「ChatGPT はどうやってレストランを推薦するのか?」が 2026 年には理論から日常へ変わりました。お客様はチャットボットに金曜の夕食先を尋ね、実際のリストを得ます。あなたの店が含まれなければ、知らぬ間に顧客を失っています。
LLM の情報源
2 つのチャネル:訓練時スクレイピング(Common Crawl、公開ブログ)と 実行時 Web 取得(Bing/Google ライブ)。
なぜ schema.org か
schema.org/Restaurant マークアップ付きページは 3-5 倍正確に読み取られます。フィールド:name、address、telephone、servesCuisine、priceRange、openingHoursSpecification、hasMenu、aggregateRating。
実践ステップ
1. <head> に JSON-LD(thMenu が自動生成)。
2. Google ビジネス プロフィールを完全に。
3. メニューは HTML/Markdown、PDF はダメ。
4. aggregateRating でレビューを露出。
よくある誤り
クライアント側のみで描画されるメニューは見えません。SSR 必須。robots.txt で GPTBot、PerplexityBot、ClaudeBot を許可。
新 SEO 時代
Google だけではありません。LLM は旅行/食事クエリの 35%+を担うと予測。月次テスト:ChatGPT に自分の店を尋ねる。
お役に立ちましたか?シェアしてください。
関連記事
静的QRと動的QR:3年間の総保有コスト比較
24卓ビストロの36ヶ月実額:21,000リラの再印刷費vs 11,640リラの動的サブスク。6ヶ月目で損益分岐。…
おもてなしとQR:日本のホスピタリティを損なわない融合
なぜ銀座の数寄屋橋次郎はQRメニューを拒むのか、なぜ中堅居酒屋の68%が2024年に導入したのか。日本のハイブリッドモデルの核心。…
WebXRによる料理AR プレビュー:アプリ不要のブラウザ3D
ロンドンSohoのDishoomがmodel-viewerで客単価22%向上を達成。200KB以下の.glb最適化と月数セントのR2ホスティング。…