観光業のLLMO対策完全ガイド｜AIに“推薦される観光地・体験施設”になる方法

「観光業の人手不足が深刻で、現場が回らない」
「インバウンド需要は戻ってきたが、多言語対応に手が回らず機会を逃している」
「新しい集客方法を模索したいが、何から手をつければ良いかわからない」

このような課題は、多くの観光関連事業者が直面しているのではないでしょうか。

そこで注目すべきなのが、LLMO（大規模言語モデル最適化）――AIに“伝わる構造”を設計し、“推薦される観光地・体験施設”になるための新しい最適化手法です。

この記事では、

• AIに“推薦される観光地”とそうでない施設の違い

• ChatGPTなどに引用されるサイト構造と内部リンク設計

• 観光業ならではの実践的なLLMO対策

を分かりやすく解説します。読み終える頃には、あなたの地域や施設がAIに“選ばれる観光地”になるための第一歩が見えてくるはずです。

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観光業におけるLLMO対策の重要性と適合性

現代の旅行者は、スマートフォンを片手にあらゆる情報を収集します。その中心にあった検索エンジンに今、大きな変革が起きています。AIがユーザーの質問に対して、ウェブサイトの一覧ではなく、直接的な「答え」を提示し始めたのです。この変化は、観光業にとって脅威であると同時に、大きなチャンスでもあります。

関連記事： LLMO対策とは？AIに引用されるWeb最適化の実践35選

AIが「観光地・体験・地域文化」を推薦する仕組みの変化

これまでの検索エンジンは、ユーザーが入力したキーワードに合致するウェブサイトを順位付けして表示していました。しかし、ChatGPTやGoogleのAI検索（AI Overviews）のような生成AIは、インターネット上の膨大な情報を学習・理解し、ユーザーの質問の意図を汲み取って、最適な答えを文章として生成します。

AIは、単にキーワードが一致するかどうかだけでなく、情報の「信頼性」「専門性」「分かりやすさ」を評価します。つまり、AIに自社の観光地や体験プランを推薦してもらうためには、AIが「これは信頼できる、価値ある情報だ」と判断できるような形で情報を提供する必要があるのです。

“検索される”から“推薦される”への転換

この変化は、ウェブマーケティングの考え方を「検索される」から「推薦される」へと転換させます。ユーザーはもはや、無数のウェブサイトを一つひとつ訪れて情報を比較検討する手間をかけなくなっていくでしょう。代わりに、信頼するAIに「〇〇エリアで子連れにおすすめの体験は？」と尋ね、その答えを基に行動を決めるようになります。

この新しい時代において、AIの推薦リストに入ることができなければ、お客様の選択肢にすら上がらない、という事態になりかねません。逆に言えば、AIに選ばれる情報を提供できれば、広告費をかけずとも有力な候補としてお客様に認知してもらえるチャンスが広がるのです。

SEOでは伝わらない「地域×体験データ」の構造化の必要性

従来のSEO対策は、主にテキスト情報を中心に行われてきました。しかし、観光業の魅力は、美しい風景、美味しい食事、楽しい体験といった、テキストだけでは伝えきれない多面的な要素にあります。LLMOでは、これらの「体験データ」をAIが理解できる形に整理（構造化）することが不可欠です。

例えば、「春の桜」「歴史的な街並み」「伝統工芸体験」といった情報を個別に発信するだけでは不十分です。これらの情報を相互に関連付け、「春の京都で、歴史的な街並みを散策しながら伝統工芸を体験するモデルコース」のように、AIが文脈を理解し、旅行プランとして提案しやすい形で提供することが求められます。

観光業がAI検索に載らない7つの原因

自社のウェブサイトが十分に魅力的であるにもかかわらず、AIの回答で言及されない場合、情報がAIに伝わりやすい形で整理されていない可能性があります。ここでは、観光業のサイトがAIに“無視”されてしまう主な7つの原因を解説します。

自社のサイトが当てはまっていないか、チェックしてみてください。

体験・観光情報が「構造化」されていない

ウェブサイト上の情報が、人間には読めるものの、AIにとっては単なる長い文章の塊になっていませんか。例えば、体験プランの料金、所要時間、対象年齢、持ち物といった情報が本文中に散りばめられていると、AIはそれを正確に抽出できません。これらの情報を項目ごとに整理し、表にするなどの工夫が必要です。

地域・カテゴリタグの一貫性がない

サイト内で使用する地名やカテゴリの名称に一貫性がないと、AIは情報を正しく分類・整理できません。例えば、「箱根」というタグと「箱根町」というタグが混在していると、AIはこれらを別の場所として認識してしまう可能性があります。タグのルールを定め、サイト全体で統一することが重要です。

写真・動画に文脈（alt・キャプション）が付与されていない

美しい風景写真や楽しそうな体験動画は、観光サイトの命です。しかし、AIは画像や動画そのものの内容を人間のように完璧には理解できません。「alt属性」に「夕日に染まる〇〇海岸の風景」といった具体的な説明を加えたり、動画に分かりやすいタイトルや説明文を付けたりすることで、AIにその文脈を伝えることができます。

FAQ・口コミ・体験談が整理されていない

「最寄り駅からのアクセスは？」「雨でも楽しめますか？」といった「よくある質問（FAQ）」や、お客様からの口コミ・体験談は、未来のお客様にとって非常に価値のある情報です。これらの情報がサイト内に点在していると、AIは見つけ出すことができません。FAQページやお客様の声ページとして一箇所にまとめ、整理することが重要です.

担当者・ガイド・専門家情報が明示されていない

情報の信頼性を示す上で、「誰がその情報を発信しているか」は非常に重要です。例えば、地域の歴史に詳しいガイドのプロフィール、料理長の経歴、伝統工芸の職人の紹介などを掲載することで、情報の専門性と権威性が高まります。これにより、AIは「その道のプロが提供する信頼できる情報だ」と判断しやすくなります。

Googleビジネスプロフィールが「施設単位」で最適化されていない

Googleマップの検索結果に表示されるGoogleビジネスプロフィール（GBP）は、AIが地域情報を参照する際の最も重要な情報源の一つです。ホテルや旅館、観光施設などの基本情報はもちろんのこと、提供しているサービスやプラン、イベント情報などを詳細かつ最新の状態に保つことが不可欠です。「施設」という大きな単位だけでなく、「〇〇体験プラン」といったより小さな単位での情報発信も有効です。

SNS・動画・メディア発信がAI連携視点で統合されていない

ウェブサイト、Instagram、YouTube、外部メディアへの寄稿など、様々なチャネルで情報発信を行っている場合、それらが一貫したメッセージを発しているかが重要です。各チャネルで発信する情報がバラバラだと、AIは企業や施設の全体像を正確に把握できません。全ての情報発信が連携し、ブランドとしての統一感を出すことで、AIからの評価も高まります。

観光業のLLMO対策に強いサイトマップ構成とは

AIに情報を効率的かつ正確に理解させるためには、ウェブサイトの設計図である「サイトマップ」の構造が非常に重要です。ここでは、観光業のウェブサイトが目指すべき、LLMOに強いサイトマップ構成を階層別にご紹介します。

トップ階層（観光エリア・テーマ別ポータル構造）

サイトの入り口となるトップ階層は、ユーザーとAIの両方にとって分かりやすい道しるべとなるべきです。

• 観光エリア別: 「箱根エリア」「伊豆エリア」のように、地理的なまとまりで情報を分類します。
• テーマ別: 「温泉で癒される旅」「家族で楽しむアクティビティ」「歴史と文化に触れる」のように、旅行の目的やテーマで情報を分類します。

中階層（観光カテゴリの体系化）

トップ階層から一段掘り下げた中階層では、より具体的なカテゴリで情報を整理します。

• 宿泊施設: 旅館、ホテル、ペンション、グランピング
• 体験・アクティビティ: 伝統工芸、自然体験、グルメ体験
• 観光スポット: 絶景ポイント、歴史的建造物、美術館
• グルメ: 郷土料理、レストラン、カフェ

下層階層（個別体験・施設・口コミ・FAQページ）

最も詳細な情報を提供する下層階層では、個別のページを作成します。

• 個別ページ: 「〇〇旅館 露天風呂付き客室プラン」「△△工房 陶芸体験コース」
• 口コミ・体験談ページ: 実際に訪れたお客様の声を掲載します。
• FAQページ: アクセス、料金、持ち物など、よくある質問をまとめます。

クロスリンク設計（宿泊・体験・飲食・文化資産をつなぐ構造）

各ページを孤立させず、関連性の高いページ同士を内部リンクで結びつけることが重要です。例えば、「〇〇旅館」のページから「近隣のおすすめレストラン」や「体験できるアクティビティ」のページへリンクを張ることで、AIは情報の関連性を学習し、ユーザーにとっても回遊しやすくなります。

地域や季節をテーマにしたブログ更新（例：春の桜特集・冬の温泉巡り）

定期的に更新されるブログは、サイトの鮮度を保ち、AIに新しい情報を供給する上で非常に有効です。「〇〇エリアの紅葉見頃情報」や「夏におすすめの川遊びスポット」といった、季節性や地域性に特化したコンテンツは、ユーザーの具体的なニーズに応えるとともに、AIにとっても価値の高い情報源となります。

観光業が取り組むべきLLMO対策10の施策

ここでは、観光業の皆様が明日からでも取り組める、具体的で実践的なLLMO対策を10個の施策としてご紹介します。すべてを一度に行うのは難しいかもしれませんが、まずはできそうなことから始めてみましょう。

1. 地域・観光カテゴリ・体験ジャンルの構造化
   サイト内の情報を「エリア」「カテゴリ」「ジャンル」で体系的に整理し、ユーザーとAIが目的の情報にたどり着きやすいナビゲーションを構築します。
2. 各観光スポット・体験プランのスキーマ実装
   TouristAttraction（観光名所）やEvent（イベント）といった「スキーママークアップ」と呼ばれるAI向けの注釈をウェブページのコードに追加し、情報の意味を正確に伝えます。
3. Before／After・季節写真＋alt属性でAIに文脈を伝える
   同じ場所でも季節によって全く違う表情を見せるのが観光地の魅力です。桜が咲き誇る春の城と、雪化粧をした冬の城の写真を並べて掲載し、それぞれの写真に「春の〇〇城と満開の桜」といった具体的なalt属性を記述します。
4. FAQページで「アクセス・料金・所要時間・対象年齢」などを明示
   お客様からよく寄せられる質問とその回答をまとめたFAQページを作成します。これはユーザーの疑問を解決するだけでなく、AIが回答を生成する際の重要な情報源となります。
5. スタッフ・ガイド・シェフ・職人のプロフィール整備
   その土地の魅力を伝える案内人や、美味しい料理を提供する料理人など、「人」の顔が見える情報は信頼性を高めます。経歴や資格、想いなどを紹介するページを作成しましょう。
6. Googleビジネスプロフィールを“体験単位”で最適化
   施設全体の情報だけでなく、「〇〇旅館の貸切露天風呂」や「△△でのカヌー体験プラン」など、提供している個別のサービスや体験についても詳細な情報を発信します。
7. 体験紹介・観光案内動画を短尺（30〜60秒）で最適化
   体験の楽しさや風景の美しさを伝える短尺動画を作成し、YouTubeやSNSに投稿します。動画のタイトルや説明文には、関連するキーワードを盛り込むことを忘れないようにしましょう。
8. 「観光地 おすすめ時期」「体験 予約方法」など悩み系キーワードのページ化
   ユーザーが具体的にどのような言葉で情報を探しているかを調査し、「〇〇温泉 おすすめの季節」「△△体験 持ち物」といった、具体的な悩みに答えるコンテンツを作成します。
9. GA4・GSCでAI流入（ChatGPT・Perplexity等）を分析し改善
   Google Analytics 4（GA4）やGoogle Search Console（GSC）といった分析ツールを使い、どのAI検索から、どのようなキーワードでユーザーが訪れているかを定期的にチェックし、コンテンツ改善に活かします。

観光業のLLMO対策に効果的なキーワード設計

LLMO時代のキーワード設計は、単に検索ボリュームの大きい単語を狙うだけでは不十分です。AIとの対話や、ユーザーのより具体的な質問を想定したキーワードの組み合わせが重要になります。

「地域名＋体験テーマ（例：京都 茶道体験、北海道 スノーアクティビティ）」

旅行者が最も一般的に使用する検索パターンです。自社のサービスがどの地域で、どのような体験を提供しているのかを明確に示す基本的なキーワードの組み合わせです。これらのキーワードで上位表示されることは、幅広い潜在顧客にアプローチする上で不可欠です。

「観光地＋季節（例：秋 紅葉スポット、夏 海水浴）」

旅行の計画は季節と密接に関連しています。「〇〇公園の桜の見頃」や「△△スキー場の積雪情報」など、季節に応じた最新情報を提供することで、具体的な旅行計画を立てているユーザーのニーズに応えることができます。

「観光地＋目的（例：子連れ 体験、カップル 向け）」

誰と旅行するかによって、求める情報は大きく異なります。「小さな子供でも楽しめる」「記念日におすすめのディナー」といった、ターゲット顧客の属性や目的に合わせたキーワードでコンテンツを作成することで、より深い共感を呼び、予約に結びつきやすくなります。

Googleトレンド×AI検索から導く“推薦クエリ”最適化

Googleトレンドなどのツールを活用して、世の中で今どのような観光関連のキーワードが注目されているかを把握します。さらに、実際にChatGPTなどのAIに様々な質問を投げかけ、どのような回答が生成されるかを分析します。これにより、AIがどのような情報を重視し、どのような言葉で推薦する傾向にあるか（推薦クエリ）を予測し、コンテンツを最適化していくことが可能です。

観光業のLLMO対策における地域戦略とローカル構造設計

観光業は地域と密接に結びついており、LLMO対策においても「ローカル（地域性）」という視点が極めて重要です。AIに地域の魅力を正しく、そして深く理解させるための構造設計について解説します。

都道府県・市区町村単位での観光ページ構造

ウェブサイトの情報を、まず都道府県、次に市区町村というように、行政区分に沿って階層的に整理します。これにより、AIは「この情報は〇〇県△△市のものだ」と地理的な文脈を正確に把握することができます。大規模なポータルサイトだけでなく、個別の施設サイトでも「周辺情報」としてこの構造を取り入れることが有効です。

Googleマップ・ローカルスキーマ・GMBの連携で地域文脈を強化

以下の3つのツールを連携させることで、AIに対する地域情報の訴求力を最大化できます。

• Googleマップ: 地図上に正確な位置情報を表示します。
• ローカルスキーマ: ウェブサイトのコードに住所や電話番号などの情報を埋め込みます。
• Googleビジネスプロフィール (GMB): 営業時間やサービス内容などの詳細情報を発信します。
  これらを連携させ、情報に一貫性を持たせることが重要です。

地域別FAQ・口コミ・体験談の差別化設計

同じチェーンのホテルであっても、地域によってお客様からの質問や評価は異なります。「〇〇店の駐車場は広いですか？」「△△店周辺のコンビニはどこですか？」といった、その地域ならではのFAQや口コミを掲載することで、情報の独自性と価値が高まります。

「地域×季節×体験」で“推薦精度”を高める内部リンク構築

これまで述べてきた要素を組み合わせ、サイト内のページを戦略的にリンクで結びつけます。例えば、「秋の京都」の特集ページから、「嵐山の紅葉スポット」「着物レンタル体験」「抹茶スイーツが美味しいカフェ」といった個別のページへリンクを張ります。このような網の目のようなリンク構造が、AIの“推薦精度”を飛躍的に高めるのです。

観光業のLLMO対策における顧客体験（CX）設計

技術的な最適化だけでなく、お客様の「心」に響く体験をいかにデータ化し、AIに伝えるかという視点が、これからのLLMO対策では重要になります。顧客体験（Customer Experience）を軸とした情報設計について解説します。

来訪者の声・体験談を“構造化体験情報”として登録

お客様から寄せられた感想やレビューを、単なるテキストとして掲載するだけでは不十分です。「誰が（年代・性別）」「いつ」「誰と」「何を体験し」「どのように感じたか（5段階評価など）」といった要素で整理し、AIがデータとして処理しやすい「構造化体験情報」として蓄積していくことが重要です。

Before／After・感情表現語彙を活用してAIに共感データを伝える

体験を通じてお客様がどのように変化したかを「Before/After」形式で示すことは、非常に強力なメッセージとなります。例えば、「陶芸体験前は不安そうな表情だったが、完成した作品を手に満足そうな笑顔になった」といったストーリーや、「最高！」「感動した」「また来たい」といったポジティブな感情を表す言葉を積極的にコンテンツに含めることで、AIに「共感データ」を学習させることができます。

イベント・体験・祭り・ワークショップを“データ化”して継続更新

地域で開催されるイベントやワークショップの情報を、開催日時、場所、内容、参加費といった形式でデータ化し、継続的に更新・蓄積します。これにより、AIは「この地域では年間を通じてこんなに楽しいイベントがあるのか」と学習し、より魅力的な提案を生成できるようになります。

FAQ化された体験談でAIの引用精度を向上

お客様の体験談を、「〇〇が初めてでも楽しめましたか？」→「はい、スタッフの方が丁寧に教えてくれたので、初めてでも素敵な作品が作れました！」のように、Q&A形式に再編集します。このようなFAQ形式の情報は、AIがユーザーの具体的な質問に対する直接的な回答として引用しやすくなります。

「体験×地域×専門性」の融合がブランド価値を高める

最終的に目指すべきは、「この地域のこの体験なら、この会社が一番詳しい」とAIとユーザーの両方に認識されることです。そのためには、提供する「体験」、その舞台となる「地域」、そしてそれを支える「専門性」という3つの要素を掛け合わせ、一貫したメッセージとして発信し続けることが、揺るぎないブランド価値の構築に繋がります。

観光業のLLMO対策に適したE-E-A-T要素とは

E-E-A-Tとは、Googleがコンテンツの品質を評価するために用いる基準であり、それぞれExperience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字を取ったものです。これはAIが情報を評価する上でも非常に重要な指標となります。

Experience（経験）：実体験・体験者レビュー・ガイド発信

実際にそのサービスを体験した人でなければ語れない、一次情報が重要です。お客様からのレビューを積極的に掲載したり、スタッフ自身がサービスを体験したレポート記事を作成したり、観光ガイドが独自の視点で地域の魅力を語るブログを発信したりすることが有効です。

Expertise（専門性）：地域文化・ガイド資格・観光知識

「私たちはこの分野のプロフェッショナルです」ということを具体的に示す情報です。通訳案内士や地域限定旅行業務取扱管理者といった資格情報、特定の文化や歴史に関する深い知識を持つスタッフの存在をアピールすることで、情報の専門性が高まります。

Authoritativeness（権威性）：自治体・観光協会・メディア掲載

第三者からの客観的な評価は、権威性を示す上で非常に強力です。地元の自治体や観光協会の公式サイトからリンクを張ってもらったり、信頼できる旅行メディアに取り上げられた実績を紹介したりすることで、AIは「多くの組織から認められている信頼できる情報源だ」と判断します。

Trustworthiness（信頼性）：安全対策・衛生管理・運営体制の透明性

お客様が安心してサービスを利用できるための情報開示は、信頼性の基本です。明確な料金体系、キャンセルポリシー、個人情報保護方針の提示はもちろん、災害時の避難経路や感染症対策といった安全・衛生管理に関する情報を公開することで、誠実な企業姿勢を示すことができます。

観光業のLLMO対策におけるクロスプラットフォーム戦略

ウェブサイトだけでなく、様々なプラットフォームを連携させて情報を発信することで、AIは多角的に情報を収集し、ブランドやサービスの全体像をより正確に理解することができます。

YouTube：観光地・体験・文化解説を短尺化しAIが理解しやすい形に

観光地の美しい風景や体験の楽しさを伝える動画は非常に効果的です。特に、30秒から60秒程度の短い動画（ショート動画）で、一つのテーマ（例：「〇〇の滝への行き方」「△△作り体験の3ステップ」）を分かりやすく解説する形式は、AIが内容を理解しやすく、ユーザーの隙間時間での視聴にも適しています。

Instagram：季節・風景・料理・人物で感性訴求

写真や短い動画で視覚的な魅力を伝えるInstagramは、観光業と非常に相性が良いプラットフォームです。季節ごとの風景、彩り豊かな料理、楽しそうな人々の笑顔など、「感性」に訴えかける投稿を心がけましょう。
ハッシュタグ（例：#〇〇旅館の朝食 #△△でカヌー体験）を適切に活用することで、AIが画像の内容を文脈と共に学習する手助けとなります。TikTok：30秒の体験Tipsや“行きたくなる瞬間”を可視化

若年層を中心に人気のTikTokでは、エンターテインメント性の高いコンテンツが求められます。「〇〇を120%楽しむための3つのコツ」といった実用的な情報（Tips）や、思わず「行ってみたい！」と感じるような、旅のハイライトシーンを切り取った動画が効果的です。

note／専門メディア寄稿：地域文化や体験背景を深掘り

より深い情報を求めるユーザーや、専門的な知識に関心のあるAIに向けて、noteや業界専門メディアへの寄稿も有効です。地域の歴史や文化の背景、体験プログラムが生まれたストーリーなどを丁寧に解説することで、情報の専門性と権威性を高めることができます。

口コミ・旅行サイト（じゃらん・トリップアドバイザー等）の情報を整備

じゃらんや楽天トラベル、トリップアドバイザーといった大手旅行サイトに掲載されている自社の情報も、AIは重要な参照元とします。掲載されている情報が最新であるか、ユーザーからの口コミに丁寧に返信しているか、といった点もAIの評価に影響するため、定期的な見直しと管理が不可欠です。

観光業のLLMO対策効果測定と改善アプローチ

LLMO対策は、一度実施して終わりではありません。効果を測定し、継続的に改善していくことで、その成果を最大化することができます。ここでは、具体的な効果測定の方法と改善のアプローチについて解説します。

GA4・GSCでAI検索流入・引用クエリをトラッキング

• Google Analytics 4 (GA4): 参照元レポートを確認し、「chat.openai.com」や「perplexity.ai」など、AI検索エンジンからの流入がどれくらいあるかを把握します。
• Google Search Console (GSC): どのような検索キーワード（クエリ）で自社サイトがAIの回答に表示・引用されているかを確認し、ユーザーのニーズを分析します。

予約・問い合わせ導線のA/Bテスト

AIからの流入が増えても、それが予約や問い合わせに繋がらなければ意味がありません。「予約はこちら」ボタンの色や配置、入力フォームの項目数などを複数パターン用意してテスト（A/Bテスト）し、どちらがより高い成果を上げるかを検証します。

FAQ→予約・来訪導線の可視化

FAQページを閲覧したユーザーが、その後どのページに移動し、最終的に予約や問い合わせに至ったか、という一連の流れ（導線）を分析します。特定のFAQから予約に至るケースが多いのであれば、そのFAQコンテンツをさらに充実させる、といった改善策が見えてきます。

AI引用キーワードの分析・改善サイクル化

GSCでAIに引用されているキーワードを定期的に分析し、そのキーワードに関連するコンテンツをさらに強化・拡充します。逆に、狙っているキーワードで引用されていない場合は、なぜ引用されないのか（情報が不足している、分かりにくいなど）を分析し、コンテンツを改善するというサイクルを回し続けます。

季節・地域別のAI露出変化を継続モニタリング

観光需要は季節や地域によって大きく変動します。「夏休み」「紅葉シーズン」といった特定の時期や、「〇〇エリア」といった特定の地域で、AIの回答における自社の露出がどのように変化するかを継続的に観測します。需要期に合わせて情報発信を強化するなどの戦略的な対応が可能になります。

観光業のLLMO対策費用と依頼時の注意点

LLMO対策を専門の会社に依頼する場合、どのくらいの費用がかかり、どのような点に注意すれば良いのでしょうか。ここでは、費用の目安と依頼時のチェックポイントを解説します。

初期費用：構造設計・スキーマ実装・導線整備

ウェブサイト全体の構造をLLMOに適した形に見直したり、AIが情報を理解しやすくなるためのスキーママークアップを実装したりするための費用です。サイトの規模や現状によって大きく変動しますが、中長期的な成果の土台となる重要な投資です。

月額費用：記事更新・データ改修・レポート分析

コンテンツの定期的な更新や、新しい体験プランの追加、効果測定レポートの作成とそれに基づく改善提案など、継続的な運用にかかる費用です。安定した成果を出すためには、月々の運用が不可欠となります。

契約前に確認すべき3項目（構造仕様／責任範囲／成果物）

専門会社に依頼する際は、後々のトラブルを避けるためにも、契約前に以下の3点を必ず確認しましょう。

1. 構造仕様: どのような考えに基づいてサイト構造を設計し、どのようなスキーマを実装するのか、具体的な仕様書を提示してもらう。
2. 責任範囲: コンテンツの文章作成はどちらが行うのか、写真素材は誰が用意するのかなど、作業の分担と責任の所在を明確にする。
3. 成果物: 月々のレポートでどのような指標が報告されるのか、どのような形式で納品されるのか、具体的な成果物のサンプルを見せてもらう。

AtoZ Designの観光業特化LLMO支援プラン（月額55,000円〜）

AtoZ Designでは、観光地・アクティビティ・文化体験・地域イベントなど、観光業に特化したLLMO（大規模言語モデル最適化）支援プランをご提供しています。既存サイトの部分的な最適化から、AIに“推薦される観光地構造”の設計、体験型コンテンツ制作、AI検索での表示検証まで、AI時代の集客に強い観光サイト運用をワンストップでサポートします。

中小規模の観光事業者様や地域密着型の体験施設でも導入しやすいよう、必要なLLMO施策をパッケージ化。初期費用を抑え、月額55,000円（税込）から始められる透明性の高いプランです。まずは無料相談にて、貴施設・地域サイトのLLMO適合度診断を実施いたします。お気軽にお問い合わせください。

観光業のLLMO対策に関するよくある質問（FAQ）

LLMO対策に関して、お客様からよくいただく質問とその回答をまとめました。

既存の観光サイトでもLLMO対応できる？

はい、可能です。多くの場合、全く新しいサイトを作り直す必要はありません。現状のサイト構造やコンテンツを分析し、必要な部分を修正・追加していく形で対応できます。まずは専門家によるサイト診断を受け、どこに課題があるのかを把握することをおすすめします。

SEOとLLMO、どちらを優先すべき？

結論として、両方をバランス良く進めるべきです。LLMOの土台には、質の高いコンテンツや適切なサイト構造といった従来のSEOの考え方が不可欠です。まずは基本的なSEO対策でサイトの基盤を固め、その上でAIに引用されやすくなるためのLLMO独自の施策を追加していくのが最も効果的です。

SNS発信や口コミもAI評価に関係ある？

はい、大いに関係あります。AIはウェブサイトの情報だけでなく、InstagramやYouTubeでの言及、トリップアドバイザーなどの口コミサイトの評価も学習データとして参照します。様々なプラットフォームで一貫して良い評判を獲得することが、AIからの総合的な評価を高める上で重要です。

費用対効果はどのくらいで見える？

対策の規模やサイトの現状によって異なりますが、一般的には3ヶ月から半年程度で初期の成果が見え始めることが多いです。ただし、LLMOは検索順位のように明確な指標があるわけではないため、「AIからの流入が増加した」「特定のキーワードで引用されるようになった」といった変化を長期的な視点で追っていく必要があります。

AI時代に地域観光ポータルはどう再構築すべき？

地域の観光情報を網羅的に掲載するポータルサイトは、LLMOにおいて非常に重要な役割を担います。個別の施設情報だけでなく、モデルコースの提案、地域の文化や歴史の深い解説、体験コンテンツの横断的な検索機能などを充実させることが求められます。情報を「並べる」だけでなく、「つなげて文脈を作る」視点での再構築が必要です。

まとめ｜観光業がAIに“推薦される存在”になるために

生成AIの台頭は、観光業における情報発信と集客のあり方を根本から変えようとしています。この変化の時代において、お客様の選択肢に残り続けるためには、AIに「選ばれ、推薦される」存在になることが不可欠です。LLMO対策は、そのための最も効果的で本質的な戦略です。

今すぐ始められる3つの初期施策

1. Googleビジネスプロフィールの見直し: まずは無料でできるここから。情報が最新か、全ての項目が埋まっているか、魅力的な写真が登録されているかを確認しましょう。
2. FAQページの作成: お客様からよく聞かれる質問を10個リストアップし、その回答をウェブサイトに掲載するだけでも効果があります。
3. 写真に説明文を追加: サイト内の主要な写真に、その写真が何を表しているのかを説明するalt属性を追加してみましょう。

中長期で勝ち抜く「E-E-A-T＋CX＋構造設計」戦略

短期的な施策と並行して、中長期的な視点での戦略も重要です。

• E-E-A-T: 専門家による信頼性の高い情報を発信し続ける。
• CX（顧客体験）: お客様の感動や喜びをデータ化し、コンテンツに反映させる。
• 構造設計: AIとユーザーの両方が理解しやすいサイト構造を構築する。
  これら3つを掛け合わせることで、揺るぎない競争優位性を確立することができます。

AtoZ Design｜全国対応・観光業に強いAI最適化（LLMO・AIO）支援

AtoZ Designでは、観光業・地域体験・文化事業に特化したLLMO（大規模言語モデル最適化）対策支援を行っています。AIに“伝わる”Web構造とコンテンツを整備することで、ChatGPTやPerplexityなどのAIに「おすすめの観光地・体験施設」として引用・推薦される可能性を高めます。

特徴・サポート内容

• AIに伝わる観光サイト構造の再設計と整備
  　地域・体験・宿泊・飲食などを階層的に整理し、AIが理解できる観光データ構造を構築

• E-E-A-T＋CXの最適化
  　ガイド・主催者・シェフ・職人などの専門性を可視化し、信頼性・体験価値を体系化

• 構造化データの実装（JSON-LD）
  　TouristAttraction・Event・FAQPage・Reviewなどを正確に実装し、AIへの情報伝達を最適化

• AI表示の定期チェックと改善
  　ChatGPT・Gemini・Perplexityなどでの推薦状況を確認し、表示内容・精度を継続改善

AIに“推薦される観光地・体験施設”になるためには、まず自社サイトがAIにどう理解されているかを知ることが第一歩です。AtoZ Designでは、無料診断・初回相談を随時受付中。専門チームが、構造設計から改善・運用まで一貫してサポートします。