BtoB企業のLLMO対策｜指名検索が増える前に打つべき手

BtoB LLMOの要点は、生成AI検索において自社が比較検討の候補として引用・言及される状態を作ることにある。従来のSEOが検索結果ページの順位を競う施策だったのに対し、LLMOはAIが生成する回答文そのものに自社名や製品名が登場するかどうかを問題にする。

BtoBの購買担当者はすでに生成AIを購買プロセスに組み込みつつある。TRENDEMON JAPANの調査（2025年8月、n=111）では、BtoB企業の9割以上が他社製品・サービスの情報収集や導入検討に生成AIを活用していると回答している(出典: sedesign.co.jp)。また6senseの調査でも、BtoBの購買担当者の94%がすでに購買プロセスの一部でAIを使用しているとされる(出典: shwat.jp)。Gartnerは2028年までにBtoB購買の90%がAIエージェントを介して行われると予測しており(出典: mediareach.co.jp)、検索エンジン経由から生成AI経由への情報収集の移行は今後さらに進むと見られる。

こうした変化を踏まえると、指名検索が増えてから対策を始めるのではなく、指名検索が発生する前の「課題認識」「情報収集」の段階でAIに拾われる状態を作ることが、商談機会の獲得に直結する。

BtoB企業がLLMO対策を始める際は、①現状把握、②情報基盤の整備、③引用されやすい形式への転換、という3ステップで進めるのが基本である。

最初のステップである現状把握では、自社の製品カテゴリや課題キーワードでChatGPTやPerplexityに実際に質問し、自社が言及されるか、競合がどう紹介されているかを確認する。複数のAIサービスを手作業で横断的に確認するのは手間がかかるため、AIOプレスのようにブランド名を入力するだけで約1分で結果が得られる無料のAIブランド診断を使い、現状を短時間で把握する方法もある。

次に情報基盤の整備として、料金・機能・導入事例・比較情報など、AIが根拠として引用しやすい一次情報を自社サイト上に整理する。最後に、既存コンテンツを質問形式の見出しと結論ファーストの構成に書き換え、AIが回答を組み立てやすい形式に転換する。この3ステップは同時並行ではなく、現状把握で自社の弱点を特定してから情報基盤の整備・形式転換へと段階的に進めると効率がよい。

AI検索に引用されやすいコンテンツは、質問形式の見出しと結論ファーストの構成、そして具体的な数値や比較情報を含む一次情報である。AIは長文全体を読み込んで要約する性質があるため、冒頭で結論を述べ、その後に根拠や詳細を続ける構成が抽出されやすい。

見出しは「〜とは？」「〜の選び方は？」「費用はいくらか？」のように、ユーザーがAIに尋ねる質問文に近い形にすることで、質問と回答の対応関係が明確になる。また「業界平均」「一般的な相場」といった曖昧な表現よりも、自社が実際に提供している料金プランや導入実績など、具体的で検証可能な情報の方が引用されやすい。

加えて、他社への批判や誇張表現を避け、中立的で事実に基づいた記述を徹底することも重要である。AIは複数の情報源を横断して回答を生成するため、一つの情報源に偏った主張よりも、他の情報源とも矛盾しない中立的な記述の方が採用されやすいと考えられる。

技術面では、構造化データの実装、クロール許可設定の確認、llms.txtやFAQページの明確化が基本的な整備項目になる。構造化データ(FAQPage、Organizationなど)を適切にマークアップすることで、AIやクローラーが情報の意味を機械的に解釈しやすくなる。

robots.txtの設定も確認が必要で、生成AIの情報収集に使われるクローラーを意図せずブロックしていないかをチェックする。ブロックしている場合、コンテンツがどれだけ充実していてもAIに参照されない。近年はllms.txtのようにAIクローラー向けに情報の要点を伝えるファイル形式も登場しており、こうした新しい仕様への対応状況を確認しておくことも選択肢の一つになる。

FAQページについては、質問文と回答文の対応を明確にし、1つの質問に対して1つの明確な回答を用意する構成が望ましい。これらの技術整備は専門知識を要する部分も多いため、AIOプレスのように構造化データやllms.txtの配信を自動化するツールを使い、実装の手間を減らす方法も検討に値する。

LLMOの効果測定は、「AI検索での言及・引用の有無」と「指名検索数・問い合わせ数の変化」の両方を継続的に確認することで行う。前者については、ChatGPT・Gemini・Google AI Overviews・AIモード・Claude・Perplexityなど主要な生成AIサービスに、自社の課題領域に関する質問を定期的に投げかけ、自社名や製品名が回答に含まれるかを記録する方法が基本となる。

後者については、Google Search Consoleなどで指名検索のクエリ数の推移を追い、AI経由の流入や問い合わせフォームの参照元情報と合わせて確認する。Adobeの調査では、AI経由のトラフィックはコンバージョン率が非AI経由より42%高く、サイト滞在時間も48%長いという結果が出ており(出典: jp.linkshare.com)、AI経由流入の質を評価する際の参考になる。同調査ではAI経由の流入がQ1で前年同期比393%増と急成長しているとも報告されている(出典: jp.linkshare.com)。

複数のAIプラットフォームを毎日手作業で確認するのは現実的ではないため、AIOプレスのように6プラットフォームでの言及・引用状況を毎日自動で計測し、引用されていない箇所を検出した上で対策記事の生成・公開までを人手を介さず行うツールを併用すると、計測と改善のサイクルを継続的に回しやすくなる。

BtoB企業のLLMO対策でよくある失敗は、既存のSEO記事をそのまま流用すること、公開後の更新を怠ること、成果を短期間で判断してしまうことの3点である。SEO向けに書かれた記事はキーワードの詰め込みや冗長な前置きが多く、AIが要約・引用する際にかえって扱いにくい場合がある。

また、AIが参照する情報は定期的に更新されるため、料金や機能などの一次情報を古いまま放置すると、誤った情報が回答に反映されるリスクがある。定期的な見直しと更新が欠かせない。

さらに、LLMOは検索順位のように短期間で変化が見えるものではなく、AIの学習・参照サイクルには時間差があるため、数週間で効果を判断せず、数か月単位で言及状況の推移を観察する姿勢が求められる。Gartnerは2024年に「2026年までに検索エンジン利用が25%減少する」と予測しており(出典: jp.linkshare.com)、検索エンジン依存の情報収集がAI経由へと構造的に移行していく前提を踏まえて、腰を据えて対策に取り組む必要がある。

この記事は次の情報源を参考に、2026年9月時点の情報で作成しています。

• LLMO診断・伴走支援サービス｜株式会社SEデザイン｜LLM時代のBtoBマーケティングパートナー(sedesign.co.jp)
• BtoB企業がLLMOに取り組むべき理由は？基本戦略や3つの対策方法を紹介(lany.co.jp)
• BtoBのLLMO完全ガイド｜基礎知識から攻略法までわかりやすく解説 | シュワット株式会社(shwat.jp)
• 【BtoB企業向け】LLMO対策とは？具体的な対策・チェック方法まで徹底解説  | リンクシェア・ジャパン(jp.linkshare.com)
• LLMO（AIO）×B2B企業 完全ガイド 2026年版｜AI検索対策でリード獲得を強化 ｜株式会社メディアリーチ(mediareach.co.jp)