外壁塗装店のLLMO対策でAI検索に強くなり“安売りしない集客”を実現するホンネノウハウ

広告費もSEOもMEOもかけているのに、「AIでこの地域のおすすめ外壁塗装店を教えて」と聞くと自社が一切出てこない。この状態が続くほど、静かに問い合わせ単価と利益が削られていきます。原因は技術用語ではなく、AIが読む前提でホームページやGoogleビジネスプロフィール、口コミ、施工事例、FAQが設計されていないことにあります。
本記事では、外壁塗装店のためのLLMO対策に絞り、AI検索で「安さ目当ての顧客だけに消耗されない」集客を実現するための実務ロジックを整理します。安さ推しのキャッチコピーが値引き前提の顧客ばかりを集めてしまう理由、ChatGPT量産記事が既存ページの評価を落とす構造、被リンク偏重の旧来型SEOがブランドを壊すメカニズムを、現場で起きた失敗パターンから解説します。
そのうえで、外壁の劣化症状や費用、保証を軸にしたピラーページとクラスター構造、地域と塗料と施工内容を結びつける施工事例の書き方、Before After写真やaltテキストの具体パターン、口コミ文中のキーワード設計まで、SEO・MEO・LLMOを一体で組むためのチェックポイントを段階別に提示します。ここで紹介する設計図をなぞるだけで、「AIにきちんと推薦される塗装会社」になるための道筋が一本にまとまります。

もうSEOだけでは足りない？外壁塗装店が向き合うべきLLMO時代の現実

外壁塗装店のLLMO対策とは何かと、なぜ外壁塗装業界で騒がれ始めたのか

Web集客に強い塗装会社ほど、最近じわじわ危機感を持っているのがLLMOです。
LLMOは、AIが回答を作るときに参照しやすい形で、ローカルビジネスの情報を最適化する考え方です。検索結果の上に出てくるAI回答や、チャット型AIへの質問に対して、どの塗装業者を「おすすめ」として挙げるかを左右します。

ポイントは、SEOやMEOの延長ではなく、AIが理解しやすい構造と一次情報をそろえる施策だという点です。
私の視点で言いますと、外壁塗装業界で話題になり始めたきっかけは、既に検索上位なのに、AI検索では名前が一切出ない会社が増えたことです。アクセスは取れているのに、AIの世界では「存在しない会社」と扱われるギャップが発生しています。

AI検索と通常検索のちがいが招く“集客の二極化”

従来のGoogle検索は「どのページを上位に表示するか」の勝負でしたが、AI検索は「どの会社を回答文の中で紹介するか」の勝負に変わっています。この違いが、同じ地域の塗装会社をはっきり二極化させています。

項目	通常のSEO中心	LLMOを意識した状態
評価対象	ページ単位	会社単位の信頼セット
入口	検索結果一覧	AI回答内の推薦枠
必要な情報	キーワードとタイトル	施工事例、口コミ、FAQ、スキーマまで一体設計
起きやすい問題	指名検索は取れる	AI回答に名前が出ず、比較候補にも入らない

特に「外壁の色でやめたほうがいい色は」「塗装の訪問販売を断るには」などの質問系キーワードでは、AIが要約した1つの回答だけを読み、そこで紹介された塗装会社にだけ問い合わせが集中するケースが増えています。ここで外されると、そもそも比較テーブルに乗れません。

SEOもMEOもやっているのにAIに名前が出ない外壁塗装店が増えている背景

SEOもMEOも数年前から取り組み、Googleビジネスプロフィールも整えているのに、AI検索では無視される理由は、次の3つに集約されます。

• 施工事例ページが写真ばかりで、地域名・塗料・面積・保証内容のテキストが欠けている

• FAQがなく、「外壁の色の失敗例」「訪問販売の断り方」などの生活者の生質問に答えるページが存在しない

• 口コミが星の数だけ多く、レビュー文の中身に地域名や具体的な施工内容が書かれていない

現場でよく見るのは、SEO会社に任せた結果、被リンクや薄い地域記事が増える一方で、ユーザーが本当に知りたい一次情報が空洞のままというパターンです。この状態だと、AI側からは「どのエリアでどんな強みを持つ塗装会社なのか」が判別できません。

逆に、ホームページとGBP、口コミを通じて、同じエリア名・同じサービス名・同じスタッフ名が繰り返し登場し、施工事例とFAQで具体的なテキストが積み重なっている会社は、AIにとって扱いやすい存在になります。ここまで整えて初めて、SEOとMEOの投資がAI検索の世界でも回収される状態に近づいていきます。

外壁塗装店によくある誤解と失敗パターン―AI時代に危ない集客常識を見抜く

AI検索の時代は、「頑張っているつもりの集客」が、知らないうちに安売り競争の沼に変わる瞬間があります。ここを見抜けるかどうかで、数年後の単価も口コミ内容もまったく別物になります。

安さ推しのキャッチコピーがAIに切り取られ、値引き前提の顧客ばかり集まるケース

よくあるのが、トップページとGoogleビジネスプロフィールで「地域最安値」「他社より1円でも安く」と全面に出しているケースです。AIはページ全体ではなく、繰り返し登場するフレーズを「その会社の特徴」として学習します。

その結果、AI検索の回答がこうなりがちです。

• 「このエリアで安く外壁を塗りたいなら〇〇塗装」

• 「費用を抑えたい人向けの会社」

この状態になると、問い合わせの第一声が「一番安くできますか？」に偏り、値引き前提の顧客ばかり集まります。現場では以下のような変化が起きやすくなります。

項目	安さ推しが強い場合の傾向	バランス型訴求の傾向
問い合わせ内容	値引き交渉が中心	劣化症状や保証への質問が多い
口コミ内容	「安かった」がメイン	「対応」「仕上がり」「説明」が増える
AIの評価軸	価格重視の会社	安心・専門性を備えた会社

費用の話を消す必要はありませんが、「価格」「保証」「施工品質」「アフター」をセットで語る構造にしておかないと、AIにもユーザーにも「安さ一点張りの会社」として固定されてしまいます。

ChatGPT量産記事でコタツコンテンツを増やしてしまい、既存ページの評価まで落とす危険

AI生成だけで量産した記事が、検索評価を落とすケースも増えています。タイトルは立派でも、中身がどこかで見たような一般論だけのコタツ記事になっているパターンです。

現場で問題になるのは次のような状態です。

• 劣化症状の説明が写真もなく、他サイトの言い換えレベル

• 施工事例や地域の話がなく、どの塗装業者にも当てはまる内容だけ

• 同じキーワードを変えただけのページが量産されている

AIやGoogleは、同じテーマのページを横並びで比較し、一次情報や具体性が乏しいページを下げる傾向があります。その結果、後から量産したページだけでなく、以前から評価されていたページまで巻き込まれて順位が落ちることがあります。

対策としては、

• 施工事例や地域の話、実際の質問内容を必ず入れる

• AIでたたき台を作る場合も、写真・数字・エリア名・塗料名を自社の情報で上書きする

• コピーページを量産するより、一本のページを徹底的に厚くする

この3点を守るだけでも、「AI頼みの量だけ増えるサイト」から抜け出しやすくなります。

被リンクやキーワード詰め込み…旧来型SEOの延長で生まれる外壁塗装店のブランド毀損

昔ながらのSEO会社に任せた結果、

• 意味のない外部サイトからの被リンクが大量

• ページタイトルが「地域名 外壁 塗装 安い おすすめ 口コミ 比較」だらけ

• 同じようなキーワードを無理に詰め込んだ文章

このような状態のサイトも少なくありません。AI検索は、単にキーワードが入っているかではなく、文章として自然か・ユーザーの質問に答えているかを重視します。

さらに厄介なのは、こうした無理なSEOがブランドにもダメージを与えることです。

• 「安さ」「激安」「格安」が強すぎて、職人の技術が伝わらない

• 自社の強みである防水・雨漏り対策の実績が、薄いテキストに埋もれている

• マップや口コミとホームページのメッセージがバラバラ

SEOだけを見れば一時的に流入が増えても、長期的には「なんとなく安くて普通の会社」とAIに認識され、推薦される場面が減っていきます。

専門用語だらけの解説では、ユーザーもAIも「結局なにが安心なのか」がわからない問題

塗装業者目線で真面目に書いたつもりが、一般の住宅オーナーには伝わらないケースも多いです。たとえば、

• 「シリコン樹脂系」「フッ素樹脂系」「ラジカル制御型」ばかりを並べる

• 「既存塗膜の付着性」といった表現が続き、肝心の安心ポイントがぼやける

こうしたページをAIが要約すると、

• 「さまざまな塗料があり、それぞれ特性があります」

• 「専門的な知識を持った塗装会社に相談しましょう」

といった、当たり障りのない一文に圧縮されてしまいます。これでは、自社ならではの強みが回答文に一切反映されません。

そこで有効なのが、専門用語と生活者の言葉をペアで書く設計です。

• 「ラジカル制御型塗料＝色あせしにくく、塗り替え周期を伸ばしやすい塗料」

• 「シーリング打ち替え＝サッシまわりのすき間を埋めて、雨水の入り口をふさぐ工事」

このように、「その専門用語が財布や暮らしにどう効くか」まで書いておくと、AIの要約でも安心・劣化防止・費用対効果といったキーワードが一緒に拾われやすくなります。

私の視点で言いますと、現場をよく知る塗装会社ほど専門知識は豊富なのに、WebやLLMOの視点で翻訳されていないケースが目立ちます。専門用語を削るのではなく、生活者の言葉を横に並べるだけで、AI検索での評価も問い合わせの質も一段上がります。

AIが外壁塗装店をどう読み解くのか―サイト構造とエンティティの真相を丸裸にする

LLMとエンティティの視点から見る外壁や塗装業者・地域と施工会社のつながり

AIはページを「文章のかたまり」としてではなく、現実世界の情報のつながり（エンティティ）として読み解きます。
外壁、塗装業者、地域名、施工会社名がバラバラに書かれているだけでは、AIの頭の中で一本の線になりません。

典型的な失敗は、地域名をフッターにだけ羅列しているケースです。AIから見ると「どの地域で、どんな外壁工事を、どんな会社が担当したのか」という対応関係が見えず、推薦しづらい状態になります。

エンティティを意識したページ構造では、次のような情報をセットで繰り返し登場させることが重要です。

• 地域名＋建物種別（例:戸建て・アパート・店舗）

• 外壁の素材や塗料名（シリコン・フッ素など）

• 施工会社名と担当者（代表者名は特に有効）

• 費用レンジと保証年数

私の視点で言いますと、AIに強いサイトは「文章量が多いサイト」ではなく、「同じ組み合わせ情報が、事例・FAQ・口コミのどこから見てもブレずに出てくるサイト」です。これがエンティティが太く結びついた状態です。

ホームページやGoogleビジネスプロフィールと口コミでつくる信頼の三角形

AI検索では、ホームページだけ整えても足りません。ホームページ、Googleビジネスプロフィール、口コミの3点セットがそろって初めて、「信頼できる地域の塗装会社」として扱われます。

情報源	役割	AIが重視するポイント
ホームページ	公式情報	施工メニュー、費用目安、保証、会社概要の一貫性
Googleビジネスプロフィール	地域と実在性	NAP情報、営業時間、写真、カテゴリ設定
口コミ	第三者評価	具体的な施工内容とエリア名、担当者名、満足理由

現場でよく見るのは、SEOにだけ投資してホームページは立派なのに、GB Pのカテゴリが「リフォーム会社」止まりで、口コミも数件しかないパターンです。この場合、AIは「本当に外壁塗装が主業なのか」「地域で選ばれているのか」を判断しづらく、回答候補から外しやすくなります。

逆に、口コミで「訪問販売ではなく自分で調べてこの会社に頼んだ」「他社より高かったが保証で安心した」といった具体的な文言が並ぶと、AIは「安さではなく信頼で選ばれている会社」と理解し、値引き前提の顧客ばかり集まるリスクも減らせます。

LocalBusinessやService・FAQPageやReviewなどのスキーマ構造がAIの理解をどう変えるか

AIは文章だけでなく、スキーマ（構造化データ）からも情報を吸い上げています。外壁塗装の現場で特に効きやすいのは、次の4種類です。

• LocalBusiness（もしくはHousePainter系のタイプ）

  会社名、住所、電話番号、エリア、営業時間を明示し、GB Pと完全一致させます。

• Service

  外壁塗装、屋根塗装、防水工事といったサービスごとに、対象となる外壁素材や劣化症状、費用帯を紐づけます。

• FAQPage

  「外壁の色でやめたほうがいい色は？」「塗装の訪問販売を断るには？」といった質問と回答をマークアップし、AIにとって取り出しやすい形にします。

• Review

  口コミの評価点だけでなく、「どのエリアで、どのような施工を、いくらぐらいで行ったか」をテキストで補い、その内容をスキーマでも伝えます。

コピペで入れた形だけのスキーマでは効果が薄く、ページ本文のテキストとスキーマの内容が1対1で対応しているかが勝負どころです。施工事例が写真アルバムだけで終わっているサイトは、AIから見ると「構造化できる情報がほぼゼロ」です。事例ごとに地域・塗料・面積・保証・工期を簡潔にテキスト化し、ServiceやReviewのスキーマと連動させることで、AI検索の回答文に事例が引用されやすくなります。

外壁塗装店のためのコンテンツ設計図―ピラーとクラスターとFAQでLLMO対策を完全攻略

「アクセスはあるのに“指名してくれるお客様”が増えない」と感じているなら、足りないのはテクニックではなくサイト全体の設計図です。AIはページ単位ではなく、「この会社は何の専門家か」「どの地域でどんな施工をしているか」という“まとまり”で読み取ります。

外壁塗装ピラーページに必須のトピック（劣化症状・施工工程・費用・保証・防水・雨漏り）

土台になるのが、外壁塗装を総合的に解説するピラーページです。ここが弱いと、どれだけ記事を追加してもAIは専門家と認識しません。最低限、次のトピックを1ページに集約します。

• 劣化症状（チョーキング、ひび割れ、コケなどの写真付き解説）

• 施工工程（足場〜高圧洗浄〜下塗り〜上塗りまでの流れ）

• 費用相場（延床や坪数別の目安、見積もりで差が出るポイント）

• 保証内容（年数だけでなく、対象範囲と条件）

• 防水工事・雨漏り修理との関係

私の視点で言いますと、ここで「塗料名の羅列」だけに終わる会社は、ほぼAIに選ばれていません。

外壁の色でやめたほうがいい色、訪問販売を断るには？などAIが拾いやすいFAQ設計

AI検索でよく聞かれるのは、技術論より生活者の不安です。FAQはキーワードを盛り込む場所ではなく、「そのまま回答文として引用される文章」を並べる場所と考えてください。

よく聞かれる質問の例と、ページ配置のイメージは次の通りです。

質問の切り口	FAQタイトルの例	紐づけるピラー/クラスター
色選びの失敗	外壁の色でやめたほうがいい色と後悔例	デザイン・色選びクラスター
訪問販売への不安	塗装の訪問販売を安全に断る具体的な伝え方	リスク・トラブル対策
相見積もり・費用	安すぎる見積もりで注意すべきチェック項目	費用・相場クラスター
業者選び	地元の塗装業者を選ぶとき比較したいポイント	会社案内・施工事例

ポイントは、質問文をそのまま見出しに入れることです。これにより、AIがユーザー質問とFAQをひもづけやすくなります。

地域特化コンテンツの作り方―エリア名や施工メニューと素材情報の文脈を揃える

地方都市では、とくに「地域＋劣化症状＋素材」の文脈が重要です。単にエリア名を並べるのではなく、気候と外壁の組み合わせをセットで語ります。

• 「〇〇市の海沿いエリアで多いサイディングの劣化症状」

• 「△△町で人気のシリコン塗料とフッ素塗料の比較」

• 「〇〇区の築20年住宅で多い雨漏りパターン」

このように、エリア名＋住宅の築年数＋素材＋悩みをセットで書くと、AIは「この会社はこの地域の外壁事情に詳しい」と判断しやすくなります。施工事例とも内部リンクで必ず結び、Googleビジネスプロフィールの対応エリアとも表現を揃えておきます。

記事一覧ではなくクラスター構造でSEOとLLMO対策とMEOを一体化させる方法

ブログ形式で記事を時系列に並べるだけでは、AIには「バラバラな情報の集まり」に見えます。そこで、ピラーとクラスターを軸にした構造をとります。

• ピラー: 外壁塗装の基礎・費用・工程・保証をまとめた中心ページ

• クラスター:

  • 費用・相場クラスター（見積もり、助成金、支払い方法）
  • 劣化症状クラスター（症状別の原因と対策）
  • 地域クラスター（市区町村別の施工事例と気候特性）
  • トラブル・訪問販売クラスター（断り方、悪質業者の見分け方）

各クラスターからは、該当する施工事例とGoogleビジネスプロフィールの投稿へリンクします。これにより、検索・マップ・AI回答の3つで「同じ会社、同じ地域、同じ強み」が一貫して伝わり、指名検索と問い合わせの質が一気に変わっていきます。

施工事例や画像がAIに無視されないためのLLMO対策―Before Afterやaltテキストを武器に変える

AI検索の世界では、施工事例は「きれいな写真」ではなく「構造化された証拠」として読まれます。職人仕事をきちんと評価してもらうか、それとも写真アルバムとしてスルーされるかは、ページ設計とテキスト次第です。

ただの写真アルバムで終わらせない施工事例ページの構造チェックリスト

下記の要素が1件ごとに揃っているかを確認すると、AIもユーザーも一気に理解しやすくなります。

• エリア名（市区・町名レベル）

• 建物種別（戸建て・アパート・店舗など）

• 劣化症状（ひび割れ・色あせ・チョーキング）

• 使用塗料（メーカー名・シリーズ・グレード）

• 施工面積と工期

• 保証内容

• お客様の声と担当者コメント

このセットが揃うほど、AIは「どの地域で、どんな外壁に、いくらくらいの塗装をしている会社か」を正確に学習します。

altテキストやキャプションに盛り込むべき地域や塗料・面積や保証の具体パターン

画像のaltとキャプションは、現場ではほぼ空白のまま放置されがちですが、AIにとっては重要なヒントです。

下記のような型を用意しておくと、スタッフでもブレずに入力できます。

種類	入れる情報のパターン例
altテキスト	「岡山市北区の戸建て外壁塗装 シリコン塗料 120㎡」
キャプション	「岡山市北区で築15年の住宅を外壁塗装。シリコン塗料で120㎡を塗り替え、10年保証をお付けしました。」
画像下テキスト	「ひび割れとチョーキングが進行していたため、下地補修後にシリコン系塗料で2回塗りを実施」

地域名・塗料・面積・保証を1セットにすると、費用や相場を知りたいユーザーの検索意図とも噛み合いやすくなります。

Before After比較画像がAIの回答文に引用されるケースとされないケース

AIが好んで引用するのは、写真よりも「言語化された差分」です。

引用されやすいケースは、次のような構成です。

• Beforeの問題点をテキストで明記

  例:「外壁全体にチョーキングが発生し、防水性能が低下していました」

• Afterでどう改善されたかを具体的に記載

  例:「ラジカル制御型塗料で塗装し、防水性能と色持ちを向上」

• どの地域のどんな建物かを明示

• 見積の根拠になる面積や工期を記載

逆に、「Before Afterの写真だけ」「コメントが『きれいになりました』だけ」の事例は、AIから見ると情報量が薄く、回答文に採用されにくくなります。

動画や施工工程写真をLLMO対策視点で活かすテキスト補足の極意

動画や工程写真は、きちんとテキストで補足すれば強力な差別化要素になります。私の視点で言いますと、現場で集客が伸びている会社ほど、工程説明が「専門用語の羅列」ではなく「素人目線の言い換え」が徹底されています。

ポイントは次の3つです。

• 専門用語＋かみ砕いた説明

  例:「ケレン作業（古い塗膜やサビを落として、新しい塗料を密着しやすくする下地づくり）」

• 工程ごとに「なぜ必要なのか」「サボるとどう危険か」を一行で書く

• 動画の下に、地域名・建物種別・塗料・保証をテキストでまとめておく

こうした情報が積み重なると、AI検索が「この会社は安全性と工程を丁寧に説明している」と判断しやすくなり、安さだけで比較される状況から一歩抜け出せます。

Googleビジネスプロフィールや口コミ運用で差がつくLLMO対策―レビューの中身がAIを動かす

AI時代の集客は、「どれだけ語ってもらえるか」で決まります。星の数より、1件1件の言葉の濃さが外壁塗装の成約数を変えてしまいます。

口コミ数よりもレビュー文中のキーワードやエリア名のほうがAIに効く理由

AIやLLMOは、Googleビジネスプロフィールと口コミを「テキストのデータベース」として読み込みます。星5が100件あっても、「よかったです」「丁寧でした」ばかりでは、塗装業者としての強みも地域性も伝わりません。

AIが拾いたいのは、次のような具体的な情報です。

• エリア名（市区町村名、町名）

• 外壁や屋根など施工部位

• 塗装、塗料名、工法

• 費用感や工期、保証への満足

良い口コミと浅い口コミの違いを整理すると、AIがどこを見ているかがはっきりします。

項目	数だけ集めた口コミ	LLMO視点で強い口コミ
キーワード	ほぼなし	外壁、塗装、塗料名、費用などが自然に含まれる
地域情報	「地元の会社」程度	「○○市△△町の戸建て」まで書かれている
具体性	抽象的な感想	施工内容や担当者対応が具体的に書かれている
AIへの効果	ほぼ評価指標にしかならない	回答文の素材としてそのまま引用されやすい

私の視点で言いますと、口コミ数が競合より少なくても、この「中身の濃さ」でAI検索の回答に採用されるケースは珍しくありません。

訪問販売トラブルや失敗談を口コミやFAQでリスク回避情報に変える設計

外壁塗装では、「訪問販売の勧誘を断るには」「外壁の色でやめたほうがいい色は」などの質問が頻出します。ここを放置すると、AIはポータルサイトや匿名掲示板の情報ばかりを参照し、地域の専門業者の出番がなくなります。

ポイントは、ネガティブな経験を「リスク回避コンテンツ」に変えることです。

• 口コミ内で、訪問販売で失敗しかけた顧客の視点と、そこからのやり直し事例を書いてもらう

• FAQページで、「訪問販売をこう断れば安全」「色選びで後悔した典型例」などを具体的に解説

• 口コミとFAQで同じキーワード（訪問販売、勧誘、断る方法、色選び失敗）を揃える

これにより、AIは「この地域で、訪問販売トラブルを避けたい人に役立つ塗装会社」と認識し、検索結果やAI回答で推薦しやすくなります。

返信コメントで施工内容や担当者・地域を自然に織り込むプロの技術

返信コメントは、LLMO対策における「追いテキスト」です。ここで不自然にキーワードを羅列するとスパム判定に近づきますが、会話の中で情報を足すとAIにはしっかり伝わります。

使いやすい型を挙げます。

• 「○○市△△町の外壁塗装を、弊社の○○が担当させていただきました。」

• 「シリコン塗料での2回塗り仕上げでしたが、色味を気に入っていただけて安心しました。」

• 「雨漏りリスクが高い劣化症状でしたので、費用は抑えつつ防水性を重視してご提案しました。」

このように、「地域名」「施工内容」「担当者」「塗料」「費用の考え方」を自然文で入れることで、AIは口コミと返信をセットで学習し、ホームページ・MEO・SEOとの関連性を強く認識します。

Googleビジネスプロフィールの登録情報とホームページのNAP不一致が評価ダウンを招く典型例

AIは、名前・住所・電話番号（NAP）の整合性を「信頼シグナル」として扱います。ここが崩れると、どれだけ口コミを増やしても伸び悩むケースが現場ではよくあります。

典型的な不一致パターンを整理します。

項目	よくあるズレ	影響
会社名	株式会社表記の有無、支店名だけ表示	別会社と誤認され、評価が分散する
住所	丁目・番地の表記揺れ、旧住所のまま	マップ上の位置情報と結びつきにくい
電話番号	本社と現場直通で番号が違う	口コミとホームページの紐付けが弱くなる
営業時間	サイトとGBPで異なる	「情報が古い会社」と認識されやすい

LLMO対策としては、ホームページ、Googleビジネスプロフィール、各種ポータルのNAPを一気に棚卸しし、表記を統一することがスタートラインになります。ここが整っていない状態で広告やSEOに投資しても、AI側では「信頼し切れない塗装業者」と判断され、検索上位やAI回答での扱いが不利になる可能性が高まります。

口コミの中身とNAP整備、この2つを押さえるだけでも、AI検索での「おすすめの外壁塗装会社」として紹介される土台は一気に変わっていきます。

外壁塗装店のLLMO対策チェックリスト―初期・中級・上級の3ステップで迷子にならない

AIと検索が一体化した今、外壁塗装の集客は「勘と根性」から「設計図とチェックリスト」の勝負に変わりつつあります。ここでは、迷子にならない3ステップの実務ロードマップをまとめます。

初期は今日から90日以内にやるべき土台づくり（構造やFAQ・基本スキーマ）

最初の90日でやるべきことは、派手な施策より骨組みの修正です。私の視点で言いますと、この段階を飛ばして広告だけ強化したサイトは、AIにもユーザーにも「中身が薄い」と判断されやすくなります。

主なタスクは次の通りです。

• サイト全体の構造整理

  • トップページ→サービスページ→施工事例→FAQ→会社概要を明確な階層にする
  • 外壁塗装、屋根塗装、防水といった主要サービスページを1ページずつ用意

• FAQページを新設

  • 外壁の色でやめたほうがいい色
  • 塗装の訪問販売を断るには
  • 費用相場、保証年数、工期

• 基本スキーマの設定

  • LocalBusiness、Service、FAQPage、Reviewを中心に構造化データを設定

• GBPとNAP情報の統一

  • ホームページ、Googleビジネスプロフィール、マップ上の住所・電話・社名を完全一致にする

初期ステップのゴールは、AIが「この会社はどの地域で、どんな外壁工事を、いくらぐらいでやっているか」を迷わず理解できる状態です。

中級として3〜6ヶ月で取り組む引用されるための肉付け（施工事例や口コミや地域コンテンツ）

土台が整ったら、「AIに引用されやすい材料」を増やします。ここで効いてくるのが施工事例、口コミ、地域コンテンツです。

主な施策を整理すると次のようになります。

• 施工事例ページの強化

  • 写真だけでなく、エリア名、築年数、塗料名、坪数、費用帯、保証年数をテキストで記載
  • Before Afterを1現場1ページで完結させる

• 地域特化コンテンツの作成

  • 「〇〇市の外壁で多い劣化症状」「沿岸部で多い塩害と塗料選び」のように、地域と劣化症状をセットで解説

• 口コミの質を上げる運用

  • 施工後フォローで、工事内容とエリア名に触れたレビューをお願いする
  • ネガティブレビューには、具体的な対応内容を返信で記録する

中級ステップの目標は、「この会社はこの地域でどんな実績を積んできたか」をAIが回答文にそのまま引用できるレベルで整理することです。

上級はAI検索を定期チェックして、どんな文脈で推薦されているかを監視・改善する運用

上級になると、やることは「作る」から「監視・修正」に変わります。AI検索の回答文は、広告よりもブランドイメージを固定しやすいので要注意です。

おすすめの運用は次の通りです。

• 月1回、主要な質問でAI検索をチェック

  • 「〇〇市 外壁塗装 おすすめ」
  • 「外壁の色でやめたほうがいい色 〇〇市」

• 自社が出ている場合

  • どの施工事例、どの口コミ、どのFAQが要約に使われているかを確認
  • 安さだけが強調されていないかをチェックし、コンテンツを微調整

• 出ていない場合

  • 上位で推薦されている会社の共通点（地域ワード、施工実績の書き方、レビュー内容）を比較分析
  • 自社の不足部分を、3ヶ月単位の改善計画に落とし込む

目的は、AIにとっても人にとっても「安心して推薦できる会社」に育て続けることです。

GAやGSCやGBPを使ったブランド指名検索とAI回答出現のざっくり測定法

最後に、成果をざっくり把握するための指標をまとめます。数字に苦手意識がある方でも、次の3つだけ見れば十分です。

ツール	見るポイント	判断の目安
GA	ブランド名＋外壁での流入数	月ごとに右肩上がりか
GSC	自社名、地域名＋塗装の表示回数	表示回数とクリック数が増えているか
GBP	ルート検索数と電話発信数	月ごとに増えているか、口コミ数とのバランス

これらに加えて、AI検索上で自社がどれだけ回答に現れるかを月1回の定点観測としてメモしておくと、SEO、MEO、LLMOの施策が連動して効いているかを肌感覚で把握しやすくなります。

すべて自社でやるのは大変だと感じたら―SEOとMEOやAIOを束ねるパートナー選びの勘所

AI検索まで視野に入れると、現場仕事を抱えたまま自社だけでサイトとGBPと口コミを回し切るのは、正直かなりの重労働です。だからこそ、「丸投げ」ではなく「並走」してくれるパートナー選びが勝負を分けます。

LLMO対策を外注するとき必ず確認すべき質問（被リンクや自動生成・保証内容など）

外注前に、最低限この質問だけはぶつけてください。

• 被リンクはどのように増やしますか（中古ドメインや量産ブログではないか）

• 文章の作成は人間と生成AIの割合はどれくらいか

• AI生成コンテンツのチェック体制はどうなっているか

• 成果の指標は「アクセス数」ではなく「問い合わせ数」まで追っているか

• 費用と契約期間、途中解約の条件はどうなっているか

悪い会社ほど、「AIで大量コンテンツ」「短期で検索上位」とだけ説明し、中身の仕組みを語りません。私の視点で言いますと、ここで説明を濁す会社は、ほぼ間違いなく避けた方が安全です。

Web制作会社やMEO業者とLLMOコンサルの役割の違い、よくあるすれ違い

役割を整理すると、どこに頼むべきかが一気にクリアになります。

種類	得意分野	弱くなりがちな部分
Web制作会社	デザイン、サイト構築	GBP、口コミ、AI検索の挙動
MEO業者	マップ表示、GBP運用	サイト構造、施工事例の設計
LLMOコンサル	コンテンツ戦略、AI最適化	実装の細かい手作業、撮影など現場部分

現場でよく見るのは、制作会社は「きれいなサイトは作る」が、施工事例ページのテキスト設計やFAQ設計まで踏み込まないパターンです。一方でMEO業者はマップ順位だけを追い、ホームページの改善に手を出せず、AI検索での回答の質が上がらないというミスマッチも起きがちです。

実装や運用まで任せたい外壁塗装店が見るべき実績や仕組みの正しい見極め

「実績〇〇社」とだけ書かれていても、中身を見ないと判断できません。見るべきポイントは次の三つです。

• 業種実績

  リフォームや塗装業界のサイトをどれだけ手掛けているか。施工事例や劣化症状、保証ページまで具体的に改善しているか。

• 運用フロー

  キーワード調査→構造設計→コンテンツ作成→GBP運用→口コミ改善→レポート、という一連の流れが書面で整理されているか。

• AI時代の検証方法

  Google検索だけでなく、ChatGPTやGemini、Perplexityなどで「地域名＋外壁塗装」質問を投げ、どんな文脈で自社が引用されているかを定期確認しているか。

これらがあいまいな会社は、結局「昔ながらのSEO対策」をラベルだけ変えて売っているケースが多いです。

WebマーケティングやMEOやAIOを一体で支援してきた企業から学べること

SEOとMEOとAIOを一体で支援している企業の強みは、ユーザーの一連の動きを「線」で見ていることです。

• 検索キーワードから流入したユーザーが、どのページで安心し、どのFAQで不安を解消し、どの施工事例で問い合わせを決めたのか

• GBPの口コミのどの言葉（「丁寧」「説明がわかりやすい」「雨漏り対応」など）がAI回答に引用されやすいのか

• 地域コンテンツとマップ情報、NAP情報がそろった時に、問い合わせ単価がどう変わるのか

こうした「データ＋現場感」の蓄積を持つパートナーは、安さ訴求だけがAIに切り取られてしまう危険や、ChatGPT量産記事で既存ページまで評価を落とすリスクを最初から潰しにかかります。

自社だけで全てを抱え込む必要はありません。ポイントは、作業を丸投げするのではなく、戦略と優先順位を一緒に決めてくれる“番頭役”をつける感覚でパートナーを選ぶことです。そうした相棒を得られれば、AI検索時代でも「この地域で安心して任せられる塗装会社」として、長く指名され続ける土台が整っていきます。

この記事を書いた理由

著者 – 宇井和朗

外壁塗装店のWeb集客を支援していると、SEOもMEOも一定成果が出ているのに、AI検索だけまったく名前が挙がらないという相談がここ数年一気に増えました。実は私自身、自社サイトで同じ壁にぶつかりました。指名検索も問い合わせも増えているのに、AIに地域のおすすめ企業を聞くと、社名が一切出てこない状態が続き、単価の下がり方だけがじわじわ進んだのです。安さを前面に出したキャッチコピーを長く使っていた塗装店ほど、AI経由では値引き前提のお客様ばかり集まる傾向も、複数の現場で確認してきました。広告費を増やしても、ChatGPTで量産した記事を足しても、この構造は変わりません。ホームページ、Googleビジネスプロフィール、口コミ、施工事例の一つひとつをAIが読む前提で組み直さない限り、安売り競争から抜け出せないことを、経営数字の変化として見てきました。本記事では、外壁塗装店がその罠から抜け出し、地域で「適正価格で選ばれる状態」をつくるために、私が経営者として実装し、数多くの塗装店と検証してきた設計と運用の手順だけをまとめています。