いつもお世話になっております。Qlipper運営・株式会社トドオナダです。
「広報のためのLLMO Tips」第16回をお届けいたします。
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プレスリリースを配信し、30の媒体に転載された。
広報として誇らしい成果です。
しかし、その30本がAIの記憶にどう残るかを知ると、指標の見方が変わります。
今日はここを見ます。
AIの学習パイプラインには、重複排除（deduplication）という工程があります。
これは「MinHash」という、文書の類似度を測るアルゴリズムで実装されています。
似た文書をひとつのクラスタにまとめ、そのクラスタから代表を1件だけ残して、残りをすべて破棄する仕組みです。
ここで何が起きるか。
あなたが配信したプレスリリースが、30の媒体に無加工で転載されたとします。
その30本は、すべて同じ文面です。
MinHashはこれらを「同じ文書だ」と判定し、30本を1つのクラスタにまとめます。
そして代表1件だけが学習データに残り、残り29本は破棄されます。
つまり、30媒体に転載されても、AIの記憶に残るのは1件分の言及です。
「何媒体に転載されたか」は、Ad換算値や露出の指標としては意味を持ちます。
しかしAIの記憶への寄与としては、同じ文面である限り1件分にしかなりません。
ここが広報の指標を見直すべき点です。
転載数の多さに満足していると、AIの記憶にはほとんど積み上がっていない、という事態が起こり得ます。
一方で、独自取材を受けた記事は違います。
記者が自分の言葉で書き直した独自記事は、文面が異なるためMinHashで潰されず、それぞれが独立した1件として記憶に積算されます。
同じ広報活動でも、無加工転載と独自記事化では、AIの記憶への効き方が決定的に違うのです。
だからこそ、持つべき指標は「何媒体に転載されたか」ではなく「何本の独自記事化を得たか」です。
そしてその独自記事が、本当にAIの記憶に効いているかは、AIに聞いて確かめるしかありません。
数だけでなく、質が記憶に届いているかを見ることです。
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ここまでお読みいただいて、一つはっきりすることがあります。
「AIが今、自社をどう認識しているか」を推測ではなく事実として見ない限り、次の一手は決められない、ということです。
それができるのが、Qlipper上のLLM認知確認ツール「ディギディギ」です。
◆ ディギディギならできること
いま出そうとしているPR・記事が、AIの記憶に残る書かれ方になっているか。
AIの学習データは、Webを収集するCommon Crawlという巨大アーカイブを起点に、C4という品質フィルタなどで大半のページをふるい落としてから作られ、さらにMinHashという重複排除で同文転載がまとめられます。
そのフィルタを通過する文体か、自社名と狙いの文脈が共起しているか、独自記事化を誘発する構造か。
共起を促進するために押さえるべき点をチェックします。
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次回もどうぞお楽しみに。
何かご不明点がございましたら、お気軽にご連絡ください。
どうぞよろしくお願いいたします。
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