商談前の比較検討機会を、AI検索上で失っていませんか？
BtoB商材では、問い合わせや商談の前に、見込み顧客がChatGPT・Gemini・Perplexity・Google AI Overviewsなどで情報収集する場面が増えています。
「おすすめの〇〇ツール」「A社とB社の違い」「中小企業向けの〇〇」などの質問に対して、AIが競合ばかりを推薦していれば、自社は営業接点が発生する前に比較対象から外れている可能性があります。
LLM Insightでは、比較・おすすめ・選び方・代替サービスなどの検討プロンプトで、自社と競合がどのように扱われているかを可視化できます。
BtoBマーケティングでは、リード獲得前の比較検討フェーズが成果に大きく影響します。
これまでは、SEO、広告、ホワイトペーパー、ウェビナー、比較サイトなどを通じて見込み顧客との接点を作っていました。
しかしAI検索では、ユーザーが複数ページを読む前に、AIが候補サービスを要約し、比較表やおすすめ候補を提示します。
その回答に自社が出ていなければ、比較検討リストに入らない、競合の強みだけが認識される、自社の特徴が古い情報で説明される、比較サイトや第三者メディア上の情報だけで判断される、問い合わせ前に候補から外れる、といった機会損失が起きます。
| 指標 | 確認すること | 判断のポイント |
|---|---|---|
| 比較プロンプトでの候補入り率 | 「おすすめ」「比較」「違い」系の質問で自社が出ているか | 商談前の比較候補に入れているか |
| 競合露出率 | どの競合がどの質問で推薦されているか | 負けている文脈を特定する |
| 推薦順位 | 自社が何番目の候補として出ているか | 候補入りだけでなく、優先的に紹介されているか |
| 公式サイト引用率 | AIが自社公式ページを根拠にしているか | 一次情報が参照されているか |
| 第三者メディア引用率 | 比較サイト・業界メディア・口コミが引用されているか | 外部掲載施策の優先度を決める |
| 回答文の正確性 | 機能・料金・強み・対象企業が正しく説明されているか | 誤情報や不足情報を修正する |
| 自社不在プロンプト | 重要なのに自社が出ていない質問 | 改善対象の優先順位を決める |
BtoBマーケでは、情報収集系だけでなく、比較検討・選定・代替サービス検討に近いプロンプトを優先します。
おすすめ系
比較系
選び方系
業種・規模別
代替・乗り換え系
| 分析項目 | 分かること | 次にやること |
|---|---|---|
| ブランド言及率 | どの質問で自社が候補に入っているか | 出ていない重要プロンプトを優先改善 |
| 競合露出比較 | どの競合がAI上で強いか | 競合が引用される理由を分析 |
| 推薦順位 | 自社が何番目に紹介されているか | 比較表・導入実績・独自性を補強 |
| 引用URL | AIがどのページを根拠にしているか | 公式ページ・比較記事・FAQを改善 |
| 回答文の正確性 | 機能・料金・強みが正しく説明されているか | 公式情報・比較ページを整備 |
| 引用元の種別 | 公式・比較サイト・メディア・口コミのどれが効いているか | 掲載・改善の優先度を決める |
| 変化推移 | 改善後に露出・推薦順位が増えたか | 月次レポートで効果検証する |
まず現状を把握する
変化を追う
効果を検証する
対象企業、機能、料金、導入効果、強みを明確にする
競合との違い、選定基準、向いている企業を整理する
業種別・企業規模別の事例を追加する
料金、機能、導入期間、他社比較、乗り換えに関するFAQを追加する
比較サイト、業界メディア、レビューサイトへの掲載を強化する
自社独自のデータや知見を公開する
AIが理解しやすい情報構造に整える
問い合わせ前の比較検討段階で、ユーザーがAIに候補サービスや比較情報を聞く機会が増えているためです。この段階で自社が候補に入っていなければ、営業接点が発生する前に比較対象から外れている可能性があります。
まずは「おすすめ」「比較」「違い」「選び方」「代替サービス」など、購買検討に近いプロンプトから登録するのがおすすめです。
あります。AI回答は公式サイトだけでなく、比較サイト・業界メディア・口コミ・レビューなどを根拠にすることがあります。どの外部情報が引用されているかを把握することで、PRや外部掲載施策の優先度を決められます。
定点観測することで、改善前後のブランド言及率、推薦順位、引用URL、回答文の変化を確認できます。
