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生成AIに引用されるためのコンテンツ最適化（LLMO／GEO）に関する記事
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【LLMO論文解説】Agent2UCB｜9つの改善策から効くものをバンディット制御で自動選択（プレプリント）
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【LLMO論文解説】競合も同時に最適化する前提でGEO戦略を選ぶ｜Beyond the Vacuum（プレプリント）
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【LLMO論文解説】文章の中身はそのままに「構造」だけ変えると引用率は上がるか｜GEO-SFEの実測（プレプリント）
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【LLMO論文解説】画像のキャプションを本文に差し込むと生成検索での見え方は上がるか｜多峰設定限定で効果あり（ECML PKDD 2026採択）
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【LLMO論文解説】検索意図を4つの視点で読み直してから書き換えるRAID G-SEO｜効果は主観指標中心（プレプリント）
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【LLMO論文解説】広告文を書き換えてAIの回答に含める強化学習の手法｜Rewrite-to-Rank（ICML 2025ワークショップ）
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【LLMO論文解説】GEOの書き換えをBART微調整で自動化する試み｜旅行サイト限定・評価は50問（プレプリント、2025年7月）
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【LLMO論文解説】Google検索とAI検索は、引用元がほとんど重ならない｜1,000問の実測で見る出典と鮮度の違い（EDBT/ICDT 2026ワークショップ）
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【LLMO論文解説】中国系AIと欧米系AIでブランド言及率に差｜事例企業と著者が同一所属（プレプリント・2025年12月）
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【LLMO論文解説】AIが引用するのは自社サイトより第三者サイトが8割5分｜128ブランド・12市場・13言語の分析（プレプリント）
