1. 対象範囲の拡大:GBP中心 → マルチチャネル最適化
-
従来のMEO:Google ビジネスプロフィール(GBP)上の情報最適化(NAPの一貫性、カテゴリ選定、口コミ管理など)が中心でした。
-
AI時代のMEO:AIチャットやAIサマリー機能(Google Gemini・AI Overviewなど)がマップ外の公式サイトや第三者サイト情報を横断的に収集。したがって、自社サイトや業界メディアの情報設計・構造化データも同時に最適化し、AIがスムーズに引用・要約できるようにする必要があります
2. 構造化データの深化:ローカルビジネス→ LLMO向けスキーマ活用
-
従来のMEO:基本的な LocalBusiness スキーマや営業時間、住所といった情報のマークアップ。
-
AI時代のMEO:FAQ、HowTo、Service、Review など多様なスキーマを実装し、LLM(大規模言語モデル)が必要とする「文脈・回答形式」を直接データとして供給。これにより、AI要約パネルへの掲載率が飛躍的に向上します
3. コンテンツ設計:キーワード → 会話調・質問応答形式
-
従来のMEO:地域+業種キーワードの埋め込み重視。
-
AI時代のMEO:
-
「名古屋で〇〇するなら?」のような自然言語クエリを想定し、地域+業種+社名を自然な文章中に記載(“AIの名寄せ”)
-
Q&A形式・見出しを会話調や質問文にしておくことで、AIチャットの回答ソースに選ばれやすくなります。
-
4. 外部シグナルの重視:ローカル引用 → エンティティ信頼性
-
従来のMEO:ローカルビジネスディレクトリやNPO、地域メディアからの被リンク・NAP引用数。
-
AI時代のMEO:AIは多種多様な情報源をクロールし、“信頼性の高い一次情報”を優先して学習します。
-
業界誌への寄稿、プレスリリース、SNS・動画(YouTube, Instagram)での発信も強化し、AIモデルに「権威あるエンティティ」として認識させる必要があります
-
5. MEO×LLMO統合戦略:ローカル最適化 → 生成AI最適化の連携
-
従来のMEO:地図検索パックでの上位表示施策。
-
AI時代のMEO:MEOとLLMO(Large Language Model Optimization)をどちらも運用し、
-
地図パック表示だけでなく
-
AIチャットの回答候補(AI Overview, Gemini Maps など)としても選ばれる
というダブルエンジンで集客導線を構築します。
-
以上のように、AI時代のMEO対策では「AIが読む・使う」ことを前提に、構造化データの深化・マルチチャネルでの情報設計・会話調コンテンツ・エンティティ信頼性の強化といった新要素を取り込む点が大きく異なります。これらを従来のGBP最適化と組み合わせることで、AIチャットやサマリー機能を含む次世代のローカルマーケティング環境に対応できます。