EC・小売業界の
LLMO対策完全ガイド
ChatGPT・Perplexity・AI Overviewで「〇〇 おすすめ」検索時に
あなたの商品がAIから推薦されるための具体的施策
なぜEC・小売業界にLLMO対策が必要なのか
購買行動の変化：AIが「おすすめ」を決める時代
消費者の商品検索行動が急速に変化しています。「プロテイン おすすめ」「空気清浄機 比較」といった検索をChatGPTやPerplexityで行うユーザーが急増。 AIは膨大な商品の中から「最もおすすめ」を数個に絞って回答します。 ここで推薦されなければ、そもそも比較検討の土俵に上がれません。
EC・小売業界特有の課題
「〇〇 おすすめ」の激戦区
商品カテゴリ×おすすめ検索は最も競争が激しい。AIは数個しか推薦しない。
モールへの依存
Amazon、楽天、Yahoo!ショッピングへの依存度が高く、自社ECが埋もれる。
価格競争からの脱却
AIは価格だけでなく品質・サポート・専門性も評価。安さだけでは推薦されない。
EC・小売業界向けLLMO対策5つの戦略
商品がAIから推薦されるための具体的な施策
Product構造化データの徹底実装
商品名、価格、在庫状況、レビュー評価、SKU、ブランドなどをSchema.orgで完全マークアップ。AIが商品情報を正確に理解・引用できるようにする。
Product, Offer, AggregateRating, Review
「〇〇の選び方」ガイドコンテンツ
商品カテゴリごとの選び方ガイドを作成。「どんな人にはどの商品が合うか」を専門家目線で解説し、AIの情報源として認識される。
「初心者向けカメラの選び方」「敏感肌向けスキンケアの選び方」
レビュー・UGCの構造化
実際の購入者レビューをReviewスキーマでマークアップ。リアルな声はAIが特に重視する情報源。数と質の両方が重要。
購入者レビュー、使用感レポート、ビフォーアフター
比較・ランキングコンテンツ
「〇〇 比較」「〇〇 ランキング」で検索されるコンテンツを自社で作成。公平な比較軸を設定し、自社商品の強みを明確に示す。
「2026年 空気清浄機おすすめ10選」「プロテイン徹底比較」
FAQ・Q&Aコンテンツの充実
商品に関するよくある質問を網羅的に整備。「〇〇は△△に使えますか？」などの具体的な質問に明確に回答する。
「この商品は子供にも使えますか？」「返品・交換は可能ですか？」
今すぐ確認！あなたの商品はAIに推薦されている？
以下のチェックポイントで現状を確認してみましょう
商品カテゴリで検索時に推薦されるか
ChatGPT/Perplexityで「〇〇 おすすめ」検索
モールではなく自社が言及されるか
「〇〇を買うならどこ？」と質問
商品情報が正確に伝わるか
AIに価格・特徴を聞いて正確か確認
レビュー情報がAIに認識されているか
「〇〇の評判は？」と質問
EC・小売業界のLLMO対策 よくある質問
QECサイトがLLMO対策を行うメリットは？
消費者の購買行動が変化しています。「〇〇 おすすめ」「△△ 比較」といった検索をChatGPTやPerplexityで行うユーザーが急増。AIの回答でトップ推薦されることで、比較検討の初期段階で候補に入り、直接購入につながります。モール依存からの脱却にも効果的です。
QAmazon・楽天に出店していればLLMO対策は不要？
いいえ、自社でも対策が必要です。モールは商品数が膨大で、AIは特定ショップを推薦しにくい傾向があります。自社ECで専門性の高いコンテンツを整備することで、「この商品なら〇〇」とAIから直接推薦される確率が高まります。
Q商品数が多い場合、どこから対策すべき？
主力商品・利益率の高い商品から優先的に対策しましょう。全商品を一度に対策するのは現実的ではありません。カテゴリトップの商品、独自性の高い商品、レビュー評価の高い商品から順次対策を進めることをおすすめします。
QD2Cブランドに特有のLLMO対策ポイントは？
ブランドストーリーと創業者・開発者の想いを明確に伝えることが重要です。AIは「なぜこの商品を選ぶべきか」を説明する際、機能だけでなくストーリーも引用します。Person/Organizationスキーマで創業者情報を構造化し、ブランドの信頼性を高めましょう。