クリニックのLLMOコンサルティング事例│二重・目元領域のAI言及率を改善

Mクリニック様は、前橋エリアで二重整形や目元の美容施術を行うクリニックです。

院長はもともと眼科領域で診療経験があり、目元の構造やまぶたに関する専門的な知識を持っていたため、
二重整形や埋没法、他院で受けた施術の修正など、目元に関する施術はクリニックとしても強みのある領域でした。

一方で、AI検索の回答を調査すると、

「地域名 × 二重整形 おすすめ」
「地域名 × 埋没法 おすすめ」
「地域名 × 二重整形 修正」
「目元に強い美容クリニック×地域名 」

といった質問では、大手美容クリニックや知名度の高い院が優先して紹介され、Mクリニック様が回答内で言及される割合は高くありませんでした。

つまり、実際には専門性があるものの、その専門性をAIが判断するための情報が十分に整理されていない状態でした。

そこで、「二重整形ができるクリニック」として情報を増やすのではなく、
・なぜ目元施術に強いのか
・どのような患者に向いているのか
・どのような症例に対応してきたのか
・なぜその施術方法を選ぶのか
について具体化しました。

その結果、対象プロンプト全体の言及率は19.8％から56.4％まで改善。特に二重・埋没関連、他院修正関連では6割を超える言及率となりました。

成果

対象プロンプト全体の言及率は19.8％から56.4％まで改善しました。

「前橋 二重整形 おすすめ」「前橋 埋没法 おすすめ」「群馬 二重 修正」「目元に強い美容クリニック」
など、Mクリニック様の専門性と一致するプロンプトでは言及率が大きく上昇しました。

支援前の課題

Mクリニック様には、眼科領域で培った目元の専門性や豊富な症例がありましたが、その強みがサイト内で十分に伝わる形になっていませんでした。

1．医師の専門性が、二重施術の強みとして伝わっていなかった

医師紹介ページでは眼科領域での経験が紹介されていましたが、
「その経験が二重整形にどう活かされるのか」
「一般的な美容外科との違いは何なのか」

など、二重整形やまぶた施術にどう活かされるのかまでは具体化されていませんでした。

そのため、経歴としては専門性があるものの、ユーザーやAIが「なぜ目元施術に強いのか」まで判断しにくい状態でした。

2．施術ページや症例ページの情報が比較検討に十分ではなかった

二重整形ページでは施術方法や料金などの基本情報は掲載されていましたが、
自然な仕上がり、取れにくさ、左右差、他院修正など、患者さんが実際に比較するポイントごとの説明が不足していました。

また、

「患者さんがどのような悩みを持っていたのか」
「なぜその施術方法を選んだのか」
「まぶたの状態をどのように判断したのか」
「術後の経過はどうだったのか」

といった情報が少ないため、、豊富な症例を専門性の根拠として活かせていませんでした。

3．他院修正や細かな悩みに対応できることが十分に認識されていなかった

Mクリニック様では、初めて二重整形を受ける方だけでなく、他院で受けた施術の修正にも対応していました。

しかし、サイト上では他院修正に関する情報が限られており、

「埋没法が取れてしまった」
「左右差を修正したい」
「希望した二重にならなかった」
など、具体的な悩みに対応する情報が少なく、こうしたケースで相談できるクリニックであることが伝わりにくい状態でした。

提案・実施内容

1．「二重・まぶたに強いクリニック」として情報を再設計

最初に、AI上で対象エリアの美容クリニックがどのように紹介されているかを調査しました。

「美容クリニック おすすめ」のような広い質問では、大手クリニックが圧倒的に強く、
知名度で正面から競うのは難しいと判断しました。

一方、Mクリニック様には、眼科領域で培った目元の専門性がありました。
そこで、
「前橋 二重整形」
「前橋 埋没法」
「群馬 二重 修正」
「目元に強い美容クリニック」
など、実際に強みを持つ領域へプロンプトを絞る戦略に変更しました。

2．眼科領域での経験が、なぜ二重施術の強みになるのかを具体化

医師紹介ページや二重整形ページには「元眼科医」「目元に詳しい」と記載するだけではなく、
その経験が施術にどう関係するのかを説明しました。

たとえば、
まぶたの構造をどのように診察するのか
希望する二重の形だけでなく、まぶたの状態をどう確認するのか
埋没法と切開法をどのような基準で提案するのか
左右差や過去の施術歴をどのように確認するのか
などです。

AIが「眼科経験がある」という経歴だけではなく、二重・まぶたの施術における専門性として理解できる情報を診療ページに追加しました。

3．二重整形ページを「施術説明」から「選び方が分かるページ」へ改善

二重整形ページでは、埋没法や切開法の説明だけではなく、患者さんが施術方法を判断するための情報を追加しました。
「自然な二重にしたい」
「できるだけダウンタイムを抑えたい」
「取れにくさを重視したい」
「以前受けた埋没法を修正したい」
など、患者さんが実際に持つ希望ごとに、どのような選択肢があるのかを整理しました。
また、費用、ダウンタイム、施術方法、向いているケースなども比較できるようにし、
AIが「このような希望ならどの施術が考えられるか」を回答しやすいページに改善しました。

4．症例ページに「患者の条件」と「医師の判断」を追加

症例ページについても大きく見直しました。
従来の施術名、料金、症例写真、施術の副作用、施術の説明に加えて
「年代」「施術前の悩み」「希望した二重の形」「初回施術か他院修正か」
「選択した施術方法」「その施術を選んだ理由」
「術後の経過」「ダウンタイム」
などを追加しました。
これにより、
「20代で自然な二重にしたい」
「埋没法が取れてしまった」
「他院で受けた二重整形を修正したい」
といった具体的な質問でも、症例そのものが回答の根拠になる状態を作りました。

5．他院修正を独立した強みとして整理

他院修正を独立した強みとして整理
調査の中で、二重整形を初めて受けるユーザーだけでなく、過去に施術を受けた人の相談ニーズも確認できました。

そこで、他院修正についての情報を独立して整理しました。
どのような相談に対応できるのか、過去の施術内容をどのように確認するのか、再施術を検討する際に注意することなどを詳しく説明しました。
初回施術だけでなく、修正まで相談できる目元の専門クリニックというポジションを明確にしています。

6．FAQを「患者が実際に迷うポイント」ごとに整備

二重整形に関するFAQも、一般的な質問だけではなく、実際に比較検討時に聞かれる内容を中心に追加しました。
たとえば、
「埋没法は何年くらい持ちますか」
「取れてしまった場合はどうなりますか」
「左右差がある場合でも施術できますか」
「他院で受けた埋没法の修正はできますか」
「自分に合う二重幅が分かりません」
など細かく質問を設定しました。
質問については、実際に聞かれる内容をクリック側で纏めてあったためそのデータが役に立ちました。

成果につながった理由

今回の成果につながった大きな理由は、Mクリニック様がもともと豊富な症例データや、院内で実際によく寄せられる質問を多く蓄積していたことです。

新しく情報をゼロから作るのではなく、これまで診療の中で蓄積してきた症例や患者さんからの質問をもとに、
Web上で分かりやすく整理できたため、内容に具体性と専門性を持たせることができました。

また、サイト制作を担当する制作会社がページ追加や既存ページの修正に迅速に対応いただけたことも大きな要因です。
LLMO施策は分析だけでなく、実際にサイトへ反映されて初めて成果につながるため、制作側との連携がスムーズだったことが施策の進行速度を高めました。

さらに、第三者媒体への掲載や情報修正についても、Mクリニック様側で積極的に対応いただきました。
自社サイトだけでなく、外部媒体上でも医師の専門性や得意とする施術、症例実績などの情報を整えたことで、Web全体でクリニックの特徴が伝わりやすい状態を作ることができました。

豊富な院内データを活用できたこと、制作会社が迅速に実装したこと、クリニック側も外部施策に積極的だったこと。
この3つが揃ったことで、短期間で必要な情報整備を進められたことが成果につながったと考えています。

お客様インタビュー

――LLMO対策を検討したきっかけを教えてください。
Mクリニック様：もともと私自身がWebマーケティングの経験者で、SEOについてもある程度知識がありました。
生成AIが検索行動に与える影響も早い段階から気になっていて、LLMOについても自分なりにかなり調べていました。
特に美容医療は、ユーザーが複数のクリニックを比較してから問い合わせることが多いので、今後AIがその比較の入口になる可能性は高いと思っていました。

――導入前には複数社を比較されたのでしょうか？
Mクリニック様：はい。かなり比較しました。
SEOの知識が多少あった分、提案内容を見れば「これは今までのコンテンツSEOにLLMOという名前を付けただけだな」と感じるものもありました。
FAQを増やす、記事を書く、構造化データを入れる、といった施策だけでは、それがなぜAIでの言及につながるのかが分かりませんでした。
今回はそこではなく、自院がAI上でどう認識されていて、競合と比べて何が足りないのかまで分析したうえで提案してくれる会社を選びたいと思っていました。

――オルグローの提案で違いを感じた部分はどこでしたか？
Mクリニック様：一番大きかったのは、「何を追加するか」より先に「なぜ今言及されていないのか」を整理してもらったことです。
弊院には、もともと眼科領域での経験や目元の症例がありました。
ただ、それがWeb上では二重整形や他院修正の強みとして十分につながっていない、と指摘されました。

「情報がないわけではなく、ある情報が強みとして伝わる形になっていない」という説明は納得感がありました。
そこから、症例の見せ方、医師情報、よくある質問、第三者媒体まで一つの方向性で整理していく提案だったので、表面的な施策ではないと感じました。

――院内でLLMO対策の予算を取るのは難しくありませんでしたか？
Mクリニック様：簡単ではなかったです。
LLMOはSEO以上に成果が見えにくい印象がありますし、院内からすると「本当にそこまでやる必要があるのか」という話になります。
ただ、自分自身が事前にかなり調べていたので、AI検索が一時的な流行ではなく、クリニック選びの経路の一つになる可能性があることは説明できました。

今回の施策もAIのためだけではなく、症例ページやFAQ、医師情報を充実させることで、普通にサイトを見ている患者さんにもメリットがあります。
そこまで含めて説明できたので、必要な予算とリソースを確保できました。

――院内の協力も必要だったと思います。
Mクリニック様：かなり必要でした。
症例データや患者さんからよく聞かれる質問は、Web担当だけでは分かりません。

先生やスタッフに「こういう相談は多いですか」「この症例についてもう少し情報を出せますか」と確認する場面が何度もありました。
最初からLLMOの重要性を理解してもらうのは難しいので、「AI対策だから協力してください」ではなく、「患者さんが施術を選ぶために必要な情報を増やしたい」と説明しました。
その方が院内でも理解してもらいやすかったですね。

――実際に症例や院内の情報を整理してみて、何か発見はありましたか？
Mクリニック様：ありました。
普段の診療では当たり前になっていることが、Web上には全然出ていないことが多かったです。
たとえば先生が施術方法を選ぶときに見ているポイントや、他院修正でよくある相談などは、院内では共有されていてもサイトにはほとんど書かれていませんでした。
LLMO対策をきっかけに、それまで院内にしかなかった情報を外に出せたのは大きかったと思います。

――制作会社との連携はいかがでしたか？
Mクリニック様：かなり助かりました。
今回、修正箇所も新しく作るページも多かったのですが、制作会社が施策の意図を理解して迅速に対応してくれました。
分析して終わりではなく、実際に反映されるスピードが速かったので、次の検証にも進みやすかったです。
オルグローさん、弊院、制作会社の3者で役割がはっきりしていたのも良かったと思います。

――第三者媒体への対応も積極的に進めたそうですね。
Mクリニック様：はい。
自社サイトだけ整えれば十分とは思っていませんでした。
AIがどの情報を参照しているかを見ると、第三者媒体もかなり重要だと分かったので、掲載情報の修正や追加についてはこちらでも積極的に対応しました。

どの媒体にどのような情報を載せるべきかはオルグローさんが整理してまとめてくれていたので
後はどんどん実行するだけでしたね。

具体的には、医師の経歴や得意施術、症例実績など、公式サイトと外部媒体で内容が大きくズレないように確認したり
テキストを作成したり。そこは院内側で動かないと進まない部分なので、優先順位を上げて対応しました。

――施策後、LLMOに対する考え方は変わりましたか？
Mクリニック様：事前に考えていたよりSEOやWebマーケティングに近いと感じました。
ただ、SEOとまったく同じという意味ではありません。

思っていた以上に検索順位だけを見るのではなく、「自院がどういうクリニックとして認識されているか」「どの理由でおすすめされるのか」
まで考える必要がありました。
今回、目元に強い、他院修正にも対応できる、という自院の特徴をWeb全体で整理できたのは、AIでの言及以上に価値があったと思います。

――今後、オルグローに期待することはありますか？
Mクリニック様：LLMOはまだ変化が速いので、今後も表面的な施策ではなく、実際のAI回答や参照元を見ながら提案してほしいです。
自分たちでも情報収集は続けますが、院内だけでは複数のAIや競合まで継続的に追うのは難しいです。
新しい手法が出たときも「流行っているからやりましょう」ではなく、弊院に必要なのか、今やるべきなのかまで判断してもらえることを期待しています。

AI検索で選ばれる状態をつくるLLMOコンサルティング

オルグローでは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIや、GoogleのAIによる概要に自社やサービスを正しく理解してもらい、
比較・検討の場面で「おすすめ」として言及・紹介される状態を目指すLLMOコンサルティングを提供しています。

■特徴
・14年間・4,700社以上のSEO支援実績を活かしたLLMO
・独自ツールを活用し、AI検索での言及率・言及シェア率・参照元を調査
・競合との差分を分析し、優先施策とロードマップを設計
・サービスページ改善、コンテンツ制作、外部施策まで対応
・第三者メディア・口コミサイトでの評価強化も支援
・改善提案だけでなく、必要に応じて実装まで対応
・施策後もAI回答での言及状況や回答内容を継続的にモニタリング

■対象企業
中小企業～エンタープライズ企業

■得意なサイト・サービス
・BtoBサービス・SaaS
・EC・D2C・オンラインサービス
・店舗集客型サイト
医療・クリニック・士業・金融などのYMYL領域

■費用
・3ヶ月契約：月額40万円
・6ヶ月契約：月額30万円
※初期費用：無料

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