BtoB企業が取り組むべき生成AI検索対策｜AIに引用されるサイト設計とは

BtoB企業が取り組むべき生成AI検索対策｜AIに引用されるサイト設計とは

生成AIの急速な普及は、人々の情報収集行動に革命をもたらし、BtoB企業のマーケティング戦略にも大きな変化を求めています。ChatGPTやGeminiのような対話型AIは、単なるキーワード検索ではなく、ユーザーの質問に対し直接的な回答を提供するようになり、BtoB企業はAIに自社情報を適切に引用してもらうための新たな対策を講じる必要があります。本記事では、BtoB企業が生成AI検索時代に生き残るための具体的な対策と、AIに自社情報を適切に引用してもらうためのサイト設計のポイントを解説し、「生成AIの検索対策はどうすればいいですか？」といった疑問にお答えします。

従来のSEO（検索エンジン最適化）がGoogleなどの検索エンジンのランキングアルゴリズムに焦点を当てていたのに対し、生成AI検索対策（LLMO: Large Language Model Optimization / AIO: AI Overview Optimization）は、大規模言語モデル（LLM）が自社情報を正確に理解し、検索結果やチャット回答に引用・推奨する状態を目指します。特にBtoB市場においては、AIが企業の信頼性、専門性、実績などを評価する基準を理解し、それに合わせた情報設計を行うことが、リード獲得やブランド想起に直結する重要な「AIに引用される方法」となるでしょう。

テクロ株式会社では、生成AI検索対策を単なるSEOの延長ではなく、「AIに自社の会社情報・サービス情報・強み・比較軸を正しく理解してもらうための情報設計」と捉えています。顧客が問い合わせ前にAIツールを使って課題整理やサービス比較を行う現代において、AI上で自社がどのように説明されるか、比較・選び方系の質問で候補に入るか、誤った情報が出ていないかを確認することが不可欠です。

BtoB市場における生成AI検索のインパクトと重要性

生成AIの台頭は、BtoB市場における顧客の検索行動と情報収集プロセスに根本的な変化をもたらしており、企業は今すぐ生成AI検索対策に取り組むべきです。従来のGoogle検索では、顧客はキーワードを入力し、検索結果に表示された複数のWebサイトを巡回して情報を収集・比較検討していました。しかし、ChatGPTやGeminiといった生成AIの登場により、顧客はより短時間で、かつ対話形式で具体的な回答や推奨を得られるようになりました。

テクロの分析によると、BtoB企業の顧客は問い合わせを行う前に、これらのAIツールを活用して、自社の課題整理、競合サービスの比較、最適なソリューションを提供する候補企業の確認を行うケースが増加しています。これにより、企業が顧客と接点を持つ初期段階から、AIによる情報提供が大きな影響を与えるようになりました。例えば、AIが特定の業界向けのソリューションを質問された際に、自社が提供するサービスが適切に推奨されなければ、顧客の検討プロセスから早期に外れてしまう可能性があります。

項目	従来の検索（SEO）	生成AI検索（LLMO/AIO）
顧客行動	キーワード検索、複数サイト巡回、情報比較	対話型質問、AIによる要約・推奨、課題整理
目的	検索エンジンでの上位表示、サイト流入	AIに自社情報を正確に理解・引用させる
評価基準	キーワード関連性、被リンク、サイト構造	E-E-A-T、情報の正確性・一貫性、構造化
対策の焦点	検索エンジンアルゴリズムへの最適化	大規模言語モデル（LLM）への情報最適化
成果指標	オーガニック検索流入数、検索順位	AIによる引用数、推奨頻度、ブランド想起

この傾向はデータでも裏付けられています。調査会社Gartnerは、AIチャットボットやその他の仮想エージェントの普及により、2026年までに検索エンジンのボリュームが25%減少すると予測しています^[1]。この予測が示すように、従来のSEO施策だけではWebサイトへの流入やリード獲得が難しくなる時代が到来しつつあるのです。

このような状況下で、BtoB企業が生き残るためには、AI検索上で自社情報が適切に扱われ、競合サービスと比較された際に優位性を示せる情報設計（LLMO BtoB）が不可欠です。AIに「引用される方法」を確立し、自社が信頼できる情報源として認識されることが、商談機会の創出、さらには事業成長に直結する喫緊の課題となっています。

AIが「引用したい」と判断するBtoBサイト設計の核となる原則

AIに自社情報を引用させ、BtoB市場で優位性を確立するためには、AIが情報を収集・評価し、検索結果やチャット回答に引用するメカニズムを理解し、それに基づいたサイト設計を行うことが不可欠です。この原則こそが、AI時代におけるBtoBマーケティングの「生成AIの検索対策はどうすればいいですか？」という問いに対する最も重要な答えであり、テクロが提唱する「AIに自社情報を正しく理解してもらうための情報設計」の中核を成します。

AIは、インターネット上の膨大なデータから情報を抽出し、ユーザーの質問に対して最も適切かつ信頼性の高い情報を提示しようとします。そのため、自社サイトが「AIに引用される方法」を確立するためには、単に情報量が多いだけでなく、情報の正確性、専門性、信頼性、そして構造的な理解しやすさが鍵となります。これは従来のSEOにおける高品質コンテンツの定義と共通する部分も多いですが、AI特有の評価基準を深く理解し、それに対応する最適化が求められます。

評価基準	AIが重視する点	BtoBサイト設計のポイント
権威性・信頼性	公的機関、専門家、業界リーダーからの情報	実績、顧客事例、受賞歴、専門家監修コンテンツ
正確性・一貫性	複数情報源間での情報の一致	会社概要、サービス説明、FAQの一貫性確保
網羅性・詳細性	特定のトピックに対する包括的な情報	課題解決型コンテンツ、詳細なサービス説明
最新性	情報の鮮度、定期的な更新	ニュースリリース、ブログ更新、データ更新
構造化・明瞭さ	効率的な情報抽出を可能にする構造	明確な見出し、箇条書き、構造化データ活用

生成AIが情報を信頼し、引用する仕組みを理解する

生成AIが情報を信頼し、引用元として選定する仕組みを理解することは、BtoB企業がLLMO BtoB対策を進める上で不可欠です。AIは、特定の基準とアルゴリズムの特性に基づいて、情報の信頼性を判断します。主な評価基準としては、⚠️ 注意：AIは常に最新情報を学習しているわけではなく、過去に学習したデータやリアルタイム検索で参照した情報源に依存するため、情報の鮮度と正確性が特に重要になります。

1. 情報源の権威性・信頼性：公的機関、専門家、業界リーダーといった、信頼性の高いドメインからの情報が重視されます。
2. 情報の正確性・一貫性：Webサイト内だけでなく、外部サイトやプレスリリースなど、複数の情報源間で情報が一致しているかどうかが評価されます。
3. 網羅性・詳細性：特定のトピックに対して、包括的かつ詳細な情報が提供されているかを確認します。
4. 最新性：情報が古くなっていないか、定期的に更新されているかも重要な判断材料です。
5. 構造化と明瞭さ：AIが情報を効率的に抽出しやすいよう、明確な見出し、箇条書き、定義、FAQなどで構造化されているかどうかが評価されます。

テクロの「AI検索可視性診断」では、自社サイトのドメインや会社名・サービス名をもとに、AI検索上でどのように表示・説明されているかを確認します。この診断では、以下の項目が主に確認されます。

• 会社名でAI検索に表示されるか
• 会社情報が正しく説明されるか
• サービス名で正しい内容が表示されるか
• 対象顧客や支援領域が正しく理解されているか
• 比較・選び方系の質問で候補に入るか
• AIが参照している情報源はどこか
• 古い情報や誤った情報が表示されていないか
• 競合企業と混同されていないか
• 自社サイトと外部サイトで情報が一致しているか
• FAQや比較情報が不足していないか
• 構造化データや内部リンクが整備されているか

さらに、競合分析もAI検索対策の重要な一部です。具体的には、AI検索で競合他社の会社名やサービス名を検索し、AIがどのような情報（メリット・デメリット、特徴、比較軸など）を提示しているかを調査します。これにより、AIが競合をどのように評価し、どのような情報源を参照しているかを把握し、自社サイトで差別化ポイントを強調するコンテンツや、不足している情報（例：競合との具体的な比較コンテンツ）を補完する戦略を立てることができます。

AIが情報を出力する仕組みは、「事前学習」と「事後学習」の2段階で構成されています。事前学習では、Web上の膨大なデータ（コーパスデータ、ドメインデータなど）を基にベースモデルが構築され、その後のファインチューニングやアライメント（RAG、プロンプトエンジニアリング、Function Callingなど）によって、特定のタスクや指示に対応できるよう調整されます。この仕組みを理解すると、AIに自社情報を学習させるには、自社サイトだけでなく、外部情報（外部メディア、比較サイト、プレスリリース配信サービス、登壇情報、共催ウェビナーなど）も重要であることが分かります。

E-E-A-T原則をBtoBサイトで最大化する戦略

E-E-A-T（Experience:経験、Expertise:専門性、Authoritativeness:権威性、Trustworthiness:信頼性）原則をBtoBサイトで最大化することは、AIに「BtoB向けSEO対策とは？」という問いに答える上で極めて重要な戦略です。AIが信頼性の高い情報源を判断する上で、E-E-A-Tは中心的な役割を果たします。特にBtoB領域では、企業の専門的な知見、実績、そして業界内での評価が、顧客の意思決定に大きな影響を与えるため、これらの要素をWebサイト上で明確にアピールすることが不可欠です。

テクロでは、E-E-A-T原則をBtoBサイトで最大化するために、以下の戦略を重視しています。

• Experience（経験）：
  • 具体的な導入事例の公開：100社以上の導入実績を持つテクロのように、多岐にわたる業界での成功事例を具体的に提示します。
  • 顧客の声・レビュー：顧客の生の声や評価を収集し、サイト上で公開することで、実際の導入効果を伝えます。
  • 提供サービスへの深い知見：サービス内容だけでなく、その開発背景や活用ノウハウなど、深い「経験」に基づいた情報を発信します。
• Expertise（専門性）：
  • 業界特化型コンテンツ：特定の業界やニッチな課題に特化した専門性の高いコンテンツを提供します。
  • 専門家による監修：代表の天野 央登をはじめとする専門家や有識者によるコンテンツ監修を導入し、情報の正確性と深みを保証します。
  • 調査レポートやホワイトペーパーの公開：独自調査や分析に基づいたレポートを提供し、専門知識の豊富さをアピールします。
• Authoritativeness（権威性）：
  • メディア掲載・登壇実績：業界メディアへの寄稿、セミナー・ウェビナーでの登壇実績などを積極的に公開し、業界内での存在感を高めます。
  • 受賞歴や認定資格：企業が獲得した賞や業界団体からの認定などを明示し、客観的な評価を示します。
  • パートナーシップ：有力企業との提携や共催イベントの情報を発信し、エコシステム内での権威性をアピールします。
• Trustworthiness（信頼性）：
  • 会社情報の透明性：テクロの会社概要（所在地：東京都渋谷区神宮前1-5-8 神宮前タワービルディング12F、設立：2016年10月12日、従業員数：138名）のように、基本情報を明確に公開します。
  • プライバシーポリシー・セキュリティ情報：顧客データの取り扱い方針やセキュリティ対策について具体的に説明し、安心して利用できる環境であることを示します。
  • 一貫した情報発信：自社サイト、比較サイト、プレスリリース、外部メディアなどで、会社名、サービス名、支援領域、対象企業、実績、料金、導入事例の情報がズレないように管理し、信頼性を損なわないようにします。

特にBtoB企業の場合、自社サイト内で「自社が優れている」と説明するだけでは不十分であり、第三者情報や外部での言及（サイテーション）が少ない場合、AI検索上で候補企業として扱われにくくなる可能性があります。そのため、PR・広報活動はE-E-A-Tを高める上で極めて重要です。テクロでは、新サービスの発表、導入事例の公開、調査レポートの発信、セミナーやウェビナーの開催情報、資料公開、業務提携、支援実績、外部メディアへの寄稿、比較サイトや業界メディアへの掲載といった情報発信を重視しています。これらの施策は、AIに引用される方法として、またLLMO BtoB対策としても有効です。

BtoB企業がAIに選ばれるためのコンテンツ作成術

生成AIに自社情報が引用される確率を高めるためには、コンテンツの内容と形式を戦略的に最適化することが不可欠です。「生成AIの検索対策はどうすればいいですか？」と考えるBtoB企業にとって、AIが効率的に情報を理解し、ユーザーの疑問に的確に答えられるようなコンテンツ作成術を習得することが、LLMO BtoBの成功に直結します。

テクロでは、AIに理解されるために以下の情報を整理することを推奨しています。

1. 会社情報：会社名、事業内容、対象顧客、対応領域、所在地、実績、専門性、代表者や責任者情報
2. サービス情報：サービス名、支援内容、対象企業、解決できる課題、対応できない範囲、料金体系、導入までの流れ、支援範囲、他サービスとの違い
3. 比較情報：競合との違い、向いている企業、向いていない企業、内製との違い、外注すべきケース、支援会社の選び方、比較時に見るべきポイント
4. FAQ：料金に関する質問、支援期間に関する質問、成果に関する質問、対応範囲に関する質問、契約条件に関する質問、商談前によく聞かれる質問
5. 外部評価：比較サイトへの掲載、外部メディアへの掲載、プレスリリース配信サービスでの情報発信、共催ウェビナー、登壇実績、寄稿、導入事例、顧客の声

これらの情報をコンテンツとして落とし込むことで、AIが自社に関する包括的な知識を構築し、様々な質問に対して正確かつ詳細な回答を生成できるようになります。

ユーザーの疑問に直接答える「権威性ある情報源」となるコンテンツ

潜在顧客が抱える具体的な課題や疑問に対し、専門的な知見に基づいた明確な解決策や情報を提供するコンテンツは、AIが信頼し、引用する「権威性ある情報源」となります。BtoB企業においては、顧客が解決したいビジネス課題は多岐にわたり、その解決策には専門的な知識が求められることがほとんどです。そのため、曖昧な情報ではなく、具体的なデータ、専門家の意見、実証済みの手法などを盛り込んだコンテンツが評価されます。例えば、特定の業界における課題解決事例を深掘りしたホワイトペーパー、独自の調査に基づいた市場レポート、専門家が執筆・監修した「○○の導入ガイド」や「比較検討チェックリスト」などがこれに当たります。

AIは、ユーザーの質問の意図を深く理解し、それに対して最も直接的かつ網羅的な答えを提供する情報源を探します。したがって、コンテンツを作成する際は、単なるキーワードの羅列ではなく、読者が抱くであろう「なぜそうなるのか」「どうすれば解決できるのか」といった深層的な疑問まで予測し、それらに答える形で情報を構成することが重要です。例えば、「BtoBマーケティングの課題を解決するには？」という問いに対して、具体的な課題を列挙し、それに対する施策と成功事例を提示するといったアプローチが有効です。

また、テクロの「AI検索可視性診断」の項目にもある通り、FAQや比較情報が不足していないかは、AIが情報を正しく理解し、引用する上で非常に重要です。潜在顧客が抱きやすい疑問をFAQ形式で網羅的にカバーしたり、競合サービスとの比較情報を客観的な視点で提供したりすることで、AIはより質の高い回答を生成できるようになります。これにより、AIが自社を「最も権威性のある情報源」として選定しやすくなるでしょう。

AIが構造を理解しやすい「明確で網羅的な」情報設計

AIが情報を効率的に読み取り、理解し、引用しやすくするためには、コンテンツの構造化が非常に重要であり、これが「AIに引用される方法」の核となります。LLMO BtoBでは、単なる検索エンジン向けの見出し構造だけでなく、AIが意味的関連性やエンティティ（固有の概念やモノ）を認識しやすいような情報設計が求められます。

テクロが提唱するLLMOの基本構造では、以下の要素が重要視されます。

• 質問意図の設計：ユーザーがAIにどのような質問をするかを想定し、その背景にある課題や目的まで含めてテーマを設計します。
• エンティティの明確化：企業名、サービス名、カテゴリなどを整理し、AIが対象を正しく認識できる状態を構築します。
• 情報の構造化：結論、理由、具体例を整理し、AIが要約・抽出しやすい形で情報を構成します。
• 引用される要素の設計：比較、定義、数値などを明確に提示し、AIが回答として取り上げやすい情報を設計します。

テクロの「AI検索可視性診断」では、「構造化データや内部リンクが整備されているか」も確認項目の一つです。特に、Schema.orgなどの構造化データは、AIに直接的にコンテンツの内容を伝える有効な手段となります。FAQページにはFAQPageスキーマ、サービス紹介ページにはProductスキーマなどを適用することで、AIは自社情報をより正確に、かつ効率的に理解し、引用しやすくなります。

このように、AIが情報の構造を理解しやすいように設計されたコンテンツは、従来の「BtoB向けSEO対策とは？」という問いに対する答えでもあり、AI検索時代における新たな競争優位性を生み出すでしょう。

貴社のサイトのSEO/AI適正を診断しましょう！

顧客事例や導入実績で「経験」と「信頼性」を担保する

実際のBtoB取引で得られた顧客事例や導入実績をコンテンツとして発信することは、AIとユーザー双方に企業の「経験」と「信頼性」を効果的にアピールする上で極めて重要です。BtoBの購買プロセスにおいて、潜在顧客はリスクを最小限に抑えたいと考え、他社の成功事例を強く求めます。AIもまた、特定のソリューションが実際にビジネス課題を解決した具体例を重視し、信頼性の高い情報源として引用する傾向があります。

テクロは100社以上の導入実績を持ち、様々な業界のBtoB企業のマーケティング支援を行ってきました。例えば、株式会社アジャイルウェア様の事例では、広告に頼ったWebマーケティングからの脱却と新規リード獲得を課題としていましたが、テクロのオウンドメディア運用（記事10本/月）やサーバー変更サポートなどの支援により、⚠️ 注意：オウンドメディア構築前の月間PVは313件でしたが、支援開始後は8.6万件に急増しました。それに伴い、月間資料DL数も1件から118件へと大幅に増加しました。

このような具体的な数字と課題解決のプロセスを示すことで、AIは「この企業は実際に成果を出している」と判断し、特定のビジネス課題に関する質問に対して、信頼できるソリューション提供企業として引用しやすくなります。顧客事例を作成する際は、以下の要素を盛り込むことが効果的です。

• 具体的な課題：導入前の顧客が抱えていた具体的なビジネス課題。
• 導入ソリューション：自社が提供したサービスや製品。
• 導入後の成果：売上向上、コスト削減、効率化など、具体的な数値で示せる成果。
• 顧客の声：導入企業の担当者からの直接的な評価やコメント。
• 導入までのプロセス：どのようなステップで課題解決に至ったのか。

これらの情報は、AIが「AI検索で自社が選ばれる状態を構築」するための重要な要素となります。また、比較サイトへの掲載や外部メディアでの導入事例紹介も、AIが参照する外部評価として有効です。自社サイトだけでなく、PR TIMESなどのプレスリリース配信サービスを活用して導入事例を発信することも、AIに自社の「経験」と「信頼性」を効果的に伝える「AIに引用される方法」となります。実際、テクロ自身も、生成AI検索対策に積極的に取り組むことで、2026年3月時点でCVの25%がAI検索経由という具体的な成果を上げています。これは、AIが提示する検索結果やチャット回答において、当社の情報が適切に引用・推奨された結果であり、生成AI検索が新たなリード獲得経路として非常に有効であることを示しています。

生成AI検索に対応するBtoBサイトの技術的最適化

生成AIによる情報抽出を促進し、検索エンジンでの視認性を高めるためには、従来のSEOにおける技術的な対策に加え、AI特有の評価基準に合わせた最適化が不可欠です。これは「BtoB向けSEO対策とは？」という問いに対する技術的な側面からの回答でもあり、AIがコンテンツをより深く理解し、正確に引用するための土台を築きます。AI検索最適化（LLMO/AIO）プランを提供するテクロも、この技術的最適化を重要視しています。

テクロの「AI検索可視性診断」では、「構造化データや内部リンクが整備されているか」が重要な確認項目の一つです。これらは、AIクローラーがサイト内の情報を効率的に巡回し、内容を正確にインデックスするための基礎となります。また、サイトの高速性やモバイル対応も、ユーザー体験だけでなく、AIの評価に直接影響を与える要素です。

セマンティックSEOと構造化データの活用戦略

コンテンツの意味的関連性を高めるセマンティックSEOと、Schema.orgを用いた構造化データの実装は、AI検索対策に不可欠な戦略です。従来のキーワード中心のSEOから一歩進んで、セマンティックSEOは、コンテンツが扱うトピック全体の意味や概念、それらの関連性を検索エンジンやAIに理解させることを目指します。これにより、ユーザーの複雑な質問に対しても、AIが文脈を正確に捉え、最も適切な情報を引用しやすくなります。

BtoBサイトにおける具体的なセマンティックSEOの戦略としては、以下のようなものが挙げられます。

• トピッククラスターモデルの採用：特定の広範なテーマ（ピラーコンテンツ）を中心に、関連する詳細なトピック（クラスターコンテンツ）を内部リンクで結びつけ、テーマ全体の専門性と網羅性を高めます。
• エンティティの最適化：自社サービス名、業界用語、関連する人名・組織名といったエンティティをコンテンツ内で一貫して使用し、その定義や関連性を明確にします。
• 関連キーワードの網羅：主要キーワードだけでなく、それと意味的に関連するLSIキーワード（Latent Semantic Indexing Keyword）や共起語を自然に含めることで、コンテンツのテーマ性を深めます。

さらに、構造化データはAIに情報を直接的に伝えるための強力なツールです。Schema.orgは、Webページ内の情報を検索エンジンが理解しやすいようにマークアップするための共通語彙を提供しています。BtoBサイトで活用すべき構造化データには、以下のようなものがあります。

• Organizationスキーマ：会社名、所在地、連絡先、ロゴ、社会活動など、企業に関する基本情報を明確に伝えます。
• Product/Serviceスキーマ：提供するサービスや製品の名前、説明、価格、レビューなどを詳細に記述し、AIがサービス内容を正確に理解する手助けをします。
• FAQPageスキーマ：よくある質問とその回答をマークアップし、AIがユーザーの質問に直接答える際に引用されやすくします。
• Article/BlogPostingスキーマ：ブログ記事やニュース記事のタイトル、著者、公開日、概要などを構造化し、コンテンツの文脈をAIに伝えます。
• Eventスキーマ：セミナーやウェビナーの開催日時、場所、概要などをマークアップし、AIがイベント情報を正確に参照できるようにします。

これらの構造化データを適切に実装することで、AIは自社サイトのコンテンツを「明確で網羅的な」情報として認識し、「AIに引用される方法」が確立されます。これにより、テクロのAI検索最適化（LLMO/AIO）プランでも重視している、AIに自社が言及されるための情報環境が整備されます。

高速なサイトパフォーマンスとモバイルファースト対応

高速なサイトパフォーマンスとモバイルファースト対応は、ユーザー体験だけでなく、AIクローラーの巡回効率、ひいては生成AI検索における情報抽出に大きく影響するため、基礎的ながら極めて重要な要素です。ウェブサイトの速度が遅い、あるいはモバイルデバイスでの表示が最適化されていない場合、AIはコンテンツを完全に読み取ることができず、結果として自社情報が適切に評価されず、「AIに引用される方法」が損なわれる可能性があります。

Googleは長年にわたり、ページの読み込み速度（PageSpeed Insightsなどで測定されるCore Web Vitals）とモバイルフレンドリー性を検索ランキングの重要な要素としてきました。生成AIも、情報収集の基盤としてウェブを巡回するため、これらの技術的要素はAIの評価基準においても間接的ではありますが、非常に重要です。

高速なサイトパフォーマンスを最適化するための主な施策：

• 画像の最適化：圧縮や次世代フォーマット（WebPなど）への変換、遅延読み込み（Lazy Load）の導入。
• キャッシュの活用：ブラウザキャッシュやサーバーサイドキャッシュを設定し、ページの再読み込み速度を向上させます。
• サーバー応答時間の改善：高速なWebサーバーの選択、CDN（コンテンツデリバリーネットワーク）の導入。
• JavaScript/CSSの最適化：ファイルの縮小化（Minify）、結合、非同期読み込み。
• 不要なリソースの削除：使用していないプラグインやテーマ、コードを削除し、軽量化を図ります。

モバイルファースト対応を最適化するための主な施策：

• レスポンシブデザイン：単一のHTMLでデバイスサイズに応じてレイアウトを調整するデザインを採用します。
• タッチしやすいUI要素：ボタンやリンクのサイズを適切に調整し、モバイルユーザーが操作しやすいようにします。
• 読みやすいフォントサイズ：モバイル画面でもテキストが読みにくいことがないよう、フォントサイズを最適化します。
• AMP（Accelerated Mobile Pages）の検討：特にニュース記事やブログコンテンツなど、高速なモバイル表示が求められるページで検討します。

⚠️ 注意：サイトパフォーマンスが低いと、AIクローラーの巡回頻度が低下したり、コンテンツの全体像を正確に把握できなかったりするリスクがあります。これは「SEO対策でやってはいけないこと」の一つであり、ユーザー体験だけでなく、AIによる評価にも悪影響を及ぼします。

「BtoB向けSEO対策とは？」という視点で見ても、これらの技術的最適化は、AI時代においても検索エンジンからの安定した流入を確保し、LLMO BtoB対策の基盤を強化する上で欠かせません。

まとめ：生成AI時代にBtoB企業が情報源として選ばれるために

生成AI検索時代において、BtoB企業が情報源として選ばれるためには、本記事で解説した生成AI検索対策の重要ポイントを理解し、従来のSEOに加えてAIに特化した戦略的な情報設計と継続的な取り組みが不可欠です。「生成AIの検索対策はどうすればいいですか？」という問いに対する答えは、単一の施策ではなく、サイト設計、コンテンツ作成、技術的最適化、そして外部対策を統合した多角的なアプローチにあります。

テクロでは、生成AI検索対策の第一歩として「AI検索可視性診断」を行うことを推奨しています。これにより、自社サイトのドメインや会社名・サービス名をもとに、AI検索上でどのように表示・説明されているかを確認し、SEO対策とAI検索対策の状況を点数化します。診断では、「会社名でAI検索に表示されるか」「会社情報が正しく説明されるか」「比較・選び方系の質問で候補に入るか」といった具体的な項目を確認し、AIが参照している情報源や古い情報・誤った情報の有無までを明らかにします。

その上で、AI検索で自社情報が正しく扱われるためには、会社情報、サービス情報、比較情報、FAQ、外部評価、構造化データといった情報を整理し、AIと顧客の両方に理解されやすい状態を作ることが重要です。この情報設計には、自社サイトの改善だけでなく、PR・広報活動を通じた外部評価の強化も欠かせません。AIは自社サイトだけでなく、外部メディア、比較サイト、プレスリリース配信サービスなどの外部情報も参照するからです。

生成AI検索対策では、従来のSEO指標だけでは効果を測りきれません。テクロでは、以下の指標を確認することで、AI検索対策の効果測定を行います。

• AI検索での表示有無
• AI検索での説明の正確性
• 比較・選び方系の質問での候補入り
• 引用または参照されるページ
• 誤情報の有無
• 指名検索数
• 直接流入
• サービス名検索数
• 問い合わせ時の認知経路
• 外部掲載数
• プレスリリースや外部メディア経由の露出
• AI検索経由で想定されるブランド接触

これらの指標は、短期的なCVだけでなく、AI上で自社が正しく説明されること、比較候補に入ること、指名検索や直接流入が増えることといった、長期的なブランド想起と顧客接点創出に繋がる成果を評価します。テクロのオウンドメディアでは、2026年3月時点でCVの25%がAI検索経由という実績も出ており、生成AI検索はリード獲得における新たな、そして強力な経路となりつつあります。

テクロ株式会社は2016年以来BtoBマーケティング支援を行っています。主にオウンドメディア・コンテンツマーケティングを中心に、昨今はAI検索への対策としてLLMO対策のご支援を行っています。生成AIが情報収集の主軸となる未来を見据え、今から戦略的に情報設計を行うことが、BtoB企業が競争優位性を確立し、持続的な成長を遂げるための鍵となるでしょう。

よくある質問

生成AIの検索対策はどうすればいいですか？

生成AI検索対策は、AIに自社情報を正しく理解してもらうための情報設計が核となります。会社情報、サービス情報、比較情報、FAQ、外部評価を整理し、E-E-A-T原則（経験、専門性、権威性、信頼性）を最大化することが重要です。また、構造化データや高速なサイトパフォーマンスなどの技術的最適化も同時に進める必要があります。

BtoB企業が生成AI検索対策に取り組むべき理由は何ですか？

BtoB顧客は問い合わせ前にAIで課題整理やサービス比較を行うため、AI上で自社情報が適切に引用・推奨されることがリード獲得に直結するからです。Gartnerの予測では2026年までに検索エンジンのボリュームが25%減少するとされており、従来のSEOだけでは集客が難しくなる時代が到来しつつあります。

AIに自社情報を引用・推奨してもらうには、どのようなサイト設計が重要ですか？

AIに引用されるためには、情報の正確性、専門性、信頼性、そして構造的な理解しやすさが鍵となります。具体的には、導入事例、顧客の声、メディア掲載実績、会社情報の透明性などをサイト上で明確に示し、外部サイトやプレスリリースなど、複数の情報源間で情報の一貫性を保つ必要があります。

BtoB企業にとって、生成AI検索対策におけるE-E-A-T原則の最大化とは具体的にどういうことですか？

BtoBにおけるE-E-A-Tの最大化は、導入事例や顧客の声を公開して「経験」を、業界特化型コンテンツや専門家監修で「専門性」を、メディア掲載や受賞歴で「権威性」を、透明な会社情報と一貫した情報発信で「信頼性」を示すことです。PR活動による外部での言及も、AIが評価する信頼性向上に不可欠です。

黒上 洋甫 Director, COO

自己紹介の全文を表示

BtoBマーケティング MAツール コンテンツマーケティング Hubspot