「BtoBは口コミが少ないからLLMOで不利なのでは？」と感じていませんか？
実は、BtoBにはBtoCとは異なる“評判の集め方”があり、AI検索でも十分に評価される方法があります。この記事では、口コミが貯まりにくいBtoB向けに、LLMO時代の評判戦略を5つに整理して紹介します。
BtoBの評判戦略のポイント
- BtoBは口コミが少なくても、事例・推薦コメント・専門メディア掲載で十分補える。
- AI検索は「声の数」よりも“信頼性の高い一次情報”を重視する。
- 事例の構造化とFAQ整理を進めることで、LLMOに強い“評判の土台”が自然に積み上がる。
なぜBtoBは口コミが貯まりづらいのか？
BtoB事業では、Google口コミのような一般的な公開レビューが集まりづらい傾向があります。
理由はシンプルです。
- 取引先が実名で公開レビューを書く文化がない
- BtoBの成果は「社内での改善」で公開しづらい
- 長期契約が多く、都度レビューを書くタイミングがない
しかし、これはAI検索において“不利”という意味ではありません。AIは“口コミの数”よりも、「信頼できる情報源」を優先して参照します。
BtoBに必要なのは「口コミ」ではなく“構造化された実績”
BtoCでは「星の数」「口コミ数」が影響しますが、BtoBでは違います。
AIが重視するのは、以下のような一次情報の質です。
- Before → Afterで書かれた事例
- 事業者本人の経験（プロフィール）
- 専門メディアでの紹介・寄稿
- 顧客による推薦コメント（実名でなくても可）
つまり、BtoBに必要なのは「レビュー」ではなく、“実績をわかりやすく言語化して発信すること”です。
LLMO時代の“評判戦略”5選（BtoB特化）
1. Before → Afterの事例を構造化する
AIはストーリー構造のある情報を理解しやすく、事例はそのわかりやすい形です。
- 課題（Before）
- 対応内容（How）
- 結果（After）
▼ 事例ブロック
製造業向けITツール導入支援の事例（Before → After）
Before：在庫管理がExcel運用で属人化しており、月20時間のムダが発生していた。
How：在庫管理システムの選定～運用設計までを一括支援。現場ヒアリングをもとに業務フローを再設計。
After：在庫確認の時間が月20時間 → 5時間に削減。担当者の作業が標準化され、ミスも大幅減少。
2. 顧客の推薦コメントを“短文形式”で掲載する
実名でなくても「業種＋役職」だけで十分に効果があります。
▼ 推薦コメント例
「在庫管理プロセスが明確になり、社内の混乱が解消しました。外部の専門家に依頼して本当に良かったです。」
（製造業／代表取締役）
- 短くてOK（2～3行）
- 許可が取りやすい
- AIが引用しやすい
3. 専門メディアへの寄稿・インタビューを活用する
外部メディアはAIからの評価が高く、権威性（Authoritativeness）を補強します。
▼ 外部掲載例
・「中小企業デジタル化ナビ」にインタビュー掲載：在庫管理改善の取り組み事例を紹介
・「製造業DXジャーナル」に寄稿：中小製造業が取り組むべき業務デジタル化のポイント
4. 相談文ベースのFAQを整備する
BtoBの悩みは複雑なので、FAQはAIにとって重要な材料になります。
- 業界別の質問
- 導入前の不安点
- 料金・契約プロセス
▼ FAQ追加例
「製造業ですが、社員がITに不慣れでもツール導入は可能でしょうか？ 初期研修や運用サポートの内容を知りたいです。」
5. サービスページを“対象者別”に分ける
AIは、「誰に向けたサービスか」を特に重要視します。
- 製造業向け○○サービス
- 小規模企業向け○○支援
- スタートアップ向け○○支援
▼ 対象者ページ例
「製造業向け業務効率化サポート」
「小規模企業向け IT活用アドバイザリー」
「スタートアップ向け 資金調達サポート」
BtoBの“評判ページ”の作り方（AIに理解される構造）
以下の構造でページを作ると、AI検索との相性が非常に良くなります。
- ① 導入文：どんな企業のための事例集か
- ② Before → After形式の事例（3～5件）
- ③ 顧客の声（業種＋役職＋短文）
- ④ FAQ（相談文形式）
- ⑤ 内部リンクでサービスページに導線
これは、事例×FAQ×対象者ページを束ねる構造となり、LLMOで強く評価される“専門性の塊”になります。
AI検索では「口コミ数」よりも『再現性ある実績』が強い
BtoBの場合、Google口コミがほとんど集まらないことは珍しくありません。しかし、これはAI検索において致命的な問題ではありません。
なぜならAIは、店舗ビジネスのように数十～数百件の口コミが集まる前提で評価しているわけではなく、BtoBでは次のような“より本質的な証拠”を重視しているからです。
- 専門性があるか：どんな分野に強いのか、サイト内で一貫して説明されているか
- 一貫したテーマで情報が整理されているか：サービスページ・事例・FAQが同じ軸で書かれているか
- 実績が具体的に説明されているか：Before→Afterの流れで“再現できるノウハウ”が示されているか
つまりAIは「この会社は本当に実力があるのか？」を、口コミの数ではなく、“再現性のある実績”で判断しています。
たとえば、口コミが1件しかなくても、以下が揃っていればAIはポジティブに評価しやすくなります。
- 「課題 → 解決ステップ → 結果」の流れがわかる事例が複数ある
- 専門分野が明確（例：製造業の改善支援に特化）
- FAQで「よくある相談」に具体的に答えている
このように「顧客の声が少ない」ことよりも、実績を誰が見ても理解できる形で示せているかのほうが、AI検索では圧倒的に重要なのです。
まとめ：BtoBこそLLMO時代の評判戦略が効く
BtoBは口コミが少なくても大丈夫です。むしろ、
- 事例（Before → After）
- 推薦コメント
- 専門メディアでの掲載
- 相談文ベースのFAQ
- 対象者別サービスページ
を整えることで、AI検索でも高く評価されるようになります。
BtoBでは「公開レビュー」よりも、“構造化された実績”がAIに効く。
これがLLMO時代の評判戦略の本質です。
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FAQ
口コミゼロでもAI検索に出てきますか？
はい。事例・FAQ・プロフィール情報・専門メディア掲載などの一次情報がしっかりしていれば、AI検索で十分に評価されます。
BtoBでもGoogle口コミを集めるべきですか？
できれば集めたほうがよいですが、最優先ではありません。まずは事例・推薦コメント・FAQを整えることが効果的です。
事例が書けない場合はどうすればいいですか？
規模の小さな案件や部分的な改善例でも構いません。Before → After構造で整理するとAIに理解されやすくなります。
BtoBにSNSの口コミは効果がありますか？
直接的な効果は限定的ですが、SNS投稿はAIが補助的な参考情報として扱う場合があります。可能なら実績投稿も有効です。
評判戦略はSEOにも影響しますか？
はい。事例・FAQ・対象者ページはSEOにも強く、自然検索とAI検索の両方にメリットがあります。
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