不動産業界のLLMOとは？AIに選ばれる会社になる7つの対策と始め方を解説

「ChatGPTにおすすめの不動産会社を聞いたら、自社の名前が出てこなかった」——そんな経験はありませんか。生成AIの普及により、物件探しや不動産会社選びの方法は急速に変化しています。従来のSEO対策だけでは、AIの回答に自社が登場する保証はありません。そこで重要になるのが「LLMO（大規模言語モデル最適化）」という考え方です。本記事では、不動産業界の担当者に向けて、LLMOの基礎知識から具体的な実践方法、費用感や効果測定まで網羅的に解説します。競合がまだ少ない今こそ、AI時代の集客基盤を整えるチャンスです。

不動産業界で注目されるLLMOの基本知識

AI検索が普及する中、不動産業界でも新たなマーケティング手法として「LLMO」が注目を集めています。ここでは、LLMOの定義からSEOとの違い、AIが会社を選ぶ仕組みまで、基本的な知識を解説します。

LLMOとは何か

LLMO（Large Language Model Optimization）とは、ChatGPTやGemini、PerplexityなどのLLM（大規模言語化モデル）が回答を生成する際に、自社の情報が引用・参照されるよう最適化する施策のことです。日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。

従来のWebマーケティングでは、Googleなどの検索エンジンで上位表示されることが集客の鍵でした。しかし現在、消費者の情報収集行動は大きく変化しています。「渋谷区でペット可の賃貸マンションを教えて」とAIに質問し、その回答をもとに不動産会社を選ぶ人が増えているのです。

LLMOの目的は、こうしたAI検索において自社が「おすすめの不動産会社」として推薦されることにあります。検索結果の順位を競うのではなく、AIの回答の中で信頼できる情報源として言及されることを目指すのがLLMOの特徴です。

SEOとの違い

LLMOとSEOの最大の違いは「何を最適化するか」という点にあります。両者の違いを以下の表にまとめました。

項目	SEO	LLMO
最適化対象	Google・Yahoo!などの検索エンジン	ChatGPT・Geminiなどの生成AI
目的	検索結果での上位表示	AIの回答で言及・推薦される
主な指標	検索順位、クリック数	AI言及の有無、紹介される文脈
成果の形	Webサイトへの流入増加	AIによる推薦・引用

たとえば「東京で評判の良い不動産会社は？」という質問に対し、SEOでは検索結果の上位に表示されることが目標ですが、LLMOではAIが自社を推薦してくれるかどうかが成否を分けます。

ただし、SEOとLLMOは対立するものではありません。構造化された分かりやすいコンテンツはSEOにもLLMOにも効果があり、両者を組み合わせたハイブリッド戦略が今後のWebマーケティングでは重要になります。

AIがおすすめの会社を選ぶ仕組み

生成AIが特定の不動産会社を推薦する仕組みを理解することが、LLMO対策の第一歩です。AIは大きく分けて「事前学習」と「検索拡張生成（RAG）」という2つのプロセスで回答を生成しています。

事前学習とは、AIが大量のテキストデータをあらかじめ学習しておくプロセスです。Webサイトや記事、口コミサイトなど、インターネット上に存在する膨大な情報をAIは記憶しています。一方、RAGは回答生成時にリアルタイムでWeb上の情報を検索・取得し、回答に反映させるプロセスです。最新の物件情報や会社の評判などは、このRAGによって取得されます。

AIが特定の会社を推薦する際には、Web上でその会社がどのように語られているかが重要な判断材料となります。たとえば「横浜市で自然素材にこだわった注文住宅ならA工務店」という情報が、公式サイトだけでなく口コミサイトやメディア記事にも一貫して存在していれば、AIはその関連性を学習し、該当する質問に対してA工務店を推薦するようになります。つまり、AIに選ばれるためには「選ばれるべき理由」をWeb上に適切に発信しておくことが不可欠なのです。

参考記事：RAGとは？仕組みやメリット、活用法、作り方を分かりやすく解説

不動産会社にLLMO対策が必要な理由

LLMOの仕組みを理解したところで、なぜ今、不動産会社がLLMO対策に取り組むべきなのかを解説します。消費者行動の変化、ポータルサイト依存の課題、そして地域密着型企業にとってのチャンスという3つの観点から必要性をお伝えします。

消費者の情報収集行動がAIで変化している

消費者が不動産を探す行動は、AI検索の普及により大きく変わりつつあります。従来はSUUMOやHOME’Sなどのポータルサイトで条件を入力し、表示された物件リストを比較検討するのが一般的でした。しかし現在は、ChatGPTやGeminiに「名古屋市で子育てしやすいエリアの2LDKマンションを教えて」と質問し、AIの回答をもとに検討を始める人が増えています。

いえらぶGROUPの調査によると、不動産会社の68.8%が生成AIを「業務で利用したい」と回答しており、業界全体でAI活用への関心が高まっています。消費者側でも同様の傾向が見られ、AIに相談しながら物件や不動産会社を選ぶという新しい行動パターンが定着しつつあるのです。

この変化は、不動産会社にとって見過ごせない影響をもたらします。AIが回答する際に言及されなければ、消費者の検討候補にすら入れないという事態が起こり得るからです。情報収集の「起点」がAIに移行する時代において、LLMO対策は将来の集客基盤を左右する重要な施策といえます。

ポータルサイト依存から脱却する集客チャネルになる

多くの不動産会社にとって、SUUMOやHOME’Sといったポータルサイトは欠かせない集客手段です。ある調査では、部屋探しの手段として「不動産ポータルサイトで検索」が66%以上を占めるという結果も出ています。しかし、ポータルサイトへの過度な依存にはいくつかの課題があります。

まず、広告掲載費用の負担です。ポータルサイトの競争が激化するにつれ、上位表示を維持するためにより多くの広告費を投入しなければならなくなります。ある仲介会社では、賃貸仲介に係る経費のうちポータルサイトへの出稿費用が人件費に次いで2番目の支出を占めるというケースもあります。また、ポータルサイト経由の顧客は「物件」を探しているため、どの不動産会社が対応したかは意識されにくく、ブランド価値の向上やリピーター獲得につながりにくいという側面もあります。

LLMOは、こうしたポータルサイト依存から脱却するための新たな集客チャネルとなり得ます。AIが自社を「おすすめの不動産会社」として推薦してくれれば、ポータルサイトを介さずに直接問い合わせを獲得できる可能性が広がるのです。

地域密着型の会社こそ大手に勝てるチャンスがある

LLMO対策において、地域密着型の中小不動産会社は大手に対して意外なアドバンテージを持っています。AIは「特定のニーズに対して最も適切な情報源」を評価する傾向があるため、特定エリアに特化した専門性や独自の強みを持つ会社が選ばれやすい構造になっているからです。

たとえば「横浜市青葉区で自然素材にこだわった注文住宅を建てたい」という具体的な質問に対し、全国展開の大手ハウスメーカーよりも、その地域で自然素材の家づくりに特化した工務店の方がAIに推薦される可能性があります。Web上に「横浜市青葉区×自然素材×注文住宅」という文脈で一貫した情報発信がされていれば、AIはその関連性を学習し、該当する質問に対してその工務店を候補として挙げるようになります。

現時点でLLMO対策に本格的に取り組んでいる不動産会社はまだ少数です。だからこそ、早期に着手することで競合他社に先んじたポジションを確立できます。SEOでは大手ポータルサイトに太刀打ちできなかった中小企業にとって、LLMOは新たな競争のルールで戦えるチャンスなのです。

不動産会社が実践すべきLLMO対策5選

ここからは、不動産会社が実際に取り組むべきLLMO対策を具体的に解説します。構造化データの整備から口コミ強化まで、優先度の高い施策を厳選してご紹介します。

物件情報を構造化データで整備する

構造化データとは、Webページの情報をAIや検索エンジンが理解しやすい形式で記述する技術です。物件情報をJSON-LD形式で構造化することで、AIが物件の条件を正確に把握し、ユーザーの質問に対して適切に回答できるようになります。

不動産サイトで構造化すべき優先度の高い項目は以下のとおりです。

• 物件名
• 所在地
• 最寄り駅と徒歩時間
• 家賃（価格）
• 間取り
• 築年数
• 専有面積

これらの情報をschema.orgの仕様に従って記述することで、AIはたとえば「渋谷区で家賃10万円以下の1K」という条件の質問に対し、自社の該当物件を候補として挙げやすくなります。

構造化データの実装にはHTML内にスクリプトを埋め込む方法が一般的ですが、専門知識がなくてもGoogleの「構造化データマークアップ支援ツール」やWordPressのプラグインを活用すれば対応可能です。まずは主要物件ページから段階的に実装を進めていくことをおすすめします。

FAQコンテンツと地域特集ページを充実させる

AIは質問と回答が明確に対応したコンテンツを好む傾向があります。物件や不動産取引に関するよくある質問をFAQ形式で整理し、自社サイトに掲載することがLLMO対策として効果的です。

具体的には「この物件にはエアコンは設置されていますか？」「ペットの飼育は可能ですか？」「最寄りのスーパーまで何分ですか？」といった、入居希望者が実際に気になる質問とその回答を物件ページごとに用意します。また、周辺環境についても「徒歩5分圏内にコンビニ2店舗、スーパー1店舗あり」のように具体的な情報を記載することが重要です。

さらに、「渋谷区でペット可の賃貸物件」「品川区の子育て向けマンション」といった地域と条件を組み合わせた特集ページを作成することで、AIがその地域について回答する際に信頼できる情報源として参照される可能性が高まります。単なる物件リストではなく、地域の特徴や平均家賃、交通アクセスの詳細なども含めた総合的な情報ページとして構成しましょう。

自社の専門性や実績を示すコンテンツを発信する

AIが特定の不動産会社を推薦する際、その会社が「選ばれるべき理由」をWeb上から読み取っています。自社の専門性や実績を具体的に示すコンテンツを継続的に発信することが、LLMO対策の核心となります。

たとえば「自然素材の注文住宅」を強みとする工務店であれば、使用している無垢材や漆喰の特性、産地情報、施工事例、お客様インタビューなどを詳しく解説したコンテンツを作成します。これにより、AIは「自然素材の家を建てたい」という質問に対して、その工務店を推薦する根拠を得ることができます。

コンテンツの形式としては、専門知識を解説するブログ記事、施工事例やお客様の声、スタッフ紹介（保有資格や経歴を含む）、地域の不動産市況レポートなどが効果的です。重要なのは、自社が「何の専門家であるか」を一貫したメッセージとして発信し続けることです。この積み重ねがAIの学習データとなり、関連する質問に対して推薦される確率を高めます。

第三者からの言及や引用を獲得する

AIは情報の客観性を重視するため、自社発信の情報だけでなく、第三者からどのように評価・言及されているかも重要な判断材料となります。他社サイトやメディアからの言及（サイテーション）を獲得することがLLMO対策において欠かせません。

具体的な獲得方法としては、プレスリリースの配信、業界メディアへの寄稿、地域メディアへの取材対応、受賞歴や認定資格の公開などがあります。たとえば「〇〇市で省エネ住宅部門受賞」といった実績がメディアに取り上げられれば、AIはその情報を根拠として「〇〇市で省エネ住宅に強い会社」として推薦しやすくなります。

また、不動産ポータルサイトや口コミサイトでの評価、SNSでの言及も広義のサイテーションに含まれます。自社名が正確な表記で言及されることが重要なので、社名の統一表記を定め、お客様やパートナー企業にも周知しておくと効果的です。

Googleビジネスプロフィールと口コミを強化する

Googleビジネスプロフィール（旧Googleマイビジネス）は、地域密着型の不動産会社にとって特に重要なLLMO対策ツールです。AIは地図検索の情報やユーザーレビューも参照するため、この情報を充実させることでAI検索での言及機会を増やせます。

まず、基本情報（社名、住所、電話番号、営業時間）を正確に登録し、定期的に更新することが前提です。その上で、店舗の外観・内観写真、スタッフ写真、サービス内容の説明を充実させます。投稿機能を活用して新着物件情報やキャンペーン、お役立ち情報を定期的に発信することも効果的です。

口コミについては、成約したお客様に投稿を依頼することで自然に増やしていきます。重要なのは、投稿された口コミに対して必ず返信すること。Googleはレビューへの返信がローカル検索の順位改善に寄与すると公言しており、誠実な対応は顧客との信頼構築にもつながります。ネガティブな口コミに対しても感情的にならず、真摯に対応する姿勢を見せることで、閲覧者への印象も向上します。

下記の記事も合わせてご覧ください。
中小企業のためのMEO対策の方法【Googleマップで上位表示】

不動産業界でのLLMOの始め方と優先順位

LLMO対策を始めるにあたって、まず現状を把握し、優先順位を決めて段階的に進めることが重要です。ここでは、具体的な始め方と成果の測定方法について解説します。

自社がAIにどう評価されているか確認する

LLMO対策の第一歩は、現時点で自社がAIにどのように認識されているかを把握することです。ChatGPTやGemini、Perplexityなどの生成AIに、自社に関連する質問を投げかけてみましょう。

具体的には「〇〇市でおすすめの不動産会社は？」「△△エリアで賃貸物件を探すならどこに相談すればいい？」といった、見込み客が実際に投げかけそうな質問を複数パターン試します。自社が言及されているか、競合他社はどのように紹介されているか、どのような文脈で推薦されているかを確認することで、現状のポジションと改善点が見えてきます。

また、自社名で直接質問した場合に、正確な情報が返ってくるかどうかも重要なチェックポイントです。住所や連絡先、サービス内容に誤りがあれば、公式サイトの情報を整備して正確な情報を発信する必要があります。この「AI診断」を定期的に行うことで、対策の方向性を明確にできます。

最初に取り組むべき施策と中長期の施策

LLMO対策は一度に全てを実行する必要はありません。リソースや効果の出やすさを考慮して、短期・中期・長期の施策に分けて計画的に進めることが重要です。

【短期施策（1〜2ヶ月）】

• Googleビジネスプロフィールの情報充実
• 自社サイトの基本情報（会社概要、サービス内容、連絡先）の明確化
• 主要物件ページへの構造化データ実装

【中期施策（3〜6ヶ月）】

• FAQコンテンツの作成
• 地域特集ページの充実
• 口コミの収集と返信対応

【長期施策（6ヶ月〜1年）】

• 専門性を示すブログやコラムの継続的な発信
• プレスリリースやメディア露出によるサイテーション獲得
• 第三者からの評価・言及の蓄積

短期施策は比較的少ない工数で効果が出やすく、土台となる施策です。中期施策はコンテンツ制作に時間がかかりますが、一度作成すれば継続的に効果を発揮します。長期施策は成果が出るまでに時間を要しますが、競合との差別化において決定的な要素となります。

効果測定の方法と成果が出るまでの期間

LLMO対策の効果測定は、従来のSEOのように順位という単一指標で測るのではなく、複数の観点からモニタリングする必要があります。主な測定方法は以下のとおりです。

• AI検索での自社言及状況の定期チェック
• Google Analytics 4でのAI経由流入数の確認
• 指名検索（社名検索）の増減
• 問い合わせ件数や質の変化

特に重要なのは、定期的にAIに同じ質問を投げかけ、自社がどのように言及されているかを記録することです。「〇〇市 おすすめ 不動産会社」といったキーワードでの言及の有無や、紹介される際の文脈の変化を月次で確認しましょう。GA4では、「chatgpt.com」「perplexity.ai」などからの参照トラフィックを確認することで、AI経由の流入を把握できます。

成果が出るまでの期間については、早い場合で2〜3ヶ月、一般的には6ヶ月〜1年程度の中長期的な取り組みが必要です。AIの学習サイクルやモデルのアップデートによって反映タイミングが左右されるため、短期での成果を期待しすぎず、継続的な改善を心がけることが重要です。

不動産のLLMO対策に関するよくある質問

不動産会社からよく寄せられるLLMO対策に関する疑問について、実践的な観点からお答えします。

対策費用の目安はどのくらいですか？

LLMO対策の費用は、取り組む範囲と方法によって大きく異なります。以下に費用の目安をまとめました。

対応方法	費用目安
自社対応	人件費のみ（追加費用ほぼなし）
コンサルティング	月額10万〜50万円
フルサポート（コンテンツ制作込み）	月額30万〜100万円

Googleビジネスプロフィールの整備やFAQコンテンツの作成など、自社で対応できる施策であれば追加費用はほとんどかかりません。LLMO対策はSEO対策やMEO対策と重複する部分も多いため、既存の施策と組み合わせることでコストを抑えられるケースもあります。まずは無料でできる範囲から始め、効果を見ながら投資を拡大していくアプローチがおすすめです。

自社で対応できますか？外注すべきですか？

基本的な対策は自社でも十分に対応可能です。Googleビジネスプロフィールの充実、口コミへの返信、物件情報の整備、FAQコンテンツの作成などは、専門知識がなくても取り組めます。特に「地域のことは地元の会社が一番詳しい」という強みを活かしたコンテンツ作成は、外部に任せるよりも自社で行う方が質の高いものになります。

一方、構造化データの技術的な実装、大量のコンテンツ制作、戦略的なPR施策などは、専門知識やリソースが必要となるため、外注を検討する価値があります。判断基準としては、自社にWeb担当者がいるか、継続的にコンテンツを作成・更新できる体制があるかがポイントです。リソースが限られる場合は、戦略立案と重要施策のみ外部に依頼し、日常的な運用は自社で行うハイブリッド型が効率的です。

LLMO対策の外注を検討する際は下記の記事をご覧ください。
LLMO対策会社おすすめ14選を比較【2026年最新】選び方や料金相場も解説

賃貸仲介と売買仲介で対策は変わりますか？

基本的な対策方針は共通していますが、ターゲットとなる顧客層や検討期間の違いに応じて、重点を置くポイントが異なります。

項目	賃貸仲介	売買仲介
検討期間	短期（数週間〜1ヶ月）	長期（数ヶ月〜1年）
重点施策	地域×条件のFAQ、特集ページ	専門コンテンツ、資金計画情報
キーワード例	渋谷区 ペット可 賃貸	自然素材 注文住宅 横浜

賃貸仲介では、検討期間が比較的短いため、「地域名×条件」での即時的な露出が重要です。FAQや地域特集ページを充実させ、内見予約や問い合わせの手順を明確にしておくことで、AIの回答から直接アクションにつなげやすくなります。

売買仲介では、検討期間が長く、顧客はより詳細な情報を求める傾向があります。資金計画、住宅ローン、地域の将来性、資産価値といった専門的な情報コンテンツを充実させることが重要です。また、「自然素材の家づくりに特化」「相続不動産の取り扱いに強い」など、専門性を明確に打ち出すことで、AIに「この分野ならこの会社」と認識されやすくなります。

まとめ：不動産業界のLLMO対策でAI時代の集客基盤を築こう

本記事では、不動産業界におけるLLMO対策の基本から具体的な実践方法までを解説しました。LLMOとは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに自社が推薦されるよう最適化する施策であり、消費者の情報収集行動がAIへシフトする中で、今後ますます重要性が高まります。ポータルサイト依存から脱却し、自社独自の集客チャネルを構築できる点も大きなメリットです。具体的な対策としては、物件情報の構造化データ整備、FAQや地域特集ページの充実、専門性を示すコンテンツ発信、第三者からの言及獲得、Googleビジネスプロフィールと口コミの強化が挙げられます。成果が出るまでには6ヶ月〜1年程度の継続的な取り組みが必要ですが、まだ競合が少ない今だからこそ、早期に着手することで先行者利益を得られる可能性があります。まずは自社がAIにどう評価されているかを確認するところから始めてみてください。

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