飲食店・飲食チェーンのLLMO対策は何を行えば良い？ 具体的なプロンプトを想定した対策手法を解説

飲食店や飲食チェーンがLLMO対策（生成AI検索対策）を行うべき理由と、ユーザーが実際に使うプロンプトを想定した具体的な対策手法を解説します。株式会社ルミネージは、サジェスト対策を中心に創業13年・600社以上のレピュテーション対策実績を持つ専門会社です。

飲食店を探すときに生成AIを活用する人が急増中

近年、食事をする店を探す際のユーザー行動が大きく変化しています。従来はGoogleマップや食べログ・ホットペッパーで検索するのが一般的でしたが、今では「ChatGPTに聞く」「Perplexityで調べる」「Google AIoverviewで確認する」といった行動が急速に広まっています。

生成AIに質問した場合、AIは複数のウェブサイトや口コミ情報を参照し、信頼性が高いと判断した情報を引用して回答します。この際、自店のウェブサイトや関連コンテンツが引用元として選ばれるかどうかが、集客に直結する重要な要素になります。特に飲食店・飲食チェーンにおいては、以下のような理由からLLMO対策の重要性が高いと言えます。

ユーザーが実際に使うプロンプト（質問）を想定する

LLMO対策の出発点は、ユーザーが生成AIにどんな質問をするかを具体的に想定することです。ユーザー目線でのプロンプトを把握し、その質問に対する答えが自店のサイトやコンテンツに含まれているかを確認・整備することが基本的なアプローチになります。

飲食店・飲食チェーンに関してユーザーが生成AIに投げかけるプロンプトは、大きく以下の4パターンに分類できます。具体例を見て行きましょう。

ジャンル・シーンに関するプロンプト例

• 「記念日のディナーにおすすめのレストランを教えて」
• 「子連れでも入りやすいファミリーレストランはどこ？」
• 「接待に使えるおすすめの和食店を教えて」
• 「コスパが良いランチができるお店はある？」

エリア・地域に関するプロンプト例

• 「渋谷でおすすめの焼肉屋を教えて」
• 「〇〇駅近くで夜遅くまでやっている居酒屋は？」
• 「新宿でひとりでも入りやすいラーメン店は？」
• 「大阪・道頓堀周辺でおすすめのたこ焼き店は？」

メニュー・こだわりに関するプロンプト例

• 「グルテンフリーのメニューがある飲食店を探している」
• 「ヴィーガン対応のレストランはどこ？」
• 「地元の食材にこだわったレストランを教えて」
• 「食物アレルギー対応が充実している飲食店は？」

口コミ・評判に関するプロンプト例

• 「〇〇（店名）の評判はどう？行く価値ある？」
• 「食べログで高評価のイタリアンレストランを教えて」
• 「〇〇チェーンの口コミや評価はどんな感じ？」
• 「最近話題になっているラーメン店はどこ？」

これらのプロンプトに対して、生成AIが自店を引用・推薦するためには、サイト上や外部メディア上にこれらの質問に答えるコンテンツが豊富に用意されている必要があります。

飲食店・飲食チェーンのLLMO対策に関する、具体的な5つの手法を解説

では、実際にLLMO対策を具体的に行っていく際、どのような取り組みを行えば良いのでしょうか。下記に5つの手法をまとめました。

①Googleビジネスプロフィールの徹底的な充実

生成AIはGoogleビジネスプロフィールの情報を非常に重視します。店名・住所・電話番号・営業時間といった基本情報はもちろん、写真・メニュー・口コミへの返信まで含めた総合的な充実が、生成AIへの引用率を高める最も効果的な施策のひとつです。具体的に充実させるべき項目は以下の通りです。

• 店舗の外観・内観・料理の写真を20枚以上掲載する
• メニューと価格帯を詳細に登録する
• 「おすすめメニュー」「こだわり」「雰囲気」などの説明文を充実させる
• 口コミに対してオーナーが丁寧に返信する
• 投稿機能を使って定期的に新メニューやイベント情報を発信する

おすすめの関連記事

グーグル口コミ対策業者が教える、良い口コミ、悪い口コミの対処法

Google口コミ対策とは、Googleビジネスプロフィールに投稿されるレビューに対して、投稿導線の整備、返信方針の最適化、ポリシー違反レビューへの報告、プ…

続きを読む

②店舗の特徴・こだわりを明文化したコンテンツ整備

生成AIに引用されるためには、自店の特徴やこだわりを明確なテキストとしてウェブ上に存在させることが重要です。「なんとなく良い店」ではなく「〇〇という点で特徴的な店」として認識されるよう、具体的な情報を発信しましょう。

• 使用食材の産地・仕入れ先のこだわりを説明するページを作成する
• シェフ・料理人のプロフィールや経歴・受賞歴を掲載する
• 店のコンセプトやストーリーを読み物として公開する
• アレルギー対応・ヴィーガン対応などの特別対応を明記する
• おすすめシーン（デート・接待・家族など）を明示する

③FAQコンテンツの充実

生成AIは質問と回答の形式で整理されたFAQコンテンツを特に引用しやすい傾向があります。来店前にユーザーが抱く疑問を網羅したFAQページを作成・充実させることがLLMO対策として非常に有効です。

飲食店・飲食チェーン向けのFAQコンテンツ例：

• 「予約は必要ですか？当日でも入れますか？」
• 「駐車場はありますか？何台停められますか？」
• 「食物アレルギーに対応していますか？」
• 「個室・半個室はありますか？何名まで対応できますか？」
• 「テイクアウト・デリバリーには対応していますか？」
• 「コース料理の予算はいくらからですか？」

FAQは各回答を3〜5文程度の充実した内容にすることで、生成AIに引用されやすくなります。また、Schema.orgのFAQPageマークアップを実装することで、AIがFAQとして認識しやすくなります。

④食べログ・ホットペッパー等の外部メディアの充実

生成AIは自社サイトだけでなく、食べログやRetty、ホットペッパーグルメといった外部グルメサイトの情報も積極的に参照します。これらの媒体を充実させることで、生成AIに引用される情報の総量が増え、推薦されやすくなります。

• 食べログ・Retty・ホットペッパーのプロフィールを最新情報に更新する
• 写真を定期的に追加・更新する
• 口コミへの返信を積極的に行う
• グルメ系ブログ・メディアへの掲載を積極的に促進する
• SNS（Instagram・X）での情報発信を継続する

⑤構造化データ（Schema.org）の実装

構造化データは、サイトの内容を機械が理解しやすい形式で記述する仕組みです。飲食店向けの構造化データを実装することで、生成AIがサイト情報を正確に読み取りやすくなり、引用される可能性が高まります。

• Restaurant：店舗名・住所・電話番号・営業時間・料理ジャンル・価格帯などを記述
• Menu / MenuItem：メニュー名・説明・価格を記述
• FAQPage：FAQ内容をAIが読み取りやすい形式で記述
• Review / AggregateRating：口コミ評価の集計情報を記述

LLMO対策とネガティブ対策は同時に行うべき

飲食店・飲食チェーンにおいては、LLMO対策（生成AIに引用されるための対策）と並行して、ネガティブ情報への対策も重要です。生成AIはポジティブな情報だけでなく、ネガティブな口コミや評判も参照します。
特に飲食店は一件の食中毒報告・接客クレームがSNSで拡散しやすく、放置すると生成AIがネガティブな情報を引用してしまうリスクがあります。具体的には以下のネガティブ対策も同時に実施することを推奨します。

• Googleマップ口コミの定期的なモニタリングと丁寧な返信対応
• 不当・虚偽の口コミへの削除申請
• 食べログ・Rettyなどのグルメサイトの口コミ管理
• サジェスト汚染（「〇〇 まずい」「〇〇 食中毒」などの検索候補）への対策
• SNS上のネガティブ投稿のモニタリングと対応

株式会社ルミネージでは、LLMO対策とレピュテーションリスク対策を組み合わせた総合的な支援を行っています。飲食店特有のネガティブリスクへの対策についても、お気軽にご相談ください。

飲食店・飲食チェーンのLLMO対策チェックリスト

本記事で解説した飲食店・飲食チェーン向けLLMO対策を以下のチェックリストにまとめます。自店のサイト・コンテンツ改善の参考にしてください。

• ☑ Googleビジネスプロフィールに20枚以上の写真を掲載している
• ☑ メニューと価格帯をGoogleビジネスプロフィールに登録している
• ☑ Googleマップの口コミに定期的に返信している
• ☑ 使用食材・シェフ・コンセプトのこだわりを説明するページがある
• ☑ アレルギー対応・ヴィーガン対応などの特別対応を明記している
• ☑ 来店前の疑問をFAQ形式で網羅している
• ☑ FAQの各回答が3文以上の充実した内容になっている
• ☑ RestaurantやFAQPageなどの構造化データを実装している
• ☑ 食べログ・Retty・ホットペッパーのプロフィールが最新情報になっている
• ☑ サジェスト汚染などのネガティブ対策を実施している

LLMO対策は一朝一夕で効果が出るものではありませんが、今すぐ取り組むことで競合店舗に先行できる施策です。対策方法についてご不明な点や、専門家への相談をご希望の方は、ぜひ株式会社ルミネージまでお気軽にお問い合わせください。

よくある質問と回答