「コンテンツを出しても、検索順位が伸びない」
「生成AIに拾われていない気がする」
BtoB企業における中長期的なコンテンツマーケティングは、これまでSEOを軸に成果を狙う手法が主流でしたが、いまその前提が大きく揺らぎ始めています。
GoogleのAI Overviews（生成AIによる検索要約）やChatGPTをはじめとした生成AIの普及により、LLMO（大規模言語モデル最適化）という新たな視点が注目されています。
本記事では、実際にLLMO対策に取り組み、問い合わせ数やCVR向上といった成果を上げたBtoB企業の3事例を紹介します。
1つ目はリードレが直接支援した国内SaaS企業の事例、2つ目と3つ目は海外の製造業・保険業界で公表されている事例の引用です。業種やアプローチの異なる3つの取り組みを比較しながら、「LLMO時代に成果を出すには何が必要か」を整理します。
「自社のコンテンツはAI時代に適応できているのか？」と不安を感じている方は、ぜひ参考にしてください。
▼LLMOについて、基礎から知りたいという方は、こちらの記事をまずご一読ください。
事例１ 【リードレ支援】CVに直結した「ヒアリングベース」の記事最適化
リードレが支援したBtoB向けSaaS企業では、以前、専門ライターに完全外注した記事が検索上位を維持しており、そこからのコンバージョンを商談に繋げていました。
しかし、Googleのアルゴリズム更新やAI Overviews（生成AIによる検索要約）の登場を機に、検索順位が大きく下落。アクセス・CV（問い合わせ）ともに大きく減少していました。
この状況を受け、リライトの依頼を受けたリードレでは、次のような改善アプローチを実施しました。
- 取り組んだ施策の内容
- 見られた変化
この事例から見えるのは、「誰が書いたか」以上に、「どう聞き出し、どう設計し、どう届けるか」という編集設計・組み立ての重要性です。とくにLLMO時代においては、
• 表面的なキーワード対策ではなく、検索意図との接続精度
• コンテンツ内での因果関係の明示
• 一次情報を”意味のある位置”に配置する文脈設計
が成果に直結するケースが多くあります。
また、生成AIが記事の文脈を踏まえて回答を作る今の検索環境では、「実際に何が起きていたのか」を、読者とAIの両方に”伝わる形”で再現できる編集力が問われているといえます。
▼LLMO時代に求められる編集力については下記の記事もご一読ください。
事例２ 【海外引用】ChatGPTに”参照される”記事設計（米国・生命保険業界）
米国のある生命保険会社では、企業ブログでコンテンツ発信を継続していたものの、検索流入が低迷していました。とくにChatGPTをはじめとする生成AIを活用した検索（AEO＝Answer Engine Optimization）において、記事が”拾われない”状況が課題だったと報じられています。
そこでマーケティング支援会社「Growth.pro」の支援により、次のようなAI検索最適化の施策に取り組んだケースとして紹介されています。
- 取り組んだ施策の内容
- 報告されている成果
この取り組みは、アメリカで先行するLLMO対策の具体事例として参考になります。特に、以下のようなポイントはBtoB領域にも転用可能です。
• 質問に答える形での組み立て
• 一次情報の配置場所の工夫
• 文脈に沿った設計によるAI理解の促進
アメリカは日本よりもAEO（Answer Engine Optimization）やLLMOへの対応が進んでおり、こうした先行事例を確認しておくことで、自社で取り組む際のヒントが得やすくなります。次も同様に、アメリカで紹介されている事例を取り上げます。
事例３ 【海外引用】AI Overviews最適化で大幅な流入増を実現（米国・製造業界）
米国のある中堅製造業者は、従来のSEO施策を継続していたものの、GoogleのAI Overviews（旧SGE）にはまったく表示されず、検索流入の伸び悩みが課題となり、AI検索時代への対応が急務となっていたと紹介されています。
そこで同社が取り組んだのは、次のような内容です。
- 取り組んだ施策の内容
- 報告されている成果
参考：https://diggitymarketing.com/ai-overviews-seo-case-study/
この事例は、従来型SEOでは評価されにくくなったコンテンツが、「質問に対する精度の高い回答」と「独自の一次情報」を意識した整え方へ再設計することで、AIにもユーザーにも”伝わる”ページに生まれ変わった例として紹介されています。
特にBtoB製造業のように、製品知識や技術解説が重要な業種では、こうした情報設計の工夫が、生成AIに参照されやすいかどうかを左右する要素になると考えられます。
事例の共通点と成功のポイント【なぜ成果が出たのか？】
ここまで紹介してきた3つの事例は、業種や企業規模、国は異なれど、共通して”ある変化”を実践したことで成果につながっています。それは、「検索に評価される設計」と「一次情報を活かした文脈整理」を意識した編集プロセスです。
| 企業 | 課題 | 主な施策 | 成果 |
|---|---|---|---|
| １ リードレ支援先（国内SaaS） | 順位下落・CV減少 | ヒアリング＋リライト | CV率の明確な改善 |
| ２ 生命保険会社（米国／Growth.pro発表） | アクセス低迷 | AEO対応＋一次情報挿入 | 問い合わせ270%増 |
| ３ 中堅製造業者（米国／Diggity Marketing発表） | AI Overviewsに非表示 | AI Overviews向け再設計 | トラフィック2300%増 |
具体的には、次のような共通点が見られます。
- ヒアリングや統計データを通じた一次情報の活用
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3つの事例すべてにおいて、Web上に既出の情報だけではなく、自社独自の経験・データ・知見を盛り込むことで、AIにも読者にも「有用な情報源」として扱われやすくなる傾向が見られています。
- Q&Aや因果関係を意識した編集設計
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見出し・段落・文章のつながりを、「誰のどんな問いに答えているのか」という観点で組み立てています。これが、AIにとって理解しやすい文脈を生み、AI OverviewsやChatGPTでも参照されやすくなったと考えられます。
- 小手先のテクニックではなく、コンテンツの”質”に注力
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どの事例も、CMSのテーマ変更や被リンク数の増加といった小手先のテクニックに頼るのではなく、「どう伝えるか」という編集面に注力した結果、成果が現れています。つまり、成果を左右したのは”記事の中身”でした。
リードレが現場で見ている共通の傾向
3つの事例に共通するのは、リードレが日々のBtoB記事支援で繰り返し見ている傾向とも重なります。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が、その経験から見えてくるのは、「検索上位記事を参考にしただけの量産記事」と「現場ヒアリングを起点に組み立てた記事」では、AI回答で参照される可能性に差が出やすい傾向があるということです。
AI下書きの工程はすでに珍しいものではなくなりましたが、AI生成のまま公開された原稿が伸び悩むケースは少なくありません。素材として一次情報が含まれていないと、検索上位記事と同じ情報を言い換えただけのコンテンツに収束しがちです。今回の3事例が示しているのも、こうしたギャップを編集設計で埋めた結果といえます。
LLMO対策事例に関するよくある質問（FAQ）
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LLMO対策で成果が出るまでにはどれくらいかかりますか？
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施策内容によって異なります。既存記事のリライト＋技術対応であれば2〜3ヶ月で順位やAI回答の参照状況に変化が見え始めるケースが多くなっています。新規記事のSEO/LLMO評価が安定するには3〜6ヶ月、ドメイン全体の信頼性向上は半年〜1年が目安です。本記事の事例1（リードレ支援）も、リライト着手から数ヶ月で順位回復とCV率の改善が見られています。短期施策と中期施策を組み合わせるのが現実的です。
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海外事例の数値（270%・2300%）は日本でも再現できますか？
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数値そのものは業界・施策前のベースライン・市場環境によって大きく変動するため、同じ伸び率を保証できるわけではありません。一方、「Q&A形式での編集設計」「一次情報の挿入」「因果関係の明示」といった取り組みのアプローチは、日本のBtoBサイトでも応用できる傾向があります。重要なのは伸び率の数字ではなく、「何をしたから結果が出たか」の構造を自社に当てはめて考えることです。
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BtoB企業でも事例のような成果は出せますか？
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BtoB領域はむしろLLMO対策の効果が出やすい領域です。BtoCと比べて検索ボリュームは小さいですが、検討者が「比較検討段階の深掘り情報」を求める傾向があり、一次情報・専門知見・事例の濃度が高い記事がAI回答でも参照されやすくなります。リードレが支援する現場でも、規模の大小に関わらず、開発・営業へのヒアリングを起点に記事を組み立てた企業は、検索順位とCV率の両面で改善が見られるケースが多くなっています。
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リライトと新規記事、どちらから始めるべきですか？
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既存記事を持っている場合は、リライト先行が現実的です。既存の検索評価や流入を活かせるため、2〜3ヶ月で数値変化を確認しやすく、社内での費用対効果も示しやすくなります。本記事の事例1も、既存記事のリライトで成果につながりました。一方、不足しているテーマがある場合は、新規記事と並行で進めるのが効率的です。リライト→効果確認→新規追加、という順序で投資判断していく進め方が無理のない流れです。
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一次情報がない場合、どこから収集すべきですか？
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一次情報は社内のあちこちに既に存在しているケースが大半です。営業の商談記録・カスタマーサクセスの問い合わせログ・開発部門の議事録・既存顧客の声・自社の支援実績の観察などが、すぐ手の届く範囲にあります。リードレが支援する現場でも、「外で集めるより、まず社内のヒアリングから」という進め方を推奨することが多くなっています。本記事の事例1も、開発・営業部門へのヒアリングが起点になりました。月1回30分の営業定例から始めるのが現実的です。
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AIに参照されているかは、どう測定すればよいですか？
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完全な測定方法はまだ確立されていませんが、いくつかの確認手段があります。ChatGPT・Perplexity・Google AI Overviewsで自社サービスや関連キーワードを実際に検索し、自社記事が引用元として表示されるかを月1回確認するのが基本です。Perplexityは引用元URLが明示されるため特に確認しやすい仕組みです。アクセス解析でも「ai.com」「openai.com」などのリファラ流入が見られるようになっています。指標として、「AI回答での参照確認」を月次レビューに組み込む企業が増えています。
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業種によって取り組み方は変わりますか？
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大枠のアプローチ（Q&A設計・一次情報・編集設計）は業種を問わず共通しますが、「どんな一次情報を集めるか」「どんな質問形式が効くか」は業種で変わります。本記事の事例でも、生命保険業界では「保険選びのFAQ・顧客心理」、製造業では「実データ・現場起点の知見」が活用されています。BtoB SaaSなら導入事例・運用データ、製造業なら現場の課題と解決プロセス、コンサル系なら支援実績の観察など、自社の業種で集めやすい素材から始めるのが現実的です。
成果を生むのは「誰が書くか」ではなく「どう設計するか」
LLMO時代のBtoBコンテンツでは、もはや「キーワードを埋めた記事を量産する」だけでは成果は望みにくくなっています。今回紹介した3つの事例からも明らかなように、
• どのような流れで問いに答えるか
• 一次情報をどのように配置するか
• AIにも読者にも文脈が伝わる設計になっているか
といった「編集設計の巧拙」が、検索流入やCV数にも影響しやすい時代が到来しています。
もちろん、専門性を持ったライターや、ツールの選定も重要な要素です。しかし、それ以上に問われるのは、現場情報を引き出し、整理し、編集・執筆を最適化する力です。
ChatGPT時代のコンテンツ制作、「設計」からご相談いただけます
「自社でもLLMO対策を始めたいが、何から着手すべきかわからない」
「記事は出しているが、AI回答で参照されていない気がする」
「構成や一次情報の整理を含めた、編集体制を見直したい」」
このような課題感をお持ちでしたら、BtoBマーケティングでコンテンツの設計〜制作〜運用まで一貫支援するリードレへお気軽にご相談ください。
▼自社の既存コラムの状況が気になる…という方は、無料のチェックリストをご活用ください。
