業種別に見るLLMOの質問例と優先ページ

LLMOで業種ごとに違うのは、顧客がAIに聞く質問と、その答えを置くページです。EC・BtoB・店舗・士業・製造・採用の質問例と、先に直すページの選び方を表で整理します。
LLMOとは、ChatGPTやGoogleのAI機能などの回答で、自社を見つけてもらうための取り組みです。業種によって変わるのは、主に二つ。顧客がAIに聞く質問と、その答えを置くページです。
たとえば、法人研修を売る会社の担当者が「LLMOを始めて」と言われたとします。事例を探すと、飲食店や通販の話ばかり。自社はどこから直せばいいのか分かりません。
この記事は、そんなときに使う業種別の対応表と、最初の1ページを選ぶ基準をまとめたものです。以下の質問例や研修会社の例は、説明用に当社が作ったものです。調査結果や、特定の会社の実績ではありません。
業種別のLLMOで違うのは「顧客の質問」と「答えるページ」
作業の基本は、業種を問わず同じです。違うのは、どんな質問が来て、どのページで答えるかです。
Googleは、AIによる概要やAIモードに表示されるために、追加の技術的な条件や特別な最適化は必要ないと説明しています [1]。通常の検索と同じく、ページが検索に登録され、説明文を表示できる状態であることが前提です [1]。
そのため、進め方は共通です。
- 顧客が聞きそうな質問を選ぶ。
- AIの回答に自社が出るかを記録する。
- 答えが足りないページを直す。
- 同じ条件で、もう一度確認する。
一方、質問の中身は業種で大きく変わります。通販なら「送料込みでいくら?」、税理士なら「創業したばかりでも頼める?」。聞かれる内容が違えば、答えを置くページも変わります。
なお、Googleは条件を満たしても表示は保証されないとも書いています [1]。この記事の表は、表示を約束するものではなく、直す場所を決めるための道具です。
業種ごとの質問例と、答えを置くページの対応表
質問を三つの型に分け、それぞれに答えるページを決めます。
- 自社名なし:「○○におすすめの会社は?」のように、候補に入るかを見る質問。
- 比較:「AとBの違いは?」のように、選ぶ理由を探す質問。
- 指名:「(自社名)の料金は?」のように、自社の説明が正しいかを見る質問。
| 業種 | 自社名なし | 比較 | 指名 | 答えるページ |
|---|---|---|---|---|
| EC(雑貨) | 送料無料で買える木製の食器は? | 木製と樹脂製の食器はどちらが手入れが楽? | (店名)は返品できる? | 商品ページ、送料・返品の案内 |
| BtoB SaaS | 30人の会社で使える経費精算ツールは? | AとBの経費精算はどちらが安い? | (製品名)の料金は? | 料金ページ、機能ページ |
| 店舗(飲食) | 駅近で個室がある和食の店は? | コースと単品、予約するならどちら? | (店名)は何時まで? | 店舗情報、予約案内 |
| 士業(税理士) | 創業期の相談に乗る税理士は? | 税理士に頼むのと自分で申告するのはどう違う? | (事務所名)の料金と対応地域は? | サービス案内、料金ページ |
| 製造(部品加工) | 小ロットで試作を頼める会社は? | 切削と板金、試作ならどちらが向く? | (社名)の対応素材と納期は? | 加工仕様、対応素材の一覧 |
| 採用 | 未経験から始められる営業職の会社は? | (社名)と(他社名)の働き方の違いは? | (社名)の研修制度は? | 採用ページ、職種紹介 |
この表は編集上の例です。自社の問い合わせ記録や営業メモにある言葉に置き換えてください。顧客が実際に書いた言い回しの方が、確認する価値のある質問になります。
EC:商品ページと送料・返品条件
ECでは、商品ページに用途・仕様・価格・在庫・返品条件が書かれているかを最初に見ます。
「送料込みでいくら?」「返品できる?」と聞かれても、ページに書いていなければ、AIはそれを答えの根拠にできません。
構造化データ(商品名や価格を、検索サービス向けの決まった形式でページに添えるもの)を使っている場合は、画面の表示と一致しているかも確かめます。Googleは、利用者に見えない情報を構造化データに書かないよう求めています [2]。AI機能向けの案内でも、構造化データを画面の文章と合わせることが挙げられています [1]。
Merchant Centerに商品を登録している店は、その情報が最新かも確認します [1]。
BtoB・士業:料金ページと対応範囲の説明
形のないサービスは、総額の計算条件、対応範囲、対応しない条件を、料金ページやサービス案内に書くことを優先します。
「月額○円から」だけでは、「30人ならいくら?」という質問に答えられません。人数別の計算例、初期費用、追加費用の条件があると、読者もAIも判断に使える材料を見つけられます。
士業なら、扱う分野、対応地域、相談から契約までの流れを、事務所案内の本文に書きます。料金ページで答えたい疑問は、料金ページで答えたい5つの疑問で詳しく説明しています。
店舗・製造:所在地・対応条件と仕様の公開
地域や仕様で選ばれる業種は、選ぶための条件が、本文の文字として公開されているかを先に確かめます。
Googleは、重要な内容を文字で用意することを基本の一つに挙げています [1]。対応素材や最小ロットが、画像のカタログやPDFの中にしかない場合は、ページの本文にも書き出す候補になります。
店舗なら、営業地域、営業時間、予約方法をページに書き、Googleビジネスプロフィールの情報も最新にしておきます [1]。
優先ページを決める3つの基準
候補が複数あるときは、次の3つを順に当てはめて、最初の1ページを選びます。
- 申し込むかどうかの判断を左右するか。
- 今のページでは、その質問に答えられていないか。
- 確認済みの社内資料で、答えを補えるか。
3つ目を満たせないページは、先に社内で事実を確かめます。担当者の推測で料金や対応範囲を書くと、読みやすい誤情報になってしまいます。
説明用の架空の例で見てみます。法人研修を提供する会社で、候補が3つ見つかったとします。
| 候補ページ | 質問 | ①判断を左右する | ②今は答えていない | ③資料がある | 判断 |
|---|---|---|---|---|---|
| 料金ページ | 30人の新人研修はいくら? | はい | はい(「1名○円から」のみ) | はい(承認済みの料金表) | 最初に直す |
| 講師紹介 | 講師はどんな経験がある? | 一部 | はい | いいえ(掲載の許可が未確認) | 許可を得てから |
| 研修の流れ | オンラインでも受けられる? | はい | いいえ(既に記載あり) | はい | リンクの見直しだけ |
この例では、料金ページから始めます。全部を一度に直さず、1ページずつ変更日を残すと、後で比べやすくなります。
直した後に業種共通で見る記録
業種が違っても、AIの回答への掲載、AI経由の訪問、検索でのAI表示は、分けて記録します。
1つ目は、AIの回答です。同じ質問、同じAI、同じ回数で確認し、自社名とリンクが出たかを残します。記録シートの例は、LLMO・GEO・AEO・AIOの違いの記事に載せています。
2つ目は、Search Consoleの生成AIパフォーマンスレポートのうち、検索向けのレポートです。AIによる概要やAIモードで自社のURLが表示された回数を、ページ・国・デバイス・日付ごとに見られます [3][4]。2026年8月31日に、全世界のサイトへ展開されたと発表されています [3]。表示回数が少ないサイトでは、レポートが見えないこともあります [4]。Discover向けには別のレポートがあります [3]。
3つ目は、Bing Webmaster ToolsのCitation Shareです。特定の質問で表示された引用のうち、自社サイトが占める割合を示します。プレビューとして提供されている機能です [5]。Microsoftは、順位や流入の割合を示すものではない、観測用の指標だと説明しています [5]。同じ質問を何回試して自社が何回出たかを数える1つ目の記録とは、分母が違う数字です。
業種ごとに、どのAIがどんなページを多く引用するかを比べた一次調査は、今回確認できませんでした。他社の傾向を当てはめるより、自社の記録を直す前と後で比べてください。
まずは自社の業種の行から質問を3つ選び、答えるページを1つ決めます。その前後の記録が、次に直す場所を決める材料になります。
よくある質問
- Q. 自社の業種が表にない場合はどうしますか?
- 顧客が申し込む前に迷う点を3つ書き出し、それぞれ自社名なし・比較・指名の質問に直します。次に、その答えを置くページを一つずつ決めれば、表と同じ形で使えます。
- Q. 業種によってAIが引用しやすいページは違いますか?
- 業種ごとの引用傾向を比べた一次調査は、今回確認できませんでした。他社の傾向を当てはめず、自社の質問で回答と引用元を記録し、直す前後で比べてください。
- Q. AI向けの特別なファイルや設定は必要ですか?
- Googleは、AIによる概要やAIモードのために新しいファイルや特別な構造化データは不要と説明しています。まずは質問への答えがページの本文にあるかを確認します。
出典・参考データ
- [1] AI features and your website (Google Search Central) — 取得 2026-09-23
- [2] Introduction to structured data markup in Google Search (Google Search Central) — 取得 2026-09-23
- [3] Introducing Search Generative AI performance reports in Search Console (Google Search Central Blog) — 取得 2026-09-23
- [4] Generative AI performance report (Search) (Google Search Console Help) — 取得 2026-09-23
- [5] New AI Visibility Insights in Bing Webmaster Tools: Intents, Topics, Citation Share, Compare (Microsoft Bing Blogs) — 取得 2026-09-23
この記事を書いた人
水島 翔吾株式会社kairos 代表取締役 / AgentSignal 開発者
AI クローラー・AI 流入計測と AIO 診断ツール AgentSignal を開発。実測データを元に AI 検索時代の計測と対策を書いています。
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