LLMOに強い記事の書き方｜冒頭で答える・比べられる数字・できないこと、の3つに絞りました

AIに引用されやすい記事を書くときの工夫は、3つに絞れます。

冒頭の2〜3文で質問に答えること、比べられる数字を表にして出どころと日付を付けること、できないこと・向かない相手を書くことです。

見出しや書式を整えるだけの工夫は、海外の実験では差が出なかったか、研究どうしで結果が割れています。

この記事では、3つそれぞれの書き換え例と、根拠にした海外の研究11本を「効いた・差が出なかった・結果が割れている」に分けた表を載せます。

弊社がLLMO対策のやり方を9つの工程に分けた記事のうち、5番目の「書く」を1本に広げた内容です。

結論：書き方の工夫は3つで、書式より先に中身の事実を置きます

書く前に決めておくのは、どの質問に答える記事か、という1点です。

質問が決まれば、守ることは次の表の4行に収まります。

守ること3つと、数字の決まり

上の3行が書き方の工夫で、4行目は数字を載せるときの決まりです。

書き換える前と後は、架空の業種で作った例です。

守ること	書き換える前（例）	書き換えた後（例）	根拠にした研究
冒頭の2〜3文で質問に答える	業界の動きや挨拶から始まり、答えが記事の後半に出てくる	見出しに質問を置き、直後の段落で結論を言い切る	質問との関連を上げた書き換えで、AIの判断が動いた実験
比べられる数字を表にする	「柔軟に対応」「豊富な実績」と書く	回数・日数・件数を、条件と一緒に表へ入れる	数字・出典・引用を足した文章が、回答の中で目立った実験
できないこと・向かない相手を書く	誰にでも合うように書く	対応していない地域・規模・仕事の種類を1か所に並べる	仕様や比較の記載が、6つのAIのうち4つで有意だった実験
数字に出どころと日付を付ける	出どころのない割合を載せる	誰が・いつ・何を数えた数字かを、同じ文か隣の文に書く	古い日付の版が、6つのAIすべてで後回しにされた実験

4行とも、あとの節で研究の条件と一緒に詳しく書きます。

この記事の数字の読み方

「海外の実験では」と書いた数字は、海外の論文から引いたものです。

弊社では海外のGEO・LLMO・AIOの論文を92本読み、1本ずつ解説した一覧と全体のまとめを公開しています。

お断りしておくと、これらの論文は英語と海外のAIを対象にしたものが中心です。

実験室で動いたことと、実際のサービスで動くことは別なので、数字のそばに必ず条件を書きます。

「弊社では」と書いた所は、弊社が自分の記事と計測で実際に行ったことだけです。

この3つの書き方でAIからの引用が増えたかどうかを、弊社はまだ測り直していません。

次の測り直しは2026年11月1日ごろなので、この記事に書けるのは、何をどう書くかという手順と、海外の研究で何が確かめられたかまでです。

この記事は、2026年6月の前の版を書き直したものです

この記事は、2026年6月に公開した前の版を、2026年10月に全面的に書き直しました。

同じURLのまま中身を入れ替えているので、何を変えたかを先に書きます。

前の版が勧めていたこと

前の版は「AIが引用しやすい文章構造」という切り口でした。

見出しの直後に短い定義文を置く、リストや表を多く使う、といった書式の工夫を中心に勧めていました。

冒頭で答えを先に書くことと、自社だけが持つデータを載せることにも触れていました。

ただ、載せる数字をどう確かめるかは書いておらず、根拠になる研究の名前も挙げていませんでした。

入れ替えた理由

前の版を出したあと、弊社は海外の論文を92本読みました。

その中に、書式だけの違いでは差が出なかった実験と、書式と引用に関係があったとする研究の両方が見つかりました。

結果がそろっていない工夫を記事の中心に置き続けるのは正確でないと判断し、内容を入れ替えています。

比べる所	前の版（2026年6月）	今の版（2026年10月）
中心に置いたもの	書式の工夫（定義文、リストや表の多用）	中身の事実（冒頭の答え、比べられる数字、できないこと）
根拠の示し方	研究の名前や条件を示していなかった	研究11本を、条件と一緒に1本ずつリンクする
書式の扱い	整えれば引用されやすくなる、という書き方	整えてよいが、引用が増えるとは約束しない
効果の書き方	効果があるという前提で書いていた	弊社はまだ測り直していない、と書く

引き継いだこと

冒頭で答えを先に書く、という点は前の版から引き継いでいます。

定義文を置くこと自体も、やめる必要はありません。

やめたのは、それだけで引用が増えると書くことです。

書き直しは、工程9の実例でもあります

入口の記事では、9番目の工程を「続ける」とし、公開した記事に戻って数字と根拠を確かめ直す作業を置いています。

この書き直しは、弊社が自分の記事でその工程を行った実例の1つです。

書く順番の図と、9つの工程の中での位置

1本の記事を書くときの順番を、箱5つの図にしました。

上から下へ進みます。

金色で囲んだ5番は、公開の直前にもう一度通る場所です。

1番から4番で書いた数字を、5番で1つずつ出どころの本文と突き合わせます。

9つの工程のうちの5番目です

冒頭で触れたとおり、この記事は9つの工程を並べた入口の記事の5番目にあたります。

書く工程は、前の4つの工程で材料が決まっている、という前提に立っています。

前の工程	そこで決まっているもの	書く工程で使う所
1 測る	いま自社がAIの答えに出ているかの記録	書いたあとに比べる相手になる
2 質問の地図を作る	買い手がAIに打つ質問文	見出しと、冒頭の2〜3文
3 一次情報を取る	社内の人から聞いた事実と数字	表に入れる回数・日数・件数、できないこと
4 AIの答えを読む	その質問で、いま引用されているページの中身	自社の記事に足りない事実の見当

質問文の作り方は買い手の質問を4段に分ける記事に、引用元の読み方はAIの答えと引用元を読む記事に書きました。

材料がないまま書き始めた場合

質問が決まっていないと、冒頭で何に答えるのかが決まりません。

社内の事実を聞いていないと、表に入れる数字がなく、「柔軟に対応」のような言葉で埋めることになります。

書き方の工夫3つは、どれも材料があって初めて使えるものです。

手元に質問文と事実の記録がない場合は、工程2と工程3へ戻るのが先になります。

冒頭の2〜3文で、質問に答える

1つ目の工夫は、記事の最初の2〜3文で、狙った質問に直接答えることです。

買い手がAIに打つ質問文を見出しに置き、その直後の段落で結論を言い切ります。

根拠1：AIは、質問との関連が高い文章を重く扱っていました

2024年に発表された海外の実験では、賛否が分かれる質問について、対立する2つの文章をAIに読ませました。

その結果は、AIは質問との関連が高い文章を強く重視したというものです。

質問との関連を上げる4種類の書き換えは、どれも基準より結果が良くなりました。

見た目や文体を変える6種類の書き換えは、基準と変わらないか、下がる方向でした。

読みやすさや語彙の多様さは、AIの判断とほとんど相関していません。

この実験が測ったのは、AIが出す結論が賛成と反対のどちらに動くかで、引用された回数とは別の物差しです。

対象は2023年時点のモデル5つで、文章2つを同時に見せる設定に絞られています。

日本語の文章や、いまのAIサービスで同じ結果になるかは、論文では確かめられていません。

根拠2：AI検索は中核の問いを優先し、それでも約半分を落としていました

もう1つは、AI検索の回答が質問の論点をどれだけ押さえているかを数えた研究です。

1つの質問を20個ほどの下位の問いに分け、「中核」「背景」「発展」の3種類に分類しています。

英語の質問200問を3つのAI検索に聞いたところ、3つとも中核の問いを優先して答えていました。

それでも、中核の問いの46〜58%は回答に入っていませんでした。

この46〜58%は、解説記事が論文の表の値を100%から引いて出した数字で、論文の要旨は「約50%」とまとめています。

中核の答えを持つページを引用していても、その内容が回答に入ったのは51〜71%でした。

判定の大部分はAIによる自動判定で、回答は約300語で書くよう指定されています。

この研究は、ページをどう書けば回答に使われやすいかを調べたものとは違います。

読み取れるのは、AI検索が最初に拾おうとするのは中核の問いだ、という所までです。

そこで、中核の問いへの答えを記事の最初に置く、というのが弊社の受け取り方になります。

書き換え例：背景から始めた冒頭を、答えから始める

架空の業種で、書き換える前と後を並べます。

例の中の数字は、わざと「◯」にしてあります。

質問（見出しに置く）	書き換える前（例）	書き換えた後（例）
（例）外壁塗装は、何年ごとに必要ですか	「近年、住まいを長持ちさせることへの関心が高まっています。当社は創業以来、地域の皆さまに支えられてきました」	「外壁塗装の目安は◯年ごとです。塗料の種類と日当たりで前後し、当社が点検した家では◯年目に塗り直した例が最も多くなっています」
（例）就業規則の作成は、依頼してから何日かかりますか	「働き方が変わる中で、就業規則の役割はますます大きくなっています」	「聞き取りから納品までは◯営業日です。従業員が◯人を超える会社は、聞き取りの回数が増えるので日数が延びます」
（例）ホームページの制作だけを、単発で頼めますか	「ホームページは会社の顔です。今回は、制作会社を選ぶときの考え方をお話しします」	「当社は、制作だけの単発の依頼を受けていません。理由と、引き受けている仕事の範囲を、この下に書きます」

書き換えた後の文は、どれも1文目が質問への答えになっています。

2文目に、答えが変わる条件を1つ足しました。

手順：冒頭を書く前に確かめる4つのこと

次の順に進めると、冒頭の2〜3文が決まります。

順番	すること	終わったと言える目印
1	買い手の質問文を、言い換えずに1つ書く	疑問文が1行ある
2	その質問への答えを、1文で書く	「場合によります」で終わっていない
3	答えが変わる条件を、1つか2つ足す	条件が名詞や数字で書けている
4	挨拶・業界の背景・自社紹介を、冒頭から後ろへ動かす	最初の3文に、答えと条件しか残っていない

この記事の最初の3文も、「どう書けばいいですか」という質問に、3つの工夫と書式の扱いで答える形にしています。

比べられる数字を、表にする

2つ目の工夫は、言葉でぼかしていた所を、回数・日数・件数に直して表に入れることです。

買い手は複数の会社を並べて比べるので、並べられる形の数字を用意します。

直す言葉の例：「柔軟に対応」を回数・日数・件数にする

書き終えた原稿を読み返し、量や程度をぼかした言葉を拾います。

拾った言葉を、社内の人に聞いて数字に直します。

下の表は架空の例で、数字は「◯」にしてあります。

ぼかした言葉	社内で聞くこと	書き換えた後（例）
柔軟に対応します	修正は何回まで受けているか	修正は◯回まで。◯回目からは別の見積もりになります
スピード対応	問い合わせから最初の返事まで何日か	最初の返事は◯営業日以内。土日の問い合わせは翌営業日から数えます
豊富な実績	同じ種類の仕事を、いつから何件受けたか	◯年◯月から◯年◯月までに◯件。うち製造業が◯件です
手厚いサポート	納品のあと、何回・何か月まで相談を受けているか	納品後◯か月は、月◯回まで相談を受けます
幅広い地域に対応	訪問できる市区町村はどこまでか	訪問できるのは◯県の◯市と◯市。ほかの地域はオンラインのみです

数字が社内で決まっていない場合は、決まっていないと分かったこと自体が収穫です。

決めてから書くか、「案件ごとに決めています」と正直に書くかのどちらかになります。

根拠：数字・出典・比較を含む文章についての研究

この分野の出発点になった2024年の論文は、評価用の質問1万問で、文章の書き換えと回答の中での目立ち方の関係を測りました。

そこで効いたと報告されたのは、信頼できる情報源の発言の引用、数字で書ける所を数字にすること、出典を示すことと、文章を滑らかにすることでした。

よく引かれる「最大40%」は、引用を足した場合に、目立ち方の指標が19.3から27.2へ伸びたという相対的な伸びです。

回答に載る確率が4割上がる、という意味の数字とは違います。

この実験はAIに文章を書き換えさせたもので、足された数字や発言が本当かどうかは評価の対象に入っていません。

実験室の設定での結果で、日本語のページにそのまま当てはまるとは論文も述べていません。

別の研究では、AIの回答に取り込まれやすかったのは、長く、見出しで区切られ、定義・数字・比較を含むページでした。

こちらは相関を見たもので、数字を足せば取り込まれるという因果までは示されていません。

査読前の論文で、取り込まれ具合の指標は著者が作った合成の指標です。

2つのページを並べる実験では、仕様の記載と、他の商品との比較の記載が、6つのAIのうち4つで有意でした。

食い違い：数字を足して下がった実験もあります

反対向きの結果も、隠さずに書いておきます。

2025年の別の実験では、統計を足す書き換えが、4つのモデルと6分野を組み合わせた24通りのうち19通りで、引用の順番を有意に下げました。

先ほどの2023年時点のモデルの実験でも、科学的な出典を足す書き換えは、効果が中立か下がる方向でした。

物差しも条件も違うので、どちらかが誤りだったと決めることはできません。

共通して読み取れるのは、数字や出典を「足す」ことの効き方は実験によって割れている、ということです。

そこでこの記事では、新しい数字を外から足す作業より先に、自社の中にすでにある事実を数字で書く作業を置いています。

弊社の記事でも、確かめられなかった数字は載せない決まりにしています。

表にするときの進め方

表は、次のように進めると作りやすくなります。

列は、買い手が自社を当てはめて読める並びにします。

「どんな場合か」「何回・何日・何件か」「条件や例外」の3列があれば、ほかの会社の表と横に並べて読めます。

行は4〜6行にとどめ、1つのセルに2つ以上の数字を詰めないようにします。

表の下には、その数字をいつ・誰が数えたかを1文で書きます。

できないこと・向かない相手を書く

3つ目の工夫は、自社が引き受けていないことと、合わない相手を、記事の中にはっきり書くことです。

買い手はAIに、地域・規模・予算・時期といった条件を付けて聞きます。

何を書くか

書くのは、対応していない地域、引き受けていない規模、扱っていない種類の仕事、合わない進め方の4つです。

どれも、工程3で社内の人から聞き取った事実がもとになります。

営業の人が商談の最初に断っている条件があれば、それがそのまま材料です。

書き換え例：誰にでも合う書き方を、条件つきに直す

下の表も架空の例で、数字は「◯」にしてあります。

書く項目	書き換える前（例）	書き換えた後（例）
地域	全国どこでも対応します	訪問できるのは◯県内です。県外はオンラインの打ち合わせのみになります
規模	どんな規模の会社にも合います	従業員◯人以上の会社の案件は、引き受けていません
仕事の種類	何でもご相談ください	扱うのは◯◯と◯◯です。◯◯は扱っていません
時期	お急ぎの案件も歓迎です	着手は、申し込みから◯営業日後です。それより早い着手は受けていません
向かない相手	すべての方におすすめです	打ち合わせの時間を取れない方には、この進め方は合いません

書き換えた後の文は、買い手が自分の条件と照らして「合う・合わない」を決められる形になっています。

根拠はどこまであるか

正直に書くと、「できないこと」を書いたページと書いていないページを比べた実験は、この記事で挙げる11本の中にありません。

近い材料は、先ほどの2つのページを並べる実験です。

そこでは、仕様の記載がある版と、内部に矛盾がない版が、どちらも6つのAIのうち4つで有意に先に引用されました。

対象は商品レビューの記事で、候補が2件だけという実験室の設定です。

サービス業の「できないこと」にそのまま当てはまるとは言えません。

この工夫を3つ目に置いた理由は、実験の数字より、買い手の聞き方の側にあります。

条件を付けた質問に対して、条件に合うかどうかを判断できる材料がページにないと、合うとも合わないとも読み取れません。

ここは研究で確かめられた話と分けて、弊社の考えとして読んでください。

書くのをためらう場合

できないことを書くと、問い合わせが減るように感じるかもしれません。

減るのは、もともと引き受けられなかった相手からの問い合わせです。

書いていないと、その断りを商談の場で1件ずつ口頭で行うことになります。

まずは1つだけ、商談でいちばんよく断っている条件から書き始めると進めやすくなります。

数字に、出どころと日付を付ける

表に入れた数字には、誰が・いつ・何を数えたものかを、同じ文か隣の文に書きます。

これは、数字を記事に載せるための条件にあたります。

弊社が記事で運用している決まり

弊社の記事では、次の決まりを実際に運用しています。

決まり	確かめること	守れないときの扱い
1段落は1〜2文	3文以上が1つの段落に入っていないか	段落を分ける
冒頭の2〜3文で質問に答える	最初の3文に答えがあるか	冒頭を書き直す
数字は出どころの本文で確かめてから載せる	分母・条件・対象のAIが何か	条件ごと本文に書く
確かめられなかった数字は載せない	出どころの本文に、その数字があるか	その文を削る
金額と他社名は書かない	原稿に金額や社名が残っていないか	削る

公開の前には、原稿の数字が根拠の記事の本文にあるかを、機械で照合しています。

実例：2026年10月に直した言い回し

2026年10月1日から2日に公開した記事で、検品に通すため、または読み直して、言い回しを直した所があります。

そのうちの1つを、前と後で並べます。

	文	読み手に伝わること
直す前	128ブランドの平均で14.3%	何の割合かが分からない。ブランドごとの値を平均したようにも読める
直した後	128のブランドを対象にした調査で、自社サイトからの引用は全体の14.3%	対象が128のブランドで、数えたのは引用全体に占める自社サイトの割合だと分かる

数字そのものは変えていません。

変えたのは、その数字が何を数えたものかを、同じ文の中に入れた点です。

日付について分かっていること

2つのページを並べる実験では、2026年の日付の版と2019年の日付の版を比べると、6つのAIすべてで新しい日付の版が有意に先に引用されました。

一方で、日付なしの版と2026年の日付の版の比較では、有意だったのは6つのうち3つです。

日付を書けば選ばれる、とまでは言えない結果です。

比べたのは2019年と2026年という離れた日付で、数か月の違いで同じ差が出るかは調べられていません。

記事に書く日付は、中身を見直した日だけにします。

中身を変えずに日付だけを新しくする更新は、やってはいけない施策をまとめた記事で扱っています。

手順：数字を1つ載せる前に確かめること

数字を載せるときは、次の順に確かめると漏れが減ります。

• その数字が書いてある元の資料を開く
• 何と何を比べた数字か、分母は何かを読む
• 調べた時期と、対象（国・言語・業種・AIの種類）を読む
• 出どころの名前と年を、数字と同じ文か隣の文に書く
• 元の資料が見つからない数字は、載せない

5つを通ると、1つの数字に対して文が1〜2文長くなります。

長くなったぶんだけ、読み手は自分で確かめられるようになります。

海外の研究11本を、3つに分けると

ここまでに出てきた研究と、このあと出てくる研究を、1枚の表にまとめます。

分け方は「効いたと報告されたもの」「差が出なかった・下がったもの」「結果が割れている・確かめる前の段階のもの」の3つです。

11本の一覧

左端の列が分類で、右端の列が報告された結果です。

真ん中の「対象と条件」を飛ばして右端だけを読むと、数字の意味が変わってしまいます。

分類	研究（解説記事）	対象と条件	報告された結果
効いた	対立する文章をAIに読ませた実験	2023年時点のモデル5つ。文章2つを同時に見せる設定。測ったのはAIの結論の動き	質問との関連を上げる書き換え4種類は、どれも基準を上回った
効いた	2つのページを並べる実験	6つのAI。候補は2件だけ。商品レビューの記事。実験室の設定	質問との関連・リストの中での位置・価格の記載・日付の新しさが、6つすべてで有意
効いた	GEOという言葉を作った論文	評価用の質問1万問。実験室の設定。足した数字の真偽は評価していない	引用・数字・出典を足すことと、文章を滑らかにすることで、回答の中での目立ち方が上がった
効いた	出典への選ばれ方と、回答への取り込まれ方を分けた研究	公開データの記録から相関を見たもの。査読前。指標は著者が作った合成の指標	取り込まれやすかったのは、長く、見出しで区切られ、定義・数字・比較を含むページ
効いた	回答が論点をどれだけ押さえるかを数えた研究	3つのAI検索。英語の質問200問。判定の大部分はAIによる自動判定	中核の問いを優先して答えていた。それでも中核の問いの46〜58%を回答から落としていた
差が出なかった	書き換えの効果を6分野で確かめ直した実験	英語の文書。条件を決めた実験	大半の分野で、引用の順番はほとんど変わらなかった。有意に前へ出たのは3か所だけ
差が出なかった	通販の商品説明で経験則を試した実験	通販の商品説明。査読前	15の経験則のうち、基準を上回ったのは4つ。11は基準を下回った
下がった	売り文句とAIの推薦の関係を調べた実験	6つのAI。英語の商品説明	希少性と限定性の強調は、推薦を減らした
見分けられた	AI向けに整えたページを見分ける研究	10,095ページを調べたもの	AI向けに整えただけのページを、94%の精度で見分けられた
割れている	文章の形だけを変えた実験	200記事を6つのAI検索で比較。書き換えは自動。査読前	引用率が平均17.3%（相対）改善したと報告。数値の一部は、対応する表が本文で確認できなかった
割れている	引用されたページを16の観点で採点した研究	3つのAI検索が引用した1,100ページ。英語の法人向けソフトの質問。観察研究	日付などのメタデータ・HTML構造・構造化データが、引用と相関（相関係数0.63〜0.68）

表の読み方

「効いた」に入れた5本は、実験室の設定、相関を見た研究、AIの自動判定に頼った測定のいずれかです。

実際のAIサービスで、日本語のページに同じことが起きると確かめた研究は、この中にありません。

1本の研究が、2つの分類にまたがることもあります。

たとえば3行目の論文は、数字や出典が効いたと報告する一方で、キーワードの詰め込みは効果が出なかったと報告しています。

4行目の研究では、質問と回答の形式と分類されたページは、取り込まれ具合が平均で5.74%低い結果でした。

論文は、この形式が有害だと示したわけではない、と断っています。

3つの工夫と、表のどの行が対応するか

冒頭で答える工夫は、1行目・2行目・5行目に対応します。

比べられる数字を表にする工夫は、2行目・3行目・4行目に対応します。

できないことを書く工夫は、2行目が近い材料になるだけで、直接の実験はありません。

3つの工夫は、研究が効果を保証した方法とは言えません。

研究の結果と食い違わない範囲で選んだ方法です。

書式を整えることの位置づけ：研究どうしが食い違っています

見出しの付け方や段落の分け方といった書式については、研究の結果がそろっていません。

差が出なかった側と、関係があった側を、分けて書きます。

差が出なかった側の2本

2つのページを並べる実験では、18の要因を1つずつ変えて、どちらが先に引用されるかを比べました。

そのうち書式にあたる2つの要因は、6つのAIのどれでも有意な差に届きませんでした。

節に整理された版と密な段落の版の比較と、情報がまとまった版と散らばった版の比較の2つです。

もう1本は、書き換えの効果を6分野で確かめ直した実験です。

こちらでは、書き換えは大半の分野で引用の順番をほとんど変えませんでした。

書き換えより効いたのは、AIに渡される文書の並びの中で先頭に置かれることでした。

同じ書き換えを使う競合が増えるほど、1社あたりの利得が薄れることも報告されています。

関係があった側の2本

反対向きの報告もあります。

見出しの深さ、段落の長さ、箇条書きや表の比率、強調の量、内部リンクの密度という5つの数値を目安に近づけた実験です。

この実験は、6つのAI検索で引用率が平均17.3%（相対）改善したと報告しています。

ただし査読前の論文で、書き換えは人の手を通さない自動の変換でした。

数値の一部は、対応する実験結果の表が本文で確認できなかった、と解説記事に書いてあります。

もう1本は、3つのAI検索が引用した1,100ページを16の観点で採点した研究です。

引用との相関が強かったのは、日付などのメタデータ、HTML構造、構造化データで、相関係数は0.63〜0.68でした。

こちらは観察研究で、点を上げれば引用が増えるかどうかは確かめる前の段階です。

著者はAI検索向けの支援企業の共同創業者で、採点の重みや測定の日付など、確かめるのに必要な情報の多くが原文から読み取れません。

構造化データについては、構造化データとAIの引用の関係をまとめた記事に分けて書きました。

4本を並べる

研究	種類	書式についての結果	読むときの注意
2つのページを並べる実験	条件を1つずつ変えた実験	書式の2要因は、6つのAIすべてで有意に届かず	候補2件・商品レビュー・実験室
6分野で確かめ直した実験	条件を決めた実験	書き換えは大半の分野で順番を変えず	英語の文書。日本語は範囲の外
文章の形だけを変えた実験	自動の変換による実験	引用率が平均17.3%（相対）改善	査読前。一部の数値は表が確認できない
16の観点で採点した研究	観察研究	HTML構造などと引用に相関（0.63〜0.68）	因果は未確認。著者は支援企業の共同創業者

上の2本と下の2本は、同じことを調べて反対の答えを出したように見えます。

測った物差し、対象の記事、書き換えの方法が違うので、どちらが正しいかを今の時点で決めることはできません。

弊社の整理

弊社の整理は、次の1文です。

書式は整えてよいが、それで引用が増えるとは約束できない。先に中身の事実。

見出しや表は、人の読み手にとって読みやすくなるので、整えることに損はありません。

書式の実験が測ったのはAIの引用だけで、人にとっての読みやすさは対象の外でした。

避けたいのは、書式を整える作業に手間を使い切り、表に入れる事実が薄いまま公開することです。

足すと下がったもの

書き足すことで結果が下がった、と報告されたものもあります。

どれも「足せば足すほど良い」という前提を崩す結果です。

経験則の大半は、基準を下回りました

通販の商品説明を対象にした実験では、よく言われる書き換え方を15個試しています。

何も工夫しない基準を上回ったのは、15個のうち4つだけで、残りの11個は基準を下回りました。

論文は、この設定では順位を上げる近道は事実に基づいた内容の改善だった、と述べています。

対象は通販の商品説明に限られ、査読前の論文です。

調べものの記事やサービス業のページで、同じ経験則が同じように働くかは確かめられていません。

「残りわずか」「限られた人だけ」は、推薦を減らしました

人の売り場で使われる売り文句が、AIの推薦にどう働くかを調べた実験があります。

希少性と限定性を強調する書き方は、AIの推薦を減らしました。

AIが書き換えた2種類の商品の実験では、6つのAIすべてで下がっています。

本の分野など、希少性で上がった例も一部にありました。

英語の商品説明だけの実験で、日本語では試されていません。

キーワードの詰め込みは、結果が割れています

GEOという言葉を作った論文では、キーワードの詰め込みは効果が出ませんでした。

語数と位置の指標では書き換える前より下がり、主観的な目立ち方の指標ではわずかに上がっています。

一方、対立する文章をAIに読ませた実験は、キーワードの詰め込みを「関連を上げる書き換え」の1つに数えていて、結果は上がる方向でした。

2つの実験は測っているものが違うので、単純には比べられません。

どちらの結果を取るにしても、同じ言葉を何度も入れた文章は、人の読み手には読みにくくなります。

AI向けに整えただけのページは、見分けられています

中身を変えずにAI向けの形だけを整えたページについては、見分ける側の研究が出ています。

10,095ページを調べた海外の研究では、AI向けに整えただけのページを94%の精度で見分けられたと報告されました。

見分けられたページがどう扱われるかまでは、この研究からは分かりません。

分かるのは、形だけの工夫は外から見て区別がつく段階に入った、という所までです。

下がったものの一覧

足したもの	報告された結果	条件	代わりにすること
よく言われる経験則15個	11個が基準を下回った	通販の商品説明。査読前	1ページだけ変え、前と後を記録して比べる
希少性・限定性の強調	推薦が減った	6つのAI。英語の商品説明	仕様・条件・用途を先に書く
キーワードの詰め込み	効果が出なかった実験と、上がった実験がある	どちらも実験室の設定	質問文を見出しに置き、冒頭で答える
AI向けの形だけの調整	94%の精度で見分けられた	10,095ページを調べた研究	中身の事実を足してから形を整える
統計の追加	24通りのうち19通りで、引用の順番が有意に下がった実験がある	英語の文書。条件を決めた実験	自社の事実を、出どころを確かめて数字にする

提案書や見積書に載りやすい施策の扱いは、やってはいけないLLMO対策をまとめた記事に書いています。

1本書くのに、どれだけかかるか

書く工程の時間について、公開されている調査は1つだけ引きます。

それ以外の作業は、回数と件数で数えます。

書く時間についての公開調査

Orbit Mediaが2026年に公表した年次調査によると、記事1本を書く平均時間は3時間20分でした。

回答したのは英語圏のコンテンツ担当者1,042人で、記事の平均の長さは1,312語です。

日本語の記事にそのまま当てはまる数字とは言えません。

英語の語数と日本語の字数は、そのまま換算できないためです。

弊社の記事は1本あたり約1万字なので、長さの前提も違います。

この時間には、工程1から4の、測る・質問を作る・聞き取る・AIの答えを読む作業は含まれていません。

1本の中で、数えられる作業

時間の代わりに、1本の記事の中で数えられるものを表にします。

右端の列は、この記事で実際に数えた数です。

作業	数え方	この記事の場合
冒頭で答える	答える質問の数	1問
根拠の本文を開いて読む	挙げた研究の本数	11本
書き換え例を作る	前と後を並べた表の数	3つの工夫に1点ずつと、実例1点
数字を出どころと照合する	本文に載せた数字の個数	載せた数字の数だけ、1つずつ
できないことを書く	断っている条件の数	記事ごとに、聞き取った数だけ

数字の照合は、載せる数字が増えるほど回数が増えます。

研究を1本挙げるごとに、対象・条件・結果の3つを本文で読むことになります。

書く前の工程のほうが、量を左右します

書く作業の量は、手元の材料がそろっているかで変わります。

質問文が決まり、社内の事実が聞き取ってあれば、書く工程は材料を文章と表に移す作業になります。

材料がないまま書き始めると、書きながら調べることになり、どこまでが書く作業かを数えられなくなります。

書いたあとにすること

記事を公開しても、書く工程が終わっただけで、9つの工程は続きます。

このあとに関係するのは、工程6・工程8・工程9の3つです。

工程6：記事に書いた事実を、ほかのページとそろえる

記事に書いた回数・日数・対応地域が、料金ページや会社概要と食い違っていないかを確かめます。

記事で「できないこと」を書いたのに、別のページに「何でも対応」と残っていれば、どちらが正しいのか読み手には分かりません。

先ほどの2つのページを並べる実験でも、内部に矛盾がない版は、6つのAIのうち4つで有意に先に引用されていました。

工程8：同じ質問を、同じ条件でもう一度聞く

書いた記事がAIの答えに出るようになったかは、聞き直さないと分かりません。

弊社は2026年10月1日に、買い手の質問40問のうち13問を、Claudeに2回ずつ聞きました。

社名を入れない11問では、弊社の名前が出たのは22回中0回、弊社のページが引用されたのも22回中0回です。

この計測は、弊社のパソコンの作業メモがAIに渡る条件で行っていたことが、2026年10月2日に分かりました。

メモが渡らない条件で同じ日に測り直すと、社名を入れない11問で弊社のページが引用されたのは22回中1回でした。経緯は測り直しの記事に書いています。

社名を入れた2問は、10月1日の記録では4回中4回でしたが、測り直しでは弊社のページが引用されたのは4回中2回でした。

次は2026年11月1日ごろに、同じ質問・同じAI・同じ回数で聞き直します。

結果が変わったかどうかは、聞き直したあとに書き足します。

聞き直したあとの進め方は、測り直して、引用されない質問を直す記事に書いています。

工程9：公開した記事に戻る

弊社の記事は、公開した月から2か月目にかけて、1本あたりのセッションが1.9から13.6に増えました。

手を入れないままの記事は9か月目から落ち、12か月目で最大時の4分の1、16か月目で7分の1になっています。

これは記事へのセッション数で、AIに引用された回数を測ったものとは別です。

それでも、載せた数字と日付が古くなることは、時間がたつだけで起きます。

この記事自体が、2026年6月の版に戻って書き直したものです。

本数を増やす前に

書き方が決まると、同じ型で本数を増やしたくなります。

1本ごとの事実が薄いまま本数だけを増やす進め方については、記事を大量に公開することを扱った記事に分けて書きました。

測る所から自社で始める場合は、自分でできる入口の作業の記事が出発点になります。

LLMO対策という言葉そのものの説明は、LLMO対策とは何かを書いた記事に分けてあります。

よくある質問

Q1. 見出しの直後に定義文を置けば、AIに引用されますか

置いただけで引用される、と言える根拠は見つかっていません。

書式だけを変えた比較では、6つのAIのどれでも有意な差に届かなかった実験があります。

定義文が質問への答えになっているなら、冒頭で答える工夫と同じ働きをします。

形より先に、その1文が買い手の質問に答えているかを確かめてください。

Q2. 記事を「質問と回答」の形式にしたほうがいいですか

形式を変えるだけなら、急ぐ理由は見当たりません。

海外の研究では、質問と回答の形式と分類されたページは、回答への取り込まれ具合が平均で5.74%低い結果でした。

相関を見た査読前の研究で、論文自身が、この形式が有害だと示したわけではないと断っています。

質問と回答の節を作る場合は、答えの中に数字・条件・比較を入れてください。

Q3. 記事は長いほうが引用されやすいですか

長さと取り込まれ具合に相関があった、という研究はあります。

ただし相関なので、長くすれば取り込まれるとは言えません。

同じ研究は、数字や見出しが多いだけで有用とは限らない、とも述べています。

答えるべき質問と、表に入れる事実がそろった結果として長くなる、という順番で考えてください。

Q4. 太字や箇条書きは、増やしたほうがいいですか

増やすほど良い、という結果は出ていません。

文章の形だけを変えた実験が示した目安は、箇条書きや表が全体の25〜35%、強調が全体の5〜10%という、上限のある範囲でした。

英語の記事を対象にした査読前の論文なので、この数値を日本語の記事にそのまま当てはめることはできません。

読み取れるのは、多ければ多いほど良いという話ではなかった、という所までです。

Q5. この書き方で、AIからの引用は増えましたか

まだ分かりません。

弊社は2026年10月1日に13問をClaudeに聞く計測を行い、次の測り直しは2026年11月1日ごろです。

測り直す前なので、増えたとも増えなかったとも書けません。

いま書けるのは、何を守って書いているかと、海外の研究で何が確かめられ、何が確かめられていないかまでです。

まとめ

AIに引用されやすい記事の書き方として、この記事では工夫を3つに絞りました。

要点を5つ並べます。

• 冒頭の2〜3文で、買い手の質問に答える。質問との関連を上げた書き換えは、2023年時点のモデルの実験で基準を上回った
• 「柔軟に対応」のような言葉を、回数・日数・件数に直して表に入れる
• できないこと・向かない相手を書く。直接の実験はなく、ここは弊社の考えにあたる
• 数字には、出どころ・日付・何を数えたものかを添える。確かめられなかった数字は載せない
• 書式は整えてよい。ただし研究の結果は割れていて、引用が増えるとは約束できない

海外の研究11本のうち、効いたと報告されたものも、実験室の設定や相関にとどまります。

日本語のページと、いまのAIサービスで確かめた研究は、その中にありません。

弊社自身も、この書き方で引用が増えたかどうかを、まだ測り直していません。

そのうえで手を付ける順番は、書式より先に、中身の事実です。

9つの工程の全体は、入口の記事に戻って確かめられます。

今日できる点検

いちばん読まれてほしい記事を1本だけ開いて、次の表を上から順に確かめてください。

道具は使わず、原稿を読むだけでできる点検にしています。

点検の表

点検すること	やり方	結果の見方
冒頭の3文	最初の3文だけを読む	買い手の質問への答えが入っているか
ぼかした言葉	「柔軟」「豊富」「幅広い」「手厚い」を探す	見つかった数を数え、数字に直せるものに印を付ける
できないこと	対応していない地域・規模・仕事の種類が書いてあるかを見る	1つも無ければ、商談でよく断る条件を1つ書き出す
数字の出どころ	本文の数字を1つ選び、元の資料を開く	何を数えた数字かを、自分の言葉で説明できるか
日付	記事の日付と、中身を最後に見直した日を比べる	中身を見直していないのに日付だけ新しくなっていないか
ほかのページとの一致	料金ページと会社概要を並べて開く	記事に書いた回数・日数・地域と食い違っていないか

点検のあとにすること

6つの点検で印が付いた所のうち、今日直すのは1つだけで構いません。

最初に直すなら、冒頭の3文です。

直した日付と、直す前の文を残しておくと、次に測り直したときに、何を変えた記事なのかが分かります。

弊社も、社名を入れない11問をClaudeに聞いた結果は、22回中0回という数字から始まっています。

ページを増やしても問い合わせが来ないなら、原因はページの外にあります。その場合は、下の入口からご相談ください。