【不動産業界向け】LLMOとは？AI時代のマーケティングの考え方と3つの対策方法

ChatGPTやGeminiといった生成AIが台頭する中で、消費者の不動産探しの方法が変わり始めています。

AIが要約した答えを参考にし、そのまま情報収集を終えたり、自社のWebサイトに訪れることなく、どこに相談するかを決めてしまったりするような新しい情報収集の行動は、今後ますます当たり前になっていくでしょう。

この変化の波に賢く対応し、むしろチャンスに変えるための新しい考え方が「LLMO（Large Language Model Optimization）」です。

LLMOとは、AIの回答に対して自社の情報がより適切に表示されるよう最適化を図る施策であり、これからのデジタルマーケティングの新しい考え方になります。

本記事では、不動産業界のマーケティング担当者が今知っておくべきLLMOの基本から、今日からでも始められる具体的な対策まで、わかりやすく解説していきます。

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不動産探しにおける消費者の情報収集行動とは

従来、消費者が不動産を探すにあたっては、GoogleやYahoo!で検索するか、近くの店舗に足を運ぶことが主流でした。

まず、賃貸物件を探す場合、消費者の行動は不動産ポータルサイト（SUUMO、HOME’Sなど）やアプリから始まるのが一般的でした。希望のエリア、家賃、間取りといった条件を入力して物件を検索し、表示されたリストの中から気になる物件を複数ピックアップして比較検討します。

次に、候補となる物件を掲載する不動産会社へ問い合わせ、店舗を訪問。そこで担当者からさらなる提案を受け、約束を取り付けて物件の内見を行います。最終的には、内見で得た情報と担当者からの説明を基に、入居の意思決定を下す、というフローが主流でした。

一方、不動産の購入となると、より検討プロセスは長くなり複雑になります。多くの場合、行動の起点は物件探しそのものよりも、自身の年収から借入可能額を算出する資金計画や住宅ローンのシミュレーションから始まることが多いでしょう。

物件の情報収集においても、ポータルサイトに加え、ハウスメーカーの公式サイトなども活用し、価格や間取りだけでなく、資産価値、管理状況、災害情報といったより専門的なデータを収集します。その上で、内見やモデルルーム見学を重ね、慎重に比較検討を行うのが特徴でした。

このように、賃貸・購入のいずれにおいても、従来の不動産探しは、

という4つの要素が中核をなしていました。消費者が自ら情報を検索し、取捨選択することが前提であると言えます。

AIによって情報収集の方法が大きく変化する

一方、AIの普及はそのプロセスを根本から覆す可能性を秘めています。

消費者は自ら探索する機会を減らし、AIをアシスタントとして使うようになるでしょう。

具体的な変化は、主に以下の3つの側面で起こります。

1. 情報収集の「起点」が変わる

従来のキーワード検索から、より人間同士の会話に近い対話・相談形式での情報収集が主流になります。

消費者が検索エンジンに単語を打ち込む代わりに、AIに対して以下のように投げかけるケースを考えてみます。

AIは、この自然な文章で書かれた複雑な要望を理解し、ポータルサイトや口コミサイト、自治体の統計データなど、Web上の膨大な情報源から瞬時に情報を統合・要約します。

そして、単なる物件リストではなく、「A地区は公園が多く子育て世帯に人気ですが、駅からは少し歩きます」「B地区は駅近で便利ですが、比較的賑やかです」といった、背景や文脈を含んだ提案を提示します。

これにより、消費者が複数のサイトを巡回して情報を集める手間は劇的に削減され、情報収集の初期段階がAIによって完結するケースが増えていきます。

2. 比較検討の「質」が変わる

AIは、単に情報を提示するだけでなく、能動的な比較検討のアシスタントとなります。

例えば、消費者はAIに次のような指示を出せるようになります。

これにより、消費者は自身で情報を整理・分析する手間（＝デルフォイ的コスト）を省き、より客観的な視点をもって物件を評価できるようになります。

従来は不動産会社の担当者に求めていたような、物件同士の比較や個別のライフスタイルに合わせたシミュレーションを、AIが一次的に担うようになるのです。

3.不動産会社との「関係性」が変わる

生成AIによって、消費者はより高い解像度で情報を得た状態で、不動産会社と接触するようになります。

従来のように「良い物件ありませんか？」という漠然とした相談ではなく、「A物件の内見をしたいのですが、ハザードマップ上のリスクについて、AIの説明以上に詳しい現地の情報を教えてください」といった、具体的で深い質問からコミュニケーションが始まるのです。

不動産会社の担当者にとっては定型的な物件紹介業務が減る一方で、AIでは提供できない「専門家としての深い洞察」「現地でしか得られない生の情報」「価格交渉のノウハウ」といった、付加価値の高い役割がより一層求められるようになるでしょう。

このような変化が起こることで、AIから紹介されなければ、消費者の検討の初期段階における選択肢にすら入れないという事態が起こり得るのです。

LLMOとは？

AIがユーザーからの質問に回答する際に、自社の情報を正確に参照し、優先的に推薦されるための施策です。従来のSEOが検索エンジンの順位を上げることを目的としていたのに対し、LLMOは「AIに選ばれ、選択肢のひとつとして推奨されること」を目的としています。

今後は、Web上での評価を高めるSEOや、顧客の心の中で想起されることを目指すブランド施策は、AIに評価・推奨される状態を作る「LLMO」へと集約されていくでしょう。

AI検索が拡大していく今、おすすめの不動産会社としてAIに選ばれるブランドになることが重要です。直近で課題に感じていなくとも、先行投資としてLLMOに取り組むことで、今後の不動産業界における優位性を築けます。

LLMOの仕組み

LLMOを考えるにあたっては、生成AIを動かすエンジンであるLLM（大規模言語モデル）の仕組みから理解することが重要です。

LLMが回答を出力するにあたっては、事前学習と事後学習という2つのプロセスが働きます。

事前学習とはLLMにおける記憶のようなもので、データを大量に学習しストックしておくことで、その情報をもとに回答を出力できるようになっています。

例えば、「株式会社Aの設立年月日は？」という過去の出来事や事実は事前学習によってストックされます。

一方で、本日現時点での情報は事前学習できないため、事後学習というプロセスで都度データを収集しなければなりません。

もし事前学習でストックされたデータで回答ができない場合、事後学習によってWeb上のデータを取得し、回答にアレンジを加えます。このプロセスをRAG（検索拡張生成）と呼び、LLMの大きな特徴のひとつとなっています。

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AIに選ばれるためには？

LLMOにおける海外の参考事例として、オフィスチェアのハーマンミラー社を取り上げます。

ユーザーが「姿勢を改善するのに良い椅子は？」とAIに尋ねると、同社の製品が推奨されます。

これは、AIが「姿勢改善」→「人間工学に基づいた設計」→「ハーマンミラー」という連想を行っているためです。

その背景には、「ハーマンミラーは姿勢改善に良い」という情報が、公式発信や第三者のレビュー、記事などでWeb上に豊富に存在していることがあります。

このプロセスを不動産業界に置き換えてみましょう。 

お客さんが「子どものアレルギーが心配なので、健康に配慮した自然素材の家を建てたい。横浜市でおすすめの工務店は？」と質問したとします。この時、AIに自社が選ばれるには、「選ばれるべき理由（RTB：Reason to Believe）」をAIに学習させることが不可欠です。

この場合のRTBは、顧客のKBF（Key Buying Factor：購買決定要因）、例えば「施工品質・技術力」や「信頼性・評判」を裏付ける、以下のような具体的な情報コンテンツです。

このような選ばれるべき理由（RTB）をAIに学習させることで、自社が推奨されるようになります。

質の高いコンテンツやPR・メディア掲載、サイト改善などで情報を整え、戦略的にWeb上に発信することが、AIに選ばれるための基本です。

AIに選ばれるためのLLMO対策3選

AIに選ばれ、消費者に推奨されるようになるための基本的な5つの対策を開設します。

ポジショニングを明確にする

AIは「XXといえば、⚪︎⚪︎である」という連想ゲームのような形で特定のブランドを推奨するため、誰にでもわかりやすい形でポジションを明確にする必要があります。

「都心部の狭小地3階建て住宅ならNo.1」「ペットと快適に暮らす家づくりに特化」など、自社のポジショニングを明確にし、その特定分野に関する情報を集中的に発信します。

もしポジショニングが明確になっていないのであれば、自社や競合の強みや弱みを分析し、「この領域では名実共にNo.1になれる」という分野を特定し、ポジショニングを定めましょう。

自社の専門性や実績を伝えるコンテンツを作成する

ポジショニングを明確にした後は、それを証明する自社の専門性や実績を伝えるコンテンツを作成し、Webサイトに公開しましょう。

作成したコンテンツが他社のサイトに取り上げられることで、AIが学習し、推奨されるための材料となります。

内容にもよりますが、消費者が検索するキーワードも意識して作成することでGoogleやYahoo!の検索結果で上位表示され、集客に繋げるという一石二鳥の施策にもなります。

第三者からの言及（メンション）や引用（サイテーション）を獲得する

AIは客観性を重視するため、自社の情報が第三者からどの程度言及されているのか、引用されているのかも重要になります。

言及をメンション、引用をサイテーションといい、AIから推奨される上で定量・定性の両面で重要になります。

業界内での受賞歴、メディア掲載実績、住宅性能評価書の結果などを、プレスリリース配信や自社サイトの目立つ場所で積極的に公開しましょう。

外部評価が信頼性の証明となり、推薦されることにつながります。

LANYでは不動産業界のためのLLMOコンサルティングサービスを提供しています

「AI時代にどのようなマーケティングをすべきだろうか」という漠然とした不安を、具体的なアクションに変えるためには、自社の現状を客観的に把握することが重要です。LANYは、そのための「LLMOコンサルティングサービス」をご用意しています。

まず、初期調査では専門家が貴社の状況を多角的に分析し、次のポイントを明確にします。

初期調査のみでも下記のようなメリットを期待できます。

もちろん、診断後も施策の実行や継続的なサポートまで、貴社の状況に合わせて柔軟に対応しますので、安心してご相談ください。

LANYのLLMOコンサルティングが選ばれる理由

LLMの技術的理解に基づいた、確かな分析力

私たちはLLMを、単なる流行ではなく、仕組みから深く理解しています。

自然言語処理の専門家を顧問に迎え、進化し続けるAIの評価ロジックを常に研究・分析しています。だからこそ、小手先のテクニックではなく、長期的に資産となる本質的なLLMO戦略のご提案が可能です。

SEOの知見と不動産業界での豊富な実績

これまで、リショップナビ様をはじめとする不動産・住宅関連企業の支援を数多く行ってきました。

業界特有のビジネスモデルや顧客心理、重要な購買要因（KBF）まで熟知しているため、机上の理論ではない、成果につながる施策を実現します。

事業成長まで見据えたマーケティング視点

LANYの強みは、単なる技術支援にとどまりません。

「LLM」「SEO」「ブランディング」の3つを組み合わせ、AIに評価される技術基盤を整えると同時に、顧客に選ばれるブランドづくりまでサポートいたします。

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