llmo

"LLMはどのサイトにも書いてある汎用情報より、そのサイトにしかない一次情報を優先的に引用する傾向がある。"

"LLMを複数利用する際、最も素直なアプローチは、各アプリが必要なプロバイダーのAPIキーを直接持ち、それぞれのSDKを使って呼び出す方法です。しかし、プロバイダーが増えるにつれて、この「直接持つ・直接呼ぶ」構造が各所で摩擦を生みます。"

"同じFAQコンテンツ ├── Google向け: JSON-LD FAQPage構造化データ ├── ユーザー+Google向け: ページ表示FAQ（HTML） └── AI検索向け: llms.txt / llms-full.txt"

"AIは検索拡張生成 (RAG)方式で、構造化データやGBPの情報を参照して回答を生成する。つまり、Schema.orgに準拠したマークアップが正確に実装されているかどうかが、AI検索での露出に直結する。"

"真剣なAI研究グループを立ち上げようと思っています"

"AIは、SEOランキングではなく、学習データに含まれていたかどうか、そしてどれだけ多くの文脈で言及されていたかに基づいて「知られている」のです。"

"本書は、エンジニアが今日から実践できるLLMO（大規模言語モデル最適化）を、この「3つの経路」に焦点を当てて体系的に解説します。"

"LLMOはシンプルに3段階です。読める：クローラやAIがページを取得できる（技術）、抜き出せる：回答に使いやすい形で情報が書かれている（構造・文章）、信じられる：誰が、いつ、何を根拠に書いているかが明確（信頼・運用）。"

"By 2026, over 80% of companies are predicted to deploy generative AI applications."