この動画について
「AIに選ばれる文章」への書き換えは、実際のAI検索で不利に働いていました。
KDD 2026で発表された論文「SAGEO Arena」は、検索→リランキング→回答生成の全工程でGEO施策を検証し、従来の書き換え10手法すべてでリランキング後の上位10件残存率が低下したと報告しています。
AI検索対策・LLMOに取り組む広報・マーケティング担当の方に向けて、論文の内容と仕組みを解説します。
■この動画でわかること
・元祖GEO論文（KDD 2024）の「最大約40%改善」が、どの範囲の実験だったのか
・AI検索の3つの工程（検索・リランキング・回答生成）と、文書が落とされる場所
・統計・出典・専門用語の追加が、リランカーで不利になる理由
・「FAQを置けば出典表示される」という主張の根拠
・AI検索とは別の経路である、事前学習による想起と意味集合
■チャプター
0:00 はじめに
0:39 2024年と2026年、同じKDDで結論が逆転した
1:16 citationは「引用」ではなく「出典表示」
1:51 KDDとはどんな国際会議か
2:33 元祖GEO論文の実験は「LLMに渡した後」だけ
3:19 GEOの守備範囲
3:56 AI検索の3つの工程
4:32 SAGEO Arenaの実験環境
5:08 検証結果：10手法すべてで残存率が低下
5:45 なぜ逆効果になるのか：意味の近さ
6:22 FAQ施策の根拠
6:59 AI検索と事前学習、2つの経路
7:47 LLMOの出発点：AIが自社を想起できるかを測る
8:24 まとめ
■記事版（note）
https://note.com/todoonada/n/n2d2fcde8d2d5
■ディギディギ ― LLMのブランド認識を実測する
一般名称からの逆引き、想起シェア計測、RAG発火測定で、AIが検索せずに答えたときの自社の位置を測ります。
単体月額¥10,000／Qlipperご契約者は無償でご利用いただけます。
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自社の話題がどの媒体でどれだけ報じられたかを追い、学習データの供給源となる記事の発生を可視化します。
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■無料ダウンロード・ご相談
・LLMO事前学習対策チェックシート（GEOとLLMOの切り分けを含む自社点検用）
https://digidigi.qlipper.jp/llmo_checksheet_dl.html
・ディギディギ サービス資料
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・1 on 1ミーティング受付中（AI検索対策とLLMOの切り分けなど、ディギディギを使いながらご相談いただけます）
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■運営
株式会社トドオナダ
〒110-0005 東京都台東区上野7-11-13 弥彦ビル302
TEL：03-6453-6886
■参考文献
・Aggarwal, P. et al. (2024) "GEO: Generative Engine Optimization." KDD 2024. https://arxiv.org/abs/2311.09735
・Kim, S., Jeong, W., Kim, S., Lee, S., Lee, D. (2026) "SAGEO Arena: A Realistic Environment for Evaluating Search-Augmented Generative Engine Optimization." KDD 2026. https://doi.org/10.1145/3770855.3818146
・Martinez, O. (2026) "Optimizing Visibility in Generative Engines: A Critical Survey of Generative Engine Optimization (2023–2026)." arXiv. https://arxiv.org/abs/2607.14035
・Google Search Central "AI features and your website." https://developers.google.com/search/docs/appearance/ai-features
・CORE Conference Rankings. https://portal.core.edu.au/conf-ranks/
※SAGEO Arenaは、GoogleやChatGPTの本番環境を再現したものではありません。数値はリランキング後の上位10件残存率の相対変化で、出典表示率とは区別しています。意味集合・LLMOに関する部分は当社の技術的見解を含みます。
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