飲食・レストラン向け｜AIに選ばれるためのクエリ設計ガイド

飲食・レストラン向け｜AIに選ばれるためのクエリ設計ガイド

食事する場所を探している人はAIに対して、いきなり「〇〇を予約すべき？」と聞くとは限りません。

クエリ設計とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIに対して、自店舗が登場してほしい質問（クエリ）を意図的に洗い出し、監視・改善の対象として登録する作業です。飲食・レストランのGEO対策では、店舗名だけを登録しても不十分です。来店客がAIに相談する「悩み・用途・比較・評判」の文脈ごとにクエリを設計することが、AIに選ばれるための起点になります。

たとえば、「渋谷でおすすめのイタリアンを教えて」「イタリアンとフレンチ、デートにはどちらがいい？」「A店とB店、どちらが雰囲気がいい？」「〇〇の口コミは？」——このように、悩み・用途・比較・評判の文脈で相談します。Genviewでは、こうしたクエリをTOFU・MOFU・BOFUの3段階に分けて設計します。

そもそも飲食・レストランでGEO対策がなぜ必要なのかは、飲食・レストラン向けGEOとはで解説しています。

この記事でわかること

• TOFU・MOFU・BOFUという3段階でのクエリ設計の考え方
• 飲食・レストランで登録すべき5つの文脈
• そのまま使えるクエリ例

この記事は、飲食・レストランのGEO対策で「実際にどんなクエリを登録すればいいか」を具体的に示す実践ガイドです。飲食・レストラン向けGEOとはが「なぜGEO対策が必要か」を解説する概論記事だとすれば、この記事は「では何を監視すればいいか」に直接答えるものです。以下のクエリ例は、自店舗の名前・エリアに置き換えるだけで、Genviewへのクエリ登録にそのまま使えます。

1. TOFU：まだお店を知らない段階

TOFUは、来店客がまだ具体的な店舗名を決めていない段階です。この段階では、食事のシーンや目的に対して、自店舗が候補に入るかを確認します。

たとえば「渋谷でおすすめのイタリアンを教えて」「デートに使えるレストランを教えて」のように、来店客の利用シーンを起点にクエリを作ります。ここでは、まだ店舗間での比較にすら至っていないことがポイントです。

ここで自店舗が出てこない場合、AIから見ると「そのシーンに対する代表的な選択肢」として認識されていない可能性があります。

2. MOFU：比較・検討している段階

MOFUは、来店客が複数の店舗を比較している段階です。カテゴリ内での比較だけでなく、「〇〇と△△ならどちらがいい？」のように具体的な店舗名を挙げた比較も、まだ予約先を決めきっていない以上MOFUに含まれます。

この段階では、競合と比べたときに、自店舗が選ばれる理由をAIが説明できるかを確認します。たとえば「渋谷のイタリアンを比較して」「A店とB店、どちらが雰囲気がいい？」「〇〇と△△ならどちらがおすすめ？」のように、カテゴリ比較・競合比較・店舗名指定の比較を登録します。

MOFUでは、自店舗が比較候補に入っているかだけでなく、雰囲気・予算・個室の有無・予約の取りやすさなど、どの評価軸で語られているかを見ることが重要です。

3. BOFU：予約直前の段階

BOFUは、来店客がすでに1つの店舗に絞った上で、予約直前に最後の不安を確認している段階です。他の候補との比較ではなく、「ここに行っていいか」の最終確認である点がMOFUとの違いです。

この段階では、自店舗について、AIが正確に説明できているかを確認します。たとえば「〇〇の口コミは？」「〇〇はドレスコードがある？」「〇〇の予約は取りやすい？」のようなクエリです。

BOFUでは、口コミ、雰囲気、予算感、予約の取りやすさ、キャンセルポリシーなどについて、AIが誤った情報や古い情報を出していないかを確認します。

4. 飲食・レストランで登録すべきクエリの考え方

飲食・レストランでは、最低限以下の5つの文脈を入れるのがおすすめです。「悩み」「用途」「カテゴリ」はTOFU、「比較」はMOFU、「評判」はBOFUに相当します。

店舗名だけでなく、来店客がAIに実際に相談しそうな言葉に置き換えて登録することが重要です。本記事では「渋谷のイタリアン」を例にしていますが、和食・中華・カフェなど、自店舗のジャンルが異なる場合は、上記の文脈をそのジャンルに読み替えてクエリを設計してください。

また、飲食分野に特有の注意点として、AIプラットフォームは推薦する店舗の評価スコアに一定の閾値があるとされ、口コミ数が多い店舗を優先する傾向があります。クエリ設計と合わせて、口コミの件数と評価スコアを一定水準以上に維持することをおすすめします。

5. そのまま使えるクエリ例

※本記事では「渋谷のイタリアン」を例にクエリを紹介しています。実際に登録する際は、自店舗のジャンル・エリアに置き換えてご利用ください。

TOFU：認知段階のクエリ例

• 渋谷でおすすめのイタリアンを教えて
• デートに使えるレストランを教えて
• 子連れでも入れるレストランを教えて
• 誕生日のお祝いにおすすめのお店を教えて
• 一人でも入りやすいレストランを教えて
• 接待に使えるレストランを教えて
• ランチにおすすめのお店を教えて
• 個室があるレストランを教えて
• ヴィーガン対応のレストランを教えて
• 記念日ディナーにおすすめのお店を教えて

MOFU：比較・検討段階のクエリ例

• 渋谷のイタリアンを比較して
• イタリアンとフレンチ、デートにはどちらがいい？
• A店とB店、どちらが雰囲気がいい？
• 個室ありの店とオープン席の店、接待にはどちらがいい？
• 予算5,000円と10,000円のコース、どちらがいい？
• カジュアルな店と高級店、記念日にはどちらがいい？
• 予約が取りやすい店と取りにくい店を比較して
• ランチ営業とディナー営業、それぞれ評判のいいお店は？
• A店とB店ならどちらを選ぶべき？
• 〇〇と△△ならどちらがおすすめ？

BOFU：予約決定段階のクエリ例

• 〇〇の口コミは？
• 〇〇の評判を教えて
• 〇〇は本当に美味しい？
• 〇〇はドレスコードがある？
• 〇〇はどんなシーンに向いている？
• 〇〇の予約は取りやすい？
• 〇〇に行くメリット・デメリットを教えて
• 〇〇はキャンセルポリシーがある？
• 〇〇の駐車場はある？
• 〇〇の予算感はどれくらい？

まとめ

• 飲食・レストランのGEO対策では、店舗名だけを見るのではなく、来店客がAIに相談する文脈ごとにクエリを設計することが重要
• TOFUでは、まだお店を知らない来店客の利用シーンや目的
• MOFUでは、カテゴリ内での比較や具体的な店舗名を挙げた比較
• BOFUでは、1店舗に絞った上での予約直前の不安や評判確認
• AIは評価スコアの閾値や口コミ数を考慮する傾向があるため、クエリ設計と合わせて口コミの量・質を維持する
• この3段階でクエリを登録することで、AI上で自店舗がどのように認識・推薦・比較されているかを確認できる

よくある質問

Q: 「〇〇の口コミは？」のように自店名を含むクエリだけ登録すれば十分ですか？

A: 自店名を含むクエリ（BOFU）はAIが自店をどう説明しているかの確認に欠かせませんが、それだけでは不十分です。来店客の多くは、まだ店舗名を知らない段階で「渋谷でおすすめのイタリアン」のように利用シーンで相談します。自店名を含まないTOFU・MOFUのクエリも登録することで、新規の来店客との接点でAIに候補として挙げてもらえているかを確認できます。

Q: 複数のジャンル・業態がある場合、クエリはどう登録すればいいですか？

A: ジャンルや利用シーンごとにクエリを分けて登録することをおすすめします。「渋谷でおすすめのイタリアンは？」「渋谷でランチにおすすめのお店は？」のように、シーンを変えた複数のクエリを登録することで、どのシーンで認識されていて、どのシーンで認識されていないかを把握できます。詳しくは飲食・レストラン向けGEOとはで解説しています。

Q: 登録したクエリで成果が出ているか、どう確認できますか？

A: Genviewでは、標準対応のChatGPT・Geminiに加え、Perplexityなどをオプションで追加すれば、登録したクエリごとの出現状況を継続的に計測できます。施策を実行した前後で、AIの説明がどう変わったか・競合店舗との差が縮まったかを、クエリ改善（適合・誤認識・言及なしの分類）とブランド認識改善（認識一致率）という2つの指標で数値として追えます。まずは14日間の無料トライアルで現在のAI認識を確認し、対策の出発点を把握することをおすすめします。

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