こんにちは！Grow Group広報担当のイトウです。
最近はサービスや製品を探すときに、検索窓ではなくAIに聞く方が増えていますよね。
「〇〇ならどこがいい？」と尋ねると、AIが3社ほどに絞って教えてくれます。
では、その3社に自社の名前は入っているでしょうか。
結論から言うと、AIに選ばれるには「デジタル資産」を正しい順番で積み上げていくことが近道です。
実際にGrow Groupの自社サイトでも、AI検索から来た方は、ほかの流入元の方より問い合わせにつながりやすい傾向が見えてきています。
この記事では、AI検索からの問い合わせを増やすために何から始めればいいのかを、LLMOの基本から具体的な施策、今日から見直せるチェック項目まで順番にまとめました。
内容は、2026年7月29日・30日に開催された「経営oneplusサミット2026 Summer」で、Grow Groupのプロデューサー部門 マネージャーのカバさんが登壇した講演がもとになっています。
1,200社以上の支援で見てきた実感にもとづく話なので、ぜひ参考にしてみてください！
目次
この記事でわかること
- AI検索経由の流入が、他の流入と比べてどれだけ問い合わせにつながっているのか
- 成果が出ない会社に共通する3つのポイント
- LLMOとは何か、そしてAIが情報を評価する3つの基準
- AIに選ばれるために実践できる5つの施策
- デジタル資産を積み上げる順番
- 今日から見直せる、獲得効率を上げる5つのチェック項目
- WebサイトをROIで分解する考え方と、自社の現在地に合わせた優先施策マップ
AI検索で、顧客の選び方はどう変わった？
顧客は、営業に会う前に候補を決めている
まず押さえておきたいのが、顧客の「選び方」そのものが変わっているという点です。
これまでは、営業担当者が商談に立ち、そこで顧客が最終的な意思決定をする流れでした。
ところが今は、営業担当者に会う前に自分で調べて比較する買い手が増えています。
Gartnerが2026年3月に発表した調査では、B2B購買者の67%が「営業担当者を介さない購買」を好むと回答しています。
また、Forresterの調査（2021年）では、購買を決めるまでに必要な企業とのやり取りが、2019年の平均17回から27回に増えたと報告されています。
カバさんによると、こうした行動の変化はAI検索の普及によってさらに加速しているそうです。
検索して、一覧から選んで、サイトを訪問して、比較検討して、問い合わせる。
この流れが、AIが候補を3社ほどに絞って推薦し、そこから問い合わせに至る流れに変わってきています。
Grow Groupのサイトで起きていること
ここからは、Grow Groupの自社サイトで実際に起きている変化です。
Grow Groupのサイトへの流入は、これまでGoogleやYahoo!などの自然検索、SNS、他サイトからのリファラルが多くを占めていました。
ところがここ1年ほどで、AI検索からの流入が大きく増えています。
そして重要なのは、流入した後の行動です。
自然検索やSNSから来た方が問い合わせに至る割合は、0.5%から1%程度。
これに対してAI検索から来た方は、15%から20%程度です。
（※いずれもGrow Groupの自社サイトで見られた傾向です）
これまでは100人に1人が問い合わせするかどうかという世界でした。
AIから入ってきた方に限れば、100人のうち15人から20人が問い合わせをしていることになります！
流入の「量」ではなく「質」が違う、ということですね。
だからこそ、AI検索で言及されるかどうかが営業活動よりも先に効いてくる、というお話でした。
会社の規模による差が縮まっている
もうひとつ、経営判断に直結する話がありました。
これまでは、大手企業が資金と時間をかけてサイトやコンテンツを充実させ、広告を打って顧客を獲得していく構造でした。
ところが今は、スタートアップや小規模な会社であっても、AIに言及されることで売上や問い合わせを増やしていけるとのことでした。
予算規模で決まっていた勝負の土俵が、少し変わってきている、というお話でした。
成果が出ない会社に共通する3つのポイント
次に、Webサイトで成果が出る会社と出ない会社の違いについて。
カバさんからは、特にサイトをリニューアルするときに陥りやすい落とし穴として、3つの共通点が挙げられました。
①成果の定義がない
何をもって成功とするのかが決まっていない状態です。
リニューアルすること自体が目的になっていないか、という問いかけがありました。
目的が曖昧だと、そこから逆算する施策も曖昧になってしまいます。
②データを見ていない
ここはWebサイトという商材の性質に踏み込んだ説明でした。
Webサイトやデジタルデータは無形商材なので、手で触れることができません。
そのため、どうしてもビジュアルや見た目の議論に流れてしまいがちだそうです。
ただ、GA4やヒートマップなど、データを蓄積するツールは以前より充実してきています。
見た目の判断だけでなく、データをもとに見ていくことが必要になってきている、とのことでした。
③改善サイクルがない
AIが急速に発達するなかで、市場環境も常に変化しています。
外部環境と内部環境の両方を見ながらPDCAを回し続ける。
この仕組みを社内に構築できていない企業が、成果の出ない企業に共通しているそうです。
では、どうしたらいいのか？
計測環境を整備する。分析する。仮説を立てる。アクションに落とし込む。
これを繰り返していく企業が、AIにもお客様にも選ばれ続ける企業なのではないかと、カバさんはまとめていました。
LLMOとは何か
LLMO（Large Language Model Optimization：大規模言語モデル最適化）とは、ChatGPTなどの生成AIが回答を作るときに、自社の情報が参照・引用されやすいように整える取り組みのことです。
AIO（AI検索最適化）やGEO（生成AI向けの最適化）とほぼ同じ意味で使われます。
なぜ、評価の軸が変わったのか
これまでのSEOは検索エンジンに対する最適化でしたが、今はLLMOも重視しなければならないと言われています。
その理由として挙げられていたのが、AIの台頭でコンテンツが誰でも作れるようになったという点でした。
どの企業でも、どの担当者でも、コンテンツを量産できる。
そうなると、AIは何をもって評価するのか。
その基準は3つあるそうです。
AIが情報を評価する3つの基準
権威性
誰が発信しているのか。どのメディアに引用されているのか。SNSでブランドとして評価されているのか。
こうした第三者からの評価が、権威性としてAIにも認識されているそうです。
一次情報
誰でもコンテンツを量産できる時代に、その会社でなければ出せない情報を持っているか。
ナレッジ、ノウハウ、知見、事例、実績、調査データ。
そして、それを持っているだけでなく、デジタル資産としてWeb上に出しているかどうかが問われます。
構造的明瞭さ
これまではクローラーがサイトを回遊して評価し、検索順位が決まる構造でした。
今はサイトだけでなく、PR活動やSNSも含めた様々な情報をAIが認知して抽出します。
その情報が正確に読み取れる構造になっているか、トピックの軸があるかが重要になるとのことでした。
AIに選ばれるための5つの実践
では具体的に何をするのか。
講演では、5つの施策が挙げられました。
①権威あるメディアへの掲載・被リンク獲得
外部メディアへの掲載、PR、他サイトから評価されるリンクの獲得です。
先ほどの「権威性」に直接効いてくる部分ですね。
②AIが引用しやすい形式を用意する
FAQ、用語の定義、他社との違い。
こうした情報を、サイトの中にきちんと内包していくことが必要になります。
③独自調査・事例データ・お客様の声
これまで課題解決してきた実際の情報や、ユーザーの口コミです。
一次情報を様々な場所に転用していくことが重要だと、カバさんは話していました。
④構造化データの実装
ここでカバさんは、今からでもすぐに動ける形の提案をしていました。
構造化データは技術的で分かりづらい領域です。
既存の取引先である制作会社や代理店の担当者に、「構造化データはどうなっていますか」と一度聞いてみるだけで、議論を始められるそうです。
専門知識がなくても投げられる質問なので、これはすぐ試せますね！
⑤業界・専門家ネットワークでの存在感
誰が話しているのか、誰が言及しているのか、お客様に評価されているのか。
評価基準の「権威性」や、①のメディア掲載と重なりますが、これを指標として置いておくことが施策として効いてくるそうです。
デジタル資産は、どの順番で積み上げるのか
ここでいうデジタル資産とは、Webサイトやコンテンツ、第三者からの評価など、Web上に積み上がって自社の価値を伝え続けるもののことです。
デジタル資産には3つの層があり、積み上げには順番があるという説明もありました。
まず、技術基盤を整える
数値をきちんと管理する。構造化データを実装する。
土台にあたる部分です。
次に、信頼資産を蓄える
権威性のある第三者に言及してもらう。自分たちで正しい情報を発信する。
他のメディアに取り上げられる。PR TIMESなどでリリースを出す。
こうした活動を重ねていきます。
そして、最も重要なのがコンテンツ資産
専門性、権威性、一次情報。
これを自社サイトにも、それ以外の様々な場所にも展開していく。
いろいろな場所で自社が言及され、それが正しい一次情報として蓄積されていく。
この活動こそが、短期的にも中長期的にもAIに選ばれ続けるための鍵になる、とのことでした。
技術基盤が土台で、いちばん上に積み上がるのがコンテンツ資産。
図の見え方だけだとコンテンツが先に来そうですが、実際に手をつける順番は逆、ということですね。
今日から見直せる5つのチェック項目
講演では、現場での顧客獲得効率をすぐ上げたい場合に見直すべきポイントも、5つ挙げられていました。
ファーストビュー
訪問者が最初に見る画面です。
誰に対して何を伝えているのかを、改めて見直してみてください。
選ばれている理由の根拠
お客様に選ばれている理由を、根拠として示せているか。
事例の詳細情報やお客様の声が、正しい設計になっているかを確認します。
CTA
申し込みや問い合わせなどのボタンの部分です。
一般的な「お問い合わせ」ではなく、自社の業界やターゲットがどんな言葉ならクリックするのか。
ここを見直すとコンバージョン率は上がりやすいそうです。
フォームの最適化（EFO）
フォームまで来たのに送信を完了していないユーザーは、一定数いるものです。
項目が適切か、途中で離脱されていないかを見直します。
モバイル
情報収集の段階で候補を絞り込む企業が増えており、スマートフォンでの情報収集も増えています。
普段PCで確認している担当者ほど、モバイルでどう見えているかを改めて見てほしい、というお話でした。
WebサイトをROIで分解する
経営層やビジネスサイドの方に向けて、ROIの考え方も示されました。
月間の問い合わせ数 × 商談化率 × 成約率 × 平均単価。
Web経由の売上を因数分解すると、この掛け算になります。
ポイントは、流入元ごとに分けて見ることでした。
自然検索からどれくらいの問い合わせが来ているのか。AIからはどれくらいか。それぞれの商談化率はどうか。
ここまで紐解いて、それぞれに施策を落とし込んでいく作業が重要になるとのことでした。
前半で紹介したAI検索からの問い合わせ率も、こうして流入元ごとに分けて見ることで分かったものです。
自社の現在地を知る優先施策マップ
講演の最後には、明日から使える優先施策のマップが提示されました。
縦軸が競合の激しさ、横軸がサイトの成熟度です。
ぜひ、自社の現状がマップのどの位置にあるのかを把握し、該当する施策について検討してみてください。
競合が激しく、成熟度が低い（マップ左上）
コンテンツ資産の積み上げとLLMO・GEO対策から。
デジタル情報として蓄積し、競合が激しいなかで選ばれる理由を掲載していきます。
競合が緩やかで、成熟度が低い（マップ左下）
UI/UXの改善が重要になります。
競合が激しく、成熟度が高い（マップ右上）
一次情報による差別化の要因を、しっかり出していきます。
競合が緩やかで、成熟度が高い（マップ右下）
LLMO対策とデジタルPR活動が重要になります。
最後に：Grow Groupができること
「選ばれ続ける会社になる」ために、Grow Groupが支援できることをご紹介します。
前述のROIの考え方でWebサイトを診断し、戦略立案と施策の実行、結果の分析と定期的な振り返り、次の打ち手の提案までを一貫して行っています。
Grow GroupはWebサイトを作って終わり、Webプロモーションをして終わりという考え方ではなく、成果を出すために日々PDCAを回しながら伴走するという考え方の会社です。
社内にはプロデューサーをはじめ、ディレクター、エンジニア、デザイナー、Webマーケターが揃っているため、「選ばれ続ける会社になる」ためにやるべきことをまるごとお任せいただけます。
ここが、Grow Groupを選んでいただいている理由なのではないか、とカバさんもお話ししていました。
まずは自社サイトが、流入元ごとにどれくらいの問い合わせを生んでいるかを見てみる。
そこから始めてみてはいかがでしょうか。
Grow Groupでは、無料面談で自社サイトの現状や課題についてのご相談を承っています。
「AI時代に何から手をつけるべきか」を整理したい段階でも構いませんので、ぜひお気軽にご相談ください。
最後までお読みいただき、ありがとうございました！
