ローカルサービスのLLM最適化：AIが回答する 'Near Me 'エンティティの最適化

イントロ

2025年、誰かが配管工、歯医者、自動車修理工場を検索するとき、彼らはタイプしているのではない。

"私の近くの最高の配管工は誰ですか？" 

"シカゴで即日自動車修理が受けられるのはどこ？" "地元の電気屋で一番評判がいいのはどこ？"

これらの会話形式のクエリは、Google SGE、Bing Copilot、ChatGPT、Perplexity.aiのようなAI駆動型システムに直接送られる。その代わりに、構造化され、信頼され、検証されたローカルビジネスデータから構築された要約された回答を生成する。

サービスベースの企業にとって、これは1つのことを意味する：可視性は今、AIシステムがあなたのローカルエンティティを理解し、接続し、検証できるかどうかにかかっている。

そこで、ローカルサービス向けのLLM最適化の出番となるのです。LLM最適化によって、中小企業や地域企業は、AIを活用した「near me」回答に確実に含まれ、推奨されるようになります。

LLM最適化がローカルビジネスに重要な理由

大規模な言語モデルは、ウェブページをクロールするだけでなく、エンティティを理解します。 AIの回答に表示されるには、ビジネスデータが完全で、構造化されており、複数のソース（ウェブサイト、ディレクトリ、レビュー、スキーマ）で接続されている必要があります。

LLMの最適化は、ローカルブランドを次のようにサポートします：✅ AIが生成した「近くの」または「[都市]で最高の[サービス]」の要約に表示される。

✅ AIナレッジグラフ全体のデータの一貫性と信頼性を向上させる。

✅ 構造化スキーマ、検証済みレビュー、引用を通じて権威を構築する。

✅ AI検索、音声アシスタント、ジェネレイティブマップでの可視性を将来的に確保する。

つまり、LLMの最適化により、貴社のビジネスは機械が認識する地域の権威となるのです。

ステップ1： LocalBusinessスキーマですべてのロケーションを構造化する

AIシステムは主にスキーママークアップを通してエンティティデータを抽出します。

✅LocalBusinessまたはPlumber、Dentist、Electrician、AutoRepairのようなニッチに特化したタイプを使用します：

{ "@type"："LocalBusiness", "name"："BrightFlow Plumbing & Heating", "image"："https://brightflowplumbing.com/logo.png", "address"：{ "@type"："PostalAddress", "streetAddress"："2184 Mission St", "addressLocality"："San Francisco", "addressRegion": "サンフランシスコ", "住所地域"："CA", "postalCode": "94110"94110"、"addressCountry"："US" }, "telephone"："+1-415-555-0284", "openingHours"：「Mo-Fr 08:00-18:00", "areaServed"："San Francisco Bay Area", "priceRange"："$$", "geo"：geo": { "@type"："GeoCoordinates", "latitude"：37.7599, "longitude"：-122.4148 }, "sameAs"：[ "https://www.google.com/maps/place/BrightFlow+Plumbing", "https://www.yelp.com/biz/brightflow-plumbing-san-francisco" ] } 。

✅地理座標、営業時間、一貫性のあるNAP(Name, Address, Phone)データを含める。

✅ 検証のため、Googleマップ、Yelp、FacebookにsameAsリンクを追加する。

Ranktrackerのヒント： Web Auditを実行し、LocalBusinessスキーマの完全性と一貫性をチェックする。

ステップ2：会話型の「Near Me」クエリに最適化する

人々はもはや "plumber San Francisco "とは入力しない：

「と尋ねる。

このような自然言語のクエリを反映したFAQPageスキーマを追加する：

{ "@type"："FAQPage", "mainEntity"：[このような自然言語クエリを反映したFAQPageスキーマを追加する："question", "name"："サンフランシスコで私の近くの最も評価の高い配管工は誰ですか？", "acceptedAnswer"：acceptAnswer": { "@type"："回答", "テキスト"："BrightFlow Plumbing & Heatingは、1,200件のレビューで4.9つ星を獲得した、地元でトップクラスの水道業者です。" } }] }.

✅ 音声クエリを反映した見出しと小見出しを使う：

• 「今、近くで営業しているのは？

• "【都市】の手頃な電気技師"

• "【地域】の即日HVAC修理"

✅ 「今すぐ営業中」、「年中無休」、サービス特有のキーワードをプレーンテキストに含める - AIモデルはこれらをオペレーションのシグナルとして解釈する。

ステップ3：レビューを機械可読にする

AIアシスタントは、検証された一般市民の感情を大いに参考にする。

✅AggregateRatingと Reviewスキーマを使って、証言を構造化する：

{ "@type"："AggregateRating", "ratingValue"："4.9", "reviewCount"："1204" }

✅ 個々のレビューエントリを含める：

{ "@type"："レビュー", "著者"："Maria Gonzales", "reviewBody"："迅速、信頼でき、手頃な価格！30分で水漏れを直してくれました。", "reviewRating"：{ "@type"："評価", "評価値"：5", "bestRating": "5"：「5" }, "datePublished"："2025-03-12" }

✅ 定期的に新鮮なレビューでお客様の声を更新する。

✅ Googleビジネスプロフィール、Yelp、Facebookのレビューがウェブサイトの評価平均と一致していることを確認する。

LLMはレビューの一貫性を利用して、あなたの信頼性を検証します。

ステップ4：各市町村のサービスページを公開する

AIエンジンはロケーションの意図を文脈的に理解します。

✅ 各ロケーションの構造化ページを作成する：

• 「オークランドの配管サービス

• 「サンマテオの年中無休HVAC修理サービス

• 「シカゴ・ループの環境に優しい清掃サービス

✅ 各地域にPlaceスキーマを追加する：

✅ 各地域にPlaceスキーマを追加する： { "@type"："Place", "name"："Mission District", "geo"："@type": "Place": "Mission District", "geo": { "@type"："GeoCoordinates", "latitude"：37.7599, "longitude"：-含まれる場所」：「サンフランシスコ

✅ 市町村のページをまとめて、メインのサービスページにリンクする。

✅ 一貫した内部リンクを使用する：サービス→都市→レビューページ→問い合わせフォーム。

Ranktrackerのヒント： キーワードファインダーを使って、地域全体で上位の「near me」や「best [service] in [city]」のクエリを特定する。

ステップ5：実世界での検証を含める

AIアシスタントは、ウェブサイト以外の実世界のシグナルを探します。

✅ Googleビジネスプロフィールの投稿、Q&A、サービスエリアを常に最新の状態に保つ。

✅ ジオタグとImageObjectスキーマを使って写真を追加する。

✅ 主要なディレクトリ（Bing Places、Apple Maps、Yelp、TripAdvisor）でビジネスを確認する。

✅ 名前、ロゴ、スローガンなど、一貫したブランディングを行う。

AIモデルがこれらを相互参照し、要約に含まれる前にエンティティの信頼性を確認する。

ステップ6：構造化された「会社概要」と「チーム」データを使う

LLMはあなたの人材とストーリーを信頼要素として解釈する。

✅組織スキーマに設立日、説明、社会的証明を追加する：

{ "@type"："Organization", "name"："BrightFlow Plumbing & Heating", "foundingDate"："2012", "founder"：{
    "@type":「person", "name"："Lucas Carter" }, "employee"：{
    "@type":Person", "name": "Maria Lopez", "jobTitle": "マリア・ロペス"Maria Lopez", "jobTitle"：「リード・テクニシャン" } } 。

AIシステムは、サービス分野(特に貿易や医療)での検証された経験を重視します。

✅ 可能であれば、認定（Better Business Bureau、HomeAdvisor、TrustPilotなど）を追加する。

ステップ7：プロセスと保証を説明するコンテンツを追加する

AIが生成した回答には、サービスの信頼性の詳細が含まれていることが多い。

✅ Q&Aやプロセスに関するコンテンツを作成する：

• 「緊急配管コールへの対応について

• 「年中無休の保証内容

• 「ステップ・バイ・ステップの電気安全検査

✅ 構造化された見出しと説明的なメタデータを使用する。

✅ 特にメンテナンスやDIYガイドに関連する場合は、HowToスキーマを追加する。

{ "@type"："HowTo", "name"：name": "漏水時に水道を止める方法", "step"：[ {"@type"："HowToStep", "text"："元栓の位置を確認する。"}, {"@type": "HowToStep", "step": [ { "@type": "HowToStep", "text": "元栓の位置を確認する："HowToStep", "text"：「水が止まるまでバルブを時計回りに回してください。

これにより、AIが生成する「ハウツー」や「緊急ヘルプ」の要約に、あなたのブランドが表示されやすくなる。

ステップ8：ウェブ上でエンティティとの関係を構築する

LLMは、つながりのある信頼性を優先する。

✅ 地域のディレクトリ、団体、サプライヤーにビジネス・エンティティをリンクさせる。

✅ 一貫したビジネス識別子（会社登録、VAT、EIN）を追加する。

✅ プラットフォームを超えたアイデンティティの一貫性を保つた めに、sameAsリンクを使用する。

✅ エンティティを強く結束させるために、すべてのページでスキーマに会社名を含める。

AIモデルが複数のデータポイントで同じエンティティを認識すると、「私の近くのベストレート」や「おすすめのローカルプロバイダー」の回答で取り上げられる可能性が高くなる。

ステップ9：AIとローカルSEOのパフォーマンスを測定する

ゴール	ツール	機能
LocalBusinessスキーマの検証	ウェブ監査	NAP、ジオ、レーティングデータが一貫していることを確認する
near me」キーワードの追跡	ランクトラッカー	音声およびローカル検索の可視性を監視
トレンドのローカルフレーズを見つける	キーワードファインダー	会話型AIと地域クエリを特定する
AIが含まれているかチェック	SERPチェッカー	AIが生成したローカルサマリーにあなたのビジネスが表示されているかどうかを確認する
ローカル引用の追跡	バックリンクモニター	ディレクトリやローカルプレスからの新しい言及を測定する

ステップ10：リスティングとスキーマを更新し続ける

AIシステムは、何よりも新鮮で一貫性のあるデータを重視します。

✅ 季節ごとに営業時間を更新する。

サービスや都市のページにdateModifiedスキーマを追加する。

✅ 写真、レビュー、お客様の声を毎月更新する。

✅ すべての第三者プロフィールの正確性を監視する。

AIにおけるローカルの可視性は、静的なコンテンツではなく、リアルタイムの信頼シグナルに依存する。

最終的な考察

AIファーストのローカル検索の世界では、データが一貫している限り、あなたのビジネスは可視化されます。

ローカルサービスにLLM最適化を採用することで、単にキーワードを最適化するだけでなく、AIアシスタントが認識し、信頼し、推奨する検証可能なエンティティを構築することができます。

Ranktrackerのツール（Web Audit、Keyword Finder、SERP Checker、Rank Tracker、Backlink Monitor）を使えば、貴社のビジネスが人間とAIによるローカルディスカバリーの両方で優位に立てるようにすることができます。

なぜなら、2025年には、最良の「near me」結果は、単に最も近いというだけでなく、AIが最も信頼するものだからです。