この記事の監修者
この動画は従来の解説です。AIモードでもSEOの基本は引き続き重要です。現在の公式情報とPENGINの判断は、本記事の更新本文をご確認ください。
Google AIモードが登場しても、SEOをやめて別の特殊な対策へ置き換えるわけではありません。 Googleは、AI機能でもSEOの基本が引き続き重要だと説明しています。
そのうえで、PENGINがBtoB企業に勧めたいのは、単一のキーワードの説明だけでなく、顧客が比較や追加質問を進めるときの判断材料を整えることです。
「どの企業に向くか」「何をどこまで依頼できるか」「その説明を裏付ける事例はあるか」。こうした問いに、公式サイト上で根拠をたどって答えられる状態を目指します。
AI検索全体の対策はAI検索の対策｜LLMO・AIOで比較候補に入るための情報設計にまとめています。
Google AIモードとは｜複雑な質問や追加の探索を支える検索機能
GoogleのAIモードのヘルプでは、質問に対する回答と関連リンクを得て、追加質問を通じて探索を進められる機能として説明されています。
サイト運営者向けの公式説明は、AI ModeとAI Overviewsで、関連する複数の検索を行う「query fan-out」が使われる場合があるとしています。ただし、両機能の回答やリンクが常に同じになるわけではありません。
ここから、特定の書式にすれば引用される、質問ごとに短いページを大量に作ればよい、と結論づける必要はありません。PENGINでは、仕組みの推測より、自社について顧客が確かめたいことを具体化する方を優先します。
「SEOかLLMOか」ではなく、届く情報と中身を点検する
Googleの生成AI検索向け最適化ガイドは、生成AIの検索も既存の検索の基盤とつながっており、特別なAI向けの文体やファイルを目的化しない考え方を示しています。
技術面では、対象ページが検索に登録され、スニペットを表示できる状態かを確認します。ただし、条件を満たしてもAI回答への掲載が保証されるわけではありません。
その土台と、書かれている内容の価値は別の点検項目です。取得できるページであっても、提供範囲が曖昧で、自社に向く依頼先か判断できなければ、比較材料として不足が残ります。
企業情報全体の整理は、LLMOの基礎とBtoB企業が優先したい対策で扱っています。本記事では、その中でも比較・追加質問に応える情報設計を深掘りします。
BtoBの比較質問を、サイトに必要な情報へ分解する
たとえば、次の質問を想定してみます。実際のAI回答を取得した結果ではなく、情報設計を考えるための例です。
製造業のサイトをリニューアルしたい。営業資料にも採用にも使いたい場合、どのような制作会社を比較すればよいか。
この問いに応えるには、「製造業に強い」と書くだけでは足りません。営業と採用で必要な説明が違う場合に、どう整理するかまで判断できる情報が必要です。
| 比較で確認したい問い | 用意したい判断材料 | 主に置く場所 |
|---|---|---|
| 自社の目的に対応できるか | 支援対象、提供範囲、対象外の業務 | サービスページ |
| 近い課題を扱った経験があるか | 相談背景、担当範囲、提案理由、成果の確認条件 | 実績・事例ページ |
| なぜその構成や施策を選ぶのか | 複数案を比較する判断基準、適用できない条件 | 実務解説・詳細記事 |
| 進め方や費用はどう決まるか | 作業工程、必要な社内準備、見積もりが変わる条件 | サービスページ・FAQ |
| 次に何を相談すればよいか | 相談できる内容、用意したい情報、受付後の案内 | 相談導線・フォーム周辺 |
この表をすべて一つの長いページへ詰め込む必要はありません。役割の異なるページをつなぎ、説明を裏付ける材料へ進めることを重視します。
サイトの目的自体が曖昧なら、BtoBサイトの役割と構成を決める方法から整理すると、必要な情報を選びやすくなります。
追加質問に応えるために、主張と根拠の間を埋める
提供範囲と、合わない条件を説明する
「幅広く対応」「一気通貫」といった表現だけでは、何を依頼できるか分かりません。企画、制作、公開後の改善のうち、どこまで含むかを示します。
依頼に必要な条件や、自社だけでは対応できない範囲も比較材料です。問い合わせ数を増やすために曖昧にするより、対象に合う相談へつながる説明を優先する方針です。
事例の成果だけでなく、判断の理由を残す
成果数値がある場合は、何を担当し、どの期間・条件で確認したかを示します。複数の施策を一緒に変えたなら、一つの施策だけの効果として説明しません。
数値を出せない場合でも、課題に対してどの案を検討し、なぜその方針を採ったかは整理できます。ただし、公開できない顧客情報や、存在しない成果を補ってはいけません。
PENGINでも、事例から別の案件へ考え方を適用する際は、BtoBサイトCVR改善の事例と適用条件のように、施策と前提条件を分けて説明することを重視しています。
詳細記事を増やす前に、既存ページで答えられるかを見る
追加質問を想定することと、質問の数だけ記事を作ることは違います。同じ回答が複数ページへ分散しているなら、まず記述の不一致やリンクの不足を確認します。
独立した問いには専用記事を残し、総合ページから送る。共通の説明は代表ページへまとめる。このように役割を整理します。単に同じキーワードが登場するという理由だけで、異なる目的の記事まで統合する必要はありません。
効果測定では、回答の内容と、その後の相談を分ける
PENGINでは、AIの回答を確認する際に、都合のよい一例だけを成功事例にしない方針です。比較したい質問群を決め、利用サービス・モード・日時・回答全文・出典URLを残します。
会社名が出たか、リンクが付いたか、比較候補として推薦されたか、説明が正しいかは別々に判定します。取得できない内部情報や、使われた検索語句を推測で埋めないことも重要です。
Googleは2026年6月3日にSearch Consoleの生成AIパフォーマンスレポートを発表しています。発表資料で扱う表示回数は検索全体にも含まれるため、足し合わせて成果を水増ししないようにします。自社画面で使える項目は、その時点の仕様で確認してください。
検索の露出とクリックが変わった場合の切り分けは、AI Overviewsとアクセス変化の診断で詳しく扱います。AIで表示されたことだけで受注への貢献が分かるわけではなく、問い合わせ時の認知経路や営業での相談内容も別の情報として確認します。
よくある質問
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Q.AIモード向けにFAQや構造化データを増やす必要がありますか？
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Q.想定される質問ごとに新しい記事を作るべきですか？
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Q.一度AIに推薦されたら、対策は成功ですか？
まとめ｜比較条件に対して、根拠をたどれる回答を用意する
AIモードに対応するために、SEOを捨てたり、特殊な文章を量産したりする必要はありません。PENGINでは、顧客が比較したい問いを分解し、サービスの条件、実績、判断理由、次の相談をつなぐ情報設計を重視します。
AIモードを含むAI検索での表示状況を確認したい場合はLLMO支援、サイト全体の設計から見直す場合はBtoBサイト制作、検索流入とコンテンツを継続的に整える場合はSEO伴走支援をご覧ください。PENGINへのお問い合わせでは、何から整理すべきかという段階のご相談も受け付けています。
