BtoB企業のLLMO事例とは？AI検索で選ばれるための対策を解説

ChatGPTなどのAI検索が普及し、従来のSEOだけでは集客が難しくなるのでは、と不安を感じていませんか。

この記事を読めば、自社がターゲットとする顧客がAIで検索した際に、自社製品が「推奨」や「引用」として表示されるための具体的なコンテンツ作成指針と、導入による投資対効果（ROI）の目安を判断できる状態になります。

B2B事例として、具体的な企業の取り組みも紹介します。

AI時代のBtoBマーケティングに訪れた地殻変動とは

AIの台頭は、BtoBマーケティングの常識を根本から覆しています。

情報収集の手段が多様化し、顧客が購買を決定するまでのプロセスは大きく変化しました。

特に、意思決定者が営業担当者と接触する前の段階で、AIを活用して自己調査を完結させるケースが増加しており、従来のBtoBマーケ戦略の見直しが急務となっています。

営業が会う前に勝負は決まっている？BtoB購買プロセスの新たな現実

BtoBの購買プロセスにおいて、買い手が営業担当者に会う前に大半の調査を終えているという現実は、AIの登場によってさらに加速しています。

2026年には約94%のBtoB購買者がAIを利用すると予測されており、すでに営業と接触する前に70〜80%の調査が終わっているのが実情です。

この変化は、BtoBマーケにおいて、いかに早い段階でAIの回答に自社を候補として挙げてもらうかが重要であることを示唆しています。

AI時代におけるBtoB購買者の情報接触実態については「AI時代におけるBtoB購買検討者の情報接触実態調査」で詳しく紹介しています。

検索エンジンから対話AIへ、情報収集の主戦場が静かにシフトしている

従来、ユーザーは検索エンジンにキーワードを入力し、表示されたWebサイトのリストから情報を探していました。

現在では、具体的な悩みや課題をそのまま対話AIに投げかけ、要約された回答を得るという行動が一般化しています。

これにより、企業は単に検索結果で上位表示されるだけでなく、AIが生成する回答の中で信頼できる情報源として引用・推奨される必要が出てきました。

LLMO（大規模言語モデル最適化）の基本とSEOとの違いを理解する

LLMO（LargeLanguageModelOptimization）は、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）が生成する回答に、自社の情報が最適なかたちで引用・推奨されるように施策を行うことです。

従来のSEOが検索エンジンでの「発見」を目的としていたのに対し、LLMOはAIとの対話の中での「推奨」をゴールとします。

この違いを理解することが、新しい時代のマーケティング戦略の第一歩です。

BtoB向けLLMO戦略支援については「BtoB向けLLMO戦略支援」で詳しく紹介しています。

LLMOが目指すのはAIの回答内で「推奨される」こと

LLMOの最終的な目標は、ユーザーがAIに特定の課題について質問した際に、その回答の中で自社の製品やサービスが解決策として提示される状態を作り出すことです。

これは、単に企業名が表示されるだけでは不十分です。

AIに「この企業の製品は、あなたの課題解決に適している」と判断させ、その選定基準自体に影響を与えるような、質の高い情報提供が求められます。

従来のSEO（検索エンジン最適化）との決定的な役割分担

SEOとLLMOは対立する概念ではなく、それぞれ異なる役割を担います。

SEOは、ユーザーが特定のキーワードで検索した際に、自社サイトを上位に表示させることがゴールです。

一方、LLMOは、より複雑で文脈的な問いに対して、AIが自社を「選び方の基準」とともに推奨する状況を目指します。

つまり、SEOが「入口」で機能するのに対し、LLMOは「選び方」そのものに入り込む点で決定的に異なります。

今後のデジタル戦略では、この二つを適切に使い分けることが不可欠です。

AIはマーケティングの戦場を「広域戦」から「局地戦」へと変えた

従来の検索マーケティングは、資本力のある企業がビッグキーワードで上位を狙う「広域戦」でした。

しかしAIの時代は、ユーザー一人ひとりの具体的な悩みに、いかに的確に応えるかが問われる「局地戦」へと移行しています。

ニッチな課題や特定の状況に特化した深い問いに対して、最適な答えを提供できる企業が評価されるため、後発や中小企業にも大きなチャンスが生まれています。

このBtoBマーケの変化は、ランチェスター戦略における「弱者の戦略」が有効になることを示しています。

BtoB企業がLLMO対策で成功するための4ステップ

AI検索の時代にB2B企業が勝ち抜くためには、計画的なLLMO対策が不可欠です。

それは単なるコンテンツ作成にとどまらず、顧客の課題理解から始まり、AIに信頼される情報構造を構築するまでの一連のプロセスを指します。

ここでは、その具体的な4つのステップを解説し、多くの企業が陥りがちな失敗例も併せて紹介します。

ステップ1：AIに聞く「ペルソナの問い」を役割ごとに特定する

LLMO対策の出発点は、ターゲットとなる顧客、つまり「ペルソナ」がAIにどのような質問を投げかけるかを深く理解することです。

BtoBの購買プロセスには複数の意思決定者が関与するため、それぞれの役割に応じた問いを想定する必要があります。

確認事項：現場担当者・部門長・経営層で異なる疑問点を洗い出す

BtoBの購買決定は、複数の立場が関わる合議制が一般的です。

現場担当者は「使いやすさ・定着」、部門長は「費用対効果・ROI」、情報システム部門は「連携・セキュリティ」、そして経営層は「投資判断・リスク」といったように、それぞれの立場で異なる問いをAIに投げかけます。

これらの役割ごとの疑問点を正確に把握し、それぞれに応えるコンテンツを用意することが重要です。

同じ購買プロセス内でも、役割によって必要な根拠は異なります。

よくある失敗：全社共通の漠然としたキーワードだけを対策してしまう

多くの企業が犯しがちな間違いは、ペルソナごとの具体的な問いを無視し、「勤怠管理おすすめ」のような漠然としたキーワードのみを対策してしまうことです。

これでは、各担当者が抱える個別の懸念や課題に応えることができず、AIが生成する推奨候補から漏れてしまいます。

LLMOは、個別の状況に深く寄り添う「局地戦」であるため、解像度の高いペルソナ設定が成功の鍵を握ります。

ステップ2：AIに学習させる自社独自の「選ばれる基準」を設計する

AIに自社を推奨させるためには、市場に存在する既存の評価軸で戦うだけでは不十分です。

自社の強みが最も活きるような、新しい「選ばれる基準」を能動的に設計し、それをAIに学習させることが求められます。

これは「ルールメイク」と呼ばれる戦略であり、企業の競争優位性を確立する上で極めて重要です。

確認事項：「機能の多さ」ではなく「導入後の定着率」など新しい判断軸を立てる

例えば、多くの競合が「機能の豊富さ」をアピールしている市場で、自社の強みが「手厚いサポートによる高い定着率」にあるとします。

その場合、「SaaS選定では機能数よりも導入後の定着率で選ぶべき」という新しい判断軸を、調査データなどの客観的な根拠とともに提示します。

これにより、AIが選定基準を学習し、自社が有利な土俵で評価される可能性が高まります。

LLMO対策における技術偏重への注意点については「技術偏重のLLMO対策はなぜ頭打ちになるのか」で詳しく紹介しています。

ステップ3：AIが信頼する「第三者情報」で客観的な根拠を固める

AIは、企業による一方的な主張よりも、客観的で信頼性の高い第三者情報を重視する傾向があります。

自社サイトの情報だけでなく、外部の権威ある情報源からの言及を増やすことで、AIからの評価を高めることができます。

確認事項：AIの引用の8割超を占める調査データや外部メディアでの言及を獲得する

AIの回答における引用の8割以上が、PR記事ではない「第三者が書いた信頼情報」に由来するというデータがあります。

具体的には、報道、業界メディアの記事、第三者機関による調査データ、専門家によるレビューなどがこれにあたります。

したがって、自社で調査データを公開したり、積極的にPR活動を行って外部メディアでの言及を獲得したりすることが、AIに信頼されるための重要な戦略となります。

第三者メディアからの言及を起点としたAI推薦の獲得については「第三者メディアからの言及を起点にAI推薦を獲得するBtoB特化型」で詳しく紹介しています。

補足情報：ChatGPTが引用するページの約65%は高権威ドメインに由来する

さらに、Ahrefs社の調査によると、ChatGPTが最も頻繁に引用するページの約65%は、ドメイン権威性（DR）が80以上の非常に高いサイトからのものであることが分かっています。

この事実は、単に第三者からの言及を増やすだけでなく、信頼性の高いドメインからの言及をいかに獲得するかが、LLMO戦略において極めて重要であることを示しています。

ステップ4：「関連性」と「権威性」の二層モデルで情報を発信し続ける

LLMO対策を成功させるには、「関連性」と「権威性」という二つの異なるレイヤーを意識した情報発信が必要です。

これらを両立させることで、AIからの評価を継続的に高めていくことができます。

確認事項：具体的な問いへの回答と、信頼できる情報源としての評価を両立させる

まず「関連性レイヤー」では、ペルソナが抱える具体的でニッチな問いに的確に答えるコンテンツを作成します。

これは後発企業でも参入しやすい「局地戦」の領域です。

次に「権威性レイヤー」では、調査リリースや外部メディアへの露出を通じて、ブランドとしての信頼性や実績を積み上げます。

この二つの活動を並行して続けることで、AIは「この企業は特定の課題に詳しく、かつ信頼できる情報源である」と認識し、推奨の確度が高まります。

【導入事例】IDEA LLMOが教育系サービスの顧客課題を「選ばれる基準」に変えたプロセス

ある教育系オンライン学習サービスのB2B事例では、LLMO戦略を通じて顧客の潜在的な課題を新たな市場の選定基準へと転換させることに成功しました。

この事例紹介では、具体的な4つのステップを通じて、どのようにしてAIと顧客の両方から選ばれる存在になったのかを解説します。

まず、顧客へのヒアリングから「忙しい親は、子どもが自立して学習を進められるかを重視している」という本当の悩みを発見。

次に、これを「自立して学習が進むか」という新しい選定基準として定義しました。

これは競合が打ち出していなかった独自の軸です。

そして、その根拠として定期アンケートで「自立学習度スコア」を数値化し、信頼できる根拠を作成。

最後に、この基準と根拠をnoteやプレスリリース、LP、FAQで多面的に展開し、AIにも人にも参照されやすい状態を構築しました。

AIを活用したBtoBマーケティング事例については「BtoBマーケティングにおけるAI活用事例」で詳しく紹介しています。

BtoB企業のLLMO活用に関するよくある質問

ここでは、BtoB企業のマーケティング担当者がLLM活用を検討する際によく抱く疑問について回答します。

具体的な施策内容から、従来のB2Bマーケティングとの違い、そして成功事例から得られる成果まで、実践的な視点で解説します。

BtoBにおけるLLMO対策とは、具体的に何をすれば良いのですか？

ターゲット顧客がAIに投げかける具体的な問いを特定し、その回答となるコンテンツを用意することです。

さらに、調査データや第三者メディアでの言及を増やし、AIから信頼される情報源としてb2b企業が認識される必要があります。

従来のBtoB向けSEO対策とLLMOはどのように違うのでしょうか？

b2bにおける従来のseoは検索結果での上位表示を目指しますが、LLMOはAIの回答文の中で自社が推奨・引用されることを目指します。

SEOが自社サイト内での対策が中心なのに対し、LLMOは外部メディアでの言及など第三者情報の獲得も重視します。

BtoB LLMOの成功事例では、どのような成果が出ていますか？

AIの回答における推奨候補としての表示回数が増加し、質の高いリード獲得につながっています。

例えば、特定の業界課題に関するAIへの質問に対し、自社サービスが第一候補として提示されることで、商談化率が向上したbtob事例があります。

BtoB事業のLLMO対策資料については「BtoB事業のLLMO対策に取り組む方向け資料3点セット」で詳しく紹介しています。

まとめ

AI時代のBtoBマーケティングは、顧客の具体的な問いに応える「局地戦」であり、その成否は信頼できる第三者情報を伴う「権威性」が鍵を握ります。

成功への道筋は、まずペルソナごとの問いを正確に特定することから始まります。

次に、自社に有利な「選ばれる基準」を戦略的に設計し、調査データや外部メディアでの言及を通じて、その基準を客観的な事実として発信し続けることが、AIに推奨されるための本質です。

BtoBのLLMO戦略なら伴走型支援サービス「IDEA LLMO」

IDEALLMOは、AI時代のbtobマーケ戦略に特化した伴走型支援サービスです。

単にAIにコンテンツを最適化するだけでなく、顧客の購買プロセスを深く理解し、AIが参照する選ばれる基準そのものを戦略的に設計します。

戦略PRと調査PRで培った知見を活かし、AIと人の両方から信頼され、推奨されるための仕組みを構築します。

「IDEA LLMO」が戦略PRの知見で選ばれる3つの理由

「IDEALLMO」が多くのBtoB企業に選ばれるのには、明確な理由があります。

それは、長年の戦略PRで培った知見をbtobマーケに応用し、単なる露出獲得ではない、事業成果に直結するLLMO戦略を設計・実行できる点にあります。

ここでは、その核となる3つの強みを解説します。

顧客起点の戦略設計でAIが参照する「選ばれる基準」を創出する

私たちは、まずAIに向き合う前に、「誰の・どんな悩みを描き切るか」という顧客起点の戦略設計を徹底します。

顧客の課題や利用シーンを具体化し、AIに相談するであろう局面を想定することで、AIが参照する「選ばれる基準」そのものを創出します。

これにより、競合と同じ土俵で戦うのではなく、自社が有利な新しい市場のルールを作り出すことが可能です。

3,000件以上の調査PR実績に基づく客観的な第三者情報を設計できる

AIは、企業の一方的な主張よりも客観的な第三者情報を信頼します。

私たちは、3,000件以上の調査PR実績で培ったノウハウを活かし、メディアが取り上げたくなるような、そしてAIが引用するに足る客観的なファクトを設計・創出します。

この「信じるに足る根拠」の設計力が、AIの推薦を獲得する上で強力な武器となります。

BtoB特有の複雑な購買プロセスを役割ごとに分解し最適な施策を立案する

B2Bの購買は、現場担当者、部門長、経営層など、複数の意思決定者が関わる複雑なプロセスです。

私たちは、この役割ごとの異なる課題や判断基準を深く理解し、それぞれに響く問いとコンテンツを設計します。

この解像度の高いアプローチにより、B2Bマーケの各局面で最適な施策を立案し、AIによる推奨獲得の確度を高めます。