AIを活用した検索は、信頼性と深みを重視する。B2Bマーケターにとって、AI時代の成長を決定づけるのは「トラフィック」ではなく、「権威性」である。
デジタル環境は進化を続けているが、AIを活用した検索の台頭はより深い変革をもたらしている。ChatGPT、Perplexity、Googleの「AI Overview（AIによる概要）」といったツールは、情報の発見と消費の方法を変革し、ブランドと購買者をつなぐ経路を再構築している。B2Bマーケターにとって、この瞬間は複雑さと機会を同時にもたらす。かつて見込み客を予測可能な旅路へと導いた慣れ親しんだ戦略は、今まさにリアルタイムで書き換えられつつある。
AI向けにWebサイトを最適化した後は、AI検索がB2B購買プロセスを再定義している仕組みを理解することが次のステップとなる。認知から意思決定までの各段階は、発見プロセスが会話型かつ文脈主導型へと変化するにつれ、変容を遂げている。現在の目標は、AIプラットフォームが引用する信頼できる情報源となることである。この変化を認識することが、AI主導の市場において可視性、権威性、そして長期的な成長を築く基盤となる。
B2B購買プロセスの進化
この変化の規模を理解するには、過去を振り返ることが役立つ。従来のB2Bの購買行動は、「認知」、「検討」、そして「意思決定」という予測可能な3段階のプロセスを辿っていた。
マーケターは、各段階で見込み客を獲得し、ファネルを通して購入へと導く戦略を構築した。検索エンジンが主な推進力となり、購入者はキーワードベースのクエリを使ってブログ記事、ホワイトペーパー、製品ページなどを探した。
しかし、AIは新たなパラダイムをもたらした。会話型検索により、購入者は複雑で繊細な質問をし、直接的で要約された回答を受け取ることができるようになった。
リンク一覧をスクロールする代わりに、購入者は「従業員50名未満のリモートファースト建設会社向けの高評価プロジェクト管理ツールは何か？」と質問するだけで、比較情報・主要機能・レビューを含む詳細な要約を、検索結果ページから離れることなく入手できる。
この変化はトラフィックに直接影響を及ぼす。全体として、オーガニック検索は2028年までに50%以上減少すると予測されているが、AIを活用した検索はすでにB2Bオーガニックトラフィック全体の2%から6%を占めている。この新たな現実は、コンテンツの作成と配置方法に新たなアプローチを求めている。
AI検索がB2B購買プロセスの各段階に与える影響
AI は購入者の購買行動の各段階に変革をもたらしており、効果を維持するにはこうした変化を理解する必要がある。
認知段階：キーワードから文脈へ
かつて認知段階では、幅広いキーワード主導のコンテンツが中心だった。しかし今日では、AI検索は文脈と意図を解釈し、クエリの背後にある理由を理解して、より関連性の高い情報を表示する。
コンテンツで差別化を図るには、具体的でニュアンスに富んだ質問に答える必要がある。「B2Bマーケティングオートメーション」に焦点を当てるのではなく、「小規模なB2Bサービス企業が多額の予算をかけずにリードナーチャリングを自動化するにはどうすればいいか？」といった疑問に答えることが重要である。
「中規模のSaaS企業に最適なCRM（顧客関係管理）」を探している購入者は、信頼できる情報源から厳選された最適な選択肢をまとめた会話形式の検索結果を目にすることになる。こうした情報源の中で上位にランクインするには、詳細で信頼性が高く、オーディエンスの求めている内容に的確に合致したコンテンツが不可欠である。
検討段階：指示に応じた比較
購入者がさまざまなソリューションを評価する検討段階は、最も大きな変化が見られる場所である。AI検索ツールは、詳細な比較、レビューの集約、そして重要なインサイトの直接的な検索結果への表示を可能にし、複数のサイトを訪問する必要性を軽減している。
比較ガイドや機能詳細といったミドルファネル向けコンテンツは依然として重要だが、その役割は変化している。AIが容易に解釈・提示できるよう、コンテンツは構造化されている必要がある。明確な見出し、比較表、構造化データは、AIがこれらのクエリに対する信頼できる情報源としてコンテンツを認識するのに役立つ。AIが価値提案を解析しにくい場合、ブランドは会話から取り残されるリスクがある。
意思決定段階：証拠と信頼性を明らかにする
意思決定段階では、購入者は妥当性の確信を求める。AI検索は、会話形式でケーススタディ、顧客の声、価格詳細を表示することで、このニーズをサポートする。「当社のような企業で[貴社製品]を導入した場合のROIは？」といった質問に対し、公開済みの成功事例やレビューから抽出した要約が返される可能性がある。
これを最適化するには、意思決定段階のコンテンツは明確で、信頼性が高く、アクセスしやすいものでなければならない。顧客体験を強調し、可能な限り価格設定を透明化し、主要な価値提案をあらゆるチャネルで一貫して維持することが重要である。AIアルゴリズムは信頼性が高く検証可能な情報を優先するため、信頼のシグナルはこれまで以上に重要になる。
AI 検索が進化するにつれて、焦点はトラフィック量の増加から価値の高いインタラクションの提供へと移行している。
AI検索時代におけるB2Bの主な課題
AI主導の検索環境への移行は、大きなチャンスをもたらすと同時に、新たな課題も生み出している。
1.Webサイトのアクセス数減少の可能性
最も差し迫った懸念の一つは、ゼロクリック検索の増加である。AIプラットフォームは結果ページに直接回答を提供することが多く、私たちが長年頼りにしてきたクリック率を低下させている。
ある調査によると、AI Overview（AIによる概要）は検索結果の最上位に87.6%の確率で表示され、従来のオーガニックリンクの可視性を制限している。トラフィックに加えて、ブランドのメンション、AIによる回答におけるシェア・オブ・ボイス、そしてこの新興チャネルから得られるリードの質を追跡する必要がある。
2. コンテンツの飽和と権威性
AIが最も関連性の高い、権威のあるコンテンツのみを優先するようになったため、品質に対する基準は急激に高まった。ブログ記事を公開するだけではもはや十分ではない。コンテンツは、ニッチ分野における確かな情報源として機能しなければならない。
IT分野を中心とした調査・助言を行う米国企業Gartnerは、2028年までにB2B営業担当者の業務の60%が、生成AIを活用した会話型インターフェースを通じて行われるようになると予測している。AI生成コンテンツが溢れる環境において、他社との差別化を図るには、真の専門知識、独創性、そしてブランドの権威性が不可欠である。
3. データのプライバシーと正確性
AIモデルがブランドに関する情報を合成する場合、ブランドストーリーに対するコントロールが一部失われる。AIモデルが抽出するデータが正確かつ最新であり、自社のメッセージングと一致していることを確認することが不可欠になる。ブランドのデジタルプレゼンスを積極的に管理し、AIが生成したレスポンスにどのように表示されるかを監視するとよいだろう。
B2BマーケティングにおけるAI検索への適応戦略
この新たな現実に対応するには多面的なアプローチが必要である。AI検索時代においてブランドが成功するための主要戦略を紹介しよう。
会話形式のクエリに最適化
顧客がどのように話すかを考えてみよう。質問に自然で会話的な形で答えられるコンテンツを作成する必要がある。
- 詳細なFAQを作成する：製品、業界、顧客の課題に関連する具体的なロングテール質問に対応する包括的なFAQセクションを開発する。
- 会話調で書く：明確で親しみやすいスタイルでコンテンツを作成する。これは人間の読者に響くだけでなく、AIモデルが学習する自然な言語パターンにも合致する。
- ハウツーガイドを作成する：プロセスを段階的に説明する詳細なガイドは、ユーザーとAIの双方にとって非常に価値がある。これにより、自社ブランドを「頼れる専門家」として位置付けられる。
権威性と信頼性に焦点を当てる
GoogleのE-E-A-T（経験、専門知識、権威性、信頼性）という概念は、これまで以上に重要になっている。AI検索エンジンは、信頼性と信憑性のシグナルを認識し、優先するように構築されている。
E-E-A-Tは直接的なランキング要因ではないが、有益で信頼性の高いコンテンツを検索結果に表示するアルゴリズムをサポートしている。これはGoogleがWebコンテンツにおいて最も重視する特性を示す指標として機能する。
- 経験：直接的な知識を示す。事例研究、体験談、または実際に製品やサービスを利用した人々によるコンテンツを通じて実現可能。
- 専門性：執筆者や組織の資格・知識をアピールする。
- 権威性：業界内での評価を構築する。信頼できる他サイトからのバックリンク、メディア掲載、業界賞の受賞などが信頼性を高める上で重要になる。
- 信頼性：透明性と信頼性を確保する。セキュアなWebサイト（HTTPS）、明確な連絡先情報、正確なコンテンツが信頼につながる。
ソートリーダーシップ（特定の分野において革新的なアイデアや解決策を提示し、その分野で主導的な地位を築くこと）に投資し、業界の議論に参加し、質の高いバックリンクやパートナーシップを築こう。ブランドの評判が高ければ高いほど、AIが信頼できる情報源として引用する可能性が高まる。
構造化データとスキーママークアップを活用する
構造化データは、サイトのコード内に重要な情報をラベル付けすることで、検索エンジンがコンテンツを解釈するのに役立つ。製品、FAQページ、レビュー、記事といった適切なスキーマタイプを適用することで、AIが機能、ユースケース、顧客評価といった詳細情報を抽出し、結果に表示しやすくなる。これは可視性を高める効果があるが、AIによる検索への直接的な影響については依然として議論が続いている。
AI活用ツールへの投資
AIにはAIで対抗しよう。AIを活用したマーケティングツールを活用して、競争優位性を獲得しよう。予測分析、コンテンツ最適化の提案、会話型AIによるインサイトを提供するプラットフォームは、変化する検索環境をより迅速に理解し、適応するのに役立つ。
AI検索とB2Bバイヤーの未来
AI導入のペースは加速し続けており、常に先手を打つことが不可欠である。B2Bにとって、これはハイパーパーソナライズされたバイヤージャーニーの台頭を示唆している。AIは近い将来、バイヤーの明確なニーズだけでなく、企業規模、業界の課題、過去のやり取りといったより広範なコンテキストも理解し、個々のニーズに合わせた発見体験を提供するようになるだろう。
現在、AI検索の最適化を進めているブランドは、こうしたインタラクションにおいて信頼できる情報源となるための基盤を築いている。早期導入者は、永続的な競争優位性を獲得するだろう。
AI検索はすでにB2Bの購買行動を変革し、キーワードランキングから文脈に基づく権威性へと焦点を移している。今や成功は、人間とAIの両方にとって信頼され、引用可能な情報源となることにかかっている。会話型クエリへの最適化、E-E-A-Tによるブランドオーソリティの強化、そして構造化データの効果的な活用によって、適応力と成長性を高めることができる。
この変革には、実験、機敏性、そしてオンラインでの可視性に対する概念の再定義を取り入れた新しい考え方が必要なのだ。
