AI時代、リードが増えている企業は何が違う？｜2026年・BtoBリード獲得調査

生成AIやAI検索の普及を受けて、Webサイトからのリード獲得をどう見直せばよいのでしょうか。
AIに自社サービスを見つけてもらうための対策だけでなく、サイトのコンテンツや、改善を進める体制まで気になっている方もいるのではないでしょうか。

株式会社ベーシックでは、BtoB企業でリード獲得・Webサイト運営に関する業務に関わる300人を対象に、Webサイトへの流入やリード獲得の変化、各社の取り組みについて調査しました。

この記事では、調査結果をもとに、AI経由の流入が増えている層や、リード獲得が増えている層の取り組みを紹介します。
AI検索への対応から、資料ダウンロード・問い合わせにつながる情報の整備、サイト運用の見直しまで、自社で考えたいことを整理していきましょう。

※本記事は「AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート」のダイジェスト版です。調査結果の詳細は、「AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート」でご覧いただけます。

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調査概要

※流入数・リード獲得数などの変化は、アクセス解析データなどの実測値ではなく、回答者の認識に基づくものです。またクロス集計は項目間の関連を示しており、特定の取り組みが流入やリード獲得を増やしたという因果関係を示すものではありません。

※割合および差分は小数第2位を四捨五入して表示しています。差分は端数処理前の割合をもとに算出しているため、表示上の数値の差と一致しない場合があります。

調査設問

本レポートでは、生成AI・AI検索が普及する中で、Webサイトへの流入やリード獲得がどう変化しているのかを確認するため、以下の設問について調査しました。流入数・リード獲得数の変化だけでなく、AI検索対策、コンテンツ・導線の改善、AI活用、サイト改善のスピードや運用上の課題まで聞いています。

Q1〜Q3では自然検索・AI経由流入・リード獲得数の変化を確認し、Q4以降ではその背景にあるWebサイト運用やAI活用を調べています。

Q5・Q6ではリード獲得に必要な施策や改善対象、Q7・Q8ではAIの活用状況と課題を確認しています。 Q9・Q10では改善を実際に公開するまでのスピードとボトルネックを扱っています。

Chapter1「Webサイト流入・リード獲得は増えている」が多数

今回の調査では、自然検索流入、AI経由の流入、Webサイト経由のリード獲得について、いずれも約7割が増加したと回答しました。自然検索とAI経由の両方の流入が増加した層では、リード獲得も増加した割合が高くなっています。

自然検索流入・AI経由の流入は、「増加した」という回答が多い

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

また、生成AIの回答やAI検索経由と見られるWebサイト流入では、「大きく増加した」が30.0%、「やや増加した」が43.7%でした。

どちらの流入についても、「大きく増加した」と「やや増加した」を合わせた割合が7割を超えています。

自然検索流入が増加した層では、AI経由の流入も増えている

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

本記事では、生成AIの回答やAI検索経由と見られる流入を、AI経由の流入と表記します。また、各設問で「大きく増加した」「やや増加した」と回答した人を増加層、「変わらない」「やや減少した」「大きく減少した」と回答した人を非増加層として扱います。

自然検索流入の増加層215人のうち、AI経由の流入も増加した割合は86.5%でした。

自然検索とAI経由の流入を別々に見るだけでは分かりませんが、両方が増えているケースも多いことが分かります。

Webサイト経由のリード獲得も、約7割が増加と回答

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

今回の回答者では、流入だけでなく、リード獲得についても増加したという回答が多数を占めています。

両方の流入が増加した層では、リード獲得も増加した割合が93.5%

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

さらに、自然検索とAI経由の流入の増加パターン別に、リード獲得数の変化を比較しました。

両方の流入が増加した層186人では、リード獲得も増加した割合が93.5%でした。一方、どちらの流入も増加には該当しない層50人では、リード獲得が増加した割合は10.0%でした。

なお、自然検索流入のみが増加した層では51.7%、AI経由の流入のみが増加した層では42.9%が、リード獲得も増加したと回答しています。

この調査からわかること

今回の調査では、自然検索とAI経由の流入の両方が増えているケースが多く見られました。生成AI・AI検索は、自然検索を一律に置き換えるものではなく、企業によっては新しい流入機会として加わっている可能性があります。

ただし、この結果から、AI経由の流入が増えたことによってリード獲得が増えたとまでは判断できません。確認できたのは、自然検索とAI経由の両方の流入が増加した層で、リード獲得も増加した割合が高いという関連です。

では、流入やリード獲得が増加した層は、サイトに対してどのような取り組みをしているのでしょうか。次章から、情報の整備、AIの活用方法、改善を進める体制の違いを見ていきます。

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Chapter2：AI経由の流入が増加した層では、AIO／LLMO対策の実施率が高い

AI経由の流入が増加した層では、構造化データ・サイト構造の見直しや、本文・見出しの整理に取り組む割合が高くなっています。自然検索流入が増加した層でも、同じ取り組みの実施率に差が見られました。

AI経由の流入が増加した層は「AIに理解されやすい情報」の整備に取り組む割合が高い

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

自社サイト・自社サービスを生成AIやAI検索で見つけられやすくする取り組みについて、AI経由の流入の増加層221人と、非増加層66人で比較しました。Q2で「把握していない」と回答した13人は、この比較の対象外です。

特に差が大きかったのは、「構造化データ・サイト構造の見直し」（差分+43.7pt）と「本文・見出しの整理」（差分+31.8pt）でした。

自然検索流入が増加した層でも、同じ取り組みの実施率が高い

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

自然検索流入の増加層215人と、非増加層85人を比較した場合にも、同様の傾向が見られました。

「本文・見出しの整理」と「構造化データ・サイト構造の見直し」は、増加層ではいずれも58.1%でした。非増加層では、それぞれ36.5%、34.1%となっています。

この調査からわかること

AI経由の流入が増加した層・自然検索流入が増加した層ともに、記事やページを増やすだけでなく、ページの内容やサイト全体の構造を整理する取り組みが見られます。

何を伝えるページなのか、どの会社がどのようなサービスを提供しているのか、関連する情報がどこにあるのか。こうした内容を読み取りやすくするための情報整理は、AIだけでなく、検索エンジンやサイトを訪れた人への対応としても重要です。

一次情報、導入事例、比較情報、FAQなどについても、量を増やすことだけを目的にせず、サービスの内容や利用シーンが分かるように整える必要があります。

AIO／LLMO対策とSEOを完全に別の施策として分けるのではなく、両方に関わる本文・見出しやサイト構造の見直しから考えることが重要です。

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Chapter3：リード獲得には、AI検索対策とCVにつながる情報・導線の両方が問われている

Webサイト経由のリード獲得では、AIに引用・参照されるための対策だけでなく、記事や資料、サービス紹介ページの改善も重視されています。また、リード獲得が増加した層では、サイトの改善余地を挙げる割合が高くなっています。

「AI対策」と「CVを生む情報整備」の両方が重要視されている

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

最も多かったのは、「AIに引用・参照されやすくする対策」で68.3%でした。

続いて、「課題解決に役立つ記事・コラムの拡充」が53.3%、「ホワイトペーパー・調査レポートなどのCVコンテンツ拡充」が47.3%、「サービス理解を促すページの改善」が45.7%でした。

AIに見つけられるための対策に加えて、サイトを訪れた人に情報を届け、資料ダウンロードや問い合わせにつなげるための取り組みも重視されています。

リード獲得に向けて、コンテンツ群が見直し対象の上位に

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

「業界別・課題別の活用方法」49.0%、「導入事例・お客様の声」48.3%、「ホワイトペーパー・調査レポートなどのダウンロード資料」46.3%、「サービスの特徴・強み」42.3%と続きます。

一方、「CTAボタン」は21.0%、「フォーム」は17.7%、「関連コンテンツからCVへの導線」は17.3%でした。

資料ダウンロードや問い合わせを促すボタン・フォームだけでなく、その前に読むコンテンツにも改善余地があると捉えられています。

リード増加層では、改善対象をより具体的に捉えている

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

Q3のリード獲得数の変化で分けた増加層209人と、非増加層91人を比較すると、リード増加層では多くの項目で、改善の余地があると答えた割合が高くなっています。

例えば、「課題解決に役立つ記事・コラム」は、増加層65.6%、非増加層30.8%で、34.8ptの差がありました。「ホワイトペーパー・調査レポートなどのダウンロード資料」は55.5%と25.3%で30.2pt、「CTAボタン」は27.3%と6.6%で20.7ptの差があります。

反対に、「特に改善の必要はない」は、増加層1.9%に対して、非増加層では23.1%でした。

この調査からわかること

リード獲得が増えているからといって、サイトに改善の余地がないと考えているわけではありません。むしろ、記事や資料、CTAなど、さらに見直せるところを挙げる割合が高い結果でした。

この設問で確認しているのは改善余地の認識であり、挙げた項目をすでに改善したかどうかではありません。ただ、どの情報や導線がリード獲得に関わるのかを考えることが、改善対象を明確にするうえで役立つと考えられます。

自社のサイトでも、ボタンの位置やフォームの項目だけでなく、訪問者が課題を整理できるか、サービスの利用場面を想像できるか、比較・判断するための情報があるかまで確認してみてください。

AIに見つけてもらった後、訪問者が自社に合うサービスかを判断し、資料ダウンロードや問い合わせに進めるようにする。そのためのコンテンツと導線を、一緒に見直すことが必要です。

Chapter4：AI活用は「作る」だけでなく、設計・分析・導線改善に広げられるかが問われている

Webサイト制作・改善におけるAI活用は、画像や文章、ページ構成案の作成で多く見られます。一方、リード増加層では、アクセス解析やCVデータ分析、CTA・フォーム・導線の改善案出しにもAIを活用する割合が高くなっています。

AI活用は、制作領域を中心に広がっている

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

Webサイト制作・改善における現在のAI活用について聞いたところ、「ビジュアル作成（画像・図解・バナー作成など）」が53.0%、「ページ構成案・ワイヤーフレーム作成」が51.3%、「ライティング（Webサイトのキャッチコピー・本文作成など）」が50.7%でした。

一方、「アクセス解析・CVデータ分析」は35.3%、「CTA・フォーム・導線の改善案出し」は31.7%、「MCPなどを活用した、社内ツール（CMSなど）との連携」は15.3%でした。

制作に関わる使い方に比べると、データ分析や導線改善、社内ツールとの連携における活用は少なくなっています。

リード増加層は、設計・分析・改善へのAI活用率が高い

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

リード増加層209人と非増加層91人で比較すると、AIの活用方法によって差の大きさが異なりました。

差が最も大きかったのは、「ページ構成案・ワイヤーフレーム作成」です。増加層65.1%、非増加層19.8%で、45.3ptの差がありました。

設計・分析・導線改善に関わる項目と、SEO記事作成の結果を並べると、次のようになります。

また、「ライティング（Webサイトのキャッチコピー・本文作成など）」では28.6pt、「ビジュアル作成（画像・図解・バナー作成など）」では27.2ptの差があり、制作領域でもリード増加層の活用率が高くなっています。

課題は、ファクトチェック・自社らしさ・CV導線への落とし込み

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

次いで、「AIが作成した内容が自社の強みや独自性を十分に反映できていない」が46.0%、「AIで作ったページ案を、CVにつながる導線設計に落とし込めていない」が44.7%でした。

AIで文章やページ案を作れても、内容が正しいか、自社ならではの特徴が伝わるか、資料ダウンロードや問い合わせにつながるかという点には、課題が残っています。

リード増加層でも、AIを使った後の課題は残る

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

これらの課題は、リード獲得が増加している層の方が、非増加層よりも多く挙がっています。

一方、「特に課題は感じていない」は、増加層4.3%、非増加層18.7%で、課題の捉え方に差が見られました。

この調査からわかること

リード増加層と非増加層の差をみると、「SEO記事作成」では差が小さい一方、「ページ構成案・ワイヤーフレーム作成」「アクセス解析・CVデータ分析」「CTA・フォーム・導線の改善案出し」といった設計・分析・導線改善の領域では大きな差が見られます。

AIで記事を作ること自体よりも、誰に何をどう伝えるかを設計する、データから改善箇所を見つける、CVにつながる導線を見直すといった、サイト改善の一連のプロセスにもAI活用を広げているかどうかが、両者の違いの一つとして表れていると考えられます。

また、リード増加層で課題の回答割合が高いことも、AI活用がうまくいっていないことを意味するとは限りません。幅広い工程で使っているからこそ、内容の確認や自社の強みの反映など、実務上の課題が見えている可能性があります。

AIが作ったものをそのまま公開するのではなく、内容を確認し、自社の情報を加え、CVにつながる形に仕上げる。そこまでを含めて、AIを使ったサイト制作・改善を考えることが重要です。

Chapter5：リード増加層ほど、サイト改善を反映するまでの期間が短い

AIで改善案を作成できても、サイトに反映できなければ、訪問者に届く情報や導線は変わりません。今回の調査では、リード増加層ほど、改善を短い期間で公開・反映できている傾向が見られました。

改善反映は「2〜3日以内」が26.7%、即日を含めると4割

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

Webサイト改善の実施が決まってから、実際に公開・反映されるまでの平均的な期間を聞いたところ、「2〜3日以内」が26.7%で最も多くなりました。

「1週間以内」は23.7%、「即日」は13.7%でした。「即日」と「2〜3日以内」を合わせると、約4割が短い期間で改善を反映していることになります。

この設問は、改善案を考え始めてからではなく、改善の実施が決まってから公開・反映されるまでの期間を聞いています。

リード増加層の半数は、即日または2〜3日以内に改善を反映

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

リード増加層209人では、「即日」が18.7%、「2〜3日以内」が32.1%でした。回答人数を合算すると、50.7%が即日または2〜3日以内に改善を公開・反映できていました。

一方、非増加層91人では、「即日」が2.2%、「2〜3日以内」が14.3%で、合計16.5%でした。

また、「ほとんど改善できていない」は、増加層2.4%に対して、非増加層では18.7%となっています。

※50.7%は、元レポートに掲載された回答人数をもとに、（39人＋67人）÷209人で算出した値です。表示上の18.7%と32.1%を足した値とは、端数処理により一致しません。

Webサイト改善のボトルネック上位は、実行プロセスに集中

出典：AI時代のBtoBマーケティング リード獲得実態調査レポート

Webサイト改善のボトルネックを聞いたところ、「社内確認に時間がかかる」が45.0%で最も多く、「制作会社・外部パートナーへの依頼が必要」と「エンジニア・デザイナーへの依頼が必要」が、それぞれ44.0%でした。

続いて、「CMSが使いづらく、工数がかかる」が29.3%、「改善案はあるが、実行するリソースがない」が28.7%でした。

改善案の作成だけでなく、確認・依頼・作業といった、公開までの進め方にも課題が挙がっています。

この調査からわかること

今回の調査では、リード増加層ほど、改善を短いサイクルでサイトに反映できている傾向が見られました。

AIでページ案や改善案を用意できても、社内確認や制作依頼の段階で止まってしまえば、公開まで時間がかかってしまいます。素早く改善するには、改善案を考える作業と、サイトに反映する作業を分けて見直す必要があります。

自社ではどの確認に時間がかかっているのか、どの作業に外部パートナーや専門職への依頼が必要なのか、担当者自身で更新できる範囲はどこまでか。実際に止まっている工程を確認すると、運用体制の見直しにつなげやすくなります。

改善案を考えるだけでなく、必要な改善を公開・反映できる体制まで整えることが、Webサイト経由のリード獲得を考えるうえで重要です。

関連記事：【2026年】CMSおすすめ10選を徹底比較｜企業向けの選び方も解説

リード獲得につなげるWebサイト運用見直しチェックリスト

ここまでの調査結果をもとに、自社のWebサイト運用で確認したい項目をまとめました。AI検索への対応、サイトの情報・導線、改善を進める体制を分けて確認してみてください。

まとめ：AI時代のリード獲得は、「見つけられる・選ばれる・すぐ動かせる」サイトへ

AI時代のWebからのリード獲得では「AIに見つけられること」と、見つかった後に「人に選ばれること」の両方が重要になります。

本文・見出し、構造化データ・サイト構造、エンティティ情報などを整え、AIにもユーザーにも伝わりやすい状態をつくること。そのうえで、サービスサイト、記事、資料などを通じて、ユーザーが比較検討しやすい情報と導線を用意する必要があります。

ただし、AIで改善案を作ることと、その案を実際に公開することは別の作業です。内容を確認・編集する工程や、サイトに反映するまでの進め方も含めて考えなければなりません。

今回の調査でも、リード増加層ほど、改善を短いサイクルでサイトに反映できている傾向が見られました。

AIにも人にも伝わる情報を用意し、必要な改善を素早くサイトに反映する。見つけられる・選ばれるための情報発信と、すぐ改善できる体制を一緒に見直していくことが、AI時代のリード獲得では重要です。

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