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【LLMO論文解説】複数の質問で食い違う書き換え要求を、1つの改稿方針にまとめる仕組み｜IF-GEOは最良の比較手法より目立ち方が約45%増（Findings of ACL 2026）

【LLMO論文解説】複数のAIが分担編集し「スキル」として貯めて使い回す仕組み｜MAGEOは単純ルールの3倍前後の可視性(ACL 2026 Findings)

【LLMO論文解説】引用されない原因を診断して直す仕組み｜AgentGEOは書き換え5%で引用率が向上（プレプリント、2026年3月）

【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）

【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)

【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）

【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）

【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）

【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）

【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）