BtoBの情報収集は、検索結果を見比べる時代から、AIが比較・整理する時代へ移りつつあります。そのため、BtoB企業においてもLLMO/AIO対策(以下、LLMO対策)の重要性は増しているといえるでしょう。この記事では、BtoB企業がLLMO対策をする重要性と、優先して整えるべき情報や対策を解説します。自社の情報設計を見直すきっかけにしてください。

BtoB企業のLLMO/AIOは「商談前の信頼設計」である

BtoBの情報収集は、検索結果を一つずつ見比べる時代から、AIが比較・整理する時代へ移りつつあります。この変化のなかで問われるのは、単に検索で見つかることではありません。より重要なのは、自社がどんな会社として理解され、何を根拠に信頼されるかです。

Googleは、AI OverviewsやAI Modeについて、複雑な質問の要点整理や比較検討を支援する体験だと説明しています。今後も、検索結果一覧の前にAIが“候補の見え方”をつくる場面が増えていくと考えられるでしょう。

参考：Google「AI機能とウェブサイト」

BtoB企業でLLMO/AIOが重要な3つの理由

BtoB企業にとってLLMOが重要なのは、AIが新しい流入チャネルだからのみではありません。AIが比較と整理の入口になるからです。

AIが情報収集の入口になり始めているから

情報収集の入口そのものが、検索結果一覧からAIへ広がり始めています。 海外の調査では、BtoBバイヤーの4人に1人で生成AIの利用が従来の検索を上回り、約3分の2が検索と同等以上に生成AIを使うと回答しました。

検索して記事を読むだけでなく、まずAIで整理し、その後に候補を深掘りする行動がBtoBでも現れはじめています。

参考：Responsive「GenAI Overtakes Search for a Quarter of B2B Buyers, Signaling a Major Shift in Enterprise Purchasing」(2025年10月15日)

指名検索の前に比較が進むから

BtoBの購買では、指名検索より前に候補比較がかなり進むことが少なくありません。ある調査では、買い手は売り手に接触するまでに意思決定の約70%を完了させ、初回接触時点で81%が有力候補を決め、85%が購買要件を固めていたとされています。

そのため、AIに「どのカテゴリの会社か」「誰に向いているか」「何が違うか」を正しく理解してもらえる状態をつくることの重要性は高まっています。

参考：6sense「Findings from 6sense Research: When Do B2B Buyers Reach Out to Sales?」(2024年1月8日)

初回商談時の前提知識が深まるから

今のBtoBでは、初回商談の時点で一定の前提知識が共有されていることが増えています。海外の調査では、BtoBバイヤーの67%が営業担当者を介さない体験を好み、45%が最近の購買でAIを利用したと報告されました。

だからこそ、商談前の段階で導入価値や向いている企業像まで伝わる情報を整えておくことが、比較に残ることや信頼獲得につながります。

参考：Gartner「Sales Enablement Must Shift From Static Content to AI-Powered Buyer Support」(2026年3月9日)

BtoB企業が把握すべき、AIを通じた購買行動

BtoBの購買は、検索結果を順に読むのではなく、AIで候補を整理・比較し、理解を深めながら商談や最終判断へ進む流れに変わりつつあります。だからこそ、指名検索の前から自社の強みや違い、信頼の根拠をAIに正しく伝えるLLMO対策が重要です。

BtoB企業がLLMO/AIO対策として整えるべき情報

BtoB企業がLLMO対策を進めるうえでは、新しいコンテンツを増やす前に、まず既存の情報を整えることが欠かせません。比較検討や商談前の理解に使われる情報がそろっているほど、AIにも人にも自社の価値が伝わりやすくなります。

事業・提供価値がわかる基本情報

最優先で整えたいのは、「何の会社で、誰のどんな課題を解決するのか」が一読でわかる情報です。会社概要そのものよりも、サービス概要、対象顧客、対応業界、提供範囲、競合との違いが一貫して伝わる状態が理想です。ここが曖昧だと、AIにも人にも企業像がずれて伝わりやすくなります。

導入事例

BtoBでは、「できる」と語る情報よりも、実際にどう成果が出たかを示す情報のほうが有効です。業種、課題、導入理由、実施内容、成果まで整理された事例は、比較検討にもAIの要約にも使われやすい判断材料になります。単なる実績紹介にとどめず、なぜ選ばれたのかまで書けると、より説得力が増すでしょう。

FAQ

FAQは、営業に聞く前の疑問を解消する“比較の論点集”として機能します。具体的には、下記のような情報を記載しましょう。

こうした質問と回答が明文化されていると、AIにも人にも情報が整理されて伝わりやすくなります。

導入条件・セキュリティ・運用体制

これは全業種で最優先ではありませんが、高単価商材やエンタープライズ寄りのBtoBでは非常に重要です。セキュリティ方針、導入フロー、契約形態、運用開始までの流れ、サポート体制が見えると、比較検討時の不安を減らせます。LLMOはもちろん、人にとっても信頼形成の土台として効きやすい情報です。

独自調査・ホワイトペーパー

独自調査やホワイトペーパーは、一般論ではなく、自社ならではの見解や一次情報を示せる点で有効です。ただし、PDFを置くだけでは伝わりにくいため、要点をHTMLでも公開しておくとよいでしょう。土台となる基本情報が整っていない段階で拡充しても効果は限定的になりやすいため、まずは基礎情報をそろえたうえで強化していくのが現実的です。

【データから見る】BtoB企業がすべきLLMO/AIO対策

BtoB支援会社・サービス別の300プロンプトを対象として調査(データ取得：2026年5月19日)

今回のAKARUMIデータから見えたのは、BtoB領域のAI回答では、公式サイトや大手メディアだけでなく、比較記事・選び方記事・費用相場記事 のような、比較検討に役立つページが多く引用されているという点です。

つまり、BtoB企業のLLMO対策で重要なのは、AIに自社名を認識させることだけではありません。AIが比較回答のなかで、自社を候補として扱いやすい情報を用意することが重要です。

LLMO対策は、AI向けの小手先の最適化ではありません。ユーザーが比較検討の場で必要とする情報を、AIにも人にも理解しやすい形で整備することが求められます。

公式サイトに「比較検討向けコンテンツ」を用意する

BtoB企業の公式サイトは、サービス紹介や会社案内に情報が偏りやすい傾向があります。しかし、生成AIが参照しやすいのは、単なる紹介ページではなく、比較・選定の判断材料がまとまったページ です。

たとえば、以下のような情報は、AIが回答を組み立てる際に使いやすい要素になります。

そのため、公式サイト内には、サービスページだけでなく、選び方、比較ポイント、料金、導入事例、失敗例、業界別活用方法 まで含めた比較検討向けコンテンツを整備することが重要です。

第三者メディアや比較記事上の掲載情報を整備する

今回の分析では、企業の公式ページだけでなく、第三者メディアや比較メディア、カテゴリ特化型の記事も多く引用されていました。

重要なのは、外部メディア上で自社がどのように紹介されているかです。たとえば、比較記事に記載されている社名が誤っている、強みが曖昧である、古い料金情報が残っているなどがあると、AIもその情報をもとに回答を生成する可能性があります。

そのため、第三者メディアについては、以下の観点で定期的に確認しておく必要があります。

「おすすめ記事」だけでなく「選び方」「費用」「失敗例」まで網羅する

今回の上位URLには比較記事だけでなく、「選び方」「費用相場」「失敗しないポイント」といったテーマのページも多く見られました。これは、AIが単に候補企業を並べるだけでなく、意思決定に必要な補足情報まで含めて回答しようとしていることを示しています。

とくにBtoBサービスでは、導入金額が高く、複数部門での比較検討や社内稟議が発生するケースも少なくありません。そのため、AIに引用されやすい情報も、単なるサービス紹介ではなく、導入判断に必要な情報へと広がっています。

たとえば、次のようなテーマは比較検討段階のユーザーにとって有用性が高く、LLMO対策としても相性がよい内容です。

外部プラットフォームでの情報発信も検討する

今回のデータでは、noteのようなプラットフォーム型コンテンツも引用対象に含まれていました。これは、AIが必ずしも企業サイトや大手比較メディアだけを参照しているわけではなく、テーマに対して整理された情報があるページを幅広く参照している可能性を示しています。

もちろん、外部プラットフォームに投稿すれば必ず引用されるわけではありません。ただし、自社サイトだけでは取りきれないテーマについて、外部プラットフォーム上で比較検討向けの情報を発信することは、AIが参照できる情報面を広げる施策として有効です。

たとえば、以下のようなテーマは外部発信とも相性がよいでしょう。

「引用されたか」だけでなく「どう言及されたか」まで確認する

LLMO対策では、引用の有無だけを成果指標にすると実態を見誤ります。今回のデータでも、引用URLとして使われていても、必ずしも企業名やサービス名が回答本文で明示されているわけではありませんでした。

そのため、自社サイトが引用されていても、回答本文では競合ばかりが推薦されているなら、十分な成果とは言えません。反対に、自社サイトが直接引用されていなくても、第三者メディア経由で自社名が有力候補として言及されているなら、一定の成果が出ていると考えられます。

最低限、次のような観点で確認しましょう。

プロンプトごとの引用・言及傾向を継続的にモニタリングする

BtoB領域では、同じカテゴリであっても、ユーザーの聞き方によってAIの回答構造は大きく変わります。たとえば、「おすすめの会社を教えて」という質問と、「費用相場を知りたい」「大企業向けを比較したい」という質問では、AIが引用するページも、言及する企業も変わる可能性があります。

そのため、LLMO対策はどのプロンプトで自社がどう扱われるかを継続的に確認し、改善を重ねる運用型施策として考えるべきです。

とくに確認したいのは、以下のような観点です。

BtoB企業がLLMO/AIO対策をするうえで決めておきたいこと

LLMO対策は、進め方の前提をそろえておくことで、取り組みやすさが大きく変わります。最初に考え方を整理しておくと、社内で認識を合わせやすくなり、その後の情報整備や施策判断もスムーズに進めやすくなるでしょう。

情報の責任者

最初に決めたいのは、情報全体の最終責任者です。LLMOはマーケティングだけでなく、広報、営業、CS、事業部など複数部門の情報が土台になります。

責任者を決めておくと、各ページの表現や更新方針をそろえやすくなり、自社の情報に一貫性が生まれるでしょう。結果として、AIにも人にも理解されやすい情報発信につながります。

成果指標

流入以外も含めた成果の見方も決めておきましょう。LLMOは、アクセス数だけで成果を判断すると実態を見誤りやすい施策です。

AI時代は、サイト訪問の前に比較や理解が進みます。そのため、AI上で自社説明が正確か、比較文脈で候補に入るか、問い合わせ内容の解像度が上がるか、といった変化も見ておきましょう。

着手範囲

最初に決めるべきなのは、どのページから整えるかです。新規記事を増やす前に、既存情報の棚卸し対象を絞ったほうが進めやすくなります。

具体的には、会社情報、サービスページ、導入事例、FAQ、導入条件など、比較検討で見られやすいページから優先的に確認しましょう。自社の事業内容や強みのずれを把握しやすくなります。

AI時代のBtoBは「伝わる情報」が競争力になる

AIを通じて情報収集や比較検討が進む今、BtoB企業には「見つかること」だけでなく、「正しく理解されること」が求められています。そのため、LLMO対策では新しい記事を増やす前に、既存情報の整理や一貫性の見直しから始めることが重要でしょう。AIにも人にも伝わりやすい情報設計ができると、比較検討の段階で候補として認識されやすくなります。

ipe(アイプ)が提供する「AKARUMI」では、AI上で自社がどのように認識・引用されているかを可視化できます。競合との比較や改善ポイントも確認できるため、LLMO対策の現状把握に役立つでしょう。

また、BtoB企業向けのLLMO対策を体系的に進めたい方には、株式会社ipeのLLMOコンサルティングがおすすめです。情報設計の整理から、AI検索時代を前提としたコンテンツ改善まで支援しています。