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ハウスクリーニングのLLMO対策とは?AIに推薦される業者になる方法

2025.12.12

「ハウスクリーニング業者を探そう」と思ったとき、あなたはどうやって情報を集めるでしょうか。5年前であれば「○○市 ハウスクリーニング」とGoogleで検索し、上位に表示されたサイトを順番にチェックするのが一般的でした。しかし今、この行動パターンが大きく変わりつつあります。

ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIに直接質問し、おすすめの業者や選び方のポイントを聞く人が急増しているのです。調査会社Gartnerは、2026年までに従来の検索エンジン利用が25%減少すると予測しています。週間アクティブユーザーが7億人を超えたChatGPTをはじめ、AIが情報収集の「入り口」となる時代が、すでに到来しています。

この変化は、ハウスクリーニング業界にとって何を意味するのでしょうか。市場規模約8,000億円、事業者数15,000社以上という競争の激しい業界において、従来のSEO対策だけでは顧客との接点を失いかねません。本記事では、AIに「選ばれる」ための新しい最適化手法であるLLMO(大規模言語モデル最適化)について、ハウスクリーニング業者が押さえるべきポイントを具体的に解説していきます。

なぜ今ハウスクリーニング業界にLLMOが必要なのか

ハウスクリーニング業界は、ここ数年で構造的な変化を迎えています。共働き世帯の増加、高齢化の進展、そしてコロナ禍以降の衛生意識の高まりを背景に、市場は年間成長率4.5%という安定した拡大を続けています。一方で、参入障壁の低さから新規事業者が相次ぎ、価格競争が激化しているのも事実です。

このような環境下で、多くの事業者がWeb集客に注力してきました。SEO対策を施し、Googleマップ対策(MEO)を行い、口コミを集める。こうした取り組みは今後も重要であり続けますが、それだけでは顧客との接点が限られるようになってきています。

生成AIが変える「検索」の概念

従来の検索行動では、ユーザーはキーワードを入力し、表示された複数のサイトを比較検討していました。しかしAI検索では、ユーザーは「エアコンクリーニングの相場を教えて」「一人暮らしにおすすめのハウスクリーニング業者は?」といった自然な質問を投げかけ、AIが複数の情報源から回答を要約して提示します。

ここで重要なのは、AIが「引用元」として表示する情報源に選ばれるかどうかです。AIの回答に自社の情報が引用されれば、ユーザーは「このサービスは信頼できそうだ」と認識し、そのままサイトを訪問してくれる可能性が高まります。逆に引用されなければ、どれだけ優れたサービスを提供していても、顧客の目に触れる機会すら得られません。

SEOとLLMOの決定的な違い

SEO(検索エンジン最適化)は、Googleなどの検索結果で上位表示されることを目指す施策です。キーワードの最適化、被リンクの獲得、サイト構造の改善などを通じて、検索順位を上げることに主眼が置かれてきました。

一方、LLMO (Large Language Model Optimization:大規模言語モデル最適化)は、ChatGPTやGeminiといった生成AIの回答に自社情報が「引用」されることを目指します。検索順位という概念から、「AIに選ばれる情報源になれるかどうか」という新たな評価軸への転換といえるでしょう。

比較項目 SEO LLMO
最適化対象 検索エンジン (Google等) 生成AI (ChatGPT、Gemini等)
目標 検索結果の上位表示 AIの回答に引用される
評価基準 順位・クリック率 引用回数・ブランド言及数
コンテンツ設計 キーワード中心 質問への明確な回答中心

両者は対立するものではなく、SEOの土台の上にLLMOを重ねることで相乗効果が生まれます。実際、AIが引用する情報源の多くは、検索エンジンで上位表示されているコンテンツです。SEOで培った質の高いコンテンツ基盤があれば、LLMO対策もスムーズに進められます。

LLMOの基本概念を理解する

LLMOを効果的に実践するには、まずAIがどのように情報を処理し、回答を生成しているのかを理解する必要があります。表面的なテクニックに走る前に、その仕組みを押さえておきましょう。

AIが情報を引用する仕組み

ChatGPTなどの大規模言語モデル(LLM)は、膨大なテキストデータを学習し、ユーザーの質問に対して「もっとも適切と思われる回答」を生成します。この際、学習データに含まれていた情報や、リアルタイムでWeb検索した結果を参照しています。

AIが情報源として選ぶ際に重視するのは、次のような要素です。

▼AIが引用する情報の特徴

  • 明確性:質問に対する回答が端的に述べられている
  • 構造化:見出し、箇条書き、表などで情報が整理されている
  • 信頼性: 出典が明記され、専門家や実務者の知見が反映されている
  • 網羅性:関連するトピックを漏れなくカバーしている
  • 独自性: 他にはない一次情報(調査データ、事例など)を含んでいる

逆に、AIが引用を避ける傾向にあるのは、情報が曖昧で結論が不明確なコンテンツ、重複が多く独自性に乏しいページ、更新されておらず古い情報のままのサイトなどです。

関連する用語の整理

LLMOと似た概念として、いくつかの用語が使われています。混同しやすいため、ここで整理しておきます。

AIO (AI Optimization) は、Google検索のAI Overviewsなど、検索エンジンに組み込まれたAI機能への最適化を指します。GoogleのAI概要表示で引用されることを目指す施策といえるでしょう。GEO (Generative Engine Optimization) は、生成エンジン全般への最適化を意味し、LLMOとほぼ同義で使われることが多いです。AEO( Answer Engine Optimization) は、回答エンジン (質問に直接答えを返すシステム)への最適化で、音声検索対策なども含む広い概念です。

本記事ではこれらを包括する概念として「LLMO」という表現を用いますが、本質的にはすべて「AIに選ばれるコンテンツを作る」という同じ方向を向いています。

ハウスクリーニング業者がLLMO対策で得られるメリット

メリット

LLMO対策に取り組むことで、ハウスクリーニング事業者は具体的にどのような効果を期待できるのでしょうか。単なる「流行りの施策」ではなく、事業成長に直結する理由を掘り下げていきます。

新たな集客チャネルの獲得

Google検索からの流入が横ばいになる中、AI経由のサイト訪問は急増しています。海外の調査では、AI由来のWebサイト流入が半年で約130%増加したというデータもあります。日本でも同様の傾向が見られ、この流れは今後さらに加速すると予測されています。

LLMO対策を早期に始めることで、競合他社に先んじてこの新しい集客チャネルを確保できます。特にハウスクリーニングのような地域密着型サービスでは、「○○市でおすすめのエアコンクリーニング業者は?」といったAIへの質問で自社が推薦されることの価値は計り知れません。

信頼性とブランド価値の向上

AIの回答に引用されることは、「信頼できる情報源」としてのお墨付きを得ることを意味します。ユーザーの視点では、AIが推薦する業者は「ちゃんとした会社なんだな」という印象を持ちやすい傾向があります。

さらに、AIの回答では「○○という業者は、エアコンクリーニングで高い評価を得ています」といった形でブランド名が言及されることがあります。たとえユーザーがその場でサイトを訪問しなくても、ブランド認知が蓄積されていくのです。後日「そういえばAIが言っていたあの業者」と思い出してもらえる可能性も生まれます。

問い合わせの質の向上

AI経由で自社を知ったユーザーは、すでに一定の情報を得た状態でサイトを訪問します。「どんなサービスなのか」 「相場はどのくらいか」といった基本的な疑問は、AIとの対話で解消済みのケースが多いのです。

その結果、問い合わせの段階では「具体的に見積もりを取りたい」 「この日程で予約できるか確認したい」といった、成約に近い段階のユーザーが増える傾向があります。営業効率の向上にもつながる点は、見落とされがちなメリットです。

ハウスクリーニング業者のためのLLMO対策実践法

キーボードと人の手

ここからは、ハウスクリーニング事業者がすぐに取り組めるLLMO対策の具体的な方法を解説していきます。技術的なハードルは高くないため、まずはできるところから始めてみてください。

質問形式のコンテンツを充実させる

AIはユーザーからの「質問」に対して回答を生成します。したがって、Webサイトのコンテンツも「よくある質問とその回答」という形式で整理しておくと、AIが引用しやすくなります。

ハウスクリーニング業者であれば、次のような質問と回答を用意することが効果的です。

質問例: エアコンクリーニングの料金相場はいくらですか?

エアコンクリーニングの料金は、壁掛けタイプで8,000円~15,000円、お掃除機能付きで15,000円~25,000円が相場です。室外機の洗浄を追加すると3,000円~5,000円程度がプラスされます。複数台同時に依頼すると割引が適用される業者も多いため、まとめて依頼するとお得です。

回答は冒頭で結論を述べ、その後に補足情報を加える構成が理想的です。AIは回答の最初の数行を優先的に抽出する傾向があるため、核心部分を先に持ってくることで引用されやすくなります。

一次情報を積極的に発信する

AIが最も重視するのは、他では得られないオリジナルの情報です。ハウスクリーニング業者には、実務経験から得られる貴重な一次情報が数多くあります。

例えば、「今年清掃した1,000件のエアコンのうち、カビが発生していた割合」といった自社データは、AIにとって非常に価値の高い情報です。「築20年以上のマンションでよく見られる水回りの汚れ傾向」といった現場から得た知見も同様です。

こうしたデータや事例をWebサイトやブログで公開することで、AIが「この業者の情報は引用する価値がある」と判断する可能性が高まります。数字を含む具体的なデータは特に効果的で、「当社の実績では~」という形で自然に自社の強みをアピールすることにもつながります。

E-E-A-Tを意識した情報設計

E-E-A-Tとは、Experience (経験)、Expertise (専門性)、Authoritativeness (権威性)、Trustworthiness (信頼性)の頭文字を取った概念です。Googleの検索品質評価ガイドラインで重視されている要素ですが、AIも同様の観点で情報源を評価していると考えられています。

ハウスクリーニング業者がE-E-A-Tを高めるには、まず運営者情報の明確化が重要です。会社概要ページに代表者名、創業年、従業員数、所在地、連絡先を明記し、実在する信頼できる事業者であることを示しましょう。

次に実績・資格の提示です。清掃実績の件数、取得している資格(ハウスクリーニング技能士など)、加盟している団体があれば記載します。「創業○年」「清掃実績○万件」といった具体的な数字は説得力を高めます。

そして著者情報の明記も効果的です。ブログやコラムを執筆する際は、「清掃歴15年のベテランスタッフが解説」といった形で、誰が書いているのかを明らかにしましょう。匿名の情報よりも、実名や経歴が示された情報のほうがAIは信頼します。

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。専門的に聞こえるかもしれませんが、実装自体はそこまで難しくありません。

ハウスクリーニング業者に特に有効なのは、FAQスキーマ (よくある質問のマークアップ)とLocal Business スキーマ (地域ビジネスの情報マークアップ)です。

FAQスキーマを実装すると、AIがQ&A形式のコンテンツを正確に認識できるようになります。Local Businessスキーマでは、事業者名、住所、電話番号、営業時間、サービスエリアなどを構造化して記述します。Web制作会社に依頼するか、WordPressであれば専用のプラグインで比較的簡単に実装できます。

明確で簡潔な文章を心がける

AIは複雑で曖昧な文章よりも、シンプルで明確な文章を好みます。専門用語を多用したり、一文が長すぎたりするコンテンツは、AIにとって処理しにくく、引用されにくい傾向があります。

例えば、「弊社のエアコンクリーニングサービスは、お客様のご要望に合わせて柔軟に対応させていただいております」という文章よりも、「当社のエアコンクリーニングは、通常タイプ12,000円、お掃除機能付き20,000円です。作業時間は約60~90分です」のほうがAIに引用されやすいといえます。

特にサービス内容や料金、作業工程といった情報は、箇条書きや表を活用して整理することをおすすめします。視覚的に分かりやすい構成は、AIの情報抽出を助けるだけでなく、サイトを訪れたユーザーにとっても親切です。

ハウスクリーニング業界特有のLLMO戦略

ここまで一般的なLLMO対策を解説してきましたが、ここからはハウスクリーニング業界ならではの戦略を掘り下げていきます。業界の特性を活かしたアプローチが、競合との差別化につながります。

地域密着型ビジネスとしてのLLMO

ハウスクリーニングは典型的な地域密着型サービスです。全国展開の大手を除けば、多くの事業者は特定のエリアでサービスを提供しています。この特性を活かしたLLMO戦略が効果的です。

具体的には、サービスエリアごとの詳細ページを作成することが有効です。「○○市のハウスクリーニングなら当社へ」といったページに、その地域特有の情報を盛り込みます。「○○市は築30年以上のマンションが多く、浴室のカビ除去のご依頼が特に多いエリアです」といった地域知見は、AIにとって価値の高い情報です。

Googleビジネスプロフィール(旧Googleマイビジネス)の最適化も重要です。NAP情報(Name Address Phone: 名称・住所・電話番号)を正確に統一し、サービスカテゴリや営業時間を漏れなく設定しましょう。AIはこうした公開情報も参照して回答を生成します。

サービスメニュー別の詳細コンテンツ

ハウスクリーニングには多様なサービスメニューがあります。エアコン、キッチン、浴室、トイレ、換気扇、窓ガラスなど、それぞれについて専門性の高いコンテンツを用意することで、AIに引用される機会が増えます。

各サービスページには、料金、作業時間、作業工程、ビフォーアフター写真、お客様の声などを盛り込みましょう。特に作業工程の詳細説明は効果的です。「当社のエアコンクリーニングは、①カバー取り外し→② 高圧洗浄→ ③ 防カビコーティング→④動作確認という4ステップで実施します」といった具体的な手順は、AIが「この業者は専門知識を持っている」と判断する材料になります。

季節性を活かしたコンテンツ発信

ハウスクリーニングには明確な季節的需要があります。エアコンクリーニングは夏前、大掃除は年末、引越し関連は3月前後というように、時期によってニーズが変動します。

この季節性に合わせたコンテンツを事前に用意しておくことで、需要期にAIから引用される可能性が高まります。例えば、「夏前のエアコンクリーニング、予約のベストタイミングは?」「年末の大掃除を効率的に進めるコツ」といったテーマで、1~2ヶ月前から情報発信を始めるのが理想的です。

情報の鮮度も重要です。「2025年最新」といった年号を含むコンテンツは、AIが「新しい情報」と認識しやすくなります。定期的にコンテンツを更新し、日付を明記することを習慣にしましょう。

ターゲット別のコンテンツ設計

ハウスクリーニングの顧客層は多様です。共働き家庭、一人暮らし、高齢者世帯、不動産オーナーなど、それぞれが抱える課題やニーズは異なります。ターゲット別のコンテンツを用意することで、より多くの質問パターンに対応できます。

共働き家庭向けには、「時間の節約」と「家事負担の軽減」を軸にしたコンテンツが響きます。「仕事と育児で忙しい方へ: プロに任せて週末を有効活用」といった切り口が効果的でしょう。

高齢者向けには、「安心・信頼」と「身体的負担の軽減」を強調します。「高所の掃除は危険です。安全に配慮したプロの清掃をご検討ください」といったメッセージが適切です。

不動産オーナー向けには、「原状回復」「入居率向上」といったビジネス視点のコンテンツが求められます。退去後のハウスクリーニングパッケージや、定期清掃契約のメリットなどを詳しく解説しましょう。

LLMO対策の効果測定と改善

データと付箋紙

LLMO対策を実施したら、その効果を測定し、継続的に改善していくことが大切です。従来のSEOとは異なる指標に注目する必要があります。

LLMOの主要KPI

LLMO対策の効果を測る指標として、以下のKPIを設定することをおすすめします。

AI経由のサイト流入数は、最も直接的な指標です。Googleアナリティクスで、ChatGPT、Perplexity、Geminiなどからの参照トラフィックを確認しましょう。現時点ではまだ小さな数字かもしれませんが、成長率に注目してください。

ブランド名の検索数も重要です。AIで自社が推薦されると、「○○(社名) ハウスクリーニング」といった指名検索が増える傾向があります。Googleサーチコンソールで自社名を含むクエリの推移を追跡しましょう。

AIでの引用確認は、実際にChatGPTやPerplexityで自社に関連する質問を入力し、回答に自社情報が含まれているかを定期的にチェックします。「○○市 エアコンクリーニング おすすめ」 「ハウスクリーニング 選び方」といったクエリで試してみてください。

PDCAサイクルの回し方

LLMO対策は一度実施して終わりではなく、継続的な改善が必要です。月に一度程度、以下の点をチェックしましょう。

まず引用状況の確認です。複数の生成AIで自社関連のクエリを試し、引用されているか、どのページが引用されているかを記録します。引用されていない場合は、コンテンツの改善が必要です。

次に競合分析です。同じクエリで競合他社がどのように引用されているかを確認し、自社との違いを分析します。引用されている競合のコンテンツには、何か学べる要素があるはずです。

そしてコンテンツの更新です。分析結果をもとに、FAQの追加、既存コンテンツの改善、新規ページの作成などを計画的に実施していきます。特に季節ごとの需要に合わせたコンテンツは、定期的な見直しが欠かせません。

LLMOとSEO・MEOの統合戦略

上昇

LLMO対策は、既存のSEOやMEO対策と対立するものではありません。むしろ、これらを統合した総合的なWeb集客戦略を構築することで、最大の効果を発揮します。

SEOとLLMOの相乗効果

質の高いSEOコンテンツは、そのままLLMO対策にもなります。検索エンジンで上位表示されているコンテンツは、AIにも信頼できる情報源として認識されやすいためです。

SEO観点で作成した「エアコンクリーニングの適切な頻度と効果」といった記事に、LLMOを意識した要素を追加することで、両方の効果を得られます。具体的には、記事の冒頭に結論を端的にまとめる、Q&A形式のセクションを設ける、構造化データを実装するといった施策です。

MEOとLLMOの連携

MEO (Googleマップ最適化)で蓄積した口コミやビジネス情報は、AIが参照するデータソースの一部です。Googleビジネスプロフィールの情報を充実させることは、LLMO対策としても有効といえます。

特に口コミは重要です。AIは口コミ情報を「実際のユーザー評価」として参照することがあります。良質な口コミを集め、丁寧に返信することで、AIに「この業者は顧客満足度が高い」と認識される可能性が高まります。

また、MEOで重視されるNAP情報の統一は、LLMOでも同様に重要です。WebサイトとGoogleビジネスプロフィール、各種ポータルサイトで事業者名・住所・電話番号を統一することで、AIが「同一の事業者」として正しく認識できるようになります。

SNSとの連携

InstagramやX(旧Twitter)での情報発信も、間接的にLLMO効果を高めます。SNSでの発信が話題になり、他のサイトで引用されることで、被リンクが増加し、サイトの権威性が向上するためです。

ハウスクリーニングでは、ビフォーアフター写真がSNSで反響を得やすいコンテンツです。清掃前後の劇的な変化は視覚的なインパクトがあり、シェアされやすい傾向があります。「こんなに汚れたエアコンも、プロの技でピカピカに」といった投稿は、サービスの価値を直感的に伝えられます。

LLMO対策で避けるべき失敗パターン

デメリット

LLMO対策を進める中で、効果が出ないどころか逆効果になってしまうケースも存在します。事前にこれらの失敗パターンを把握しておくことで、遠回りを避けられます。

キーワードの羅列に終始してしまう

「エアコンクリーニング ○○市 安い おすすめ 口コミ」のようにキーワードを詰め込んだだけのコンテンツは、AIに評価されません。AIは文脈を理解する能力を持っており、不自然なキーワードの羅列は「低品質なコンテンツ」として判断されます。

重要なのは、ユーザーの質問に対して自然な文章で価値ある回答を提供することです。キーワードを意識しすぎるあまり、読みにくい文章になっていないか、常に読者目線でチェックしましょう。

他社のコンテンツをそのまま流用する

競合他社のコンテンツを参考にすること自体は問題ありませんが、内容をそのままコピーしたり、少し言い回しを変えただけの重複コンテンツは、AIから「オリジナリティがない」と判断されます。

AIは膨大なWebコンテンツを学習しているため、似たような内容は識別できます。自社ならではの視点、独自のデータ、実体験に基づく知見を盛り込むことで、他社との差別化を図りましょう。

専門用語を多用しすぎる

清掃業界特有の専門用語を多用しすぎると、AIが「一般ユーザーへの回答には適さない」と判断する可能性があります。例えば「ドレンパン」 「フィン」 「ファン」といった用語は、業界内では当たり前でも、一般の方には馴染みがありません。

専門用語を使う場合は、必ず平易な言葉での説明を添えることを心がけましょう。「ドレンパン(排水を受ける部品)」のように括弧書きで補足するだけでも、理解しやすさは大きく向上します。

更新を怠り情報が古くなる

一度作成したコンテンツをそのまま放置していると、情報が古くなり、AIに引用されなくなります。特に料金情報やサービス内容は、定期的な見直しが必要です。

AIは更新日時を参考にしており、最終更新が1年以上前のコンテンツよりも、最近更新されたコンテンツを優先的に引用する傾向があります。少なくとも半年に一度は主要コンテンツを見直し、情報を最新化しましょう。

LLMO対策における注意点

注意点

失敗パターンを踏まえた上で、LLMO対策を進める際に留意すべきポイントを整理します。効果を最大化するためにも、これらの点を意識して取り組んでください。

過度なAI依存を避ける

LLMO対策は重要ですが、AI経由の集客だけに依存するのはリスクがあります。AIのアルゴリズムは頻繁に変更されますし、新しい競合AIが登場する可能性もあります。Google検索、Googleマップ、SNS、ポータルサイトなど、複数のチャネルをバランスよく活用することが重要です。

AIが引用する情報の正確性

AIは必ずしも正確な情報を引用するとは限りません。自社の情報が誤って引用されたり、古い情報が使われたりする可能性もあります。定期的にAIの回答をモニタリングし、誤った情報が広がっていないかを確認しましょう。

誤情報を発見した場合は、Webサイトの該当部分を修正し、正確な情報に更新することで、AIが次回以降正しい情報を参照するようになります。

短期的な成果を求めすぎない

LLMO対策の効果が表れるまでには、ある程度の時間がかかります。AIの学習サイクルや、コンテンツがインデックスされるまでの期間を考慮すると、最低でも3~6ヶ月は様子を見る必要があります。

焦って短期的なテクニックに走るのではなく、本質的に価値のあるコンテンツを継続的に発信していくことが、長期的なLLMO成功の鍵です。

今後の展望とハウスクリーニング業界の変化

AI検索の普及は、今後さらに加速すると予測されています。ハウスクリーニング業界においても、この変化に適応できるかどうかが、事業の成否を左右する可能性があります。

AI検索のさらなる進化

現在のAI検索は、テキストベースの質問応答が中心ですが、今後は音声検索やマルチモーダル検索(画像と音声を組み合わせた検索)が普及していくと考えられています。「この汚れを落とせる業者を探して」と汚れた場所の写真を見せながら質問するような利用シーンが増えるかもしれません。

こうした変化に対応するためにも、テキストだけでなく、画像や動画といった多様なコンテンツを充実させておくことが重要です。

競争環境の変化

LLMO対策はまだ新しい概念であり、多くのハウスクリーニング事業者は取り組みを始めていません。今のうちに対策を進めておけば、先行者利益を得られる可能性があります。

一方で、AI検索の重要性が広く認識されれば、競争が激化することも予想されます。早期に基盤を固め、継続的にコンテンツを蓄積していくことが、長期的な競争優位につながります。

ハウスクリーニングのLLMO対策に関するよくある質問

クエスチョン

最後に、ハウスクリーニング事業者からよく寄せられる質問にお答えします。

LLMO対策はSEO対策と両立できますか?

両立できるどころか、むしろ相乗効果が期待できます。SEOで重視される「ユーザーにとって価値のあるコンテンツ」は、LLMOでも同様に評価されます。SEOの土台がしっかりしているサイトは、LLMO対策も効果が出やすい傾向があります。両方を意識したコンテンツ作りを心がけましょう。

小規模事業者でもLLMO対策は効果がありますか?

むしろ小規模事業者こそチャンスがあります。AIは情報の質を重視するため、会社の規模よりもコンテンツの価値が評価されます。地域に根ざした一次情報や、現場経験に基づく専門的な知見は、大手にはない強みです。リソースが限られている場合は、まず自社の得意なサービス(エアコンクリーニングなど)に絞ってコンテンツを充実させることをおすすめします。

効果が出るまでどのくらいかかりますか?

コンテンツの内容や競合状況によって異なりますが、一般的には3~6ヶ月程度を目安にしてください。SEOと同様、即効性のある施策ではありませんが、一度AIに評価されれば継続的に引用される資産となります。焦らず、質の高いコンテンツを着実に積み上げていくことが大切です。

外注と内製、どちらがよいですか?

コンテンツの種類によって使い分けるのが現実的です。料金表やサービス概要など基本的な情報は内製で対応できます。一方、専門的なSEO設計や構造化データの実装、戦略立案などは専門家への相談を検討してもよいでしょう。内製で基盤を作り、専門家のアドバイスで最適化するハイブリッド型が効果的です。

すでにSEO対策をしていますが、追加でLLMO対策は必要ですか?

今後の検索行動の変化を考えると、追加で取り組む価値は十分にあります Gartnerの予測通り、AI検索へのシフトが進めば、SEOだけでは接点を持てないユーザーが増えていきます。既存のSEOコンテンツにLLMOを意識した要素(質問形式の見出し、結論ファーストの構成、構造化データ)を追加するところから始めてみてはいかがでしょうか。

まとめ: AI時代の集客に向けて今すぐ始めるべきこと

本記事では、ハウスクリーニング業者がLLMO対策に取り組むべき理由と、具体的な実践方法を解説してきました。AI検索の普及という大きな変化の中で、従来のSEO・MEO対策に加えてLLMOにも目を向けることは、今後の集客において欠かせない視点となります。

まず取り組むべきは、質問形式のコンテンツの充実です。料金、作業時間、サービスエリアなど、顧客がよく聞く質問への回答を明確に用意しましょう。次に、自社の強みとなる一次情報を発信すること。清掃実績のデータ、現場から得た知見、ビフォーアフター事例など、他では得られない情報がAIに選ばれる決め手になります。

そして、E-E-A-Tを意識した信頼性の担保も忘れずに。運営者情報の明確化、実績・資格の提示、著者情報の明記を通じて、AIに「信頼できる情報源」と認識してもらいましょう。

AI時代の到来は、見方を変えれば新たなチャンスの到来でもあります。いち早くLLMO対策に取り組むことで、競合に先んじた集客基盤を構築できる可能性があります。

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本記事でご紹介したLLMO対策は、SEOやMEO対策と組み合わせることで最大の効果を発揮します。しかし、日々の業務に追われる中で、Web集客施策を自社だけで進めるのは難しいと感じる方も多いのではないでしょうか。

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社以上の地域ビジネスの集客支援を行ってきました。上位表示達成率96.2%という実績は、多様な業種における知見の蓄積によるものです。

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井波 雅臣

井波 雅臣

2013年、株式会社トリニアスに入社。 以来、2年間に渡って4つのBtoC事業(大手通信回線)立ち上げを行う。 そこでの新規事業立ち上げ経験、営業スキルを買われ2015年よりBtoB事業であるGoogleストリートビュー撮影代行サービスに携わる。 以降、株式会社トリニアスのBtoB事業においてGoogleビジネスプロフィールの専任担当としてDM事業部を牽引。 5年間でのサポート件数は延べ5000件以上。 現在はMEOサービスを中心にデジタルマーケティングの総合サポートを手がける。

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