不動産のLLMO対策でAI検索に選ばれる会社になれる実務ロードマップ

あなたの不動産サイトのSEO順位は以前と大きく変わっていないのに、問い合わせと来店だけがじわじわ減っているなら、原因はAI検索とLLMO対策の遅れです。今、ChatGPTやGemini、GoogleのAI回答は「どの会社のどの物件ページを引用するか」を静かに選別し始めています。ポータル頼みで自社ホームページやGoogleビジネスプロフィール、口コミ、FAQを資産化してこなかった会社から順番に、AIの候補リストから消えていきます。

本記事では、LLMOとは何かという用語解説ではなく、不動産業界で実際にどのページ構造とデータ整備とコンテンツ設計をすればAIに選ばれるかを、SEOやMEO、広告との予算配分まで含めて具体化します。AIに無視される物件ページの共通点、成約済み物件や地域コンテンツの扱い方、FAQの作り方、口コミやサイテーションの使い方、さらにはレイニーやLANYなどLLMO対策会社の営業トークを見抜く質問の仕方まで、一連のWeb施策を現場レベルのロードマップとして整理しました。この記事を読まずにAI時代の集客設計を判断することは、意図せず「ゼロクリック検索」で機会損失を増やし続ける選択に近いと言えます。

不動産とLLMO対策とは何か？SEOやMEOとの違いをAIの頭の中から逆算してみる

AI時代の集客は、「検索結果に並ぶ」かではなく、「AIの回答で推薦される」かどうかで決まります。不動産会社にとっての勝敗は、すでにGoogle検索だけでなく、ChatGPTやGeminiが返す一文の中で名前が出るかどうかに変わりつつあります。

LLMOとは何かAI検索やGEO検索で今起きていることの本質

LLMOは、AIが回答を生成する際に「どの情報源を信頼して引用するか」を最適化する発想です。SEOが検索エンジン向けの最適化なら、LLMOはAI回答エンジン向けの最適化だと考えるとわかりやすいです。

AI側で実際に起きていることを、不動産文脈で整理すると次のようになります。

局面	AIが見ているポイント	不動産で具体的に効く部分
情報収集	構造化データ、一貫した物件データ	間取り・家賃・所在地・築年数の表記ゆれがないか
信頼判定	口コミ、外部サイトからの言及	Googleビジネスプロフィールとポータルでの評価
引用候補選び	一次情報の厚み、地域性	エリア解説、成約事例、FAQの具体度

私の視点で言いますと、AIは「店舗に来たがっている顧客の目の前で、どの会社の資料を机に出すか」を常に選んでいる担当者のような動きをしています。ここで選ばれない会社は、検索順位が悪くなくても、問い合わせが目に見えて落ちていきます。

SEOやMEOやAIOが不動産業界でどう役割分担して集客チームになるのか

今の集客は、単発の施策ではなく「チーム戦」に変えた会社から伸びています。

• SEO

  Webサイト全体でエリア・物件種別・悩み別の検索流入を広く取る役割です。ポータルには載せきれない自社の強みやブログ記事を届ける土台になります。

• MEO（Googleビジネスプロフィール）

  「駅名+不動産会社」「地域名+賃貸」などのGEO検索で、地図上の露出と口コミを通じて信頼を稼ぐ役です。来店前の最終確認の場と捉えると精度が上がります。

• AIO／LLMO

  ChatGPTやGemini、GoogleのAI概要に「おすすめの会社」「相談すべき窓口」として載るための設計です。FAQ、地域コンテンツ、レビュー情報をAIが吸い上げやすい形式に整える作業が中心になります。

これらをバラバラに運用していると、SEOで集めたユーザーがAI検索側で他社に流れたり、MEOで高評価でも、AI回答では名前が出ない、といったチグハグな状況が起きます。

LLMOとゼロクリック検索の関係を“反響が出るか消えるか”という視点でひも解く

ここ1〜2年で増えているのが、「アクセス数は減っていないのに、問い合わせだけ落ちている」という相談です。その裏側では、ゼロクリック検索とAI要約が静かに進行しています。

• ユーザーは「◯◯市 ファミリー向け 賃貸 相場」のような質問を投げる

• GoogleやAIが、複数サイトの情報を要約して画面上部にまとめて表示

• 相場感やエリアの良し悪しはそこで理解し、物件名や会社名をクリックしない

ここで致命的なのは、「要約の中で誰の情報として扱われているか」を意識していないことです。

サイトA	サイトB
相場や治安、学区を一次情報として詳しく解説	物件一覧だけで、エリア解説は薄い
FAQで家賃交渉や初期費用のリアルを整理	ポータルの説明文を転載しただけ
口コミや成約事例から、顧客像が伝わる	会社情報が住所と電話番号のみ

AIは前者を「引用元」として学習します。結果として、ゼロクリックでユーザーが離脱しても、サイトAは「この会社が詳しい」と記憶され、後の「おすすめの不動産会社」質問で名前を出されやすくなります。一方、サイトBは、アクセス数があってもAIの頭の中では「存在しないのと同じ扱い」になっていきます。

不動産会社が今、本気で向き合うべきは、アクセス数ではなく、AIとユーザーの双方から「この地域ならまずは相談すべき会社」という認識を取れるかどうかです。その起点になるのが、現場の一次情報をAIが理解しやすい形で整理するLLMOの視点なのです。

なぜ今不動産業界でLLMO対策が騒がれるのか？ポータル独占時代の終焉と勝ち組企業の逆転ポイント

SUUMO頼みの集客がAI検索の台頭でいきなり苦しくなるリアルな予兆

ここ1〜2年、「検索順位は落ちていないのに、問い合わせだけジリジリ減っている」という相談が一気に増えました。これは広告費の問題ではなく、AI検索と要約表示に問い合わせを“横取り”されているサインです。

ユーザーが「◯◯駅 賃貸 相場」「△△市 新築 戸建て 注意点」と入力すると、AIが複数サイトを要約して、その場で回答を返します。ポータルのリンクは出ていても、ユーザーはクリックせずに意思決定まで進んでしまう、いわゆるゼロクリック状態です。

ここで致命的なのが、AIの回答ソースに自社サイトが入っていないケースです。SUUMOにだけ情報を載せて、自社ホームページには物件と地域の一次情報がほとんどない会社は、AIから見ると「存在していない」に近い扱いになります。

集客スタイル	AI検索時代の扱われ方	起きやすい症状
ポータル頼み中心	AIの回答ソースから外れやすい	アクセスは横ばいなのに反響だけ減る
自社サイトとGBPを資産化	AI回答で社名が出やすい	指名検索と口コミからの問い合わせ増

私の視点で言いますと、ここを読んでいる方の多くは、すでにSEOやレイニー、LANYの情報には触れている層なので、「なぜか最近だけ反響効率が合わない」違和感を抱えているはずです。その違和感の正体が、LLMO観点の欠落です。

2025年以降の不動産業界に押し寄せるAIやLLMOの波と“取り残される会社”の共通点

2025年前後は、AI検索が標準の窓口になり、ポータルもAI要約前提で設計が進みます。その中で取り残される会社には、はっきりした共通点があります。

• 自社サイトに載せている物件情報が古い・重複・成約済み放置

• 地域情報や成約事例をポータル任せにし、自社ではほぼ発信していない

• FAQが「SEOキーワードの羅列」で、実際の来店相談と内容がズレている

• Googleビジネスプロフィールの口コミが数件だけ、返信もほぼゼロ

こうした状態は、AI側から見ると「ユーザー理解が浅く、情報管理も甘い会社」と認識されます。技術用語ではE-E-A-Tの評価が低くなり、AIチャットに「このエリアでおすすめの不動産会社は？」と聞かれた時の候補から外れてしまいます。

逆に、勝ち組になる会社は、ポータルからの流入を活かしつつ、

• 自社サイトで成約済み物件も含めた履歴を整理し

• 地域の一次情報と成約事例を継続的に追加し

• FAQを実際の来店・電話相談から起こして作り替える

といった“地味な整備”を先に終わらせています。ここを後回しにして、LLMO診断やAIチャットボットだけ先に入れると、見栄えだけ良くて中身スカスカの状態になり、むしろAIからの評価を落とします。

不動産に強いAIはどこを見てどんな会社をおすすめ候補にリストアップしているのか

AIが不動産会社をおすすめ候補に選ぶ時に見ているポイントを、人間の目線に翻訳すると次のようになります。

• ホームページ

  • 物件データの新鮮さ・整合性（家賃・間取り・所在地・成約ステータス）
  • 構造化データやサイトマップで機械が読み取りやすいか
  • 地域特集・コラム・成約事例など一次情報の厚み

• Googleビジネスプロフィール

  • 口コミの量と平均評価
  • 口コミへの返信の質と頻度
  • 写真・投稿で「最近もちゃんと動いている会社」かどうか

• ウェブ全体でのサイテーション

  • 業界団体や地元メディア、ポータル内の紹介記事など
  • 会社名・住所・電話番号の表記ゆれがなく、一貫しているか

AIはこのあたりを組み合わせて、「このエリアで安心して紹介できる会社か？」を判断しています。単にSEOで数個のキーワードが上位にあるだけでは不十分で、情報の鮮度と一貫性、地域への根付き具合まで見られている感覚を持つことが重要です。

次のステップでは、AIに無視される物件ページの構造と、紹介されるページの作り方を、現場レベルまで分解していきます。

AIに無視される物件ページの共通点とLLMO対策で“紹介される”ページ構造の作り方

AI検索でおすすめ候補に乗る物件ページは、見た目より「裏側の設計」で勝負が決まります。表面だけきれいなサイトが、静かにAIからスルーされていく現場を何度も見てきました。

AIクローラや検索クローラ両方に伝わる物件情報の構造をどう創るべきか

AIは文章を読む前に、まず「データの整理状態」でサイトを評価します。整理されていない台帳は、どれだけ良い物件でもおすすめリストから漏れやすくなります。

代表的な失敗パターンはこの3つです。

• 物件種別、エリア、家賃、間取りがページごとに表記ゆれしている

• 一覧ページと詳細ページで情報が矛盾している

• サイトマップと構造化データが未整備で、AIが巡回しづらい

私の視点で言いますと、まず押さえるべきは次の設計です。

• 物件基本情報を「項目固定」のテンプレートで管理

• schema.orgの不動産向けタイプを使った構造化データを物件ごとに実装

• XMLサイトマップを、種別別・エリア別で分けてGoogleに送信

こうするとAIは「どのエリアで、どんな家賃帯の、どんなタイプの物件を多く扱っている会社か」を一瞬で理解しやすくなります。

間取りや設備や周辺環境をAIが引用したくなる情報へ仕立てるツボ

AIは、ユーザーの質問にそのまま貼れる「引用しやすい文章」を探しています。よくある物件ページをAIの視点で整理すると、次のような差が出ます。

項目	無視されがちな書き方	引用されやすい書き方
間取り	2LDKのみ	「単身から2人暮らし向けの2LDK、各部屋に収納付き」
設備	追い焚き、浴室乾燥	「共働き世帯が洗濯時間を気にせず使える浴室乾燥機」
周辺環境	スーパー徒歩5分	「24時まで営業のスーパーが徒歩5分で、夜遅い勤務でも買い物しやすい」

ポイントは、ターゲットと利用シーンを一文で言い切ることです。AIチャットは「共働き向けで駅から10分以内の賃貸」などの質問を受けたとき、この一文をそのまま回答として引用しやすくなります。

現場で成果が出ている会社は、物件名やスペックよりも先に、

• 誰に向けた物件か

• どんな生活がイメージできるか

を、各物件ページの冒頭で必ず1〜2文にまとめています。

成約済み物件の扱いと特集ページ設計がLLMO対策の“影の主役”と呼ばれる所以

AIに嫌われる静かな要因が、成約済み物件の扱いです。よくあるのは次のような状態です。

• 成約済みなのに「募集中」のまま放置

• ページごと削除して404エラーを量産

• せっかくの一次情報をアーカイブせず消し去る

AIから見ると「情報更新にルーズな会社」「履歴が見えない会社」に見えてしまいます。一方、成約済みページを資産として扱うと評価が変わります。

対応	AIからの見え方	実務メリット
成約済み表示＋類似物件リンク	情報更新が丁寧	回遊が増え、問い合わせの取りこぼし減少
成約済みを使った事例特集ページ	エリア実績が可視化	「このエリアに強い会社」と認識されやすい
「成約履歴」一覧の常設	継続的な取引証拠	信頼性と専門性の補強

影の主役は、この「履歴の見せ方」です。AIは、単発の物件ではなく、エリアごとの蓄積と実績の一貫性を重視します。特集ページで「◯◯駅徒歩10分以内の成約事例」「ファミリー向け賃貸の成約履歴」をまとめておくと、GEO系のAI検索でも「このエリアならここ」と判断されやすくなります。

派手なツール導入より先に、物件ページの構造と成約済みの扱いを整えることが、AIに選ばれる会社への一番手堅い近道です。

不動産会社がまずやるべきLLMOの具体施策：構造化データやFAQや地域コンテンツやサイテーションで優先順位を制す

「AIに好かれる会社」は、小手先のテクニックより“順番”でほぼ決まります。やるべきこと自体は競合も知っていますが、優先順位と深さで勝負がついているのが現場の実感です。

物件情報への構造化データ実装とサイトマップ整備でAIに見つけて選ばれる土台をつくる

AI検索やChatGPT、Geminiが最初に見るのは「整理された物件データ」です。HTML内に構造化データを入れず、住所や家賃、間取りがバラバラに書かれているだけのページは、AIからすると「解析コストが高いサイト」になります。

最低限そろえたい項目を整理すると、次のようなイメージです。

レイヤー	やること	ポイント
サイト全体	XMLサイトマップ・物件一覧サイトマップ	成約済みも含めURLを明示
物件ページ	構造化データ（住所・家賃・間取り・築年）	表記ゆれをなくす
会社情報	会社名・電話・住所の統一	GBPやポータルと完全一致させる

「SEO順位は横ばいなのに問い合わせだけ落ちる」ケースでは、要約AIに物件情報が拾われていないことが多く、まずここから整備するだけで露出が変わります。

FAQやQ&Aコンテンツでユーザーの生の質問とAIの回答を思い通りにコントロール

AIは、FAQを「この会社が得意な質問リスト」として参照します。ところが現場では、SEOキーワードを寄せ集めただけのFAQが量産されがちで、ユーザーの質問とズレた内容になっています。

効果が出ている会社は、次の順番で作成しています。

• 過去3〜6か月の問い合わせメール・LINE・電話メモを全て書き出す

• 「家賃」「初期費用」「審査」「ペット」「駐車場」などテーマ別にグルーピング

• 一問一答だけでなく、追い質問まで想定した3段階回答にする

AIが回答を生成するとき、この「一次情報の問答集」がそのまま引用候補になります。私の視点で言いますと、ここをサボっている会社ほど、AIに別の競合サイトを紹介されやすい印象です。

地域特集ページやロングテール対策でポータルにない一次情報を積み増す攻め方

SUUMOなどのポータルが弱いのは、「街のリアルな生活情報」と「顧客タイプ別の物件選び」です。ここを突くことで、AIから「地域に詳しい専門会社」と認識されやすくなります。

• 「◯◯駅から徒歩10分以内で子育て世帯に人気のエリア」

• 「単身赴任の40代が実際に選んだ物件の傾向」

• 「成約済み物件から見える、このエリアで本当に動いている家賃帯」

こうしたロングテール記事は、検索ボリュームは小さくても、AIチャットの回答ソースとして長く使われ、ポータル依存から抜け出す足場になります。

口コミやレビューやサイテーションやE-E-A-Tで不動産会社としての信頼を可視化する

AIが会社を推薦するとき、最後の決め手になるのが「他人からどう評価されているか」です。Googleビジネスプロフィールの口コミ、Trustindexなどのレビューウィジェット、地域ポータルでの紹介記事は、サイテーションとしてAIに蓄積されます。

• 会社名・住所・電話番号を全媒体で統一

• 口コミには必ず具体的な返信を行い、得意分野をにじませる

• 成約事例ページと外部レビューを相互にリンクさせる

E-E-A-Tの観点では、「経験」と「信頼」の証拠をWeb上に散りばめることが重要です。広告よりも、この地味な積み上げが、AI検索時代の指名を生む“静かな逆転劇”を起こします。

よくあるLLMOの失敗パターンと対処法：ツール導入だけで終わる会社と反響まで到達する会社の明確な差

AI対応を“便利なツール導入”で終わらせるか、“集客の設計変更”まで踏み込むかで、数年後の問い合わせ数がまるで別物になります。ここでは、現場で本当によく見る失敗パターンを、手元のサイトをチェックしながら修正できるレベルまで落とし込みます。

LLMO診断だけ受けて満足するパターンが危なさ満点な理由と、その後やるべき打ち手

診断レポートをもらって満足する会社は、ほぼ例外なく「ゼロクリックの波」に飲み込まれます。理由は、レポートが示すのは“現状の健康診断”であり、“治療計画”ではないからです。

代表的な勘違いと、次に打つべき手を整理します。

状況	危険サイン	次にやるべきこと
診断レポートだけ保管	社内共有されず、施策が1つも実装されていない	90日でやるタスクを3〜5個に絞って工数配分
構造化データだけ導入	物件データが古い・重複・成約放置	データ整備のルール作成と月次の棚卸し
FAQだけ大量追加	PVは増えるが問い合わせが増えない	FAQの「質問ソース」を実ユーザー起点に変更

診断のゴールは「優先順位表づくり」です。スプレッドシートで、施策ごとに次のように整理すると一気に現場が動きます。

• 影響度（反響インパクト）

• 実装難易度

• 担当部署

• 着手期限

AIチャットボット導入前に絶対済ませたい物件データ整備やページテンプレート統一

AIチャットボットを先に入れて失敗するパターンは、現場ではかなり多いです。中身の物件データがバラバラだと、AIは「答えようがない」状態に陥ります。

最低限、次の3点は導入前に片づけておきたいところです。

• 物件データの項目統一（間取り表記、設備名、所在地形式など）

• 成約済み物件のステータス管理（公開・非公開、関連記事への誘導ルール）

• ページテンプレートの統一（項目順・見出し名・構造化データのパターン）

チャットボット前に整備	内容の例
データ項目	「1LDK/１ＬＤＫ/１エルディーケー」の統一
ステータス	成約済みは「類似物件紹介」枠を必ず設置
テンプレート	間取り→設備→周辺環境→担当コメントの順で固定

私の視点で言いますと、ここを飛ばしてAIに答えさせるのは、乱雑な在庫表を渡して新人に電話営業させるようなものです。

SEOキーワード寄せ集めFAQがAIとユーザー両方から嫌われる仕組み

「家賃 相場」「敷金 礼金 とは」などのキーワードをかき集めたFAQは、AIからもユーザーからも評価が伸びません。理由はシンプルで、“質問の持ち主”が見えないからです。

AIがFAQを引用したくなる条件は、次の通りです。

• 質問の文が具体的（例: 「◯◯市で1人暮らし、家賃は何万円が目安か」）

• 回答に担当者の経験や地域情報が入っている

• 同じ質問をするユーザーが多いことが、サイト内導線からも伝わる

逆に、キーワードを無理やり詰め込んだだけのFAQは、AIに「一般的なテンプレ情報」と認識され、検索結果で要約されても、サイトには誘導されません。FAQの元ネタを、実際の来店・電話・メールの質問から拾うだけで、AIの引用率は一段変わります。

相談者と実際に交わされたリアルなやり取りから見抜く、LLMO対策の勘違いポイントと本質

現場のやり取りを1つだけ紹介します。

• 相談者「SEO順位は変わっていないのに、問い合わせだけ半分に落ちました」

• 担当者「AI検索や要約に、自社名や物件ページは出ていますか？」

• 相談者「そこは確認していません…」

ここに、このテーマの本質が詰まれています。従来の検索順位だけを追い続けると、AIの要約やチャットの回答で“名前も出ない会社”に落ちてしまうのに、その事実をモニタリングしていないケースが多いのです。

勘違いしやすいポイントと、本質的な視点を対比させます。

よくある勘違い	本質的に見るべきポイント
検索順位が落ちていない＝集客も維持	AI要約やチャット回答で会社名が出ているか
ツール導入＝AI時代への対応完了	物件データ・口コミ・地域情報がAIに参照されるか
FAQを増やす＝専門性アピールになる	実際の相談内容と回答がどれだけ反映されているか

AIや検索エンジンは、「データ構造」と「ユーザーの反応」を冷静に見ています。ツールの導入よりも先に、自社サイト・物件データ・口コミ・地域コンテンツを、AIにとって扱いやすく整えることが、反響までつながる会社の分かれ目です。

MEOとLLMOやGEOの相互強化：口コミと地域情報がAI検索のゴールを決める最後の押しポイント

AI検索で「候補止まりの会社」と「おすすめ指名される会社」を分けているのが、実はGoogleビジネスプロフィールと口コミ運用です。ホームページでどれだけ構造化データを整えても、ここがスカスカだとAIは“推しきれない会社”と判断します。

Googleビジネスプロフィールの基本情報や口コミや写真がLLMOやGEO検索へ伝わるルート

AIは、検索結果とローカル情報をセットで評価します。特に不動産分野では、次の3レイヤーがそろって初めて「おすすめ候補」に乗ります。

レイヤー	中身	AIの受け取り方
基本情報	住所・電話・営業時間・カテゴリ	地場の実在企業かどうか
ビジュアル	外観・内観・スタッフ・周辺環境の写真	来店後のイメージが湧くか
評判シグナル	口コミ件数・スコア・返信内容	安心して紹介できる会社か

この情報と、物件ページ・FAQ・地域コンテンツで語っている内容が矛盾なく一致していると、LLMOとGEOの両方で「信頼できるソース」としてまとめて引用されやすくなります。

◯◯市でおすすめの不動産会社というクエリでAIに選ばれる会社の共通要素

「◯◯市 不動産会社 おすすめ」のようなクエリでAIに挙げられる会社には、現場感のある共通点があります。

• ホームページとGoogleビジネスプロフィールの会社名・住所・電話番号が完全一致している

• 口コミ件数がエリア平均より多く、直近3か月の新規レビューが継続して増えている

• 「対応が早い」「説明が具体的」「地域情報に詳しい」など、サービスの中身まで言及した口コミが多い

• 地域ページやブログで、成約事例や周辺環境を一次情報として発信している

私の視点で言いますと、AIは星の数よりも「どんなシチュエーションで満足されたか」というテキスト内容をかなり重視しています。家賃交渉のサポートや、子育て世帯への具体的な提案などが書かれていると、ChatGPTやGemini側で「この会社は◯◯な人に向いている」と理解されやすくなります。

口コミ返信やQ&Aや投稿頻度の運用体制が目に見えない差となって積み重なる

同じ星4.3でも、運用の仕方でAIの評価は大きく変わります。ポイントは「放置しないこと」です。

• 口コミ返信

  • 好意的なレビューには、具体的なエピソードを添えてお礼を書く
  • マイナス評価には、事実確認と改善内容をていねいに記載する

• Q&A機能

  • よくある質問（更新料、初期費用、ペット可、駐車場など）を先回りして回答
  • 回答内容をFAQページとそろえ、情報の一貫性を担保

• 投稿機能

  • 週1回を目安に、物件情報ではなく「地域ネタ」「スタッフ紹介」「成約ストーリー」を発信

この運用サイクルをWeb担当だけに背負わせると続きません。現場営業と二人三脚で「誰が口コミ依頼をするか」「ネガティブレビューが来たら誰が一次対応するか」を決め、社内マニュアルまで落とし込むと、半年後にはAI検索での露出がはっきり変わってきます。

不動産のLLMO対策の期間やコストや反響のリアル目安：短期広告と長期ウェブ資産のベストバランス方程式

「いつまで広告に家賃を払い続けますか？」というのが、AI時代の集客を考える出発点になります。ここでは、現場で数字を追っている人だけが知っている“時間とお金と反響”のリアルを整理します。

LLMO対策はいつからどのくらいで効果が出るのか“時間軸”のリアルを直球で

AIに推される土台づくりは、Google広告のように翌月すぐ電話が鳴る性質のものではありません。目安は次の通りです。

フェーズ	期間の目安	やること	見える変化
初期整備	1～3か月	物件データ整備、構造化データ、サイトマップ	AIのクロール開始、指名検索の増加
育成期	3～9か月	FAQ、地域コンテンツ、口コミ強化	AIチャットでの言及増、ゼロクリック増加
収穫期	9～18か月	コンテンツ拡張、改善PDCA	広告以外からの問い合わせ増加

広告だけで埋めていた反響を、半年～1年かけて少しずつWeb資産に置き換えていくイメージを持つとブレません。

SEOやMEOや広告やLLMOの予算配分をどのように組めばムダ打ちにならないか

ムダ打ちが増えるのは、「全部中途半端」にお金を散らしたときです。私の視点で言いますと、月間のWeb集客予算を次のようにざっくり分ける設計が、地方の仲介会社でも首都圏の売買でも破綻しにくいパターンです。

項目	立ち位置	予算の目安比率
広告（リスティング・ポータル）	即効性・短期の点火剤	40～60％
SEO・コンテンツ	中長期の集客エンジン	20～30％
MEO（GBP運用）	来店・問い合わせの直結窓口	10～20％
LLMO対策（構造化・FAQ・データ整備）	全てを底上げする基盤	10～20％

ポイントは、LLMO対策単体で箱を作るのではなく、SEOやMEOに使っている制作費や運用費の中に「AIを前提にした設計」を混ぜ込むことです。たとえば、物件ページの改修で構造化データを入れる、FAQをGBPのQ&Aと連動させる、というように、同じ作業で3つの効果を取りにいきます。

AI検索時代に追いかけたいKPIと見過ごしがちな“隠れ機会損失”の見つけ方

AIチャット検索が絡むと、「アクセスだけ」を追っている会社ほど迷子になります。追うべき指標と、現場で見落としがちな損失は次の通りです。

追いたいKPI

• 指名検索数（社名＋エリアなど）

• ブランドクエリからの問い合わせ数

• AIチャット経由での流入セッション（検索コンソールやアナリティクスの参照元から推定）

• GBPからの電話・ルート検索・サイトクリック数

• 口コミ件数と平均評価、返信率

“隠れ機会損失”の典型例

• SEO順位は横ばいなのに、問い合わせだけ右肩下がりになっている

  • AI要約でSUUMOや他社の情報に“持っていかれている”サインです。FAQや地域コンテンツで一次情報を増やして、AIが引用したくなる素材を補う必要があります。

• 成約済み物件ページを削除してしまい、AIが参照できる実績データが消えている

  • 成約済みとして残し、事例ページやエリア特集に内部リンクする方が、信頼と専門性の証拠になります。

• 口コミが3.0付近で止まり、返信もテンプレのまま

  • AIは評価だけでなく返信内容も読みます。地域や物件タイプに触れた返信は、そのままGEOとLLMOの材料になります。

この3つを毎月レポートでチェックし、「広告を増やす前に、AIに無視されている穴がないか」を確認するだけでも、ムダな出稿や取りこぼしをかなり防げます。AI時代の勝ち組は、クリック単価よりも“情報の質と構造”をKPIとして管理している会社です。

LLMO対策会社やレイニーやLANYの情報はこう読む！不動産会社が失敗しないパートナー選定のコツ

「どこも同じようにAI最適化をうたっていて、結局どこを選べばいいのか分からない」
このモヤモヤを潰さないまま契約すると、数百万単位で“静かな損失”が積み上がります。

ここでは、レイニーやLANYのような有名どころも含めて、現場で本当に使える目利き軸を整理します。

LLMO対策会社に必ず投げるべき三つの質問とそこから見抜ける真実

打ち合わせで、次の3つを必ず聞いてください。

1. 物件ページと成約済みページをどう設計し直しますか
2. FAQと地域コンテンツをどうやって一次情報ベースで作りますか
3. MEOとLLMOやGEOをどのKPIで一体運用しますか

この3問への回答で、「ツール屋」か「設計から伴走するパートナー」かが一発で分かります。

ポイントを表に整理します。

質問	優秀な会社の回答の方向性	危険シグナル
物件ページ設計	構造化データ・成約済みの扱い・テンプレ統一まで具体説明	「クローラが読みやすい形にします」の抽象論
FAQ/地域情報	来店時の質問ログ・営業メモから作成プロセスを語る	キーワードリスト前提の量産を強調
MEO/LLMO/GEO	GBP・口コミ・サイトをセットで追うKPIを提示	「まずは順位を上げます」で止まる

「診断して構造化データを入れます」で話が終わる会社は、物件データの古さや重複、成約済み放置といった“汚れ仕事”に踏み込めていません。ここを避ける会社は、AIに無視される土台を温存したまま飾りだけ載せようとしている状態です。

レイニーやLANYなど有名企業のアプローチの違いと自社現場に合う戦い方の選び方

レイニーやLANY周りの情報を見ていると、ざっくり次のような色分けがあります。

タイプ	強み	合う会社	合わない会社
SEOおたく系コンサル	検索エンジンやAIの仕様理解が深い	社内で実装できるWeb担当がいる	実装リソースがゼロの会社
記事制作・コンテンツ代行系	ブログやFAQ量産が得意	一次情報を渡せる営業チームがいる	営業が情報提供に非協力な会社
ツール・ダッシュボード系	データ可視化が得意	数値管理が得意なWeb責任者がいる	KPIを言語化できていない会社

SEOやAIに詳しい企業ほど、「コンテンツを増やせば勝てる」方向に話を持っていきがちです。
ただ、不動産の現場では、

• 成約済み物件をどう残すか

• 地域の“生の声”を誰が拾うか

• 口コミを誰が返信するか

といった、店舗と営業を巻き込んだ運用設計が勝敗を分けます。

私の視点で言いますと、パートナー選定で一番重要なのは「誰が現場の一次情報を集め、それをどこまで一緒に整理してくれるか」です。レイニーやLANY級の知見があっても、ここを“お任せ”にしてくる会社は、最終的にテンプレ記事とツールだけが残ることが多いです。

LLMOツール頼み一辺倒にならないための外注と内製の絶妙バランス

AI時代の勝ち組は、「設計と仕組みづくりを外注し、中身の一次情報を内製する」会社です。役割分担は次のイメージが現実的です。

領域	外注向き	内製向き
サイト構造・物件テンプレ設計	外注（専門家のノウハウ必須）	–
構造化データ実装・技術対応	外注	–
FAQ設計の型作り	外注	–
FAQの中身・地域ネタ	–	営業・店舗スタッフ
GBP口コミ返信・Q&A	–	店長・担当者
効果測定ダッシュボード	外注	–
毎月の数字レビュー	外注と内製の合同

ツールを入れて終わる会社と、反響までつなげる会社の差はここです。

• ツール頼みの会社

  • ダッシュボードを見るのは代理店だけ
  • 物件データの更新ルールが決まっていない
  • 店舗が口コミ返信の重要性を理解していない

• 資産を積み上げる会社

  • 月1でWeb担当と営業が数字を一緒に確認
  • 成約済み物件のページ方針が明文化されている
  • 来店時の質問を必ずFAQ候補としてメモ

「どのツールか」より、「この運用体制を一緒に作りきってくれるか」でパートナーを選ぶ方が、長期の反響単価は確実に下がります。

ウェブ制作やSEOやMEOやAIOを一体で見る魔法の視点：株式会社アシスト発不動産LLMO成功の勝ち筋

ホームページ制作やSEOやMEOやAIOを部分最適で進めた時に起こるムダや損失のリアル

不動産会社の現場で一番多いのが「全部やっているのに、反響だけ減っている」状態です。原因は施策ごとの分断です。

施策だけ先行したケース	現場で起きがちな損失
ホームページ制作だけ刷新	物件データや構造化データが旧仕様のままでAIが内容を理解できない
SEO記事だけ量産	物件ページや成約事例と内部リンクがなく、AIに専門性として認識されない
MEOだけ強化	サイト側に会社情報や口コミの裏付けがなく、GEO検索で候補落ち
AIOだけ導入	AIが参照する一次情報がスカスカで、生成される回答に会社名が出てこない

業界人の目線で言うと、「家賃は払っているのに、鍵を渡していない部屋」を量産しているのと同じです。予算は出しているのに、AIもユーザーも中に入れない状態になってしまいます。

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不動産会社のLLMO対策を成功に導く社内体制と外部パートナーのかしこい役割分担

AI検索時代は、1人の「ウェブ担当」に全部背負わせるほどリスクが高い時代です。社内と外部の役割を、最初から明確に線引きしておくと失敗しにくくなります。

• 社内で必ず握るべき領域

  • 物件データの鮮度管理（成約済み・重複・募集停止の整理）
  • 顧客の生の質問の収集と整理（FAQ・ブログのタネ）
  • 成約事例やトラブル事例の一次情報のストック

• 外部パートナーに任せると効果が高い領域

  • サイト構造と構造化データの設計・実装
  • SEO・MEO・AIOを一体で見た戦略設計
  • AIチャットボットが参照するコンテンツ設計とタグ設計

「すべてを外注」も「全部内製」も、どちらも極端です。AIに強い会社は、物件と顧客のリアルな情報は社内で握り、技術と設計は外部に任せるハイブリッド型に切り替えています。

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豊富なウェブ制作や運用支援から培ったAI時代でも生き残る不動産ウェブの鉄則

多くのサイト制作と運用支援に関わってきた私の視点で言いますと、AI時代に残る不動産サイトには共通の「鉄則」があります。

• 鉄則1: 物件ページは「在庫管理画面」ではなく「AIに引用される商品カタログ」として設計する

  • 間取り・設備・周辺環境をテンプレートで統一し、構造化データとセットで管理する

• 鉄則2: エリアページと成約事例で「ポータルにない一次情報」を出し続ける

  • 「どんな人が、どんな理由でこの物件を選んだか」を継続的に発信する

• 鉄則3: Googleビジネスプロフィール・口コミ・サイトの会社情報を常に一致させる

  • 住所・電話番号・営業時間・サービス内容を更新日込みで揃え、信頼シグナルを強くする

AIは、バラバラな断片情報ではなく「一貫したストーリー」を好みます。ホームページ制作とSEOとMEOとAIOを1本のストーリーとして設計できた会社から、AIに推される側に回り始めています。

この記事を書いた理由

著者 – 宇井和朗

不動産会社の相談を受けていると、「検索順位は落ちていないのに、問い合わせだけが減っている」という声がここ数年で一気に増えました。実際に、ポータル依存で集客してきた会社ほど、自社サイトやGoogleビジネスプロフィール、口コミの整備が追いつかず、AI検索でおすすめ候補から外されていく様子を何度も見てきました。

私自身、創業期にWebと店舗、広告と口コミ、SEOとMEOをバラバラに運用し、無駄な投資と機会損失を出した苦い経験があります。そこから仕組みを作り直し、ホームページ設計からSEO、MEO、AIOまでを一体で設計することで、ようやく安定して成果が出る形にたどり着きました。

延べ80,000社以上の制作や運用に関わる中で、不動産だけは「物件データ」と「地域情報」と「口コミ」が少しでも欠けると、AIに選ばれないことがはっきり見えます。本記事では、その現場で見てきた勝ち負けの差を、不動産会社が明日から動けるレベルまで分解して共有したいと考え、執筆しました。