• 産業界のためのLLM最適化

旅行ブランドのためのLLM最適化:AI要約で目的地を発見可能にする

  • Felix Rose-Collins
  • 8 min read

イントロダクション

2025年、旅行者は目的地を探すのではなく、AIにインスピレーションを求めている。

"秋にイタリアを訪れるならどこがいい?" 

"カリブ海で一人旅に安全な島は?" "バリ島近郊の一流エコロッジは?"

これらの質問は、Google SGE、Bing Copilot、ChatGPT、Perplexity.aiに送られ、AIが生成した要約が、検証された構造化データに基づいて、旅行ブランド、目的地、体験をキュレーションし、推奨する。

つまり、従来のSEOではもはや十分ではないということだ。これらの検索結果に表示されるためには、旅行サイトが観光局であれ、ツアーオペレーターであれ、予約プラットフォームであれ、AIに理解されなければならない。

そこで、旅行ブランドのためのLLM最適化が登場します。あなたの旅行先、ガイド、オファーを発見しやすく、信頼できるものにし、生成的な旅行回答で推奨するのです。

旅行業界にとってLLM最適化が重要な理由

ジェネレーティブAIは、旅行者が旅行を計画する方法を再構築しました。ユーザーは何十ものページを閲覧する代わりに、構造化され、事実確認されたデータに基づいて訓練されたAIからキュレートされた推奨情報を得ることができます。

LLMの最適化は、旅行ブランドにとって次のようなメリットがある。✅ AIが生成する「ベスト・スポット」や「トップ・ツアー」のサマリーで紹介される。

✅ 目的地や観光スポットが機械で読み取り可能で、検証済みであることを保証する。

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✅ ロケーション、アメニティ、ユーザーレビューに関する構造化データの信頼性を構築する。

✅ 接続された旅行エンティティを通じて、長期的な発見力を生み出す。

つまり、AIが旅行関連の質問に答える際に、御社のブランドが認識され、引用されるようにします。

ステップ1:すべての場所に目的地と場所のスキーマを使用する

AIシステムは、ブログの文章ではなく、構造化されたデータから旅行の推奨を構築します。

✅ 特徴的な場所ごとに、PlaceTouristDestination、またはLandmarksOrHistoricalBuildingsスキーマを追加する:

{ "@type":"TouristDestination", "name":"サントリーニ島、ギリシャ", "description": "ギリシャのサントリーニ島:"エーゲ海に浮かぶ火山島で、白壁の家、夕日、カルデラの景色で知られる。", "geo": "@type": "観光地", "name": "サントリーニ島、ギリシャ", "description": "説明": "エーゲ海に浮かぶ火山島で、白壁の家、夕日、カルデラの景色で知られる:{ "@type":"GeoCoordinates", "latitude":36.3932, "longitude":25.4615 }, "address":{
    "@type":"PostalAddress", "addressCountry":「GR" }, "sameAs":[ "https://en.wikipedia.org/wiki/Santorini", "https://www.visitgreece.gr/islands/cyclades/santorini/" ] } 。

地理座標画像、公式情報源へのsameAsリンクを使用する。

✅ ユニークな属性(「ロマンチックな夕日」、「火山性ビーチ」、「高級リゾート」)を強調する説明を含める。

Ranktrackerのヒント: Web Auditを使ってスキーマの妥当性を確認し、地理位置フィールドの欠落を検出する。

ステップ2:旅行パッケージと体験を構造化する

旅行商品は、AIが正しく要約して推薦できるように、構造化されたデータが必要です。

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✅ パッケージにはTouristTripまたはProductスキーマを使う:

{ "@type":"TouristTrip", "name":「7-Day Santorini Honeymoon Escape", "description":"豪華なホテル、サンセットクルーズ、地元のワインテイスティング体験を特徴とするロマンチックな7日間のプライベートツアー。", "itinerary": "旅程":[1日目:到着&ホテルチェックイン", "2日目:サンセットクルーズ&ワインツアー", "3~6日目:島内散策&リラクゼーション", "7日目:出発" ], "offers": "@type": "ハネムーンエスケープ", "description": "高級ホテルでのサンセットクルーズや地元産ワインの試飲体験が楽しめるロマンティックな7日間のプライベートツアー", "description": "7日間のプライベートツアー:{ "@type":「オファー", "価格":"1899.00", "priceCurrency": "EUR":"EUR", "availability":"https://schema.org/InStock" }, "provider":{ "@type":"Organization", "name":「ブルー・ホライズン・トラベル

✅ 旅程、料金、含まれるものの概要を明確にすること。

AIモデルは特定の体験を優先します。

ステップ3:レビュー、評価、旅行者の体験をマークアップする

AIアシスタントは、ブランドや目的地を挙げる際、レビューを重視します。

✅ 関連ページにAggregateRatingと Reviewスキーマを追加する:

{ "@type":"AggregateRating", "ratingValue":"4.8", "reviewCount":"734" }

✅ 検証済みの証言を構造化フォーマットで含める:

{ "@type":"review", "author":"エマ・トンプソン", "reviewBody":"素晴らしいサントリーニ島の旅!リラックスと冒険の完璧なミックス。", "reviewRating":{ "@type":"評価", "評価値":5", "bestRating": "5":「5" }, "datePublished":"2025-07-02" }

✅ 定期的にレビューを更新し、"鮮度シグナル "を維持する。

✅ 検証のためにsameAsを使ってTripAdvisorやGoogle Mapsのようなレビューサイトを参照する。

AIモデルは、多くの場合、平均評価とレビューのスニペットを直接要約に取り込みます - 構造化されたデータは、あなたのブランドが正確に表示されることを保証します。

ステップ4:事実に基づいたデスティネーションガイドを発行する

LLMは、ストーリー性のある旅行ブログよりも、データが豊富で構造化されたガイドが好きです。

✅ 以下のようなセクションでデスティネーションページを作成する:

  • 概要(場所、気候、ベストシーズン)

  • 人気の観光スポット

  • 郷土料理

  • 交通とアクセス

  • 文化的なヒント

FAQPageスキーマを使って、会話形式の質問に対応する:

{ "@type":「FAQPage", "mainEntity":"@type": "FAQPage", "mainEntity": [{ "@type":"question", "name":"サントリーニ島を訪れるベストシーズンはいつですか?", "acceptedAnswer": "@type": "サントリーニ島を訪れるベストシーズンはいつですか?acceptedAnswer": { "@type":"Answer", "text":「サントリーニ島を訪れるベストシーズンは、気候が暖かく、ほとんどの観光スポットがオープンしている4月から10月です。

✅ 年間訪問者数、平均気温、フライト時間などの事実データには、データセットスキーマを使用します。

ステップ5:地元のパートナーシップとエンティティのつながりを追加する

AIは、ホテル、ツアーオペレーター、レストランなど、地元の事業体とのつながりが確認されたデスティネーションを優先します。

パートナーにはOrganizationスキーマとLocalBusinessスキーマを使用する:

{ "@type":"LocalBusiness", "name":「Aegean View Luxury Suites", "address":{ "@type":住所": { "@type": "PostalAddress", "addressLocality":"Fira",
    "addressRegion":"Santorini" }, "priceRange":"$$$", "aggregateRating":aggregateRating": { "@type":"AggregateRating", "ratingValue":"4.7", "reviewCount":"258" } }

✅ sameAsと relatedToを使って、これらのエンティティを内部と外部にリンクする。

✅ AI検索で目的地のオーソリティを強化する、検証された相互リンク組織のネットワークを構築する。

ステップ6:会話型およびビジュアルAIクエリに最適化する

ユーザーは、"ポルトガルで最も景色の良いビーチを教えて"、"フランス近郊のロマンチックな山の隠れ家を探して "などと尋ねる

✅ ビジュアルには、説明的なaltテキストとImageObjectスキーマを使用する。

✅ 目的地のビデオやバーチャルツアーには、videoObjectスキーマを追加する。

✅ "near me"、"best for couples"、"eco-friendly"、"family-friendly "といったフレーズをテキストに自然に含める。

Ranktracker Tip: キーワードファインダーを使って、AIアシスタントが要約する自然言語のクエリを特定する(例:「ヨーロッパの隠れた名所」、「ローマ近郊の静かな観光地」)。

ステップ7:旅行知識グラフを構築する

AIモデルは、目的地が互いにどのように関連しているかを文脈的に理解する必要がある。

目的地 → 観光スポット → ホテル → ツアー → レビュー → ローカルガイド✅ 名前、座標、カテゴリーを一貫したものにする。

✅ ナビゲーションにはBreadcrumbListスキーマを使用する。

✅ 目的地を国、地域、旅行カテゴリー(「アドベンチャー」、「ウェルネス」、「文化」)につなげる。

この構造化されたリンクは、AIシステムが目的地をより広範な検証されたネットワークの一部として解釈するのに役立ちます。

ステップ8:実用的な情報と透明性を含める

旅行者は、実際に検証されたロジスティクスデータを引用したAIの結果を信頼します。

✅ 以下の構造化フィールドを含める:

  • 物価と通貨

  • 平均滞在期間

  • アクセシビリティと安全情報

  • ビザや予防接種の必要性

✅ プロモーションコンテンツにはオファースキーマとウェブページスキーマを使用し、透明性とコンプライアンスを確保する。

✅ ダイナミックな価格設定や天候に左右される体験には免責事項を追加する。

AIシステムは、純粋に感情的な旅行記よりも、事実に基づいた実用的なデータを好む。

ステップ9:AIの可視性とエンティティのパフォーマンスを測定する

目標 ツール 機能
構造化データの検証 ウェブ監査 Place、TouristDestination、Offerスキーマの確認
目的地キーワードの追跡 ランクトラッカー 地域]で最高の場所 "のようなクエリを監視する
旅行トレンドの発見 キーワードファインダー 会話や季節のAI検索トレンドを特定する
AIの回答に含まれるものを検出する SERPチェッカー AIが生成した旅行サマリーに貴社ブランドが表示されているか確認する
バックリンクの追跡 バックリンクモニター 旅行ブログや観光局からの言及を測定

ステップ10:デスティネーションデータを常に新鮮で季節感のあるものにする

旅行のトレンドは移り変わりが早く、AIエンジンは最新のデータを優先します。

dateModifiedスキーマを使用して、最近の更新を示す。

✅ 画像、旅程、価格を定期的に更新する。

✅ 季節ごとに「観光のベストシーズン」とイベントカレンダーを更新する。

✅ サードパーティのリスティングが正確かどうか確認する(TripAdvisor、Booking.com、Expedia)。

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一貫性と新鮮さは、AIに信頼性のシグナルを送る。

最終的な考察

AIを活用した旅行ディスカバリーの時代において、知名度はバックリンクやハッシュタグの問題ではなく、構造化された信頼性の問題である。

旅行ブランド向けのLLM最適化を採用することで、あなたの旅行先や旅行ビジネスは、AIシステムが旅行のインスピレーションを与え、推薦し、要約するために使用する検証済みデータセットの一部になります。

RanktrackerのツールWeb AuditKeyword FinderSERP CheckerRank TrackerBacklink Monitor)を使えば、AIの可視性を追跡し、旅行事業体を最適化し、誰かが "次はどこに行こうか?"と尋ねるたびに貴社ブランドが表示されるようにすることができます。

2025年、旅のインスピレーションはグーグルからではなく、AIから始まる。

Felix Rose-Collins

Felix Rose-Collins

Ranktracker's CEO/CMO & Co-founder

Felix Rose-Collins is the Co-founder and CEO/CMO of Ranktracker. With over 15 years of SEO experience, he has single-handedly scaled the Ranktracker site to over 500,000 monthly visits, with 390,000 of these stemming from organic searches each month.

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