飲食店のLLMOとは？SEOとの違いや集客につながる具体的な施策について解説

この記事を読んでいるあなたは、

• なぜ飲食店にLLMO対策が必要なのか知りたい
• 飲食店のLLMO対策の具体的な施策について知りたい
• 飲食店のLLMO対策の注意点について知りたい

このように考えているかもしれません。

この記事では、そんなあなたに「飲食店のLLMO対策の重要性や具体的な施策、注意点」について解説します。

飲食店のLLMOとは

LLMO（Large Language Model Optimization）は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社の飲食店情報を適切に認識・参照してもらうための新しい取り組みです。

これまでの検索エンジン最適化とは異なり、AIがユーザーの質問に回答する際に、あなたの店舗情報が正確に引用されることを目的としています。

LLMOとSEOの違い

SEOが「検索結果で上位表示されること」を目指すのに対し、LLMOは「AIの回答内で適切に言及されること」を重視します。

たとえば、SEOはGoogleなどの検索エンジンからのアクセス獲得が目的ですが、LLMOは生成AIによる回答で店舗情報が引用され、ユーザーに直接情報を届けることが目的です。

LLMOとMEOの違い

MEO（Map Engine Optimization）とLLMOは相互補完の関係にあり、「LLMO × MEO」の組み合わせが飲食店の集客力を最大化します。

MEOはGoogleマップでの上位表示を目指す一方、LLMOはAIが地域情報を参照する際に自社の飲食店情報を引用されることを目指します。

Googleビジネスプロフィールを適切に整備することで、地図検索とAI検索の両方で信頼性の高い情報として引用されることができます。

飲食店にLLMOが重要な理由

飲食店業界では検索の仕方の変化により、これまでのSEO対策だけでは集客に限界があります。

Gartner社の予測では2026年まででこれまでの検索ボリュームが最大25%減少する可能性があり、AI検索への対応が飲食店の生存戦略として重要になってくるでしょう。

AI回答が検索画面の上部に表示されやすいから

GoogleのAI OverviewやPerplexity AIなどによる回答は、これまでの検索結果よりも画面上部に表示され、ユーザーの目に触れる機会が格段に増えています。

AI検索では質問に対してWebサイトの情報をAIが要約し、直接的な回答として提示するため、これまでのリンククリックではない情報収集がメインになる可能性があります。

来店者がAIに相談する機会が増えているから

現在は、「近くでおすすめのカフェは？」「デートに使えるレストランはある？」といった質問で、ChatGPTが具体的な店舗名を回答するようになっています。

ユーザーの検索行動が「キーワード検索から対話型検索」へ変化しており、飲食店検索においてAI検索の利用がグルメサイトを上回る結果も出ています。

家族での外食相談や友人との店選びでAIを活用する消費者が増加しているため、AI回答での引用数が新規顧客獲得の重要な要素となっています。

店舗選びでE-E-A-Tの評価が強まっているから

飲食店選びにおいて、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trust（信頼性）の評価基準が重要視されています。

AIは信頼性の高い情報源を優先して引用するため、店舗の実績、シェフの経歴、衛生管理体制などの詳細情報を公開している店舗が引用されやすくなるでしょう。

また口コミ評価や営業年数、メディア掲載実績などの信頼指標を整備することで、AI検索でおすすめされやすくなり、競合店舗との差別化が図れます。

飲食店のLLMO施策

効果的なLLMO対策には、AIが参照しやすい形式での情報整理と、利用者目線での詳細な情報提供が必要です。

以下の施策により、生成AIでの引用率を大幅に向上させることができます。

メニューごとのFAQを作成する

顧客が実際に問い合わせる内容をFAQ形式でまとめることで、AIが質問に対して適切な回答を生成しやすくなります。

「このパスタは辛いですか？」「アレルギー対応はできますか？」「テイクアウトは可能ですか？」など、メニューに関する具体的な質問と回答を用意しましょう。

FAQ情報はAIが参照する際の重要なデータソースとなり、構造化されたQ&A形式により機械学習での認識精度が向上します。

シェフや店主の経歴と資格を明確に掲載する

料理人の専門性と信頼性を示すため、シェフや店主の詳細な経歴と保有資格を公開しましょう。

調理師免許や受賞歴などの具体的な経歴を書くことによって、AIが専門性を評価する根拠となります。

シェフや料理人に関する詳細な情報を公開することで、AI検索で「この地域で腕の良いシェフがいる店は？」という質問への回答として引用されやすくなります。

席数や設備を詳しく載せる

見込み客が来店前に知りたい情報を詳細に記載することで、AIが適切な回答を出せるようになります。

以下の情報を記載すると良いでしょう。

来店の流れと予約方法を公開する

初回来店者がスムーズに利用できるよう、来店から退店までの流れを詳しく説明します。

予約方法（電話・Web・アプリ）、受付手順、席への案内、注文方法、会計方法を記載することで、AIが「予約が取りやすい店」「利用しやすい店」として認識しやすくなります。

特に高級店や特殊な業態の場合、ドレスコードや利用マナーも明記し、顧客の不安を解消しましょう。

Googleビジネスプロフィールを最新化する

Googleビジネスプロフィールの情報を常に最新状態に保つことで、AI検索での信頼性向上と正確な情報が引用されるでしょう。

営業時間、定休日、電話番号、メニュー写真、店内写真を定期的に更新し、季節メニューや特別営業日の情報も随時反映しましょう。

Googleビジネスプロフィールの情報の正確さがAIからの信頼につながるため、投稿機能や質問への回答も活用してください。

構造化データを実装する

検索エンジンとAIが店舗情報を正確に理解できるよう、構造化データマークアップを実装します。

Restaurant、FAQ、HowTo、Menuの各スキーマにより、店舗の基本情報、よくある質問、利用方法、メニュー詳細を機械学習しやすい形式で記述しましょう。

構造化データを記述することで、AIが店舗の情報を正確に読み込むことができます。

飲食店のLLMO効果測定

LLMO施策の効果の測定方法は、今のところ確実にこれというものがない状況ですが、AIで直接検索したり質問したりすることが有効です。

以下で詳しく解説します。

AI回答での露出を実際に確認する

ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの主要なAI検索ツールで、自店舗に関連する質問を実際に投げかけ、回答内での言及状況を定期的にチェックします。

回答での掲載順位と引用内容の正確性を確認し、施策効果を定量的に分析しましょう。

AI検索ツールで引用内容を確認する

各AI検索ツールが自店舗の情報をどのように引用しているかを詳細に分析し、引用される情報の種類と頻度を把握します。

メニュー情報、価格帯、営業時間、特徴的なサービスなど、どの情報が優先的に引用されているかを調査しましょう。

引用内容の変化を分析することで、更新した情報がAIに反映されるタイムラグも把握できるでしょう。

飲食店がLLMOを始める際の注意点

LLMO対策を開始する前に、法的要件の遵守と情報の信頼性確保が不可欠です。

適切な準備なしに施策を進めると、逆効果やリスクを招く可能性があるため、以下の注意点を必ず確認してください。

表示のルール(景品表示法・総額表示)に沿って記載する

飲食店の価格表示は景品表示法により厳格に規制されており、2021年4月からの総額表示義務化に完全対応する必要があります。

メニュー価格はすべて税込み表示とし、サービス料やお通し代も含めた最終的な支払い金額を明示しましょう。

正確な総額表示は法令遵守とAI信頼性の両面で重要です。

「時価」表示の場合も概算価格帯を併記し、消費者が予算を判断できる情報を提供します。

AIが価格情報を引用する際も正確な総額表示により信頼性が担保され、法令違反によるペナルティリスクも回避できるでしょう。

また割引表示やキャンペーン告知も、根拠となる通常価格と条件を明確に記載することが重要です。

根拠と一次情報を必ず引用する

店舗の特徴や料理の説明には、信頼できる一次情報や根拠を必ず添付し、AIが参照しやすい形式で情報を整理します。

食材の産地証明、調理法の専門文献、栄養成分の公的データなどを引用することで、コンテンツの信頼性と専門性を向上させましょう。

産地証明や仕入れ先情報などの根拠を明示することが重要です。

「○○産の厳選食材を使用」という表現には、産地証明書や仕入れ先情報を根拠として示し、曖昧な表現を避けます。

キーワードより利用者の言葉を優先する

SEO重視のキーワード詰め込みではなく、実際の顧客が使用する自然な言葉での情報発信を心がけましょう。

「コスパ最高のイタリアン」「子連れでも安心して利用できる」など、顧客目線での表現により、AIが自然な対話での回答生成に活用しやすくなります。

専門用語や業界用語は一般的な言葉に言い換え、初回来店者でも理解できる表現を使いましょう。

個人情報と予約データの取り扱いに注意する

オンライン予約システムや顧客管理において、個人情報保護法に完全準拠したデータ取り扱い体制を整備します。

予約時の個人情報収集目的を明確に示し、第三者提供や利用範囲を適切に説明することで、顧客の信頼獲得と法的リスクの回避を両立しましょう。

AI分析のためのデータ活用も、個人を特定できない形での統計処理に留め、プライバシー保護を最優先とします。

個人情報漏洩は重大な法的リスクとなるため、セキュリティ対策の実施状況も公開し、安心して利用できる店舗であることをアピールします。

これらの取り組みがAI検索での信頼度評価にも好影響をもたらすでしょう。

飲食店向けのLLMO対策会社の選び方

LLMO対策の専門性と飲食業界の特殊性を理解した支援会社の選定が、施策成功の重要な要素となります。

複数の評価軸から最適なパートナーを選ぶことで、効果的かつ安全なLLMO対策を実現できるでしょう。

飲食と法規に詳しい実績を確認する

飲食業界特有の規制（景品表示法、食品衛生法、総額表示など）とLLMO技術の両方に精通した実績を持つ会社を選定します。

過去の飲食店クライアントでの成功事例、法的要件への対応実績、食品関連の専門知識を具体的に確認し、業界特性を理解したサポートが受けられるかを評価しましょう。

飲食と法規に詳しい実績があることが必須です。

単なるSEO会社ではなく、飲食店の営業実態とデジタルマーケティングの両方を理解できる専門性が不可欠です。

複数社に提案と見積を依頼する

最低3社以上から提案と見積もりを取得し、サービス内容と費用対効果を比較検討します。

LLMO対策の具体的手法、期待できる効果、実施スケジュール、費用内訳を詳細に比較し、最も現実的で効果的な提案を選定しましょう。

極端に安価な提案や過度に楽観的な効果予測を提示する会社は避け、現実的な期待値設定と段階的な改善計画を示す会社を優先します。

料金と支援範囲を確認する

月額費用だけでなく、初期設定費用、追加作業費用、効果測定費用などの総コストを明確に確認します。

構造化データ実装、コンテンツ制作、Googleビジネスプロフィール最適化など、各施策の費用内訳と作業範囲を詳しく把握し、予算内で最大効果を得られるプランを選定しましょう。

契約条件や解約条件も事前に確認し、支援範囲外の追加費用発生時の対応を明確化しておくことが重要です。

LLMO診断を依頼する

現在の店舗情報がAI検索でどの程度認識されているかの現状診断を依頼し、改善点に優先順位をつけましょう。

主要なAI検索ツールでの露出状況、競合店舗との比較分析、構造化データの実装状況など、客観的な現状把握により効果的な施策立案が可能になります。

診断結果に基づいた具体的な改善提案と期待効果を示してもらい、投資対効果の予測精度を評価しましょう。

なお、無料診断を提供している会社も多いため、複数社の診断結果を比較して最も信頼できる会社にすることをおすすめします。

飲食店のLLMOにお困りならまずはプロに相談しましょう

LLMO対策は、専門的な知識とAI検索の最新情報が必要になるため、独学で進めるには限界があります。

まずは、プロによる現状診断を受けて課題を明確にし、優先して行う施策を決めていきましょう。

TRILIA株式会社ではメディア運営で培った知見をもとに、LLMOを含むマーケティングの支援を行っています。

LLMOの導入をご検討中の方は、ぜひ下記からお気軽にお問い合わせください。

飲食店のLLMOについてよくある質問

LLMO対策を検討する飲食店からの代表的な疑問について、実務的な観点からお答えします。

飲食店のLLMOは何から始めればいいですか？

最初にGoogleビジネスプロフィールの情報を最新化し、料金を総額表示にすることから始めましょう。

営業時間、メニュー写真、店舗写真、口コミへの返信など、基本的な情報を詳細に記載することで、AIが参照しやすいサイトとなるでしょう。

SEOとLLMOを同時に進める必要はありますか？

結論、SEO・LLMOのどちらも同時に進めることをおすすめします。

構造化データの実装やコンテンツの充実など、多くの施策がSEOとLLMOの両方に好影響をもたらすでしょう。

将来的にAI検索の比重が高まることを見据えつつ、当面は両方向からの集客最大化を図ることが賢明な戦略といえます。

法律の範囲内の対策でも効果は出ますか？

景品表示法や総額表示などの法的要件を遵守することが、むしろLLMOの効果向上につながります。

AIは信頼性の高い情報源を優先して引用するため、法令準拠した正確な価格表示や根拠のある情報を発信することによって引用されやすくなるでしょう。

飲食店のLLMOの重要性と具体的な実践手順まとめ

飲食店におけるLLMO対策は、AI検索時代の生存戦略として不可欠な取り組みとなりました。

Googleビジネスプロフィールの最新化から構造化データの実装まで、様々な施策により成果が出やすくなるでしょう。

LLMOの導入をご検討されている方は、ぜひお気軽に弊社にご相談ください。