D2CマーケティングとLLMO｜AIに選ばれるブランドの作り方

D2Cブランドの強みは、消費者と直接つながれる点にあります。

D2Cマーケティングとは、メーカーが仲介を挟まず、自社チャネルで消費者に商品を届ける手法です。ブランドの世界観を伝え、顧客との関係を深められる点が特徴です。

D2Cの強みは、AI時代の検索最適化であるLLMOと相性が良い点にもあります。

ブランドストーリーや顧客の声は、AIが商品を推奨する際の重要な判断材料になります。一方で、モールに依存しないD2Cブランドだからこそ、AIに自社ブランドを正しく認識・発見してもらうための工夫も欠かせません。

本記事では、SEO・LLMO支援を200社以上に提供してきた知見をもとに、自社ブランドがAIに選ばれるための考え方と具体的な取り組みを紹介します。

読み終えるころには、自社ブランドがAIに選ばれるための道筋が見えてくるはずです。

D2Cとは「メーカーが直接消費者に売る」モデル

D2Cとは、Direct to Consumerの略で、メーカーが卸や小売を介さず、自社ECサイトなどで消費者に直接販売するモデルです。

仲介がないため、価格や購買体験を自社で管理できます。顧客データも直接得られ、商品開発やコミュニケーションに活かせます。

D2Cマーケティングの特徴

D2Cマーケティングには、3つの特徴があります。

• ブランドの世界観
• 顧客との直接の接点
• データの活用

1つ目は、ブランドの世界観です。商品だけでなく、ブランドの価値観や物語で選ばれることを目指します。

2つ目は、顧客との直接接点です。SNSやメールを通じて、継続的な関係を築きます。

3つ目は、データ活用です。購買データをもとに、一人ひとりに合った提案ができます。

D2Cマーケティングで使われる手法

D2Cマーケティングでよく使われる手法は、主に下記4つです。

• SNSでの世界観発信
• オウンドメディアでのコンテンツ発信
• CRMによる顧客育成
• サブスクリプションによる継続購入

これらは、ブランドのファンを増やし、長期的な購入につなげるための施策です。

一方、近年ではこの土台に新たな論点が加わっています。

AI時代にD2Cが直面する変化

消費者行動は変わり始めています。具体的には、ChatGPTやGeminiに「おすすめのブランドは？」「自分に合う商品は？」と相談する場面が増えています。

AIは条件に合う候補を絞り込み、特定ブランドを推奨し、消費者が検索して比較する前に、AIが選択肢を提示する時代になりつつあるのです。

変化の全体像は、下記の記事で解説しています。

エージェンティックコマースとは？AIが選び買う時代にECが今すべきこと【完全ガイド】

エージェンティックコマースとは、AIエージェントが商品の発見から購入までを支援・代行する新しい商取引の形です。本記事では、その全体像を理解するために、従来のECとの違い、ACP・UCPなどの共通規格、主要プレイヤーの戦略、そしてEC事業者が今から取り組むべきLLMO対策までを網羅的に解説します。

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D2Cの強みと弱み

AI時代の変化は、D2Cに強みと弱みの両面をもたらします。

• 強み：ブランドの世界観や顧客との関係という資産を持っている点
• 弱み：モールの集客力に頼れない点

強みは、ブランドの世界観や顧客との関係を資産として持つ点です。ブランドストーリーや顧客の声は、AIが商品を推奨する根拠になります。

一方、弱みは、モールの集客力に頼れない点です。 Amazonや楽天に出店していれば、モール内の検索やレコメンドを通じて商品を見つけてもらえる機会があります。一方、自社チャネルを中心とするD2Cブランドは、AIを含めた新たな情報収集チャネルで自社ブランドを発見・理解してもらえる状態を、自ら構築する必要があります。

だからこそ、D2CブランドにとってLLMOは重要です。

D2CとLLMO（AI検索対策）の相性

D2CとLLMOの相性を説明する前に、LLMOの概要を整理します。

LLMOとは、Large Language Model Optimizationの略で、ChatGPTやGeminiなどのAIに推奨・引用されやすくするための最適化です。

基本は、消費者がAIに相談する場面を想定し、「自社が選ばれる理由」をWeb上に配置することです。

詳しくは、下記の記事で解説しています。

LLMOとは？SEOとの違いや生成AI時代の対策方法をわかりやすく解説

AIで情報収集する機会が多くなりつつある昨今、LLMO（AIO）というSEOとは異なる戦略が注目されています。本記事では、LLMOの基本やSEOとの違い、実装方法まで詳しく解説します。

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D2Cの資産は、AIの推奨根拠になる

D2Cの強みは、蓄積してきたブランド資産がAIの推奨根拠になる点です。

ブランドストーリーは、「なぜ商品が生まれたのか」「誰のために作られたのか」を伝えます。AIが「誰に向く商品か」を判断する材料になります。

顧客の声やレビューは、第三者評価としてAIの推奨を後押しします。

商品スペックだけでなく、世界観や物語で語れるD2Cブランドは、AIに伝えられる情報が豊富です。

高関与で理性的な購買は、LLMOが効きやすい

D2Cが扱う商品の多くは、消費者がじっくり選ぶ高関与商材です。

• 化粧品
• 健康食品
• こだわりの日用品

慎重に選ぶ商品ほど、消費者はAIに詳しく相談します。

たとえば、「30代の敏感肌に合う商品は？」「続けやすい商品は？」と質問します。AIは理由を添えて商品を推奨するため、選ばれる理由を明確に示せるブランドほど候補に入りやすくなります。

D2CブランドのLLMO実践

本章では、D2Cブランドが取り組むべきLLMO施策を紹介します。

• CEP設計：誰の、どんな場面で選ばれるかを洗い出す
• ブランドストーリーを「選定理由」に翻訳する
• 顧客の声・レビューを設計的に集める
• 比較記事・UGC・動画で文脈をつくる
• 実証済みの打ち手から選ぶ

CEP設計：誰の、どんな場面で選ばれるかを洗い出す

まず、消費者がAIに相談する文脈を洗い出します。CEPとは、消費者が商品を思い浮かべる「きっかけとなる状況」を指します。

たとえば、「敏感肌で乾燥が気になる」「贈り物を探している」「続けやすい習慣をつくりたい」といった場面を、相談文の形で書き出します。

CEP設計が、LLMO施策全体の出発点になります。

ブランドストーリーを「選定理由」に翻訳する

次に、ブランドストーリーをAIが使いやすい選定理由に変換します。世界観に加え、「どんな人・場面に向くか」まで落とし込みます。

たとえば、「自然由来にこだわっています」だけでは不十分です。「合成香料を避けたい敏感肌の人に向けて、植物由来成分で設計。香りが苦手な人にも使いやすい」と具体化します。

物語と選定理由がつながると、AIが推奨理由として使いやすくなります。

顧客の声・レビューを設計的に集める

D2Cの強みである顧客の声は、意図的に集めます。レビュー依頼では、質問項目を工夫します。

「誰が、どんな場面で、なぜ選んだか」を聞くと、AIの推奨根拠になりやすいレビューが集まります。星の評価だけでなく、利用シーンや選定理由を含む声がLLMOに効果的です。

比較記事・UGC・動画で文脈をつくる

自社サイト以外にも、同じ文脈を広げます。AIは比較記事・レビュー・動画を横断し、商品を理解するためです。

特に比較記事は、AIに参照されやすい情報です。比較メディアやランキング記事への掲載は、推奨獲得につながります。

SNS投稿や動画などのUGCも、ブランドが語られる場になります。複数の媒体で同じ選定理由が示されるほど、AIの推奨は安定しやすくなります。

実証済みの打ち手から選ぶ

LANYの支援実績では、「AIの回答で候補に挙がらない」という課題に対して、以下のような施策で改善が見られています。

• 費用や価格の相談で候補に挙がらない場合：料金やFAQに具体的な金額を明示します。
• ギフトなど特定の用途で挙がらない場合：「その用途でも選ばれている」という文言を、自社サイトと外部メディアの両方に加えます。
• 悩み軸の相談で挙がらない場合：課題から解決の文脈で事例やFAQを整え、商品と悩みを結びつけます。
• 競合より推奨されにくい場合：比較サイトの掲載文に定量データ（販売数や継続率）を加えます。

まずは、自社の状況に近いものから取り入れてみましょう。

効果はAI推奨率と流入の両方で見る

LLMOの効果は、AIからどれだけ推奨されるようになったかと、AI経由でどれだけ集客できているかの両面で評価しましょう。

まず、ChatGPTやGeminiなどのAIに対して定期的に質問し、自社ブランドや商品がどの程度推奨されるかを定点観測します。

あわせて、GA4でChatGPTなどのAIサービスからの流入を分けて計測し、AI経由のセッション数やコンバージョンの変化を追跡します。

AI上での推奨率と実際の流入をあわせて確認することで、LLMO施策の成果をより正確に評価できます。

D2CマーケティングのAI活用に関する質問

Q. D2CブランドがLLMOに取り組む意味は何ですか？

D2Cブランドは自社チャネルを中心に販売するため、AIに自社ブランドや商品を発見・理解してもらう仕組みが重要です。

一方で、D2Cブランドが持つブランドストーリーや顧客の声は、AIが商品を推奨する際の重要な根拠になります。

LLMOに取り組むことで、こうしたブランド資産をAIに正しく伝えられるようになり、AIに推奨される可能性が高まります。

Q. D2Cのブランドストーリーは、AIにどう役立ちますか？

ブランドストーリーは、「誰のために、なぜ作られたか」を伝えます。AIが「どんな人に向くか」を判断する材料になります。

世界観だけでなく、「誰に、どんな場面で向くか」まで整理すると、AIが推奨理由として使いやすくなります。

Q. 小規模なD2CブランドでもLLMOはできますか？

可能です。小規模ブランドは、世界観が明確で顧客との距離も近いため、選定理由を整えやすい強みがあります。

まずは、消費者がAIに相談する場面を洗い出し、ブランドストーリーを選定理由に変換することから始めます。

Q. D2CのLLMOは、SNSマーケティングと何が違いますか？

SNSマーケティングは、ブランドのファンに直接届ける施策です。

LLMOは、消費者が使うAIに推奨されることを狙う施策です。

SNSとLLMOは、顧客の声やコンテンツを活用する点で共通しています。SNSで蓄積した世界観や評判を、AIに伝わる形へ整える取り組みがLLMOです。

まとめ

D2Cマーケティングは、ブランドの世界観と顧客との直接的な関係を強みにするモデルです。ブランド資産をAIに伝えやすいため、LLMOと相性があります。

消費者がAIに「おすすめのブランドは？」と相談する時代には、D2CブランドもAIに発見され、正しく理解・推奨されるための取り組みが欠かせません。

D2Cブランドが積み上げてきたブランドストーリーや顧客の声は、AIが商品を推奨する際の重要な根拠になります。

実践の要点は、CEPを設計し、ブランドストーリーを選定理由へと翻訳し、顧客の声を意図的に集め、比較記事やUGC、動画などを通じてブランドが語られる文脈を広げることです。

D2Cブランドが積み上げてきた世界観は、AI時代においても大きな競争力になります。まずは、消費者がAIに相談する場面を洗い出し、自社が選ばれる理由を整理することから始めてみてください。

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