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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検索の見え方は1回の測定では決められない：4サービス45日間の追跡と、繰り返し測定の提案｜スイスの小規模研究（プレプリント2026）
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【LLMO論文解説】名前を出せば99.4%知っているのに、カテゴリの質問では3.32%｜Product Hunt 112社の調査（プレプリント）
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【LLMO論文解説】ChatGPT流入の伸びは施策の効果か、成長の追い風か｜対照ページで切り分けた1サイト分析（プレプリント）
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【LLMO論文解説】会話型検索向けSEOは本当に効くか、6分野・4モデルで試した結果｜多くの手法は有意に効かなかった（NeurIPS 2025）
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【LLMO論文解説】本文だけ書き換えると検索で不利になる？構造情報まで測った実験｜SAGEO Arena（KDD 2026）
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【LLMO論文解説】AI検索は第三者の媒体を選びやすいのか、Googleと複数のAIを比べた実験を原文から読む｜獲得メディアの偏りと限界（プレプリント）
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【LLMO論文解説】東京のホテルでAIが引用するサイトは質問の言い方と言語で変わる｜OTAと日本語・英語の比較（HFE 2026）
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【LLMO論文解説】AI回答での露出が売上に効いたかを測る統計の枠組み｜広告の効果測定手法を生成AI向けに拡張（プレプリント）
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LLMO・GEO論文の一覧｜海外の学術論文を原文から読み、テーマ別に日本語で解説
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【LLMO論文解説】GEO研究45本の批判的サーベイ｜「効く」と「効かない」の境目を整理した論文（2026年7月）
