「検索順位は落ちていないのに、クリック数が減っている」「AI検索の対策を求められたが、SEOと何が違うのか説明できない」と悩むBtoBのマーケティング担当者は少なくありません。

BtoBのAI検索対策は、SEOをやめて置き換えるものではありません。SEOの土台の上で、生成AIの回答に自社が比較候補として挙がる状態をつくる取り組みです。

本記事では、AI検索対策の意味とBtoB企業ほど必要な理由、SEOとの違い、実践の6ステップ、成果の測り方と注意点を解説します。

BtoB AI検索対策とは、生成AIの回答に自社名と強みを載せるための取り組み

BtoBのAI検索対策とは、生成AIの回答で、自社名と強みが比較候補として挙がる状態をつくる取り組みです。対象となるのは、ChatGPTやGemini、Perplexity、GoogleのAIによる概要（AI Overviews）など、質問に対して要約した回答を返すサービスです。

生成AIは、検索結果の一覧ではなく、複数の情報源をまとめた回答を示します。そのため、回答の中に名前が出ない企業は、ユーザーの検討の対象から外れやすくなります。

AI検索対策には、AIO・LLMO・GEOなど複数の呼び方があります。呼び方は違っても、AIの回答に自社の情報を引用・言及させるという目指すところはほぼ同じです。

用語	正式名称	主な意味
AIO	AI Optimization（AI最適化）	AIの回答や検索のAI機能に向けた最適化の総称
LLMO	Large Language Model Optimization（大規模言語モデル最適化）	ChatGPTなどの大規模言語モデルに、自社の情報を正しく扱ってもらうための取り組み
GEO	Generative Engine Optimization（生成エンジン最適化）	生成AIを使った検索の回答に、自社の情報を引用してもらうための取り組み
AEO	Answer Engine Optimization（回答エンジン最適化）	質問に直接答える検索機能や音声アシスタントで、回答として選ばれるための取り組み

 

BtoBで特に重要なのは、「中堅製造業向けの生産管理システムを比較して」のような比較・選定の質問です。こうした質問の回答で自社が候補に挙がるかどうかが、BtoBのAI検索対策の成果を左右します。

関連記事：LLMOとは？SEO・AIOとの違いと、BtoB企業がすぐ始められる対策

BtoB企業ほどAI検索対策が必要になる理由

BtoB企業でAI検索対策が必要になる理由は、主に4つあります。いずれも、BtoBの購買の進め方と生成AIの使われ方が重なっていることから生じています。

ここでは、それぞれの理由を順番に解説します。

▼購買担当者が営業に会う前に、AIで情報収集と比較を済ませるため
▼稟議に関わる人が多く、立場ごとに異なる質問をAIに投げるため
▼AIの要約で、検索結果がクリックされにくくなっているため
▼AI経由の訪問者は検討が進んでおり、商談につながりやすいため

購買担当者が営業に会う前に、AIで情報収集と比較を済ませるため

BtoBの購買担当者は、営業担当者に連絡する前に、生成AIで課題の整理や解決策の比較を進めるようになっています。

購買担当者は、課題の整理や解決策の把握、候補の比較といった検討の初期段階を、生成AIとのやりとりで進められるようになりました。「〇〇業界向けの△△ツールを比較して」と質問すれば、AIが候補と比較の観点をまとめて示してくれるからです。

AIが候補を絞り込んだ段階で名前が挙がらない企業は、比較検討のリストに入りにくくなります。営業がアプローチする前の段階で、AIの回答に自社を載せておくことが重要です。

稟議に関わる人が多く、立場ごとに異なる質問をAIに投げるため

BtoBの購買は関わる人が多く、それぞれが異なる観点でAIに質問します。

BtoBの購買では、現場の担当者から部門長、情報システム部門、決裁者まで、多くの関係者が導入の判断に関わります。案件の規模が大きくなるほど、関わる人数も増える傾向があります。

立場が違えば、AIに確かめたい内容も変わります。たとえば、次のような違いがあります。

• 現場担当者：使いやすさや、今の業務に合うかどうか
• 部門長：費用対効果や、導入までにかかる期間
• 情報システム部門：セキュリティや、既存システムとの連携
• 決裁者：導入実績や、提供会社の信頼性

どの立場の質問に対しても自社の情報が回答に使われるよう、関与者ごとの疑問に答える情報をそろえておきましょう。

AIの要約で、検索結果がクリックされにくくなっているため

検索結果の上部にAIの要約が表示されると、ユーザーはサイトを訪れずに答えを得る場合があります。

Googleは2024年8月に、日本で「AIによる概要（AI Overviews）」の提供を始めました（Google Japan Blog）。検索結果の一番上に要約が表示されるため、ユーザーは要約を読んだ時点で疑問が解決することもあります。

その結果、検索順位を維持していても、クリック数が減るケースが出ています。順位だけを目標にするSEOでは、こうした接点の減少を補いにくいのが実情です。

AI経由の訪問者は検討が進んでおり、商談につながりやすいため

AI経由の訪問者は、比較軸や候補をある程度把握したうえでサイトを訪れます。

AIとのやりとりの中で課題や要件を整理しているため、訪問の時点で検討が進んでいることが多いと考えられます。そのため、訪問数は少なくても、資料請求や問い合わせにつながりやすい傾向があります。

BtoBでは1件の商談がもつ金額が大きいため、少ない訪問でも事業への影響は小さくありません。

AI検索対策とSEOの違いは、目指すのが「順位」か「回答での引用」か

SEOは検索結果で上位に表示されてクリックされることを、AI検索対策はAIの回答の中で自社が引用・言及されることを目指します。目指す状態が違うため、評価される単位や成果の指標も変わります。

項目	SEO	AI検索対策
目指す状態	検索結果で上位に表示され、クリックされる	AIの回答で引用・言及され、比較候補に挙がる
評価される単位	ページとキーワードの組み合わせ	質問への答えになる段落や情報、テーマ全体での情報の蓄積
効きやすい要素	検索意図に合うコンテンツ、内部リンク、被リンク	結論を先に示す記述、一次情報、第三者からの言及、表記の一貫性
主な成果指標	検索順位、クリック数、CV	AI回答での言及率、AI経由の流入とCV、指名検索数

 

AIは1ページの内容だけでなく、テーマ全体での継続的な発信や、第三者からの評価も踏まえて情報源を選ぶと考えられています。そのため、特定の分野で情報を積み重ねている企業ほど、AIの回答で取り上げられやすくなります。

この特徴は、中小企業や後発企業にとって追い風にもなります。ビッグキーワードで大手企業と競うよりも、自社が強い専門領域の質問で選ばれることを狙うほうが、成果につなげやすいからです。

なお、Googleは「AI 機能とウェブサイト」の中で、AIによる概要に表示されるための追加の要件や特別な最適化は必要なく、従来のSEOのベストプラクティスが引き続き有効だと説明しています。AI検索対策はSEOを置き換えるものではなく、SEOの土台の上に積み上げる取り組みとして進めましょう。

既存のSEO記事を生かしたAIO対策の進め方は、「AIO対策のやり方｜既存SEOを生かしてAI検索に引用されるサイトへ」の記事で詳しく解説しています。

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BtoB企業がAI検索で比較候補に入るための6ステップ

BtoBのAI検索対策は、現状の確認から始めて、自社の立ち位置、記事の書き方、根拠、技術設定、第三者からの言及の順に進めます。前のステップの結果が次のステップの判断材料になるため、上から順に取り組むのがおすすめです。

ここでは、実践の手順を6つのステップに分けて紹介します。

▼STEP1：顧客がAIに投げる質問を想定し、今の回答に自社が出るか確かめる
▼STEP2：誰に向けた何の会社かを明確にし、サイト全体で表記を揃える
▼STEP3：結論を冒頭に置き、段落ごとに意味が完結する記事にする
▼STEP4：独自データと著者情報で、情報の根拠を示す
▼STEP5：構造化データとAIクローラー向けの設定を整える
▼STEP6：比較サイトや業界メディアで、第三者からの言及を増やす

STEP1：顧客がAIに投げる質問を想定し、今の回答に自社が出るか確かめる

AI検索対策の最初の一歩は、顧客がAIに投げる質問を洗い出し、今の回答に自社が出るかを確かめることです。

現状を知らないまま記事を増やしても、どの質問で競合に負けているのかが分かりません。まずは、自社の顧客が実際に投げそうな質問を、関与者の立場ごとに10〜20個ほど用意しましょう。

質問は、業界・企業規模・課題を含めた具体的な形にします。

• 「従業員300人規模の製造業に合う生産管理システムを比較して」
• 「情報システム部門がない中小企業でも導入しやすい勤怠管理ツールは？」
• 「BtoB向けオウンドメディアの記事制作を外注するときの選び方は？」

用意した質問をChatGPT・Gemini・Perplexity・GoogleのAIによる概要で試し、自社と競合の名前が出るか、どのサイトが引用されているかを記録します。

記録した結果は、対策の優先順位を決める材料になり、効果測定の基準にもなります。

STEP2：誰に向けた何の会社かを明確にし、サイト全体で表記を揃える

AIに正しく紹介されるには、自社が「どの業界・どの規模の企業の、どんな課題を解決するのか」を明確にすることが欠かせません。

「幅広い業界に対応可能」のような表現は、人には柔軟さとして伝わっても、AIにとっては分類しにくい情報です。対象顧客と得意領域がはっきりしている企業ほど、「〇〇業界向けの」といった条件付きの質問で選ばれやすくなります。

あわせて、会社名・サービス名・事業内容の表記を、自社サイトやプレスリリース、比較サイト、SNSなどでそろえましょう。表記が場所ごとに違うと、AIが同じ企業の情報として結び付けにくくなります。

STEP3：結論を冒頭に置き、段落ごとに意味が完結する記事にする

AIに引用されやすい記事は、見出しの直後で質問への答えを1〜2文で示しています。

AIは記事の一部を抜き出して回答に使うため、前後の文脈がなくても意味が通る段落のほうが使われやすくなります。記事を書くときは、次の点を意識しましょう。

• 主語を省略せず、一文だけで意味が通るように書く
• 専門用語や略語は、最初に出てきたところで意味を定義する
• 比較には前提条件と、向くケース・向かないケースを添える
• FAQ・比較表・箇条書きで、疑問への答えを明確に示す

導入事例の記事では、冒頭に「業界・課題・施策・成果」の要約を置くと、人にもAIにも内容が伝わりやすくなります。

読者が知りたい答えを先に出す書き方は、AI検索対策とSEOの両方に効果があります。

STEP4：独自データと著者情報で、情報の根拠を示す

AIに信頼できる情報源として扱われるには、他社の記事の要約ではない一次情報を示すことが重要です。

自社の顧客アンケート、支援実績の集計、導入事例の具体的な数値などは、他社が持てない情報です。数値を載せるときは、調査の母数・期間・条件を主張の近くに書き、根拠を確かめられるようにしましょう。

加えて、著者・監修者の経歴、公開日と更新日、運営会社の情報をページ上で確認できるようにします。E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点で根拠を示すことが、AIと読者の両方からの信頼につながります。

一次情報の集め方と記事への生かし方は、「一次情報をSEO記事で作る方法｜収集・活用の実践手順と事例」の記事で紹介しています。

STEP5：構造化データとAIクローラー向けの設定を整える

技術面では、AIや検索エンジンがページを正しく読み取れる状態を整えておきます。

確認しておきたい主な項目は、次のとおりです。

• robots.txtやCDNの設定で、検索エンジンやAIサービスのクローラーを意図せずブロックしていないか
• Organization・Article・FAQPageなどの構造化データ（JSON-LD）が、ページに表示されている内容と一致しているか
• 重要な結論や数値を、画像だけでなく本文のテキストとして書いているか

なお、llms.txtはAI向けにサイトの概要を伝えるファイルとしてコミュニティが提案している仕様で、公的な標準ではありません。Googleも、AIによる概要のために新しいファイルを作る必要はないとしています。

llms.txtを設置する場合も、補助的な位置づけにとどめましょう。

構造化データの実装手順は、「LLMO向け構造化データの実装ガイド｜JSON-LDの優先順位・コード例・検証方法」の記事で詳しく解説しています。

STEP6：比較サイトや業界メディアで、第三者からの言及を増やす

AIは自社サイトの情報だけでなく、第三者のサイトに書かれた評価や比較も参照して回答を作ります。

自社サイトでいくら強みを訴えても、第三者による裏づけがなければ、比較候補として挙げられにくくなります。第三者からの言及を増やす方法には、次のようなものがあります。

• 比較サイトやレビューサイトへの掲載
• 独自調査の結果をまとめたプレスリリースの配信
• 業界メディアへの寄稿や取材への対応
• 取引先と共同での導入事例の発信

言及は数を追うよりも、自社の専門領域との関連性と内容の正確さを重視しましょう。

AI検索から来た読者を資料請求・商談につなげる導線をつくる

AI検索対策の成果を事業につなげるには、AIから来た読者が次の行動に移れる導線が必要です。AI経由の読者は検討が進んでいるため、一般的な解説だけで終わるページでは、次に何をすればよいか分からず離脱しやすくなります。

導線をつくるときは、次の3点を押さえましょう。

• コラム記事から、関連するサービスページ・導入事例・料金ページへ内部リンクでつなぐ
• ホワイトペーパーの独自データの要点を記事内で紹介し、詳細を資料ダウンロードで提供する
• 記事のテーマと資料の内容を一致させ、読者の検討段階に合ったCTAを置く

AIに引用される記事と、資料請求につながる導線は、セットで設計することが大切です。引用されても導線がなければ商談につながらず、導線があっても引用されなければ読者に届きません。

PVが減る中でCVを伸ばす具体的な手順は、「オウンドメディアのCV改善｜PV減少でも成果を伸ばす実務手順」の記事で解説しています。

成果は「AI経由の流入」と「AI回答での言及率」で測る

AI検索対策の成果は、PVや検索順位だけでは測れません。AIの回答の中で自社を知っても、サイトを訪れない人がいるからです。

成果を正しく捉えるには、流入・言及・指名検索・商談の情報を組み合わせて判断しましょう。以下で、具体的な測り方を確認します。

▼GA4でAIサービスからの流入を分けて計測する
▼決まった質問を定期的に投げ、AI回答に自社が出る割合を追う
▼指名検索数と商談時のヒアリングで、数字に出にくい効果を捉える

GA4でAIサービスからの流入を分けて計測する

GA4では、AIサービスを参照元とするカスタムチャネルグループを作ると、AI経由の流入を分けて確認できます。

参照元の条件には、chatgpt.com、perplexity.ai、gemini.google.com、copilot.microsoft.comなどを正規表現でまとめて指定します。作成したチャネルで、AI経由の流入数・資料請求数・CVRを自然検索と比べて追いましょう。

ただし、GoogleのAIによる概要から自社サイトへのクリックは、Search Consoleでは通常のウェブ検索の数値に含まれ、分けて確認できません。GA4のAIチャネルで測れるのは、ChatGPTなど外部のAIサービスからの流入が中心になります。

決まった質問を定期的に投げ、AI回答に自社が出る割合を追う

STEP1で用意した質問を決まった間隔でAIに投げ、自社が言及された割合を記録すると、AI回答での存在感を数値で追えます。

たとえば20個の質問のうち5個で自社が回答に挙がれば、言及率は25％です。あわせて競合の言及回数も記録すると、比較候補の中での自社の位置が分かります。

AIの回答は、同じ質問でも時期や利用環境によって変わります。1回の結果で判断せず、月1回などの頻度で記録を続け、推移を見ましょう。

指名検索数と商談時のヒアリングで、数字に出にくい効果を捉える

AIの回答で自社を知った人は、後から社名で検索したり、直接サイトを訪れたりする場合があります。

こうした効果は、AI経由の流入数には表れません。Search Consoleで、社名やサービス名を含む検索クエリの推移を確認しましょう。

あわせて、問い合わせフォームや商談の場で「当社をどこで知ったか」を聞くと、AI経由の認知を把握できます。選択肢に「ChatGPTなどの生成AI」を加えておくと、集計しやすくなります。

言及率やSoVなどの指標の定義と測り方は、「LLMO効果測定の指標（KPI）とは？AI時代の新しい効果測定方法を徹底解説」の記事で詳しく解説しています。

BtoB AI検索対策で失敗しやすい3つの注意点

BtoBのAI検索対策でよくある失敗は、技術設定への偏り、流入数だけでの判断、一度きりの対応の3つです。どれも、取り組みを始めた直後に陥りやすい落とし穴です。

それぞれの注意点を見ていきましょう。

▼llms.txtや構造化データなど技術面の設定だけでは引用されない
▼流入数の減少だけで成果を判断しない
▼AIの回答は変わり続けるため、定期的に確認して内容を更新する

llms.txtや構造化データなど技術面の設定だけでは引用されない

llms.txtや構造化データなどの技術的な設定は、ページを読み取りやすくする補助であり、それだけで引用されるわけではありません。

AIが回答に使うかどうかは、質問への答えになっているか、根拠が示されているか、第三者からの評価があるかによって左右されます。技術的な設定を整えたうえで、記事の中身と自社の立ち位置の明確化に時間を使いましょう。

流入数の減少だけで成果を判断しない

AIの要約が表示されるクエリでは、サイトへの流入が減っても、成果まで落ちているとは限りません。

流入が減る一方で、AI回答での言及や指名検索が増えたり、資料請求の質が上がったりしている場合があります。流入の変化はクエリごとに確認し、言及率や商談数とあわせて評価しましょう。

AIの回答は変わり続けるため、定期的に確認して内容を更新する

AIの回答は、モデルの更新や参照する情報の変化によって変わり続けます。

AIが自社について、古い情報や誤った情報を答えているケースもあります。定期的に回答を確認し、自社サイトの情報を最新に保つとともに、誤りの原因になっている外部の情報があれば掲載元に修正を依頼しましょう。

AI検索対策は、一度実施すれば終わる施策ではありません。継続して運用する施策として、担当者と確認の頻度を決めておくことが大切です。

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BtoBのAI検索対策に関するよくある質問

BtoBのAI検索対策について、よく寄せられる質問にお答えします。

Q. BtoBのAI検索対策は、SEO対策と別に取り組む必要がありますか？

BtoBのAI検索対策は、SEO対策と切り離して別に取り組む必要はありません。SEOの土台の上で、引用されやすい書き方や第三者からの言及を加えていく取り組みです。

SEOで整えたコンテンツやサイト構造は、そのままAI検索対策の基盤になります。

Q. AI検索対策は何から始めればよいですか？

AI検索対策は、顧客が投げそうな質問をAIで試し、自社が回答に出るかを確認するところから始めましょう。

確認の結果をもとに、競合に負けている質問から順に、答えとなる記事を用意したり、既存記事を改善したりします。

Q. 中小企業でもAI検索で大手企業と並んで比較候補に入れますか？

特定の業界や課題に絞った質問であれば、中小企業でも比較候補に挙がる可能性があります。

得意な領域を明確にし、その領域の情報を継続して発信することが、比較候補に入るための近道です。

Q. AIに引用されやすいのはどんなコンテンツですか？

AIに引用されやすいのは、質問への答えを冒頭で示した記事、独自の調査データ、要約付きの導入事例、FAQ、比較表などです。

いずれにも共通するのは、他社の要約ではなく、自社にしかない情報が含まれている点です。

まとめ

BtoBのAI検索対策は、生成AIの回答に自社名と強みを載せ、比較候補に入るための取り組みです。購買担当者がAIで情報収集と比較を済ませるようになった今、AIの回答で候補に挙がらない企業は、比較検討の段階に進みにくくなっています。

AI検索対策は、SEOをやめて置き換えるものではありません。SEOの土台の上で、想定質問の確認、立ち位置の明確化、結論を先に示す記事づくり、一次情報の提示、技術設定、第三者からの言及の順に積み上げていきましょう。

成果は、PVではなく、AI経由の流入、AI回答での言及率、指名検索数、商談時のヒアリングを組み合わせて測ります。まずは自社のカテゴリについてAIに質問し、今の回答に自社が出るかを確かめるところから始めてみてください。

自社に合ったAI検索対策の進め方に迷う場合は、専門家に相談するのも一つの方法です。

パンタグラフでは、SEO・AIO・LLMOを前提にしたコンテンツマーケティングの戦略設計から記事制作、効果測定・改善まで、企業さまの状況に合わせたサポートをさせていただいております。

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