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「BtoB マーケティング 代理店 実績 IT業界」「リスティング広告 運用代行 中小企業向け 費用」——広告代理店を探すユーザーのAI検索クエリには、業種・予算・実績といった複数の条件が含まれます。 AIは代理店のWebサイト、比較サイト、口コミ、業界メディアから情報を収集し、条件に合致する代理店を回答として提示します。

広告代理店は「無形のサービス」を販売しているため、プロダクトのように仕様を比較できません。 代わりに、実績（ケーススタディ）、対応業種、チームの専門性、料金体系といった情報がAIの判断材料になります。

この記事では、広告代理店がAI検索で見つけてもらい、候補として推薦されるための構造化戦略を、海外データとともに解説します。

広告代理店に関連するAI検索データ

指標数値出典
AI検索CVR（Go Fish Digital）従来検索の25倍Go Fish Digital, 2025
AI検索トラフィック増加+43%Go Fish Digital, 2025
コンバージョン増加+83.33%Go Fish Digital, 2025
ChatGPT経由CVR（B2B）15.9%（Google Organic 1.76%の9倍）Seer Interactive, 2025
オフサイトメンション相関0.67（最も強い相関因子）—

広告代理店のサイトがAI検索で見つからない理由

広告代理店のWebサイトには、AI検索で不利になる特有の問題があります。

サービス内容が抽象的に記述されている。 「デジタルマーケティング支援」「統合マーケティングソリューション」のような表現が多く、具体的に何ができるのかがAIに伝わりません。 「リスティング広告の運用代行」「LP制作」「GA4の分析・レポーティング」のように、サービスを分解して記述する必要があります。

実績がPDFやスライド形式。 ケーススタディがPDFダウンロード形式になっているケースが多く見られます。 AIクローラーはPDFの内容を十分に読み取れないため、HTMLページとして公開された実績のみが引用対象になります。

対応業種が明示されていない。 「IT・SaaS業界のBtoBマーケティング代理店を探している」というユーザーに対して、AIが代理店を推薦するには、対応業種が構造化されている必要があります。 「幅広い業種に対応」という記載だけでは、特定業種のクエリに引用されません。

ProfessionalService schemaの実装

広告代理店のGEO対策の基盤は、ProfessionalService schemaです。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "ProfessionalService",
  "name": "デジタルマーケティングエージェンシー Example",
  "url": "https://example.com",
  "description": "IT・SaaS業界を中心に、リスティング広告運用、SEO、コンテンツマーケティング、MA導入支援を提供。創業以来120社以上の支援実績",
  "address": {
    "@type": "PostalAddress",
    "streetAddress": "渋谷区神宮前6-1-1",
    "addressLocality": "渋谷区",
    "addressRegion": "東京都",
    "postalCode": "150-0001",
    "addressCountry": "JP"
  },
  "areaServed": {
    "@type": "Country",
    "name": "JP"
  },
  "knowsAbout": [
    "リスティング広告運用",
    "SEO対策",
    "コンテンツマーケティング",
    "マーケティングオートメーション",
    "BtoBマーケティング"
  ],
  "hasOfferCatalog": {
    "@type": "OfferCatalog",
    "name": "サービス一覧",
    "itemListElement": [
      {
        "@type": "OfferCatalog",
        "name": "広告運用サービス",
        "itemListElement": [
          {
            "@type": "Offer",
            "itemOffered": {
              "@type": "Service",
              "name": "リスティング広告運用代行",
              "description": "Google広告・Yahoo!広告の運用代行。月額広告費30万円から対応"
            }
          },
          {
            "@type": "Offer",
            "itemOffered": {
              "@type": "Service",
              "name": "SNS広告運用代行",
              "description": "Meta広告・X広告・LinkedIn広告の運用代行"
            }
          }
        ]
      }
    ]
  },
  "slogan": "IT・SaaS企業のデジタルマーケティングパートナー"
}

knowsAboutで専門領域を列挙し、hasOfferCatalogでサービスを具体的に構造化する点が重要です。 「リスティング広告 運用代行」「BtoBマーケティング 代理店」のようなクエリに対応できます。

ケーススタディの構造化

広告代理店の差別化要因は実績です。 ケーススタディをHTMLページとして公開し、構造化データを付与します。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Article",
  "headline": "SaaS企業A社のリード獲得数を6ヶ月で2.3倍にした施策",
  "description": "月額広告費200万円のリスティング広告運用で、CPA42%削減・リード獲得数2.3倍を達成した事例",
  "author": {
    "@type": "Organization",
    "name": "デジタルマーケティングエージェンシー Example"
  },
  "about": {
    "@type": "Service",
    "name": "リスティング広告運用代行",
    "serviceType": "デジタル広告運用"
  },
  "datePublished": "2025-06-15",
  "keywords": ["SaaS", "BtoB", "リスティング広告", "リード獲得", "CPA改善"]
}

ケーススタディの本文では、以下の構成を推奨します。

「SaaS企業のリード獲得を改善した代理店」のようなクエリに対して、AIがケーススタディを根拠に自社を推薦するには、業種名、施策内容、成果数値がテキストで明記されている必要があります。

チーム・担当者情報の構造化

広告代理店のE-E-A-T（経験、専門性、権威性、信頼性）を示す要素として、チームメンバーの情報が重要です。

{
  "@context": "https://schema.org",
  "@type": "Person",
  "name": "佐藤健一",
  "jobTitle": "シニアアカウントマネージャー",
  "worksFor": {
    "@type": "ProfessionalService",
    "name": "デジタルマーケティングエージェンシー Example"
  },
  "knowsAbout": ["Google広告", "Yahoo!広告", "データフィード広告", "EC広告運用"],
  "hasCredential": [
    {
      "@type": "EducationalOccupationalCredential",
      "credentialCategory": "Google広告認定資格（検索広告）"
    },
    {
      "@type": "EducationalOccupationalCredential",
      "credentialCategory": "Google アナリティクス認定資格"
    }
  ],
  "sameAs": ["https://www.linkedin.com/in/example"]
}

Google広告認定資格、HubSpot認定資格、GA4認定資格などの保有資格をhasCredentialで構造化し、LinkedInプロフィールをsameAsで紐づけます。 AIが「Google広告の認定資格を持つ担当者がいる代理店」のような信頼性に関するクエリに回答する際の材料になります。

業種別ランディングページの設計

広告代理店がAI検索で引用されるための効果的な施策の一つが、業種別のランディングページです。

「IT・SaaS業界向け」「EC・D2C業界向け」「医療・ヘルスケア業界向け」のように、対応業種ごとにページを用意します。 各ページには、その業種での支援実績数、代表的なケーススタディへのリンク、業種特有の課題と対応策を記載します。

これにより、「IT業界に強い広告代理店」「EC向けのリスティング運用会社」のような業種指定クエリに対応できます。

海外事例：HubSpot Agency Partnersの可視化戦略

HubSpotのAgency Partnersプログラムは、パートナー代理店のAI検索可視性を高める仕組みとして参考になります。 2024年時点で全世界に6,700以上のパートナー代理店が登録されており、各代理店には統一フォーマットのプロフィールページが提供されています。

各パートナーのプロフィールには、所在地、対応言語、業種別の専門性（ティア評価）、HubSpot認定資格の保有数、クライアントレビュー（平均評価と件数）が構造化されて掲載されています。 「HubSpot partner agency for SaaS in Tokyo」のようなクエリに対して、AIがパートナーディレクトリから条件に合致する代理店を引用できる設計です。

英国のWPPグループも、傘下のエージェンシー（GroupM、Ogilvy、VMLY&R等）ごとに業種別の実績ページを構造化して公開しています。 2024年度のWPPの年間売上は約149億ポンドですが、各エージェンシーが業種別の専門性を個別に発信することで、「automotive advertising agency UK」のようなニッチなクエリでもAI検索に引用される基盤を整えています。

実装ロードマップ

Week 1-2：サービス情報の棚卸し。 自社サービスを具体的な単位に分解し、対応業種、料金体系（概算）、対応範囲を一覧化します。 AI検索で競合代理店がどのように表示されるかも調査します。

Week 3-4：ProfessionalService schemaの実装。 トップページまたは会社概要ページにProfessionalService schemaを実装します。 サービス一覧をOfferCatalogで構造化します。

Week 5-8：ケーススタディのHTML化と構造化。 PDFのケーススタディをHTMLページに変換し、Article schemaを付与します。 業種、施策内容、成果数値が本文テキストに含まれていることを確認します。

Week 9-10：チーム情報の構造化。 主要メンバーのプロフィールページを整備し、Person schemaで資格・専門分野を構造化します。

Week 11-12：業種別ランディングページの作成。 主要対応業種（3-5業種）のランディングページを作成し、各業種での実績件数と代表的なケーススタディを掲載します。

Month 4以降：効果測定。 AI検索での引用状況を定期的にモニタリングし、引用されている代理店との差分を分析して改善します。

まとめ

広告代理店のGEO対策は、サービスの具体化、実績の構造化、チームの専門性の可視化が3本柱です。 ProfessionalService schemaでサービス内容を、Article schemaでケーススタディを、Person schemaでチーム情報を、それぞれ機械可読にします。

「BtoBマーケティング 代理店 IT業界 実績」のようなクエリに対して、AIが自社を推薦候補に含めるには、対応業種、具体的な施策内容、成果数値がHTMLテキストとして公開されていることが前提です。 PDFやスライドに閉じ込められた実績情報をWebページに展開することが、GEO対策の最初の一歩になります。

参考文献