AI検索向けにローカルリスティングを最適化する方法

検索はかつてのそれとは異なり、急速に変化しています。

顧客は依然としてGoogleに依存していますが、検索のジャーニーをそこから始めているわけではありません。GoogleのAI Overviews（AIO）、ChatGPT、さらにはTikTok、YouTube、SiriなどのAIを活用したプラットフォームは、顧客のブランド発見のあり方を再定義しています。

• 米国人の8%がすでにChatGPTを検索エンジンとして利用しています。

• Z世代の51%は検索においてGoogleよりTikTokを好みます。

• 顧客の53%は検索エンジン以外から購入のジャーニーを開始します。

顧客は、ブランドのウェブサイトに到達する前に、検索エンジン、ソーシャルプラットフォーム、AI駆動型ツールを流動的に利用して必要な情報を見つけています。

マーケティング担当者にとって、この変化にはある大きな意味があります。それは、顧客が検索するあらゆる場所に自社データがなければ、自社ブランドが見えなくなる可能性があるということです。 Googleは依然として非常に重要な存在ですが、もはや唯一のプレイヤーではありません。AIプラットフォームは、Googleのビジネスリスティングやロングテールサイト、顧客レビュー、サードパーティサイトの非構造化コンテンツなど、より広範なソースからデータを収集します。

この新しい時代で勝つためには、自社ブランドがあらゆる場所で目につく状態を確立する必要があります。 この過程は、リスティングをAI対応にし、データが完全、正確、一貫していることを確認することから始まります。具体的な方法は次のとおりです。

AI検索時代に向けて、主要なタッチポイント（自社のウェブサイトや「ビッグ4」パブリッシャー）が最適化されていることを確認して、最良のスタートを切りましょう。

• GBPのすべての欄が入力されていることを確認する： 正確な住所、営業時間、電話番号、ウェブサイトURL、ビジネスカテゴリ、サービスなど。

• 高品質な写真や動画を使用して視覚的な魅力を高め、エンゲージメントを向上させる： ビジュアルは顧客の注目を集めるだけでなく、AIプラットフォームに新鮮さを提示します。

• 会話形式のFAQを使用する： 顧客が使用するのと同じ自然言語を使用してFAQを作成することで、AIがコンテンツを認識し、検索で浮上させやすくなります。

• ウェブサイトにスキーママークアップ（構造化データ）を実装し、イベント、商品、レビュー、位置データを含めて 、コンテンツを機械で判読できるようにします。

• ウェブサイトをクロールする： 壊れたリンク、古いコンテンツ、重複したメタデータを特定し、修正します。

• データが一貫していることを確認し、頻繁に更新する： これは貴社のブランドが注目に値し、信頼できることをAIに示します。

• データを積極的に管理する： GoogleやAIプラットフォームなどの検索エンジンが、品質、関連性、顧客への価値提供への取り組みを確認できるようにします。

• すべてのデジタルタッチポイントを最適化する： AIは、すべてのデジタルタッチポイント（従来の検索エンジン、ローカルページ、リスティング、ファーストパーティおよびサードパーティのレビュー、ソーシャルメディアなど）をチェックします。

ポイント： ブランドのデータをナレッジグラフで一元化します。それは唯一の真実の情報源として機能し、Google、Yelp、Bingなどのプラットフォーム全体でのリストの管理を簡素化します。また、ChatGPTのようなAI駆動型プラットフォームとの同期も維持します。

AIモデルは、Googleのような単一の情報源に依存しておらず、複数のプラットフォームでブランドの情報をクロスチェックしてその正確性を検証します。営業時間や電話番号の不一致などの矛盾が見つかった場合、検索結果に表示される可能性が低くなります。どこでも一貫性を保つには以下の方法を試してみましょう。

• リスティング管理ツールを使用して 、事業情報が変更されるたびにプラットフォーム全体で自動更新されるようにします。

• すべてのディレクトリにおける NAPデータ （名前、住所、電話番号）を定期的に監査し、修正することで、一貫性を維持します。

• 季節のオファーや一時的な変更 （例：祝日営業時間、プロモーション）は発生次第、すぐに更新してください。AI駆動型プラットフォームは新鮮なコンテンツを優先し、「最近更新された」リストはより信頼性が高いと見なされます。

• 不正確な情報や古い情報を確認するために、 四半期ごとにデータを監査するリマインダーを設定 します。

ポイント： Google Search Consoleを使用して、サイトのインデックス作成に影響を与える可能性のあるエラーや不一致を特定します。

データ戦略はGBPとディレクトリリストで終わるわけではなく、ブランドの発見可能性の基盤となります。AIモデルは信頼できるデータを重視し、正確で関連性があり、顧客に親しみやすい情報を一貫して提供するブランドに報います。ただ、信頼は待っていて与えられるものではありません。勝ち取るものです。

ブランドのデータを管理する方法をご紹介します。

• すべてのデータ更新を監督し、正確性を維持する 専任の担当者 （またはチーム）を任命してください。

• GBPのインサイト とアナリティクスを監視し、ユーザーの行動傾向を特定します。これを使用して、リスティングを精査してください。

• AIを活用したツールに投資し 、データ品質を分析および最適化し、カバレッジのギャップを特定します。

• チームと協力して 、情報の更新と検証のためのプロトコルを定めたデータガバナンスポリシーを策定します。

• 競合他社分析を実施 し、他社が最適化していて自社に欠けている可能性のあるデータ機能や属性を特定します。

ポイント： 正確さを確保するには、一貫性だけでなく、信頼性が重要です。Knowledge Graphは、AIモデルがチェックするすべてのプラットフォームにわたって情報が完全で、構造化され、整合されていることを保証するのに役立ちます。

繰り返しになりますが、AI検索においては、さまざまな情報源から取得したデータを相互参照し確認することで、会話形式の回答が生成されます。したがって、情報源の一つでも疎かにすると、損失を被る可能性があります。

• 業界に関連するすべての主要なディレクトリ （Yelp、Bing Places、Facebookなど）とニッチなプラットフォームで、自社のプレゼンスの所有権の申請、確認、更新を行います。

• GoogleやFacebookの自社サイトレビュー と YelpやTrustpilotのサードパーティレビュー を積極的に監視し、返信します。レビューは、AIがブランドを理解する方法を形成するのに役立ち、レビューに返信することで、ブランドが関与しており、アクティブであることをAIに示せます。

• 積極的で魅力的なソーシャルメディアプロフィールを維持 し、検索に適した詳細情報でプロフィールや固定された投稿を最適化します。ソーシャルプラットフォームは主要な検索エンジンになりつつあり、こうした対応により顧客に自社をより早く見つけてもらうことができます。

• すべてのリンクにUTMパラメータを使用し 、リスティングとプロフィールからのトラフィックとROIを測定します。

• モバイルサイトのエクスペリエンスを最適化し （例：読み込み速度の速さ、ナビゲーションのしやすさ）、ユーザーエクスペリエンスの低さをAIが自社の優先順位を下げることがないようにします。

検索は進化しており、顧客は、ChatGPT、TikTok、GoogleのAIOなど、これまで以上に多くの場所でジャーニーを始めています。

そして、顧客がプラットフォーム間を移動するたびに、AIモデルがあらゆる段階でブランドのデータを検証します。リスティングが最適化されていない場合、重要なブランド発見の瞬間において目立たなくなるリスクがあります。

データが最新でない場合、AIはそのブランドを信頼しない可能性があります。そして、もしブランドがGoogle を唯一の真実の情報源として扱い続けるとすれば、AI（と顧客）が情報を検索する機会を逃すことになるでしょう。

ローカルリスティングのデータを最適化する準備はできましたか？ガイドをご確認ください。