この記事のポイント

  • 2026年現在、GoogleのAIモードは検索結果のクリック前段階で比較・要約・候補選定を進めるため、BtoB企業は従来SEOに加えてLLMO/AIOを前提にした情報設計が必要です。
  • AIモードでは初回質問から費用、導入手順、評判、失敗例へ質問が展開するため、1ページに詰め込まず親子記事と内部リンクで購買プロセスを設計することが重要です。
  • Markable AIの自社活用事例では、みつける訪看EXで2026年5月の導入後3ヶ月で記事52本を投入し、上位10位以内キーワードが75から532へ増加しました。
  • AIに評価されるコンテンツは、料金、評判、機能、実績、権威性など複数観点で比較可能な一次情報を持ち、出典と更新日が明確なページです。
  • AI生成記事は効率化に有効ですが、公開前に人間が事実確認・ブランド確認・表現確認を行うHuman-in-the-Loop型の運用が不可欠です。

2026年最新版：Google AIモード（AIO/SGE）がSEOに与える具体的な影響

2026年現在のGoogle AIモードは、検索結果を単なるリンク一覧から「回答・比較・次の質問提案」へ変えるため、SEOは上位表示だけでなくAI回答内で引用・参照される設計へ移行する必要があります。従来のSEOでは、検索順位、クリック率、滞在時間、CVRを中心に改善していました。しかしAI検索が普及すると、ユーザーはページを開く前に概要、候補、比較条件を把握できるようになります。

Google AIモードのSEO影響と変化
Google AIモードのSEO影響と変化

特にBtoB領域では、サービス名を知らない潜在層が「おすすめの支援会社」「比較すべき観点」「導入費用」「失敗しない選び方」といった流れで検索します。AIが最初の回答で候補を絞り込むと、回答に出てこない企業は比較表に入る前に脱落する可能性があります。AIモード対策の本質は、検索順位を追うだけでなく、AIが候補を比較する材料として自社情報を整備することです。

「従来のSEO」と「AIモード時代のSEO」の比較
比較項目従来のSEOAIモード時代のSEO
主な目的検索順位の上位表示、クリック獲得AI回答での引用・参照、比較候補への掲載、指名検索増加
評価指標検索順位、クリック率、滞在時間、CVRAI回答内の引用状況、指名検索数、比較候補掲載状況
コンテンツ戦略キーワード単位での網羅性、上位記事の分析購買テーマ全体での情報網設計、独自性の高い一次情報
ユーザー行動1回検索して1ページを読むAIと対話しながら比較条件を深掘りする
SERPsの変化10本の青いリンクが中心AI要約、強調スニペット、比較要素が上位に表示

この変化は、従来SEOの否定ではありません。Googleの公式ドキュメントでも、AI機能に表示されるための特別な技術的要件を別枠で用意するのではなく、検索に適した高品質なコンテンツ、クロール可能性、構造化された情報、ユーザーに役立つページが重要だとされています[1][2]。つまり、AIモード時代の施策は「SEOの延長」ではありますが、記事単体ではなく、トピック全体の情報網を設計する点が大きく異なります。

Google AIモード（AI Overviews）とは何か？基本的な仕組み

Google AIモードとは、検索クエリに対してAIが複数の情報源を統合し、要約回答や追加質問の導線を提示する検索体験です。英語圏ではGoogle AI ModeやAI Overviewsとして語られることが多く、日本語のマーケティング現場ではAIO、AEO、LLMO、SGEの延長線上で理解されています。SGEはSearch Generative Experienceの略称として試験的な検索体験を指して使われてきましたが、2026年現在はAI検索機能の実装範囲が広がり、通常の検索体験に組み込まれる場面が増えています。

AIモードでは、検索エンジンがページタイトルとディスクリプションだけを並べるのではなく、複数ページの内容を抽出し、回答文、根拠リンク、関連する追加質問を生成します。ユーザーは検索結果ページ上で概要を把握できるため、クリック前に比較検討が進みます。企業側から見ると、上位表示されてもAI回答に引用されなければ認知されにくく、逆に自然検索順位が1位でなくても回答内に引用されれば接点を獲得できる可能性があります。

AIモードにするには、利用できる地域、アカウント、検索環境、Google側の提供状況に左右されます。Google AIモード設定に該当する項目が表示される場合もありますが、機能は段階的に展開されるため、同じ検索語でもユーザーによって表示が異なることがあります。AIモードが使えない場合は、ブラウザ、ログイン状態、言語、地域、Search Labsなどの条件を確認するのが現実的です。

具体的な使い方は、Google検索で調べたい語句を入力し、検索結果上にAIによる概要や「AIモード」「AI Overview」などの導線が表示された場合に、その回答を読みながら追加質問を入力する流れです。通常検索からAIモードへ切り替えられるタブやボタンが表示される環境では、検索結果ページ上でAIモードを選択し、回答の下に表示されるフォローアップ質問や入力欄から条件を深掘りできます。たとえば「BtoBマーケティングツール」と検索した後に、「少人数運用に向いているもの」「HubSpot連携できるもの」「料金の目安」などを続けて質問します。

設定方法はユーザー環境によって異なります。Search Labsで試験機能として提供されている場合は、Googleアカウントでログインし、Search Labsの対象機能を有効化することでAI検索体験を試せることがあります。一方で、すべてのユーザーに同じ設定項目が表示されるわけではなく、企業アカウント、年齢、地域、言語、ブラウザ、アプリのバージョンによって利用可否が変わります。通常検索へ戻したい場合は、検索結果の「すべて」タブへ戻る、AIモード以外の検索タブを選ぶ、またはSearch Labs側で該当機能を無効化できるか確認します。ただし、AI要約が通常検索に組み込まれている場合、完全に非表示にできるとは限りません。

AIモードにおける「対話型検索」の進化とユーザー行動の変化

AIモードにおける対話型検索では、ユーザーの行動が「1回検索して1ページを読む」から「AIと会話しながら比較条件を深掘りする」形へ変化します。たとえばBtoBマーケティングツールを探す担当者は、最初に「BtoB向けのコンテンツマーケティングツール」を調べ、その後に費用、導入期間、少人数運用、HubSpot連携、失敗例、比較表へと質問を重ねます。Google検索でAIモードの使い方に慣れたユーザーほど、この連続的な探索行動を自然に行います。

この変化により、1記事で全検索意図を回収する設計は限界を迎えています。AIモードでは、最初の質問から比較条件、費用、導入手順、失敗例へ質問が展開します。そのため、初回質問に答えるピラーページ、比較条件を扱う子記事、料金や導入手順を扱う子記事、失敗例や事例を扱う子記事を分け、内部リンクで接続する設計が有効です。

実務上、AIモード SEOでは単一記事の完成度だけでなく、同一購買テーマ内で「どの質問にどのページで答えるか」を明確にする必要があります。料金、評判、機能、実績、権威性などの比較観点を整理し、それぞれに対応する公式ページ、事例ページ、FAQ、比較記事を用意することで、ユーザーが追加質問を重ねたときにも参照しやすい情報網を作れます。初回質問と追加質問を親子記事に分ける設計は、AIにとってもユーザーにとっても情報の位置づけを理解しやすくします。

検索結果ページ（SERPs）の変化：伝統的な10本の青いリンクはどこへ？

AIモード時代のSERPsでは、従来の10本の青いリンクは残りつつも、AI要約、強調スニペット、動画、画像、ナレッジパネル、比較要素にユーザーの注意が分散します。検索結果ページの上部にAI回答が表示されると、ユーザーはすぐにリンクをクリックせず、概要を読んだうえで次の行動を決めます。これにより、情報収集型キーワードではクリック率が下がる可能性があります。

一方で、SERPsの変化はBtoB企業にとって機会にもなります。従来はドメインの強い大手メディアや比較サイトが上位を占めていたテーマでも、自社の導入事例、実績、専門家コメント、独自調査がAI回答の根拠として使われる可能性があります。AIが「比較候補を選ぶ理由」を生成する場合、公式サイトのサービスページ、料金ページ、事例ページ、FAQ、技術資料が重要な参照元になります。

AIモードを使うとどうなるのかを企業側の視点で整理すると、検索流入の一部は減り、検索結果上でのブランド露出と指名検索の重要性が高まります。つまり、AI回答で社名・サービス名を認知し、後から指名検索や比較検索で訪問する行動が増える可能性があります。今後のSEO評価は、クリック数だけでなく、AI回答内の引用状況、指名検索、比較候補への掲載状況も見る必要があります。

AIモード時代のSEO戦略：従来の対策からの転換と新たな課題

AIモード時代のSEO戦略は、キーワード単位の順位改善から、購買テーマ全体で信頼される情報源になる戦略へ転換することが重要です。従来SEOでは、キーワードごとに検索意図を分析し、上位記事の構成を参考にして網羅性を高める手法が一般的でした。しかしAI検索では、類似した一般論をまとめた記事はAIに要約されやすく、クリックされる理由を失いやすくなります。

AIモード時代のSEO戦略転換
AIモード時代のSEO戦略転換

特に生成AIの普及により、一般的な情報を整理した記事は短時間で大量に制作できるようになりました。その結果、同じような見出し、同じような説明、同じような比較表が増えています。Googleの有用なコンテンツに関する考え方でも、検索エンジンのためだけに作られた大量の低品質コンテンツではなく、人に役立つ独自性のある情報が重視されています[3]。

AIが評価するコンテンツの特性と具体例
評価観点AIが評価しやすいコンテンツAIに埋もれやすいコンテンツ
E-E-A-T要素経験、専門性、権威性、信頼性が明確一般論、匿名情報、出典不明
情報源導入事例、顧客インタビュー、実績データ、専門家監修、独自調査他社記事の要約、一般的な定義、メリット・デメリット
コンテンツタイプ料金条件、運用手順、業界別判断基準、失敗例分析、FAQ定義、一般的なノウハウ、基礎知識
独自性企業独自のノウハウ、データ、視点インターネット上の既存情報をまとめただけ
目的ユーザーの深い疑問や比較検討をサポート検索エンジンのためだけの網羅性追求

Markable AIを開発した背景にも、まさにこの課題があります。BtoBマーケティングの現場では、生成AIによって記事制作そのものは効率化できる一方で、期待した通りのアウトプットにならない、品質が安定しない、自社独自の情報が記事に反映されないといった問題が発生していました。単純にAIへ「SEO記事を書いて」と指示するだけでは、インターネット上に存在する一般的な情報を整理しただけの記事になりやすく、他社との差別化が難しくなります。

AIが評価するコンテンツの特性：E-E-A-Tと独自情報の重要性

AIが評価しやすいコンテンツは、経験、専門性、権威性、信頼性を示す一次情報が明確に含まれているページです。E-E-A-Tは検索品質評価の文脈で重視される考え方であり、AIモードでも参照元の信頼性を判断するうえで重要な観点になります[4]。BtoBでは、導入事例、顧客インタビュー、実績データ、専門家監修、料金条件、運用手順が独自情報として機能します。

AIに埋もれやすい記事の典型は、定義、メリット、デメリット、選び方だけで構成された一般論中心の記事です。上位記事を要約しただけの内容は、AI回答の中で差別化されにくく、参照リンクとして選ばれる理由も弱くなります。反対に、実際の導入前後の数値、担当者の判断理由、比較時に見落とされやすい条件、失敗例の原因分析を含む記事は、AIが回答を組み立てる際の根拠になりやすいと考えられます。

Markable AIでは、ナレッジとして導入事例、顧客インタビュー、ウェビナー・セミナーの文字起こし、サービス資料、営業資料、ホワイトペーパー、社内専門家へのインタビュー、商談でよく説明している内容、顧客からよく受ける質問、自社独自の調査データ、社内ノウハウを登録することを推奨しています。AIに制作作業を任せ、人間はその企業にしか作れない情報を作るという考え方が、AIモード時代のコンテンツ戦略の核になります。

従来のSEO対策は通用しない？トラフィック減少のリスクと機会

従来のSEO対策は不要になるのではなく、AI回答に引用されるための情報設計と組み合わせなければ成果が不安定になります。タイトル最適化、内部リンク、構造化データ、表示速度、クロール最適化、検索意図に沿った構成は引き続き重要です。ただし、上位記事の模倣だけでは、AI検索の比較文脈で自社が選ばれる根拠を作れません。

トラフィック減少のリスクは、特に用語解説や一般的なノウハウ記事で高まります。AI回答だけでユーザーの理解が完了する場合、クリックは減ります。そこでBtoB企業は、AIが要約しにくい深い情報、たとえば業界別の判断基準、導入前後の社内体制、費用対効果の考え方、実際の運用フローを提供する必要があります。

一方で、AI検索は比較検討フェーズへの流入を増やす可能性があります。AIが「候補」「比較条件」「注意点」を提示する際に自社ページを根拠として引用すれば、見込み顧客が指名検索や資料請求へ進むきっかけになります。テクロ株式会社のサービス資料では、AI検索の普及により、AIに自社情報が取り上げられなければ商談の比較候補にすら入らない時代が来ていると整理されています[7]。

AIモードの信憑性向上と一次情報源の評価基準

AIモードの信憑性は、回答そのものを盲信するのではなく、引用元の透明性、情報の更新日、一次情報の有無を確認することで判断すべきです。AI回答は便利ですが、生成AIが事実と異なる情報を生成する可能性は残ります。AIモードの信憑性は、回答文だけでなく、どのページを参照しているか、そのページが公式情報か、専門家や実績に基づく内容かによって大きく変わります。

企業側は、AIが誤って引用しにくいように、サービス内容、料金、対象顧客、導入条件、実績、注意点を明確に記載する必要があります。情報が古いページや曖昧な表現が多いページは、AIに誤解されるリスクがあります。⚠️ 注意：機能や数値を掲載する場合は、確認時点と対象を明記し、未検証の成果や因果関係を断定しないことが重要です。

Markable AIの利用規約でも、生成コンテンツの正確性・完全性・適法性・有用性は保証されず、利用者は公開・配信の前に承認キューで内容を確認・修正するものとされています[5]。これはAI活用を否定するためではありません。AIのスピードと人間の判断を分業し、信頼される情報源として継続的に改善するための現実的な品質管理です。

【実践】Google AIモードで上位表示を狙うSEO対策10選

Google AIモードで上位表示や引用を狙うには、一次情報、構造化、親子記事、技術基盤、品質管理を組み合わせた10個の施策を継続運用することが必要です。AI検索は、単発の記事公開だけで評価を固定する仕組みではありません。検索ニーズ、競合の情報発信、AI回答の引用状況、ユーザー行動に応じて、改善すべきページと追加すべき情報が変わります。

Google AIモード実践SEO対策10選
Google AIモード実践SEO対策10選

ここでは、BtoB企業が実務で取り組みやすい順に整理します。重要なのは、AI回答に表示されたい質問を先に定義し、その質問に対してどのページを参照させたいかを決めることです。Markable AIでは、表示されたい質問をプロンプトとして登録し、回答内の自社引用と競合引用を継続計測できます。自社ドメインと競合ドメインを登録するため、質問単位で引用の有無を比べられます。

AIモードの対策は「記事を増やす作業」ではなく、「AIが比較しやすい証拠を増やす運用」です。そのため、記事、サービスページ、事例、FAQ、ホワイトペーパー、ウェビナー内容を横断し、検索意図ごとに役割を持たせる必要があります。

AIモード SEOの核：独自性・専門性・信頼性を確立する戦略

AIモード SEOの核は、AIが回答内で引用したくなる一次情報と専門的な判断理由をページに組み込むことです。上位記事の見出しをなぞるだけでは、AIにとって新しい根拠になりません。自社の経験、顧客の声、実測データ、導入時の課題、失敗例、改善プロセスを言語化することで、他社には再現しにくい情報になります。

実践しやすい施策は、購買プロセスごとに情報を分けることです。初回質問では概要と選定軸を提示し、追加質問では料金、機能、比較、導入手順、失敗例を詳しく扱います。1ページに詰め込むより、親子記事としてテーマを分けたほうが、AIにもユーザーにも参照先が明確になります。

施策実務で行うことAIに伝わる価値
一次情報の追加導入事例、顧客インタビュー、社内ノウハウを記事へ反映する一般論ではない経験情報として参照されやすくなる
親子記事設計初回質問と追加質問を別ページに分け、内部リンクで接続する購買検討の段階ごとに回答しやすくなる
比較観点の明示料金、評判、機能、実績、権威性を整理するAIが候補比較に使いやすい材料になる
更新日の明記機能、料金、数値に確認時点を添える情報の鮮度と信頼性を判断しやすくなる

この領域では、AIに入力してはいけない情報は何かを社内で整理しておくことも欠かせません。未公開の顧客情報、個人情報、秘密保持契約の対象情報、未発表の財務情報、認証情報、社内限定の戦略資料は、汎用AIへ安易に入力すべきではありません。自社ナレッジを活用する場合も、権限管理、テナント分離、承認フローを確認したうえで運用する必要があります。

対話型検索とAIの理解を促進する技術的・構造的最適化

対話型検索に対応するには、ページ構造、内部リンク、構造化データ、クロール可能性を整え、AIが情報の関係性を理解しやすい状態にする必要があります。AIは記事本文だけでなく、タイトル、見出し、本文、リスト、表、FAQ、パンくず、著者情報、更新日、内部リンクなど複数の要素からページの意味を推定します。情報が分散していても、関連ページ同士が適切につながっていれば、テーマ全体の専門性を示しやすくなります。

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Googleの検索セントラルでは、AI機能を含む検索結果で表示されるためにも、クロール可能でインデックス登録可能なページ、適切なスニペット制御、構造化されたコンテンツが重要だと説明されています[1]。BtoBサイトでは、JavaScript依存で本文が読み取りにくいページ、PDFだけに重要情報が閉じている資料、画像内テキストだけで説明している図解が機会損失になりやすい点に注意が必要です。

具体的には、1ページ1テーマを徹底し、H2とH3で質問への回答を明確にします。料金表や比較表はテキストとして記述し、事例ページには業種、課題、導入前、導入後、成果、確認時点を含めます。画像を使う場合は、代替テキストや周辺本文で意味を補い、AIが図解の文脈を理解できるようにします。

通常検索とAIモードの切り替えがユーザー側で発生する場合でも、企業側がやるべきことは変わりません。どの検索体験でも、ページが速く表示され、スマートフォンで読みやすく、情報が階層化され、信頼できる出典が明記されている状態を作ることが基本です。

AI時代に勝つための品質管理と差別化戦略

AI時代に勝つ企業は、生成AIで制作スピードを高めながら、人間が品質・事実・ブランド表現を最終判断する体制を持っています。AI生成記事をそのまま公開すると、誤情報、曖昧な表現、他社と似た構成、自社サービスの説明誤りが混入する可能性があります。特にBtoBでは、サービス条件や料金、導入期間、機能範囲の誤記が商談品質に直結します。

Google AI Modeの普及により、AIが生成した一般論はさらに一般化されます。差別化のためには、記事制作工程そのものを見直す必要があります。Markable AIでは、SEOライターやマーケターが行っている「どのユーザーが検索しているのか」「何を知りたいのか」「どの構成が理解しやすいのか」「競合と比べて不足している情報は何か」「専門性や独自性をどこで担保するか」「公開前にどこを検証するか」といった暗黙知をAIエージェントとして実装しています[6]。

実務上は、次の10施策をチェックリストとして運用すると効果的です。

  1. 表示されたい初回質問と追加質問を一覧化する
  2. 初回質問用のピラーページを作る
  3. 料金、機能、評判、事例、失敗例の子記事を作る
  4. 自社の一次情報を各記事に必ず入れる
  5. 競合が引用されて自社が漏れる質問を記録する
  6. FAQと比較表をテキストで整備する
  7. 著者、監修者、更新日、出典を明記する
  8. 内部リンクで購買検討の導線を作る
  9. AI生成物を人間が承認する
  10. AI回答内の引用状況を継続計測する

Markable AIのLLMO/AIO対策機能では、自社が表示されたい質問・プロンプトを登録し、登録したプロンプトに対するAI回答を継続的に確認できます。どのプロンプトで自社が表示されているか、表示されていないテーマはどこかを把握し、改善コンテンツへつなげられます。感覚ではなくデータで引用状況を見ることが、AIモード時代の運用改善に直結します。

AI活用で差別化するコンテンツ制作：品質基準と独自性の追求

AI活用で差別化するには、生成AIを「文章作成者」ではなく、一次情報を整理し、構成化し、改善候補を出す制作支援者として使うことが重要です。AIに丸投げした記事は、読みやすくてもどこかで読んだことがある内容になりがちです。BtoB企業がAIを活用する価値は、記事作成の単純作業を減らし、マーケターが戦略、顧客理解、一次情報収集に時間を使えるようにする点にあります。

AI活用による差別化コンテンツ制作
AI活用による差別化コンテンツ制作

Markable AIでも、重要なのは「人を減らすこと」ではなく、マーケターが記事作成の単純作業に時間を使うのではなく、戦略や独自情報の整理など、人間が行うべき仕事へ時間を使えるようにすることだとしています[6]。少人数のマーケティング体制であっても、社内に眠る営業資料、ウェビナー、顧客質問、導入事例をコンテンツ資産へ変換できれば、AIモードで参照される可能性を高められます。

ここで重要なのは、品質基準を先に定義することです。記事ごとに「誰に」「どの段階で」「どの判断を助けるのか」を明確にし、AIが生成した文章をその基準で確認します。AIっぽい記事を避ける最短ルートは、AIの表現を直すことではなく、AIへ渡す独自情報の量と質を増やすことです。

AIに埋もれないためのコンテンツ品質ガイドライン

AIに埋もれないコンテンツは、検索意図への回答、独自情報、出典、構造、更新性、CV導線の6要素を満たしています。読みやすい文章だけでは不十分です。AI検索が情報を要約するほど、ユーザーがクリックする理由は「この企業にしかない具体情報があるか」に移ります。

品質基準は、制作前、制作中、公開前、公開後で分けると運用しやすくなります。制作前にはペルソナ、検索意図、購買段階、関連質問を整理します。制作中には一次情報、事例、比較表、FAQ、内部リンクを組み込みます。公開前には事実確認、表現確認、法務・ブランド観点の確認を行い、公開後には順位、クリック、引用状況、CVを確認します。

確認タイミング確認内容判断理由
制作前初回質問と追加質問を分ける対話型検索の流れに合わせるため
制作中一次情報と比較観点を入れるAIが引用する根拠を増やすため
公開前事実、機能、料金、表現を確認する誤情報による信頼低下を防ぐため
公開後検索順位とAI回答内の引用を確認する改善すべき質問単位を特定するため

AIモードの消し方や通常検索への戻し方を調べるユーザーが一定数いる背景には、AI回答への不安や従来検索への慣れがあります。企業側はその不安を前提に、AI回答だけでは判断できない詳細情報をページ側に用意する必要があります。公式情報、実績、事例、よくある誤解、導入判断の注意点を丁寧に掲載することで、AI回答からの流入後も信頼を獲得しやすくなります。

AIを活用した効率的な一次情報収集とコンテンツ企画

AIを活用した一次情報収集では、社内資料や顧客接点をAIで整理し、マーケターが公開可能な知見へ編集する流れが有効です。営業担当者が商談で繰り返し説明している内容、カスタマーサクセスが受ける質問、ウェビナーで反応が良かったテーマ、ホワイトペーパーのダウンロード理由は、AIモード時代の重要なコンテンツ素材です。

Markable AI導入後に最初に行うことは、データと自社情報の設定です。具体的には、Google Analyticsなどのアクセス解析データを連携し、Google Search Consoleを連携し、自社サービスや事業に関するナレッジ、ブランド情報、制作したいコンテンツのキーワードを登録します。特に重要なのが、ナレッジとブランド情報の登録です。

実務テンプレートとしては、「同一購買テーマの初回・追加質問と参照先を記録」するシートを作ると運用しやすくなります。前提条件は、同じ購買テーマ内でユーザーが初回に聞くこと、比較時に聞くこと、導入直前に聞くことを分けることです。確認順は、検索結果、AI回答、競合引用、自社引用、既存ページの有無、追加すべき一次情報の順にします。判断理由は、AIがどの段階で自社サービスを案内すべきかを明確にするためです。

記録項目記入例活用目的
初回質問BtoB企業向けのAIマーケティング支援ツールの選び方ピラーページのテーマを決める
追加質問費用、導入手順、連携ツール、失敗例子記事やFAQを設計する
参照先料金ページ、事例ページ、機能ページ、ホワイトペーパーAIに読ませたい根拠ページを整理する
引用状況自社あり、競合あり、自社なし改善優先度を判断する

このテンプレートを使うと、AIモードでの表示状況を記事単位ではなく質問単位で管理できます。たとえば、初回質問では自社が引用されているが、費用や導入手順の追加質問では競合だけが引用されている場合、料金ページや導入手順記事を優先的に改善すべきだと判断できます。

BtoB領域における専門家監修・事例コンテンツの強化

BtoB領域では、専門家監修と具体的な導入事例を組み合わせることで、AIにも人間にも信頼されるコンテンツを作りやすくなります。製品・サービスの導入は、担当者個人の興味だけで決まりません。上司、情報システム部門、法務、現場部門、経営層など複数の関係者が比較し、費用対効果やリスクを確認します。

そのため、単なるメリット訴求よりも「どのような企業に向いているか」「導入前に何を準備すべきか」「どの条件では向いていないか」を明示することが重要です。Markable AIも、完全にすべてを任せたい企業には向いていません。コンテンツマーケティングを完全に外注したい、社内で記事確認を一切行いたくない、自社情報や専門知識を提供するつもりがない、AI生成記事をそのまま公開したい企業には適していないと整理されています[6]。

導入事例は、AI検索における差別化要素として特に重要です。テクロ株式会社のサービス資料によると、みつける訪看EXでは2026年5月にMarkable AIを導入し、3ヶ月で記事52本を投入しました。内訳は5月7本、6月40本、7月5本です。その結果、月間PVは15,170から16,281へ変化し、現在は2万PVペース、検索順位10位以内のキーワードは75から532、検索順位3位以内のキーワードは20から113へ増加しました[7]。

同資料では、がいさいポータルについても、2026年7月の立ち上げから2ヶ月で記事69本を投入したとされています。内訳は7月38本、8月31本です。月間PVは17,111から21,425へ変化し、上位10位以内キーワードは1418、ランクインキーワードは1900以上に達しています[7]。これらの数値は、対象メディアと確認期間が限定された事例であり、すべてのサイトで同じ成果を保証するものではありません。ただし、少人数体制でも質と量を両立する制作基盤の重要性を示す材料になります。

BtoBマーケティングにおけるAIモードSEOの未来戦略

BtoBマーケティングにおけるAIモード時代の未来戦略は、検索流入、AI回答内の露出、指名検索、リード獲得を一体で設計することです。従来のSEOは、検索順位から流入を獲得し、記事内CTAでホワイトペーパーや問い合わせへ誘導する流れが中心でした。今後は、AI回答で認知され、比較候補に入り、指名検索され、事例や料金ページで納得され、資料請求へ進む流れが増えます。

BtoBマーケティングのAIモード未来戦略
BtoBマーケティングのAIモード未来戦略

この変化に対応するには、マーケティング部門だけで完結しない情報収集が必要です。営業、カスタマーサクセス、プロダクト、経営、専門家の知見をナレッジ化し、記事、メール、ホワイトペーパー、ウェビナーへ再利用する仕組みを作ります。Markable AIは、SEO・LLMOを意識した記事作成、既存記事のリライト、キーワード分析、画像・図解生成、ナレッジ活用などを通じて、コンテンツマーケティング業務の効率化と品質向上を支援するAIマーケティング支援ツールです。

特にBtoBでは、リード獲得後のナーチャリングも重要です。HubSpotなどのCRM/MAと連携し、記事で獲得した関心テーマをもとにメールを出し分けることで、AI検索で生まれた接点を商談へつなげやすくなります。検索・AI回答・メール・営業接点を分断しないことが、2026年以降の競争力になります。

AIモードがもたらす新たな顧客接点とリード獲得の可能性

AIモードは、これまで検索上位を取れなかった企業にも、専門性の高い情報源として見込み顧客と接点を持つ機会を生みます。AI回答は、必ずしも従来の1位ページだけを参照するわけではありません。特定の質問に対して、より具体的で信頼できる根拠を持つページが参照される可能性があります。

たとえば「少人数のBtoBマーケティング体制で記事制作を増やす方法」をAIが回答する場合、単なる一般論よりも、実際に少人数で何本制作し、どのような承認フローを置き、どの数値がどう変化したかを示すページのほうが有用です。Markable AIのセミナー情報では、テクロでも少人数のマーケティング体制でMarkable AIを利用し、約2か月で100本近いコンテンツ制作を行っているとされています[6]。

AI回答内で社名やサービス名が表示されると、ユーザーはその場でクリックしなくても後から指名検索する可能性があります。したがって、リード獲得の評価指標には、自然検索流入、AI回答内の引用、指名検索数、資料請求、商談化率を含めるべきです。AIモード時代のリード獲得は、クリック直後のCVだけでなく、AI上の比較候補に残ることから始まります。

データドリブンな意思決定と継続的なSEO戦略の見直し

AIモード時代のSEO改善は、検索順位だけでなく、質問単位の引用状況、競合との差分、コンテンツ不足をデータで確認する運用が必要です。順位計測だけでは、AI回答で自社が表示されているかどうかは分かりません。逆に、順位が低くてもAI回答に引用されている質問があれば、そのページは重要な接点として強化すべきです。

Markable AIでは、自社が表示されたい質問をプロンプトとして登録し、ChatGPT、Gemini等のAI回答を継続的に確認する設計が紹介されています。サービス資料では、ChatGPT・Gemini・Perplexity等のAI検索に自社情報を継続的に表示させることをLLMO/AIO対策の目的として掲げています[7]。質問単位で自社ドメインと競合ドメインを比較することで、どのテーマで引用ギャップがあるかを判断できます。

改善サイクルは、月次で行うのが現実的です。まず、登録プロンプトごとの自社引用、競合引用、引用なしを確認します。次に、競合だけが引用されている質問を抽出し、その質問に対応するページが自社にあるかを確認します。最後に、既存ページの追記、子記事の新規作成、FAQ追加、事例追加、内部リンク修正のどれで改善するかを決めます。

この運用では、未検証の成果を断定しない姿勢も重要です。AI回答に引用されたこととリード獲得が増えたことの因果関係は、他の施策や季節性の影響も受けます。機能や数値は確認時点と対象を明記し、検証中の内容は検証中と記載することで、信頼性を維持できます。

AIと人間の協調によるコンテンツエコシステムの構築

AIと人間の協調によるコンテンツエコシステムは、AIが速度と量を担い、人間が戦略、一次情報、最終判断を担う体制で構築します。AIはキーワード分析、構成案、本文ドラフト、図解案、メール案、改善候補の抽出に向いています。一方で、顧客理解、事業戦略、ブランド判断、法務・倫理判断、最終承認は人間が担うべき領域です。

Markable AIは、BtoB企業向けのAIマーケティング支援ツールです。SEO・LLMOを意識した記事作成、既存記事のリライト、キーワード分析、画像・図解生成、ナレッジ活用などを通じて、コンテンツマーケティング業務の効率化と品質向上を支援します。自社のサービス資料、導入事例、ウェビナー、社内ノウハウなどをナレッジとして登録し、一般的なAIライティングでは反映しにくい企業独自の情報を記事へ活用できる点を特徴としています。

サービス資料では、Markable AIの主な機能として、LLMO/AIO対策、SEO記事生成、メールナーチャリングが挙げられています。SEO記事生成では、キーワード登録、クラスタリング、競合分析、AI記事生成、WordPress投稿、承認の流れが整理されています。メールナーチャリングでは、HubSpotリード同期、セグメント設定、AIメール生成、HubSpot下書き保存、承認キューの流れが示されています[7]。

料金プランについても、2026Q1のサービス概要資料では、Standardが初期費用10万円、月額料金5万円、Proが初期費用10万円、月額料金10万円、Enterpriseが初期費用10万円、月額料金40万円とされています。記事生成/SNS投稿作成、メルマガ作成、SEOキーワード、AEOキーワード、ホワイトペーパー作成にはプランごとの上限があり、どのプランでもユーザー数は無制限とされています[7]。このような上限と料金は、導入検討時に必ず最新資料で確認する必要があります。

⚠️ 注意：AIに入力してはいけない情報は、ツールの機能だけで判断せず、自社の情報管理規程、顧客契約、個人情報保護の方針に照らして整理してください。AI活用の成否は、ツール選定だけでなく、社内の承認体制とナレッジ管理に左右されます。

まとめ：Google AIモード対策でBtoBマーケティングを成功させるには

Google AIモード対策でBtoBマーケティングを成功させるには、SEO、LLMO/AIO、一次情報、品質管理、データ計測を一体化した運用体制を作ることが不可欠です。2026年現在、検索はリンクを探す行動から、AIと会話しながら候補を絞り込む行動へ変化しています。企業は、検索結果で上位に表示されるだけでなく、AI回答内で信頼できる情報源として引用される状態を目指す必要があります。

最初に取り組むべきことは、表示されたい質問を定義することです。初回質問、追加質問、料金、機能、評判、導入手順、失敗例を分け、それぞれに対応する参照先ページを整備します。次に、自社の導入事例、顧客インタビュー、ウェビナー、営業資料、社内ノウハウをナレッジ化し、記事に反映します。最後に、AI回答内の自社引用と競合引用を継続計測し、質問単位で改善を進めます。

AIモードをなくす操作や通常検索への戻し方を気にするユーザーがいる一方で、検索体験全体がAI化していく流れは避けにくくなっています。企業側が注力すべきなのは、AI機能の表示有無に一喜一憂することではなく、どの検索体験でも信頼される情報を持つことです。AIモードにするには何が必要か、AIモードが使えない場合にどう確認するかといった利用者側の関心も理解しながら、公式情報、事例、FAQ、比較情報を整備することが重要です。

Markable AIは、少人数のマーケティング体制でも、質と量を両立したコンテンツ制作を行える状態を目指すBtoB企業向けのAIマーケティング支援ツールです。記事作成、既存記事のリライト、キーワード分析、画像・図解生成、ナレッジ活用、LLMO/AIO対策を半自動化しつつ、人間が承認キューで最終確認する運用を前提としています。AI検索時代に重要なのは、AIに任せる領域と人間が判断する領域を分け、企業独自の情報を継続的に発信することです。

よくある質問

Google AIモードを完全に非表示にするにはどうすればいいですか？

Google AIモードの機能を完全に非表示にできるとは限りません。通常検索に戻すには、検索結果ページの「すべて」タブを選ぶか、AIモード以外の検索タブを選択してください。場合によってはSearch Labsで該当機能を無効化できることもあります。

Google AIモードが普及すると、企業にどのような影響がありますか？

AIモードの普及により、ユーザーはウェブサイトを開かずにAIの要約で情報を得るため、直接的な検索流入が減少する可能性があります。しかし、AI回答内で自社名やサービスが引用されればブランド露出が増え、その後の指名検索や比較検索からの流入が増加する機会にもなりえます。

Google AIモードの回答の信憑性はどの程度ありますか？

Google AIモードの回答は便利ですが、生成AIが事実と異なる情報を生成する可能性も残るため、盲信するべきではありません。信憑性を判断するには、回答の引用元の透明性、情報の更新日、そして一次情報源の有無を確認することが重要です。

Google AIモードに評価されやすいコンテンツにはどのような特徴がありますか？

Google AIモードに評価されやすいコンテンツは、E-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）に基づいた一次情報が明確に含まれているページです。料金、評判、機能、実績など複数観点で比較可能な独自情報を持ち、出典と更新日が明確であることが重要とされています。

参考文献

  1. AI features and your website — Google Search Central（https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features / 2026年参照）
  2. Search Essentials — Google Search Central（https://developers.google.com/search/docs/essentials / 2026年参照）
  3. Creating helpful, reliable, people-first content — Google Search Central（https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content / 2026年参照）
  4. Search Quality Rater Guidelines — Google（https://guidelines.raterhub.com/searchqualityevaluatorguidelines.pdf / 2026年参照）
  5. MARKABLE AI 利用規約 — テクロ株式会社（テクロ株式会社提供資料 / 2026年7月29日制定・2026年参照）
  6. Markable AI｜開発背景・活用方法・運用方針 セミナー情報 — テクロ株式会社（テクロ株式会社提供資料 / 2026年）
  7. MARKABLE AI サービス概要資料 2026Q1 — テクロ株式会社（テクロ株式会社提供資料 / 2026年）
● MARKABLE AI サービス資料

記事制作はAIへ
マーケターは“考える仕事” へ

「作る」作業はAIへ。「決める」意思決定は人へ。

Markable AIは、BtoBマーケティングの実務から生まれた コンテンツマーケティング支援AIです。

01

SEO・LLMOを意識した記事・コンテンツ制作

02

自社ナレッジや一次情報を記事へ反映

03

少人数でも質と量を両立したコンテンツ運用

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