不動産業のLLMO対策とは?AIO時代のWEB集客を解説
株式会社帝国データバンクの調査によると、2023年の不動産仲介業の倒産件数が120件に達し、過去最多をマークしたとのことです。その原因としては、入居希望者の減少し、賃貸成約件数が伸び悩んだ点が挙げられています。同社では、在宅勤務の普及、企業の転居を伴う異動制度の見直しが進み、鈍化を招いたと分析しています。
そこで、不動産仲介業者としては、入居希望者を増やすために集客活動に力を入れる必要に迫られています。これまで、WEBマーケティングの要として重要視されてきたSEO対策はもちろんのこと、生成AIユーザーにリーチする施策のLLMO(Large Language Model Optimization / 大規模言語モデル最適化)が注目を集めています。
関連記事:不動産のSEO対策とは
不動産会社とLLMO対策について解説します。WEB集客の強化のために、LLMO対策の導入を検討しているマーケティング担当の方は、本記事を参考にしてください。
不動産関連のクエリで表示されるAI回答の傾向
不動産の関連キーワードでは、業界の専門知識に関わるクエリの検索結果にて、AI Overviews(AIによる概要 / AIO)の露出がみられました。つまり、不動産の事業者としては、自社サイト内にコラムのコーナーを設けて、不動産業界の基礎知識を中心とした記事を配信すると、生成AIに引用される機会創出を期待できるということです。
ただし、検索エンジン上では、物件や不動産の店舗などの地域情報を求める傾向がみられます。そして、実際に地域情報に関連する検索クエリを入力してみると、検索結果には下記のような特徴がみられました。
- 自然検索にて、検索機能付きの不動産情報ポータルサイトが上位表示している
- ローカルパック(マップ情報)が掲載される
前者に関しては、SUUMOをはじめとする不動産情報のポータルサイトは多数の検索ユーザーに高い支持を受けています。ゆえに、検索エンジンからも高い評価を受けていて、検索結果上で強い存在感を示しています。後者においては、そもそも地域情報と地図情報の親和性が高いことから、ローカルパックが優先的に表示される傾向がみられます。その結果、AI Overviewsが表示されるケースが限定的となっています。
不動産の関連キーワード別の検索結果
不動産のトピックでは、建物の種類のほか、不動産仲介の手数料など基礎知識を求める検索クエリの検索結果でAI Overviewsの回答が表示される傾向がみられます。逆に、「不動産仲介」や「マンション 都内」のように、建物や店舗の場所を求めるクエリでは、ローカルパックが優先して表示され、AI Overviewは非表示となっています。
※LLMO対策は、SEO対策を前提とした側面を持ちます。まずは、下記記事をご覧ください
関連記事:不動産のSEO対策とは
不動産サービスを指すキーワード
新たな住まいや事務所に移転することを検討している人は、物件探し時に、不動産屋へ相談することになります。そこで、検索ユーザーは、下記のようなキーワードを入力します。
| 検索クエリ | 検索件数 / 引用件数 / 引用結果 / AI Overviewsの表示有無 |
| 不動産 エージェント | 検索件数:2,400
引用件数:11件 引用結果:解説記事 / 比較・ランキング記事 表 示:あり |
| 不動産 | 検索件数:450,000
表 示:なし |
| 不動産 会社 | 検索件数:60,500
表 示:なし |
事例の検索クエリでは、一部でAI Overviewsの表示がみられました。まず、一般的に不動産業者を指す「不動産会社」や「不動産」のクエリの検索結果には、ローカルパックが表示されていて、AI Overviewsは非表示となっています。この結果からは、下記の検索意図が含まれていることが推測されます。
- 不動産会社を探したい(物件の相談をしたい)
一方、「不動産 エージェント」の結果では、AI Overviewsが表示されています。そして、回答テキストの内容をみてみると、業務内容、不動産仲介との違い、仕事に向いている人など、職業に関する情報が掲載されています。こうしたことから、このクエリは、次のような検索意図があるとわかります。
- 不動産エージェントを探したい(物件の相談をしたい)
- 不動産エージェントの仕事について知りたい
そして、AIの回答テキストに引用されているページをみてみると、検索意図に則した解説記事や比較記事が採用されています。記事の配信元としては、不動産会社、不動産業者向けのメディアやサービス会社が目立っています。このうち、不動産会社としては、FINSTAR AGENT、らくだ不動産、RE/MAX Liveらが姿をみせています。つまり、不動産業者としては、業界のコラム記事を配信すると、自社サイトのコンテンツが生成AIに引用されやすくなるということです。
H3:物件を示すキーワード
不動産業者は、土地や物件の売買を手掛けています。そして、一般の生活者は、物件や土地を探す際に不動産を利用します。そこで、検索ユーザーは、物件や物件探しを示すキーワードを入力することがあります。
| 検索クエリ | 検索件数 / AI Overviewsの表示有無 |
| 賃貸 | 検索件数:246,000
表 示:なし |
| 住宅 | 検索件数:49,500
表 示:なし |
| 賃貸物件 | 検索件数:27,100
表 示:なし |
| 物件 | 検索件数:22,200
表 示:なし |
| 土地 | 検索件数:22,200
表 示:なし |
| 物件探し | 検索件数:33,100
表 示:なし |
| 家探し | 検索件数:14,800
表 示:なし |
いずれの検索クエリにおいても、AI Overviewsの表示がみられませんでした。一方、AIモードで同様のキーワードを入力してみると、「物件の探し方」をテーマとして、不動産情報のポータルサイトの使い方を説明する回答テキストが表示されています。また、オーガニック検索をチェックすると、ホームズやSUUMOといった大手の不動産情報のポータルサイトが並んでいます。このことから、事例の検索クエリを入力する人は、次のような検索意図があると読み取れます。
- 不動産情報のポータルサイトを利用したい
- 物件の探し方を知りたい
このうち、前者の場合は、AI Overviewsの回答テキストのみでは検索ニーズを満たせません。そのため、通常のオーガニック検索が目立って表示されていると推測されます。そして、後者の情報を求める場合、検索ユーザーは、下記のような質問文を入力します。
| プロンプト | 引用件数 / 引用結果 / AI Overviewsの表示有無 |
| 物件探しのやり方を教えて | 引用件数:6件
引用結果:解説記事 表 示:あり |
AIの回答テキストには、物件探しのフローを伝える解説文が掲載されています。そして、引用されているページは、すべて解説記事となっています。配信元は、情報メディアが過半数を占めています。そんななか、エイブルや近鉄不動産のオウンドメディアのLibookの露出がみられました。
建物の種類
物件を探す目的はそれぞれです。そして、その目的に応じて、目当てとなる建物が異なります。たとえば、住まいを求める生活者は居住向けのマンションやアパートなどが検索クエリとして用いられます。
| 検索クエリ | 検索件数 / 引用件数 / 引用結果 / AI Overviewsの表示有無 |
| マンション | 検索件数:246,000
引用件数:10件 引用結果:不動産会社の案内ページ / 解説記事 / まとめページ 表 示:あり |
| アパート | 検索件数:201,000
引用件数:10件 引用結果:解説記事 / 物件の案内ページ 表 示:あり |
| 事務所 | 検索件数:27,100
引用件数:10件 引用結果:不動産会社の案内ページ / 解説記事 / まとめページ 表 示:あり |
| 2ldk | 検索件数:27,100
引用件数:9件 引用結果:解説記事 / まとめページ 表 示:あり |
| 戸建て | 検索件数:18,100
引用件数:10件 引用結果:解説記事 / まとめページ 表 示:あり |
建物の種類を示すキーワードの結果では、AI Overviewsが表示されています。そして、回答テキストには、建物や間取りの概要のほか、選び方のポイントが記されています。さらに、回答テキストの引用ページをみてみると、解説記事がもっとも目立っていて、不動産会社の案内ページ、ポータルサイトのまとめページも散見されました。これらの結果から、事例の検索クエリには、次のような検索意図があることが読み取れます。
- マンションの定義を知りたい
- マンションを選ぶ際のポイントを知りたい
- マンションの物件情報を閲覧したい
つまり、不動産会社のサイトとしては、次のようなテーマのコンテンツを用意すると、生成AIに引用される機会が増えるということです。
- 「マンションとは」の解説記事
- 「マンションを選ぶ際のチェックポイント」の解説記事
- 自社が扱う物件の案内ページ
また、不動産物件は高額商品であることから、安価に購入できる中古物件に対する検索ニーズも高めとなっています。
| 検索クエリ | 検索件数 / AI Overviewsの表示有無 |
| 中古 マンション | 検索件数:60,500
表 示:なし |
| 中古 住宅 | 検索件数:60,500
表 示:なし |
| 中古 物件 | 検索件数:22,200
表 示:なし |
| 中古 戸建て | 検索件数:22,200
表 示:なし |
ただし、中古の物件を示すキーワードの場合、AI Overviewsの表示はみられませんでした。そして、事例のクエリをAIモードに入力してみると、物件の探し方などの情報の回答テキストが表示されています。この結果は、物件を示すキーワードと同様のものとなっています。ゆえに、「不動産情報のポータルサイトを利用したい」という検索意図が強めであることが推測されます。
不動産業界の基礎知識に関するキーワード
不動産を扱ううえでは、専門知識が求められます。そこで、検索ユーザーは、不動産の知識をえようとして、下記のようなキーワードを入力します。
| 検索クエリ | 検索件数 / 引用件数 / 引用結果 / AI Overviewsの表示有無 |
| 不動産 仲介 手数料 | 検索件数:14,800
引用件数:15件 引用結果:解説記事 / 手数料のシミュレーションページ / ニュース記事 表 示:あり |
| リース バック | 検索件数:12,100
引用件数:11件 引用結果:解説記事 表 示:あり |
| 仲介 手数料 相場 | 検索件数:6,600
引用件数:10件 引用結果:解説記事 / 動画ページ 表 示:あり |
| オーナーチェンジ 物件 | 検索件数:3,600
引用件数:11件 引用結果:解説記事 / 動画ページ 表 示:あり |
| マンション 相場 | 検索件数:1,000
引用件数:5件 引用結果:解説記事 / 動画ページ 表 示:あり |
事例の検索クエリの場合、ユーザーが情報を求めていることが明確となっています。それゆえに、AI Overviewsの解説文と相性がよく、すべてのクエリで回答テキストが表示されています。
回答テキストの内容は、主に「○○とは?」をテーマとしたものを中心に、サービスの仕組みや利点、手数料の計算方法などの情報が掲載されています。そして、引用されているサイトをみてみると、不動産業界の事業者サイトのほか、金融機関や官公庁のサイトの露出割合が高くなっています。この理由としては、不動産関連のキーワードがYMYL(Your Money or Your Life)に当てはまることから、E-E-A-T(Experience、Expertise、Authoritativeness、Trustworthiness)の評価が高いサイトが優先して引用されるためです。
そこで、不動産会社のサイトとしては、E-E-A-T評価を高める施策を導入すると、自社サイトのコンテンツが生成AIに引用される可能性が高まります。具体的な方法としては、記事の監修者や執筆者として、宅地建物取引士の資格保有者の情報を掲載するなどのテクニックが挙げられます。
物件の地域キーワード
物件を探す際に重要となる判断材料の1つとして、立地条件が挙げられます。検索ユーザーは、自身が求める立地条件を満たす物件を探すために、下記のように地域キーワードを交えて検索します。
| 検索クエリ | 検索件数 / AI Overviewsの表示有無 |
| 東京 賃貸 | 検索件数:60,500
表 示:なし |
| 大阪 賃貸 | 検索件数:22,200
表 示:なし |
| 三軒茶屋 賃貸 | 検索件数:8,100
表 示:なし |
| 千葉 マンション | 検索件数:1,900
表 示:なし |
| 松戸 マンション | 検索件数:1,900
表 示:なし |
検索結果には、AI Overviewsは表示されていません。この理由は、物件を示すキーワードなどのように、「物件の情報を閲覧したい」というニーズをAI Overviewsの情報だけでは解決できないためと推測されます。そこで、検索ユーザーは、次のように物件の具体的な情報とセットでAIに質問することがあります。
| プロンプト | 引用件数 / 引用結果 / AI Overviewsの表示有無 |
| 松戸市内で家賃が安く、駅から近い賃貸マンションを教えて | 引用件数:5件
引用結果:まとめページ / 解説記事 表 示:あり |
検索結果には、AI Overveiwsの回答テキストが表示されています。そこには、千葉県松戸市内で物件の探す方法、具体的なおすすめ物件、物件選び時の注意事項の情報が記されています。そして、事例のプロンプトは、次のようなサブクエリと検索意図に分解されていると推察されます。
- 「賃貸 マンション 松戸」:松戸市内の賃貸マンションを探したい
- 「賃貸 マンション 駅」:駅から近い賃貸マンションを探したい
- 「賃貸 マンション 安い」:安い賃貸マンションを探したい
- 「賃貸 マンション 探し方」:賃貸マンションの探し方を知りたい
- 「賃貸 マンション 選び方」:賃貸マンションの選び方を知りたい
そして、回答テキストに引用されるページをみると、大半がポータルサイトのまとめページとなっています。そもそも、事例のクエリを入力する人は、具体的な物件の情報を求めています。そのため、多数の物件情報を扱うポータルサイトが情報源として適しています。
そんななか、山口市に根付いて活動する東洋住販のコラム記事がみられました。記事の内容は、賃貸物件で家賃が安くなる要因を説明しています。そして、AIの回答の物件選びの注意事項の欄の引用元として紹介されています。このように、「松戸 マンション」という質問のテーマと直接関係を持たないものの、自社コンテンツが部分的に採用されるケースが多々あります。つまり、不動産会社としては、サイト内にユーザーにとって役立つ情報を揃えていくことがLLMO対策として大切だということです。
不動産会社がLLMO対策で取り組むべきこと
不動産会社がLLMO対策で取り組むべき施策としては、下記のようなものが挙げられます。
- 不動産に関する情報をコラム記事で網羅する
- 生成AIに自社やスタッフの情報を認知させる
- E-E-A-Tの評価を高める
- 不動産情報のポータルサイトを活用する
なお、基礎的なLLMO対策の手法に関しては、下記リンク先の記事を参考にしてください。
関連記事:LLMO対策とは
不動産に関する情報をコラム記事で網羅する
業界に関する解説記事を配信すると、生成AIの回答テキストに引用される可能性が高まります。不動産関連のクエリで表示されるAI Overviewsの回答テキストには、多数のWEBページが引用されています。なかでも、不動産に関する用語を解説する「○○とは?」などをテーマとするコラム記事の引用割合が高めです。
そこで、不動産会社のサイトとしては、業界の専門知識を伝えるコラム記事を配信すると、自社コンテンツが生成AIに引用される機会が生まれます。そして、WEBサイトには、1つのテーマに対して、さまざまな視点で深掘りした記事を用意すると、検索エンジンやLLM(大規模言語モデル)の評価が高まるという特性を持ちます。このように、WEBサイト内のコンテンツを揃えてSEO評価を改善するテクニックのことをトピッククラスターといいます。
なお、東京SEOメーカーでは、クエリファンアウト型トピッククラスターという、LLMO対策に特化した施策を提案しています。
生成AIに自社やスタッフの情報を認知させる
生成AIに自社や商品、スタッフなどを認知させることで、生成AIの回答テキストに引用される機会が増えます。
そもそも、LLM(大規模言語モデル)は、組織や人、モノなどの固有名詞に関する情報を受け取って、はじめてその存在を認知します。そして、このような概念のことをエンティティと呼びます。LLMが自社に関するエンティティを認知していないと、自社サイトを評価するうえでの基準があいまいとなります。エンティティを高める手段としては、次のようなものが挙げられます。
- 自社サイト内に会社概要のページを設置する
- 自社サイト内で社内スタッフのプロフィールを掲載する
- 外部メディアに自社の情報を取り上げてもらう
E-E-A-Tの評価を高める
自社サイトのE-E-A-Tを高めると、生成AIの回答テキストに引用されやすくなります。E-E-A-Tとは、WEBサイトの品質を評価する基準のことです。Experience(経験)、Expertise(専門性)、Authoritativeness(権威性)、 Trustworthiness(信頼性)の4つの頭文字から構成される造語で、Google検索エンジンの順位を決める要素となっています。
一方、不動産業界の情報は、YMYLとしてWEB上で扱われています。YMYLとは、検索ユーザーの人生に大きな影響を与える可能性があるジャンルを指し、Googleが提唱している概念です。そして、YMYLに指定されているジャンルは、E-E-A-Tの評価が厳しく問われます。検索エンジンだけでなく、LLMにおいても同様です。つまり、不動産をテーマとするコンテンツが生成AIの回答に引用されるためには、自社サイトのE-E-A-Tを高める施策が不可欠ということです。そのための具体的な手法としては、下記のようなものがあります。
- 良質な被リンクやサイテーションを集める
- サイト管理者や団体の情報を明らかにする
不動産情報のポータルサイトを活用する
不動産に関するクエリで表示されるAIの回答テキストには、検索機能を備えた不動産情報のポータルサイトが引用されています。具体的には、物件の案内ページやリストページが挙げられます。つまり、自社が扱う物件をポータルサイトに掲載できると、AIの回答で露出する機会創出につながるということです。代表的なポータルサイトとしては、下記のようなものがあります。
不動産のLLMO対策のよくある質問
不動産でLLMO対策に取り組む際に寄せられる、よくある質問をまとめています。
Q:不動産のLLMO対策で優先すべき施策とは?
Answer)トピッククラスターの施策を導入することで、自社サイトのコンテンツが引用される機会が増加します。
そもそも、不動産業界の場合、建物の種類や地域キーワードはもちろんのこと、物件の探し方、価格相場、その他業界の専門知識など、さまざまな情報が検索されます。そして、検索ユーザーは、こうした情報をまとめたAIの回答を期待しています。そのため、不動産の事業者としては、業界の知識を活かして、ユーザーに役立つコンテンツを揃えていくことが大切です。
また、不動産に関する情報は、YMYL領域に該当するケースが多々あります。そのため、E-E-A-T対策で、サイト評価を改善する施策の優先度も高く設定してください。
Q:不動産店舗の集客には、LLMO対策とSEO対策のどちらが重要ですか?
Answer)SEO対策を優先してください。
そもそも、LLMO対策は、SEO対策を土台にした施策となっています。たとえば、不動産のジャンルで重要となる、トピッククラスターやE-E-A-Tといった施策は、もともとSEO対策として用いられていた施策です。ただし、LLMO対策としても効果を期待できます。まずは、SEO対策を済ませて、そのうえでLLMO対策を導入してください。
Q:自社店舗サイトが生成AIに引用されない場合は?
Answer)WEBマーケティングの専門会社に相談してください。
東京SEOメーカーは、これまでに2,000社を超える企業に対して、SEO対策を中心としたWEB集客の支援サービスを提供してきました。2020年ごろからは、生成AIやLLMの研究を独自で進めていて、LLMO対策の支援サービスをスタートしました。詳しくは、下記リンク先のページをご覧ください。
まとめ
近年では、在宅ワークの普及、企業による転居をともなう異動制度を見直しなどによって、入居希望者が伸び悩んでいます。こうしたことから、苦戦している不動産仲介業者が散見されています。そこで、こうした企業としては、広告宣伝の集客活動を強化することが大切となってきます。とくに、2020年ごろから注目を集めている生成AIのユーザーにリーチできるLLMO対策が注目されています。これから、本格的にLLMO対策の導入を検討している方は、WEBマーケティングの専門会社に相談してみてください。


