飲食店が「Google 検索に出ない」を解決するチェックリスト｜食べログ依存からの脱出（業界 28 社実測）

業界ベンチマーク（サイト採点くん 2026 年実測）

ポータルが個別店舗を 23 点差で圧倒（食べログ 86 点 vs 個店平均 63 点）。個店は構造化対策で差を縮める余地大

なぜ 飲食店・レストラン は AI 検索で弱いのか

飲食業界の業界平均 62.8 点は 21 業種中 15 位。トップ食べログ 86 点に対して個店平均 63 点で 23 点の差。主因は「Restaurant schema 未設置」「メニュー構造化漏れ」「営業時間・定休日の構造化欠落」の 3 つ。食べログに依存し続ける限り集客手数料が削られるため、自店サイト強化は経営の優先事項。

飲食店・レストラン の Google 検索に出ない問題 チェックリスト（8 項目）

1. 1

   Restaurant（LocalBusiness 派生）schema をトップページに設置済みか

   JSON-LD 形式で住所・電話・営業時間・定休日・料理ジャンル・予算帯を構造化

2. 2

   メニューが Menu / MenuItem schema で構造化されているか

   コース料理 / アラカルト / ドリンク等を MenuSection に分けて MenuItem schema で構造化。各メニューに価格 + 写真 + 説明

3. 3

   営業時間・定休日が OpeningHoursSpecification で構造化されているか

   曜日別の営業時間。ランチタイム / ディナータイムを分けて構造化。臨時休業も対応

4. 4

   料理ジャンル・予算帯が servesCuisine / priceRange で構造化されているか

   「Japanese」「Italian」等の servesCuisine と「¥¥¥」等の priceRange。AI 検索の「○○ 駅 居酒屋 5,000 円」型クエリ対応

5. 5

   席数・個室の有無・キャパシティが構造化されているか

   amenityFeature や FoodEstablishment の seatingCapacity で構造化

6. 6

   予約導線（Web フォーム / 電話 / Google 予約）が PotentialAction 構造化されているか

   ReserveAction で予約 URL を構造化。Google 予約連携できればさらに強い

7. 7

   Google ビジネスプロフィール（GBP）と完全整合 + Review schema で口コミ構造化

   NAP（名称・住所・電話）一致 + GBP の実在レビューを Review schema で構造化引用

8. 8

   店内・料理写真に alt 属性 + ImageObject schema が付いているか

   「○○ 名物 焼き鳥」等の具体的 alt テキスト。AI は画像を読めないので alt 必須

具体的な改善アクション（順番に実施）

1. Step 1

   JSON-LD で Restaurant schema をトップページに設置（Google 公式サンプルから流用 OK）

2. Step 2

   メニューを Menu / MenuItem schema で構造化（最低主要 20 品目）

3. Step 3

   営業時間を OpeningHoursSpecification で構造化（ランチ / ディナー分割）

4. Step 4

   料理ジャンル・予算帯を servesCuisine / priceRange で構造化

5. Step 5

   Google ビジネスプロフィール（GBP）と NAP 完全整合 + 写真連動

6. Step 6

   サイト採点くんで無料診断 → 食べログとの差を可視化

よくある質問