かつては「検索で見つかる」ことがWeb施策の主目的でした。最近はそれに加え、SNSでの露出、第三者の口コミ、AI検索が情報接点として増えています。
BtoBの検討プロセスでも、意思決定者は複数の経路を行き来しながら情報を集めるため、どの入口から見つかっても企業価値が伝わる設計が求められます。
本稿では、発見機会が分散した環境下で、実務的に取り組める設計ポイントをまとめます。
1)出会い方が多様化している:企業名での検索に至らないまま接触するケースが増えています。
2)接触の積み重ねが信頼につながる:複数チャネルで一貫した印象を与えられれば検討フェーズで有利になります。
3)AI検索は“文脈”を評価する:単一ページの最適化だけでなく、外部情報との整合性も重要です。
これらを踏まえ、「どこから見つかっても分かる」「どこで見つかっても納得される」状態を設計することが肝要です。
発見→理解→信頼、という流れを作るため、以下の3軸で検討すると実行しやすくなります。
1)情報の整理(サイトの基盤)
見つかった後にユーザーが迷わないことが重要です。
具体的には:
・トップページやサービス概要で「何をする会社か」を端的に示す。
・事例や導入実績をテーマ別に分類し、比較しやすくする。
・FAQや技術資料、ホワイトペーパーを用意して、深掘り需要に応える。
・用語や肩書き、代表名などの表記を社内外で統一する(AIが参照する情報の整合性向上に直結します)。
これらはSEOやAI対応の基礎でもありますが、本質はユーザーの「理解」を助けるための整理です。
2)伝播の仕組み(拡散・連携)
ユーザーが初めて接触するチャネルを想定して、各所で「入口→深堀り→行動」へつなげます。
実践例は以下の通りです。
・SNS:企業の概要、事例など、短い動画を定期的に投稿し、関心を喚起する。
・動画(YouTube等):公式チャンネルで、技術解説や導入事例を分かりやすく配信し、流入を狙う。
・ニュース:公式サイトでのプレスリリースや第三者記事で、信頼を補強する。
・社員や関係者の発信:社員のSNSや業界人のコメントが、口コミの入口になる場合があるため、ガイドラインを整えつつ推進する。
重要なのは「断片(短い情報)」を作り、複数チャネルで繰り返すことです。
点が線になり、やがて面として認知が広がります。
3)信頼の裏付け(第三者評価と透明性)
発見後に“信頼”に至るかは、第三者の証言や具体的な裏付けが左右します。
実践ポイント:
・導入企業の声をインタビュー形式などで、事例ページに掲載する。
・技術的な根拠やプロセス、成果指標を可能な範囲で公開する(数値や図表)。
・受賞歴や学会発表、協業実績など外部評価を整理して見せる。
・古い情報や矛盾する記載がないかを定期的にチェックする(AI検索は情報の整合性を参照する傾向があるため)。
これらは単に信頼を得るためだけでなく、AIや第三者メディアが企業情報を拾う際の材料にもなります。
・Google:テーマ別の事例ページ、技術資料、FAQの充実。継続的な更新。
・SNS:要点を切り出して短く。図解・動画を多用し、投稿の継続頻度を担保。
・動画:導入の前後比較や導入企業インタビューで臨場感を出す。
・口コミ・レビュー:顧客の声を体系化して公開。業界誌や展示会での評価も拾う。
・AI検索:企業概要や代表名、事業ドメインを矛盾なく公開。構造化データ(schema)やFAQの整備が役立つ場合がある。
以下は比較的短期間で効果が出やすく、次の施策への基盤にもなります。
・トップページと事例一覧を見直し、「何をする会社か」を30秒で分かるようにする。
・サービス紹介ページに「誰の、どんな課題を解決するのか」が明確に表現されているかの見直し。
・主要な実績を選び、概要→課題→解決→効果のテンプレートで発信。
・「よくある質問」の例をまとめて、FAQページを整備する。
・代表者・会社情報・サービス説明の表記を社内で統一し、外部の記載とズレがないか確認する。
・Googleビジネスプロフィールの情報を全て最新化する
・OGP(SNSのシェア画像)を企業らしいデザインに統一する
など…。
発見の入口が分散する現在、企業は「どこで見つかっても同じ印象を与えられること」を目指す必要があります。
情報の整理、拡散の仕組みづくり、第三者による裏付けを整えることが、長期的な発見力と信頼構築に寄与します。
まずは小さな改善から始め、継続的に情報の一貫性を育てていくことが重要なアプローチです。
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