飲食店の客はAIに何を聞いているのか？
飲食の質問は「場所＋条件」の形がほぼ全てです：「新宿で子連れOKのカフェ」「京都駅近くで予約できる和食」「深夜営業のラーメン」。AIはこれを「エリア」「ジャンル」「条件（個室・予約・営業時間）」に分解し、Googleのローカル情報とクチコミから候補を絞ります。条件情報が機械可読でない店は、この絞り込みの最初の段階で落ちます。基礎はローカルGEOを参照。
ビジネスプロフィールは何を整えるか？
Googleビジネスプロフィールはローカル回答の第一情報源です。最低限の整備項目：正式店名・住所・電話番号の公式サイトとの完全一致、営業時間と特別営業日の最新化、カテゴリの正確な選択、メニュー・写真の追加、属性（個室・テイクアウト・駐車場等）の網羅的な設定。営業時間の不一致はローカル質問での脱落理由の最頻出です。
クチコミプラットフォームはどう扱うか？
日本の飲食では食べログ等のグルメプラットフォームとGoogleのクチコミが、AIの「評判」判断の素材になります。自社で制御できるのは2点です：各プラットフォームの店舗情報（店名・住所・営業時間）を公式と一致させること、クチコミへの誠実な返信を継続することです。返信は言い訳ではなく事実の補足として書き、定型文の大量投稿は避けてください。運用の詳細はレビュー管理を参照。
サイト側は何を作るか？
公式サイト（または公式ページ）には、冒頭に直接回答ブロックを置きます：「○○駅から徒歩○分の△△料理の店。個室あり・予約可・営業時間は○時〜○時」という形で、AIがそのまま引用できる事実の束にします。メニューと価格帯はテキストで掲載し（画像だけのメニューは読めません）、アクセス・駐車場情報を構造化データ（LocalBusiness）で機械可読にします。実装は技術実装を参照。
よくある落とし穴
最大の落とし穴は情報の不一致です：サイトは21時閉店、ビジネスプロフィールは22時、グルメサイトはラストオーダー表記のみ——この状態ではエンジンは「確証が持てない」と判断し、営業時間条件の質問から店を外します。2つ目はチェーン展開時の店舗ページ未整備で、ブランド共通ページだけでは「○○駅近く」の質問に答えられません。店舗ごとの固有ページを用意してください。効果検証は「エリア＋条件」の固定質問セットを月次で実行し、計測SOPの規律で記録します。