理由01
検索結果の上部にAIによる回答が表示される時代
Google検索の結果ページでは、AI Overviews(AIによる概要)が画面の最上部に要約回答を表示するようになりました。クリニック領域は特に表示頻度が増えており、AIの回答に引用されない医院は、検索順位が高くても患者の目に触れる前に意思決定が完結してしまうケースが増えています。重要なのは、『AI回答に推薦されているクリニック』は、自然検索の順位に関わらず患者の選択肢に入るという事実です。
AIに選ばれるクリニックへ
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「近くで信頼できるクリニックは?」
患者がAIに直接、病院選びを相談する時代に。
生成AIが症状の相談から病院選びまでを一気通貫で回答するいま、AIに推薦されないクリニックは患者の選択肢から静かに外れていきます。
一方で、AI検索からの流入は来院意欲の高い顕在層が中心です。今後の集患の主戦場が、AI回答の中に移りはじめています。
試しにChatGPTで、御院の地域+診療科で調べてみてください。出てくるのは、御院ですか?競合ですか?
クリニックが『AIに選ばれる医院』になるための具体的なLLMO対策と、Mayuiの支援内容をご紹介します。
LLMO対策とは
AIO・GEO・AEOとの違い
ChatGPTなどの生成AIや、Googleの「AIによる概要」の回答内に、自社・自院が推薦される状態をつくるための最適化施策です。
従来のSEOがGoogleなどの検索エンジンで上位表示されることを目指してきたのに対して、LLMO対策はAIが生成する回答そのものに『答えの情報源』として組み込まれることを目指します。たとえば患者がAIに『おすすめの内科は?』と聞いたとき、AIは複数の情報源を参照して回答を生成します。このとき自院が『推薦されるクリニック』として認識されているかが、新患獲得の分岐点になります。
なぜ今、クリニックに
LLMO対策が必要なのか
3つの理由
クリニックがいま、SEOだけでなくLLMO対策に取り組むべき理由は、大きく3つあります。
理由|01
Google検索の結果ページでは、AI Overviews(AIによる概要)が画面の最上部に要約回答を表示するようになりました。クリニック領域は特に表示頻度が増えており、AIの回答に引用されない医院は、検索順位が高くても患者の目に触れる前に意思決定が完結してしまうケースが増えています。重要なのは、『AI回答に推薦されているクリニック』は、自然検索の順位に関わらず患者の選択肢に入るという事実です。
理由|02
これまでGoogle検索に投げていた質問を、患者はChatGPTなどの生成AIに直接相談するようになっています。『この症状はどの診療科?』『おすすめの○○科は?』といったプロンプトに対し、AIは複数の情報源を参照して『おすすめのクリニック』を提案します。
AIに推薦される状態をつくれているかどうかが、新患獲得の経路として無視できない比重を持ち始めています。
理由|03
AIに推薦されるための材料(他サイトからの紹介・口コミ・検索評価など)は、時間をかけて少しずつ積み上がっていくものです。 近くの競合クリニックが先に対策を始めると、その分だけAIから推薦されやすい医院になっていきます。後から始めても追いつくことはできますが、追いつくまでに必要な時間とコストはどんどん大きくなります。
つまり「早く始めた医院ほど、同じ投資でより有利な位置を取れる」──これがLLMO対策の特徴です。
MayuiがクリニックLLMO01
Mayuiは、クリニック特化のLLMO対策ナレッジを豊富に蓄積。医療領域で、5,460件のAI回答分析、26,433件AIの検索クエリ分析、26,768件のAIの引用サイト分析を独自に行いました。主要AIプラットフォームの特徴を熟知し、案件に落とし込んだ施策設計が非常に得意です。
Mayui独自の強み
02
集客(LLMO対策/SEO対策)→ サイト誘導 → 予約率改善(CVR改善)→ 実装作業・支援まで一気通貫で対応。クリニックサイト全体改善をまるっとご支援できるのが弊社の強みです。
03
自社開発の独自ツールでAIからの推薦・引用状況を可視化。施策効果をデータで検証し、競合との差を定量的に追跡できます。
自社開発のLLMOモニタリングツール
04
医療YMYL領域の表現リスクを熟知し、ガイドライン違反を避けつつAI推薦獲得を両立。
AI検索で集患を伸ばした男性向けクリニック
「自院の情報はAIに載っているのか」——気にされる先生が増えています。こちらは男性特有のお悩みを扱う自由診療クリニック様の事例。当社はコラム記事を約30本、AI Overviews(AIからの概要)で取り上げられやすい形へ一つずつリライトしました。
その後、Googleのコアアルゴリズムアップデートのタイミングで記事への流入が大きく伸び、AI Overviews上で御院の院名が言及される回数、すなわちメンション数が約5倍に大きく増加。グラフの赤い線が対象のクリニック様で、他院を上回って推移しています。
何が院名の登場しやすさを分けるのか、当社は実データで把握しています。
審美歯科クリニック
当社は約3年半にわたりSEO対策で伴走し、検索集客の土台を築いてきました。
そのうえで2025年夏頃から、AI検索(LLMO)を意識した診療メニューページの改修を継続的に進めています。
一度きりの施策で終わらせず、積み上げたSEO資産の上にAI対策を重ねてきたのが特徴です。
その結果、AI検索での表示回数が約月間1,000回から1.5万回程に継続的に増加、右肩上がりに伸び続けています。長く伴走しながら、検索とAIの両面で成果を積み上げる。当社が得意とする関わり方です。
総合内科・かかりつけ医クリニック
「保険診療のクリニックでもAIに載るのか」——そう気にされる先生に見ていただきたい事例です。
地域の内科・家庭医クリニック様で、注力したい診療ページを、患者さんの知りたいこととAIの重要視する情報の両面から改修しました。
SEO対策とLLMO(AI検索)対策を別々にせず一度の改修で両立させた結果、AI検索での表示回数が約22倍に伸びました。当初、表示回数が200回程度から最大6,000回程度まで増加しました。
検索にもAIにも強いページ設計を、当社は同時に実現します。
Mayui独自の強み
5,460件のAI回答を弊社独自に分析
患者さんがAIに「良いクリニックは?」と尋ねたとき、AIは何を見てどの院を勧めるのか。当社はその回答5,460件を独自に解析し、答えを数字で明らかにしました。
AIが最も重視していたのは「特定の悩みや目的にどれだけ応えられるか」で83.7%。次いで「予約のしやすさ」74.7%、「通いやすい立地」66.0%と続きます。しかも、何が効くかは診療科ごとに違います。 ただ情報を載せるだけでは、AIに“勧める理由”は伝わりません。 当社はこの実測データをもとに、御院にとって本当に効く切り口を見極め、AIに選ばれる対策へ落とし込みます。
19診療科×6都市、AIの5,460回答を実測。
ほとんどの質問で、毎回出てくる医院はいませんでした。
全70ページ。19診療科を個別に分析。
御院の科の2ページだけ読めば十分です。
19診療科目対応、傾向と打ち手網羅
診療科目別-AI可視性
Mayuiでは、クリニックがAI回答にどれだけ引用されているか、競合と比較してどの位置にいるかを継続的にトラッキングできる独自モニタリングツールを自社で開発・運用しています。
LLMO対策の効果検証や、競合動向の継続的な監視に活用することで、データに基づいた意思決定が可能になります。
ChatGPT、Gemini、Perplexity、AI Overviews、AI Modeをモニタリング対象としています。




予約率は
自然検索の 約4倍
※AI検索流入のクリニック予約率
※弊社実データ調べで、予約率は自然検索流入と比較して、1.9倍~最大9.6倍も高い
AI検索からの流入は、現時点では自然検索のごく一部にすぎません。
しかし当社の支援先クリニックの分析では、その予約率は自然検索の約4倍と際立って高い水準でした。 AIに相談して比較・納得したうえで来院されるため、気持ちの固まった患者さんが多いと考えられます。
流入量が少ない今は、競合もまだ本格的に対策できていない段階です。また、生成AIを「検索の代わり」に使う人が急増しています。
日本全国で、生成AIでの検索利用率は37.0%に達し、20代では初めて過半数を突破、今後益々の増加利用が想定されます。
AI検索の
予約率(CVR)は、
自然検索の約4倍程度
だからこそ、予約につながりやすいこの入口を早く押さえておくことに価値があります。
AIの評価に影響するクリニックサイトの
5つの重要ページ
AIはクリニックの信頼性を判断する際、サイト内のすべてのページを均等にチェックしているわけではありません。特に重点的に評価され、AI回答の引用源として参照される傾向があるのが、次の5つのページです。
ブログ記事を量産する前に、まずこの5ページを最優先で最適化することが、LLMO対策において最も投資効率の高い打ち手となります。
AI回答における『誰が言っているか』──この判断材料の中心が院長プロフィールページです。AIに『この医院は、どんな経歴の医師が、どんな専門性で診療しているか』を把握させることが、推薦獲得の起点になります。

AI回答で『費用感』『保険適用の有無』を問われた際の主要な引用源です。曖昧な記述はAIから引用されません。明朗な費用と保険適用条件を提示することで、AIが構造化された情報として認識・推薦できます。

診療内容・治療方針・特徴 を明確に示すページです。
AIが『この医院ならではの強み』を回答に反映するための必須の情報源となります。

定量的な表現ができる症例数・実績数はAI回答で特に引用されやすい要素です。
症例・治療実績ページは、医療広告ガイドラインに準拠した書き方が必須です。

疾患別・治療別Q&Aは、AI回答の最大の引用源です。質問文を患者の口語に寄せることで、AIが類似プロンプトに対する引用源として採用しやすくなります。

クリニックが実施すべき
クリニックLLMO対策を体系化した10の施策をご紹介します。重要ページTOP5の最適化と並行して、外部評価(サイテーション・被リンク)・技術的施策(メタタグ・表示速度)・SNS運用までを網羅し、AIに『信頼できる医院』として認識される体制をつくります。
監修者情報・参考文献を全コンテンツに記載すべてのコンテンツに、監修医師名・所属・経歴を明記し、参考論文・公的データへのリンクを提示します。AIは『誰が書いたか/何を根拠にしているか』を信頼性判断の指標としており、監修者と引用元を明示することで信頼性評価が大幅に向上します。
情報鮮度の維持(更新日明示・古い情報の改訂)全ページに更新日を明示し、古い疾患情報・治療情報・料金情報は定期的に改訂します。AIは情報の鮮度を信頼判断の重要シグナルとして扱うため、更新が止まったページは引用候補から外されやすくなります。
一次情報を活用した医療コンテンツの継続発信院内データ・院長コラム・症例レポート・院内勉強会の知見など、自院しか書けない一次情報を継続的に発信します。AIは『他サイトのコピーや要約』ではなく『その医院・その医師でしか語れない一次情報』を高く評価します。
口コミ獲得とGoogleビジネスプロフィール(GBP)最適化クリニックのLLMO対策において、口コミは最も重要なローカルシグナルです。AIは患者からの実体験レビューを強く参照しており、口コミ数・口コミ内容・返信の質がAI回答での推薦に直結します。
来院後の自然な口コミ依頼フロー(QRコード/メール/LINE連携)を整備し、患者の手間を最小化する依頼テンプレートを設計。依頼タイミング(治療完了後・フォローアップ時など)も最適化することで、口コミ件数を継続的に増やしていきます。
医療広告ガイドライン準拠の返信文テンプレを整備します。誇大表現・断定表現を避けつつ、感謝と専門性が伝わる返信パターンで運用。悪い評価が来た際の運用観点の返信フォーマットも事前に整備しておきます。
llms.txtの設置(クリニック向けサンプル付き)llms.txtは、AIクローラーに対してサイト構造・運営者情報・主要コンテンツの場所を伝える標準ファイルです。AIに正確に情報を読み取らせるための差別化施策として推奨します。
構造化データの実装|AIに読みやすい形に整える構造化データとは、Webサイトの情報(医院の住所・営業時間、医師の経歴、よくある質問など)を、AIや検索エンジンが正確に理解できる形に整理する仕組みです。
Mayuiでは、クリニック向けに「医院情報」「医師情報」「よくある質問」「記事」の4種類のサンプルを用意しており、貴院のサイトに合わせて実装支援いたします。




サイテーション・被リンク獲得|AIが参照するサイトへの掲載とリンク資産の構築AIは学習時に複数の信頼できるソースを参照しており、第三者メディアでの言及(サイテーション)や権威性のあるサイトからの被リンクは強力な信頼シグナルになります。
医療ポータル・地域メディア・専門家ネットワーク・医師会・専門学会といった、AIが学習源として参照するサイトに自院情報の掲載と被リンクを獲得することで、AI回答における推薦率を大きく向上できます。すべて100%ホワイトハットの手法のみで運用します。
タイトル・ディスクリプション等メタタグの最適化メタタグ(タイトル・ディスクリプション・OGP)は、AIや検索エンジンがページ内容を素早く理解するための「要約データ」です。各ページに最適化されたメタタグを設定することで、AI回答内での引用率と検索エンジンでの表示精度が同時に向上します。
ページ表示速度の改善ページの表示速度は、ユーザー体験(離脱率)だけでなく、検索エンジンの評価指標にも直結します。表示が遅いページはAI検索でも評価が下がりやすく、推薦候補から外れる可能性があります。
参考:ページ エクスペリエンスが Google 検索の検索結果に与える影響について|Google Search Central
SNS運用による認知拡大SNS(Instagram・X・YouTube・TikTok等)での継続的な発信は、ブランド認知度の向上と被リンク・サイテーション獲得につながります。SNSはAI学習源として直接参照されることに加え、SNSからWebサイトへの導線・指名検索の増加を通じてLLMO評価を間接的に押し上げます。
MayuiのLLMO無料診断レポートでは、
貴院がAIにどれだけ推薦されているかを5軸スコアで可視化します。
詳しくはこちらの動画をご覧ください【LLMO】無料診断レポートを全公開!分析手法と施策を徹底解説
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やってはいけないクリニックがLLMO対策に取り組むうえで、結果が出にくくなる代表的な6つの失敗パターンをご紹介します。

『絶対』『最高』『100%治る』などの誇大・断定表現は、AI評価以前に行政から修正要請や警告の対象となります。ガイドライン準拠のチェック体制を整えることが第一歩です。

記事を増やしても、院長プロフィール・料金・治療方針が薄い状態ではAIに引用されません。投資順序は『重要ページ → 10施策 → コンテンツ拡充』の順を厳守します。

コンテンツに医師情報や監修者情報がないと、AIにとって『誰が言っているか不明』な情報として評価が下がります。すべてのコンテンツに医師の氏名・経歴・所属を明記します。

AIはクローラーというロボットでサイト内を回遊して情報を参照する仕組みです。これをブロックしてしまうと、AIの学習対象から外れてしまいます。設定を必ず確認しましょう。

構造化データ(医院・医師・FAQ・記事データなどに記述)はAIが理解しやすい記述方法です。AIがページの内容を正しく取り込むことに貢献します。

予約ボタンや電話番号を設置した領域をCTA(Call to Action)といいます。情報が充実していても、予約導線が手薄だとAI流入の顕在層を取り逃してしまいます。各ページの適切な個所に目立つようにCTAを設置しましょう。
Mayuiが提供するMayuiがクリニック向けLLMO対策を支援する流れは、以下の4ステップです。
01

クリニックの現状・課題・目標をお聞きします。診療科目・競合環境・これまでの集患方法などを丁寧にヒアリングし、貴院に合った対策の方向性を一緒に整理します。
02

AIに自院がどう認識されているかを調べます。ChatGPT・Gemini・Perplexityなど主要AIに「この地域のクリニック」と質問したとき、自院が出てくるかどうかを調査。競合医院との比較も含めて現状をレポートします。
03

AIに推薦されやすい医院へ改善します。サイトの情報整備・外部への掲載など、調査結果をもとに優先度の高い施策から順番に実施。医療広告ガイドラインに準拠した形で進めます。
04

定期的に、AIでの推薦状況を計測・報告します。AIに引用される頻度がどう変化したかを毎月確認し、数字をもとに次の施策を判断。継続的に改善を重ねていきます。
料金プラン
Mayuiのクリニック向けLLMO対策コンサルティングは、初期分析と月次運用の組み合わせで提供します。
| 初期分析 | 月次運用 | |
|---|---|---|
| 期間 | 1ヶ月〜 | 3ヶ月〜継続 |
| 価格 | 15万円〜(税別)※サイト規模に応じてお見積りいたします | 15万円〜/月(税別)※サイト規模に応じてお見積りいたします |
| ご提供 内容 |
|
|
| オプ ション |
| |
※最低契約期間: 4ヶ月〜(初期分析1ヶ月+月次運用3ヶ月〜) ※サイト規模・診療科数・対応範囲により費用は変動します。詳細はお問い合わせください。
よくあるご質問
クリニックのLLMO対策に関するよくあるご質問をまとめています。質問をクリックすると回答が表示されます。
LLMO対策とは、ChatGPTなどの生成AIやGoogleの「AIによる概要」の回答内で、自院が推薦される状態をつくる最適化施策です。Google検索の順位向上を狙うSEOに対し、LLMOはAI回答のなかでの推薦獲得を狙います。患者がAIに相談して受診先を決める時代に、AIから「選ばれる」ための対策です。
一般的には3〜6ヶ月程度で効果が見え始めます。AIが情報を学習・反映するサイクルに依存するため、即効性のある施策ではありません。短期的な検索順位の変動を追うのではなく、中長期でAIからの信頼を積み上げていく施策とお考えください。
AIが生成する回答の内容を分析し、御院がどれだけ言及されているか(メンション率)、情報源として引用されているか(引用率)、競合との差はどれくらいか、といった指標で測定します。これらの計測には、Mayuiが独自開発したLLMO対策特化のモニタリングツールを用い、月次レポートで変化を可視化します。感覚ではなく数字で成果を確認できます。
できます。「絶対」「最高」「業界トップ」といった誇大・優良誤認表現を避け、客観的なデータ・症例数・参考文献にもとづいて記述することで、医療広告ガイドライン準拠とAI推薦獲得を両立できます。むしろAIは客観的で出典の明確な情報を好むため、ガイドライン準拠の書き方はLLMOとも相性が良好です。
最低4ヶ月(初期分析1ヶ月+月次運用3ヶ月)からのご契約です。LLMOは中長期で信頼を積み上げる施策のため、短期契約は推奨していません。月次運用は所定の予告期間をもって解約いただけます。契約前に対策範囲と費用を明示し、無理な長期縛りは設けません。
Mayuiの場合、初期分析15万円〜+月次運用15万円〜(税別)です。最低4ヶ月からのご契約で、総額の目安は60万円〜となります。サイト規模・診療科数・対策範囲により変動します。まずは無料のLLMO診断レポートで現状を把握したうえで、必要な範囲をご提案します。
まずはMayuiの無料LLMO診断レポートをご利用ください。自院がAIの回答でどれくらい推薦されているかを5軸スコアで可視化したレポートを、無料でお渡しします(法人限定)。現状を把握したうえで、優先度の高い施策からご提案しますので、いきなり契約という流れにはなりません。
選ばれる理由は、①SEO対策で培った深い知見、②SEO×予約率改善×実装の三位一体支援、③5,460件のAI回答分析・26,433件のfan_outクエリ解析という一次データ(株式会社Mayui・2026年)、④独自のLLMOモニタリングツール、⑤AIが重視するページを改善する独自メソッド、⑥医療広告ガイドライン準拠、の6点です。
SEOは検索エンジンでの上位表示、LLMOはAI回答内での推薦獲得が目的です。ただし両者は無関係ではありません。AIは検索エンジン評価の高いページを情報源にすることが多いため、SEOの土台がLLMOの成果を大きく左右します。SEOとLLMOは対立ではなく、地続きの関係にあります。
LLMO・GEO・AIOはほぼ同義で、いずれも生成AIへの最適化を指します(LLMO=Large Language Model Optimization、GEO=Generative Engine Optimization、AIO=AI Optimization)。当ページではLLMOで統一しています。一方SEOは検索エンジンでの上位表示が目的で、LLMOとは狙う場所が異なります。
クリニックのLLMO対策は、AIが信頼する一次情報を公式サイトに構造化して蓄積することが基本です。具体的には、①医師プロフィールの完全公開、②症例実績の整理、③FAQ整備、④構造化データ実装、⑤llms.txt設置、⑥GBP最適化、が土台となります。Mayuiでは初期分析から月次運用まで一貫して支援します。
AIが信頼性を判断する際に特に重視するのは、①院長プロフィール、②料金・費用、③治療方針、④症例・実績、⑤FAQ、の5ページです。コンテンツ記事を量産する前に、まずこの5ページを最優先で最適化することを推奨します。土台となる重要ページが整っていないと、記事を増やしても効果が伸びにくいためです。
理由は4つです。①AIによる概要が検索結果の最上部に表示される時代になった、②患者がAIで症状や病院を相談する行動が急増した、③AI検索からの流入は通院意欲の高い顕在層が中心である、④先に着手した医院ほどAI回答での引用枠が固定化し、後発が追いつきにくくなる。早期着手ほど有利になる構造があります。
AIに推薦されやすいクリニックには6つの共通点があります。①医師の専門性・経歴が明確、②治療方針・料金が透明、③症例実績が数値で公開されている、④FAQで疾患情報が体系化されている、⑤外部・公的情報との整合性が高い、⑥構造化データが実装されている。いずれも一次情報の充実と透明性が鍵です。
ChatGPTに推薦されるには、公式サイトに一次情報を蓄積し、AIが引用できる状態をつくることが最重要です。具体的には、①公式サイトへの一次情報の蓄積、②医師の専門性・経歴の明示、③構造化データの実装、④外部メディア・公的データとの整合性の確保、⑤Q&Aコンテンツの充実、の5点が基本となります。
医療機関のE-E-A-T(経験・専門性・権威性・信頼性)を強化するには、①医師の経歴・資格・専門医情報の完全掲載、②監修者の明記、③参考文献の明示、④症例・実績の継続更新、⑤外部メディア掲載・受賞歴の掲載、が効果的です。医療はYMYL領域のため、発信者の信頼性の明示がとりわけ重要になります。
llms.txtとは、AIクローラーに対してサイトの重要情報を伝える標準ファイルです。設置は必須ではありませんが、AIに正しく情報を読み取らせるための差別化施策として推奨します。医師情報や診療内容、主要ページの所在をAIに明示することで、誤った情報でAIに紹介されるリスクを下げられます。
クリニックでは、①医院情報、②医師情報、③よくある質問、④記事、の4種類の構造化データ(JSON-LD)を実装します。これによりAIや検索エンジンが情報を正確に理解できるようになります。本ページにクリニック向けのサンプルコードを掲載していますので、実装の参考にしてください。
関係します。AIによる概要のローカルパック表示や、AIが位置情報をふまえて回答する際には、GBPのデータが参照されます。地域名×診療科でAIに紹介されるためにはGBPの整備が欠かせません。MEO(地図最適化)とLLMOは並行して進めることを推奨します。
関係します。Googleビジネスプロフィールの口コミは、AIが地域の受診先を回答する際の判断材料の一つになります。件数・評価・返信の丁寧さが、AIからの信頼にも影響します。ただし口コミの自作自演やガイドライン違反の依頼は逆効果のため、正当な運用で自然に評価を積み上げることが重要です。
サイト内AIチャットボットの導入と、AI検索対策であるLLMOは別物です。チャットボットは来訪者の問い合わせ対応を助けますが、それだけではChatGPTやAIによる概要に推薦されるようにはなりません。LLMOで必要なのは、AIが外部から引用できる一次情報の整備です。両者を混同しないことが大切です。
つながりやすい傾向があります。AI検索を使う患者は、症状や受診先をすでに相談したうえでサイトに到達するため、通院意欲の高い顕在層が中心です。サイト到達時点で意思決定が進んでいることが多く、特に自由診療領域でその傾向が見られます。※弊社支援先データにもとづく傾向であり、成果は状況により異なります。
効果があります。むしろ地域名×診療科のローカル領域はAIの回答で頻繁に参照されるため、個人クリニックこそLLMO対策の費用対効果が高い領域です。大規模チェーンより意思決定が速く、一次情報の整備も進めやすいという利点もあります。Mayuiはローカル領域の対策に強みがあります。
対応可能です。美容医療・歯科・内科・皮膚科・整形外科・婦人科など、全診療科に対応します。特に自由診療領域はAI検索からの流入が予約につながりやすい傾向があり、LLMO対策の効果を実感いただきやすい領域です。診療科ごとの詳しい対策事例は、各診療科ページでご紹介しています。
LLMO対策会社を選ぶ際は、次の5点を必ず確認してください。①医療業界での実績、②SEOの基礎力、③測定可能なKPIを提示できるか、④医療広告ガイドラインへの理解、⑤AIの仕組み(生成AIがどう情報を選ぶか)を実装レベルで理解しているか。とくに医療は専門性が問われるため、業界実績とガイドライン理解は必須です。
一部は自院でも可能です。医師プロフィールや症例、FAQなどの一次情報の整備は院内で進められます。一方、構造化データの実装、AI推薦状況の継続計測、医療広告ガイドラインをふまえた設計は専門知識を要します。一次情報の整備は自院、設計と測定はプロ、という役割分担が最も効率的です。
有効です。症例や治療実績を数値で公開することは、AIが専門性・信頼性を判断するうえで大きな材料になります。ただし医療広告ガイドラインに準拠した書き方が必須で、ビフォーアフターや体験談には厳格なルールがあります。Mayuiではガイドライン準拠の表記テンプレートを提供しています。
代表的な失敗は、医療広告ガイドライン違反表現の使用、重要ページを放置したままのコンテンツ量産、医師情報・監修者の未記載、AIボットのブロック、構造化データ未実装、CTAのない情報サイト化などです。詳しい失敗パターンと回避策は、本ページの「LLMO対策でよくある失敗」で解説しています。
月次運用は所定の予告期間をもって解約いただけます。初期分析費用は業務着手後の返金対象外ですが、月次運用費用は解約後の期間分は発生しません。契約前に対策範囲・費用・期間を書面で明示し、ご納得いただいたうえで開始しますので、想定外の請求が発生することはありません。
MayuiのLLMO無料診断レポートでは、
貴院がAIにどれだけ推薦されているかを5軸スコアで可視化します。
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