「AI向けにページを整えましょう」で終わる会議
AI対策の話になると、まず出てくるのが見出しの付け方と箇条書きの粒度であります。
うちもそれで1時間使いました。同じ議題で会議が終わった社、ほかにもあるでしょうな。
へクス子は会議のあと本当に整形だけやって、3週間ほど何も変わらないまま過ごしております。
なんですが、整えたのに引用されないのなら、勝負は整形の外側でついていることになりますね。では、どこでついているのか。
そこを1要因ずつ切り分けた実験が、2026年5月に出ています。同じ話題の2ページをAIに競わせて、どちらを先に引用したかを25.2万回ぶん数えたんだそうな。
AIに引用されるために、ページへ何を書けばいいのか
価格・仕様・新しい更新日です。
同じ話題の2ページを競わせた25.2万回の実験で、価格が書いてあるページは、書いていないページに6.26倍以上の確率で先に引用されました。
新しい日付のページも、古い日付のページに14.4倍以上で先に引用されております（Vishwakarma ほか、6モデル・25.2万試行、2026年5月25日公開）R。
一方、文章を構造化するかどうかでは、勝敗がほとんど動きませんでした（0.79〜1.68倍）。
オッズ比ってのは、要は「どちらが引用されやすいかの倍率」ですね。1倍なら互角、6倍なら片方が6倍選ばれやすい、という読み方になります。
で、この実験の作りが、これまでの調査とはっきり違うんですよ。
当社がこれまで扱ってきたAI引用の調査は、ほとんどが引用されたページを後から集計する観察研究でした。
今回のものは、候補ページをちょうど2件だけ与え、18個の要因のうち1つだけを入れ替えて、どちらを先に引用するかを強制的に選ばせる対戦形式であります。
Sprinklr の研究者3名が、Gemini-2.5-Flash・GPT-5-Nano・GPT-5-Mini・GPT-5.2・Claude-3.5-Sonnet・Kimi-K2-Thinking の6モデルで回しました。
提示順そのものの影響は、2件の並び順を入れ替えて相殺しています。
だから「こういうページが引用されがち」ではなく、「この要素を足すと勝率がこう動く」として読めるわけですね。
通らないと話が始まらない4つの関門
6モデル全部で一致して大きな差が出たのは、次の4つでした。
- 質問とページのトピックが合っているか
- 価格が書かれているか
- 日付が新しいか
- 提示された順番で上位にあるか
著者はこの4つを「関門」と呼んでおり、どれか1つで落ちると引用の見込みが消えるんだそうな。
作業の順番はこれで決まりますね。まずトピックを合わせて、価格を書いて、日付を新しくする。整形の手直しはそのあとであります。
ただし4つ目の提示順は、検索する側が決めるものです。書き手が直接触れる余地はないので、実際に手を動かせるのは前の3つになりますね。
では、その3つのうち、いちばん手を入れやすいのはどれなのか。
日付は「消す」より「新しくする」
新しい日付は古い日付に14.4倍以上で勝ちます。
ところが日付を消してしまうと、古い日付に対して1.31〜2.32倍しか動きません。足す方向と消す方向で、効き方が逆さまなんですよ。
古い更新日を隠す運用は、見返りが小さいということです。
賞味期限のシールを剥がしても中身は新しくならない、みたいな話でありますね。
中身を手入れして、新しい更新日を出す。ここまでやったページが、14.4倍の側に立ちます。
効かなかったのはレイアウトで、中身のほうは効いている
構造化されている文章と、詰まった文章の差は0.79〜1.68倍でした。著者も「フォーマットの選択は影響しなかった」と明記しているんですよ。
では書き方は何をしても同じなのか。そうではありません。
根拠を提示してあるページは2.09倍以上、断定的に書いてあるページは2.67倍以上、宣伝色の薄い中立的なトーンのページは1.31倍以上で勝っています。
へクス子が3週間かけて直していたのは、このどれにも当たらない部分でした。
当社が以前に紹介したAIに引用される記事には「数字と出典」を足せ、と示した研究の話やAIに引用される文章は”出典と数字”で4割変わる、キーワード詰め込みはもう卒業とも、ここはきれいにつながる話でしてね。
あちらは1ページを書き換えたときの可視性の伸び、今回は2ページを戦わせた勝ち負けで、測っている単位が違います。
新しさの話も、同じ関係にありましてね。
「いい記事は資産」のはずが、AIに引用されるのは65%が”この1年もの”だったと記事を増やす前にやること。AIが引用するページの75%が「1年以内に更新」だったは、引用されたページを後から数えた観察データですね。
今回は日付だけを入れ替えた対照実験で、しかも日付を消した場合まで比べています。観察で見えた傾向を、実験が要因ごとに切り分けたわけです。
一方で、「うちの発表、AIは見てる？」配信から平均8時間で引用しに来るらしいぞで紹介したSOARフレームワークは、AIが引用先を選ぶ信号に構造を含めていました。今回の対照実験では、その構造が勝敗をほとんど動かしていません。
構造は無意味だった、と読むのは早いでしょう。観察ベースの整理と、要因を1つだけ変える実験とでは、切り分けの粒度が違いますからね。
この数字を自社へ当てはめる前の注記
同じ実験でも、AIによって感度がずいぶん違うんですなぁ。18要因のうち有意だったものの割合は、Kimi-K2-Thinking が83%、Claude-3.5-Sonnet が50%、Gemini-2.5-Flash が33%でした。
上の4つの関門だけは6モデルとも一致しています。とはいえ、1つのAIで確かめて終わりにできる話ではないわけですね。
留保はほかにもありましてね。
- 候補ページが2件だけの人工的な設定で、実運用のAI検索は5〜10件以上を取ってくる（著者が明記）
- ブランド名を匿名化しているので、有名ブランドが内容と無関係に優遇される分は含まれていない（著者が明記）
- 素材の生成に GPT-4o を使い、人手でレビューしたのは300シナリオ＝全体の21%（著者が明記）
- 測っているのは最初の引用マーカーがどちらを指したかで、露出量・流入・売上ではない
- 著者3名は Sprinklr 所属で、同社は企業向けマーケティング基盤を販売する立場にある
とくに気をつけたいのは、次の2つですね。
1つは、素材が英語の製品ブログ100本・50カテゴリで、日本語での検証ではないことです。日本語で測っている読者が、倍率をそのまま自社へ持ち込むのは早いでしょう。
もう1つ、価格の効果は「価格を書けるページ」であることが前提です。価格非公開のBtoB商材では、そのまま当てはまりません。その場合は、料金の考え方や見積もりの前提をどこまで書けるのか。そこが分かれ目になりますね。
主要ページを1枚開いて、話題・価格・更新日を見る
手を入れる先は、1枚のページとAIの答え、この2箇所です。
1つ目は、自社でいちばん見られているページをその場で開いて、3点を確認することです。読者の質問に対して話題が合っているか、価格（または価格の考え方）が書いてあるか、更新日が古いまま残っていないか。
整形の手直しは、この3つが済んでからで間に合います。
2つ目は、直した結果をAIの答えのほうで確かめることですね。AIごとに効き方が33〜83%と幅があるので、複数のAIで繰り返し測って、自社名が出る回数の変化を追いましょう。
参考にする一次情報としては、今回の論文の実務チェックリストが手早いです。関門を通す、価格と日付と質問語の欠落を埋める、仕様表と比較を足す、整形は後回し。この4段階だそうな。
そんなわけで、まずは価格と更新日のところだけ、1ページぶん見直してみてくださいな。
出典
- Rahul Vishwakarma, Shushant Kumar, Ratnesh Jamidar（Sprinklr）, “What Gets Cited: Competitive GEO in AI Answer Engines”, arXiv:2605.25517, 2026-05-25, https://arxiv.org/abs/2605.25517
