BtoBマーケティングは、なぜ「集める」をやめるのか

「検索流入が減った」「コンテンツが効かなくなった」「展示会で集めた名刺が受注につながらない」——こうした現象の裏側で、BtoBマーケティングの前提そのものが変わっている、という事実があります。個別の施策を見直す前に、まず前提そのものを問い直すことから始めます。

検索はなくなりません。自社メディアも不要にはなりません。新規顧客の獲得も、引き続き経営の最重要テーマです。ただし、それらはかつての役割のままでは機能しなくなっている。連載の締めくくりとして、ここで一度、考える順番そのものを整理しておきたいと思います。

なぜ施策を足しても成果が出ないのか──「集める」という前提を疑う

これまでのBtoBマーケティングは、一貫して「集める」設計でした。流入を増やす。記事を増やす。展示会で名刺を増やす。その結果として、管理すべき数字は増え、施策は複雑になり、全体像はかえって見えにくくなっていきました。

技術力にも製品力にも自信がある。それでも成果が出にくくなった——その理由は、努力が足りないからではありません。前提が変わったのに、設計思想が変わっていない。多くの場合、原因はそれだけのことです。

生成AI時代のBtoBマーケティングで問われる三つの問い

生成AI時代に問われることは、突き詰めると次の三点に集約されます。

第一に、自社が「どんな考え方の会社」として認識されているか。第二に、「どんな文脈」で名前が出てくるか。第三に、「どんな関係」の積み重ねがあるか。いずれも、単一の施策やチャネルだけでは解決できない問いです。検索、技術コンテンツ、業界メディア、営業、展示会——これらが分断されたままでは、関係は積み上がっていきません。

ここで、生成AIとの関係に触れておきます。LLMO（生成AI検索最適化）とは、ChatGPTやGemini、Perplexityといった生成AIが回答を組み立てる際に、自社の情報が引用・参照・推薦される状態を目指す最適化の考え方です。生成AIは複数の情報源を参照しながら回答を生成するため、一貫して複数の信頼できる情報源で言及される企業は、回答に反映されやすくなる可能性があります。

つまり「どんな文脈で名前が出てくるか」は、人の記憶だけでなく、生成AIが返す回答のなかでの自社の発見されやすさをも左右します。製造業は技術情報や仕様など体系的な一次情報を保有している企業が多く、生成AIが参照しやすい情報を整備しやすい特徴があります。問われているのは、その文脈を誰が、どう編集するかです。

「場」を持つ企業が、選ばれ続ける

この連載で論じてきたことの多くに〜、共通する特徴があります。自社メディアを単なる発信窓口ではなく、「場」として捉えていることです。

自社の情報だけが並ぶ場所ではなく、業界の知見や他社の視点も交わる場所。そこに身を置くことで、自然と自社の考え方が伝わり、関係が育っていく。こうした「場」を持つ企業ほど、検索順位の変動に左右されにくい情報発信体制を目指しています。

発想を、単独で完結する設計から、編集された集合体へと切り替える。自社だけで完結させない。業界という文脈の中に自社を位置づける。この構造を持つことで、コンテンツは点ではなく線になり、線はやがて面へと広がっていきます。

成果が出続ける「構造」とは何か

生成AI時代に問われているのは、個々の施策の良し悪しではありません。成果が出続ける構造を持っているかどうかです。 検索、コンテンツ、リード、営業——それぞれをつなぎ、関係として積み上げられる構造がなければ、いつまでも同じ悩みを繰り返すことになります。