その記事、AIに無視されていませんか？LLMO時代に“通用しない”BtoBコンテンツの共通点とは

「以前はSEOで上位を取れていたのに、最近なぜか記事が読まれなくなってきた」
そんな変化を感じていませんか？

この背景には、検索エンジンを通じた情報収集から、ChatGPTやGoogle AI Overviewsなど生成AIによる”質問ベースの情報収集”へのシフトがあります。これに伴い、従来のSEO対策では通用しにくくなってきたのが現実です。

本記事では、「キーワードを詰め込んだだけの量産記事」がなぜAIに参照されにくいのか、そしてLLMO（大規模言語モデル最適化）の観点から見た”通用しにくい記事”の特徴を、具体例を交えて解説します。

自社メディアを見直すきっかけとして、ぜひ最後までご覧ください。

また、LLMOの概要を知りたいという方は、まずこちらの記事をご一読ください。

従来のSEOで「評価されていた」記事の特徴とは？

生成AIが普及する以前、SEO対策において重要とされていたのは、「検索エンジンに最適化された形式」と「キーワードの使い方」でした。ここでは、かつて検索上位を獲得しやすかったSEO記事の典型的な特徴を3つ紹介します。

キーワードを過剰に挿入したタイトル・見出し

Googleがコンテンツの意味を「語彙単位」で評価していた頃は、特定の検索キーワードをタイトル・見出し・本文に繰り返し入れることで、検索順位を押し上げることが可能でした。

これは、Googleが検索品質評価の精度を上げる前、いわゆる「キーワード出現率」に一定の評価基準があった時代の名残です。

網羅性を重視した「まとめ記事」

「◯◯とは？」「◯◯のメリット・デメリット」「導入事例」「選び方」など、とにかく幅広い情報を詰め込んだ”まとめ記事”も、かつてはSEO評価の対象でした。ユーザーの多様な検索意図をカバーできる点が評価されたからです。

しかし、ChatGPTなどの生成AIにおける回答最適化では、網羅性よりも”文脈的に焦点が合った情報”の方が参照されやすい傾向があります。つまり、「何でもかんでもまとめた記事」では、生成AIの回答材料として選ばれにくいということです。

被リンクや文字数の多さ

外部サイトからの被リンク（Backlink）や、3,000文字を越える長文コンテンツも、「権威性」や「コンテンツの厚み」を測る指標として、かつては重要視されていました。

もちろん今でも被リンクの重要性はゼロではありませんが、Googleは質の低い大量コンテンツやスパム的リンク手法を明確に排除し始めています。

そのため、形式的な「整え方の最適化」や「数値的なボリューム」だけで評価される時代は終わりつつあるといえます。

こうした背景から、SEOにおいて”通用していた”戦術が、LLMO（大規模言語モデル最適化）の時代にはむしろ「通用しにくい施策」へと変わりつつあります。

LLMO時代に”通用しない”記事の5つの特徴

従来のSEOで通用していた手法が、LLMO（大規模言語モデル最適化）の時代にはかえってマイナスに作用することがあります。ここでは、生成AIから参照されにくい「5つの典型的なNGパターン」を紹介します。

①キーワードの羅列だけで構成された文章

AIは自然な文脈で意味を理解するため、単語の集合は参照されにくい傾向があります

②明確な主張や一次情報がない

オリジナリティや信頼性が乏しく、AI回答で参照されにくくなります

③読者の疑問に答えていない

LLMは「質問→回答」の流れで情報を探す傾向があるため、FAQ形式の整理が薄い記事はスルーされやすくなります

④結論が曖昧／流れがわかりにくい

文脈が希薄だとAIが文意を汲み取りづらく、引用・参照の対象になりにくくなります

⑤表面的なまとめ・自社の視点がない

「他サイトと差別化できない記事」として埋もれるリスクがあります

リードレが現場で見ているNGパターンの根本原因

5つのNGパターンを並べると、それぞれ独立した問題のように見えます。しかし、リードレが支援する現場で繰り返し見ているのは、これらの大半が「2つの根本原因」に行き着くということです。

• 原因①：AI下書きをそのまま公開している
  AIで下書きを作る工程は珍しいものではなくなりました。一方、AI生成のまま公開された原稿は、固有名詞・数字・出典が薄く、5つのNGパターンの多くを併発しがちです。
• 原因②：検索上位記事の言い換えで終わっている
  検索上位記事を参考にすると、結果的に「他社と似たまとめ記事」が出来上がりやすくなります。営業現場・顧客との会話・社内専門家へのヒアリングから引き出される一次情報がなければ、汎用的なコンテンツに収束しがちです。

つまり、表面的にはキーワード過多・網羅型・文脈不足など別々の問題に見えても、「素材集めの不足」と「編集の不足」という2点に集約されるケースが多いというのが、現場の感覚です。

実例で検証｜”通用しない記事”と”AIに参照される記事”の違い

「記事を書いているのに、なぜかAIに参照されない」と感じている場合、その原因は記事の中身にあるかもしれません。ここでは、生成AI（LLM）に参照されにくいNG記事と、参照されやすいOK記事の具体例を比較し、どこに違いがあるのかを見ていきます。

このような記事は一見まとまっているように見えますが、情報が汎用的なため、生成AIにとっては既に学習済みの情報と重なりやすく、新たな引用対象として選ばれにくい傾向があります。

生成AIは、学習済みの一般情報を繰り返し参照するよりも、「その企業で実際に起きた出来事」や「社名・商品名が明記されたエピソード」など、具体性と独自性の高い情報を引用元として選びやすい傾向があります。

これは、固有名詞（例：企業名・製品名）と実体験（例：導入経緯・現場課題）を組み合わせた情報のほうが、AI回答の根拠として扱いやすいためと考えられます。

また、こうした書き方はFAQ型でもあり、「◯◯に課題を感じているが、なぜうまくいかないのか？」といった質問ベースの検索にもマッチしやすい点が評価につながります。

比較軸	NG記事の特徴	OK記事の特徴
情報の独自性	汎用的な定義や網羅情報が中心	実体験・現場の課題感を含む
引用・参照の優先度	LLMが既に学習済みの情報と重なる	新たな視点・価値が含まれる
質問対応力	読者の疑問に答えていない	疑問→課題→原因の流れがある
E-E-A-T観点	独自性が乏しく、経験の裏付けが弱い	経験・専門性・信頼性が反映されている

LLMOに強い記事を生み出すための社内連携と制作体制

LLMO時代において、AIから参照される強いコンテンツをつくるためには、ライターやマーケティング担当者だけで完結する制作体制では不十分です。記事の信頼性・独自性を支える一次情報は、たいてい現場にあるためです。

マーケティング担当者だけでは「情報の深さ」に限界がある

多くのBtoB企業では、オウンドメディアやホワイトペーパー制作をマーケティング部門が主導しています。しかし、開発や営業、カスタマーサクセスなど、顧客と日々向き合っている現場の部門にこそ、一次情報の”宝庫”があります。

こうした情報は、外部のライターがオンライン上の調査だけで書けるものではなく、現場からのヒアリングを通じて初めて引き出せる要素です。

質の高い記事には「インタビュー」が欠かせない

効果的な記事制作には、以下のようなインタビュー・ヒアリングの流れが欠かせません。

このような流れを経ることで、コンテンツに現場の視点・リアルな課題感・説得力のある因果関係が加わり、AI回答の根拠としても扱われやすくなります。

リードレがホワイトペーパー制作で得た知見

リードレでは、ホワイトペーパー制作のヒアリングを通じて、顧客課題や営業現場の知見を整理する作業を多く担っています。その経験から見えてくるのは、ホワイトペーパー制作で出てくる内容と、検索上位記事の内容にギャップが生じているケースが少なくないことです。

具体的には、ホワイトペーパーで「もっとも反応がある章」と、検索上位記事に並んでいる定型的な情報は、ほぼ別物であることが多くあります。実際の見込み客が知りたい情報は、検索結果だけでは見えないことも多く、その不足を埋める一次情報こそが、LLMO時代に”通用する記事”と”通用しない記事”を分ける要因の一つになりつつあります。

「情報提供の文化」を社内に根づかせる

LLMOに強いコンテンツを継続的に生み出すためには、コンテンツ制作にあたり「現場を巻き込む文化」を定着させることも重要です。

こうした工夫により、マーケティング部門が孤立せず、全社的にマーケティング部門を支える体制が築かれていきます。

LLMO時代に通用しないBtoBコンテンツに関するよくある質問（FAQ）

これからのBtoBマーケティングに不可欠な「コンテンツの質」とは？

ここまでの解説をまとめると、今後は以下のような視点を持った記事制作が求められます。

これらの観点が不足している記事は、検索順位が上がっても、AI回答や読者の意思決定につながりにくいケースがあります。逆に、これらが揃った記事は、SEOとLLMOの両面で機能しやすい傾向があるというのが、リードレが現場で繰り返し見ている感覚です。

AI時代でも埋もれない記事を作るなら、リードレへ

リードレでは、BtoB企業のコンテンツ制作において、現場部門へのヒアリングを通じて一次情報を言語化する制作支援を多数手がけてきました。AI下書きの工程を活かしつつ、編集と一次情報で記事を仕上げるハイブリッド体制でご支援しています。

「社内にナレッジはあるけど、記事に落とし込めていない」
「AIに参照されやすい記事の組み立て方が分からない」
「外注ライターに依頼しているが、一般論にとどまってしまう」

このような課題感をお持ちでしたら、ヒアリング設計から構成・編集まで一貫してご支援できますので、お気軽にご相談ください。

現状分析に役立つ、下記のチェックリストもぜひご活用ください。