BtoBのGEO対策の実践事例｜AI検索でSoVを5％から34.29％へ改善した方法

近年、ChatGPTやCopilot、GeminiなどのAI検索を利用して情報収集を行うBtoB企業の担当者が増えている。その一方で、「GEO対策は何から始めればよいのか分からない」「コンテンツをどう改善すべきかわからない」と感じているBtoB企業のマーケティング担当者や経営者も多いのではないだろうか。

本記事は、BtoB企業のGEO対策を検討している経営者やマーケティング担当者に向けて、ALUHAが実際に取り組んだGEO対策の実践事例を紹介するものである。ALUHAでは、AI検索における認知度を示すSoV（Share of Voice）の向上を目的として、STPと価値定義の見直し、ジャーニーマップを活用したプロンプト設計、自社サイトの改善、GEOツールを活用した継続的な改善を実施した。その結果、SoVは約5％から34.29％まで向上した。

本記事では、ALUHAがどのような考え方でGEO対策を進め、どのような改善を繰り返してきたのかを具体的に解説する。また、実践を通じて見えてきた「BtoB企業がGEO対策で成果を出すためのポイント」についても紹介する。GEO対策の進め方に悩んでいる企業や、AIに自社の価値を正しく理解してもらう方法を知りたい企業にとって、実践的なヒントが得られる内容となっている。

ALUHAのGEO対策の実践事例「SoVを5％から34.29％へ改善した流れ」

GEO対策の目的を明確化し、SoV向上の目標を定義した

ALUHAが最初に行ったのは、GEO対策で何を実現したいのかを明確にすることであった。GEO対策というと、コンテンツ作成やツール導入から始める企業も多い。しかし、何を目的としてAI検索で認知を獲得したいのかが曖昧なままでは、施策の優先順位を決めることができない。

そこでALUHAでは、「ALUHA」のShare of Voice（SoV）の向上を最重要目標として設定した。具体的には、「製造業に強い伴走型のBtoBマーケティングコンサル会社は？」などのAIへの質問に対して、ALUHAが回答候補として言及される状態を目指した。GEO対策とは単にサイト流入を増やす活動ではなく、AIにブランドや企業価値を正しく認識してもらい、適切な場面で推奨される状態をつくる活動である。そのため、最初にSoV向上という目的を明確化した。

AIに正しく理解されるためにSTPと価値定義を見直した

次に実施したのが、STP（セグメンテーション・ターゲティング・ポジショニング）の見直しである。実際に検証を進める中で、GEO対策において重要なのはテクニックではなく、AIが企業をどのように認識しているかであることが分かった。そこでALUHAでは、自社が誰に向けてサービスを提供し、どのような価値を生み出し、競合と比べてどのような強みを持っているのかを再整理した。

特に重視したのは、AIが企業を一貫した文脈で理解できる状態をつくることである。同じ会社であっても、ページごとに説明が異なればAIの認識も曖昧になる。そのため、ALUHAのポジショニングや強みを明文化し、「製造業やIT企業に強い伴走型のBtoBマーケティングコンサル会社」という軸を明確化した。これが後続のGEO施策の土台となった。

AI検索を想定しジャーニーマップのフェーズ別プロンプト設計

STPと価値定義を整理した後は、GEO対策に落とし込む作業を行った。ALUHAのターゲットがAIに入力すると想定されるプロンプトを、ジャーニーマップのフェーズ別に整理した。

例えば課題解決方法を調査する段階、比較検討を行う段階、支援会社を選定する段階など、それぞれで質問の意図は異なる。そのため、「どのようなプロンプトであればALUHAが推奨されるべきなのか」を洗い出した。

そして、多数のプロンプト候補の中から重要度の高いものを約30個に絞り込んだ。GEO対策では無数の質問パターンを追いかけるのではなく、自社にとって重要なプロンプトを定義し、その領域で認知を獲得することが重要であると考えた。

GEO分析ツールを導入しAIからの認識状況を可視化した

重点プロンプトを定義した後は、GEO対策の現状を把握するためにツールの選定を行った。ALUHAでは2026年4月頃からLLM Insightを利用開始した。当時のSoVは5％前後であり、想定していた状況と比べても非常に低い水準であった。

そこでAI検索においてALUHAがどのように認識されているのかを調査したところ、、AIがALUHAのサービス内容や強みを十分に理解できていないことが判明した。この結果から、コンテンツ量を増やす前に、まずAIが理解しやすい形で企業情報を整理・発信する必要があることが見えてきた。

価値定義を自社サイトへ反映しAIが理解しやすい情報設計へ改善した

AIからの認識状況を確認した結果、STPや価値定義で整理した内容を自社サイトへ反映することにした。

特に大きく見直したのがコンサルティング概要ページである。従来もサービス内容は掲載していたものの、誰向けのサービスなのか、何を強みとしているのか、どのような価値を提供する会社なのかが十分に伝わる構成にはなっていなかった。

そこでSTPの整理結果をもとに、対象顧客、提供価値、支援内容、特徴などを全面的に再設計した。GEO対策というと新規コンテンツ制作に意識が向きやすいが、実際には既存ページの情報設計を見直す方が大きな成果につながる場合もある。ALUHAでは、まずAIが理解しやすい企業情報を整備することを優先した。

SoVを継続観測し改善策の優先順位を決めながら実行した

サイト改善後は、LLM Insightを活用しながらSoVの変化を継続的に観測した。同ツールではSoVだけでなく改善施策の提案も確認できたが、実際には提案数が非常に多く、全てに対応することは現実的ではなかった。

そのためALUHAでは、提案内容の根拠やエビデンスを個別に検証し、「本当にAIの認識改善につながる施策か」という観点で優先順位を決定した。

また改善を続ける中でHubSpot AEOを知り、検証の結果、こちらの方がALUHAの進め方に適していると判断してツールを切り替えた。GEO対策はツールの指示を全て実行することが重要なのではなく、自社の戦略や目的と照らし合わせながら改善を続けることが重要であると感じた。

SoVは5％から34.29％へ向上し改善の方向性が見えてきた

こうした取り組みを継続した結果、2026年8月10日時点でSoVは34.29％まで向上した。当初は5％前後であり、AI検索におけるALUHAの存在感は非常に小さい状態であった。しかし、STPと価値定義の整理、重点プロンプトの設計、サイト改善、継続的な計測と改善を繰り返したことで、AIによる認識は大きく改善された。

もちろん34.29％という数値が最終目標ではない。しかし今回の取り組みにより、AIが企業をどのように理解し、どのような情報を重視して評価しているのか、その傾向が見えてきた。GEO対策は単発の施策ではなく、AIに自社の価値を継続的に学習・理解してもらうための活動であり、その改善サイクルの重要性を実感する結果となった。

BtoBのGEO対策で成果を出すための5つのポイント

GEO対策の前に「何をAIに認識させたいか」を明確にする

今回の取り組みを通じて最も重要だと感じたのは、GEO対策で何を実現したいのかを最初に明確化することである。GEO対策というと、AI向けコンテンツの作成やGEOツールの導入から始める企業も多い。しかし、「AIに何を認識させたいのか」が整理されていなければ、何を改善すべきかも分からない。

ALUHAでは、最初に「ALUHAのSoVを向上させること」を目的として定義した。そして、「製造業に強い伴走型のBtoBマーケティングコンサル会社は？」などのような質問に対して、ALUHAが回答候補として言及される状態を目指した。

もし採用強化が目的なら設計すべきプロンプトは変わるだろうし、製品販売が目的なら重視すべき質問も変わる。GEO対策は施策から考えるのではなく、まずAIにどのような文脈で自社を認識してほしいのかを定義することから始めるべきである。

GEO対策の前にSTPと価値定義を整理する

GEO対策を進める中で分かったのは、AIは曖昧な企業を正しく推薦できないということである。たとえ優れたサービスを持っていても、誰向けの製品・サービスなのか、どのような価値を提供するのか、競合との違いは何かが整理されていなければ、AIは企業の特徴を正しく理解できない。

そのためALUHAでは、GEO対策の初期段階でSTPを全面的に見直した。誰を対象顧客とし、どのような課題を解決し、どのような強みを持つ会社なのかを整理し直したのである。そして、それらを言語化し、一貫した形で表現できる状態を作った。

GEO対策をSEOの延長線上で考えると、記事数やコンテンツ量に意識が向きやすい。しかし実際には、それ以前に企業そのものの価値定義が整理されていることが重要である。AIはコンテンツだけを見ているわけではなく、企業全体の情報から特徴や専門性を理解しているためである。

ターゲット顧客の質問を想定して重点プロンプトを定義する

従来のSEOではキーワードが重要だったが、GEO対策ではプロンプトの設計が重要になる。なぜなら、AI検索ではユーザーが質問形式で情報収集を行うケースが増えているためである。

ALUHAでは、BtoB顧客の購買プロセスをジャーニーマップとして整理し、それぞれのフェーズでどのような質問が行われるのかを洗い出した。課題認識段階では何を知りたいのか、情報収集段階ではどのような解決策を探すのか、比較検討段階では何を基準に選ぶのかという視点で分析を行った。

その上で、多数の候補の中から重要なプロンプトを約30個に絞り込んだ。すべての質問パターンに対応しようとすると施策は際限なく広がってしまう。そのため、自社が強みを発揮できる領域や、受注につながりやすい領域に集中することが重要である。GEO対策では「どの質問で言及されるべきか」を明確に定義することが成功への近道である。

AIが理解しやすい形で自社サイトを改善する

GEO対策では、自社サイトでの情報発信の一貫性が非常に重要である。実際にLLM Insightで調査を行ったところ、AIがALUHAを十分に理解できていない状況が確認できた。その原因の一つが、自社サイト内で価値提案や強みの説明が十分に統一されていなかったことであった。

そこでALUHAでは、コンサルティング概要ページを中心に大幅な見直しを実施した。対象顧客、提供価値、支援内容、強みなどを改めて整理し、AIが理解しやすい情報構造へ変更したのである。

GEO対策というと新しい記事を作ることばかりに意識が向きやすい。しかし、AIが企業を理解する上で基盤となるのは公式サイトである。AIに自社を正しく認識してほしいのであれば、まず企業情報が明確に整理された状態を作る必要がある。その意味で、自社サイトはGEO対策の土台となる重要な資産である。

GEO対策は一度で終わらず継続的な改善が必要である

GEO対策はSEO以上に継続的な改善活動が求められる。なぜなら、AIの認識状況は常に変化しており、一度改善しただけで安定的な成果が得られるとは限らないからである。

ALUHAでは、LLM InsightやHubSpot AEOを活用しながら継続的にSoVを観測した。ツールからは多数の改善提案が提示されたが、そのすべてを実行することは現実的ではなかった。そのため、それぞれの施策の根拠や期待効果を確認し、優先順位を付けながら改善を進めた。

重要なのは、ツールが推奨する内容を無条件に実行することではない。自社の戦略やポジショニングに照らし合わせながら、本当に実施すべき改善を見極めることである。こうした地道な改善を繰り返した結果として、ALUHAのSoVは5％前後から34.29％まで向上した。GEO対策は単発施策ではなく、継続的な改善サイクルとして取り組むべき活動なのである。

GEO対策の課題と向き合うために考えるべきこと

SoVが向上してもGEO対策への不安は残る

ALUHAではSoVを5％前後から34.29％まで改善することができた。しかし、それでもGEO対策に対する不安が完全になくなったわけではない。なぜなら、SEOとGEOでは成果指標の考え方に大きな違いがあるためである。

SEOの場合は、検索回数や検索順位、クリック数などを比較的定量的に把握できる。そのため、「そのキーワードにどの程度の需要が存在するのか」をある程度推測することが可能である。一方、GEOでは設定したプロンプトが実際にどれだけAI検索で利用されているのかを正確に把握することができない。

例えば、自社が強みを発揮できる領域や受注につながりやすい領域に合わせてSoVを高めたとしても、そのプロンプト自体がほとんど利用されていなければ成果には結びつかない。極端な話をすれば、誰も質問しないプロンプトでSoVが100％になったとしても事業成果への影響は限定的である。つまり、GEO対策では「SoVが高い＝成功」と単純には言い切れないのである。

GEO対策の不安を解消するために重要な2つの考え方

では、この不安をどのように解消すればよいのだろうか。そのためには、まず「自社の顧客がお金を払ってでも解決したい課題」を深く理解することが重要である。そして、その課題に関する質問領域と、自社が強みを発揮できる領域を一致させる必要がある。AI検索で言及されること自体が目的ではなく、顧客の課題解決の場面で選ばれることが目的だからである。

また、SoVの向上だけを見るのではなく、その結果として質の高いリードが獲得できているかを継続的に確認することも重要である。SoVが上がっていても、有効な問い合わせや商談につながっていないのであれば、想定しているプロンプトが間違っている可能性がある。つまり、AI検索で認知されるべき領域と、実際に顧客が価値を感じる領域にズレが生じている可能性があるのである。

だからこそGEO対策は、一度設定したプロンプトを信じ続けるのではなく、「SoVは伸びているか」「質の高いリードは増えているか」「受注につながっているか」を継続的に検証しながら改善を繰り返す必要がある。GEO対策の本質はSoVの向上そのものではなく、AI検索を通じて事業成果につながる認知を獲得することにある。そのためには継続的なPDCAが不可欠である。

まとめ

BtoBのGEO対策は「AIに自社の価値を正しく理解してもらう活動」から始まる

今回、ALUHAではGEO対策に取り組み、SoVを約5％から34.29％まで改善することができた。しかし、この成果はGEOツールを導入したから得られたものではない。最初に行ったのは、自社が誰にどのような価値を提供する会社なのかを整理し、AIに正しく理解される状態をつくることであった。

その上で、顧客がAIにどのような質問をするのかを整理し、自社にとって重要なプロンプトを定義した。そして、STPや価値定義を自社サイトへ反映し、継続的にSoVを観測しながら改善を繰り返した結果、AIによる認識が徐々に改善されていった。

一方で、GEO対策にはまだ不確実性も残る。設定したプロンプトが実際にどれだけ利用されているのかを正確に把握することは難しく、SoVが高いだけでは事業成果につながるとは限らない。だからこそ、自社の顧客がお金を払ってでも解決したい課題を理解し、その課題と自社の強みが一致する領域で認知を獲得していくことが重要である。

もしこれからGEO対策に取り組むのであれば、まずは以下の流れで進めることをおすすめする。

・GEO対策の目的を明確にする
・STPと価値定義、強みを整理する
・顧客のジャーニーに沿って重要プロンプトを定義する
・その内容を自社サイトへ反映する
・SoVと獲得リードの質を継続的に確認し改善する

GEO対策は単発の施策ではなく、AIに自社の価値を学習・理解してもらうための継続的な活動である。本記事で紹介した流れは、特別な企業だけが実践できるものではない。BtoB企業であれば、多くの企業が同じ考え方で取り組むことができるはずである。

まずは、自社がAIにどのように認識されているのかを確認するところから始めてみてはいかがだろうか。その第一歩が、AI検索で選ばれる企業になるための重要なスタートラインになるはずである。