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LLMO の記事
生成 AI の回答の中で自社がどう挙がるか。計測条件を明記した実測と、その読み方・打ち手を書いています。
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「AI 検索で 1 位」の広告表示は景表法に触れるおそれ
AI の計測で 1 位になった結果を「AI 検索で 1 位」と広告に書くと、景品表示法上の問題になるおそれがあります。当方の実測でも、同じ質問への扱いは圏外 → 1 位 → 1 位と変わり、1 位は条件しだいで動く値でした。
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LLMO 計測の方法：AI 検索での見え方を無料で測る
無料の AI 1 つと表計算ソフトがあれば、所要 60 分で AI 検索での自社の見え方はおおよそ掴めます。当方の実測でも、1 社分の計測は約 20 分でした。条件のそろえ方から集計まで、自分で測る手順を示します。
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LLMO のプロンプト設計：計測する質問の作り方
同じ分野の質問 25 問で測ると、対象サービスの出現率は質問によって 0% から 100% まで開きました。何を聞くかで結論が変わるということです。LLMO の計測に使う質問の型と、作り方の注意点を実測から整理します。
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AI の計測は何回必要か：n=3 の根拠と限界
同じ質問への AI の回答を 1 回だけ見て判定すると、225 回中 30 回（13%）は、3 回の多数決と逆の結論になっていました。何回測れば何が言えるのか、n=3 の根拠と限界を実測と計算で示します。
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LLMO ツール比較の前に確認したい 7 項目
LLMO の計測ツールは、同じ「出現率」でも数え方が違えば別の数字を出します。当方の実測では、1 回だけの計測は 3 回の多数決と 13% 食い違いました。ツールを比べる前に確認したい 7 項目を、実測の根拠つきで整理します。
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AI 検索の地域指定：できること・できないこと
同じ分野の質問に地名を足しただけで、全国では 1 位の企業が推薦 7 件から外れました。AI 検索の見え方を地域ごとに測るとき、何ができて何ができないのかを、計測の仕組みの制約も含めて整理します。
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LLMO の効果検証：モデル交代と施策の効果を分ける
施策を何もしていないのに、同じ日の 3 回の計測で自社の出現率は 69.3%・64.0%・60.0% と動きました。LLMO の効果検証は、この揺らぎと AI 側のモデル交代を、施策の効果と取り違えないことから始まります。
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LLMO の比較メディア掲載：どのサイトを選ぶか
AI が回答の根拠にした 10 件のうち 8 件は、第三者の比較・ランキング記事でした。ただし、どの比較メディアに載るべきかは、推測ではなく引用元の実測で決まります。選び方の手順と、掲載後に確認すること、規制上の注意を整理します。
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AI クローラと robots.txt：最初に確認すること
比較メディアに載る事業会社 90 社の robots.txt を調べると、AI のクローラを名指しで拒否していたのは 2 社でした。少数でも、弾いていれば他の施策が届きません。学習用と検索用の違いと、5 分で終わる確認の手順を示します。
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LLMO レポートで、社内に何を出すか
同じ計測データでも、「出現」の数え方を変えるだけで、出現率は 64.1% にも 65.6% にもなります。LLMO の計測結果を社内に報告するとき、数字と一緒に必ず出すべきものと、注記の型を整理します。
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