マッサージ店のLLMOコンサルティング事例│店舗情報を充実させて来店数アップ

M社様は、東京都・神奈川県・埼玉県・千葉県を中心に約30店舗を展開するマッサージ・リラクゼーションチェーンです。

肩こり、腰痛、眼精疲労、疲労回復などの悩みに対応した施術を提供しており、駅近の店舗を中心に幅広いユーザーから利用されていました。

SEOやMEOには以前から弊社で取り組んでおり、「地域名＋マッサージ」などの検索では上位表示されていました。
一方で、ChatGPTやGoogleのAI検索などで、

「新宿で肩こりにおすすめのマッサージ店」
「渋谷駅　近い　マッサージ」
「恵比寿 マッサージ 深夜」
といった自社の特徴を含む質問をした際、競合店舗は紹介されるものの、M社様が回答に含まれないケースが多くある状態だっため
弊社にご相談頂きました。

成果

新宿で肩こりにおすすめのマッサージ店」「新宿で男性が利用しやすいマッサージ店」など、地域・悩み・利用条件を組み合わせたプロンプトを中心に計測した結果、ブランド言及率は21％から64％まで改善しました。

また、主要競合と比較したAI回答内でのシェア率も11％から29％へ上昇。AI検索上でM社様が候補として紹介される機会が増えました。

ネット経由の予約数は施策前と比較して約1.3倍に増加しています。
一方、指名検索も予約数に比例して増えると予想していましたが、実際には約1.06倍と大きな変化は見られませんでした。
これについては、ChatGPTの参照元が公式サイトやホットペッパー、Genimiがozmallやホットペッパーといったポータルサイト
だったため、指名検索することなく直接予約まで進めたことが要因だと思います。

そのため、今回の成果を「ブランド認知が大幅に向上した」と捉えるのではなく、
これまで接点を持てていなかった具体的な店舗探しの場面でM社様が選択肢に入る機会が増え、その一部が予約につながったと評価しています。

支援前の課題

M社様は約30店舗を展開しており、それぞれの店舗ページには住所、営業時間、料金、施術メニューなどの基本情報を掲載していました。

しかし、AI検索で店舗を探した場合、M社様が必ずしも候補として紹介されるわけではありませんでした。

大きな課題は、情報が「店舗案内」に偏っていたことです。

例えば「肩こりにおすすめのマッサージ店」をAIが回答するためには、

「肩こりに対応している」
「どのような施術を行うのか」
「どんな利用者に向いているのか」
「実際に利用した人はどう評価しているのか」

といった情報が必要です。

ところが、M社様のサイトでは施術内容ごとの料金やお店の特徴といった基本情報は充実している一方で、AIが推薦理由として使える情報が十分に整理されていませんでした。

提案・実施内容

1．店舗ページに「悩み別の施術情報」を追加

まず、「肩こり」「首の疲れ」「腰の疲れ」「眼精疲労」など、実際にユーザーが店舗を探す際に使う悩みごとに情報を追加しました。

「ボディケアに対応」と記載するのではなく、首・肩・腰といった部位ごとにどのような施術をするのかの説明の追加や、どのような悩みを持つ利用者が多いの説明を追加しました。
たとえば「デスクワークによる肩や首の疲れ」「長時間のPC作業による眼精疲労」など具体的などのような人におススメのマッサージなのか情報を追加しています。

「新宿 マッサージ 肩こり」「新宿 マッサージ 眼精疲労」など、具体的な悩みを組み合わせた質問に対して、
AIが対応している店舗であると認識しやすくして、回答の候補になりやすいようにしました。

2．料金情報を比較しやすい形に整理

各店舗ページに料金を追加しました。

今までは、施術料金についてはサイト内にある料金ページを確認する仕様でしたが、各店舗ページにも料金表を設置
コース名と価格だけではなく、60分あたりの料金、初回利用時の料金、延長料金、指名料の有無など、ユーザーが比較する際に必要な情報を分かりやすく整理しました。

また、「肩こりで利用する場合はどのコースが選ばれているか」など、悩みとメニューの関係も補足しています。

AIに対しても、「料金が分かりやすい」「初めてでも利用しやすい」といった判断材料を提供できるようにしました。

3．営業時間・アクセス情報を店舗ごとに詳しく記載

「新宿駅近くのマッサージ」「新宿 仕事帰り マッサージ」「新宿 夜遅く マッサージ」など、利用シーンを含むロングテールにも対応するために、
各店舗ページに駅からの具体的な行き方を追加しました。

たとえば、

「新宿駅西口から徒歩3分」
「地下鉄○番出口を出て右へ進み、○○ビルの3階」
「平日は深夜2時まで営業しているため、仕事帰りにも利用可能」

といった形で、駅の出口、所要時間、目印、営業時間まで具体的に記載しました。

営業間の説明とアクセス情報については、有料で掲載しているサードバーティ―サイトの情報も
公式サイトに合わせて書き換えています。

4．店舗・地域ごとにFAQを追加

30店舗すべてに同じFAQを掲載するのではなく、店舗ごとの特徴や地域性に合わせて質問を設計しました。

たとえば、新宿店では、
「肩こりの場合はどのコースがおすすめですか」
「新宿駅から何分ですか」
「当日予約はできますか」
「施術は男性ですか？」
「最終の受付は何時ですか？」

といった、実際にその店舗を探しているユーザーが気にする内容を追加しました。

渋谷店や横浜店では、利用者層やアクセス環境が異なるため、FAQも店舗ごとに調整しています。

6．Googleマップ以外の口コミも強化

外部評価については、Googleマップの口コミだけに偏らないようにしました。

各種生成AIの参照元を見ると、Googleマップ以外の媒体の口コミも参照されています。
そこで、ホットペッパービューティー経由で来店したユーザーには、同媒体上での口コミ投稿も促進するなど、複数の第三者媒体で口コミを増やすようにしました。

また、「肩こりが楽になった」「首のマッサージが気持ちよかった」「男性でも入りやすかった」など、
出来る限り受けた施術に関する感想を頂くようにして、ユーザーが店舗を選ぶ際の判断材料になる具体的な口コミが増えるように依頼しました。

7．競合の参照元となっている第三者媒体を調査し、掲載を強化

AIの回答で競合店舗が紹介されているケースを調査し、どの第三者媒体の情報が参照・引用されているかを洗い出しました。

そのうえで、地域メディア、比較・紹介サイトなど、AIが参照している媒体の中からM社様と相性の良い掲載先を選定しました。

各媒体では、店舗名・住所・営業時間などの基本情報を統一するだけでなく、肩こりへの対応、男性の利用しやすさ、駅からのアクセス、人気メニューなど、店舗を選ぶ際の判断材料となる情報も充実させています。

自社サイトだけでなく第三者媒体上でも店舗の特徴が確認できる状態を作り、AIがM社様を推薦する根拠となる外部情報を増やしました。

成果につながった理由

成果につながった理由は、「AIにおすすめしてもらうための文章」を追加したのではなく、実際にユーザーが店舗を選ぶために必要な情報を細かく整備したことです。

「マッサージ店」を探すユーザーは、料金や場所だけを知りたいわけではありません。

肩こりに対応しているのか、男性でも利用しやすいのか、料金はいくらか、駅から近いのか、仕事帰りに利用できるのか、実際の利用者はどう評価しているのか。

こうした判断材料を店舗ページと外部媒体の両方で充実させたことで、ユーザーにとって選びやすくなると同時に、AIにとっても「なぜこの店舗をおすすめするのか」を説明しやすくなりました。

特に、30店舗すべてに同じ情報を追加するのではなく、店舗ごとの地域性・利用者層・人気メニューに合わせて情報を変えたことが、具体的なロングテールでの言及増加につながったポイントだと思います

お客様インタビュー

――最初にLLMOの提案を受けたとき、どのような印象を持ちましたか？
M社様：AI検索への対策という言葉だけを聞くと、もっとテクニカルな施策を想像していました。
実際、他社にも何社か見積もりをお願いしましたが、「AI向けの記事を増やしましょう」「構造化データを入れましょう」といった提案が多く、正直なところSEOと何が違うのか分かりませんでした。
一方、オルグローさんから最初に言われたのは、「AI対策はSEOのように順位や流入だけで正確に効果を測れるものではありません」ということでした。
売上がどれだけ増えるかも、事前に数字で約束することはできないとはっきり説明されました。

――成果を約束できないと言われて、不安はありませんでしたか？
M社様：もちろんありました。
新しい施策なので、どこまで効果があるのかも分かりませんし、30店舗分の情報を見直すとなると、それなりに工数もかかります。
そのときに言われたのが、「AIに言及されるためだけの施策をするのではなく、ユーザーがお店を選ぶための根拠をインターネット上に増やしましょう。それなら、仮にAIへの影響が小さかったとしても無駄にはなりません」という言葉でした。
それを聞いて、やってみようと思えました。

――実際の施策は、想像していたLLMOと違いましたか？
M社様：かなり違いました。思っていたよりずっと地道でした（笑）。
AIの回答内で出るために、何か特別なAI向けの設定をするのかと思っていました。
実際には、新宿店の肩こりへの施術内容を詳しくしたり、60分の料金を分かりやすくしたり、駅のどの出口から何分なのかを追記したり、営業時間や仕事帰りに利用できることを説明したり。
店舗ごとにFAQを作るときも、「男性でも利用できますか」「肩こりの場合はどのコースがよいですか」といった、実際のお客様が聞きそうな内容を一つずつ追加していきました。
派手ではないですが、やっていること自体はすごく納得できました。

――施策を決める際、どのような考え方だったのでしょうか？
竹田：まず「AIにどう書けば紹介されるか」から考えないようにしました。
例えば「新宿で肩こりにおすすめのマッサージ店」と聞かれたとき、AIが店舗を比較するとしたら何が必要なのかを考えます。
肩や首への施術内容、料金、口コミ、男性でも利用しやすいか、新宿駅から近いか、夜まで営業しているか。
これはそのまま、人がお店を選ぶときに確認したい情報でもあります。
そこで、AI向けに文章を作るというより、ユーザーが比較・判断するために不足している情報を洗い出していきました。

――第三者媒体への対策も行ったのでしょうか？
M社様：はい。そこも印象に残っています。
自社サイトだけ直せばいいと思っていたのですが、競合店舗がAIで紹介されている回答を調べてもらい、どのサイトが参照されているのかまで見てもらいました。
Googleマップだけではなく、ホットペッパービューティーや地域メディア、店舗紹介サイトなども確認しました。

竹田：AIの回答は、自社サイトの情報だけで作られるわけではありません。
そのため、競合がよく紹介されているプロンプトについて、どの第三者サイトが根拠として使われているのかを調査しました。
M社様と相性の良い媒体については掲載情報を充実させ、ホットペッパービューティー経由のお客様には、その媒体で口コミをお願いするなど、外部の評価も少しずつ整えていきました。

――口コミ施策については、どのように考えていましたか？
M社様：以前は口コミというと、Googleマップの件数を増やすことばかり考えていました。
ただ、「肩こりについてどう感じたか」「男性でも入りやすかったか」「駅から本当に近かったか」といった具体的な口コミが、お店を選ぶ人にとって重要だと説明されました。
件数だけではなく、利用者がどんな理由でその店舗を評価しているのかが大事だということですね。
そこも、AIのためというより普通にお客様にとって必要な情報だと感じました。

――施策後、サイト自体にも変化はありましたか？
M社様：これは感覚も含みますが、サイトのCVRにも良い影響があったと思っています。
料金やアクセス、施術内容、FAQなどを細かくしたので、以前より「この店舗なら自分に合いそう」と判断しやすくなりました。
実際、ネット経由の予約数も増えました。
AIでの言及が増えたことだけが理由とは言い切れませんが、サイトを見た人が予約しやすくなったことも成果の一つだと思います。

――LLMOの効果測定については、どのように見ていますか？
竹田：そこは最初にお伝えした通り、SEOほど単純ではありません。
同じ質問でもAIの回答が毎回同じとは限りませんし、AIで店舗を知った方が、そのまま予約するとは限りません。
後日ブランド名で検索したり、Googleマップやホットペッパービューティーから予約することもあります。
そのため、ブランド言及率や競合とのシェア率を継続的に計測しながら、ネット予約数や指名検索数なども合わせて確認しています。
一つの数字だけで「LLMOによって何件予約が増えた」と断定するのではなく、複数の指標から変化を見るようにしています。

M社様：最初からそう説明されていたので、そこは納得しています。
指名検索数はそこまで大きく変わっていませんが、AIでの言及は明らかに増えていますし、ネット予約数も伸びています。
「LLMOだけでこれだけ売上が増えました」とは言えませんが、少なくとも取り組む前より、お客様がお店を選ぶための情報はかなり充実しました。

――他社ではなく、オルグローを選んだ決め手は何でしたか？
M社様：一番大きかったのは、提案の出発点がユーザーだったことです。
他社の提案では、記事数を増やす、AI向けの記述を追加する、テクニカルな設定をするといった内容が中心で、SEOの提案とあまり違わないように感じました。
オルグローさんは、「新宿で肩こりに悩んでいる人が、複数のお店を比較するとしたら何を知りたいのか」というところから話が始まりました。
その情報を自社サイトや第三者媒体に増やしていけば、AIにも理解されやすくなるという順番でした。
成果を保証できないことも含めて最初に説明してくれたので、逆に信頼できました。

――今回の取り組みを振り返って、LLMOをどのように捉えていますか？
M社様：始める前は「AIに名前を出してもらう施策」だと思っていました。
今は少し違っていて、インターネット上に、自分たちのお店がどんな人に向いていて、なぜ選ばれているのかをきちんと残していく施策だと思っています。

AIに紹介される回数が増えたのはもちろん嬉しいですが、店舗ページも分かりやすくなりましたし、口コミや外部サイトの情報も整いました。
結果がどうなるか分からない段階で、「ユーザーがお店を選ぶための根拠を作ることなら絶対に無駄にはならない」と言われた意味が、今はよく分かります。

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

AI検索での言及状況や競合との差を把握したい方は、LLMOコンサルティングの詳細はこちらをご覧ください。