テクノポートの徳山です。AI検索の普及により、製造業マーケティングの在り方は大きく変化しています。従来のように「検索エンジンで上位表示を獲得し、流入を増やす」ことを主軸としたSEO中心の考え方だけでは、見込み顧客との接点を十分に確保しにくくなりつつあります。
本記事では、製造業マーケティングにおけるAI検索の影響を整理したうえで、KPI設計、プロンプト設計、コンテンツ制作手法までを体系的にまとめ、AI検索時代に成果を出すための実践ポイントを解説します。各章には、さらに踏み込んだ内容を扱う詳細記事へのリンクも用意していますので、関心のあるトピックはあわせてご参照ください。
この記事の目次
AI検索が製造業マーケティングに与える影響
AI検索は、ユーザーの質問に対してWebページを一覧表示するのではなく、情報を要約・統合した回答を直接提示する点が特徴です。この変化は、製造業のWeb集客やブランディングにも明確な影響を及ぼしています。
潜在ユーザーを検索エンジンから獲得しづらくなる
AI検索では、ユーザーが回答を生成するために引用されたWebページのリンクをクリックせず、AIの回答だけで満足してしまうケースが増えています。特に技術の基礎知識や用語解説のような内容はAIの回答で疑問が解消されやすく、Webサイトへのアクセス獲得につながりにくい状況です。
これらの情報を求めるユーザーは購買プロセスの初期段階にいることが多く、ニーズがまだ顕在化していない「潜在層」に該当します。従来は基礎・用語系コンテンツを通じてこうした潜在ユーザーを検索エンジン経由で獲得できていましたが、AI検索の普及により、その流入機会そのものが減少しつつあります。
そのため今後は、検索エンジン経由に依存していた潜在ユーザーの獲得を補完する、別のマーケティング手段も併せて検討していく必要があります。
より専門性の高い独自情報の掲載が求められる
AI検索では、チャット形式での対話を通じて情報収集が進むため、ユーザーは一般論や表面的な説明よりも、より深い情報へ到達しやすくなります。したがってWebサイトには、汎用的な説明だけでなく、専門性の高い知見や自社独自の情報を掲載しておくことが重要です。
特に、技術コラムや導入事例ページを作成する際は、次のような踏み込んだ内容が含まれていると望ましいでしょう。
- 技術的背景や原理を丁寧に解説している
- 現場視点での課題や制約条件が具体的に説明されている
- 実務に即したノウハウや判断基準が提示されている
こうした情報はAIに引用されやすく、さらにユーザーが「より深く理解したい」「事実を確認したい」と感じやすいことから、引用リンクがクリックされ、アクセス獲得につながる可能性も高まります。自社ならではの知見をどれだけ明確に言語化できるかが、AI検索対策の成否を分けます。
グローバル対応の必要性に迫られる
AI検索は言語の壁を越えて情報を取得・要約し、複数言語の情報を横断して回答を生成します。その結果、日本語で検索した場合でも、英語のグローバルサイトを参照した回答が提示されることがあります。逆に、海外ユーザーが検索する際に日本企業の情報が引用・参照される機会も増えていくと考えられます。
従来の検索エンジンでは、日本語で検索した場合の検索結果は基本的に日本語ページが中心になりやすく、国内企業同士の比較に意識が寄りがちでした。そのため、海外企業を直接の競合として捉える機会は相対的に少なかったと言えます。
一方でAI検索では、同じ検索意図に対して国・言語を跨いだ情報が並列に扱われやすく、海外企業も比較対象として自然に登場します。つまり今後は、国内市場だけを前提にした情報設計ではなく、グローバル企業との比較環境を前提にした競争が強まっていく可能性があります。
この変化を踏まえると、英語での情報提供を充実させることに加えて、海外企業と比較された際にも伝わる形で、自社の技術・製品の強み（優位性の根拠）を整理しておく必要があります。たとえば、性能・品質・価格・導入容易性・セキュリティ・サポート体制などの評価軸ごとに、根拠となるデータや事例、制約条件まで含めて言語化しておくとよいでしょう。
「AI検索が製造業マーケティングに与える影響」の詳細については、以下の記事もご覧ください。
AI検索におけるKPI設計手法
AI検索対策は、「実施して終わり」ではなく、成果を可視化し改善につなげる設計が重要です。そのためには、従来のSEOとは異なるKPI設定が求められます。以下は、AI検索対策において必要となるKPIを表形式でまとめたものです。
KPI①：AI検索に引用・メンションがされているか
最初に確認すべき指標は、自社コンテンツがAIの回答内で参照されているかです。
引用・メンションの有無は、AI検索における認知獲得の指標となります。
KPI②：AI検索からWebサイトへの流入があるか
次に重要なのが、AI検索経由で実際にWebサイトへ誘導できているかです。
AIの回答だけで完結せず、「より詳しく知りたい」と思わせる設計ができているかを測ります。
KPI③：AI検索から流入したユーザーは満足しているか
流入後のユーザー行動も重要な評価軸です。
AI検索経由で流入したユーザーのエンゲージメント率や滞在時間を計測することで満足度を可視化します。
指標が悪化している場合は、AI検索経由ユーザーに対して期待に応えられるような情報を再設計する必要があります。
KPI④：AI検索から流入したユーザーがコンバージョンしているか
最終的には、問い合わせや資料ダウンロードなどのコンバージョンにつながらなければ、マーケティングとして成果が出たとは言えません。AI検索経由で流入するユーザーは、すでに一通りの情報収集を終えており、ニーズが成熟した状態で訪問する傾向があると言われています。そのため、他の集客手段と比べてコンバージョン率が高くなる可能性があります。
期待どおりの成果につながっているかどうかを、指標を定めて継続的にモニタリングしましょう。
「AI検索におけるKPI設計手法」の詳細については以下の記事もご覧ください。
AI検索対策で最も重要となるプロンプト設計手法
AI検索対策の本質は、「どの質問（プロンプト）に対して自社が引用・メンションされるか」を設計することにあります。
手順①：対策したいプロンプトをリストアップ
まずは、ターゲットユーザーがAI検索で投げかけそうな質問を洗い出します。この際に、購買プロセスを意識して整理することがポイントです。購買フローマップなどのフレームワークを活用し、以下のような形で購買段階ごとにユーザーを区別してプロンプトを考えていきましょう。
- 課題解決方法を探索している段階のユーザーの質問
- 導入候補となる技術・製品の情報収集を行っている段階のユーザーの質問
- 本格的な技術製品の比較・検討段階のユーザーの質問
手順②：対策候補となるプロンプトの引用状況を確認
次に、リストアップした各プロンプトに対してどの情報がAIに引用されているかを確認します。競合企業や第三者メディアが参照されている場合、自社が入り込む余地があるかを見極めます。
手順③：対策するプロンプトの決定
すべてのプロンプトを同時に対策するのは現実的ではありません。自社の強みが活かせるか、このプロンプトを使うユーザーが自社サイトに流入した後に問い合わせにつながるか、といった観点で、優先度を決定します。
手順④：対策プロンプトに対するコンテンツ設計を行う
選定したプロンプトに対し、AIが引用しやすい構造・情報量・表現を意識してコンテンツを設計します。単なる記事作成ではなく、「AIにどう理解されるか」を前提にした設計が重要です。
「プロンプト設計手法」の詳細については以下の記事もご覧ください。
AI検索対策のためのコンテンツ制作手法
AI検索に評価されやすいコンテンツには、単に情報量が多いだけではなく、一次情報や根拠が明確で、ユーザーの疑問に対して深く具体的に答えられているといった一定の傾向があります。
ここでは、製造業のWebサイトでよく登場する代表例として「技術コラムページ」「事例記事ページ」「製品・サービス紹介ページ」を取り上げ、それぞれのポイントを解説します。
ケース①：技術コラムページの作成
製造業の技術情報は条件によって結論が変わりやすいため、記事では前提条件を明確にして語ることが最重要です。材質・形状・寸法、ロットやタクトなどの生産体制、前後工程を含む工程や検査条件、設備条件や制約といった項目のうち、記載できるものは最低限盛り込むと、AI検索でも判断に使える情報として扱われやすくなります。さらに「効く条件」と「効かない条件」をセットで示し、「〇〇の場合に限って有効」「△△では逆効果になりやすい」といった書き方ができると独自性が高まります。
教科書的な一般論だけで終わらせず、現場で実際に起きるズレや落とし穴を言語化し、対処法までつなげることで記事の価値が上がります。原理（一般論）→現場のズレ→よくある落とし穴→対処法の順で整理すると自然に伝わり、営業や技術が普段口頭で説明している内容を文章に落とすと効果的です。
ケース②：事例紹介ページの作成
事例記事ページでは、「生産性向上」「品質改善」といった抽象的な表現ではなく、現場の困りごととして課題を具体化し、不良率や段取り替え時間など可能なら数値で示すことが重要です。あわせて、材質やサイズ、要求精度といった製品特性、ロットや稼働時間、人員体制などの生産条件、既存設備や止められないライン、品質規格といった制約条件を明示すると、AIにもユーザーにも刺さりやすくなります。
成果はBefore/After形式で不良率・工数・リードタイム・稼働率などを数値で示します。具体的な数値を使用することが難しい場合は、変化の方向性だけでも示して「何がどう変わったか」を伝えるとよいでしょう。さらに、成功談だけでなく他案と迷った理由や想定外だった点、調整に苦労した点など検討時の迷い・失敗も書くことで、リアルな判断プロセスとして参照されやすくなります。
ケース③：製品・サービス紹介ページの作成
製品・サービス紹介ページでは、スペックの羅列だけでなく「自社に合うかどうか」を判断できる情報が重要です。そのため、向いているケース／向いていないケースを明示して選び方の基準を示すと、AIにも判断材料として要約・引用されやすくなります。
また、実数が出せなくても、どのコストが減りどの工程に効くのか、投資回収をどう考えるのかといったROI観点の情報を提供すると、ユーザーが社内説明に使いやすくなり、AIも構造化して扱いやすくなります。
さらに、導入までの流れや立ち上げ支援、トラブル時の対応範囲など導入プロセスとサポート内容を具体的に示すことで不安を減らし、結果として問い合わせの質向上にもつながります。
「AI検索対策向けのコンテンツ制作手法」の詳細については以下の記事もご覧ください。
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テクノポートでは、これまで1,200社以上のBtoB製造業を支援してきた実績をもとに、お客様の業態や抱える課題に合わせたきめ細やかな支援を行っています。
AI検索対策においても、単なる施策提案にとどまらず、戦略設計から具体的なコンテンツ制作まで一貫して伴走できることが強みです。ユーザーにとって価値の高い良質なコンテンツを継続的に発信することは、結果としてSEO対策にもつながり、Webサイトへの流入数の最大化を実現します。
AI検索対策に課題を感じている製造業のマーケティング担当者の方は、ぜひテクノポートまでお気軽にご相談ください。
