飲食店のLLMO対策｜ChatGPTやGeminiに選ばれる店舗になる方法

「ChatGPTにおすすめの居酒屋を聞いたら、知らない店が出てきた」 「Googleで検索する前に、AIに相談する人が増えている気がする」――そんな声を、飲食店オーナーの方から聞く機会が増えてきました。

実際、野村総合研究所の調査によると、ChatGPTの利用率は2024年9月時点で20.4%に達し、特に20~40代を中心に「AIに質問して情報を探す」という行動が日常化しつつあります。飲食店を探す際も例外ではなく、「新宿で静かに飲める日本酒バー」 「子連れOKのイタリアン」といった具体的な条件をAIに投げかけ、そのまま来店につなげるケースが出てきているのです。

こうした変化の中で注目されているのが、LLMO (Large Language Model Optimization) という考え方。SEOが「検索エンジンに見つけてもらう」ための施策だとすれば、LLMOは「AIに正しく理解され、ユーザーに紹介してもらう」ための最適化手法です。

本記事では、飲食店経営者やWeb担当者の方に向けて、LLMOの基本から具体的な実践方法、そして効果測定の考え方まで、現場で役立つ情報をお伝えします。

飲食店にLLMOが求められる背景

まず、なぜ今「LLMO」という言葉がこれほど注目されているのか、その背景を整理しておきましょう。

検索行動の変化とAIへの移行

従来、飲食店を探すときの王道は「Google検索」や「食べログ」 「ホットペッパーグルメ」といったポータルサイトでした。しかし、ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIの登場により、ユーザーの情報収集行動は大きく変わりつつあります。

特に注目すべきは、AIへの質問の仕方です。Google検索では「渋谷 居酒屋 個室」のようにキーワードを並べますが、AIには「渋谷で4人で使える個室があって、日本酒の品揃えがいい居酒屋を教えて」と、まるで詳しい友人に相談するように質問できます。AIはこうした複雑な条件を理解し、条件に合う店舗をピックアップして回答するため、ユーザーにとっては非常に便利な存在となっています。

日本リサーチセンターの調査によれば、生成AIの利用経験率は2023年3月の3.4%から2025年3月には27.0%へと急伸。わずか2年で約8倍に増加している計算です。この流れは今後も加速すると見られており、飲食店にとって「AIに選ばれるかどうか」が集客を左右する時代が近づいています。

AI Overviewsの登場とGoogle検索の変化

GoogleもAI活用を進めており、検索結果の上部に「AI Overview」という要約機能を表示するケースが増えています。たとえば「京都 ランチ 子連れ」と検索すると、AIが複数のWebサイトから情報を収集し、「子連れにおすすめの京都ランチ店」をまとめて提示するようになりました。

ここで重要なのは、AIが参照・引用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では「検索結果の1ページ目に表示される」ことがゴールでしたが、これからは「AIが引用元として採用する」ことが新たな目標になります。自店の情報がAI Overviewに含まれれば、たとえユーザーがサイトをクリックしなくても認知される機会が生まれるのです。

SEO MEOとLLMOの違い

ここで、飲食店が取り組むべき3つの施策の違いを整理しておきます。

施策	最適化の対象	目的
SEO	Google検索のアルゴリズム	検索結果で上位表示される
MEO	Googleマップ・ローカル検索	地図検索で上位に表示される
LLMO	ChatGPT、Geminiなどの生成AI	AIに引用・紹介される

SEOが「検索エンジンのロボットに評価される」ための施策であるのに対し、LLMOは「大規模言語モデル(LLM)に正しく情報を理解してもらい、ユーザーへの回答に採用される」ための施策です。両者は似ている部分もありますが、最適化すべきポイントに違いがあります。

たとえば、SEOではキーワードの配置や内部リンク構造が重視されますが、LLMOでは情報の構造化や一次情報としての信頼性がより重要になります。AIは「この情報源は信頼できるか」 「情報が明確に整理されているか」を判断材料にするためです。

AIに「選ばれない」 飲食店の特徴

LLMO対策を進める前に、まず「なぜ自店がAIに紹介されないのか」を理解することが重要です。AIが情報を引用する際には明確な判断基準があり、それを満たさない店舗は「存在しないも同然」の扱いを受けてしまいます。

公式サイトがない、または更新が止まっている

AIは情報を収集する際、公式サイトを「一次情報源」として重視します。ホームページを持っていない飲食店や、何年も更新されていないサイトは、AIにとって「信頼性が低い情報源」と判断されやすくなります。

「うちはInstagramだけで十分」という声もありますが、SNSの情報だけではAIが店舗の詳細を正確に把握しにくいという問題があります。営業時間、席数、メニュー構成といった基本情報が、テキストとして整理された形で存在することがLLMO対策の出発点です。

メニューや特徴が画像だけで構成されている

料理写真は魅力を伝える上で欠かせませんが、AIは画像の中身を完全には理解できません。メニュー名や価格、アレルギー情報などが画像内のテキストとして埋め込まれているだけでは、AIは「何がいくらで提供されているか」を把握できないのです。

AIに正しく情報を伝えるには、メニュー情報をHTMLテキストや構造化データとして明記する必要があります。画像にはalt属性で適切な説明を付け、テキストベースの情報と併用することが効果的です。

店舗の魅力やコンセプトが言語化されていない

「雰囲気がいい店」 「こだわりの料理」といった曖昧な表現では、AIは具体的な特徴を認識できません。たとえば「築50年の古民家を改装した空間で、地元農家から直接仕入れた野菜を使った創作和食を提供」というように、具体的な言葉で魅力を表現することが求められます。

AIは「子連れに優しい」 「一人でも入りやすい」 「記念日利用に最適」といった利用シーンに関する情報を重視します。どんなお客様に、どんな体験を提供できるのかを明確に言語化しましょう。

口コミやレビューが整理されていない

Googleレビューや食べログの口コミは、AIが店舗の評判を判断する材料になります。しかし、口コミがほとんどない、あるいはネガティブな評価に対応していない状態では、AIは積極的にその店舗を推薦しにくくなります。

口コミへの返信は、単に顧客対応としてだけでなく、店舗の姿勢や価値観を示す情報としてAIに認識されます。丁寧な返信を心がけることで、信頼性の向上にもつながるでしょう。

飲食店がLLMO対策に取り組むメリット

LLMO対策は手間がかかる施策ですが、適切に取り組むことで複数のメリットが期待できます。ここでは、飲食店にとって特に重要な5つのポイントを解説します。

AI経由での露出が増え、新規顧客の獲得チャンスが広がる

LLMO対策を行うことで、ChatGPTやGemini、 Google AI Overviewなど、複数のAIサービスで店舗が紹介される可能性が高まります。たとえば、ユーザーが「会社の歓送迎会にちょうどいい居酒屋は?」とAIに質問した際に、「○○店は最大30名収容の個室があり、飲み放題付きコースも充実しています」と具体的に推薦してもらえる状態を目指せます。

これは従来の「検索結果に表示される」とは異なる露出機会です。AIからの推薦は、ユーザーにとって「信頼できる第三者からのアドバイス」として受け止められやすく、来店意欲の高い顧客を獲得しやすいという特徴があります。

「利用シーン×エリア」で指名されやすくなる

AIは「銀座で一人でも入りやすいカウンター席のある寿司屋」 「ペット同伴可能な横浜のカフェ」といった、場所と具体的な利用シーンを組み合わせた質問に対して回答を生成します。

店舗の強みや特徴を構造化データやテキストとしてAIに伝えておくことで、こうしたニッチで具体的ニーズを持つ顧客にアプローチできるようになります。広告では届きにくい「潜在顧客」との接点を作れるのは、LLMO対策ならではの強みです。

予約・来店までの離脱を減らせる

LLMO対策の過程で、メニュー情報や予約導線を整理することになります。結果として、AIからの紹介を受けたユーザーが「予約方法がわからない」 「詳細情報が見つからない」といった理由で離脱するケースを減らせます。

構造化データを活用して予約ボタンや電話番号を明示すれば、AIの回答内にそうした導線が含まれることもあります。認知から予約までの動線を最短化できるのは、集客効率の面で大きなメリットといえるでしょう。

誤情報の拡散を防げる

AIは学習データに基づいて回答を生成するため、古い情報や不正確な情報が含まれていると、それをそのまま回答してしまう可能性があります。「定休日が違う」 「閉店した店舗を紹介される」といった事態は、機会損失だけでなく顧客の不満にもつながります。

LLMO対策として公式サイトやGoogleビジネスプロフィールの情報を常に最新に保つことで、AIが参照する情報の精度を高められます。自店の情報を自らコントロールするという意識が重要です。

競合に先んじて取り組むことで優位に立てる

LLMOはまだ新しい概念であり、本格的に取り組んでいる飲食店は多くありません。SEOやMEOと比較すると、今から始めれば先行者メリットを得やすい状況にあります。

数年後に「やっておけばよかった」と後悔するよりも、今のうちから基盤を整えておくことで、AI時代の集客競争で有利なポジションを確保できるでしょう。

飲食店が実践すべきLLMO対策8選

ここからは、飲食店が今日から取り組めるLLMO対策を具体的に解説します。優先度の高いものから順に紹介するので、まずは上位の施策から着手することをおすすめします。

1. Googleビジネスプロフィールを徹底的に整備する

LLMO対策の出発点であり、最も重要なのがGoogleビジネスプロフィール (GBP)の最適化です。AIは店舗情報を収集する際、GBPを公式情報源として最優先で参照します。

店名、住所、電話番号、営業時間、Webサイトといった基本情報が正確で最新であることはもちろん、ビジネスの説明文には店舗の強みや特徴を具体的に記載しましょう。「○○駅から徒歩3分の和食店。個室完備で接待や記念日利用に最適。地元○○産の食材にこだわった創作料理を提供」といった形で、AIが理解しやすい情報を盛り込むことがポイントです。

また、GBPの投稿機能を活用して新メニューや季節のおすすめを定期的に発信することで、AIに「活発に運営されている店舗」として認識されやすくなります。

2. メニュー情報をテキストで構造化する

AIにメニュー情報を正確に伝えるには、料理名、価格、主な食材、アレルギー情報などをテキストデータとして整理する必要があります。画像のPDFメニューだけでは、AIは内容を読み取れません。

公式サイトにメニューページを設け、カテゴリごとに料理を分類して掲載しましょう。可能であれば、schema.orgのMenuスキーマを実装することで、AIやGoogleがより正確にメニュー情報を認識できるようになります。

価格帯についても明記することで、「予算5,000円以内で楽しめる焼肉店」といった条件指定の質問に対して、AIが自店を推薦しやすくなります。

3. FAQページを設置して会話型の質問に備える

AIへの質問は、従来の検索キーワードよりも会話的な形式で行われます。「予約なしでも入れますか?」「子ども用の椅子はありますか?」 「ペットは連れていけますか?」といったよくある質問をあらかじめFAQ形式で用意しておくことで、AIの回答に採用されやすくなります。

FAQは顧客目線で作成することが重要です。実際にお客様から寄せられる質問や、口コミで言及されることの多いポイントを整理し、明確な回答とともに掲載しましょう。FAQPageスキーマを実装すれば、Googleの検索結果でもリッチスニペットとして表示される可能性があり、SEO面でも効果的です。

4. 店舗の強みとストーリーを言語化する

AIは「どんな店か」を理解するために、テキスト情報を重視します。創業の経緯、料理へのこだわり、店主の想い、使用食材の産地など、その店ならではのストーリーを具体的に言語化しましょう。

GoogleはE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)という評価基準を重視しており、これはAIの情報評価にも影響します。店主やシェフの経歴、保有資格、受賞歴などを明記することで、専門性と権威性をアピールできます。

「なぜこの店を選ぶべきか」をAIが回答しやすいよう、差別化ポイントを明確にすることがカギです。

5. 構造化データを実装する

構造化データ (schema.org)は、Webページの情報をAIや検索エンジンが理解しやすい形式で記述するための仕組みです。飲食店の場合、Local Business、Restaurant、Menu、FAQPageなどのスキーマが特に重要です。

構造化データを実装することで、AIは「この店は何料理を提供していて、どのエリアにあり、予約方法は何か」を正確に把握できます。技術的なハードルがある場合は、WordPressのプラグインやWeb制作会社に相談するとよいでしょう。

6. 口コミを獲得し、丁寧に返信する

Googleレビューや食べログの口コミは、AIが店舗の評判を判断する重要な材料です。口コミの数と質を高めるために、来店客に自然な形でレビュー投稿をお願いする仕組みを作りましょう。

口コミへの返信も欠かせません。特にネガティブな口コミに対して誠実に対応することで、「顧客の声に真摯に向き合う店舗」という印象をAIに伝えられます。返信内容には店舗の強みや改善への取り組みを盛り込むことで、口コミ返信そのものが情報発信になります。

7. NAP情報を統一し、複数媒体で一貫性を保つ

NAP (Name、Address、Phone Number)とは、店名・住所・電話番号のことです。これらの情報が、公式サイト、Googleビジネスプロフィール、食べログ、ホットペッパー、SNSなどすべての媒体で完全に一致していることが重要です。

表記の揺れ(「○○店」と「○○支店」、「3-1-5」と「3丁目1番5号」など)があると、AIは別の店舗として認識する可能性があります。情報の一貫性は信頼性の指標でもあるため、定期的に確認・修正を行いましょう。

8. 高品質な写真を追加し、alt属性を適切に設定する

料理写真、店内の雰囲気、外観などの画像は、AIがそのまま理解することはできませんが、alt属性(代替テキスト)を適切に設定することで情報を伝えられます。

「刺身盛り合わせ」ではなく、「本日仕入れの鮮魚5種盛り合わせ。マグロ、ヒラメ、カンパチ、ウニ、イクラを使用」のように、具体的な情報を含むalt属性を設定することで、AIの理解を助けられます。

LLMO対策の効果測定と継続的な改善

LLMO対策は「やって終わり」ではなく、継続的な測定と改善が求められます。ただし、従来のSEOのように検索順位という明確な指標がないため、独自の視点での効果測定が必要になります。

AIの回答で自店が紹介されているか確認する

最もシンプルな方法は、実際にChatGPTやGemini、Perplexityなどに自店に関連する質問を投げかけてみることです。「○○駅周辺でおすすめの居酒屋は?」「○○区で個室のある和食店を教えて」といった質問に対して、自店が紹介されるかを確認しましょう。

競合店がどのように紹介されているかも参考になります。AIがどんな情報を引用しているか、どのような表現で推薦しているかを分析し、自店の情報発信に活かすことができます。

Google Search Consoleでクエリを分析する

Google Search Consoleを使えば、どのような検索キーワードで自店のサイトが表示されているかを確認できます。AIに関連する直接的なデータではありませんが、ユーザーがどのような言葉で店舗を探しているかを把握する手がかりになります。

「○○駅 個室居酒屋」「○○子連れランチ」といったキーワードで流入があれば、それに対応したコンテンツを強化することで、LLMO効果も高まる可能性があります。

施策の効果を定点観測する

LLMO対策は即効性のある施策ではありません。AIが学習するデータは定期的に更新されるため、施策の効果が表れるまでに数週間から数ヶ月かかることも珍しくありません。

「FAQを追加したら引用されるようになった」「写真を更新したらAIの説明が変わった」といった変化を記録し、何が効果的だったかを把握することで、次の施策の精度を高められます。焦らず、継続的に取り組む姿勢が重要です。

LLMO対策を進める上での注意点

LLMO対策に取り組む際には、いくつかの注意点があります。誤った方法で進めると、効果が出ないばかりか、逆効果になる可能性もあるため、以下の点を押さえておきましょう。

景品表示法などの法規制を遵守する

飲食店のWeb情報には、景品表示法や食品表示法などの規制が適用されます。「日本一美味しい」といった根拠のない表現や、実際とは異なる価格表記は避けなければなりません。

AIは情報をそのまま引用する可能性があるため、不適切な表現が拡散されるリスクがあります。法令遵守を前提とした情報発信を心がけましょう。

自作自演のレビューは避ける

口コミの重要性が高まる中、自作自演でレビューを増やそうとする誘惑があるかもしれません。しかし、Googleはこうした不正行為を検知する仕組みを持っており、発覚すればペナルティを受ける可能性があります。

AIも複数の情報源を照合して信頼性を判断するため、不自然な口コミは逆効果になりかねません。地道に顧客満足度を高め、自然な口コミを獲得する姿勢が結果的には近道です。

AIへの過度な依存は避け、本質的な価値提供を忘れない

LLMO対策はあくまで「AIに情報を正しく伝える」ための施策であり、料理や接客の質を高める本業とは別物です。AIに選ばれることだけを目的化すると、肝心の顧客体験がおろそかになる恐れがあります。

「AIに紹介されて来店したお客様が満足し、リピーターになる」という好循環を生み出すことが、LLMO対策の本来の目的です。技術的な最適化と、店舗としての価値向上をバランスよく進めていきましょう。

飲食店のLLMO対策は株式会社トリニアスにご相談ください

ここまでお読みいただき、「LLMO対策の重要性は理解したけれど、何から手をつければいいかわからない」「自社だけで対応するのは難しそう」と感じた方もいらっしゃるのではないでしょうか。

株式会社トリニアスでは、飲食店をはじめとする地域ビジネスのWeb集客を総合的に支援しています。主力サービスの「MEO prime」は2017年の提供開始以来、累計5,000社以上の導入実績を持ち、上位表示達成率は96.2%を誇ります。

MEOで培ったノウハウを活かし、現在はLLMO対策についても日々研究を進めています。Googleビジネスプロフィールの最適化から、構造化データの実装、口コミ管理、HP制作まで、ワンストップで対応できる体制を整えているのが強みです。

「1エリア1業種1社のみ担当」という方針で、競合とバッティングしない独占的なサポートを提供しているのも特徴です。月1回のレポート提供や、電話・メールでの迅速な対応など、店舗オーナーが相談相手に困らない環境を大切にしています。

AI時代の集客に向けて、何から始めるべきか迷っている方は、ぜひ一度株式会社トリニアスにご相談ください。店舗の現状を診断し、優先すべき施策をご提案いたします。

まとめ

本記事では、飲食店におけるLLMO対策について、背景から具体的な施策、効果測定、注意点まで幅広く解説しました。

ChatGPTをはじめとする生成AIの普及により、ユーザーの情報収集行動は確実に変化しています。「Googleで検索する」から「AIに聞く」への移行は、すでに始まっており、この流れは今後さらに加速していくでしょう。

飲食店にとって、AIに正しく情報を理解され、ユーザーに推薦されることは、新たな集客チャネルの獲得を意味します。Googleビジネスプロフィールの整備、メニュー情報の構造化、FAQの設置、口コミ対応といった施策は、SEOやMEOとも共通する部分が多く、取り組みやすいものばかりです。

重要なのは、早めに着手して継続的に改善を続けることです。LLMOは新しい概念であり、今から取り組めば競合に対する先行者メリットを得られる可能性があります。

本記事が、AI時代の飲食店集客を考えるきっかけとなれば幸いです。