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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】AIが「説得力がある」と判断する証拠とは｜関連性重視・文体はほぼ無視（ACL 2024）
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【LLMO論文解説】LLMO（AIO・GEO）論文139本を読んで分かったこと｜合同会社謙虚の見解(2026年11月時点)
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【LLMO論文解説】生成AIの好みをAIに説明させてルール化する仕組み｜AutoGEOは書き換えで目立ち方を最大50.99%上げた(ICLR 2026)
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【LLMO論文解説】AIに競合を出し抜かせる「選好操作攻撃」｜全員が攻撃すると損をする囚人のジレンマ（ICLR 2025）
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【LLMO論文解説】AI検索の引用は、半分近くが出典で裏づけられていなかった｜GEO登場前の初期監査（Findings of EMNLP 2023）
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【LLMO論文解説】AI Overviewsの出典は検索上位と別物か｜4,706問で見た重なりと不安定さ（Findings of ACL 2026）
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【LLMO論文解説】GoogleのAI Overviewsは、どんな検索で出て、出典どおりに書いているのか｜55,393件を40日間追った実測調査（プレプリント・査読中）
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【LLMO論文解説】通常のGoogle・AI Overviews・Geminiは、引用する出典がほとんど重ならない｜1万1,500問で比べた実測（SIGIR 2026）
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【LLMO論文解説】AIが2つのページから先に引用する方を選ぶ条件を25万2千回の実験で調べた論文を原文から読む｜関連性・位置・価格・日付（SIGIR 2026）
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【LLMO論文解説】AI検索で「引用された」と「回答に使われた」は別物｜選択と吸収を分けて測る枠組み（プレプリント）
