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19回をお届けいたします。
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「オウンドメディアを強化すれば事前学習対策になる」。
この提案がなぜ弱いのか、これまでの仕組みの知識で分解します。
オウンドメディアには、三つの構造的な限界があります。
一つ目は量の限界です。
何本記事を書いても、それは1ドメイン分の言及です。
Common Crawlにはドメインごとの収集上限があり、MinHashによる重複排除の縛りもあります。
同一ドメイン内の記事は、学習データ側で天井に当たります。
100本書いても、独立した100本分の共起量にはならないのです。
二つ目は文体の限界です。
オウンドメディアには「読者の購買意欲を高める」目的があり、必然的に販促文体が混ざります。
前々回見たとおり、C4やGopher、パープレキシティ分類器は、この販促文体を落とすように設計されています。
オウンドメディアの記事は、構造的にフィルタに抵触しやすいのです。
三つ目は構造の限界です。
オウンドメディア強化は「自社サイトを整える」というSEO的発想の延長です。
しかし事前学習は自社サイトの外側、第三者媒体に自社が言及されるところで進みます。
自社サイトを何度磨いても、想起集合の形成には構造的に届きません。
これに対し、プレスリリースは二重の効果を持ちます。
多数のドメインへの転載は、Common Crawlの疎な巡回窓に当たる確率を上げる「採録保険」になります。
そして取材を誘致して生まれる独自記事は、文面が異なるため重複排除で潰されず、独立した共起量として積算されます。
この二重効果を生み出せるのは、記者との関係を持つ広報だけです。
とはいえ、これは「オウンドメディアが無駄」という話ではありません。
大切なのは、施策が本当にAIの記憶に効いているかを確認することです。
オウンドメディアに力を入れているなら、その成果がAIの記憶に届いているかを測る。
届いていないなら、力の配分を見直す。
感覚ではなく、実際のAIの認識を見て判断することです。
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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
「掲載されたのにAIに効いていない」記事を、1本ずつ分解して原因を特定します。
そもそもAIの学習元（Common Crawlという巨大Webアーカイブ）に届く経路にあるか、MinHashという重複排除の仕組みで他の記事とまとめて消されていないか、自社名と文脈がその記事内で共起しているか、C4フィルタで落ちる要素を含んでいないか。
オウンドメディアの記事が効いていない理由も、ここで具体的に見えてきます。
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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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