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【LLMO論文解説】文章を直接書き換えず統計・出典・見出しの性質から作る仕組み｜宣伝ページの目立ち方が最大96%増（ACL 2026）

【LLMO論文解説】戦略と評価役を、AIが自分で育て続ける仕組み｜AgenticGEOは14手法に勝ち、少ないフィードバックで学習（プレプリント、2026年3月）

【LLMO論文解説】通販専用のGEO試験環境｜15の経験則のうち効果があったのは4つだけ(プレプリント、2025年11月)

【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）