AIに引用されない記事は、何回測ってから書き直すか｜測り直しの手順を全部書きます

記事を出して1回聞いただけで、AIの答えに出なかったからといって、すぐには書き直しません。

同じ質問・同じAI・同じ回数で翌月も聞き、どの回も出なかった質問から、意図・文脈・地域・鮮度の順にずれを点検して直します。

弊社は2026年10月1日に基準値を取り、11月1日ごろに同じ条件でもう一度聞く予定です。

測り直しの結果は、2026年11月に測ったあとでこの記事に足します。

いまの時点で書けるのは、手順と基準値までです。

LLMO対策を9つの工程に分けた入口の記事で言うと、8番目の工程にあたります。

結論：書き直す前に、3つを確かめます

引用されない記事を前にすると、すぐ本文に手を入れたくなります。

その前に確かめることが3つあります。

直す前に確かめる3つ

確かめること	見る場所	弊社の現在地	次にすること
同じ条件で聞いたか	質問文・AIの種類・回数が前回と同じか	2026年10月1日に13問・Claude・各2回で記録した	1つでも違えば比べず、条件を戻して聞き直す
何回出なかったか	聞いた回数のうち、社名や自社のページが出た回数	社名を入れない11問は22回中0回	翌月も0回だった質問を、書き直しの対象にする
公開から何か月か	答えの記事を公開した日	13問のうち2問は、記事を公開した直後の値	公開した月の数字だけで記事を崩さない

3つとも「はい」と言えた質問だけが、書き直しに進みます。

1つでも欠けていれば、直すより先に、記録を取り直すか、翌月を待ちます。

この記事が答える質問

この記事は、次の質問に答えるために書きました。

「記事を出したのにAIに引用されません。いつ、何を基準に書き直せばいいですか」

「いつ」への答えは、同じ条件で2か月続けて0回だったときです。

「何を基準に」への答えは、質問と記事のずれを4つの観点で点検した結果です。

どちらも弊社がいま採っている運用で、海外の研究が示す回数より少ない回数で回しています。

その差は、あとの節で数字を並べて書きます。

数字の出どころ

「海外の研究では」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」と書いたことは、弊社が自分で測ったことです。

お断りしておくと、ここで引く論文は英語と海外が中心で、日本語の質問で同じ数字になるとは言えません。

実験の環境で確かめられたことと、実際のAIのサービスで起きることも、分けて書きます。

論文は弊社が1本ずつ日本語で解説しており、解説の一覧から原文の情報までたどれます。

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。

全体の流れの図と、この記事の位置

基準値を取ってから書き直すまでを、5つの箱に並べました。

金色の箱が、この記事の後半で扱う書き直しです。

1から4までは、本文に1文字も手を入れません。

5に進む質問を選ぶために、記録を2か月ぶん並べる作業です。

9つの工程のうちの8番目です

この記事は、LLMO対策のやり方を9つの工程で書いた入口の記事の、工程8を1本に広げたものです。

入口の記事では、工程1で測り、工程5で書き、工程8でもう一度測って書き直す、という並びにしました。

入口では、4つのずれの表と、失敗しやすい点を短く書いただけでした。

ここでは、入口に書かなかった材料を3つ足します。

何回聞けば足りるかを調べた研究3本、弊社の基準値の取り方、古い記事を直した実例です。

図の読み方

図の矢印に付けた言葉は、次の箱へ進む条件です。

4から5への矢印には「2か月続けて0回」と書きました。

この条件は弊社が決めた運用で、研究が示した基準をそのまま写したものとは違います。

5で直した記事は、翌月また3の箱に戻り、同じ条件で聞かれます。

やってはいけない側の施策は、やってはいけないLLMO対策をまとめた記事に分けてあります。

基準値を先に取る：弊社の10月1日の記録

測り直すには、比べる相手が要ります。

その相手が基準値で、記事を出す前に取っておく数字です。

記事を出す前に取る理由

記事を公開したあとで初めて聞くと、出た回数が公開の前からそうだったのか、公開のあとで変わったのかを区別できません。

公開の前に同じ質問を聞いておけば、あとの月の記録と並べられます。

弊社では、基準値を2026年10月1日に取りました。

買い手の質問として用意した40問のうち13問を、Claudeに各2回聞いています。

聞いた回数は、13問×2回で26回です。

弊社の基準値の表

質問の種類	問数	聞いた回数	弊社の名前が出た回数	弊社のページが引用された回数
社名を入れない質問	11問	22回	0回	0回
社名を入れた質問	2問	4回	4回	4回
合計	13問	26回	4回	4回

社名を入れない11問では、弊社の名前は22回中0回、弊社のページの引用も22回中0回でした。

社名を入れた2問は、10月1日の記録ではどちらも2回中2回で、名前も引用も出ています。

ただし、この10月1日の記録は条件に誤りがあり、次の節のとおり測り直しました。

この数字は対象がClaudeだけで、ほかのAIに同じ13問を聞いた記録は、まだありません。

10月2日に測り方の誤りを見つけ、測り直しました

2026年10月2日に記録を読み返すと、10月1日の答えの冒頭に、弊社の作業メモの文が混じっていました。

26回のうち20回です。

計測に使ったしくみが、弊社のパソコンの設定を読み込んだまま、AIを起動していたためです。

設定には弊社の社名や作業の経緯が書いてあり、買い手が聞くときの条件とは違っていました。

同じ日に、設定を読み込まない条件で、同じ13問を各2回聞き直しています。

質問の種類	聞いた回数	弊社のページが引用された回数（10月1日）	弊社のページが引用された回数（10月2日の測り直し）
社名を入れない質問	22回	0回	1回
社名を入れた質問	4回	4回	2回

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。

出たのは「やってはいけない施策」を聞く質問の1回目で、弊社の記事2本が引用元に入っています。

社名を入れた2問では、弊社のページが引用されたのは4回中2回でした。

サービスの内容を聞く質問では、2回とも「情報が見つからなかった」という答えです。

10月1日の4回中4回には、設定に書いてあった弊社の情報が効いていた可能性があります。

社名を入れた質問では、AIが質問文の社名を繰り返すだけでも「名前が出た」に数えられるので、ここでは引用された回数で比べました。

条件を変えたので、この記事の決まりどおり、10月2日の記録を新しい基準値として扱います。

10月1日の記録と並べて「増えた」とは言いません。

測り直しの条件にも、残っている点が1つあります。

起動のときに弊社のメールアドレスがAIに渡っており、引用された1回では、AIが答えの中で、質問者の会社の記事と思われると触れていました。

前の日に取った別の記録

その前日の2026年9月30日には、会社を探す質問でも測っています。

会社を探す質問4問のうち、弊社が出たのは1問でした。

その1問は、GoogleのAIモードで2回聞いて2回とも出ています。

「おすすめの会社」を聞く2問では、4回聞いて0回でした。

9月30日と10月1日では、質問もAIも違うので、2つの数字を足したり比べたりはしていません。

基準値が0回でも、そのまま書く

基準値は、良い数字を残すための記録とは違います。

22回中0回と書いてあれば、翌月に1回でも出たとき、その1回が記録に残ります。

反対に、基準値を取らずに記事を出すと、翌月に0回だったとき、元から0回だったのかどうかが分からなくなります。

社名を入れて聞く確かめ方は、AIで自社名を調べる手順の記事にまとめています。

条件をそろえる：質問文・AI・回数・記録するもの

2か月ぶんの記録を並べられるのは、条件が同じときだけです。

そろえるものは4つあります。

そろえる4つの条件

そろえるもの	決め方	弊社の決め方	変えると起きること
質問文	前回の質問文を写して使う	一字も変えずに使う	差が、聞き方の違いによるものか分からなくなる
AIの種類	前回と同じAIに聞く	基準値と同じClaudeに聞く	AIごとの違いが、月ごとの違いに混ざる
回数	前回と同じ回数だけ聞く	各2回	「2回中◯回」と「5回中◯回」は並べられない
記録するもの	前回と同じ列に書く	9つの列を固定している	前回に無い列は、比べる相手がない

4つのうち1つでも変えたら、その月の数字は新しい基準値として扱います。

前の月の数字と並べて「変わった」とは言いません。

質問文は一字も変えない

弊社では、前回の質問文を一字も変えずに使います。

言い回しを整えたくなっても、測っている間は直しません。

質問を良くしたいときは、古い質問文を残したまま、新しい質問を別の行として足します。

足した質問は、その月が基準値になります。

AIの種類を混ぜない

海外の研究では、同じ質問を繰り返したときの出典の重なりが、AIの種類によって違いました。

スイスで4つのAIに同じ質問を聞いた研究によると、重なりはChatGPTが0.233、Perplexityが0.282、GoogleのAIモードが0.318、Geminiが0.505でした。

重なりは0から1の数字で、1なら2回の出典が完全に同じ、0なら1件も同じものがない、という意味です。

揺れ方がAIごとに違うので、先月はAで聞き、今月はBで聞く、という比べ方はできません。

別の研究では、どのAIが安定しているかの順番が入れ替わっていました。

AIの名前で安定を決めつけず、同じAIの記録どうしを並べるのが安全です。

前回の記録を残しておく

弊社では、回数のほかに、答えの冒頭と引用元のURLを残しています。

回数だけを残すと、0回から0回のまま動かなかった月に、何も読み取れません。

答えの冒頭と引用元が残っていれば、名前は出なくても、並んだページが入れ替わったかどうかは見られます。

記録の列は、あとの「記録の残し方」の節に表でまとめました。

何回測れば足りるか：海外の研究3本と、弊社の各2回

「1回で決めない」と書くのは簡単ですが、では何回なのかが分からないと手が動きません。

回数を数字で調べた海外の研究を3本読みました。

3本は数えている単位が違うので、1本ずつ分けて書きます。

1本目：同じ質問を1日に7〜8回

中心に置くのは、4つのAIを45日間追いかけた研究です。

対象はChatGPT、Gemini、GoogleのAIモード、Perplexityで、4つの分野に8問ずつ、合わせて32問を毎日聞いています。

質問はドイツ語で、スイスから聞いた実験です。

この研究によると、連続する2日の答えを比べたときの出典の重なりは0.34〜0.42でした。

同じ日のうちに繰り返しても0.32〜0.43で、日をまたいだときと同じ水準です。

著者らは、AIの答えに出るかどうかを、何回に1回出るかという分布で捉えるよう提案しています。

そのうえで、同じ質問を最大10回繰り返したデータから、回数を減らすと推定がどれだけぶれるかを計算しました。

1日に聞く回数	推定のぶれ（標準誤差）	読み方
1回	0.370	弊社の解説では「ほとんど情報を持たない」と書いた水準
3回	0.188	1回の約半分まで下がる
5回	0.123	0.10にはまだ届かない
7回	0.081	社名が出る割合で、0.10を下回る
8回	0.062	出典まで見るなら、著者らが勧める回数

表は、社名が出る割合を推定したときのぶれです。

著者らは、社名を追うなら1つの質問を1日に7回以上、出典まで見るなら8回以上を勧めています。

7回という回数は、出る割合が80%の会社と20%の会社のような、大きな差を見分けるための精度だと論文は説明しています。

この研究は32問という小さな範囲の実験で、7〜8回がどの業種にも足りるとは確かめられていません。

2本目：1回の測定値には幅がある

2本目は、引用割合の幅を計算した研究です。

3つのAI検索（Perplexity、ChatGPTの検索機能、Gemini）に、3つの分野で200問ずつを9日間聞いています。

200問を1回聞いて出した引用割合には、ChatGPTの検索機能で3〜6ポイントの幅がありました。

著者は、見かけの差が5〜7ポイントに満たない2つのサイトは、その大半が区別できなかったと書いています。

Geminiに鳥の餌台の質問を聞いた分野では、ある自然系の媒体が1日目に3.2%で、9日間の平均は0.5%でした。

1日目だけを見た人は、このサイトを上位の常連だと受け取ってしまいます。

この研究が数えているのは質問の数で、幅を5ポイント以内に収めるには、AIによって約40問から150問以上が要るという目安を示しました。

著者は、AI検索の計測を仕事にしている会社の所属で、論文は査読前のものです。

3本目：止める時点を2つの条件で決める

3本目は、何件集めたら止めてよいかを調べた研究で、2本目と同じ著者です。

3つのAI検索と10の分野を掛けた30組で、1分野125問を1回ずつ聞いています。

止めてよいと判定する条件は2つです。

• 順位表の並びが、少し前の時点と比べて落ち着いたこと
• たまたま出たのではないサイトどうしの差が、測定のぶれと同じか、それより大きいこと

2つがそろった時点は、組によって33件目から94件目まで広がりました。

30組のうち27組は125件以内にそろい、残りの3組は125件でもそろっていません。

そろった時点で止めても、上位10サイトの顔ぶれの一致は中央値で80%でした。

ここでの「件」は別々の質問の数で、同じ質問を繰り返した回数とは単位が違います。

3本と弊社を並べる

だれの数字か	数えている単位	示された回数	条件
海外の研究1本目	同じ質問を1日に繰り返す回数	社名なら7回以上、出典なら8回以上	4つのAI、32問、ドイツ語、スイス
海外の研究2本目	分野ごとの質問の数	約40問から150問以上	3つのAI検索、3分野、各200問
海外の研究3本目	分野ごとの質問の数	33件目から94件目で条件がそろう	3つのAI検索、10分野、各125問
弊社	同じ質問を繰り返す回数	各2回	Claude、13問、月1回

弊社の各2回は、1本目の研究が勧める7〜8回より少ない回数です。

2回のときのぶれは、弊社の解説記事の表に載っておらず、1回の0.370と3回の0.188の間にある、としか言えません。

そのため弊社では、2回の結果を「出る割合」として読まず、書き直す候補を選ぶための印として使っています。

2回とも出なかった質問を候補にし、次の月も出なければ直す、という運用です。

回数を増やせる会社は、同じ質問を7回聞くところから始めると、研究の目安に近づきます。

結果を3つに分ける

2か月ぶんの記録がそろったら、質問を3つに分けます。

分ける作業は、質問の数だけあります。

弊社のいまの記録なら13問ぶん、入口の記事に書いた設計どおり40問を聞いた月なら40問ぶんです。

分け方の表

分け方	前回	今回	すること
前回も今回も出た	出た	出た	記事に手を入れず、記録だけ続ける
今回から出た	出なかった	出た	翌月も出るかを見る。出た理由を決めつけない
どちらも出なかった	出なかった	出なかった	質問と記事のずれを点検し、書き直す

書き直すのは、3行目の質問に答えている記事だけです。

前回は出て今回は出なかった、という質問も出てきます。

弊社ではこれを4つ目の箱にせず、翌月の記録を待つ側に置くことにしています。

日による揺れで説明がつく範囲かどうかを、1か月ぶんの記録だけでは決められないためです。

「出た」の数え方

「出た」「出なかった」は、聞いた回数のうち何回出たか、で書きます。

各2回なら、1つの質問の結果は「2回中2回」「2回中1回」「2回中0回」のどれかです。

今月の結果	弊社での扱い	翌月にすること
2回中2回	出た、と数える	同じ条件で聞き、続くかを見る
2回中1回	出たとも出ないとも決めない	同じ条件で聞き、回数を並べる
2回中0回	書き直しの候補に入れる	翌月も2回中0回なら、ずれの点検へ進む

1回出ただけで「引用された」と報告すると、翌月に0回だったときの説明がつきません。

出た回数と聞いた回数を両方残しておけば、翌月の数字とそのまま並べられます。

名前と引用を分けて数える

弊社の記録では、社名が出たかどうかと、自社のページが引用されたかどうかを別の列にしています。

名前は出たのに自社のページは引用されていない、という回があり得るからです。

逆に、ページは引用元に並んだのに、答えの文には名前が出ない回もあり得ます。

基準値の11問は、どちらの列も22回中0回でした。

翌月に片方だけが動いたら、動いた列の名前を書いて報告します。

分けたあとの本数

書き直す本数は、3行目に入った質問の数で決まります。

弊社の基準値に当てはめると、候補は最大で11問です。

11月の記録が出るまで、このうち何問が残るかは分かりません。

公開してすぐの数字で判断しない

書き直しを急ぎたくなるのは、記事を公開した直後です。

弊社の記録にも、公開した直後に聞いた質問が2問入っています。

公開した当日は、2問とも2回中0回でした

基準値の13問のうち2問は、答えの記事を公開した直後に聞いた値です。

1問は、やってはいけない施策を尋ねる質問でした。

もう1問は、LLMO対策のやり方を尋ねる質問です。

どちらも2回中0回で、弊社の名前も、弊社のページも出ていません。

公開した当日に出ないことは、記事の出来を示しません。

AIが新しいページを答えに使い始めるまでの期間を、弊社は測っていないからです。

測っていないものを理由に、書いたばかりの記事を崩すことはしません。

弊社の記事は、2か月目にかけて動きました

公開した直後の数字が当てにならないことは、検索の側では弊社の実測があります。

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。

手を入れなかった記事は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。

これは検索から来たセッションの数字で、AIに引用された回数の数字とは別のものです。

AIの答えでも同じ月数で動く、とは言えません。

言えるのは、公開した月の数字が、その記事の落ち着く先を表していなかった、という検索側の事実までです。

時点ごとの読み方

聞いた時点	弊社の記録	読み方	すること
記事を出す前	社名なしの11問は22回中0回	基準値。良し悪しを決める数字ではない	質問文と記録を残す
公開した当日	2問とも2回中0回	記事の出来を示さない	書き直さず、次の記事を書く
公開の翌月	2026年11月1日ごろに聞く予定	基準値と並べる1回目の記録	3つに分け、基準値も今回も0回の質問から、ずれを点検する
その次の月	まだ無い	直した記事を、同じ条件でもう一度聞く月	直した記事の質問と、触らなかった記事の質問を並べる

表の3行目と4行目は、弊社もまだ通っていません。

待っている間にすること

待つ月は、何もしない月とは違います。

入口の記事で言えば、工程5の次の記事を書き、工程6で自社の事実をそろえ、工程7で外部への掲載を依頼する月に当たります。

書き直しを翌月に回したぶん、新しい質問に答える記事を1本足せます。

自分で進める範囲は、自分でできる入口の作業の記事に書いています。

書き直す前の点検：4つのずれ

2か月続けて0回だった質問が決まったら、本文を開く前に、質問と記事を並べて読みます。

点検の観点は、引用されない原因を診断して直す仕組みを提案した海外の研究から取りました。

入口の記事では割合を1つ紹介しただけだったので、ここでは内訳まで書きます。

引用されない原因の内訳

この研究は、同じ質問に対して「引用されなかったページ」と「引用されたページ」を1組にし、949組を比べています。

質問は、健康・旅行・技術など10の分野にまたがる既存のデータから取られました。

原因の分類	割合	中身	この記事での扱い
意味の一致	62.2%	質問の意図とのずれ、文脈の欠落、情報が古い、地域が合わない	4つのずれとして点検する
内容の質	27.1%	内容が薄い、断片的で要約しにくい、冗長、表にすべき内容が文章のまま	ずれを直したあとで見る
技術的な読み込み	10.1%	アクセスの遮断、読み込みの失敗、本文が広告や案内に埋もれている	ずれの前に確かめる
構造的な排除	0.6%	権威のあるページと内容が重なる、AIが読む範囲の外に埋もれている	記事の書き直しでは動かしにくい

いちばん大きいのが、質問とかみ合っていない「意味の一致」の62.2%でした。

その中では、文脈の欠落が32.3%、意図のずれが29.1%で、この2つが大半を占めています。

情報の古さと地域の不一致は、残りのわずかな部分です。

2つの個別の割合は、弊社の解説記事に載せていないので、ここにも書きません。

この数字が出た条件

実験は、研究者が自前で組み立てた模擬の環境で行われました。

回答を作るAIにはGPT-4.1-miniとClaudeの小型モデルが使われ、実際のChatGPTやPerplexityで確かめた結果とは違います。

診断も、引用されたかどうかの判定も、AIが行っています。

データは英語圏が中心で、日本語のページで同じ割合になるかは確かめられていません。

弊社はこの割合を、点検の順番を決める手がかりとして使っています。

自社の記事の6割がずれている、という意味には読んでいません。

ずれの前に、ページが読めるかを確かめる

同じ研究によると、原因の10.1%は、ページがそもそも読み込めていないことでした。

読めていないページは、本文をどれだけ直しても結果が変わりません。

弊社の解説記事でも、確かめる順番は、読み込めているかが先で、質問と中身の一致がその次だと書きました。

確かめ方は1つで、公開したページを、ログインしていない状態で開いて本文が表示されるかを見ます。

4つのずれを、自分への問いに直す

ずれの種類	自分に聞く問い	記事のどこを見るか	ずれていたら
意図	買い手は何を決めたくて聞いているか	冒頭の3文	聞かれた形のまま、最初に答える
文脈	買い手の規模・業種・立場が本文に出てくるか	例と固有名詞	質問に含まれる条件の言葉を本文に入れる
地域	質問に地域の指定があるか	本文と会社概要	対応できる地域を書く
鮮度	数字と日付は今も正しいか	数字のある文すべて	一次資料で確かめて直す

点検は、0回が続いた質問1問につき、4つの問いに1回ずつ答える作業です。

答えは、質問の横に「意図：ずれあり」「地域：ずれなし」のように書き込みます。

4つとも「ずれなし」になった質問は、記事の書き直しでは動かない側かもしれません。

同じ研究でも、直したあとに引用されないままだった質問が163件残り、著者らは理由にサイトの権威を挙げています。

その場合の作業は、入口の記事の工程7、自社サイトの外に実在の言及を作るほうに移ります。

直す順番：意図から始め、書式は最後にします

1本の記事に、ずれが2つ以上重なっていることがあります。

弊社では、意図・文脈・地域・鮮度の順に直すと決めています。

順番の表

順番	直す場所	やること	終わったと言える状態
1	意図	冒頭の答えを、質問の形に合わせて書き直す	質問文と冒頭の3文を並べて、答えになっている
2	文脈	規模・業種・立場の前提を質問に合わせる	質問に含まれる条件の言葉が本文に出てくる
3	地域	対応できる地域を本文と会社概要に書く	2か所の表記が同じ
4	鮮度	数字と日付を一次資料で確かめて直す	数字のある文に、確かめた日が分かる
5	書式	見出し・表・箇条書きを整える	1から4が終わっている

意図を最初に置く理由は、入口の記事に書いたとおりです。

冒頭の答えが質問の形に合っていないと、ほかの3つを直しても、質問との関連が伝わらないままになります。

研究の内訳では、文脈の欠落のほうが意図のずれより少し多い結果でした。

意図から始めるのは弊社の決め方で、研究が順番を定めたものとは違います。

書式だけ変えても、ずれは残ります

書き直しでいちばん手を付けやすいのは、見出しを質問の形に変えることです。

見出しを直しても、本文が質問に答えていなければ、意図のずれは残ったままになります。

表の5行目に書式を置いたのは、そのためです。

日付だけを新しくする作業も、鮮度のずれを直したことにはなりません。

数字や内容が古いままで日付だけが変わる話は、更新日だけを変える施策を扱った記事に分けて書いています。

全部を書き直さない

先ほどの研究では、原因を診断してから直す方法と、一律のルールを当てはめる方法を比べています。

診断してから直す方法は、書き換えた範囲が元の内容の5%で、一律のルールは平均25%でした。

引用率は、診断してから直す方法のほうが高い結果です。

模擬の環境での比較なので、実際のAIで同じ差になるとは言えません。

読み取れるのは、ずれている場所を特定してそこだけを直す、という進め方が実験では通用した、ということまでです。

同じ研究は、もともと引用されやすい分野に一律の書き換えをかけると、かえって下がる場合があったとも報告しています。

前回も今回も出た質問の記事に手を入れない、と先に書いたのは、この報告があるためです。

1本の記事が複数の質問を受けているとき

1本の記事が、2つ以上の質問の答えになっていることがあります。

その1つだけに合わせて直すと、ほかの質問への答えが弱くなるおそれがあります。

これを確かめたのが、複数の質問で食い違う書き換え要求を1つの方針にまとめる研究です。

200件の文書に5つずつ質問を用意し、1つの質問だけを狙って書き換えています。

狙った質問では、効果がマイナスになった割合が12.4%でした。

狙わなかった質問では、30.6%でマイナスになっています。

回答を作るAIをGPT-4o-miniに固定した模擬の環境での結果で、採点もAIが行いました。

手作業に置き換えるなら、書き直す前に、その記事が受けている質問を全部書き出します。

書き出した質問ごとに直したい点を並べ、ぶつかる所だけを見比べて、1つの方針に決めてから本文を開きます。

質問の表に、答えの記事のURLを書く列を足しておくと、1本に質問が何問ひも付いているかを数えられます。

古い記事との食い違いを直す：弊社の2本・18か所

書き直しの対象は、0回が続いた質問の記事だけとは限りません。

新しい記事を書くと、同じサイトの古い記事と結論が食い違うことがあります。

弊社で起きたこと

弊社では2026年10月2日に、新しく書いた記事と結論が食い違う古い記事が2本見つかりました。

直した箇所は、合わせて18か所です。

1本は14か所、もう1本は4か所でした。

直す前の本文は、2本とも保存してあります。

直した理由は、読者です

直した理由は、読者がどちらを信じればよいか分からなくなるからです。

同じ会社のサイトの中に、記事によって結論が違う状態を残さないために直しました。

AIが、同じサイトの中で食い違うページをどう扱うかは、弊社は測っていません。

食い違いを直せば引用される、という主張はしません。

この作業は、AIの記録とは別に、読む人のために行うものとして書いています。

食い違いを直す手順

順番	やること	残すもの	弊社の記録
1	新しい記事の結論を1文で書き出す	結論の1文	新しい記事と古い記事の結論が食い違うと分かった
2	同じ話題を扱う古い記事を開く	開いた記事の一覧	食い違う記事は2本だった
3	結論と合わない文に印を付けて数える	箇所の数	14か所と4か所、合わせて18か所
4	直す前の本文を保存する	直す前の本文	2本とも保存した
5	印を付けた文だけを直す	直した日付	2026年10月2日に直した

4番目の保存を、直す作業の前に置いてください。

直したあとで数字が動いたとき、何を変えたのかを見返せるのは、直す前の本文が残っている場合だけです。

直す範囲は、印を付けた文に限ります。

ついでに全体を整え始めると、どの変更が何のためだったかを、あとで説明できなくなります。

測り直しとの関係

古い記事を直した日は、質問の記録の備考に書いておきます。

直した記事が、0回の続いた質問の答えでもあった場合、翌月の数字にその変更が混ざるからです。

弊社の11月の記録には、10月2日に2本を直したことを添えて読むことになります。

料金や対応地域のような自社の事実を全ページでそろえる作業は、入口の記事の工程6に書いています。

「増えた」ときに確かめること

翌月の記録で、0回だった質問が1回や2回に変わることがあります。

そのときも、すぐに「書き直した成果だ」とは書きません。

確かめることが2つあります。

確かめることの表

確かめること	海外の研究で分かっていること	自社ですること
日による揺れの範囲か	翌日の出典の重なりは0.34〜0.42（4つのAI、32問）	その次の月も同じ条件で聞き、続くかを見る
1回の値が外れていないか	1日目に3.2%だったサイトの9日間の平均は0.5%	1か月ぶんの数字だけで報告しない
AIの利用そのものが伸びていないか	手を加えなかったページでも、流入が3.5倍になった例がある（1つのサイト）	触らなかった記事の数字を隣に並べる

日による揺れ

1つ目は、AIの答えが日によって変わることです。

先に挙げた4つのAIを45日間追いかけた研究では、翌日の出典の重なりは0.34〜0.42でした。

社名の重なりは0.45〜0.59で、出典よりは安定していますが、完全に同じを表す1には届いていません。

2本目の研究には、ChatGPTの検索機能で引用割合が8%から11%に上がっても、典型的な幅の内側に収まる、という例が載っています。

各2回の記録で0回が1回になった、という変化は、この揺れで説明がつく範囲に入り得ます。

弊社では、1か月だけ出た質問を「今回から出た」の箱に入れたまま、翌月の記録を待ちます。

AIの利用そのものの伸び

2つ目は、自社が何もしなくても数字が動く場合があることです。

AIからの流入の伸びを、施策の効果と切り分けた研究があります。

1つのサイトを分析したもので、ChatGPTからの流入は、2026年1月から5月にかけて全体で5.7倍になりました。

施策をしたページは6.1倍でしたが、施策をしていないページも3.5倍になっています。

2つのグループの比は、施策の時期に1.82倍の段差を作りました。

ただ、いちばん保守的な検定では通常の基準を満たさず、著者自身が「示唆的だが、決定的ではない」と述べています。

この研究が測ったのは、ChatGPTから来た訪問の数で、答えに引用された回数とは別のものです。

分析したのはサイトを運営する会社の人で、対象は1つのサイトだけでした。

触らない記事を残しておく

この研究から手順として取り出せるのは、比べる相手を先に決めておくことです。

書き直す記事を決めるときに、触らない記事も数本決めて、質問の表に印を付けます。

翌月、書き直した記事の質問と、触らなかった記事の質問を、同じ「2回中◯回」の形で並べます。

両方が同じように動いていたら、書き直しの成果とは言いにくくなります。

弊社はまだ測り直していないので、この比べ方を自社の数字で試した結果はありません。

数字の読み方の全体は、効果の測り方をまとめた記事に書いています。

記録の残し方：1回の質問を1行にします

ここまでの手順は、記録が同じ形で残っていることを前提にしています。

弊社が残している列は9つです。

列の表

列	書くこと	書き方の決まり
質問	聞いた質問文	前回から写し、一字も変えない
日付	聞いた日	年月日で書く
AIの種類	聞いたAIの名前	前回と同じ書き方にそろえる
何回目か	その日の1回目か2回目か	回ごとに行を分ける
社名が出たか	答えの文に自社の名前があるか	「出た」「出なかった」の2つで書く
自社のページが引用されたか	引用元に自社のページがあるか	「された」「されなかった」の2つで書く
引用元の数	答えに付いた引用元の件数	数えたままの数を書く
引用元のURL	引用元のページのURL	全部を写す
答えの冒頭	答えの最初の部分	言い換えず、そのまま写す

1行は「1回の質問」です。

13問を各2回聞いたら26行、翌月も同じ条件で聞けば、下に26行が足されます。

記入例

弊社の基準値から、数字を作らずに書ける部分だけを例にします。

日付の列は「2026年10月1日」、AIの種類の列は「Claude」、何回目かの列は「1回目」です。

社名を入れない質問の行は、社名の列が「出なかった」、引用の列が「されなかった」になります。

引用元の数とURL、答えの冒頭は、画面に出たものをそのまま写す列です。

ここに見本の数字を置くと、作った数字が記録の形で残ってしまうので、例を書いていません。

備考に書くこと

9つの列のほかに、備考を1列足しておくと、翌月の読み違いが減ります。

書くのは、その質問の答えにあたる記事の公開日と、記事を直した日です。

弊社の基準値なら、13問のうち2問が「答えの記事を公開した直後」に当たります。

答えの記事のURLも書いておけば、1本の記事に質問が何問ひも付いているかを数えられます。

検索順位の記録との関係

検索順位の記録をすでに付けている会社は、その記録をやめる必要はありません。

順位は1つの言葉につき1つの数字で、AIの記録は1つの質問につき聞いた回数ぶんの行になる、という形の違いがあるだけです。

順位の記録にAIの記録を足す考え方は、検索順位だけを追う施策を扱った記事に書いています。

よくある質問

Q1. 1回聞いて出なかったら、すぐ書き直すべきですか

書き直しません。

海外の研究では、同じ質問を1回だけ聞いたときの推定のぶれは0.370で、7回聞いたときの0.081の4倍を超えていました。

1回の結果は、記事の出来より、その日の揺れを映している可能性があります。

弊社では、2回とも出なかった質問を候補にし、翌月も出なかったときに初めて記事を開きます。

Q2. 何回聞けば足りますか

海外の研究が勧めているのは、同じ質問を1日に7回以上、出典まで見るなら8回以上です。

4つのAIに32問を聞いた、ドイツ語の小さな実験から出た目安で、どの業種にも足りるとは確かめられていません。

弊社は各2回で、この目安より少ない回数です。

回数が少ないぶん、1か月の結果では決めず、2か月続けて0回だった質問だけを直す運用にしています。

Q3. 公開してから何か月待てば、書き直してよいですか

待つ月数を、弊社はAIの答えについては測っていません。

検索から来るセッションでは、弊社の記事は公開した月から2か月目にかけて動きました。

AIの記録については、記事を出す前の基準値と、公開の翌月の記録を並べ、どちらも0回だったら点検に進む、というのがいまの運用です。

月数の根拠が取れたら、この記事に足します。

Q4. 更新日を新しくすれば、引用されるようになりますか

日付を変える作業と、鮮度のずれを直す作業は別のものです。

鮮度のずれを直すとは、数字と日付を一次資料で確かめ、古くなった所を書き換えることを指します。

日付だけを変える話は、更新日だけを変える施策を扱った記事に分けました。

Q5. 翌月に出るようになったら、書き直した成果だと言えますか

1か月ぶんの記録だけでは言えません。

AIの答えは日によって入れ替わり、翌日の出典の重なりは0.34〜0.42だったという研究があります。

AIの利用そのものが伸びて、手を加えなかったページの流入が3.5倍になった例も報告されています。

その次の月も同じ条件で聞き、触らなかった記事の数字と並べてから、言えることを決めます。

まとめ

引用されない記事は、1回の結果では直さず、同じ条件で2か月続けて0回だった質問から直します。

要点を5つに絞ります。

• 基準値は記事を出す前に取る。弊社は2026年10月1日に13問・Claude・各2回で、社名なしの11問は22回中0回だった。10月2日に条件を直して測り直し、22回中1回を新しい基準値にした
• 質問文・AI・回数・記録の列をそろえる。1つでも変えた月は、新しい基準値として扱う
• 海外の研究が勧める回数は、同じ質問を1日に7〜8回。弊社の各2回はそれより少ない
• 直す前に、意図・文脈・地域・鮮度のずれを点検する。引用されない原因の62.2%が意味のずれだった、という模擬環境での研究がある
• 出るようになっても、日による揺れと、AIの利用そのものの伸びを確かめてから報告する

弊社はまだ測り直していません。

ここに書いたのは、手順と、比べる相手になる数字までです。

9つの工程の全体は、LLMO対策のやり方を書いた入口の記事で確かめられます。

今日できる点検

測り直しの準備として、今日のうちにできることを表にしました。

質問1問・AI1種・2回という、いちばん小さい形です。

点検の表

点検すること	やり方	結果の見方
質問文を1つ決めて保存する	買い手の質問を1問書き、表の1列目に入れる	来月、同じ文をそのまま写せる状態になっている
基準値を取る	その質問を同じAIに2回聞く	社名が出た回数を「2回中◯回」で書く
引用元を写す	答えに付いた引用元のURLを全部写す	自社のページがあるかを見る
答えの記事の公開日を書く	その質問に答えている自社の記事を1本選ぶ	公開した月なら、書き直しの対象から外す
4つのずれを点検する	質問文と記事の冒頭3文を並べる	意図・文脈・地域・鮮度に「ずれあり」「ずれなし」を書く
次に聞く日を決める	1か月後の日付を表に書く	同じ質問・同じAI・同じ回数と書き添える

点検のあとにすること

6つが終わると、1問ぶんの基準値と、次に聞く日が手元に残ります。

2回中0回でも、今日は記事を開かないでください。

来月の同じ日に、同じ文で2回聞き、今日の行の下に書き足します。

そこでも0回だったら、5行目に書いた「ずれあり」の観点から直します。

弊社も、社名を入れない質問は22回中0回から始めています。

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。