AIによる情報収集が一般化しつつある中、製造業のマーケティングも大きな変化を迎えています。
ChatGPTなどの生成AIは、ユーザーの質問に対して最適な答えをWebサイトから探し出し、要約して提示します。
そこで、AIに自社の製品や技術を情報源として選んでもらうための取り組みが「LLMO対策」です。
本記事では、製造業におけるLLMO対策について徹底解説します。AIに選ばれる企業になるための具体的な5つの施策も紹介するので、ぜひ参考にしてください。
製造業におけるLLMO対策とは？
LLMO対策は、これからの製造業のマーケティングでも欠かせない視点です。
まずはLLMO対策の基本的な考え方と、従来のSEO対策との違いをみていきましょう。
LLMOはAIに自社の情報を紹介してもらうための対策
LLMO対策とは、ChatGPTやGeminiなどの生成AIの回答に自社のWebサイトを引用・参照してもらうための対策です。
例えば、ChatGPTに「耐熱性に優れた製品を教えて」と質問した人がいたとします。
その際に、AIが「〇〇株式会社の製品『△△』は、多くの導入実績があります」などと、自社の製品を引用して回答する状態を目指すのがLLMO対策です。
LLMOとSEO対策との違い
LLMO対策とSEO対策は、目的に大きな違いがあります。
SEO対策は「検索エンジンでの上位表示」を目指すのに対し、LLMO対策は「AIの回答内での引用・言及」がゴールになります。
ただ、LLMO対策とSEO対策は全く別の取り組みというわけではありません。
LLMO対策の土台には質の高いコンテンツや、わかりやすいサイト構造といったSEO対策が不可欠です。LLMO対策は、SEO対策の延長線上にある、次世代の最適化戦略と捉えるとよいでしょう。
製造業でLLMO対策が重要な理由
BtoB取引が中心の製造業にとって、LLMO対策は無視できない重要な戦略となりつつあります。
ここでは、製造業でLLMO対策が重要な理由を解説します。
- 買い手（BtoBの購買担当者）がAIで情報収集を始めている
- AIの回答に載らないと顧客候補から外されてしまう
- 専門的な情報を探すユーザーに信頼されやすくなる
買い手（BtoBの購買担当者）がAIで情報収集を始めている
製造業の購買プロセスに、AIが急速に浸透しています。
設計エンジニアや調達担当者といった買い手は、営業担当者に問い合わせる前の段階で、 ChatGPTなどのAIを使って情報収集するのが当たり前になりつつあります。
海外の調査では、BtoBの購買担当者の67%が営業担当者を介さない情報収集を好み、すでにAIツールを利用しているというデータもあります。
従来では、展示会や業界ポータルサイトが主な情報源でしたが、今は「〇〇加工に対応できるメーカーを3社提案して」とAIに尋ねるだけで、候補リストが手に入る時代です。
この変化に対応できれば、新規の問い合わせや受注件数の増加が期待できます。
参照：Gartner Sales Survey Finds 67% of B2B Buyers Prefer a Rep-Free Experience
AIの回答に載らないと顧客候補から外されてしまう
AIによる情報収集が一般的になると、購買担当者はAIが提示した候補リストをもとに、比較検討します。
つまり、AIの回答に名前が挙がらなければ、その時点で比較検討の土俵にすら上がれないのです。
営業担当者が顧客と接触する頃には、すでに競合他社で候補が固まってしまっているケースも十分考えられます。貴重な商談機会を失わないためにも、AIの回答に自社を候補として挙げてもらうLLMO対策は欠かせません。
専門的な情報を探すユーザーに信頼されやすくなる
AIに引用されることは、専門的な情報を探すユーザーからの信頼獲得にもつながります。
AIは、Web上に存在する膨大な情報の中から、信頼性の高い情報を優先して回答を生成しようとします。そのため、自社の技術情報や製品スペックがAIに引用されるのは、「AIが認めた信頼できる情報源」という証明になるのです。
AIの回答をきっかけに訪れたユーザーに対し、専門的で詳細な情報を提供できれば、問い合わせや取引へとつながる可能性があります。
製造業のLLMO対策で取り組むべき5つの施策
LLMO対策といっても、何から手をつければよいかわからない方も多いでしょう。
ここでは、製造業のLLMO対策で取り組むべき5つの施策を解説します。
- 製品の技術情報や仕様書をWebページにする
- よくある質問（FAQ）ページで疑問を先回りして解決する
- ISO認証や特許など自社だけの強みを公開する
- 構造化データでAIにページ内容を正しく伝える
- Googleビジネスプロフィールに正確な情報を登録する
製品の技術情報や仕様書をWebページにする
LLMO対策の第一歩は、自社が持つ情報をAIが読み取れる形で公開することです。
製品カタログや技術仕様書などをPDFファイルで提供しているサイトも多いですが、AIはPDFに書かれた内容の正確な読み取りが得意ではありません。
そのため、PDFに記載されている製品の仕様、技術データ、寸法図などの重要な情報は、必ずWebページにして公開しましょう。
製品スペックなどを表で示す場合は、HTMLのテーブルタグ（<table></table>）を使って記述すると、AIが項目と値の関係性を理解しやすくなります。
よくある質問（FAQ）ページで疑問を先回りして解決する
顧客から頻繁に寄せられる質問や購買担当者が知りたいであろう情報を「よくある質問（FAQ）ページ」としてまとめることも、LLMO対策として効果的な手段です。
FAQページは、ユーザーの疑問を直接的に解決するコンテンツであるため、AIが回答を生成する際の引用元として選ばれやすくなります。
例えば、以下のような項目をQ&A形式で用意するのがおすすめです。
- 対応可能な材質や加工方法
- 最小ロット数や標準的な納期
- 取得しているISO認証や対応規格
- 品質管理体制
上記の質問に対して簡潔かつ具体的に回答することで、AIの回答に引用されやすくなります。
特に技術的な質問への回答は、企業の専門性を示す絶好の機会にもなるため、積極的に取り入れてみてください。
ISO認証や特許など自社だけの強みを公開する
自社の強みや、信頼の証を積極的に公開することも重要な施策です。
AIは、Webサイトの信頼性を評価する基準として、第三者による評価や公的な証明を重視する傾向があるためです。
例えば、以下のようなものは信頼性や技術力を客観的に示す強力な武器になります。
- ISO9001などの品質マネジメントシステム認証
- 取得済みの特許
- 業界団体からの受賞歴など
単にロゴを掲載するだけでなく、「認証番号：XXXX」「取得日：2023年4月1日」といった形で具体的な情報も記載するとよいです。
また、守秘義務に触れない範囲で、主要な納入先業界や導入事例を公開するのも効果的です。
構造化データでAIにページ内容を正しく伝える
構造化データとは、Webページに記載されているのが何についての情報なのかを、検索エンジンやAIに正確に伝えるための専門的な記述方法です。
「〇〇株式会社」は社名、「03-1234-5678」は電話番号といった形で、機械が理解できる言葉でタグ付けするイメージになります。
構造化データを実装することで、AIは自社の技術力や製品情報をより正しく認識してくれるようになります。
製造業では、特に以下の情報を構造化データとして設定するのがおすすめです。
- 会社情報（Organization）
- 製品情報（Product）
- よくある質問（FAQPage）
構造化データの実装は、専門的な知識が必要な場合もありますが、AIに選ばれるための重要な技術的施策の一つです。
Googleビジネスプロフィールに正確な情報を登録する
地域に根差した製造業の場合、Googleビジネスプロフィール（GBP）の活用も欠かせません。
Googleビジネスプロフィールは、Google検索やGoogleマップ上で自社の基本情報（社名、住所、電話番号、営業時間など）を表示させるためのツールです。
AIは、地域の情報に関する回答を用意する際、Googleビジネスプロフィールを参照することがあります。
そのため、Googleビジネスプロフィールに正確な情報を登録しておけば、「〇〇市 金属加工 メーカー」といった地域名を含むキーワードで検索された際に、自社の情報が地図と共に表示されやすくなります。
Googleビジネスプロフィールには提供しているサービスや製品、工場の外観写真などを登録し、自社の情報を充実させておきましょう。
製造業のAI対策が必要になる主なキーワード
製造業のLLMO対策では、購買担当者や技術者がどのようなキーワードでAIに質問するかを想定することが大切です。
AIは、特に専門的な情報を求める質問や比較検討をする質問に対して、Webサイトから情報を引用して回答を生成する傾向があります。
製造業において重要なキーワードには、以下のものが挙げられます。
| 製品名・部品名などの専門用語 | 具体的な製品や材質に関するキーワード 「コンデンサ 種類」「SUS304 特徴」など |
|---|---|
| 加工技術・製造方法を問う言葉 | 自社が持つ技術に関する解説が求められるキーワード 「精密プレス加工とは」「射出成形の仕組み」など |
| スペックや条件で比較する言葉 | 特定の要件を満たす企業を探すキーワード 「高精度 金属加工 メーカー」「小ロット対応 樹脂成形」など |
| 地域名と組み合わせた言葉 | 近隣のサプライヤーを探すためのキーワード 「東京都大田区 板金加工」「大阪府 試作品 メーカー」など |
自社の強みと関連性の高いキーワードで、質の高い情報を提供しましょう。
製造業のLLMO対策でよくある失敗パターン
ここでは、製造業のLLMO対策でよく見られる失敗例をみていきましょう。
- SEO対策ができていない
- 内容が薄いコンテンツを大量生産している
- あいまいな言葉を使っている
- 構造化データを間違った方法で実装してしまう
- PDFのカタログだけでWebページに情報がない
- 地域対応ページとGoogleビジネスプロフィールの情報が食い違っている
- 効果測定をしていない
SEO対策ができていない
LLMO対策は、基本的なSEO対策が土台となって初めて効果を発揮します。
AIは、Googleなどの検索エンジンがすでに高く評価している、信頼できるWebサイトを情報源として参照する傾向があるためです。
そのため、サイト内の情報構造が整理されていなかったり、ユーザーにとって価値のある情報が不足していたりすると、AIからも評価されにくくなります。
LLMO対策を始める前に、まずは自社サイトが基本的なSEOの要件を満たしているかを確認してください。
内容が薄いコンテンツを大量生産している
AIは、情報量よりも品質と独自性を重視します。
どこかのサイトからコピーしてきたような一般的な情報や、誰でも書けるような表面的な内容のページをいくら増やしても、AIからの評価は得られません。
特に製造業においては、自社が長年培ってきた技術的な知見や独自のノウハウ、具体的な加工事例など、他社には真似できない一次情報がもっとも価値のあるコンテンツとなります。
現場で起こりがちな課題や解決に向けた自社ならではの工夫などを盛り込みながら、専門性と独自性の高いコンテンツを制作しましょう。
あいまいな言葉を使っている
LLMO対策では、「業界No.1の技術力」「最高の品質」といった、あいまいな表現は避けるべきです。
AIは事実にもとづいた情報を評価するため、検証不可能な自己PRは引用の対象になりにくい傾向があります。
また、あいまいな表現はユーザーからの信頼も得にくいうえ、景品表示法などの法律に抵触する可能性もあります。
自社の強みをアピールする際は、必ず具体的な数値や客観的な事実を用いるようにしましょう。
例えば、「最高の品質」は「製品の不良率は0.001%以下を維持」というように具体的な数値を用いた表現に変更するとよいです。
構造化データを間違った方法で実装してしまう
構造化データは、実装方法を間違えると逆効果になる可能性があります。
例えば、ページのコンテンツと無関係な情報を構造化データに記述したり、必須項目が抜けていたりすると、AIが情報を誤って解釈してしまう恐れがあります。
構造化データの実装に不安がある場合には、LLMO対策支援会社に相談するのがおすすめです。
PDFのカタログだけでWebページに情報がない
AIは、PDFファイルの内容を正確に読み取ることが難しいため、PDFカタログにのみ製品情報や技術仕様を掲載していても存在しない情報と同じになってしまいます。
PDFカタログに掲載している情報は、必ずWebページでもテキスト情報として公開しましょう。
PDFは、あくまで補足資料と位置づけ、Webページでの公開を基本とするのが大切です。
地域対応ページとGoogleビジネスプロフィールの情報が食い違っている
地域に密着したビジネスを展開している場合、情報の不一致は信頼性を損なう原因となります。
例えば、会社概要に記載されている住所や電話番号と、Googleビジネスプロフィールに登録されている情報が異なる場合、ユーザーもAIもどちらが正しい情報なのか判断できません。
そのため、信頼性が低いページと判断されてしまい、AIから引用されにくい情報源となってしまう可能性があります。
拠点ごとに対応可能な加工技術やサービスが異なる場合は、それぞれの情報を正確に記載し、一貫性を保つことが大切です。
本社移転や電話番号の変更があった際は、WebサイトとGoogleビジネスプロフィールの両方を忘れずに更新してください。
効果測定をしていない
LLMO対策は、一度実施して終わりではありません。
実施した施策の効果を定期的に測定し、改善を繰り返していくことが成功の鍵となります。
ChatGPTなどのAIツールで定期的に自社名や関連キーワードを検索し、引用の有無や内容をチェックしましょう。あわせて、指名検索が増加したか、問い合わせの内容に変化はあったかも追跡するのが大切です。
製造業のLLMO対策はプロに相談がおすすめ
製造業のLLMO対策は、SEOの知識に加えて、製造業特有の技術情報やビジネスモデルへの深い理解が求められます。
自社に専門知識を持つ人材がいない場合や、何から手をつけていいかわからない場合は、LLMO対策を専門に支援している会社へ相談するのがおすすめです。
プロに依頼することで、自社の強みを最大限に引き出し、効果的なLLMO対策を効率よく進められます。
製造業のLLMO対策ならand media株式会社
and media株式会社は、製造業を含むBtoB企業の商談獲得に強みを持つSEO・LLMO支援会社です。
ChatGPT・GeminiなどのAIから推薦され、商談・リード獲得を目指せるサービス「and LLMO」を提供しています。
ChatGPT・Geminiなどの主要な生成AIを対象に、想定質問の設計から推薦状況の調査、サイト構造の最適化、比較記事による外部評価の獲得まで、5つのステップで体系的に支援します。
複数のBtoB比較メディアを自社で保有しており、生成AIが参照しやすい第三者評価記事を戦略的に制作・掲載できるのも強みです。
ビジネスの成果に直結するLLMO対策なら、ぜひ一度and media株式会社にご相談ください。
製造業のLLMO対策に関するよくある質問
製造業のLLMO対策について、よくある質問に回答します。
製造業のLLMO対策は何から始めるべきですか？
まずは、現状把握から始めることをおすすめします。
ChatGPTなどのAIツールを使い、社名や製品名、得意な加工技術名などで実際に質問をしてみてください。
自社がどのように言及されるか、あるいは全く言及されないのかを確認することで、対策の出発点が明確になります。
次に取り組むべきは、既存情報のWebページ化です。
特に、PDFカタログや紙の資料にしか載っていない技術仕様や製品スペックを、Webサイト上でテキストとして公開することから始めましょう。
これがAIに情報を認識してもらうための最も基本的で重要なステップです。
LLMO対策の効果はどうやって測れますか？
LLMO対策の効果測定は、複数の指標を組み合わせて総合的に判断します。
まず、AIツールでの引用状況がどう変化したかを定期的に確認します。
例えば、「〇〇加工 メーカー」といったキーワードで、自社が候補として表示されるようになったかなどをチェックしましょう。
また、Webサイトへのアクセス解析データの確認も有効です。AIからの引用が増えることで、公式サイトへのアクセスが増加したり、指名検索（会社名や製品名での検索）の数が増えたりする可能性があります。
Webサイト経由での問い合わせ件数や内容の変化なども含めて、ビジネスへの貢献度を評価してみてください。
LLMO対策の外注でかかる費用はどれくらいですか？
LLMO対策を外部の専門会社に依頼する場合の費用は、対策の範囲やサイトの規模によって大きく異なります。
一般的には、月額制のコンサルティング契約が多く、費用の目安は数万円から数十万円以上と幅広いです。
まずは、複数社から見積もりを取り、サービス内容と費用を比較検討しましょう。
まとめ：製造業のLLMO対策で競合と差をつけよう
購買担当者の情報収集方法がAI中心へとシフトする中で、製造業においてもLLMO対策はもはや避けては通れない課題です。
自社の持つ優れた技術や製品の情報をAIが理解できる形でWeb上に公開することが、顧客との接点を保ち続けるために重要な要素となります。
まずは、自社のWebサイトを見直し、PDFカタログの情報をWebページ化することから始めてみてください。
競合他社に先駆けてLLMO対策に取り組むことで、AI時代にもビジネスチャンスを掴めるはずです。
SEOメディアのお悩み解決します！
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- そもそも何から始めたらいいかわからない
このようなお悩みがあればぜひandmediaへご相談ください。
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