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その書き方では学習対象から削除されます! - 第二回広報担当者のためのLLMO事前学習対策 完全ガイド

公開日 2026.08.16再生時間 6:39

この動画について

キーワードを何度も入れる。一文ごとに改行する。「同社」で受ける。「昨年」と書く──読みやすさやSEOのために身につけた書き方が、AIの学習では逆に働くことがあります。この動画では、明日の原稿から変えられる4つの修正を解説します。 全6本のシリーズ「LLMO 事前学習対策 完全ガイド」の第2本です。広報・PR担当者に向けて、AIに自社ブランドを覚えてもらうために何をすべきかを解説しています。 ▼この動画でわかること ・同じ言葉の繰り返しが、記事ごと捨てられる理由 ・箇条書きだらけのページが不利になる仕組みと、装飾記号が学習前に消える事実 ・「同社」「当社」が共起として数えられない理由 ・「昨年」ではなく年号で書き、数字に出典を付けるべき理由 ▼全20話の実践ガイド(無料) この動画の元になったnoteマガジンでは、各修正の一次ソースと、社内の校正ルールへの落とし込み方まで解説しています。 https://note.com/todoonada/m/maa6f613614e8 ▼書いた記事が「学習できる形」になっているか、診断できます LLM認知測定ツール「ディギディギ」には、記事URLを入力するだけで生存性を判定するサイテーションデバッグ機能があります。 https://digidigi.qlipper.jp 導入前のご相談は1on1ミーティングで受け付けています。 https://timerex.net/s/qlipper/f8f13c89/ ▼運営 株式会社トドオナダ PR効果測定サービス「Qlipper」/ LLM認知測定ツール「ディギディギ」 https://qlipper.jp ▼参考文献(動画内スライドの根拠) ・Rae et al., "Scaling Language Models: Methods, Analysis & Insights from Training Gopher" arXiv:2112.11446 ・Penedo et al., "The FineWeb Datasets" arXiv:2406.17557 ・"The Llama 3 Herd of Models" arXiv:2407.21783 ・Aggarwal et al., "GEO: Generative Engine Optimization" (KDD 2024) arXiv:2311.09735 #LLMO #広報 #PR #生成AI #ChatGPT #ライティング #プレスリリース #コンテンツマーケティング

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