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定型文や構造化データがあるとLLMは学習しません - 第三回 広報のためのLLMO事前学習完全ガイド

公開日 2026.08.17再生時間 7:13

この動画について

プレスリリース末尾の会社概要、全部同じ文面ではありませんか。その部分は、AIの学習データから静かに消えているかもしれません。この動画では、記事を増やす前に確認すべき3つのチェックポイントと、逆に「やらなくていいこと」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3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 ・使い回した会社概要ブロックが学習データから削除される仕組みと対策 ・詰め込みページと薄すぎるページが、それぞれ不利になる理由(1テーマ1ページ) ・波括弧の混入で記事が丸ごと捨てられる仕様と、3つの混入経路 ・既存記事のブラッシュアップをやめるべき理由と、唯一の例外 ▼全20話の実践ガイド(無料) 一次ソース付きの詳しい解説と、社内チェックリストへの落とし込み方はnoteマガジンでどうぞ。 https://note.com/todoonada/m/maa6f613614e8 ▼自社の記事が「消えていないか」を機械的に確認できます LLM認知測定ツール「ディギディギ」のサイテーションデバッグは、URLを入力するだけで、本文の生存性を診断します。今日の3点の確認にそのまま使えます。 https://digidigi.qlipper.jp 使い方のご相談は1on1ミーティングへ。 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) ・"The Llama 3 Herd of Models" arXiv:2407.21783 ・Penedo et al., "The FineWeb Datasets" arXiv:2406.17557 ・Raffel et al., "Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer"(C4) arXiv:1910.10683 #LLMO #広報 #PR #生成AI #プレスリリース #オウンドメディア #コンテンツマーケティング

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