BtoB製品の比較・検討はどう変わる？AI検索時代の購買プロセスとAEO戦略

見込み客との初回商談で、すでに候補が絞られていると感じたことはありませんか？あるいは、自身がサービスを探す際、気づけばChatGPTやAI Overviewsの情報を参考に比較検討をしていることはないでしょうか？

HubSpotのAEO（Answer Engine Optimization）実践ガイド

このガイドでは、HubSpotが実践するAI対応戦略と、AIエンジンに最適化されたコンテンツ作成の具体的手法をご紹介します。

• AIエンジンがコンテンツを評価・選択する仕組み
• AIトラフィックの27％をリードに転換するAEO戦略
• 全てのページで使える実用テンプレート・チェックリスト
• HubSpotのAEO実施の実例

今すぐ無料ダウンロードする 詳しく見る 今すぐ無料ダウンロードする

今すぐダウンロードする

全てのフィールドが必須です。

ダウンロードの準備ができました

下記のボタンよりダウンロードいただけます。

今すぐダウンロードする

AIの普及により、BtoB製品の購買プロセスは、従来の「検索結果を回遊して比較する」スタイルから、「AIに質問して候補を絞る」行動へとシフトしつつあり、営業現場でも「すでに候補が絞られた状態」で商談が始まるケースが増えています。

昨今は、こうした変化に対応するため、SEOだけでなくAEO（Answer Engine Optimization：回答エンジン最適化）を前提とした情報設計が求められています。本記事では、AI検索時代のBtoB購買プロセスの変化と、選ばれる企業になるためのマーケティング戦略を解説します。

Q.BtoBの製品比較・検討プロセスは今後どう変わる？

従来の検索結果を回遊して比較するプロセスから、AIに直接質問して候補を絞る行動へと変化しています。問い合わせ時点で競合比較が完了しているケースも少なくありません。SEOだけではカバーできない「AIにどう理解されるか」の設計が、BtoB購買の初期段階での露出を左右します。

Q.従来のSEOや比較記事はもう意味がない？

いいえ、不要になるわけではなく、役割が変化しています。AEOを前提に再設計することで、検索エンジンとAIエンジン双方に対応した重要な資産として機能し続けます。

Q.AI検索が普及すると、自社Webサイトの役割はどう変わりますか？

「認知・比較」の役割をAIが担い、サイトは「深い信頼構築と意思決定」を担う場へとシフトします。 AIで自社を知ったユーザーに対し、サイト内ではROI（投資対効果）試算ツールや詳細な事例、無料トライアルなど、AIでは提供できない「体験型コンテンツ」や「個別具体の解決策」を提供することが重要になります。

Q.AIに自社製品を「推奨」してもらうためのポイントは？

以下の3点を中心とした情報設計が重要です。

• 課題解決の明示： 「どの業界のどんな悩みを解決できるか」という因果関係を論理的に記載する。
• 一次情報の蓄積： 専門家による独自の調査データや導入事例など、他社にはない信頼性の高い情報を発信する。
• 構造化データの実装： AIが正しく情報を読み取れるよう、schema.orgなどの規格を用いて価格や機能を記述する。

生成AIの普及により、BtoB製品における購買担当者の情報収集行動が変化し、企業側のマーケティング戦略も見直しが必要な段階にきています。
 

生成AIの普及で変わる情報収集行動

近年は、ChatGPTやGeminiなどの生成AIツールが、BtoB購買担当者の情報収集ツールとして活用されるようになりました。従来の「検索エンジンでの検索→複数サイト閲覧→比較」といったプロセスが、「AI質問→統合回答取得→候補絞り込み」へと短縮され、意思決定までのステップが大幅に圧縮されるケースも徐々に増えつつあります。

実際に、当社HubSpotが実施した営業実態調査2026では、「自分の仕事に関連する商品やサービス購入検討の際に生成AIを活用したことがあるか」という問いに対して、36.7％の人があると回答しました。

また、アイオイクス社（SEO Japan）が行った調査によると、Google検索でもAI Overviewsを参考にしている人が39.4％となり、AI検索の影響力の高さは明らかです。

AIの要約による比較が当たり前になることで、企業側が用意した比較コンテンツではなく、AIが生成する比較情報が購買判断の基準となると考えられます。つまり、「どのサイトを見るか」ではなく「どのAIに何を聞くか」を重視する担当者も出てきており、企業の情報発信戦略そのものの見直しが求められているのです。
 

営業現場に現れた変化「すでに候補が絞られた状態」で始まる商談

問い合わせ時点で競合比較が完了しているケースが増加しています。

営業実態調査では、商品・サービス購入検討で生成AIを利用した方を対象とした「生成AI活用の目的」のアンケートで、「商品・サービスやベンダーに関する情報収集」と回答した方が56％、「候補となる商品・サービスやベンダーのリストアップ」が39％という結果となりました。

また、ワンマーケティング株式会社が行った調査では、初回面談の時点で購買先候補が「ほぼ決まっている」と回答した人が29％、「いくつかの候補に絞り込まれている」と回答した人は56％という結果でした。

実際にマーケティング支援の現場にいる立場から見ても、「購買プロセスのブラックボックス化」が進んでいると感じます。顧客が長期間にわたりAI検索で自律的な情報収集を重ねた結果、企業側がようやく接点を持てたタイミングでは、すでに候補ソリューションの「最終選考」が始まっているというケースも珍しくありません。つまり、AI検索という「見えない検討フェーズ」で候補に残れなかった場合の機会損失が非常に大きくなっているのです。

比較検討の初期段階で起きていること

購買担当者は具体的なベンダー名を知る前に、「業務課題の解決策」をAIに質問し、その回答で初めて候補製品を認識します。初期段階での質問は「〇〇ツールを比較したい」ではなく「△△の課題を解決したい」という課題起点であり、製品名での検索は比較検討の後半に集中する傾向があります。

つまり、AIが提示する「課題に対する解決策の選択肢」に自社製品が含まれるかどうかが、商談機会の有無を左右する重要な分岐点となっているのです。従来のSEO対策では捉えきれない「課題表現のバリエーション」や「言い換え」への対応が、初期段階での認知獲得に直結するといえます。
 

AI時代の購買プロセスの全体像「どこが変わり、どこが変わらないか」

従来のBtoB購買プロセスは「認知→情報収集→比較検討→意思決定→社内稟議→購入（→推奨）」といった段階を経ていました。AI検索の登場により、特に「情報収集〜比較検討」のフェーズが大きく変化しています。

• 従来：複数サイトを回遊して自分で比較表を作成
• 現在：AIに質問して候補が絞られた状態でサイト訪問

とはいえ、意思決定〜購入のフェーズでは依然として詳細な導入事例やROI試算・担当者との対話が重要です。

HubSpotが提唱するマーケティングフレームワーク「Loop Marketing」では、AI検索とWebサイトは、以下のように役割分担が進むと考えています。

• AI検索：「認知から比較・サポートまで（ゼロクリックでの解決）」を広く担う
• Webサイト：「最終的なコンバージョン・複雑な意思決定・深い体験」に特化

重要なのは、AI検索での露出によって「どのメッセージが見込み客に響くか」が、従来よりも早く把握できることです。AIの回答に含まれる頻度や、そこからのサイト訪問・問い合わせといった反応を分析することで、自社の独自性を効果的に伝えるメッセージを高速でブラッシュアップできます。

こうして磨かれたメッセージをWebサイトや次のコンテンツに反映し、さらにAI検索での露出を最適化する--この継続的な改善サイクルが、Loop Marketingの「進化（Evolve）」フェーズを加速させ、競合との差異化を強化していきます。

AI検索による情報収集が増加する昨今、 AIの回答に自社製品が含まれなければ、候補リストにすら入りません。従来のSEOで検索結果に表示されるだけでなく、「AIに理解され、推奨される」情報設計が、これからの購買意思決定に直結する時代となっています。
 

AEOとは？SEOとの決定的な違いと共通点

AEOは、AIが生成する「回答」に自社情報を含めるための最適化手法であり、従来のSEOとは目的とアプローチが異なります。

• SEO：検索結果での上位表示を目指す
• AEO：AIの回答文に引用・推奨されることを目指す

共通点として、どちらもユーザーの検索意図を満たす良質なコンテンツが基盤であり、構造化データや専門性の明示といった情報設計の重要性は変わりません。ただし、AEOではページ単位の評価だけでなく、サイト全体の専門性・一貫性・第三者評価がより重視され、断片的な情報発信では不十分となっています。
 

「AI回答」に自社製品が含まれることのインパクト

AIの回答に自社製品が含まれることで、購買担当者の認知・比較・検討のすべてのフェーズに自社が存在し続けることができ、商談機会の創出確率が高まります。AI回答での言及は「第三者による客観的推奨」として受け取られやすく、自社サイトでの訴求以上に信頼性・説得力を持つ情報源です。

一度AIの学習データや参照ソースに含まれると、継続的に複数のユーザーへ情報が届き続けるため、広告のような継続費用なしに認知拡大効果が持続する可能性もあります。

さらに重要なのは、このインパクトが「感覚値」ではなく、具体的な数値として計測可能になった点です。

HubSpotでは、トラフィック分析ツールの分類に「AIリファーラル」を新たに追加しました。これにより、ChatGPT、Gemini、Claude、Perplexityといった主要な AIプラットフォームから自社サイトへどれだけの流入があったかを、自動的に識別・計測できます。

「AIに推奨された結果、実際にどれだけの見込み客がサイトを訪れたか」さらには「コンバージョンにつながったか」までを可視化できるようになったことで、ROI（投資対効果）を検証でき、戦略的な改善が実現できます。
 

機能比較・価格比較の先に求められる「ブランドの文脈」

AIは単なるスペック比較だけでなく、「どのような企業が・どのような課題に・どのような思想で取り組んでいるか」という文脈情報を統合して回答を生成します。製品情報だけでは差異化が困難な市場において、企業のビジョン・導入事例・専門知識の発信が、AIによる推奨理由の形成に大きく影響します。

AIは回答生成時に複数の情報源を参照するため、特定業界の導入事例や専門知識を豊富に発信している企業は、「〇〇業界に適したツール」という質問に対する回答候補として選ばれやすくなります。長期的なブランド形成・信頼構築がAEO施策の成否を左右するため、短期的な情報露出だけでなく、専門性の体系的な発信が不可欠です。
 

AIに自社製品を推奨してもらうには、AIが理解しやすい構造化された情報設計と、信頼できる専門性・実績の両立が欠かせません。以下の5つの軸で、AIが参照しやすく信頼性の高い情報を提供しましょう。

• ユーザーの「特定の悩み」に対する最適な解決策の明示
• 専門家による一次情報と「信頼性」の蓄積
• AIの回答精度を左右する第三者評価・レビュー
• 構造化データと事実ベースの情報発信（AIへの正解提供）
• エンティティの明確化とナレッジグラフへの対応
   

ユーザーの「特定の悩み」に対する最適な解決策の明示

AIは単なる抽象的な製品説明よりも、「〇〇業界の△△という課題には、この機能が有効」といった、具体的な課題と解決策のロジックが明示された情報を優先的に参照・引用する傾向があります。

これは、AIがユーザーの質問（プロンプト）とWebページの内容を照らし合わせる際、単語の一致だけでなく「文脈の適合度」を評価しているためです。ユーザーが抱えるであろうリアルな悩みを言語化し、それに対応する業界別・課題別の解決策ページを充実させることが、AIの回答ソースとして選ばれる要素の一つとなります。

そのため、単なるスペックを羅列した「製品カタログ型」の情報発信ではなく、「この課題には、この製品のこの機能が合っている」という対応関係（因果関係）を明示しましょう。これにより、AIは情報の意味を正しく解釈でき、自信を持ってユーザーへの回答として抽出・提示しやすくなると考えられます。
 

専門家による一次情報と「信頼性」の蓄積

情報の出所・執筆者の専門性も評価要素となるため、執筆者プロフィール・専門領域・実績などを明示することで、E-E-A-T（経験・専門性・権威性・信頼性）の観点からAIに評価されやすくなります。

特に、業界で広く認知されている権威性のある専門家や、学術的な実績を持つ人物の発信内容は、複数の信頼できる情報源で言及されているため、AI回答における参照元として選ばれる可能性が高まります。

また、単なる情報のまとめや二次情報ではなく、自社独自の調査データ、実験結果、開発背景など、他では得られない一次情報の発信も差異化の要素です。継続的な情報発信により、特定領域における「この分野ならこの企業」というポジショニングが確立され、AIの参照ソースとして定着しやすくなります。
 

AIの回答精度を左右する第三者評価・レビュー

AIは自社サイトの情報だけでなく、第三者サイトのレビュー・比較記事・専門家評価などを総合的に参照して回答を生成するため、外部評価の充実も重要です。ITreview、ASPIC、Capterraなどのレビュープラットフォームでの評価・口コミは、AIが参照する重要な情報源となります。

また、プレスリリース、導入事例の掲載メディア、業界専門誌での言及など、自社以外の情報源での露出が増えることで、AIが参照できる情報の幅と量が拡大し、回答に含まれる可能性が高まります。
 

構造化データと事実ベースの情報発信（AIへの正解提供）

情報設計のポイントとして、AIが情報を正確に理解・抽出できるよう、製品情報・価格・機能・対応範囲などを構造化データ（JSON-LD、schema.orgなど）で明示することも、重要な要素の一つです。曖昧な表現や誇張表現を避け、「対応OS」「料金体系」「導入実績数」など、客観的な事実を明確に記載することで、AIが引用しやすい情報源となります。

FAQや比較表、仕様一覧など、情報が整理された形式で提供されているページは、AIが回答生成時に参照しやすく、引用される確率が高まります。また、AIが「信頼できる一次情報源」として継続的に参照できるよう、最新情報の更新も忘れずに行いましょう。
 

エンティティの明確化とナレッジグラフへの対応

エンティティとは、企業名・製品名・人物名・技術名など、固有の「実体」を指す概念です。AIは、情報を理解・整理する際にこれらのエンティティとその関係性を重視します。

自社製品のエンティティを明確にするため、正式な製品名・企業名を一貫して使用し、略称やバリエーションを持たせる場合は明確な定義を記載することで、AIが正確に認識できるようにします。

例えば、「HubSpotのサービスは、マーケティング・営業・カスタマーサービスを統合したクラウド型プラットフォームであり、MA、SFA、カスタマーサポート管理などの機能を持つ」といった、エンティティ間の関係性を明示する文章構造が、AIのナレッジグラフ構築に貢献します。

また、先述した構造化データを使用してエンティティ情報を整理することで、AIが企業・製品・サービスの関係性を正確に把握しやすくなります。
 

ここまで、AI検索時代の購買プロセスの変化と、AIに推奨されるための情報設計について解説してきました。では、実際にどのような優先順位で、どこから着手すれば良いのでしょうか。
 

短期施策と中長期施策の切り分け

AEO対応は、下記のように「短期施策」で成果を出しながら、「中長期施策」でブランド資産を構築していく、という両軸での戦略が求められます。

短期施策としては、既存の製品情報ページの構造化、FAQの整備、主要レビューサイトへの登録・評価獲得など、即効性のある情報基盤整備を優先しましょう。中長期施策では、専門性の高いコンテンツの体系的な発信、導入事例の蓄積、業界内での認知・評価の向上など、ブランド資産の構築に取り組みます。

短期的な成果指標（AI回答への含まれ方、レビュー評価の向上）と中長期的な成果指標（ブランド検索増加、指名問い合わせ増加）を分けて設定し、両面からアプローチすることが重要です。

また、AEOは一度実施して完了ではなく、AI技術の進化・ユーザー行動の変化などに合わせて継続的に最適化しましょう。
 

検索エンジンとAIエンジン双方に最適化する情報設計

AEOが広まったとはいえ、SEOが不要になるわけではありません。Google など従来の検索エンジン経由の流入も依然として重要であるため、SEOとAEOの両立を前提とした情報設計が求められます。

良質なコンテンツ・明確な情報構造・専門性の明示という基本要素は共通しており、SEO施策の延長線上にAEO対応を位置づけることが効率的です。検索エンジン・AIエンジン・ユーザーのすべてにとって理解しやすく、価値のある情報提供を目指すことで、どのチャネルからの流入にも対応できる強固な情報基盤が構築されます。
 

認知から意思決定への橋渡しを意識したサイト体験の設計も重要

冒頭でも書いたように、ゼロクリック時代においては、Webサイトは、より最終的なコンバージョン・複雑な意思決定・深い体験を担うものとなっています。AI検索で自社を認知したユーザーがサイトに訪問した際、そこでの体験や情報によって、既存の知識が裏付けられ、より深い理解につながるような設計を意識する必要があります。

つまり、絶対的なクリック数が減った今だからこそ、サイトを訪問してくれたユーザーにより価値ある体験を提供しよう、ということです。

具体的には以下のようなものがあります。

• 人によって内容が変わるコンテンツ（ROI試算ツールなど）
• 実際の体験（無料トライアル）
• フィジカルが伴うもの（商談予約）

こうした体験設計を実現するには、顧客データに基づいたパーソナライゼーションが不可欠です。HubSpotのマーケティングソフトウェア「Marketing Hub」では、CRMと連携することで、訪問者の行動履歴や興味関心に応じてコンテンツを出し分けたり、最適なタイミングでのフォローアップを自動化したりできます。AI検索で認知した見込み客が、サイト訪問時により深い理解と信頼を得られる体験を提供することで、商談機会の創出につながります。
 

生成AIの普及により、BtoB購買プロセスは変化しつつあります。問い合わせ時点で候補が絞られ、営業が介入する前に評価が固まる今、マーケティングが担うべき役割もシフトしています。この変化を前提とした情報発信戦略の再構築が欠かせません。

重要なのは、AIに選ばれることを目的化するのではなく、購買担当者が抱える課題に真摯に向き合い、その解決策を誠実に発信することです。AIはあくまで情報の媒介者であり、最終的に信頼され・選ばれるのは、顧客の成功を第一に考える企業の姿勢そのものです。

AI検索時代の到来は、情報発信の「量」よりも「質」と「信頼性」が問われる時代への転換点です。今、自社の情報発信を見直し、顧客に本当に価値ある情報を届けられているかを問い直すこと。それが、これから選ばれ続ける企業になるための第一歩となるでしょう。