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News

  • AI検索の見え方の数字は質問の集め方で決まる
    LLMO論文

    【LLMO論文解説】AI検索の見え方の数字は質問の集め方で決まる|重みだけで表示率が39.66%にも70.54%にも(プレプリント2026)

    2026年9月25日
  • AIで作った100万人の買い手像と516万の質問でブランドの見え方を測る
    LLMO論文

    【LLMO論文解説】ブランドの見え方を測るための100万人の買い手像と516万の質問をAIで作る|実在の質問との一致は未検証(プレプリント)

    2026年9月25日
  • AI検索の引用順位は何件の回答を集めれば信じてよいか
    LLMO論文

    【LLMO論文解説】AI検索の引用順位は何件の回答を集めれば信じてよいか|3サービス30組で33〜94件、計測企業の研究(プレプリント2026)

    2026年9月24日
  • AI検索に社名が出る割合は知名度で73%・44%・11%
    LLMO論文

    【LLMO論文解説】AI検索に社名が出る割合は知名度で73%・44%・11%|5つのAIで102ブランドを測った計測企業の自社報告(プレプリント)

    2026年9月24日
  • AI検索の引用割合は1回の測定で決められない:信頼区間と必要な質問数
    LLMO論文

    【LLMO論文解説】AI検索の引用割合は1回の測定で決められない:信頼区間と必要な質問数|測定企業の自社研究(プレプリント2026)

    2026年9月24日
  • AIに引用されたページを16の観点で採点した「GEO-16」を原文から読む
    LLMO論文

    【LLMO論文解説】AIに引用されたページを16の観点で採点した「GEO-16」を原文から読む|相関と利益相反の注意点(プレプリント)

    2026年9月24日
  • AI検索で「出典に出た」と「答えを変えた」を分けて測る
    LLMO論文

    【LLMO論文解説】AI検索で「出典に出た」と「答えを変えた」を分けて測る|CC-GSEO-Bench(プレプリント)

    2026年9月24日
  • AI検索の回答は、中核の論点の約半分を落としていた
    LLMO論文

    【LLMO論文解説】AI検索の回答は、中核の論点の約半分を落としていた|下位の問いで網羅を測る指標(NAACL 2025)

    2026年9月24日
  • Agent2UCB
    LLMO論文

    【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)

    2026年9月23日
  • 競合も書き換える前提でLLMO対策を選ぶ「Competitor-Aware GEO」論文を読む
    LLMO論文

    【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)

    2026年9月23日
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