複数の店舗を持つ企業では、各店舗の情報を一括で管理する必要があります。スマートフォン対応のMEOツールを使えば、店舗責任者が現場にいながら自店舗の情報を更新できます。たとえば飲食店チェーンの場合、各店長が営業時間の変更やメニュー写真の追加を現場から直接行えるため、本部への連絡や承認待ちの時間を削減できます。移動中の電車内でも複数店舗の状況確認ができるため、効率的な店舗管理が実現します。

営業担当者が顧客訪問の合間にスマートフォンから店舗情報を更新できると、業務の効率化が進みます。不動産会社を例に挙げると、物件案内の移動中に新着物件の写真を撮影し、すぐに地図情報へ反映させることが可能です。オフィスに戻る時間を待たずに情報発信できるため、鮮度の高い情報を顧客に届けられます。スマートフォンのGPS機能を活用すれば、現在地から近い店舗の情報をすぐに確認して更新作業に取りかかれます。

イベント会場や期間限定の催事では、リアルタイムな情報更新が求められます。スマートフォン対応のMEOツールなら、会場設営中でもその場で営業開始の告知ができます。催事場での物産展を想定すると、朝の開店準備中にスマートフォンで当日の特売品や混雑状況を発信できるため、来場者に最新情報を届けられます。会場にパソコンを持ち込む必要がなく、スタッフ全員がスマートフォンで情報共有できる点も便利です。

急な休診や営業時間の変更が発生しやすい業種では、素早い情報更新が重要です。医療機関においては、医師の急病による休診をスマートフォンから即座に告知できれば、患者の無駄足を防げます。スマートフォンは常に携帯しているため、パソコンを起動する時間すら惜しい緊急時でも対応可能です。深夜や早朝でも場所を選ばず情報更新できるため、24時間体制のサービス業にも適しています。

スマートフォンにダウンロードして使う専用アプリ型は、指での操作に最適化された設計が特徴です。アプリを起動すればすぐに必要な機能へアクセスでき、操作の手順が少なく済みます。加えて、スマートフォン本体のカメラやGPS機能との連携がスムーズで、撮影した写真を即座にアップロードできます。通知機能を使えば、口コミへの返信が必要な時にリアルタイムで知らせてくれるため、対応の遅れを防げます。オフラインでも一部の機能が使える設計になっている場合もあり、通信環境が不安定な場所でも作業を継続できます。

Web画面から利用するブラウザ型は、アプリのダウンロードが不要で、すぐに使い始められる利便性があります。スマートフォンのブラウザからログインするだけで、パソコン版とほぼ同じ機能にアクセスできます。その一方で、画面サイズの制約により、細かい設定作業はパソコンで行う方が効率的な場合もあります。複数のデバイスを使い分ける企業にとっては、スマートフォンでは簡易的な確認や更新を行い、詳細な分析作業はパソコンで行うといった使い分けが可能です。インターネット接続が必須となるため、通信環境の確保が重要になります。

必要最低限の機能だけを搭載した機能限定型は、スマートフォンの小さな画面でも迷わず操作できる簡潔さが魅力です。情報の更新と口コミ返信に特化するなど、現場で頻繁に使う機能だけを厳選しています。さらに、操作ボタンが大きく配置され、指で押しやすい設計になっているため、操作ミスを減らせます。店舗スタッフなど、ITツールに不慣れな人でも直感的に使えるよう、画面の構成がシンプルです。高度な分析機能は省かれていますが、日常的な情報管理には十分な機能を備えています。

複数のサービスや店舗を一元管理できる統合管理型は、本部と各店舗をつなぐ役割を果たします。本部の管理者がスマートフォンから全店舗の状況を確認し、必要に応じて指示を出せます。それに加えて、各店舗の担当者も自店舗の情報を更新できる権限設定が可能です。承認フローを組み込めば、店舗からの更新申請を本部が確認してから公開する仕組みも作れます。スマートフォンの画面上で複数店舗を切り替えながら作業できるため、移動中でも効率的な管理が実現します。

口コミへの対応もAIによって効率化しています。生成AIは大量のレビューを分析し、感情分析で顧客の評価傾向を把握できます。その結果に基づき、好意的なレビューには感謝の返信、否定的なレビューには改善策を提案する返信文を自動生成し、迅速な対応が可能です。こうした自動返信により顧客エンゲージメントが向上し、ローカル検索順位に影響するレビュー評価の向上にも寄与します。将来はAIがレビュー内容からサービス改善点を抽出し経営にフィードバックすることや、より高度な対話でクレーム対応を代行するエージェントの登場も考えられます。

MEO支援ツール自体にAIエージェントが組み込まれ、担当者の業務を代行・支援する動きも進んでいます。例えば、AIが競合店の施策や検索トレンドを分析して最適な対策を提案する機能が登場しており、キーワード選定や投稿頻度の調整などを自動で行えるようになっています。また、多店舗運営では各店舗のデータをAIが総合的に分析して課題を通知するなど、管理効率が向上しています。米国ではGoogle検索においてユーザーに代わりAIが店舗へ電話で問い合わせを行う機能も導入されており、今後は予約・問い合わせ対応など幅広い業務をAIエージェントが担う可能性があります。

スマホ利用の多いローカル検索では、音声アシスタントやチャット形式での検索が普及しつつあります。現在でも「近くの○○」と話しかけて店舗を探すユーザーが増えており、生成AIによる会話型検索ではユーザーの状況に応じた回答が期待されています。ビジネス側は音声検索で正確に情報が届けられるよう、営業時間やメニュー等のデータ整備が重要です。今後、AIはユーザーの文脈や嗜好を理解し、より的確で個別化された店舗提案を行うよう進化するでしょう。また、従来は不十分だったAIの位置認識も改善され、位置情報を踏まえたローカルな会話検索が実現していくとみられます。