BtoBマーケティング担当者のためのLLMO実践ガイド｜AI検索から商談へつなぐ設計術

沖野耕基

2026.09.10

デジタルマーケティング支援を行う専門家として活動するアムール株式会社の連載コラムです。商材の選定にAI検索を使う担当者が半数を超える今、自社は「検討候補」として名前が挙がっているでしょうか。営業機会を逃さないための新たな設計術を紐解きます。

BtoBマーケティング支援企業が実施した調査では、生成AIを活用してBtoB商材を検討した回答者（n=110）の55.5%が「サービス候補を比較検討する段階」で生成AIを活用していると回答しています。LLMO対策を後回しにしている企業は、候補の絞り込み段階でそもそも名前が出てこない状態になっており、リストにすら入れないリスクを抱えています。本記事では、商談創出に直結するLLMO対策の設計手順と優先施策を詳しく解説します。

【この記事でわかること】

・AI検索がBtoBの比較検討フェーズに入り込んでいる実態
・LLMO施策を始める前に固めるべき3つの設計軸
・すぐに着手できる優先施策5つ
・商談貢献まで追いかける3層KPIの組み立て方
・失敗しやすい3つのパターンと外注・内製の切り分け方

AI検索がBtoB購買プロセスに与えるインパクト

株式会社LANYの調査（生成AIを活用してBtoB商材を検討した回答者n=110を対象）では、比較検討フェーズで生成AIを活用すると回答した割合が55.5%に達しています。AIが回答の中に名前を出さない企業は、検討候補として土台に上がることすらできません。

比較検討フェーズでAIを使う担当者が半数を超えた

株式会社LANYが生成AIを活用してBtoB商材を検討した回答者（n=110）を対象に実施した調査によると、55.5%が「サービス候補の比較検討」という意思決定に直結するフェーズで生成AIを活用していると回答しています。単なる情報収集ではなく「絞り込みと選定」の場面でAIが使われている点が重要です。

「AIは調べものを効率化するツール」という認識は、すでに実態と乖離しています。担当者はChatGPTやGeminiに「この課題を解決できるサービスを教えて」「○○に強い会社を比べたい」と問いかけ、AIの回答をもとにショートリストを作っています。その場面で自社の名前が出なければ、営業担当者が声をかける機会すら生まれません。

出典:株式会社LANY「生成AIがBtoB購買行動に与える影響調査」
https://www.lany.co.jp/lany-llmo-lab/ai-purchasing-behavior

候補リストに入らなければ営業機会はゼロになる

アムール社のサービス資料に掲載されているSaaS事業マーケティング責任者の声には、「社内でAIに候補を出してもらったところ競合ばかりが並んでいて、そのまま失注した」という実例があります。LLMO対策は攻めのマーケティングであると同時に、既存の商談機会を守る防衛施策でもあります。

購買担当者がAIに問いかけた回答の中に競合だけが繰り返し登場する状況では、営業予算をいくら積んでも根本的な解決にはなりません。AIの回答内に自社が出てくる状態をつくることが、今後のBtoB営業の出発点です。

LLMO施策を始める前に固めるべき3つの設計軸

BtoBのLLMO対策では「どの場面で推薦されたいか」「なぜ選ばれるのか」「その証拠は何か」という3つの問いに答える設計が、AI検索上でのブランド浸透を着実に進める土台になります。

自社が呼ばれたいシーンを書き出す

「LLMO支援会社を探しているBtoB企業の担当者がChatGPTに相談する場面」のように、自社が推薦されたいシナリオを当社推奨として20〜30件言語化することで、整備すべきコンテンツと情報の優先順位が自ずと見えてきます（業界統一の基準値ではなく、当社の実務的な推奨です）。

この「推薦されたい場面」があいまいなまま施策を動かすと、コンテンツが方向性なく散らばって効果が出にくくなります。業種・役職・抱えている課題・検索するタイミングを組み合わせて場面を具体化することで、狙うべきクエリが明確になり、コンテンツ制作の手が止まらなくなります。

比較軸と第三者証拠を揃えて推薦の土台をつくる

AIは費用感・対応範囲・実績件数・対応スピードなど比較できる情報と、口コミ・受賞歴・導入事例・メディア掲載といった第三者が認めた根拠の両方が揃っている企業を推薦しやすい傾向があります。この2点のコンテンツ整備がLLMO対策の核心です。

「なぜ自社に依頼すべきか」を数値・事例・外部評価で示せる状態が、AIの推薦精度を高めます。比較メディアへの掲載・受賞・顧客の声は、AIが信頼できる第三者情報として積極的に参照するコンテンツです。これらを月額5万円から体系的に整備・拡充することが、推薦率を底上げする最短ルートです。

着手しやすいLLMO優先施策5つ

BtoBのLLMO対策で早期に効果が出やすい施策は「FAQ・Q&Aページの整備」「導入事例・実績ページの拡充」「競合比較コンテンツの制作」「比較サイト・業界メディアへの露出拡大」「会社情報の構造化データ実装」の5つです。

問答形式コンテンツがAIに引かれる構造的な理由

AIは「質問と回答」の形式で整理された情報をそのまま引用しやすい性質を持ちます。自社サービスのFAQを充実させることで、購買担当者がAIに投げかける疑問への答えとして自社ページが使われる機会が増えます。

「導入にかかる期間は？」「対応している業種は？」「費用の目安は？」といった検討フェーズの疑問にFAQが答えている状態が理想です。AIは自社サイト以外の情報源も参照しますが、自社サイト上に答えが揃っているほど引用される確率が上がる傾向があります。当社では、まずサービスページのFAQを20問以上整備することを運用上の目安として推奨しています（業界統一の基準値ではありません）。

事例ページが「この会社に任せよう」というAIの判断を後押しする

「導入実績がある会社を教えて」という問いに対してAIが引用する情報は事例ページです。業種・課題別の導入事例を積み上げることが、AIに推薦候補として認識される最も直接的な手段です。

事例ページには「どんな課題を抱えた」「どんな業種・規模の企業が」「何によって」「どう解決したか」という4点を必ず含める構成にすることで、AIが業種・課題とサービス提供者を結びつけやすくなります。当社の運用目安として月1件以上の事例追加を継続することが、長期的な引用率向上につながると考えています。

外部情報源への露出が推薦率を底上げするメカニズム

AIはWebを幅広く参照するため、自社サイトだけでなくBOXIL・ITトレンドなどの比較サイトや業界メディアに掲載されている企業を複数の情報源で確認できる状態をつくることが推薦率の向上につながります。

単一ソースにしか情報がない企業より、複数の信頼できる情報源で同じ事実が語られている企業のほうがAIに推薦されやすい傾向があります。比較サイト・業界メディア・プレスリリース配信を組み合わせることで、Web上での「言及の広がり」を構築することが中長期的な推薦率向上に効きます。

出典:BOXIL「AIO・LLMO対策会社月間ランキング」
https://boxil.jp/sc-aio-llmo/monthly-ranking/

商談貢献まで追える3層KPI設計

BtoBのLLMO対策では「言及率・引用率（中間KPI）」「指名検索数の推移（認知KPI）」「AIきっかけのリード数・商談数（最終KPI）」という3層で指標を設計することで、施策の進捗と投資対効果を経営層にも説明できる形で可視化できます。

※以下の計測タイミングは当社の運用実績をもとにした目安です。施策種別・サイト規模・既存認知度により変動します。

まず動かせる指標から着手して経営層を説得し続ける

当社の運用実績では、着手から1〜3カ月でAISoVスコアや言及率といった中間KPIに変化が現れ始め、3〜6カ月で指名検索数や問い合わせ数への波及が起きてくる傾向があります。この時系列を経営層に示すことが、投資継続の根拠として有効です（施策種別・既存認知度により変動します）。

LLMO対策は商談増という最終成果が出るまでに一定の期間を要するため、中間KPIを先行して計測・報告することで「施策は前に進んでいる」という状態を示し続けることが投資継続の鍵になります。中間指標が動いていれば、最終成果への波及はあとから追いかけてくることをデータで説明できます。

フォームに1行追加するだけで商談の起点が見えてくる

問い合わせフォームの「お知らせを知ったきっかけ」選択肢に「生成AIで知った（ChatGPT・Geminiなど）」を追加するだけで、AI経由でアクションに至ったリードを定量的に把握できます。

この設計がないと、AIを見て問い合わせた行動が「Web検索」や「その他」に吸収されてLLMO施策の貢献が見えなくなります。フォーム1行の変更というゼロコストの施策で最終KPIの計測精度が大幅に向上するため、KPI設計の第一手として実施することをおすすめします。

陥りやすい3つのつまずきとその回避策

BtoBのLLMO対策で成果が出ない企業に共通するのは「認知は上がったが商談化しない」「SEOとLLMOを別々に動かしている」「成果が出る前に判断して中断する」の3つのパターンです。

露出が増えても商談に結びつかない「認知止まり」の罠

AISoVスコアや言及率が上昇しても、問い合わせ導線・料金情報・FAQといった商談転換に必要なコンテンツが整っていないと、認知をリードに変換できません。「AIに名前が出るようにする施策」と「AIで名前を知った人を商談に転換する施策」は別々に設計する必要があります。

AIを経由して自社を知った担当者がサイトを訪問したとき、料金の目安・導入事例・相談への入り口がすぐに見つかる状態が「認知→商談」の転換率を高めます。推薦率の向上施策と並行して、サイト上の商談転換設計を見直すことが欠かせません。

SEOとLLMOを別物として動かすと両方の成果が半減する

SEOで積み上げたコンテンツ資産はLLMO対策の素材として直接流用できます。両施策を別チームや別ベンダーに分断して運用すると、設計の一貫性が失われてAIへの情報伝達精度も下がります。

FAQ・導入事例・比較コンテンツはSEOとLLMOの両方に効く資産です。同じ情報を二重に制作するコストを省きながら既存資産をLLMO視点で最適化するアプローチが、費用対効果の高い進め方です。SEO担当者・ベンダーとLLMO施策を一体で運用することを強く推奨します。

外注と内製の適切な切り分け方

LLMO対策を外注すべきか内製すべきかは「社内にAI引用のモニタリングとコンテンツ設計の専門知識があるか」で判断します。専門知識がない段階では、まず外注で型とノウハウを習得してから内製化を進める流れが現実的です。

判断・設計は委ね、素材収集・更新は自社でこなす分業モデル

戦略の策定・AI引用状況のモニタリング・施策優先順位の決定は専門家に任せ、FAQ更新・事例素材の収集・社内ヒアリングといった定型作業は自社スタッフが担う分業モデルが最もコスト効率に優れています。

外注費用の大半は「何から手をつけるか」の判断と「効果をどう計測するか」の設計に投じられます。素材収集や原稿作成・フォーム更新など社内でまかなえる作業を内製化するだけで外注コストを抑えながら施策のスピードを上げられます。初回はすべてを外注してノウハウを蓄積し、その後段階的に内製範囲を広げるロードマップが現実的です。

一気通貫で伴走するアムールが選ばれる背景

アムールはBtoB企業向けのAI検索最適化（LLMO・GEO・AEO）支援に特化し、当社内部集計（2025〜2026年累計、ChatGPT・Gemini・Perplexityほか対象）で5万件以上のAI回答を分析した知見をもとに、推薦シーンの定義から施策実行まで一貫して対応しています。BOXILの「マーケティング代行会社」カテゴリで2026年2月度から6月度まで5カ月連続資料請求数ランキング1位を獲得しています（BOXIL掲載有料サービスを対象とした資料請求件数の集計に基づきます）。

AI引用のモニタリング・施策立案・コンテンツ制作・比較メディアや口コミサイトへの外部PR対策まで月額5万円から一気通貫で対応します。社内リソースが限られているBtoB企業でも、施策のスピードと精度を同時に確保できます。料金の詳細は公式サイトよりご確認ください。

出典:BOXIL「マーケティング代行会社月間ランキング」
https://boxil.jp/sc-marketing-agency/monthly-ranking/

アムール株式会社について

AI検索で選ばれる企業へ。専門知見と実行力で、成果が出るまで伴走します。

アムール株式会社は、企業がChatGPTやGeminiなどのAI検索で正しく理解され、比較・推薦されるためのAEO・GEO・LLMO支援を提供しています。

強み01｜GUGAシニアパートナーによるAI検索対策

生成AI活用普及協会（GUGA）のシニアパートナーとして、最新の生成AI・AI検索の動向を踏まえた支援を提供しています。5万件以上のAI回答分析で蓄積した知見をもとに、企業の強みや実績をAIに正しく伝わる形で設計し、AI検索で選ばれる企業づくりを支援します。

強み02｜診断・効果測定から外部PRまで一気通貫

AI検索上の現状診断と戦略設計から、Webサイト改善、比較メディア、外部PRまで一貫して対応。データに基づいた施策実行と改善を行います。こうした成果創出にこだわる支援が評価され、2025年SMBグロース企業賞のデジタルマーケティング部門を受賞しました。

強み03｜お客様評価4.9以上の支援品質

戦略立案だけでなく、Web制作、SEO、広告運用、コンテンツ制作まで一気通貫で支援します。成果創出まで伴走する姿勢が評価され、9割以上のお客様に継続してご依頼いただくとともに、Google口コミ・BOXIL口コミともに4.9以上の高評価を獲得しています。

アムール株式会社
https://amour-inc.jp/

LLMO対策についてよくある疑問

BtoBのLLMO対策に関してよく寄せられる質問と回答をまとめました。

BtoBとBtoCでLLMO施策の設計はどう変わりますか

BtoBでは意思決定に複数の担当者が関わり、稟議や比較検討のプロセスが長期にわたります。そのため、AIに推薦された後の段階で「なぜこの会社か」を複数の関係者が納得できるだけの根拠情報を揃えることがBtoB特有の要件です。

BtoCでは価格・デザイン・即時性が意思決定を左右しますが、BtoBでは費用・実績・対応範囲・第三者評価といった比較軸の情報が揃っていることが重視されます。AIに推薦された後のサイト上での「なぜこの会社にするか」の答えを整備することがBtoB向けLLMO対策の要です。

SEOとLLMOは同じチームで一体運用すべきですか

はい、一体運用を強く推奨します。SEOで蓄積したコンテンツ資産はLLMO施策の素材として直接活用できるため、切り離して別運用することは効率の面でも成果の面でも非推奨です。

SEOで上位表示されているページはAIが参照しやすい傾向があります。FAQ・導入事例・比較コンテンツはSEOとLLMOの両方に効く資産であり、既存資産をLLMO視点で最適化するアプローチが最もコスト効率に優れています。担当者やベンダーを分けると情報の一貫性が崩れるため、一体で動かすことが大前提です。

成果が数字に表れてくるまでにどのくらいかかりますか

当社の運用実績では、着手から1〜3カ月でAISoVスコアや言及率といった中間指標が動き始め、指名検索数や問い合わせ数への波及は3〜6カ月、商談への貢献として安定して現れるまでに6カ月以上かかる傾向があります（施策種別・サイト規模・既存認知度により異なります）。

FAQページの追加や比較メディアへの掲載は比較的早期にAI引用率へ反映されますが、ブランド認知の拡大や指名検索の増加、商談への貢献は中長期のサイクルで現れます。当社では6カ月を評価サイクルの単位とすることを推奨しており、それ以前に判断して中断するとそれまでの投資が無駄になるリスクがあります。

コンテンツがほとんどない段階でもLLMO施策は動かせますか

はい、動かせます。FAQページ・会社概要・導入事例の3点を整備することが当社の推奨するスタート地点です。この3点があればAIが引用できる情報の基盤が整い、施策を順次拡張できる状態になります。

コンテンツが少ないことは「競合より情報量が少ない」ことを意味しますが、LLMO対策を始めるための障壁にはなりません。当社推奨として、FAQページ（20問以上を目安に）・会社概要（強み・実績・代表者情報を含む）・導入事例（業種・課題・成果を含む1件以上）の3点から着手することをおすすめしています。