この記事のポイント

  • 2026年現在、AI Overviewsや生成AI検索の普及により、基本用語・定義型記事はゼロクリック化しやすくなっています。
  • Gartnerは、AIチャットボットや仮想エージェントの影響により、従来型検索エンジンの検索量が2026年までに25%減少すると予測しています。[1]
  • 流入減少記事は、商談への貢献、AI回答で代替されやすい情報、更新コストの3軸で判断することが重要です。
  • Markable AIの自社事例では、みつける訪看EXで2026年5月から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。[2]
  • AI検索対策では、キーワード単位だけでなく「自社がAI回答に表示されたい質問」単位で引用状況を継続計測する必要があります。

AI検索による流入減少への対策は、従来のSEOを捨てることではなく、検索結果でクリックされる設計と、AI回答内で引用・比較される設計を同時に進めることです。特にBtoBマーケティングでは、アクセス数だけを追うのではなく、商談につながるテーマで自社が比較候補に入る状態を作る必要があります。

2026年現在、Google検索のAI Overviews、ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの利用が広がり、ユーザーは検索結果をクリックする前に答えを得られるようになりました。その結果、基本的な情報をまとめただけの記事は、検索順位が大きく落ちていなくてもクリックが減るケースがあります。

AI検索時代のWeb集客で重要なのは、「記事を増やす」ことではなく、「AIにも人間にも引用される一次情報を増やす」ことです。本記事では、BtoB企業が限られたリソースでAI検索最適化、LLMO対策、既存記事の改善を進めるための実務手順を整理します。

2026年現在の検索市場：AI検索が招く「検索流入減」のメカニズムと影響

2026年現在の検索市場では、AI検索が検索結果上で回答を完結させるため、情報収集型キーワードを中心に検索流入減が起きやすくなっています。これはSEOが不要になったという意味ではなく、検索結果からサイトへ誘導する従来型の導線に加えて、AI回答内で自社情報が引用・参照される導線を設計する必要があるという変化です。

AI検索による検索流入減少のメカニズム
AI検索による検索流入減少のメカニズム

Gartnerは、AIチャットボットや仮想エージェントの影響により、従来型検索エンジンの検索量が2026年までに25%減少すると予測しています。[1]この予測は、検索ニーズそのものが消えるというより、ユーザーが情報取得に使う入口が分散することを示しています。BtoBマーケティングでは、Google検索 減少 AIの影響を単なるアクセス減として捉えず、見込み顧客の比較行動が変わったサインとして扱うべきです。

AI検索による流入減少の主な原因と特徴
原因概要影響を受けやすいコンテンツ対策の方向性
AI Overviewsによるゼロクリック化Google検索結果上でAIが要約回答を表示し、ユーザーがページ訪問前に情報を得る基本用語、定義、手順の概要など、一般論の要約記事自社独自の判断材料、実測値、比較情報を追加
検索行動の分散ユーザーが生成AI、SNS、動画、レビューサイトなど多様な情報源を利用単一の検索エンジンに依存した集客マルチチャネルでの情報発信、AI回答での引用を狙う
比較検討プロセスの短縮生成AIが複数の候補を比較・要約し、ユーザーの検討時間を短縮一般的な製品・サービス紹介、競合との差別化が不明確な記事料金、機能、実績、評判など、AIが比較しやすい一次情報を整備
低独自性コンテンツの価値低下AIが既存情報を効率的に要約するため、独自性の低いコンテンツの価値が相対的に低下他サイトの情報をまとめただけの記事、一般的なノウハウ記事自社事例、専門家の知見、一次データ、独自の分析結果の発信

AI Overviews（AIO）がもたらす「ゼロクリック検索」の台頭

AI Overviewsは、Google検索結果上で生成AIが要約回答を表示する機能であり、ユーザーがページをクリックせずに概要を把握できる状態を生み出します。Google Search Centralは、AI機能における表示も検索結果の一部として扱い、サイト運営者に対して通常の検索品質の考え方を重視するよう案内しています。[3]

この変化により、「AI検索とは何か」「用語の意味」「手順の概要」といった情報は、AI回答で満たされやすくなりました。特に基本用語だけの記事は、クリックする動機が弱くなりやすいため、ゼロクリック検索の影響を受けやすい領域です。社内でゼロクリック 対策を検討する場合、まずは定義型記事と比較検討型記事を分けて分析する必要があります。

ただし、すべてのクリックが失われるわけではありません。料金、導入事例、実測値、比較表、テンプレート、業界別の判断基準など、AI回答だけでは意思決定できない情報は、引き続きサイト訪問の理由になります。ゼロクリック化に弱いのは「一般論の要約」であり、ゼロクリック化に強いのは「自社にしか出せない判断材料」です。

自然検索流入が減少する具体的な原因とユーザー行動の変化

自然検索流入が減少する主な原因は、AI回答によるクリック代替、検索行動の分散、比較検討プロセスの短縮、そして低独自性コンテンツの相対的な価値低下です。検索順位が維持されていても、AI Overviewsが上部に表示されると、ユーザーは要約を読んで満足し、ページ訪問を省略することがあります。

マーケティング現場では、グーグル検索経由でサイト訪問が33%減の理由は？といった表現で課題が共有されることがあります。このような減少幅が見えた場合、単純にSEO順位だけを確認するのではなく、対象クエリの種類、検索結果画面の変化、AI回答の表示有無、競合サイトの露出状況を切り分けることが必要です。

Google検索回数はなぜ減少したのでしょうか？という問題意識の背景には、ユーザーが検索エンジンだけでなく、生成AI、SNS、動画、レビューサイト、比較メディアを横断して情報収集するようになった変化があります。BtoBの場合、最初の調査を生成AIで行い、候補企業を数社に絞ってから公式サイトや事例ページを見る流れが増えています。

⚠️ 注意：検索流入減をすべてAI検索のせいにすると、改善すべき技術的SEOやコンテンツ品質の問題を見逃します。順位低下、インデックス不良、内部リンク不足、タイトルのクリック率低下、季節要因、広告出稿の変化なども同時に確認しましょう。

BtoBマーケティングにおける2026年現在の業界トレンドと先行事例

BtoBマーケティングの2026年現在のトレンドは、SEO単体ではなく、LLMO、AIO、ナーチャリング、営業資料、導入事例を連動させて商談化まで設計する方向へ移っています。生成AI検索の対策は？と社内で聞かれたとき、単に記事へFAQを追加するだけでは不十分です。

Markable AIのサービス資料では、AI検索時代に「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。[2]これは、検索結果で上位表示されることに加え、生成AIが候補企業を比較する際に、自社の料金、機能、評判、実績、権威性を参照できる状態が必要であることを示しています。

Markable AIの自社事例では、みつける訪看EXに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。サービス資料によると、月間PVは15,170から16,281へ増加し、現在は2万PVペース、上位10位以内キーワードは75から532、上位3位以内キーワードは20から113へ増加しています。[2]

別の外国人採用関連メディアであるがいさいポータルでは、2026年7月に立ち上げ、2ヶ月で記事69本を投入しました。資料では、月間PVが17,111から21,425へ増加し、上位10位以内キーワードは1,418、ランクインキーワードは1,900以上となっています。[2]これらの数値は確認時点と対象メディアに基づくものであり、すべての企業で同じ成果を保証するものではありません。

地域性のあるBtoBに必要なローカルSEO（地域GEO）対応

地域性のあるBtoBビジネスでは、AI検索対策とローカルSEOを切り離さずに設計する必要があります。たとえば「東京の製造業向けシステム会社」「大阪で対応できるHubSpot支援会社」「福岡の医療機関向けWeb制作会社」のように、地域名と業種・課題を組み合わせた質問では、AIが地域情報、事業所情報、導入実績、評判、サービス提供エリアをまとめて比較候補を作る可能性があります。

Googleはローカル検索順位に関して、関連性、距離、視認性・知名度にあたる要素を説明しています。[8]地域性のあるBtoB企業は、Googleビジネスプロフィールの整備だけでなく、公式サイト上でも本社・支社・対応エリア・地域別事例・業界別実績を明確にすることが重要です。特に、営業所がある地域、訪問対応できる地域、オンライン対応のみの地域が混在する場合は、AIにも人間にも誤解されないように記載を分ける必要があります。

実務では、地域名だけを差し替えた薄いページを大量に作るのではなく、地域ごとの顧客課題、商圏、法規制、補助金、業界構造、導入事例を含めたページを作成します。地域GEO対策で重要なのは、「その地域で本当に選ばれる理由」を一次情報として示すことです。地域別の導入事例、担当拠点、対応スピード、現地支援の可否、顧客の声を明記すると、AI検索でも比較候補に入りやすい情報資産になります。

AI検索によるWeb集客への影響を正確に把握する重要性

AI検索によるWeb集客への影響は、検索流入の増減だけでなく、AI回答内での引用有無、指名検索、比較検討ページの閲覧、商談貢献まで含めて把握する必要があります。アクセス数だけを見ると、AI回答で認知された後に指名検索や直接流入で訪問したユーザーを見落とす可能性があります。

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。これにより、AI検索対策を感覚ではなく、質問別の露出データとして管理できます。

実務では、Google Search Consoleで検索クエリ、表示回数、クリック率、掲載順位を確認し、Google Analyticsで流入後の行動とコンバージョンを確認します。そのうえで、AI回答に自社が引用されているかを継続的に確認すると、検索流入減の原因をより立体的に把握できます。

2026年最新版！AI検索で「選ばれる」ためのコンテンツ戦略と対策

AI検索で選ばれるための対策は、キーワード上位表示だけでなく、生成AIが回答を作る際に参照しやすい信頼情報を整備することです。2026年現在のAI検索 SEOでは、検索順位、AI回答内の引用、比較候補への掲載、サイト訪問後の商談化を一体で設計する必要があります。

AI検索時代のコンテンツ戦略：LLMO対策と従来のSEOの比較
AI検索時代のコンテンツ戦略：LLMO対策と従来のSEOの比較

特にBtoBでは、AIが一つのページだけを見て候補を判断するとは限りません。Markable AIの実践資料では、AIは料金、評判、機能、実績、権威性など複数の観点を集めて候補を比較すると整理されています。[4]つまり、単一の記事を最適化するだけでなく、サービスページ、事例ページ、料金ページ、比較記事、FAQ、著者情報を連携させることが重要です。

従来のSEOとAI SEO（LLMO対策）の比較
項目従来のSEOAI SEO（LLMO対策）
主な目的検索結果での上位表示とクリック獲得AI回答での引用、比較候補への掲載、商談貢献
評価されるコンテンツ網羅性、キーワード最適化された記事信頼性、独自性、権威性のある一次情報、構造化データ
重視する指標検索順位、クリック率、流入数AI回答での引用率、指名検索数、商談貢献度
コンテンツ設計単一記事でのキーワード網羅、内部リンクサービス、事例、料金、FAQなど複数ページ連携、質問単位での最適化
対策の視点検索エンジンアルゴリズムへの最適化生成AIが情報を収集・比較・要約しやすい設計
最終的な目標Webサイトへのアクセス増加AIを介した見込み顧客の獲得、商談化

従来のSEOとAI SEO（LLMO対策）の決定的な違い

従来のSEOとLLMO対策の最大の違いは、評価対象が「検索結果でクリックされるページ」から「AI回答に引用される情報群」へ広がったことです。従来のSEOでは、キーワード選定、タイトル、見出し、内部リンク、被リンク、コンテンツ品質が中心でした。

一方、AI検索最適化では、LLMが理解しやすい文脈、質問への明確な回答、出典の明記、固有名詞の一貫性、一次情報の掲載、外部からの評判が重要になります。AIは断片的な情報を統合して回答を生成するため、自社サイト内の複数ページで情報が矛盾していると、引用されにくくなる可能性があります。

AI検索とは、ユーザーの質問に対して生成AIが複数情報を統合し、自然文で回答する検索体験です。そのため、AI検索最適化では、単に「上位表示される記事」ではなく、AIが候補比較に使いやすい情報設計を行います。社名、サービス名、機能名、対象業界、料金条件、導入実績の表記ゆれを減らすことも、地味ですが重要な改善です。

観点従来のSEOAI検索時代のLLMO対策
主な目的検索結果で上位表示しクリックを獲得するAI回答で引用され比較候補に入る
設計単位キーワードとページ質問、情報群、ドメイン全体
重視情報網羅性、内部リンク、被リンク一次情報、実績、出典、評判、構造
成果指標順位、クリック、CV引用有無、指名検索、比較流入、商談貢献

AI検索で評価されるコンテンツの3つの原則：専門性・権威性・信頼性（E-E-A-T）

AI検索で評価されるコンテンツの原則は、専門性、経験、権威性、信頼性を読者とAIの両方が確認できる形で示すことです。Googleは、役立つ信頼できる人間中心のコンテンツを作るうえで、E-E-A-Tの観点を重視するよう説明しています。[5]

BtoB記事では、単に一般論を網羅するだけでは専門性を示しにくくなっています。営業現場で実際に聞かれる質問、導入前後の数値、業界特有の制約、失敗パターン、比較検討時の判断基準を含めることで、AIにも読者にも情報の深さが伝わります。

AIに引用されやすい記事は、誰でも書ける説明ではなく、担当者が意思決定に使える根拠を持っています。たとえば、「おすすめツール」を列挙するだけでなく、どのような企業には向かないか、導入前に確認すべきデータは何か、成果が出るまでに必要な運用体制は何かを明記することが重要です。

「ゼロクリック 対策」としてのAI Overviews（AIO）最適化のポイント

AIO最適化のポイントは、AI回答で要約されてもなお、詳しい判断材料を得るためにクリックしたくなる記事へ改善することです。基本的な定義はAI回答で満たされやすいため、記事側では比較表、実測値、導入事例、テンプレート、チェックリストを充実させます。

ゼロクリック 対策では、冒頭に簡潔な定義を置き、その直後に独自の判断軸を提示すると効果的です。たとえば「AI検索対策とは、AI回答に引用される情報設計と、検索結果から商談につながる導線設計を同時に進める施策です」と言い切ったうえで、自社の評価表や実績データを示します。

AI Overviewsに引用されることだけを目的に短文回答を増やすと、サイト訪問後の満足度が下がる場合があります。AI回答で完結する情報と、サイト訪問後に深掘りする情報を分けることが、AIO コンテンツ改善の基本です。

コンテンツ戦略の転換：キーワードだけでなく「質問」への最適化

AI検索時代のコンテンツ戦略では、キーワードだけでなく、見込み顧客が生成AIに入力する質問を起点に設計することが重要です。従来は月間検索ボリュームが大きいキーワードを優先しがちでしたが、AI検索では「おすすめの会社は」「比較すると何が違うか」「自社に合う選び方は」といった質問が意思決定に直結します。

Markable AIでは、自社が表示されたい質問やプロンプトを登録し、その回答内で自社がどの程度表示されているかを確認できます。登録したプロンプトに対して、自社引用と競合引用を継続計測できるため、LLMO対策の優先順位を質問単位で判断できます。

質問への最適化では、以下のような情報をページ群として整備します。

  • 料金やプランの考え方
  • 導入に向いている企業と向かない企業
  • 競合サービスとの違い
  • 導入事例と成果指標
  • よくある失敗と回避策

この設計により、AIが候補比較を行う際に、自社情報を参照しやすくなります。AI検索対策は記事単位ではなく、質問に対する回答資産を積み上げる活動として捉えるべきです。

限られたリソースで実現！AI検索に強い高品質コンテンツを量産する秘訣

限られたリソースでAI検索に強いコンテンツを量産する秘訣は、AIに制作作業を任せ、人間は一次情報の整理と最終判断に集中することです。BtoB企業では、マーケターが少人数でSEO、メルマガ、ホワイトペーパー、ウェビナー、商談創出まで担うケースが多く、すべてを手作業で進める運用は限界に近づいています。

AI検索に強い高品質コンテンツ量産プロセス
AI検索に強い高品質コンテンツ量産プロセス

Markable AIのセミナー情報では、AIを利用して記事制作そのものは効率化できる一方、単純に生成AIへ「SEO記事を書いて」と指示するだけでは、一般的な情報を整理しただけの記事になりやすいと説明されています。[6]そのため、AIに任せる範囲と人間が担う範囲を分けることが重要です。

自社の「一次情報」と「独自性」をコンテンツに落とし込む方法

一次情報をコンテンツに落とし込む最短ルートは、営業・CS・ウェビナー・導入事例に眠る情報をナレッジ化し、記事制作の前提情報として使うことです。AIが一般的なインターネット情報だけをもとに文章を生成すると、競合と似た内容になりやすくなります。

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Markable AIでは、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、社内ノウハウなどをナレッジとして登録することを推奨しています。[6]

一次情報は、必ずしも大規模な調査である必要はありません。商談で同じ質問を10回受けているなら、その質問は記事にすべき重要テーマです。失注理由が「他社との違いが分からない」であれば、比較記事や選定基準の記事を改善する優先度が高いと判断できます。

AI時代に価値が上がるのは、検索で拾える情報ではなく、社内にしか存在しない顧客理解です。この情報を記事へ反映できるかどうかが、AI検索 SEOの成果を左右します。

読者の深い課題を解決する「深掘りコンテンツ」の企画・制作プロセス

深掘りコンテンツを作るには、検索キーワードから始める前に、読者の意思決定段階と商談上の障害を明確にする必要があります。AI検索では表面的な説明が要約されやすいため、記事には読者が社内稟議や比較検討に使える具体情報を入れるべきです。

制作プロセスは、まず検索意図を整理し、次に営業現場の質問を確認し、最後に競合記事に不足している独自情報を追加する流れが有効です。Markable AIでは、キーワードを登録すると、検索するユーザーの意図やペルソナを整理し、記事構成や本文を生成できます。新規記事だけでなく、既存記事のリライトにも活用できます。

深掘りコンテンツでは、次の観点を含めるとAIにも読者にも評価されやすくなります。

  • 導入前の課題と背景
  • 判断に使った比較軸
  • 導入後に確認した数値
  • 失敗しやすい条件
  • 社内で使えるテンプレート

単なる情報量ではなく、判断の質を高める情報を入れることが重要です。AI検索対策で成果を出す記事は、読者の「知りたい」を満たすだけでなく、次の行動を具体化します。

ユーザー体験を最大化するコンテンツ構造とデザイン

ユーザー体験を最大化するには、AIが引用しやすい明確な構造と、人間が理解しやすい視覚設計を両立させる必要があります。見出しごとに結論を先に示し、比較や判断が必要な箇所では表を使い、複雑な概念は図解で補足します。

Markable AIでは、記事本文だけでなくアイキャッチ画像や記事内で使用する図解も生成できます。企業ごとのデザインテンプレートやブランド情報を登録することで、自社メディアのデザインに合わせた画像を作成できる点も特徴です。[6]

AI検索では、ページ内の情報構造が整理されているほど、回答生成時に要点を抽出しやすくなると考えられます。人間の読者にとっても、冒頭で結論が分かり、途中に表や図解があり、最後に実行手順がある記事は読み進めやすくなります。

画像や図解は装飾ではなく、理解コストを下げるコンテンツ要素です。特にBtoBの複雑なサービスでは、料金体系、導入フロー、運用体制、役割分担を図解することで、商談前の理解度を高められます。

AIO コンテンツ改善を意識した記事リライトと再評価のサイクル

AIO コンテンツ改善では、流入が減った記事を一律に削除せず、商談貢献、AI回答での代替性、更新工数の3軸で改善・統合・維持を判断します。基本用語だけの記事は統合候補とし、比較表、実測値、判断テンプレートを持つ記事は改善対象として残すのが実務的です。

編集部フレームワークとして、以下の判断表を使うと、流入減少記事の扱いを社内で再現しやすくなります。前提条件は、過去6〜12ヶ月の検索流入、CV、商談化、検索順位、AI回答での引用有無を確認できる状態です。確認順は、まず商談寄与、次にAI回答で代替されやすい情報か、最後に更新工数です。

評価軸確認する内容判断理由推奨アクション
商談寄与CV、資料請求、商談前閲覧、営業利用があるか流入が減っても売上に近い記事は残す価値が高い改善対象として残す
代替性AI回答だけで満たされる基本情報か定義や概要だけの記事はクリックされにくい上位記事へ統合する
更新工数制度変更、価格変更、競合変化への追随が必要か更新負荷が高く成果が低い記事は維持コストが大きい削除、統合、低頻度更新を選ぶ
独自情報比較表、実測値、テンプレート、事例があるかAI回答で代替されにくく、引用価値が高い見出し追加と構造化を行う

この判断表のポイントは、検索流入減だけで記事の価値を決めないことです。流入が少なくても商談前に読まれている記事は、営業資料に近い役割を果たしている可能性があります。一方で、流入が多くてもCVや商談に結びつかず、AI回答で代替されやすい記事は、統合してメンテナンスコストを下げる判断が合理的です。

AIを「戦力」にする！コンテンツ制作におけるAIの賢い活用法と注意点

AIをコンテンツ制作の戦力にするには、AIを自動執筆者としてではなく、マーケターの判断を補助する制作基盤として使うことが重要です。AIは構成案、下書き、校正、画像生成、内部リンク提案などを高速化できますが、事実確認、独自情報の選定、ブランド判断、公開可否は人間が担う必要があります。

AIコンテンツ制作におけるAIの賢い活用法と注意点
AIコンテンツ制作におけるAIの賢い活用法と注意点

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。

生成AIによるコンテンツ制作のワークフローと効率化ポイント

生成AIによるコンテンツ制作は、キーワード登録、検索意図整理、構成作成、本文生成、図解作成、編集、承認、公開、効果測定の順で進めると効率化しやすくなります。重要なのは、最初に自社情報と品質条件を渡し、最後に人間が承認する工程を組み込むことです。

Markable AIのサービス資料では、SEO記事生成の流れとして、キーワード登録、クラスタリング、競合分析、AI記事生成、承認、WordPress投稿が整理されています。[2]また、HubSpot連携により、メールナーチャリングの下書きを承認後に連携する機能も紹介されています。

少人数のチームでは、AIに初稿作成を任せるだけでも工数削減につながります。しかし、より大きな効果を出すには、ペルソナ、検索意図、競合不足情報、ブランドトーン、NGワード、一次情報を制作前に設定することが必要です。AIの出力品質は、入力する前提情報の質に強く依存します。

AI活用時の「品質・専門性・独自性」を担保する編集・監修体制

AI活用時の品質を担保するには、公開前の人間承認、事実確認、専門家監修、ブランドチェックを必須工程にする必要があります。生成AIは自然な文章を作れますが、事実誤認、古い情報、根拠のない断定、競合と似た一般論を含む可能性があります。

Googleは、コンテンツの制作方法そのものではなく、役立つ信頼できる人間中心のコンテンツであるかを重視すると説明しています。[5]また、AI生成コンテンツについても、検索順位操作を主目的とした大量生成などはスパムポリシー上の問題になり得る一方、読者に有用なコンテンツ制作を支援する目的でAIを適切に使うこと自体は否定していません。[9]そのため、AI生成記事を導入する際は、「AIで作ったか」よりも「読者の意思決定に役立つ根拠と独自性があるか」を基準に確認する必要があります。

AI生成コンテンツのリスク管理では、ハルシネーション対策、品質担保、情報管理をチェックリスト化します。具体的には、数値・日付・法制度・料金・機能・導入実績は出典や社内資料と照合し、不明な点を断定しないルールを設けます。さらに、競合名や顧客名を扱う場合は、公開可能な情報か、誤認を招く比較になっていないか、法務・広報・営業責任者の確認が必要です。

リスク確認内容対策
ハルシネーション存在しない数値、事例、機能、出典が含まれていないか一次資料との照合、出典確認、不明事項の削除
品質低下一般論だけで、読者の判断材料が不足していないか営業FAQ、事例、比較軸、実測値を追加
検索品質リスク検索順位操作だけを目的に大量生成していないか読者課題起点の企画、人間監修、重複記事の統合
情報漏洩顧客名、未公開価格、契約条件、個人情報を入力していないか匿名化、権限管理、利用規約確認、承認フロー化
ブランド毀損自社の見解と異なる断定や過度な表現がないかトーン確認、NG表現リスト、責任者承認

Markable AIのセミナー情報では、AIが生成した記事をそのまま公開することは推奨していません。公開前には、事実関係に誤りがないか、自社サービスの説明が正しいか、誤解を招く表現がないか、自社の考え方と異なる内容がないかを確認する必要があると説明されています。[6]

AIによる漏洩を防ぐには、公開型AIへ機密情報を入力しない、入力データを匿名化する、社内承認ルールを決める、アクセス権限を管理する、利用するツールのデータ取扱いを確認することが基本です。Markable AIの利用規約では、利用者データをテナント単位で分離して管理し、他の利用者からアクセスできないよう技術的措置を講じるとされています。[7]

⚠️ 注意：AIに入力した営業資料、顧客名、未公開の価格情報、契約条件は、ツールの利用規約と社内ルールを確認してから扱う必要があります。便利さを優先して情報管理を曖昧にすると、コンテンツ制作の効率化以上に大きなリスクを抱えることになります。

AIが苦手な「一次情報」を補完するための戦略

AIが苦手な一次情報は、人間が収集し、AIが使いやすい形式に整理してからコンテンツへ反映するのが最も効果的です。生成AIは既存情報の整理や表現の最適化に強い一方、企業固有の経験、顧客の本音、未公開の実績、営業現場のニュアンスは自動では取得できません。

一次情報を補完するには、月1回の営業ヒアリング、導入事例インタビューの定例化、ウェビナー文字起こしの再利用、失注理由の分類、FAQの更新を運用に組み込みます。これらをナレッジとして蓄積すれば、AIは一般論ではなく、自社の実態に沿った記事を生成しやすくなります。

Markable AIでは、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を重視しています。[6]この分業により、マーケターは単純な文章作成から離れ、戦略、顧客理解、専門知識の整理に時間を使えるようになります。

AIを使っても独自性が出ない原因は、AIの性能不足ではなく、AIに渡している自社情報の不足であるケースが多いです。独自性を高めるには、ツール選定より先に、社内の一次情報を集める仕組みを作ることが欠かせません。

BtoB領域におけるAIコンテンツ制作の具体的な活用事例と成功要因

BtoB領域でAIコンテンツ制作を成功させる要因は、量産スピード、品質管理、一次情報の反映、効果測定を一つの運用としてつなげることです。Markable AIは2026年1月から開発が開始され、BtoBマーケティング業務の半自動化を目的として設計されています。[6]

Markable AIのサービス資料では、テクロ株式会社が100社以上の導入実績を持ち、マーケティング支援、LLMO・AIO対策支援、リード獲得支援、HubSpot構築支援などを提供していると説明されています。[2]また、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セミナー内で紹介されています。[6]

成功要因は、AIに完全自動化を期待していない点にあります。Markable AIは、Human-in-the-Loop型として、AIが速度と量を担当し、人間が品質と判断を担当する設計です。承認キューにより、SEO記事、アイキャッチ画像、メルマガのドラフト、LLMO/AIOコンテンツ案などを担当者が確認してから媒体へ反映できます。

一方で、社内で記事確認を一切行いたくない企業、自社情報や専門知識を提供するつもりがない企業、AIが生成した記事をそのまま公開したい企業には向いていません。AI検索時代のコンテンツ制作では、人間が判断から降りないことが品質を守る条件です。

AI検索時代の効果測定：流入減少を可視化し、最適なWeb集客戦略を構築する方法

AI検索時代の効果測定では、自然検索流入の減少だけでなく、AI回答での引用、指名検索、比較ページ閲覧、リード獲得、商談貢献を統合して見る必要があります。AI検索によってクリックが減っても、認知や比較候補入りが増えている可能性があるため、アクセス数だけで施策の成否を判断するのは危険です。

AI検索時代の効果測定とWeb集客戦略
AI検索時代の効果測定とWeb集客戦略

特にBtoBでは、1回の検索でCVするケースは多くありません。見込み顧客は、AI検索、検索結果、比較記事、サービスサイト、導入事例、ホワイトペーパー、メールを行き来しながら意思決定します。したがって、Web集客戦略はSEO単体ではなく、LLMO対策、コンテンツ改善、ナーチャリング、営業活用まで含めて設計する必要があります。

自然検索流入減少を正確に把握するための分析ツールとKPI設定

自然検索流入減少を正確に把握するには、Google Search Console、Google Analytics、AI回答モニタリング、CRM/SFAのデータを組み合わせる必要があります。検索順位とクリック率だけでは、AI回答による影響や商談への貢献を十分に判断できません。

基本のKPIは、表示回数、クリック数、クリック率、掲載順位、自然検索セッション、CV、商談化率です。AI検索対策では、これに加えて、AI回答内での自社引用数、競合引用数、質問別の表示有無、指名検索数、比較ページの閲覧数を確認します。

目的見るべき指標主な確認ツール
検索流入減の把握クリック数、表示回数、CTR、順位Google Search Console
訪問後の行動把握セッション、CV、回遊、直帰傾向Google Analytics
AI回答での露出把握自社引用、競合引用、質問別表示Markable AIなどのLLMO分析
売上貢献の把握リード、商談、受注、接触履歴CRM、SFA、HubSpot

AI検索による検索流入減を確認する際は、記事単位とテーマ単位の両方で見ることが大切です。個別記事のクリックが減っていても、同じテーマの比較記事や事例ページの閲覧が増えていれば、ユーザー行動が後工程に移った可能性があります。

AI検索対策の優先順位付けと投資対効果（ROI）の考え方

リソースが限られる場合、AI検索対策は「流入が多い記事」からではなく、「売上に近く、AI回答で比較候補に入りたいテーマ」から着手します。ROIを高めるには、商談貢献度、検索・AI回答での露出機会、改善工数、既存資産の有無を見て、短期で成果が出やすい施策と中長期で資産化する施策を分けることが重要です。

優先順位の第一候補は、すでにCVや商談前閲覧があるサービスページ、料金ページ、導入事例、比較記事、FAQです。これらは新規記事をゼロから作るより改善工数が少なく、商談に近いユーザーへ影響しやすいため、投資対効果が高くなりやすい領域です。次に、自社がAI回答で候補に入りたい質問を定義し、その質問に対して不足している実績、料金、機能、比較軸、地域情報を追加します。

優先度対象判断基準推奨アクション
高商談に近い既存ページCV、商談前閲覧、営業利用がある事例、比較表、FAQ、料金条件を追加
高AIに表示されたい質問競合は引用されるが自社が引用されない質問別の回答ページや根拠情報を整備
中地域・業界別ページ特定地域や業界から商談が発生している地域別事例、対応範囲、業界課題を追記
中流入は多いがCVが弱い記事上位表示しているが商談化しにくいCTA、内部リンク、比較検討導線を改善
低基本用語だけの記事AI回答で代替されやすく商談寄与が低い統合、削除、上位記事への内部リンク化

ROIを見る際は、記事単体のPVだけではなく、改善後のCV数、商談化率、受注金額、営業利用回数、AI回答での引用数を組み合わせます。たとえば、月間流入が少なくても、商談前に頻繁に読まれ、営業資料としても使われる比較記事は投資対象として優先すべきです。逆に、PVが多くてもCVや商談に結びつかず、AI回答で代替されやすい定義記事は、追加投資より統合の方が合理的な場合があります。

自社リソースでの取り組みと専門コンサルティング会社活用の見極め

自社で取り組むべきか専門会社を活用すべきかは、社内に一次情報を出せる人材、編集判断ができる人材、効果測定を継続できる体制があるかで判断します。AI検索最適化は一度設定して終わる施策ではなく、質問、回答、競合引用、コンテンツ不足を継続的に見直す運用です。

自社で進めやすい領域は、営業FAQの整理、導入事例の収集、既存記事の棚卸し、商談貢献記事の特定です。一方で、トピッククラスター設計、テクニカルSEO監査、構造化データ、LLMO対策のモニタリング設計、競合比較の情報設計は専門知識が必要になりやすい領域です。

Markable AIは、クロールの最適化、内部リンク設計、ピラーページ設計、トピッククラスター設計、構造化データなど、テクニカルSEOの考え方も含めてコンテンツマーケティングを支援します。[6]外注と内製の中間として、AIと人間の承認フローを組み合わせることで、少人数でも施策を継続しやすくなります。

判断基準は、完全外注したいのか、内製化を進めたいのかでも変わります。社内に専門知識が蓄積されない外注運用は短期的には楽ですが、AI検索時代には自社固有の情報を継続的に出せる体制が競争力になります。

BtoBにおけるWeb集客全体の最適化戦略と成果最大化

BtoBのWeb集客を最大化するには、AI検索、SEO、ホワイトペーパー、メルマガ、営業資料、事例コンテンツを一つの顧客体験としてつなげる必要があります。検索流入を増やすだけではなく、訪問後に比較検討が進み、リード化し、商談化する導線を設計します。

Markable AIのサービス資料では、LLMO/AEO・SEO・メールナーチャリングを半自動化し、Human-in-the-Loopで品質を担保するAIマーケティングSaaSとして説明されています。[2]また、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。

Web集客全体では、以下のように役割を分けると施策が整理しやすくなります。

  • SEO記事は課題認知と比較検討を担う
  • AI検索対策は候補入りと引用を担う
  • 事例記事は信頼形成を担う
  • ホワイトペーパーはリード獲得を担う
  • メールは商談化までの育成を担う

このように役割を明確にすると、流入減少が起きたときも、どの導線を改善すべきか判断しやすくなります。BtoBのAI検索対策は、検索順位の防衛策ではなく、商談創出プロセス全体を強くする施策です。

2026年以降も持続可能なWeb集客を実現するために

2026年以降も持続可能なWeb集客を実現するには、AI検索に引用される情報資産と、人間が意思決定に使える深いコンテンツを継続的に増やす必要があります。検索エンジンの仕様やAI回答の表示形式は変化し続けますが、信頼できる一次情報、明確な比較軸、実績に基づく説明の価値は下がりません。

実務で最初に行うべきことは、既存記事の棚卸しです。流入減少記事を商談寄与、代替性、更新工数で評価し、基本用語だけの記事は統合候補、比較表や実測値や判断テンプレートを持つ記事は改善対象として残します。そのうえで、AIに表示されたい質問を登録し、自社引用と競合引用を継続的に確認します。

次に、一次情報を増やす運用を作ります。営業FAQ、導入事例、ウェビナー、サービス資料、顧客インタビュー、社内ノウハウをナレッジ化し、AI記事制作の前提情報として活用します。これにより、一般的なAIライティングでは反映しにくい企業独自の知見を継続的に記事へ入れられます。

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。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しています。

AI検索で流入が減っても、比較候補に入り、信頼され、商談につながる情報を持つ企業はWeb集客を伸ばせます。検索流入減を危機として捉えるだけでなく、コンテンツ資産を見直す機会として活用しましょう。

よくある質問

生成AI検索の対策として、具体的に何をすれば良いですか？

生成AI検索の対策は、従来のSEO施策に加え、AI回答内で自社情報が引用・比較される設計を同時に進めることです。単にアクセス数を増やすだけでなく、商談につながるテーマで自社が比較候補となるような一次情報を増やし、質問単位での引用状況を継続計測することが重要です。

グーグル検索経由でサイト訪問が減少している主な理由は何ですか？

グーグル検索経由のサイト訪問減少は、AI Overviewsや生成AI検索の普及により、ユーザーが検索結果をクリックする前にAI回答で答えを得られる「ゼロクリック検索」が増えたためです。また、ユーザーが生成AIやSNSなど多様なチャネルで情報収集するようになったことも影響しています。

AI検索時代にWeb集客で成果を出すには、どのようなコンテンツ戦略が有効ですか？

AI検索時代のWeb集客では、「AIにも人間にも引用される一次情報」を増やすコンテンツ戦略が有効です。キーワード上位表示だけでなく、AIが参照しやすい専門性・権威性・信頼性の高い情報を整備し、サービスページ、事例、料金、FAQなどを連携させて、AIが比較検討する際に自社が選ばれるよう設計することが重要です。

従来のSEOとAI検索最適化（LLMO対策）の主な違いは何ですか？

従来のSEOが検索結果で上位表示しクリックを獲得することを主な目的とするのに対し、AI検索最適化（LLMO対策）はAI回答で自社情報が引用され、比較候補に入ることが主な目的です。評価対象が「クリックされるページ」から「AI回答に引用される情報群」へと広がった点が決定的な違いと言えます。

参考文献

  1. MARKABLE AI サービス概要資料 2026Q1 — テクロ株式会社（本記事執筆時に提供された社内資料 / 2026年）
  2. AI features and your website — Google Search Central（https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features / 2026年9月16日確認）
  3. Markable AI 実践資料：AI検索における候補比較の情報設計 — テクロ株式会社（本記事執筆時に提供された社内資料 / 2026年）
  4. Creating helpful, reliable, people-first content — Google Search Central（https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/creating-helpful-content / 2026年9月16日確認）
  5. 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（本記事執筆時に提供されたセミナー資料 / 2026年）
  6. MARKABLE AI 利用規約 — テクロ株式会社（2026年7月29日制定）
  7. How to improve your local ranking on Google — Google Business Profile Help（https://support.google.com/business/answer/7091 / 2026年9月16日確認）
  8. Google Search’s guidance about AI-generated content — Google Search Central Blog（https://developers.google.com/search/blog/2023/02/google-search-and-ai-content / 2026年9月16日確認）
● 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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Markable AI サービス資料 プレビュー1
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