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GEO・AEOの基礎比較・検討

次の買い手はAI Agentかもしれない——B2Bマーケティングで見直すべき三つのこと

B2B購買の初期選定を、人ではなくChatGPTやPerplexityなどのAI Agentが担うケースが増えています。本記事では、AI Agentという新たな買い手がB2Bマーケティングをどう変えるのかを整理し、Webサイトの機械可読性、モデル上の可視性、信頼シグナルという三つの観点から見直すべきポイントを解説します。

Tenten GEO 編集部公開日 2024-10-125 分で読めます
暗い空間で発光するAIノードが、複数のサプライヤーを抽象化したビジュアルを選別している様子

次のB2B商談は、購買担当者が初めてWebサイトを開くより先に、AI Agentの選定から漏れているかもしれません。たとえば技術責任者がChatGPTに「中規模SaaSに適したセキュリティ監視ベンダーを三社探し、料金と連携方法を一覧にして」と入力すれば、モデルは候補を絞って直接提示します。そこに入らなかった企業は、価格比較で負けたのではありません。そもそも比較検討の俎上に載っていないのです。

買い手の役割が、人とAIに分かれ始めている

これまでB2Bのバイヤージャーニーを語るとき、主役は常に人でした。課題を抱える部門、利用者、意思決定者、そして予算を管理する責任者です。そこに今、新たな役割が加わっています。契約書に署名せず、商談にも出席しない一方で、最初の選定を担うAI Agentです。人に代わって二十社のWebサイトを読み、仕様を比較し、稟議資料にそのまま貼り付けられるような要約を作ります。人が目にするのは、三十社を一社ずつ見て回った結果ではなく、AI Agentが三社に絞り込んだ候補であることが増えています。

厄介なのは、この選別が企業側から見えない場所で起きることです。Google Analyticsに「Agentが料金ページを読み、情報が不十分だと判断したため、回答に含めなかった」と表示されることはありません。検索流入も順位も変わっていないのに、実際の候補リストからは静かに消えている。資料請求や問い合わせの減少に気づくころには、すでに数四半期遅れていることも珍しくありません。

見直すべきこと:Webサイトを人だけでなく機械にも読める状態にする

人は曖昧さを補えます。料金ページに「柔軟なプランをご用意しています。詳しくはお問い合わせください」としか書かれていなくても、電話をすれば商談を進められます。しかしAI Agentは電話をかけません。ページ上に明記された事実しか取得できないのです。「この会社のエントリープランはいくらで、どのサービスと連携できるのか」という問いに対し、構造化された明確な答えがなければ、その企業を飛ばし、情報をはっきり記載している競合を参照します。

  • 料金帯、ソリューションごとの違い、対応する連携先、導入スケジュール、対象業界などの重要な事実は、マーケティング文の中に散在させず、モデルが正確に抽出できる形で記載します。
  • 見出しと段落の意味を明確にし、段落単位で問いへの答えが完結するようにします。切り出されても意味が歪まない文章が理想です。
  • 構造化データ(Schema)とFAQを追加し、機械が読み取る内容と人が読む内容を一致させます。
  • WebサイトがAIクローラーを遮断していないか確認します。robots設定によって、獲得したいはずの可視性を自ら閉ざしている企業は少なくありません。

次に見直すべきこと:可視性を競う場所は、検索結果からモデルの回答へ移る

この十年、SEOが重視してきたのは検索結果の最初のページに入ることでした。しかし、AI Agentの回答に「最初のページ」はありません。あるのは「引用される」か「引用されない」かです。ユーザーに選ばせるための青いリンクを十件並べるのではなく、AI Agent自身が判断し、候補とその理由を提示します。目指すべきものは順位ではなく、モデルが質問に答える際に参照する情報源になることです。

従来の検索なら、自社と十位の差は画面を数行下へスクロールする程度です。AIの回答では、言及されるかされないかの差が、そのまま存在するかしないかの差になります。Tenten GEO Execution Observation
比較図:従来の検索では人が選ぶための十件のリンクが並ぶのに対し、AI Agentは三社の候補リストを直接提示する
AI Agentは、「検索結果に並ぶ十件のリンク」を「三社に絞った回答」へと集約します。

その結果、可視性は自社で把握しにくくなります。キーワード順位は毎日確認できても、自社のカテゴリーについて尋ねられたとき、ChatGPT、Perplexity、Geminiがどの企業に言及し、どう説明したのか、そもそも自社が含まれていたのかを知るのは容易ではありません。モデルや質問をまたいで可視性を追跡するAI可視性モニタリングのようなツールは、そのためにあります。まず見えない状況を可視化し、どこに不足があるのかを把握するのです。

最後に見直すべきこと:信頼シグナルを、人だけでなくAgentにも伝える

人は感覚からも信頼を形成します。洗練されたデザイン、顧客ロゴの一覧、会話が弾むデモなどです。しかしAgentが重視するのは、検証でき、比較でき、相互に整合する事実です。公式サイト、第三者レビュー、業界メディア、コミュニティで同じ内容が一貫して確認できれば、回答で引用される可能性は高まります。反対に、公式サイトの記載と外部情報が食い違えば、十分に信頼できないと判断され、次の候補が選ばれます。

  • 自社で管理できる情報は、事実を正確かつ明確に記載し、ページ間でも内容を統一します。
  • レビュープラットフォーム、業界ディレクトリ、信頼できるメディアでの掲載など、第三者情報にも積極的に働きかけます。Agentはこうした情報源を使って事実を照合します。
  • 形容詞ではなく、具体的な事例と定量的な成果を示します。Agentが引用できるのは「業界をリードしている」ではなく、「処理時間を40%短縮した」のような記述です。

今、何から始めるべきか

マーケティングの仕組み全体を一度に作り直す必要はありません。ただし、前提は変える必要があります。これからのコンテンツには人と機械という二種類の読み手がいて、多くの場合、先に読み、選別するのは機械です。まずは小さく始めましょう。最も獲得したい三つのカテゴリーを選び、いくつかの主要モデルに実際に質問します。自社が候補に入っているか、説明は正しいか、内容に関連性があるかを確認してください。このテストだけでも、Webサイトで修正すべき三つか四つの穴が見つかるはずです。

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よくある質問

AI Agentという買い手は、従来のB2B購買担当者と何が違うのでしょうか?
AI Agentとは、ChatGPTやPerplexityのように、購買前の初期選定を人に代わって行うモデルです。多数のサプライヤーサイトを読み、仕様や料金を比較し、候補リストを直接作成します。デザインの良し悪しではなく、ページに明確かつ構造的に記載され、検証できる事実を抽出します。
検索流入も順位も変わっていないのに、なぜ問い合わせが減るのでしょうか?
AI Agentによる選別は、通常のアクセス解析では見えない場所で起きるからです。AI Agentがページを読んだうえで、情報が不十分だと判断し、回答から除外しても、検索流入の減少としては現れません。候補リストから外れていることに気づくのは、資料請求や問い合わせが減った後になりがちです。
AIが自社を推奨しているか、どうすれば確認できますか?
最も早い方法は、商談を獲得したいカテゴリーについてChatGPT、Perplexity、Geminiなどの主要モデルに直接質問し、回答に自社が含まれているか、説明が正しいかを確認することです。モデルをまたいだ可視性の変化を継続的に追うには、AI可視性モニタリングのようなツールを使い、これまで見えなかった言及を定量化します。

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