検索されない時代の次世代リード戦略

LLMOとインテントデータを軸に、BtoBの検索行動変化と次世代のリード獲得手法を解説します。AI時代に選ばれるブランドの条件を整理します。

登壇者紹介

本セミナーには、株式会社インティメート・マージャー 代表取締役社長の簗島亮次氏と、アイティクラウド株式会社 マーケティング部部長の野島哉氏が登壇しました。簗島氏は、DMP（Data Management Platform：さまざまなデータを統合し、分析や施策実行につなげる基盤）を軸に、広告、営業、AI活用まで幅広く支援してきたデータ活用の専門家です。Web上の閲覧履歴やアンケートデータ、BtoB向けインテントデータなどを活用し、企業のマーケティングや営業の高度化を進めています。一方の野島氏は、アイティクラウド株式会社でITreviewのマーケティングを統括し、BtoBレビューサイトの成長と変化を最前線で見続けてきた実務家です。SaaSやIT製品の比較・検討が行われる現場を熟知しており、レビューが意思決定に与える影響や、生成AI時代における役割の変化について具体的な知見を持っています。両者の視点が交差したことで、本セミナーは「検索されない時代」における新しいリード獲得のあり方を考える貴重な機会となりました。

セミナーの背景と問題意識

本セミナーのテーマは、「検索されない時代の新常識」です。BtoBマーケティングではこれまで、検索経由の流入をいかに増やし、比較検討の土俵に乗るかが重要な論点でした。しかし、生成AIの普及によって、ユーザーの情報収集行動は大きく変わり始めています。以前であれば検索エンジンで複数のページを見比べていた担当者が、今ではChatGPTやGeminiなどの生成AIに相談し、候補を絞り込んでから個別サービスを調べるようになっています。

野島氏は、ITreviewでも実際にアクセス減少の影響が出ていると紹介しました。特にアメリカではこの変化が早く進み、BtoBレビューサイトの代表格であるG2でもトラフィック低下が見られているとのことです。日本でも同様の兆候が出始めており、従来のSEOだけに依存した集客モデルは見直しを迫られています。

一方で、流入が減っているにもかかわらず、生成AIを経由して来たユーザーの検討度合いは高いという変化も起きています。つまり、単純にアクセス数だけを見て判断するのではなく、どのような経路で認知され、どのように比較され、最終的に選ばれるのかという構造全体を捉え直す必要があるという問題意識が、本セミナーの出発点でした。

キーメッセージと発言ハイライト

今回の議論で特に印象的だったのは、BtoBの意思決定ほど生成AIとの相性が良いという視点です。簗島氏は、BtoBの検討では比較軸や条件がある程度明確であるため、生成AIに相談しやすく、まとめられた情報を上司や関係者に共有しやすいと指摘しました。これは、感覚ではなく論理で説明しやすいBtoB特有の事情とも重なっています。

生成AIを使って情報を調べた上で、ものを決めていく流れは、BtoCよりもBtoBの方が早く来るのではないかと思っています。（簗島氏）

また、野島氏からは、ITreviewのようなレビューサイトが生成AI時代において新たな意味を持ち始めていることが語られました。ユーザーが直接サイトを訪れなくても、レビューや要約ページがAIに引用されることで、比較検討の入り口になっているという話は非常に示唆的でした。

営業が言っても信頼されにくい情報でも、レビューとして書かれていることで説得材料になります。（野島氏）

さらに、生成AI時代には、自社サイトだけで情報を発信していても十分ではないという話も重要でした。第三者サイトやレビュー、FAQ形式の整理された情報など、複数のドメインに一貫した内容が存在していることが、AIに信頼されやすい条件になりつつあります。

自分たちだけで発信していても、1社の意見としてしか扱われにくいので、いろんなドメインに情報が出ていることが重要です。（簗島氏）

実践的な取り組みと事例

実践面で象徴的だったのが、ITreviewに蓄積されたレビューの活用です。レビューは単なる口コミではなく、「良いポイント」「改善してほしいポイント」「課題解決への貢献」といった形で構造化されています。この構造化が、生成AIにとって非常に扱いやすい情報になっています。さらに、それらをそのまま並べるのではなく、FAQ形式や比較説明のページとして再編集することで、AIからより引用されやすくなるという話も共有されました。

実際、G2やITreviewでは、このようなページが生成AIに多く参照される傾向があり、レビューサイトそのものの価値が再評価されています。従来はSEO経由で流入を獲得するメディアとして見られていたものが、いまは「AIが信頼する情報源」として機能し始めているのです。

また、簗島氏はインテントデータの活用可能性にも言及しました。インテントデータとは、企業やユーザーがどのようなテーマに関心を持っているかを示す行動データです。これを使うことで、AI経由で来訪したユーザーがどのような背景や比較意図を持っているのかを推定し、営業やマーケティングの精度を高められます。さらに、ITreviewの比較閲覧データと組み合わせれば、「どの競合と並べて検討されているのか」「どのカテゴリで比較されているのか」といった情報も見えてきます。

このように、レビュー、比較、インテントデータを組み合わせることで、単にリードを獲得するだけではなく、「なぜ選ばれたのか」「何と比較されていたのか」まで含めて立体的に理解できるようになります。これは、生成AIが介在する時代のリード戦略において非常に重要な変化です。

今後の展望とまとめ

今後のBtoBマーケティングでは、検索流入をただ増やす発想だけでは足りなくなります。重要になるのは、生成AIに候補として挙げられること、そして比較検討の上位3つ程度に入ることです。人は多くの選択肢を同時に比較し続けることが難しいため、候補に入らなければ存在しないのと同じになりかねません。

そのため、LLMOに取り組む際には、まず自社情報をWeb上に出し切ることが前提になります。サービス情報、導入意義、強み、活用方法、レビュー、比較情報などが断片的ではなく、第三者の視点も含めて整理されていることが大切です。特にBtoBでは、営業担当者の説明だけではなく、AIや第三者メディアが補強してくれる構造があるほど、信頼形成が進みやすくなります。

インターネット上に情報が載っていない会社の情報は、AIが読んでくれません。（簗島氏）

さらに、ブランドの意味も変わってきます。従来のブランドは、認知の広さや広告接触量で語られることが多かったですが、これからは「AIが推薦しやすい状態になっているか」も重要な要素になります。レビューがあり、外部メディアで触れられ、FAQや比較情報が整理され、なおかつ一貫した内容で語られている企業ほど、AIから見ても信頼しやすいブランドになります。

本セミナーは、生成AIによって検索行動が変わるなかで、SEO、レビュー、インテントデータ、ブランド形成を切り離さずに考える必要性を示しました。これからのリード戦略では、検索されることだけでなく、相談されたときに選ばれることがより重要になります。そのための準備を、今のうちから進めていくことが求められています。