生成AIに自社を正しく理解してもらうには、自社サイトだけを直すのではなく、会社情報、サービスページ、顧客の声、第三者評価、外部サイトに掲載された情報まで、一貫した内容に整える必要があります。
顧客は企業のWebサイトを訪れる前に、検索エンジンや生成AIへ質問し、課題の整理や候補企業の比較を始めています。
そのとき生成AIが参照する可能性があるのは、自社サイトだけではありません。過去のプレスリリース、業界メディア、企業情報サイト、SNS、レビュー、登壇者紹介など、社外に公開されたさまざまな情報から企業像が形成されます。
この記事では、生成AIに自社を正しく理解してもらうために、BtoB企業がどの情報を、どのように整えるべきかを解説します。
顧客はWebサイトへ来る前に、何を調べているのか
BtoBの顧客は、企業サイトを順番に訪問して候補を探すだけではありません。
現在は、生成AIに次のような質問をして、課題や選択肢を整理する場面が増えています。
- 自社の課題を解決する方法は何か
- どのような企業やサービスがあるか
- A社とB社にはどのような違いがあるか
- 自社と同じ業界での実績はあるか
- 導入に必要な条件や注意点は何か
AIの回答から候補企業を知り、その後に企業サイトを訪問して、実績や提供条件を確認する流れです。
AIへの対応で、従来の営業・マーケティングは不要になるのか
AIへの対応が必要になっても、従来の営業・マーケティングが不要になるわけではありません。
Webサイト、セミナー、ホワイトペーパー、営業資料、商談など、既存の顧客接点は引き続き重要です。
変わったのは、その手前にAIを介した比較検討が加わったことです。
企業は、次の2つの経路を同時に考える必要があります。
- Web訪問、資料閲覧、問い合わせ、営業相談へ進む従来の経路
- AIへの質問、候補企業の比較、企業サイトでの確認へ進む新しい経路
重要なのは、AI向けに別の会社説明を作ることではありません。
Webサイト、営業資料、顧客事例、外部プロフィールなどで、同じ企業像と提供価値を伝えることです。
AI時代の企業Webには、どのような状態が必要なのか
AI時代の企業Webには、次の4つの状態が必要です。
1．見つけられる
顧客が検索エンジンや生成AIで情報を探したときに、参照可能な情報が公開されている状態です。
会社名やサービス名だけでなく、顧客が抱えている課題や質問に対応する情報が必要です。
2．理解できる
次の内容が具体的に説明されている状態です。
- どのような顧客を対象としているか
- どのような課題を解決するか
- 何を提供するか
- どのような条件で対応できるか
- 他の選択肢と何が違うか
理念や抽象的なキャッチコピーだけでは、具体的な提供価値を判断できません。
3．判断できる
顧客が候補企業として検討するための材料がそろっている状態です。
事例、実績、専門性、支援の進め方、対応条件、FAQ、顧客の声などが該当します。
4．営業につながる
記事や資料が単独で存在せず、関連するサービスページ、問い合わせ、営業相談へつながっている状態です。
見つけられることだけがゴールではありません。顧客の判断を支え、次の行動へつなげることが企業Webの役割です。
生成AIが自社をどう説明しているか、何を確認すべきか
最初に行いたいのは、生成AIへ自社について質問し、現在どのように説明されているかを確認することです。
一度の質問だけで判断せず、質問の表現を変えながら、次の4点を確認します。
1．何を解決する会社として説明されているか
自社が扱っている製品やサービスだけでなく、顧客のどのような課題を解決する企業として説明されているかを確認します。
2．どのような顧客に向いていると説明されているか
業界、企業規模、部門、担当者、課題など、対象顧客が正しく理解されているかを確認します。
3．現在のサービスが正しく説明されているか
終了したサービス、古い名称、過去の価格、現在は使っていない事業説明が残っていないかを確認します。
4．どの情報を根拠に説明しているか
可能な場合は、回答に表示された参照元も確認します。
自社サイトではなく、古いプレスリリースや第三者サイトの情報が参照されていることもあります。
なお、生成AIの回答は、利用するサービス、モデル、質問、利用者、時点などによって変わります。確認結果は固定的な評価ではなく、情報整備の手がかりとして扱います。
顧客が実際に尋ねている質問を、コンテンツにできているか
企業サイトでは、自社が伝えたい情報からページを作りがちです。
しかし、顧客が検索エンジンや生成AIへ入力するのは、企業側の製品分類や組織名称ではなく、自分が知りたいことです。
たとえば、次のような質問です。
- このサービスは自社に合うか
- 導入までに何が必要か
- 他の選択肢とどう違うか
- どのような企業が利用しているか
- どの範囲まで支援してもらえるか
- 対応できない条件はあるか
人に伝える情報と、機械に伝える情報は一致しているか
構造化データを設定すれば、生成AIから必ず引用・推薦されるわけではありません。
構造化データは、ページに掲載されている情報の意味や関係を、検索エンジンなどの機械が読み取りやすい形で補足するものです。
そのため、最初に整えるべきなのはページ本文です。
- 会社名と事業内容
- サービス名と提供内容
- 対象となる顧客
- 解決する課題
- 導入事例と成果
- 著者または監修者
- 関連する会社・サービス・記事
そのうえで、ページの内容に応じてOrganization、Service、Article、FAQPage、Personなどの構造化データを設計します。
自社サイトを直すだけで、企業情報は整うのか
顧客や生成AIによる企業理解は、自社サイトだけで形成されるわけではありません。
次のような外部情報も、会社像の形成に影響します。
- 過去のプレスリリース
- 業界メディアの紹介記事
- 比較サイトやレビューサイト
- SNSや外部ブログ
- 企業情報データベース
- 業界団体やパートナー企業のページ
- セミナーやイベントの登壇者紹介
社サイトを更新しても、外部サイトに古い事業内容やサービス名が残っていれば、説明の食い違いが生じます。
すべての外部情報を自社で修正できるわけではありませんが、次の対応は可能です。
- 自社が管理するSNSや外部プロフィールを更新する
- 修正可能な掲載ページは掲載元へ変更を依頼する
- 現在の正式な会社説明を自社サイトへ明記する
- 重要な事業変更について新しいニュースを公開する
- 会社名、代表者、所在地、事業内容の表記を統一する
定期的に自社名やサービス名を検索し、どのような情報が公開されているかを確認する必要があります。
自社の説明を、何によって裏付けるべきか
自社で「高い専門性があります」「導入後も支援します」と説明するだけでは、顧客が比較・選定するための根拠として十分ではありません。
自社が伝える価値には、顧客の経験と、外部で確認できる第三者の評価を組み合わせます。
顧客の声で示したいこと
- なぜ自社を選んだのか
- 導入前にどのような課題があったのか
- どのような支援を受けたのか
- 導入後に何が変わったのか
- 社内でどのような成果が生まれたのか
単に「満足しました」と掲載するのではなく、選定理由、支援内容、導入後の変化を具体的に示します。
第三者の評価として活用できるもの
- レビューサイトの評価
- 業界メディアによる取材や紹介
- 第三者機関の認証
- 受賞歴
- 専門資格
- 外部イベントでの登壇実績
ロゴや受賞名だけを並べるのではなく、何について、いつ、どのような評価を受けたのかを説明します。
生成AIに正しく理解してもらうために、何から直すべきか
すべてのページを同時に作り直す必要はありません。
次の順序で進めます。
- 生成AIが現在、自社をどう説明しているか確認する
- 自社サイトと外部サイトの古い情報を洗い出す
- 正式な会社情報とサービス情報を定義する
- 顧客が実際に尋ねている質問を整理する
- 会社・サービス・事例・FAQの説明を具体化する
- Webサイトと営業資料の説明を一致させる
- ページ本文と構造化データを一致させる
- 顧客の声と第三者評価を追加する
- 関連するサービスページや相談窓口へつなげる
最初に優先するのは、会社情報、主要サービスページ、導入事例、FAQです。
顧客の比較・選定に影響する情報から整えていきます。
まとめ
生成AIに自社を正しく理解してもらうために必要なのは、AI向けの特別な文章を大量に作ることではありません。
顧客が知りたい情報を明確にし、その情報を自社サイト、営業資料、外部プロフィールなどで一貫して伝えることです。
さらに、自社の主張を顧客の経験や第三者評価で裏付け、人にも機械にも読み取れる形で整理します。
生成AIの回答を直接コントロールすることはできません。
しかし、自社について参照できる正確な情報を増やし、情報同士の食い違いを減らすことはできます。
「見つけられる」だけでなく、「正しく理解される」「判断できる」「営業につながる」までを、一つの企業Web戦略として設計することが重要です。
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ベネクロでは、BtoB企業のWebサイトを対象に、 AIからの見え方、顧客の質問、会社・サービス情報、 記事・FAQ・導入事例、構造化データ、外部情報までを整理し、 顧客の比較・判断から営業相談につながる情報設計を支援しています。
Webサイト単体の改善ではなく、 事業の提供価値・顧客の購買行動・営業との接続まで含めて設計します。
個別のご相談は 30分相談 をご利用いただけます。
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FAQ
よくある質問
生成AIに自社を正しく理解してもらうには、何から始めればよいですか？
最初に、自社が 「誰の、どのような課題を、何によって解決する会社なのか」 を明確にします。
そのうえで、サービスの対象、提供内容、対応範囲、他社との違い、実績などを、自社サイト上で具体的に説明します。まずChatGPTやGeminiなどに自社について質問し、現在どのように説明されているかを確認することも有効です。
構造化データを設定すれば、生成AIに表示されるようになりますか？
いいえ。構造化データだけで、生成AIへの表示や引用が保証されるわけではありません。
構造化データは、ページに書かれている会社名、サービス、著者、FAQなどの情報を、検索エンジンや機械が理解しやすい形で補足するものです。本文の説明、内部リンク、外部情報、顧客事例などと内容を一致させる必要があります。
自社サイト以外の情報も見直す必要がありますか？
はい。生成AIは、自社サイトだけでなく、プレスリリース、業界メディア、団体の紹介ページ、SNSプロフィールなど、外部に公開された情報も参照する場合があります。
古い会社説明や終了したサービスが残っていると、現在の事業内容と異なる説明につながる可能性があります。自社で管理できる情報から順番に、内容と表現をそろえていくことが重要です。
AEO対策はWeb制作会社へ任せればよいのでしょうか？
技術的な実装だけでは不十分です。自社の対象顧客、解決する課題、サービスの提供範囲、選ばれる理由を整理するには、経営、営業、マーケティング、サービス担当者の参加が必要です。
ベネクロでは、事業と顧客の整理、情報設計、原稿、FAQ、構造化データの要件をまとめ、 クライアント企業の既存のWeb制作担当者・制作会社と連携して実装を進めます。
生成AIへの対応によって、問い合わせが増えることを保証できますか？
生成AIへの表示、引用、問い合わせ数を保証することはできません。
まず、自社名を指定した質問で正しく説明されるかを確認します。その後、顧客が使う課題や条件を含む質問で候補に入るか、参照元はどこか、説明に誤りや不足がないかを継続的に点検します。検索、閲覧、問い合わせ、商談への影響も合わせて確認します。