この記事のポイント

  • BtoB企業のAI検索対策は、従来のSEOに加えて、生成AIの回答内で自社名・サービス名が引用される状態を作る取り組みです。
  • Markable AIを活用したAI検索対策の事例では、20プロンプトの定点観測で引用率を3ヶ月で15%から45%に改善しました。
  • テクロ株式会社の自社メディアでは、2026年5月のMarkable AI導入後、3ヶ月で記事52本を投入し、検索順位10位以内のキーワード数が75から532へ増加しました。
  • AI検索で選ばれるには、記事量産だけでなく、導入事例・顧客インタビュー・営業資料・ウェビナーなどの一次情報をナレッジ化することが重要です。
  • 少人数のBtoBマーケティング体制では、AIが制作作業を担い、人間が品質判断と独自情報の整理を担うHuman-in-the-Loop型の運用が成果につながります。

BtoBマーケティングにおけるAI検索のインパクトと重要性

BtoBマーケティングにおけるAI検索の重要性は、見込み顧客が比較検討の初期段階で検索結果ページだけでなく生成AIの回答を参照するようになり、企業の発見経路が大きく変わっている点にあります。従来のSEOでは、検索順位を上げてクリックを獲得することが主な目的でした。しかし2026年現在は、ChatGPT、Gemini、Perplexityなどの回答に自社情報が含まれるかどうかが、比較候補に入るための新しい条件になりつつあります。

BtoBにおけるAI検索の変革と機会
BtoBにおけるAI検索の変革と機会

米国の調査会社Gartnerは、AIチャットボットなどの影響により、従来型検索エンジンの検索ボリュームが2026年までに25%減少する可能性があると予測しました[1]。この予測は、検索そのものがなくなるという意味ではありません。むしろ、検索行動が「キーワードを入力して一覧から選ぶ」形式から、「質問して要約された候補を受け取る」形式へ広がっていることを示しています。

従来のSEOとAI検索（LLMO）の比較
項目従来のSEOAI検索 (LLMO)
主な目的検索順位向上、クリック獲得AI回答での引用・推薦、比較候補化
ユーザー行動検索結果から複数ページを閲覧、比較検討AIが要約・比較した情報を参照、その後公式サイトへ
評価される要素キーワード、コンテンツ品質、被リンク、UX一次情報、ブランド名、事例、構造化データ、専門性
成果指標検索順位、オーガニック流入、CVRAI回答での引用率、ブランド認知、商談機会創出
対策のポイントキーワード選定、記事作成、テクニカルSEOナレッジ整備、一次情報公開、LLMO計測、情報構造化

BtoB商材は単価が高く、導入までの検討期間も長いため、初期接点で信頼できる情報源として表示される価値が大きくなります。特に、記事制作のリソース不足、専門性の反映、外注記事の品質ばらつきに悩む企業では、SEOとLLMOを一体で設計する必要があります。AI検索は単なる流入チャネルではなく、BtoB企業が比較候補に残るための情報流通基盤です。

生成AI検索が変えるユーザー行動とBtoB企業の機会

生成AI検索は、ユーザーが複数ページを読み比べる前に、AIが要約した候補・判断軸・比較情報を受け取る行動へ変化させます。従来は、検索結果の上位記事をクリックし、複数サイトを閲覧し、資料請求や問い合わせに進む流れが一般的でした。現在は、AIに相談して候補企業や選定基準を把握し、その後に公式サイトや導入事例を確認する流れが増えています。

BtoB企業にとっての機会は、AIが回答を生成する際の参照元や推薦候補に入ることで、認知前の潜在顧客にも接触できる点です。たとえば「製造業向けのMA運用支援」「SaaS企業のオウンドメディア改善」「人材業界のリード獲得施策」のような業務課題が質問されたとき、AI回答内で自社の専門性や事例が引用されれば、指名検索前の段階で候補化されます。

この行動変化により、マーケティング担当者の情報収集も変わっています。社内では「AIの活用事例の一覧は？」という粒度で幅広く事例を探し、次に自社業界で実行できる施策へ絞り込み、最後に成果計測の方法を確認する流れが生まれています。AI検索を活用する企業は、単に記事を増やすのではなく、AIが引用しやすい一次情報と、意思決定者が納得できる実績データを同時に整備しています。

なぜ今、AI検索対策がBtoB事業成長に不可欠なのか

AI検索対策がBtoB事業成長に不可欠な理由は、生成AIの回答に表示されない企業が、検索順位にかかわらず比較検討の入口から漏れる可能性があるためです。特にBtoBでは、導入担当者が複数の解決策を比較し、上司や関係部門に説明するための情報を集めます。その過程でAIが候補企業・判断基準・市場の代表例を提示するようになると、AI回答内での露出が商談機会に影響します。

従来のSEOは、ページ単位での評価を高める施策が中心でした。一方、AI検索では、ページの内容だけでなく、ブランド名、サービス説明、導入事例、第三者言及、構造化された情報、更新性などが複合的に参照されます。そのため、検索順位だけを追う運用では、AI回答内での表示状況を把握しきれません。

AI検索への対応は、SEOを置き換える施策ではありません。むしろSEOで培ったコンテンツ品質、内部リンク、クロール最適化、専門性の担保を土台にしながら、生成AIが理解しやすい情報設計へ拡張する取り組みです。社内で「どんな企業がAI検索をしていますか？」という話題が出る段階では、競合もすでにAI回答での表示状況を確認し始めている可能性があります。早期に定点観測を始めることで、自社が表示されていないテーマや競合だけが引用される領域を特定できます。

マーケブルAIによるAI検索対策の全貌と成功事例

マーケブルAIによるAI検索対策の本質は、記事制作・リライト・LLMO計測・ナレッジ活用・人間承認を一体化し、少人数でも継続的に成果を出せる運用体制を作ることです。Markable AIは、BtoB企業向けのAIマーケティング支援ツールとして、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支援します。サービス資料では、AI検索対策、SEO記事生成、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と位置づけられています[4]。

Markable AIによるAI検索対策の運用フロー
Markable AIによるAI検索対策の運用フロー

開発背景として、Markable AIは2026年1月から、BtoBマーケティング業務の半自動化を目的に開発が開始されました。生成AIによって記事制作は効率化できますが、単に「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く、他社との差別化が難しくなります。そこでMarkable AIでは、SEOライターやマーケターが行ってきた判断プロセスをAIエージェントとして実装し、ペルソナ、検索意図、構成、本文、校閲、検証までを支援する設計が採用されています[5]。

重要なのは、マーケブルAIが「AIにすべてを任せるツール」ではない点です。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、AIが制作作業を担い、人間が最終的な品質判断を行います。AIの速度と人間の判断を組み合わせることで、記事量産と独自性の両立を狙える点が最大の特徴です。

記事制作リソース不足を解決するマーケブルAIの機能

マーケブルAIは、キーワード登録から構成作成、本文生成、画像生成、内部リンク提案、承認までを半自動化することで、記事制作リソース不足を解決します。BtoB企業では、担当者がSEO戦略、商談創出、広告、展示会、メルマガ、営業連携まで幅広く担うケースが多く、記事制作だけに十分な時間を割けません。Markable AIは、その中でも作業量が大きい調査・構成・初稿作成・リライト案作成をAIが担う設計です。

サービス資料によると、主な機能にはLLMO/AI対策分析、プロンプト登録、改善分析、SEO対策レポート、SEO記事執筆、リライト記事執筆、メルマガ執筆、ホワイトペーパー作成、SNS投稿作成、ブランド設定が含まれます[4]。また、Google Search Consoleと連携してクリックデータをもとにキーワードを提案し、Google Analyticsの数値をMarkable AI内で確認できます。承認後にはWordPressへの投稿や、メールナーチャリングではHubSpotへの下書き保存も可能です。

少人数体制で効果を出すうえでは、制作プロセスの分断を減らすことが重要です。キーワード管理、記事生成、内部リンク、テクニカルSEO、LLMO対策が別々のツールに分かれていると、担当者は転記・確認・集計に時間を奪われます。Markable AI AI検索対策機能は、登録したプロンプトに対するAI回答を継続的に確認し、表示されていないテーマを把握したうえで、改善コンテンツ案を生成する流れを作ります。

業務領域従来の課題Markable AIで支援する内容
SEO記事制作構成作成と初稿作成に時間がかかるペルソナ・検索意図・見出し・本文を生成
既存記事リライト順位低下や情報陳腐化に気づきにくい改善対象記事を整理し、追記・統合案を作成
LLMO対策AI回答での表示状況を感覚で判断しがちプロンプトを登録し、回答内の表示をモニタリング
ナーチャリングメール作成と承認に工数がかかるセグメント別メールを生成し、承認後に連携
ブランド管理外注記事で文体や専門性がぶれやすいブランド情報・NGワード・ナレッジを反映

Markable AIの料金プランは、Standardが初期費用10万円・月額5万円、Proが初期費用10万円・月額10万円、Enterpriseが初期費用10万円・月額40万円です。サービス資料では、どのプランでもユーザー数は無制限とされています[4]。外注費や社内工数の削減だけでなく、キーワード資産、記事資産、AI検索での引用機会を積み上げる投資として設計することが重要です。

高品質・独自コンテンツ生成におけるマーケブルAIの強み

マーケブルAIの強みは、自社独自のナレッジを記事へ反映し、一般論だけのAI記事になりにくい制作プロセスを持つことです。生成AIを使った記事が「どこかで読んだことがある内容」になりやすい原因は、AIに渡す情報がインターネット上の一般情報に偏るためです。Markable AIでは、ペルソナやブランド設定に加えて、企業ごとの一次情報を登録し、記事構成や本文へ活用します。

ナレッジとして登録すべき情報には、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、社内ノウハウなどがあります[5]。これらは検索エンジンや生成AIが外部から直接取得しにくい情報であり、競合記事との差別化要素になります。

AI時代のコンテンツマーケティングでは、記事数だけを増やしても成果につながりにくくなっています。AIによって一般情報の整理コストが下がったからこそ、企業が実際に経験したこと、顧客から得た知見、専門家が持つ判断基準が価値を持ちます。AIに記事を書かせるのではなく、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分業が重要です。

⚠️ 注意：AIが生成した記事をそのまま公開する運用は推奨されません。 生成AIが事実と異なる情報を生成する可能性を完全にゼロにはできないため、Markable AIでは公開前に人間が承認キューで確認する前提を置いています。確認すべき項目は、事実関係、自社サービスの説明、誤解を招く表現、自社の考え方と異なる内容です。Human-in-the-Loop型の設計により、スピードだけでなくブランド品質の維持を狙います。

【業種別】マーケブルAI導入企業のAI検索改善事例

マーケブルAI導入企業の改善事例では、記事制作本数、検索順位、ランクインキーワード、AI回答での引用率を同時に追うことで成果が可視化されています。テクロ株式会社のサービス資料では、自社メディアへのMarkable AI導入後に、検索パフォーマンスが大きく改善した事例が示されています[4]。AI検索 改善事例を検討する際は、単発の記事順位だけでなく、複数プロンプトでの表示状況やトピック全体の網羅性を見ることが欠かせません。

「みつける訪看EX」は、訪問看護向けメディアとして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。導入前後で月間PVは15,170から16,281へ増加し、現在は2万PVペースとされています。検索順位10位以内のキーワード数は75から532へ、検索順位3位以内のキーワード数は20から113へ増加しました[4]。

「がいさいポータル」は、外国人採用ポータルとして2026年7月に立ち上げられ、2ヶ月で記事69本を投入しました。内訳は7月38本、8月31本です。サービス資料では、月間PVが17,111から21,425へ増加し、現在は2万PVペース、上位10位以内のキーワード数は1,418、ランクインキーワードは1,900以上と示されています[4]。立ち上げ初期から多くの検索キーワードを獲得できた点は、トピッククラスター設計と記事制作量を同時に進めた成果といえます。

メディア導入・制作状況主な成果示唆
みつける訪看EX2026年5月導入、3ヶ月で記事52本10位以内KWが75から532、3位以内KWが20から113既存メディアでは短期間の集中投下で順位面の改善が期待できる
がいさいポータル2026年7月立ち上げ、2ヶ月で記事69本上位10位以内KWが1,418、ランクインKWが1,900以上新規メディアでもテーマ設計と制作体制が整えば初期網羅を作りやすい
AI検索対策事例20プロンプトを3ヶ月定点観測引用率が15%から45%へ改善AI回答内の露出は継続計測と改善コンテンツで伸ばせる

特にAI検索対策の事例では、20プロンプトの定点観測で引用率を3ヶ月で15%から45%に改善しました。 この結果は、AI検索での表示が偶然ではなく、プロンプト設計、回答モニタリング、引用ギャップ検出、AEOコンテンツ提案、記事改善の反復によって改善できることを示しています。BtoB企業がAI検索をマーケティングチャネルとして扱うには、まず「どの質問で表示されたいか」を定義し、次に表示状況を定点観測する必要があります。

生成AI検索で選ばれるためのAIO/AI SEO戦略

生成AI検索で選ばれるためのAIO/AI SEO戦略は、検索エンジン向けのページ最適化に加えて、AIが回答を生成する際に理解・引用しやすい情報構造を整える取り組みです。Google AI OverviewやChatGPT Searchでは、ユーザーの質問に対して要約回答や参照リンクが提示されます[2][3]。そのため、記事単体の順位だけでなく、回答に含まれる情報の明確さ、専門性、引用しやすさが重要になります。

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生成AI検索で選ばれるためのAIO/AI SEO戦略サイクル
生成AI検索で選ばれるためのAIO/AI SEO戦略サイクル

AIOやLLMOでは、AIが「この企業は何を提供しているのか」「どの課題に強いのか」「どの業界で実績があるのか」を理解しやすい状態を作ります。BtoB企業の場合、曖昧なブランディング表現よりも、対象業界、支援領域、導入成果、比較軸、料金やプランの考え方、運用体制などを明確に示すことが有効です。AIが再利用しやすい情報は、人間の検討者にとっても読みやすい情報です。

AI検索ってどうやってやるの？という社内の素朴な関心を実務に落とすなら、最初にやるべきことは、普段の顧客が営業担当に投げかける質問をプロンプト化することです。次に、そのプロンプトに対するAI回答を確認し、自社が表示されるか、競合だけが表示されるか、回答内容に誤解がないかを調べます。最後に、表示されたいテーマに合わせて一次情報を含む記事や比較ページを整備します。

Google AI Overview (AIO) とChatGPT Searchの仕組みと対策

Google AI OverviewとChatGPT Searchへの対策は、AIが参照しやすい信頼性の高いコンテンツを作り、回答内で自社情報が正確に扱われる状態を目指すことです。Google AI Overviewは検索結果上で生成AIによる概要を提示する機能で、関連するWebページへのリンクも表示されます[2]。一方、ChatGPT Searchは、OpenAIが提供する検索機能として、Web上の情報を参照しながら回答を生成します[3]。

両者に共通する実務上のポイントは、検索意図に合う情報を明確な構造で提供することです。見出しが曖昧で、結論が後半にあり、事例や数値が不足している記事は、AIが要約しにくくなります。逆に、見出し直下で結論を言い切り、根拠と具体例を続け、比較表や定義を整理している記事は、AIにも人間にも理解されやすくなります。

AIO対策では、FAQだけを追加すれば十分という考え方は危険です。重要なのは、ページ全体でトピックを深く扱い、関連する内部リンクやピラーページによってサイト全体の専門性を示すことです。Markable AIでは、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、構造化データといったテクニカルSEOの考え方も含めて支援する方針が示されています[5]。

自社コンテンツが引用・推薦されるための実践的AIO対策

自社コンテンツがAI検索で引用・推薦されるには、プロンプト設計、引用ギャップ分析、一次情報の追加、構造改善、継続計測を順番に実行する必要があります。最初に、自社が表示されたい質問を洗い出します。たとえば「業界名と課題」「職種と施策」「サービスカテゴリと比較」「導入目的とおすすめ企業」のように、顧客が検討初期に使う言葉を起点にします。

次に、登録したプロンプトに対してAI回答を確認し、自社名が出るか、競合名が出るか、どのような根拠で推薦されているかを確認します。自社が表示されず、競合が表示されている場合は、AIが参照できる情報の量・明確さ・信頼性に差がある可能性があります。この状態を引用ギャップとして把握し、記事や事例ページで不足情報を補います。

実践では、次の順で改善すると運用しやすくなります。

  1. 表示されたいプロンプトを20〜50件登録する
  2. 週次または月次でAI回答を取得する
  3. 自社・競合・第三者情報の表示状況を分類する
  4. 不足している導入事例や比較軸を記事へ追記する
  5. 公開後に引用率、指名検索、リード数を追う

この運用で重要なのは、AI回答を一度見て終わらせないことです。AI検索の回答は、参照情報、モデル、検索連携、ユーザー文脈によって変化します。そのため、定点観測によって傾向をつかみ、改善施策と結果を結び付ける必要があります。Markable AIのLLMO/AIO対策機能では、プロンプト登録、AI回答の自動モニタリング、引用ギャップの検出、AEOコンテンツ提案生成を通じて、感覚ではなくデータで改善を進めます[4]。

AI検索時代のコンテンツ構造と専門性担保のポイント

AI検索時代のコンテンツ構造では、結論、根拠、一次情報、比較軸、関連ページへの導線を明確に配置することが専門性担保のポイントです。BtoB向けの記事では、定義や一般論だけでなく、対象読者の業務文脈、意思決定プロセス、導入後の成果、失敗しやすい条件まで書く必要があります。AIは断片的な情報を拾うため、各セクションが単独でも意味を持つ構成が望ましいです。

専門性を担保するには、E-E-A-Tに近い考え方で、経験、専門知識、権威性、信頼性を記事内に反映します。たとえば、自社の支援実績、顧客インタビュー、業界別の成果、営業現場で多い相談、社内専門家の見解を本文に組み込みます。Markable AIでは、テクロ株式会社が約10年間SEO支援を行う中で蓄積してきた知見や成果パターンを設計に反映しているとされています[5]。

構造面では、ピラーページとトピッククラスターを分けて考えることが有効です。ピラーページでは「AI検索対策とは」「LLMOとは」「BtoBコンテンツマーケティングとは」のような大きなテーマを扱い、クラスター記事では業界別事例、比較、導入手順、成果計測、失敗例などを深掘りします。内部リンクで両者をつなぐことで、サイト全体としてテーマの網羅性を示せます。

HTML上の構造化も軽視できません。見出し階層を適切に使い、表には比較情報を整理し、画像には内容が分かる代替テキストを設定します。生のHTMLタグを説明する場合は、たとえば <img> のようにエスケープして記載することで、本文とコード例を混同させません。こうした基本的な情報設計は、AI検索への対応以前に、読者の理解を助ける土台になります。

BtoBサイト情報設計でAI検索に選ばれる土台を作る

BtoBサイトの情報設計では、単に記事をカテゴリ分けするのではなく、顧客の購買プロセス、意思決定者の関心、AIが理解しやすいエンティティ情報を踏まえて、サイト全体を戦略的に設計することが重要です。AI検索で引用されるには、個別記事の品質だけでなく、サービスページ、導入事例、料金・プラン、比較ページ、ホワイトペーパー、セミナー情報が一貫した構造でつながっている必要があります。

特にBtoBでは、情報収集者、現場責任者、決裁者、情報システム部門、購買部門など、複数の関係者が異なる観点でサイトを確認します。そのため、サイト設計では「課題別」「業界別」「役職別」「検討フェーズ別」の導線を用意し、それぞれのページから関連する事例やCTAへ自然に遷移できる状態を作ります。たとえば、課題解決記事から業界別事例へつなぎ、事例からサービス詳細、料金、資料請求へ進める導線があると、AI検索で認知したユーザーも検討を深めやすくなります。

戦略的な情報設計では、ピラーページを中心にトピッククラスターを組み、各ページの役割を明確にします。ピラーページは市場や課題の全体像を説明し、クラスター記事は具体的な業界、導入手順、比較軸、失敗例、成果計測を深掘りします。さらに、企業情報、サービス名、対象業界、提供機能、導入成果、顧客属性を各ページで矛盾なく表現することで、生成AIが「どの課題に対して信頼できる企業なのか」を把握しやすくなります。

サイト情報設計を成果につなげるには、CV導線も合わせて設計します。AI検索から流入したユーザーは、すぐに問い合わせるとは限らないため、検討初期向けのホワイトペーパー、中期向けの比較資料、後期向けの導入事例や相談CTAを用意します。AI検索時代のBtoBサイトは、記事の集合体ではなく、顧客の疑問と社内ナレッジを結びつける情報基盤として設計することが重要です。

AI検索を経営資源に変えるBtoB企業の先進事例と成果計測

AI検索を経営資源に変えるには、AI回答内の表示をマーケティングKPIとして扱い、リード獲得・指名検索・商談化への影響を継続的に計測する必要があります。AI検索は、単発のSEO施策ではなく、ブランド認知、カテゴリ想起、比較候補化、ナーチャリングに関わる経営資源です。自社名がどの質問で表示されるか、どの課題文脈で推薦されるか、競合と比較してどのように説明されるかは、営業活動にも影響します。

AI検索を経営資源に変えるBtoB成果計測ファネル
AI検索を経営資源に変えるBtoB成果計測ファネル

サービス資料では、Markable AIのLLMO/AIO対策によって期待できる効果として、AI検索での会社名やサービス名の引用数増加、指名検索数の増加、AI経由のリード獲得、競合比較でのポジション確保が挙げられています[4]。これらは、検索順位だけでは測れないAI検索時代の成果指標です。

経営資源として扱うには、マーケティング部門だけで完結させないことが大切です。営業部門が持つ商談時の質問、カスタマーサクセスが持つ導入後の成果、プロダクト部門が持つ機能の強み、経営層が語る市場観をナレッジとして蓄積し、コンテンツへ反映します。AI検索で引用される情報は、社内に分散した知見を外部に伝わる形へ変換した結果です。

AI検索経由のリード獲得を最大化する戦略

AI検索経由のリード獲得を最大化するには、AI回答での露出から公式サイト訪問、資料請求、商談化までの導線を設計する必要があります。AI回答に自社名が表示されても、公式サイトの受け皿が弱ければリードにはつながりません。回答内で興味を持ったユーザーが訪れる可能性が高いページに、導入事例、料金の考え方、比較情報、課題別コンテンツ、CTAを配置します。

BtoBでは、検討初期のユーザーがすぐに問い合わせるとは限りません。まずはホワイトペーパー、ウェビナー、チェックリスト、導入事例集などの中間CVを用意し、メールナーチャリングへつなげます。Markable AIはメールナーチャリング機能も持ち、リード同期、セグメント設定、AIメール生成、承認キュー、HubSpot下書き保存の流れを支援します[4]。

AI検索で表示されるテーマと、CV導線のテーマを一致させることも重要です。たとえばAI回答で「BtoB企業のLLMO対策支援ツール」として表示されるなら、遷移先ではLLMOの基本説明だけでなく、導入手順、費用感、成功事例、失敗しやすい運用、計測方法まで確認できる必要があります。AIで認知され、サイトで納得され、ナーチャリングで商談化する流れを作ることが、2026年のBtoBマーケティングでは重要です。

LLMO成功事例から学ぶ投資対効果の計測方法

LLMO成功事例から投資対効果を計測するには、引用率、表示プロンプト数、指名検索数、自然検索流入、CV、商談化率を階層的に見る必要があります。LLMO 事例 計測では、AI回答内の露出だけを成果とせず、露出がどの程度ビジネス指標へつながったかを追います。AI検索対策の事例で20プロンプトの定点観測により引用率が3ヶ月で15%から45%へ改善したように、まずは表示状況を数値化することが第一歩です。

投資対効果を見る際は、短期KPIと中長期KPIを分けます。短期では、対象プロンプトでの自社表示、競合比較での掲載有無、回答内容の正確性、対象記事のインデックス状況を確認します。中長期では、指名検索数、ブランド名を含む自然検索流入、ホワイトペーパーCV、商談化、受注貢献を見ます。検索順位とAI引用は完全に同じ動きをするわけではないため、両方を追う必要があります。

計測階層主な指標見るべき意味
AI回答内の露出引用率、表示プロンプト数、自社名の言及AI検索で比較候補に入れているか
検索・サイト行動指名検索、自然検索流入、該当ページ閲覧AI回答やSEO施策が関心形成につながっているか
リード獲得資料請求、ウェビナー申込、問い合わせコンテンツがCV導線として機能しているか
商談・売上商談化率、受注率、売上貢献マーケティング投資として回収できているか

Markable AIのサービス資料では、オウンドメディア運用からSFA/MA導入支援まで100社以上の導入実績があり、人材、IT・ソフトウェア、SIer、AI、福利厚生、広告代理店、BPO、製造業、コンサルティング、医療ヘルスケア、M&A、外資系、士業など幅広い業種を支援しているとされています[4]。多様な業界で成果を測るには、業界ごとの検討期間やCVポイントに合わせてKPIを設計する必要があります。

少人数で成果を出すためのAI検索体制構築アプローチ

少人数でAI検索の成果を出すには、AIに制作と分析の一部を任せ、人間は戦略、一次情報、承認、改善判断に集中する体制を作るべきです。Markable AIのセミナー情報では、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説明されています[5]。

実際にテクロ株式会社では、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ます[5]。この成果は、AIが初稿や構成を作るだけでなく、ナレッジ登録、ブランド設定、承認キュー、既存記事リライト、画像生成まで含めて運用した結果です。人間はすべての文章をゼロから書くのではなく、情報の正確性、独自性、事業戦略との整合性を確認します。

体制構築では、役割を明確に分けることが重要です。マーケティング責任者はテーマ設計とKPIを決め、担当者はプロンプト登録と記事運用を進め、営業・CSは顧客の一次情報を提供します。必要に応じて専門家が監修し、公開前に承認します。この分担により、AI任せの量産ではなく、事業に紐づいたコンテンツ資産を増やせます。

Markable AIが向いているのは、SEO記事を増やしたいが社内リソースが足りない企業、LLMO・AIO対策を進めたい企業、外注記事では自社独自の情報を十分に反映できていない企業、少人数で多くのコンテンツを運用する必要がある企業です。一方で、コンテンツマーケティングを完全に外注したい企業、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生成記事をそのまま公開したい企業には適していません[5]。成果を出す前提は、AIと人間の役割分担を受け入れることです。

まとめ：BtoB企業の未来を拓くAI検索とマーケブルAIの活用

BtoB企業がAI検索で成果を出すには、AI回答での表示状況を計測し、一次情報を活用したコンテンツを継続的に改善する体制が必要です。2026年現在、AI検索はSEOの代替ではなく、SEOを拡張する新しい情報接点です。検索順位、AI回答での引用、指名検索、リード獲得、商談化をつなげて見ることで、コンテンツマーケティングはより経営に近い施策になります。

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。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。

特に、記事制作リソースが不足している企業、AI活用に不安がある企業、外注記事で専門性が反映されにくい企業、少人数で多くのコンテンツを継続的に作りたい企業にとって、Markable AIは有効な選択肢になります。AI検索時代に必要なのは、AIで記事を増やすことではなく、AIに選ばれる情報資産を作ることです。

今すぐ始めるべきAI検索対策のロードマップ

AI検索対策は、プロンプトの棚卸し、現状計測、ナレッジ整備、コンテンツ改善、成果測定の順で始めるのが現実的です。最初から大規模なシステム導入や全記事リライトを行う必要はありません。まず、商談でよく聞かれる質問、比較検討で使われるキーワード、競合名と並べて検索されるテーマを整理します。

次に、ChatGPT、Gemini、Perplexityなどで回答を確認し、自社が表示されるかを記録します。AI回答は変動するため、1回の確認ではなく、20件程度のプロンプトから定点観測を始めると傾向をつかみやすくなります。AI検索対策の事例で引用率が3ヶ月で15%から45%へ改善したように、改善には継続的な観測と施策の反映が必要です。

実行ステップは、次のように整理できます。

  1. 顧客の質問と商談時の比較軸を収集する
  2. 表示されたいプロンプトを登録する
  3. AI回答内の自社・競合表示を計測する
  4. 導入事例や営業資料をナレッジ化する
  5. 既存記事をリライトし、不足テーマは新規記事にする
  6. 引用率、指名検索、CV、商談化を月次で確認する

このロードマップでは、記事を作る前に「どの回答に入りたいか」を決める点が重要です。従来のSEOではキーワードから記事を作る流れが一般的でしたが、AI検索ではプロンプトから逆算して、回答に必要な情報を設計します。顧客の質問を起点に情報資産を作ることで、検索エンジンにも生成AIにも評価されやすいコンテンツへ近づきます。

マーケブルAIでAI検索時代をリードする

マーケブルAIでAI検索時代をリードするには、制作効率化だけでなく、ナレッジ活用と成果計測を運用の中心に置くことが重要です。Markable AIは、単純なAIライティングツールではなく、SEO・LLMOに関する暗黙知、テクニカルSEO、支援実績データ、承認キューを組み合わせて、BtoB企業の「売れる状態」を作るAIマーケティングSaaSとして設計されています[4]。

自社に蓄積された導入事例、顧客インタビュー、ウェビナー、営業資料、商談FAQは、AI検索時代の競争力になります。これらをMarkable AIのナレッジとして登録し、記事やリライト、ホワイトペーパー、メールナーチャリングに展開することで、少人数でも質と量を両立しやすくなります。一般的な記事量産ではなく、自社の経験に基づくコンテンツを継続的に増やすことが、競合との差になります。

AI検索は、これからのBtoBマーケティングで避けて通れない領域です。検索結果で上位を取るだけでなく、生成AIの回答内で適切に引用され、比較候補として認識され、公式サイトで信頼を獲得し、ナーチャリングで商談へ進める流れを作る必要があります。マーケブルAIの事例が示すように、AI検索の成果は計測と改善を続ける企業に蓄積されます。

Markable AIの活用を検討する際は、まず自社のナレッジがどこに眠っているかを確認してください。営業資料、過去のウェビナー、導入事例、顧客の声、社内専門家の知見を集めるだけでも、AI検索に強いコンテンツの土台が見えてきます。そこにプロンプト定点観測、SEO記事制作、LLMO改善、承認プロセスを組み合わせることで、AI検索時代のコンテンツマーケティングを前進させられます。

よくある質問

BtoB企業にとって、なぜAI検索対策が重要なのでしょうか？

BtoB企業がAI検索対策を行うことは、見込み顧客の比較検討初期段階で生成AIの回答に自社情報が表示され、比較候補に入るための新しい条件となりつつあるため重要です。特に2026年現在は、AIチャットボットが参照元や推薦候補に企業を表示することで、認知前の潜在顧客にも接触機会が生まれるため、情報流通の基盤として不可欠です。

AI検索で成果を出すために、BtoB企業はどのような対策をすれば良いですか？

AI検索で成果を出すには、従来のSEOに加え、生成AIの回答内で自社名やサービス名が引用される状態を作る取り組みが必要です。具体的には、記事量産だけでなく、導入事例や顧客インタビュー、営業資料などの一次情報をナレッジ化し、AIが引用しやすいように整備することが重要になります。

マーケブルAIを導入したBtoB企業のAI検索対策事例について教えてください。

Markable AIを導入した企業では、AI回答内での引用率向上や検索パフォーマンスの改善が見られます。例えば、あるAI検索対策事例では20プロンプトの定点観測で引用率を3ヶ月で15%から45%へ改善しました。また、「みつける訪看EX」では2026年5月の導入後3ヶ月で、検索順位10位以内のキーワード数が75から532へ増加しています。

マーケブルAIは、高品質な独自コンテンツの生成にどのように役立ちますか？

マーケブルAIは、自社の導入事例や顧客インタビュー、ウェビナーなどの一次情報をナレッジとして登録し、記事制作に反映させることで、一般論に終わらない独自性の高いコンテンツ生成を支援します。AIが制作作業を担い、人間が最終的な品質判断と独自情報の整理を行うHuman-in-the-Loop型の運用により、企業の専門性を反映した記事を効率的に量産できる点が強みです。

参考文献

  1. AI Overviews and more are coming to Search — Google（https://blog.google/products/search/generative-ai-google-search-may-2024/ / 2024年）
  2. Introducing ChatGPT search — OpenAI（https://openai.com/index/introducing-chatgpt-search/ / 2024年）
  3. MARKABLE AI サービス概要資料 2026Q1 — テクロ株式会社（製品機能、料金プラン、導入事例、LLMO/AIO対策機能、導入実績に関する同社提供資料 / 非公開資料 / 2026年、2026年9月16日確認）
  4. Markable AI｜開発背景・活用方法・運用方針 — テクロ株式会社（開発背景、ナレッジ活用方針、テクニカルSEO支援方針、運用体制、適合企業に関する同社提供資料 / 非公開資料 / 2026年、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

Markable AI サービス資料の一部をご紹介

Markable AI サービス資料 プレビュー1
Markable AI サービス資料 プレビュー2
Markable AI サービス資料 プレビュー3

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