クリニック・医療機関のAIO・LLMO対策について話せます
■背景
Optimization）やLLMO（Large Language Model Optimization）といった新たな潮流への対応が不可欠になりつつあります。
特にChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIの普及により、ユーザーは「病院を探す」「症状を調べる」「治療法を比較する」といった医療に関する情報も、検索エンジンではなくAIに尋ねるケースが増加傾向にあります。これに伴い、AIにどのように情報が認識・推薦されるかが、新しい集患競争のカギとなっています。
私は医療機関向けのSEO・MEO支援を行う中で、Googleのアルゴリズムだけでなく、生成AIに対する情報発信・コンテンツ設計にも早期から取り組んできました。具体的には、以下のような領域に対応しています：
AIチャットでの露出を高めるためのサイト構造・表現の最適化
LLMに認識されやすいWebサイトの整備
schema.orgを活用した構造化データとE-E-A-T強化
AIO・LLMO対策は、まだ「一部の先進的な医療機関しか手をつけていない」ブルーオーシャン領域です。今後、AIが新たな医療リサーチの入り口になる中で、先手を打ったクリニックが大きな集患メリットを享受することになります。
■話せること
本テーマでは、近年注目されているAIO（AI Optimization）やLLMO（Large Language Model Optimization）について、医療機関に特化した観点からお話しできます。
ChatGPTやPerplexityなどの生成AIが「◯◯市 内科 おすすめ」「皮膚科 土曜診療」といった問いにどう答えるか。その背後にはどのような情報の仕組みや選定基準があり、どうすれば自院の露出を高められるのか――。そうした生成AI時代の“見つけられ方”について、SEOやMEOの知見を踏まえながら、実務に活かせる形でお伝えできます。
また、構造化データ（schema.org）や、E-E-A-T（専門性・経験・権威性・信頼性）を意識したコンテンツ設計、さらにはGoogleのHelpful Content Systemと生成AIの推薦ロジックの違いなど、医療機関が知っておくべき基礎知識から、戦略的に取り組むための考え方まで幅広くカバー可能です。
まだ業界全体としては手探りの領域であり、「何から手をつければいいのか分からない」と感じている方も多いと思います。そうした疑問に対し、実践に向けた道筋を一緒に整理できればと思っています。