LLMO基礎・用語解説– category –

生成AI検索の歴史は、13世紀に生まれた「索引」から始まり、コンピューターによる転置インデックス、Googleに代表されるWeb検索エンジンを経て、2022年のChatGPT登場を転換点に「探す検索」から「答えてもらう検

生成AI検索とは、ユーザーが入力した質問文の意図をAIが解析し、Web上の情報を収集したうえで、信頼性の高い引用元を選び出し、要約した回答を出典付きで提示する検索の仕組みです。処理は大きく「クエリ理解」「情報収集」「引用

E-E-A-Tは、Google公式が「ランキングに直接影響する要因ではない」と明言している一方で、優れたコンテンツを見極めるための重要な指針として位置づけられています。そのため「意味ない」という主張と「本当に重要」という

ゼロクリック検索とは、検索結果ページに表示された情報だけでユーザーが疑問を解決し、Webサイトへ遷移せずに検索行動を終えることを指します。強調スニペットやナレッジパネルに加え、2024年以降はAI Overviews（A

RAGとは、AIが質問に答える際に外部のデータベースなどから関連情報を検索し、その内容を根拠として回答を生成する技術です。正式名称はRetrieval-Augmented Generation、読み方は「ラグ」、日本語で

E-E-A-Tの4種類とは、Googleの検索品質評価ガイドラインで定義されている「経験（Experience）」「専門性（Expertise）」「権威性（Authoritativeness）」「信頼性（Trustwor

ゼロクリック検索の読み方は「ゼロクリックけんさく」で、英語表記はZero-click Searches、別称は「ゼロクリックサーチ」「ノークリック検索」です。検索結果ページ内で回答が完結し、他サイトへクリックせずに検索が

ゼロクリック検索とは、検索結果ページ（SERP）上で疑問が解決し、ユーザーがサイトへのリンクをクリックせずに検索行動を終える状態を指します。結論として、ゼロクリック検索の効果には「流入・CVの減少」という負の側面と、「ブ

RAGにはNaive RAG・Advanced RAG・Modular RAGという進化段階の分類と、GraphRAGやHybrid Search、HyDE、Corrective RAG/Self-RAG、Adaptiv

RAGとは、大規模言語モデル（LLM）に外部データベースの検索機能を組み合わせ、回答の精度と信頼性を高める仕組みです。ハルシネーション低減や最新情報の反映などのメリットが挙げられる一方で、構築の複雑さやレイテンシ増大とい