ホテル・旅館のLLMO対策とは？AIにおすすめで選ばれる宿泊施設になるコンテンツ・レビュー収集施策を解説！

ホテル・旅館のLLMO対策とは？AIにおすすめで選ばれる宿泊施設になるコンテンツ・レビュー収集施策を解説！

この記事の重要ポイント
ホテル・旅館がLLMOに取り組む目的は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIが旅行者の質問に回答する際、自施設を具体的な推薦候補として言及させること
宿泊施設の予約検討者は自然言語でAIに質問しており、AIが参照する情報源は公式サイト・Googleビジネスプロフィール・OTAレビュー・旅行メディアの掲載記事が中心
LLMO施策の効果測定には現状まだ完全な自動化ツールが存在しないため、ChatGPT・Geminiへの手動質問で自施設が言及されるかを定期確認する方法が現実的な最初の一歩
SEOで蓄積したコンテンツ資産はLLMOにも有効に活用できるため、既存のSEO施策の棚卸しから着手する

「SEOは長年やってきたのに、自社サイトからの流入が増えない」宿泊施設でSEO集客を担当するみなさんから、こういった悩みをよく聞きます。

その背景には、旅行者の情報収集行動が変わりつつあるという、看過できない現実があります。「温泉旅館 子連れ おすすめ」とGoogle検索していた旅行者が、今やChatGPTやGeminiに「子連れで行ける東北の温泉旅館を教えて」と自然な言葉で聞くようになっています。

そして、AIはいくつかの施設名を具体的に挙げて回答します。

この記事では、ホテル・旅館がLLMO（大規模言語モデル最適化）に取り組む理由から、構造化データの実装・口コミ管理・FAQコンテンツ設計・費用相場まで、現場で役立つ施策を具体的にお伝えします。SEOの知識がある方なら今週から動ける内容です。

なぜホテル・旅館の集客においてLLMOが必要？

もちろん、SEO・MEO・OTAの施策が不要になったわけではありません。ただ、LLMOという集客の入り口が増えて、しかも、その入り口を押さえられるかどうかで大きな差が出てくる可能性が少なくありません。

旅行者がAIに宿泊先を質問するパターンとAIが宿泊施設を推薦する仕組み

旅行者がAIに旅館・ホテルを尋ねる際の言葉は、Google検索とまったく異なります。従来の検索では、複数キーワードを並べる書き方が一般的でしたが、AIへは「夏休みに子どもを連れて石川の温泉旅館に行きたいんだけど、小学生でも露天風呂に入れるところで、食事が美味しいところを教えて」のような自然な会話調での質問になります。

• 従来の検索：「温泉旅館 石川 子連れ」
• AIへの質問：「夏休みに子どもを連れて石川の温泉旅館に行きたいんだけど、小学生でも露天風呂に入れるところで、食事が美味しいところを教えて」のような会話調になります。

AIがどうやって施設名を出すのかというと、ウェブ上に存在する大量のテキスト情報（公式サイト・口コミ・旅行メディアの掲載記事など）を学習し、それをもとに回答を生成しています。最新モデルは、回答生成の際にリアルタイムでウェブを参照するRAG（Retrieval-Augmented Generation）という技術を使っており、公開されている最新の情報が回答に反映されます。

つまり、「AIに選ばれる宿」になるには、AIが「この施設は〇〇な人に向いている」と判断できる情報を、ウェブ上の適切な場所に適切な形で置いておく必要があるのです。

ホテル・旅館にとってSEO集客とLLMO集客の異なる点

「SEOをやっていればLLMOも自然と対応できるんじゃないか」という疑問は自然です。結論から言うと、SEOで積み上げたコンテンツ資産はLLMOにも活きますが、目的・評価軸・対応すべき施策の一部は異なります。

観点	SEO	LLMO
目標	検索結果の上位に表示されクリックを獲得する	AIの回答の中で施設名が言及・推薦される
評価指標	順位・クリック数・インプレッション数	AIへの言及回数・シェア・オブ・ボイス
流入経路	検索結果 → ユーザーがクリック（自社サイトURL）	AI回答 → ユーザーがクリック（自社サイトURL、予約サイト等）
重視される情報	キーワード密度・被リンク・ページ速度など	情報の明確さ・一貫性・構造化・口コミの質

SEOとLLMOの最大の違いは「クリックを経由するかどうか」です。SEOはユーザーを自社サイトに呼び込む施策ですが、LLMOはAIの回答の中で施設が直接名指しされることを目指します。

旅行者がAIから「〇〇旅館がおすすめです」と教えてもらったあと、自社サイト、または楽天トラベルやBooking.comなどのオンライン旅行代理店（OTA）や公式サイトで直接予約するという流れが起きる可能性があります。

一方、SEOのコンテンツ施策でしっかり書いてきた記事や施設情報ページはAIが学習・参照する素材にもなるため、SEOとLLMOは対立するものでなく補完的に機能します。

LLMOへの対応が遅れたホテル・旅館が直面する集客リスク

「まだ旅行者のAI利用は少ないから、急がなくていい」という判断は、今後2〜3年で大きな後悔につながる可能性があります。

LLMOが難しいのは、施策の効果が出るまでに一定の期間（コンテンツ蓄積・構造化データのクロール待ち・口コミの積み上げ等）が必要なためです。SEOと同様、すぐには結果が出ません。

現時点でLLMO対応を進めている宿泊施設はまだ少数です。だからこそ、今着手することで「AIに先に認識された施設」という優位を築くことができます。

競合が動き出してから慌てて始めても、構造化データの実装・FAQコンテンツの整備・口コミの積み上げに半年〜1年以上かかることは珍しくありません。

また、オンライン旅行代理店（OTA）への依存が高い施設ほど影響を受けやすい側面があります。

AIが旅館名を直接推薦するようになると、ユーザーはOTAで比較検討するより先に施設名で検索・予約する行動に移りやすくなります。LLMO対応ができている施設は直接予約率が上がり、OTA手数料を抑えられる可能性があります。

今後、この差が施設間の収益差に直結するかもしれません。

恐れる必要はありません。ただ、「早めに動いた施設が有利になる構造」であることは理解しておく価値があります。

LLMOのためにホテル・旅館が施設情報を整備する方法

LLMOで最初に取り組むべきは、自施設の情報を「AIが正確に理解できる形」に整えることです。

旅行者が「〇〇県の温泉旅館でペット可のところは？」と聞いたとき、AIがあなたの旅館を候補に挙げるためには、AIが「この施設はペットOKの温泉旅館で、〇〇県にある」と確実に理解していなければなりません。

整備すべき情報源には大きく3つあります。

• 公式サイト（最も信頼度が高い一次情報）
• Googleビジネスプロフィール（AIとの親和性が特に高い）
• 外部メディア・口コミサイトへの掲載（AIが「複数の情報源で一致している」と認識する材料）

それぞれについて、具体的な整備方法を解説します。

AIが宿泊施設を推薦する際に参照する情報源の種類と優先度

AIが施設情報を読み取る際、最も信頼性を置くのは公式サイトです。

1. 公式サイト
2. Googleビジネスプロフィール（GBP）
3. じゃらん・楽天トラベル・TripAdvisorなどのOTA・口コミサイト
4. 旅行メディア・ブログ記事

重要な原則は情報の一貫性（NAP一致）です。NAP（Name・Address・Phone）とは、施設名・住所・電話番号の3点を指します。

公式サイト・GBP・OTA・地域ポータルで、これらの情報が微妙に異なっていると（例：旅館名の表記ゆれ、住所の書き方の違い）、AIは「同じ施設を指しているのか確証が持てない」と判断し、エンティティ（実体）の認識精度が下がる可能性があります。

まずは施設名・住所・電話番号・公式サイトURLが、主要な掲載先で完全に一致しているか確認することから始めてください。これは費用ゼロで今日から着手できる施策です。

自施設の特徴・強みをAIに正確に認識させるコンテンツの書き方

「温泉が自慢の旅館です」という曖昧な表現では、AIは施設をうまく分類できません。AIが「〇〇な人に向いている旅館」と認識するためには、「誰に・何が・なぜ合うのか」を具体的に明示した文章が必要です。

効果的なコンテンツ設計の考え方は、旅行シーン×施設の強みの対応です。たとえば次のように整理します。

旅行シーン	施設の対応強み
子連れ家族旅行	貸切風呂 子ども用食器 ベビーベッド完備 キッズメニュー
カップル・記念日	客室露天風呂 夕食個室 記念日ケーキ手配 ディナーコース
女性一人旅	女性専用フロア アメニティの充実 深夜帯の施設巡回
ビジネス出張	Wi-Fi全室完備 早朝朝食 駅近徒歩5分
ペット同伴	ドッグラン ペット用アメニティ ドッグフレンドリールーム

この対応を満たしたあと、各シーンに対応した専用ページやコンテンツを作ることが、LLMO（および既存のSEO）に対して非常に有効です。

構造化データ（Schema.org）をホテル・旅館サイトに実装する手順

構造化データとは、ページ上のコンテンツを「機械が読み取りやすい形式」でマークアップする技術です。

AIはウェブをクロールする際、HTML上に記述された構造化データを自然言語の本文よりも高精度で処理します。ホテル・旅館の公式サイトに構造化データを実装することで、「この施設がどんな施設か」をAIに正確に伝えられます。

実装に使うのはSchema.orgというオープンな語彙体系で、記述形式はJSON-LDが推奨されています。宿泊施設に適した種別は以下のとおりです。

• Hotel：一般的なホテル
• LodgingBusiness：旅館・ペンション等の宿泊施設全般
• BedAndBreakfast：B&B・民宿

WordPressで運営している場合は「Yoast SEO」や「All in One SEO」などのプラグインでLodgingBusinessの構造化データを設定できるものもありますが、ホテル特有のプロパティ（amenityFeatureなど）は手動での追記が必要なケースが少なくありません。
構造化データの実装は、コードの記述ミスがあるとGoogleへの悪影響も出ることがあります。

自社での実装に不安がある場合は、スリードットへの相談も一つの選択肢です。初回のご相談は無料で受け付けています。

旅館・ホテルのLLMO対策として口コミ・レビューを最適化する方法

LLMOにおける口コミの重要性は、SEOのそれをはるかに超えます。AIは旅行者に施設を推薦する際、複数の情報源に蓄積された「ほかの人の体験談」を強く参照します。

「利用者が実際にこう評価している」という情報は、AIが施設の特徴を判断する上で最も客観的な根拠になるためです。

AIが宿泊施設の評判を判断する際に参照するプラットフォーム種類

AIが宿泊施設の評判情報を収集する際に優先度が高いプラットフォームは以下です。

• Googleビジネスプロフィールのレビュー
• TripAdvisor

特にGoogleビジネスプロフィールはGoogleのサービスとの親和性が高く、AIオーバービュー（Google AI Mode）での引用に直結しやすいと考えられています。

じゃらん・楽天トラベル・Booking.comのレビューも、AIが参照するウェブコンテンツの一部として機能しています。ただし、これらのOTAのレビューはプラットフォーム内に閉じた情報のため、Googleの外部に露出する機会が限られる側面もあります。

レビューの具体性も重要

LLMOの観点で重要なのは、レビューの量だけでなく「質（テキストの具体性）」です。

「よかったです」「また来たい」のような短い定型コメントよりも、以下のような体験の具体的な描写が、AIに施設の特徴を伝える素材として機能します。

• 「石段を登った先の絶景露天風呂で、子どもたちが大喜びしていました。夕食の地産地消の会席料理も品数が多く、コストパフォーマンスに大満足」

また、否定的なレビューへの施設側の返信も、AIが参照するコンテンツの一部です。丁寧かつ具体的な返信は「施設の誠実さ」という情報をAIに伝えることができます。

Googleビジネスプロフィールをホテル・旅館のLLMO視点で最適化する手順

GoogleビジネスプロフィールはLLMO対策の中でも特に優先度が高い施策の一つです。今すぐ着手できるチェックポイントを整理します。

カテゴリ・属性の正確な設定

施設の種別（温泉旅館、ビジネスホテル、リゾートホテル等）を正確に選択し、施設の属性（温泉あり、駐車場あり、ペット可、バリアフリー対応等）をできる限り網羅的に設定します。AIはこれらの属性を「この施設の条件リスト」として読み取ります。

ビジネス説明文の最適化

GBPの説明文には、施設の特徴・ターゲット客層・立地・アクセスを自然な文章の中に具体的に盛り込みます。「〇〇温泉郷に位置する、創業50年の純和風旅館。子連れ家族からカップルまで、貸切露天風呂と地産地消の会席料理が人気です」のように、「誰に」「何が」「なぜいい」かが1文で伝わる表現を意識してください。

写真の充実とキャプション

部屋・食事・施設設備・季節ごとの外観・周辺の景色など多様な写真を定期的に追加します。Googleビジネスプロフィールでは写真にキャプションを付けることができ、「客室露天風呂付き特別室」「秋の紅葉と貸切風呂」のように施設の魅力が一言で分かるキャプションを添えるとAIの情報収集精度が上がります。

投稿機能の定期活用

季節プラン・特別イベント・新メニューの情報を月1〜2回の頻度で投稿すると、「この施設は更新頻度が高く、情報が最新」という評価につながります。

宿泊客に口コミを依頼する際の具体的なアプローチと注意点

口コミを増やす最も効果的な方法は、チェックアウト時の一声です。スタッフが「よろしければ、Googleのレビューに感想を書いていただけると大変嬉しいです。QRコードをご用意しています」と伝えるだけで書いてくれる宿泊客が一定数います。

フォローアップメールも有効です。

宿泊翌日に送る「ご宿泊ありがとうございました」のメールに、レビューリンクを添えるだけで自然な依頼になります。

口コミの「質」を高めるために、「どんな体験がよかったか」を書いてもらいやすくする工夫も大切です。「露天風呂のこと」「お食事のこと」「スタッフの対応のこと」など、書き始めのヒントをカードや口頭で添えると具体的なレビューが集まりやすくなります。
「レビューを書いてくれたら割引します」「アマゾンギフト券を差し上げます」のようなインセンティブと引き換えにレビューを依頼することは、Googleのポリシー違反です。

旅行者の質問に対応したFAQ・コンテンツをホテル・旅館サイトで設計する方法

構造化データと口コミの整備が「防御」だとすれば、旅行シーン別のコンテンツとFAQページの設計は「攻撃」です。旅行者がAIに「〇〇な旅館を教えて」と質問したとき、AI がその質問に答えるための素材を公式サイト上に豊富に用意しておくことが目的です。

コンテンツ設計3ステップ

コンテンツ設計は「施設の強み棚卸し → 旅行シーンとのマッチング → ページ化」という3ステップで進めます。

1. 施設の強みを箇条書きで書き出す
   「貸切風呂が3種類ある」「夕食は地元の旬魚を使った会席コース」「JR〇〇駅から徒歩5分」など事実レベルで書き出します。
2. 旅行シーンとマッチングさせる
   「貸切風呂→カップル向け・子連れ向け」「駅近→ビジネス出張向け・旅行の帰りに寄りやすい」のように各強みがどのシーンに刺さるかを考えます。
3. シーン別の専用ページを作る
   「子連れ家族向け宿泊プランガイド」「記念日旅行に〇〇旅館を選ぶ理由」のような、シーン特化のランディングページ（固定ページ）を作成します。

「その旅行シーンの人が知りたいこと」を詳しく、具体的に書くことを優先してください。

ホテル・旅館サイトのFAQページをLLMO向けに構成する方法

FAQページはLLMO対策の中で最も即効性が高いコンテンツの一つです。なぜなら、生成AIは旅行者の質問に答える際、「Q&A形式で明確に書かれた情報」を引用・参考にしやすいためです。

AIの回答生成の仕組み上、「問いと答えが明示されているテキスト」は処理効率が高く、回答に採用される確率が上がります。

FAQの質問文は、検索キーワード的な書き方ではなく、旅行者が実際にAIに入力しそうな自然な言葉で書くことが重要です。

FAQの推奨カテゴリは以下のとおりです。

• チェックイン・チェックアウト（時間・荷物預かり等）
• 温泉・大浴場（混浴・貸切・時間等）
• 食事（部屋食か食堂か・アレルギー対応・子ども用食事等）
• アクセス・駐車場（最寄り駅・バス・送迎有無等）
• 子連れ・ペット・バリアフリー対応
• 予約変更・キャンセルポリシー

FAQページにはFAQPageのSchema.org構造化データを実装することで、GoogleのリッチリザルトおよびAI検索での引用可能性がさらに高まります。

ホテル・旅館のLLMO対策を専門家に依頼する場合の選び方と費用相場

LLMOは「知識」と「実行」の両方が必要な領域です。概念は理解していても、実際のコンテンツ設計・構造化データ実装・施策の優先順位判断となると専門的な知見が必要になります。

内製でどこまでやるか、どこからプロに任せるかを整理することが費用対効果を高める上で重要です。

ホテル・旅館がLLMO対策を内製化する場合と外注する場合の判断基準

内製化に向いているのは、Web担当者が常勤で、かつ記事やコンテンツを継続的に作れる体制がある施設です。FAQページの更新・GBPへの投稿・口コミ依頼の運用などは、ルーティン化することで内製が可能です。

一方、外注が適切なケースは以下のとおりです。

• 構造化データの実装（コードの記述ミスがリスクになる）
• LLMOの全体戦略設計（どのキーワード・シーンを狙うべきか）
• 競合施設との比較分析（第三者視点が必要）
• 成果測定の設計・定期レポーティング

「まず内製でできるGBP最適化・口コミ依頼からやってみて、コンテンツ設計や技術実装は専門家に任せる」という分業モデルが、コスト・スピード両面でバランスが取れています。

スリードット株式会社では、コンサルティング支援の、社内チームのLLMO・SEO対応力を高めるインハウス化支援も行っています。「外注し続けるより、自社でできる力をつけたい」という施設には、特に適した選択肢です。

ホテル・旅館のLLMO支援を依頼するコンサルタントを選ぶ際の5つのポイント

コンサルタントや代行会社を選ぶ際に確認してほしいポイントを整理します。

宿泊施設・観光業の支援実績があるか

LLMO・SEO施策の有効性は業種によって大きく異なります。ホテル・旅館業特有の予約導線（OTA・GBP・公式サイト）を理解した上で施策設計できるか確認してください。

SEO・MEO・コンテンツ戦略を一体で設計できるか

LLMOを「単体の施策」として売る会社には注意が必要です。SEO・MEO・コンテンツマーケティングの文脈でLLMOを位置づけ、全体最適を設計できるコンサルタントを選ぶことが重要です。

KPIと成果報告の透明性

「何をもって成果とするか」を最初に明示してくれる会社は信頼できます。「AIへの言及確認」「直接予約率」「GBP経由の問い合わせ数」など、測定可能な指標を提示できるかどうかを確認してください。

契約期間と中途解約の条件

デジタルマーケティングのコンサル契約は1年単位が多いですが、契約内容・途中での方針変更対応・解約時の条件を事前に確認しておいてください。

経営課題から逆算して施策を説明できるか

「OTA依存を減らしたい」「直接予約率を上げたい」という経営課題を起点に、なぜLLMOが有効なのかを説明できるコンサルタントが理想です。施策の羅列ではなく、課題解決の論理を語れるかどうかが、質の分かれ目です。

スリードット株式会社は「デジタルマーケティングを経営課題改善の手段として設計・運用する」という方針を掲げており、創業者は元々ホテル・旅館業界出身です。

ホテル・旅館のLLMO対策コンサルの費用相場と契約時に確認すべき内容

LLMOを含むマーケティングコンサルの費用相場は、月額10〜50万円程度が一般的な範囲です。支援の範囲（戦略設計のみか・コンテンツ制作も含むか・広告運用も含むか）と専門家のレベルによって大きく異なります。

支援範囲	月額目安（税抜）
戦略アドバイザリー・月次レポートのみ	10〜20万円程度
SEO・LLMO戦略 + 定例会 + コンテンツ指示	20〜35万円程度
SEO・LLMO + 広告運用 + コンテンツ制作代行	35〜80万円程度

スリードット株式会社のデジタルマーケティングコンサルティングは、月額15万円（税抜）のライトプランから対応しています（SEO対応・月次ミーティング・チャット報告が含まれます）。広告運用まで含めたスタンダードプランは月額25万円（税抜）です。

まずは無料資料DLやお問い合わせフォームからご相談いただけます。

まとめ

ホテル・旅館のLLMO対策で押さえておきたいポイントは3つです。

1. AIが読み取れる施設情報の整備（構造化データ・NAP一致）を最優先に進める
2. 旅行シーン別のコンテンツとFAQページを設計して、AIが「この施設に合う旅行者」を判断できる素材を作る
3. Googleビジネスプロフィールと口コミを継続的に最適化し、外部情報源でも施設の特徴を正確に発信し続ける

SEOで積み上げた資産は、LLMOにも活きます。ゼロから始める必要はありません。まず今の施設情報を棚卸しして、優先度の高い施策から一歩を踏み出してください。

戦略の設計や施策の優先順位に迷ったときは、スリードット株式会社にご相談ください。ホテル・旅館業のデジタルマーケティング支援実績をもとに、自施設の状況に合った具体的な方向性をご提案します。

よくある質問

LLMOとSEOは、ホテル・旅館の集客においてどう違うのですか？

旅館・ホテルがLLMO対策として最初に取り組むべき施策は何ですか？

構造化データ（Schema.org）の実装は必須ですか？難しくないですか？

LLMOをコンサルタントに依頼する場合、何を基準に選べばいいですか？