クリニックのAIO・LLMO対策ガイド

患者がChatGPTやGemini、GoogleのAI Overviewsに医療機関を相談する場面が増えています。そのとき自院が候補に挙がるかどうかは、「どんな患者が、どんなきっかけで受診先を探し始めるのか」を起点に設計できます。

本資料では、架空のクリニック1院が7ステップを進める流れを図解で追いながら、推薦を狙う質問の設計から、推薦状況の計測、原因の切り分け、情報の改善、KPIの置き方までを解説します。院内で使えるワークシート4枚と、診療科別のCEP例も収録しています。

この資料で分かること

• AIに「引用される」ことと「推薦される」ことの違い
• 患者が受診先を探し始めるきっかけ（CEP）の洗い出し方
• CEPからブランド推薦プロンプトを組み立てる方法
• 推薦状況を計測し、「推薦」と「言及」を分けて記録する方法
• 推薦されない原因を7つの問いで切り分ける方法
• 自院サイトと外部情報で整えるべき情報
• ブランド推薦率を中心にしたKPIの置き方
• 医療広告ガイドラインなど、医療領域で守るべきこと

このような方におすすめです

• クリニックの院長・事務長・Web担当者の方
• AIで自院がどう紹介されているか気になっている方
• AIO・LLMO対策を何から始めればよいか分からない方
• 医療広告ガイドラインに沿って情報発信を整えたい方