秋の転勤・引っ越しシーズン（9〜10 月）の不動産サイト SEO・AI 検索対策｜実測 22 社ベンチマーク 2026

業界ベンチマーク（サイト採点くん 2026 年実測）

データセット内トップは三井のリハウス 72 点。賃貸仲介サブカテゴリ平均 59.9 点が売買仲介 63.6 点を下回り、構造化データ達成率は 32.6% と 5 カテゴリ中で最弱の領域

※中央値・平均はいずれも、当社が選定した主要企業群の中の参考指標です。平均は大手プラットフォームなど低スコアのサイトを含むため低めに出ます。本データは選定した主要企業の実測であり、業界全体を代表する統計値ではありません。対象企業・選定基準は各業種の調査ページに掲載しています。

なぜ 不動産（賃貸仲介） は AI 検索で弱いのか

不動産業界 22 社のサイト採点で、データセット内トップは三井のリハウス 72 点でした。秋の転勤需要は単身者・法人契約・短期入居といったニッチ条件が多く、「○○駅 単身 賃貸」のような汎用 KW では SUUMO・LIFULL HOME'S 等の大手ポータルが上位を占めがちです。個別仲介サイトが AI 検索引用を取るには「特定エリア × 転勤者向け条件（家具家電付き・短期可・法人契約可）」のロングテール KW + 構造化データ強化が必須です。不動産業界は構造化データ達成率 32.6% と 5 カテゴリ中で最弱で、ここに着手すれば秋シーズンに向けて差別化できます。

不動産（賃貸仲介） の 秋の転勤・引っ越しシーズン（9〜10 月）SEO 対策 チェックリスト（8 項目）

1. 1

   RealEstateAgent / RealEstateListing 構造化データを設置しているか

   JSON-LD で会社情報 + 物件リストを構造化。AI 検索の物件比較質問で引用されるための前提条件

2. 2

   転勤者向け条件（家具家電付き・短期可・法人契約可）ページが個別にあるか

   「○○駅 家具家電付き 賃貸」等のロングテール KW を取る個別ページ。秋の転勤需要は条件指定が細かいため CV 率が高い

3. 3

   対応エリア・最寄駅一覧を表形式で明示しているか

   「東京都中央区 / 港区 / 千代田区」等のサービスエリアを Place / postalCode 構造化。汎用ポータルが拾えないニッチ駅で勝つ

4. 4

   法人契約・社宅代行の対応可否を構造化しているか

   「法人契約可」「社宅代行対応」を Service schema で明示。秋の転勤は法人経由の問い合わせが多い

5. 5

   秋シーズン向け FAQ ページが構造化されているか

   「転勤辞令から入居まで最短何日？」「内見せず契約できる？」等 5 問以上を FAQPage schema で実装

6. 6

   仲介手数料・初期費用が表形式で明示されているか

   「敷金 1 / 礼金 0 / 仲介手数料 0.5 ヶ月」等を HTML table 形式で。曖昧な記載は AI 引用対象外

7. 7

   オンライン内見・IT 重説の対応を明示しているか

   遠隔地からの転勤者向けに「オンライン内見可」「IT 重説対応」を構造化。遠方ユーザーの AI 検索質問に強い

8. 8

   Google ビジネスプロフィールと住所・電話が完全一致しているか

   NAP 整合性。1 文字でも違うと AI が同一店舗と認識しないリスク

具体的な改善アクション（順番に実施）

1. Step 1

   JSON-LD で RealEstateAgent schema をトップページに設置（最重要）

2. Step 2

   転勤者向け条件 × エリアの組み合わせページを 10 件以上作成（例: 港区 × 家具家電付き / 中央区 × 法人契約可）

3. Step 3

   「転勤辞令から入居まで最短何日？」等の秋シーズン FAQ を FAQPage schema で 8 問以上

4. Step 4

   「オンライン内見可」「IT 重説対応」を遠方転勤者向けに明示・構造化

5. Step 5

   Google ビジネスプロフィールの NAP を整備 + 自社サイトと完全一致確認

6. Step 6

   サイト採点くんで無料診断 → 残課題を特定

よくある質問