AIからの推奨と顧客の信頼を両立する！BtoBサイト構築のポイント 

これまで2回にわたり、BtoB企業のためのAIOについてお伝えしてきました。1回目では、生成AIに自社が「選ばれる」ことの重要性について解説しました。2回目の実践編では、FAQの整理やAI回答のモニタリングなど、まず着手すべき5つのチェックをご紹介しました。 

一方で、実際にAIOに取り組もうとすると、こんな疑問を持たれる方も多いのではないでしょうか。AIに引用されやすい書き方に寄せると、人間の読者にとって読みにくいサイトになるのではないか？AI向けの施策と、お客様からの信頼づくりは別物なのではないだろうか。 

結論から言うと、私はこの2つは対立しないと考えています。AIが引用したくなる情報と、決裁者が信頼できる情報は、実はかなり重なっているからです。 

シリーズ3回目となる今回は、AIからの推奨と顧客の信頼を両立させるために、BtoBサイトをどう組み立てればよいのか。その具体的なポイントを整理していきます。 

BtoBサイトにAIO対策が必要な2つの理由 

まずは、なぜ今BtoBサイトでAIO（LLMO）対策が必要なのか、改めて2つの理由を整理しておきます。 

1. AI検索が検索体験として定着しつつある 

従来の検索は、キーワードを入れて複数のサイトを回遊し、自分で情報を比べるものでした。AI検索では、ユーザーがよくする質問に対して、AIが回答を集約して返してくれます。 

第一に、このタイミングで、AIの回答に自社が含まれていなければ、比較検討の候補にすら入れないリスクがあります。加えて、LLM経由の来訪者はすでに検討が進んだ状態でサイトに来るため、通常の検索経由より高いCVRになる傾向があります。SEO対策のPVやセッションが落ちてきているサイトにとっても、有効な打ち手になります。 

2. BtoBの情報収集とAIの相性が良い 

BtoBの購買は、検討期間が長く、収集する情報量が膨大で、決裁に関わる人も多いという特徴があります。また、社内での説明資料や稟議書を作成する必要があるため、情報を要約・比較・整理してくれるAIツールは、BtoBの担当者にとって非常に相性の良いツールとなっています。実際、日常業務の中でも当たり前に使われるようになりました。だからこそ、認知・情報収集・比較検討の初期フェーズで、AIの回答に自社の情報が出てくることが重要になります。 

狙うべきターゲット層と注力すべきAIツール 

「AIに選ばれる」と一口に言っても、誰に、どの検討段階で選ばれたいのかによって、作るべきサイトの中身は変わります。商材の単価や特徴に合わせて、狙うフェーズを決めることが出発点です。 

ターゲット層	特に重視すべき商材	目指す状態
情報収集層	高単価サービス、コンサル、説明が難しい商材	課題や解決策を調べる段階で、自社の名前や考え方が引用されている。
比較検討層	中単価サービスなど	候補の中で、自社サービスがポジティブに評価・提案されている
稟議・選定層	商材を問わず	ネガティブな言及を避け、信頼性が証明されており、社内申請や最終判断を後押しする

情報収集層は最もボリュームが大きい層です。また、初回の記事で触れたように、BtoBでは現場担当者と決裁者がそれぞれ別の質問をAIに投げています。稟議・選定の段階でAIに、「この会社に問題はないか？」と問われたときに、不安を払拭できる情報があるかどうかも、大切な視点です。 

注力すべきAIツールは、基本的に、ChatGPT、Google（Gemini / AI Overviews）、Claude、Perplexityへの対応を検討することをおすすめしています。 

つまり、「自社サイトの一次情報」と「外部からの評価」の両輪がそろってはじめて、どのAIからも選ばれやすくなるということです。 

顧客の「検討の道筋」を掘り出す 

具体的なポイントに入る前に、私がBtoBサイトづくりで最も大切にしている考え方をお伝えします。それは、顧客がどこで迷い、何に気づき、どのタイミングで購買検討に至るのか。そしてその後、社内でどのような調整が必要になるのか。その変化の道筋を掘り出していくことです。 

BtoBの購買は、一人の担当者が一度の検索で決めるものではありません。最初は「何が課題なのか」すら言葉にできていない段階から始まり、情報を集めるうちに解決策の存在に気づき、比較検討を経て、最後は上司や関係部署との調整、稟議へと進んでいきます。その段階ごとに、顧客がAIに投げかける質問の中身は大きく変わります。 

AIは、こうした一つひとつの質問に答える形で情報を引用します。検討の道筋を具体的に掘り出せていれば、「この段階の顧客は、こんな迷いを抱えて、こう質問するはずだ」という問いが見えてきます。その問いに誠実に答えるページを用意することが、AIに選ばれることと、顧客に信頼されることの両方につながると私は考えています。 

営業現場でのヒアリング内容や、問い合わせ・商談の記録は、この道筋を掘り出すための貴重な材料です。 

AIの推奨と顧客の信頼を両立する4つのポイント 

ここからは、この道筋を踏まえた具体策です。AIに引用されやすく、かつ決裁者が安心して読めるBtoBサイトにするために、私は次の4つの視点で整理しています。 

1. 自社にしか書けない一次情報を出す 

AIはインターネット上の情報を要約して回答を作ります。どこにでもある一般論を書いても、引用される理由がありません。逆に、自社しか持っていないデータは、AIにとっても読者にとっても価値のある情報になります。 

実践編で「決裁者に響く証拠は営業部門の中にすでにある」とお伝えしましたが、一次情報も同じです。提案書や導入後の効果測定など、社内に眠っている数字を公開できる形に整えることが、最も確実な一歩だと考えています。 

2.「誰が書いたか」を明示する（E-E-A-T） 

BtoBの決裁者は、情報の中身と同じくらい「その情報を誰が言っているか」を気にします。AIも同じで、情報源の信用力を判断する手がかりを探しています。 

これらはAI向けの施策であると同時に、稟議を通す担当者が「この会社なら大丈夫だ」と上司に説明するための材料にもなります。 

3.  AIが読みやすく、人も読みやすい構造にする 

冒頭の疑問に戻ります。AIに抽出されやすい構造は、実は忙しい決裁者にとっても読みやすい構造です。どちらも「結論がどこに書いてあるか、すぐわかること」を求めているからです。 

特に最後の「向き不向き」は、信頼づくりの鍵だと私は考えています。自社に都合のよいことだけを並べたページは、AIにも読者にも宣伝として受け取られます。不向きなケースも正直に書くことで、公平な比較材料として引用されやすくなり、お客様からの信頼も高まります。 

4. 第三者からの言及・評価を集める 

自社サイトをどれだけ整えても、自分で自分を褒めているだけでは信頼に限界があります。PerplexityやGeminiなどは、Web上の第三者メディアやSNSでの評価も総合して判断します。 

意外と見落とされがちなのが、表記の統一です。サービス名の表記が媒体ごとにバラバラだと、AIが同じサービスだと認識できず、せっかくの評価が分散してしまいます。 

まとめ 

AI検索の台頭により、AIの回答に自社が含まれるかがBtoBの比較検討の成否を左右するようになりつつあります。ただし、AIに選ばれることはゴールではありません。その先でお客様に信頼されてはじめて、問い合わせや受注につながります。 

一次情報、著者の明示、読みやすい構造、第三者の評価。今回の4つのポイントは、どれもAIのためだけの施策ではなく、人間の読者にも向き合うための施策でもあります。すべてを一度に進める必要はありません。まずは営業現場の声から顧客の検討の道筋を掘り出し、ターゲット層を定めたうえで、主要サービスのページを一つずつ見直すところから始めてみてはいかがでしょうか。 

よくある質問｜BtoBサイトのAIO対策でつまずきやすいポイント 

ここでは、AIからの推奨と顧客の信頼を両立するBtoBサイトづくりについて、実際に取り組みを始めるときに出てきやすい疑問をQ&A形式でまとめました。AI向けの書き方と読みやすさの関係から、検討の道筋の掘り出し方、着手の順番、効果の確かめ方まで、自社サイトを見直す際の参考にしてください。