゴミ屋敷問題は社会問題として報道されることも多いため、メディア取材に積極的に応じる姿勢を持つことが重要です。取材を受けた際には、自社サイトにも「メディア掲載実績」として情報を掲載し、相互に信頼性を高める循環を作りましょう。

5. 口コミ・レビュー対策

AI検索は、Googleマップの口コミやポータルサイトのレビューも情報源として参照します。したがって、良質な口コミを継続的に獲得する仕組み を構築することが、LLMO対策としても有効です。

ゴミ屋敷片付けは、依頼者にとってデリケートな問題であるため、口コミを依頼しにくいという声もあります。しかし、作業完了後に「サービス改善のためアンケートにご協力ください」とお願いし、その延長線上で「よろしければGoogleに感想をお寄せいただけると励みになります」とお伝えする方法であれば、押しつけがましくならずに口コミを促せます。

また、寄せられた口コミには必ず返信しましょう。特にネガティブな口コミへの誠実な対応は、AIが「この業者は顧客対応を重視している」と判断する材料になります。

具体的なコンテンツ設計 | AIに引用されるページの作り方

LLMO対策の概念を理解したところで、次は具体的なコンテンツ設計の方法を見ていきましょう。AIに引用されやすいページには、いくつかの共通点があります。

質問に対する明確な回答構造

AI検索エンジンは、ユーザーの質問に対して端的に回答できる情報を好みます。したがって、コンテンツを設計する際には、「想定される質問」とそれに対する「明確な回答」を意識した構造にすることが効果的です。

たとえば、料金ページを作成する場合、「ゴミ屋敷の片付け費用はいくらですか?」という質問を想定し、「1Kの場合は○○円~○○円、2LDKの場合は○○円~○○円が目安です」と具体的な金額を最初に提示します。その後で、料金が変動する要因(ゴミの量、階数、エレベーターの有無など)を解説する構成にすると、AIが回答を生成しやすくなります。

見出しにも質問形式を活用すると効果的です。「サービスの特徴」ではなく「なぜ当社のゴミ屋敷片付けが選ばれているのか」、「作業の流れ」ではなく「ゴミ屋敷の片付けはどのような手順で進むのか」といった形式にすることで、AIが質問と回答の対応関係を認識しやすくなります。

数値とエビデンスの活用

AI検索エンジンは、曖昧な表現よりも具体的な数値やエビデンスを伴う情報を評価する傾向があります。「多くの実績があります」ではなく「創業以来3,500件以上の作業実績があります」、「迅速に対応します」ではなく「お問い合わせから24時間以内にお見積りをご提示します」といった表現を心がけましょう。

ゴミ屋敷片付け業者として提示できる数値の例としては、創業年数と作業実績件数、対応エリア数と実際に作業した地域数、平均作業時間の目安、リピート率や紹介率、顧客満足度アンケートの結果などが挙げられます。

また、業界データや行政の調査結果を引用することも有効です。たとえば、「環境省の調査によると、過去5年間で全国5,224件のゴミ屋敷が認知されています」といった情報を記事に盛り込むことで、コンテンツ全体の信頼性が向上します。引用元を明記することも忘れないでください。

地域特化コンテンツの重要性

ゴミ屋敷片付けは地域密着型のサービスであるため、対応エリアごとの専用ページを作成することがLLMO対策として非常に効果的です。

「○○市のゴミ屋敷片付け」というタイトルのページを作成し、その地域特有の情報を盛り込みます。たとえば、自治体のゴミ出しルール、粗大ゴミの回収方法、福祉支援制度の有無、その地域での作業実績などです。単にエリア名を差し替えただけのテンプレートページではなく、その地域ならではの価値ある情報を提供することが重要です。

AIは「○○市でゴミ屋敷を片付けてくれる業者」という質問に対して、○○市に関する具体的な情報を持つページを優先的に参照する傾向があります。地域ごとのコンテンツ整備は手間がかかりますが、AI時代の集客において大きなアドバンテージとなるでしょう。

LLMO対策がゴミ屋敷片付け業者にもたらすメリット

LLMO対策に取り組むことで、ゴミ屋敷片付け業者は以下のような具体的なメリットを得られます。

問い合わせの質の向上

AI検索を通じて自社を見つけたユーザーは、すでに相当量の情報を得ています。AIが「この業者は信頼できる」と判断した上で紹介されているため、問い合わせの段階で一定の信頼関係が構築されているのです。

結果として、「とりあえず見積もりだけ」という冷やかしの問い合わせが減り、本気度の高い依頼が増える傾向があります。成約率の向上は、営業効率の改善にも直結します。

価格競争からの脱却

AI検索で「安い業者」ではなく「信頼できる業者」として認知されることで、価格だけで比較されにくくなります。専門性や実績、顧客対応の質といった価格以外の価値で選ばれるようになるのです。

ゴミ屋敷片付け業界では、異常に安い見積もりで集客し、作業後に高額請求する悪質業者が問題になっています。LLMO対策によって「適正価格で誠実なサービスを提供する業者」としてのブランディングを確立できれば、健全な事業運営が可能になります。

先行者優位の獲得

LLMO対策は、まだ多くの業者が本格的に取り組んでいない分野です。今から対策を始めることで、競合他社に先んじてAI検索での優位性を確立できます。

AI検索エンジンは、一度「信頼できる情報源」として認識したサイトを継続的に参照する傾向があります。早期にエンティティとしての認知を獲得しておくことは、長期的な集客基盤の構築につながるでしょう。

LLMO対策で避けるべき失敗パターン

LLMO対策に取り組む際には、いくつかの落とし穴に注意が必要です。効果が出ないだけでなく、逆効果になるケースもあります。

コンテンツの量産に走る

「とにかく記事を量産すればAIに認識される」と考え、薄いコンテンツを大量に作成するのは逆効果です。AI検索エンジンは情報の質を重視しており、内容の薄いページを大量に持つサイトはかえって評価が下がる可能性があります。

1つ1つのページに、ユーザーにとって本当に価値のある情報を盛り込むことを心がけましょう。更新頻度よりも、コンテンツの充実度が重要です。

他社のコンテンツをコピーする

競合他社のサイトを参考にすること自体は問題ありませんが、文章をそのままコピーしたり、表現を少し変えただけの「焼き直しコンテンツ」を作成することは厳禁です。AIは類似コンテンツを検出する能力に長けており、オリジナリティのないコンテンツは評価されません。

自社独自の経験、視点、ノウハウを盛り込んだオリジナルコンテンツを作成することが、LLMO対策の基本です。

技術的対策だけに偏る

構造化データの実装やサイト構造の最適化といった技術的対策は重要ですが、それだけでは不十分です。AIが評価するのは、あくまでもコンテンツの中身です。

技術的な基盤を整えつつ、その上に質の高いコンテンツを載せるという両輪のアプローチが求められます。

即効性を期待しすぎる

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。AIがサイトを認識し、信頼性を評価し、回答生成に反映するまでには、一定の時間がかかります。

一般的には3~6ヵ月程度の期間を見込んで、継続的に改善を進める姿勢が重要です。短期的な成果を求めるあまり、一貫性のない施策を乱発することは避けましょう。

LLMO対策の効果測定方法

LLMO対策の効果を測定する方法は、従来のSEOとは異なります。検索順位という明確な指標がないため、複数の観点から総合的に評価する必要があります。

AI検索での引用状況を確認する

最も直接的な方法は、実際にAI検索エンジンで自社に関連するキーワードを検索し、自社の情報が引用されているかどうかを確認することです。

「○○市 ゴミ屋敷片付け業者 おすすめ」 「ゴミ屋敷片付け 料金相場」といったキーワードでChatGPT、Perplexity、 Google AI Overviewなどを検索し、回答に自社の情報や社名が含まれているか、情報源として自社サイトがリンクされているかを確認します。

この確認は定期的に(月1回程度)行い、変化を記録しておくことをおすすめします。

問い合わせ経路の分析

問い合わせフォームやヒアリングシートに「当社をどこで知りましたか」という質問を設け、AI検索経由の問い合わせがどの程度あるかを把握します。

「ChatGPTで検索して見つけた」 「AIに聞いたらおすすめされた」といった回答が増えてきていれば、LLMO対策が効果を発揮している証拠です。

指名検索の増加

LLMO対策が成功すると、社名での直接検索(指名検索)が増加する傾向があります。Google Search Consoleで自社名での検索クエリが増えているかを確認しましょう。

AI検索で自社を知ったユーザーが、より詳しい情報を得るために改めてGoogle検索で社名を検索するというパターンが増えてきます。

MEOとLLMOの連携で地域No.1を目指す

ゴミ屋敷片付け業者にとって、MEO (Googleマップ最適化)とLLMOの連携は強力な武器になります。両者は異なる対策ですが、相乗効果を生み出すことが可能です。

Googleビジネスプロフィールの充実がLLMOに効く

AI検索エンジンは、Googleビジネスプロフィール (GBP)の情報も参照しています。GBPに登録されている事業所情報、サービス内容、口コミなどは、AIが回答を生成する際の重要な情報源となるのです。

したがって、MEO対策としてGBPを最適化することは、そのままLLMO対策にもつながります。サービスの詳細な説明、定期的な投稿更新、写真の充実、口コミへの返信など、GBPの充実に注力しましょう。

地域での認知度向上が信頼性を高める

MEO対策で地域検索の上位に表示されるようになると、その地域での認知度が向上します。地域メディアからの取材依頼が増えたり、口コミが増加したりすることで、外部からの引用や言及が増え、結果としてAIからの信頼性評価も高まります。

MEOとLLMOを別々の施策として捉えるのではなく、「地域No.1の信頼される業者になる」という目標に向けた統合的な取り組みとして推進することが重要です。

今すぐ始められるLLMO対策チェックリスト

最後に、ゴミ屋敷片付け業者がすぐに着手できるLLMO対策のチェックリストをまとめます。すべてを一度に実施する必要はありません。できるところから順次取り組んでいきましょう。

チェック項目	確認ポイント
会社情報の統一	自社サイト、GBP、ポータルサイトで表記が一致しているか
対応エリアの明記	対応可能な市区町村を具体的に列挙しているか
料金の透明性	具体的な料金目安や算出根拠を公開しているか
作業事例の公開	ビフォーアフター写真付きの詳細な事例があるか
FAQ の整備	よくある質問と回答をページ化しているか
代表者情報	代表者の経歴や保有資格を公開しているか
口コミ対応	すべての口コミに返信しているか
構造化データ	Local Business、FAQPage等の実装ができているか

AI検索で自社が引用される具体的な事例

LLMO対策の効果をより具体的にイメージしていただくために、AI検索でどのような形で業者が紹介されるのかを見てみましょう。

ChatGPTでの検索例

ユーザーが「東京都○○区でゴミ屋敷の片付けを依頼したいのですが、おすすめの業者と選び方を教えてください」とChatGPTに質問したとします。ChatGPTは、インターネット上の情報を参照しながら、以下のような回答を生成します。

「ゴミ屋敷片付け業者を選ぶ際のポイントとしては、①料金の透明性(見積もり無料、追加料金なし明記)、②作業実績の公開、③口コミ・評判、④許認可の有無などを確認することが重要です。○○区で対応している業者としては、A社(創業○年、実績○○件以上)、B社(特殊清掃にも対応)などが挙げられます…」

ここで重要なのは、AIが「おすすめ」として具体的な業者名を挙げるという点です。LLMO対策が成功していれば、自社がこの「おすすめ業者」として紹介される可能性が高まります。

Perplexityでの検索例

Perplexityは回答と同時に情報源のリンクを表示します。「ゴミ屋敷片付け費用相場」と検索すると、複数のサイトから情報を収集し、「1Kで○○円~○○円、2LDKで○○円~○○円が相場です」といった回答を生成します。

このとき、回答の根拠として自社サイトがリンクされることが、LLMO対策の成果です。ユーザーは「もっと詳しく知りたい」と思ったときにそのリンクをクリックし、自社サイトを訪問します。

Google AI Overviewでの表示例

Google検索結果の上部に表示されるAI Overviewでは、検索クエリに対するAI生成の回答が表示されます。「ゴミ屋敷 業者 悪質 見分け方」と検索した場合、AI Overviewが「悪質業者の見分け方としては、①極端に安い見積もり、②契約書を交わさない、③ 会社情報が不明確、といった特徴があります」と回答し、その下に参照元のサイトが表示されます。

自社サイトで「悪質業者の見分け方」に関する詳細なコンテンツを公開していれば、AI Overviewの参照元として表示される可能性があります。ユーザーは「この情報を発信している業者なら信頼できそうだ」と感じ、自社への問い合わせにつながるのです。

ゴミ屋敷業界の市場動向とLLMO対策の重要性

LLMO対策に取り組む前に、ゴミ屋敷業界を取り巻く市場環境を理解しておくことも重要です。なぜ今、この対策が必要なのかが明確になるからです。

高齢化・単身世帯増加による需要拡大

総務省の調査によると、ゴミ屋敷居住者の8割以上が50歳以上であり、70代以上が45.7%を占めています。高齢化に伴う身体機能の低下や認知症、また単身世帯の増加により、自力での片付けが困難になるケースが増えているのです。

環境省の調査では、平成30年度から令和4年度までの5年間で全国5,224件のゴミ屋敷が認知されており、自治体による認知割合も34.2%から38.0%へと増加しています。この数字は氷山の一角であり、実際にはさらに多くの潜在的需要が存在すると考えられます。

市場拡大が見込まれる一方で、参入業者も増加しています。競争が激化する中で、いかにして「選ばれる業者」になるかが、事業の成否を分けるポイントとなっているのです。

依頼者の情報収集行動の変化

ゴミ屋敷の片付けを検討する人の情報収集行動は、他のサービスと比較しても特徴的です。「恥ずかしい」「人に知られたくない」という心理が強く働くため、対面での相談よりもオンラインでの情報収集を好む傾向があります。

従来はGoogle検索が主な情報収集手段でしたが、AI検索の台頭により、さらに「人に話さずに情報を得られる」環境が整いました。ChatGPTやPerplexityに質問すれば、人目を気にせず、深夜でも、何度でも相談できます。この利便性から、AI検索を活用する依頼者が増加しているのです。

業界の信頼性向上への取り組み

ゴミ屋敷片付け業界では、悪質業者による被害を防ぐための取り組みも進んでいます。業界団体の設立、認定制度の導入、自治体との連携強化など、業界全体で信頼性向上を目指す動きがあります。

こうした動きの中で、自社が「信頼できる業者」として認知されることの価値は高まっています。AI検索は、インターネット上に散在する情報を総合的に判断して回答を生成するため、業界団体への加盟、認定資格の取得、行政との協力実績などがあれば、より信頼性の高い業者として紹介されやすくなります。

LLMO対策を成功させるための実行ステップ

ここまで解説してきたLLMO対策を、実際にどのような順序で進めていけばよいか、具体的なステップをお伝えします。

ステップ1: 現状診断(1~2週間)

まずは自社の現状を把握することから始めます。ChatGPT、Perplexity、Google AI Overviewなどで「○○市 ゴミ屋敷片付け」 「ゴミ屋敷 業者 おすすめ」といったキーワードを検索し、自社がどの程度引用されているかを確認してください。

また、自社サイトの情報が各プラットフォームで統一されているか、構造化データは実装されているか、コンテンツの充実度はどうか、といった点もチェックします。競合他社の状況も確認し、自社との差を把握しておきましょう。

ステップ2: 基盤整備 (1~2ヵ月)

現状診断で明らかになった課題を、優先順位をつけて解決していきます。特に重要なのは以下の3点です。

1つ目は情報の統一です。会社名、住所、電話番号、サービス内容などを、自社サイト、Googleビジネスプロフィール、ポータルサイト、SNSなどすべてのプラットフォームで統一します。

2つ目は構造化データの実装です。Local Business、Service、FAQPageなどの構造化データをサイトに実装します。技術的な知識が必要なため、Web制作会社やSEO会社に依頼することも検討してください。

3つ目は基本コンテンツの整備です。料金ページ、サービス内容ページ、会社概要ページ、よくある質問ページなど、ユーザーが知りたい基本的な情報を充実させます。

ステップ3: コンテンツ拡充(3~6ヵ月)

基盤が整ったら、専門性を示すコンテンツを継続的に追加していきます。作業事例の公開、業界知識の解説記事、地域ごとのサービスページなど、月に2~4本程度のペースで質の高いコンテンツを増やしていきましょう。

同時に、口コミ獲得の仕組みも整備します。作業完了後のアンケート依頼フローを確立し、Googleビジネスプロフィールへの口コミ投稿を促します。

ステップ4: 外部連携・認知拡大(継続)

自社サイトのコンテンツが充実してきたら、外部からの引用・被リンク獲得にも取り組みます。プレスリリースの配信、業界団体への加盟、地域メディアへの取材協力など、自社の存在を外部に発信する機会を増やしていきましょう。

これらの取り組みは一度やって終わりではなく、継続的に行うことが重要です。AI検索の仕組みや評価基準も日々進化しているため、最新動向をキャッチアップしながら、対策をアップデートしていく姿勢が求められます。

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株式会社トリニアスが運営するマケスクは、2017年からMEO対策サービス「MEO prime」を提供し、累計5,000社以上の地域密着型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、地域で選ばれるためのノウハウを蓄積してきた証です。

AI検索時代を迎え、マケスクではMEO対策で培った知見をLLMO対策にも応用し、「地域で検索されたときに最初に名前が挙がる業者」を目指すお客様を全方位でサポートしています。

ゴミ屋敷片付け業界は、社会的ニーズが高まる一方で、集客競争も激化しています。AI検索という新しい競争領域で先行者優位を獲得するためにも、今のうちから対策を始めることをおすすめします。

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