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Gensparkに引用されるためには、結論を先出しした構造化コンテンツ、一次情報とE-E-A-Tに基づく信頼性、正確なエンティティ情報と外部サイテーション、そして構造化データや最新性といったテクニカル対応の7条件を満たす

RAGは検索と生成を組み合わせることで回答の正確性を高める技術ですが、導入しただけで精度が上がるとは限らず、むしろ「情報を増やしたのに誤答が増えた」「応答が遅くて業務に使えない」といった失敗が起きやすい仕組みでもあります

RAG対策とは、ChatGPTやGemini、Perplexity、Google AI Overviewsなどが回答を生成する際に情報を検索し引用する仕組み（RAG＝検索拡張生成）において、自社のコンテンツが「選ばれて引

ゼロクリック検索とは、検索結果やAIの回答画面内で疑問が解決し、サイトへ訪問せずに検索行動が完結してしまう現象です。Googleの検索セッションのうちサイトへの流入は36.5%にとどまり、AI検索の利用率は半年で約3倍に

RAGの回答精度が上がらない場合、多くは検索フェーズと生成フェーズのどちらに問題があるかを切り分けられていないことが原因です。RAG精度チェックでは、データ・検索・生成・運用の4観点で15項目を点検すると、ボトルネックが

ゼロクリック検索とは、検索結果ページ（SERP）上に表示される強調スニペットやAI Overviewsなどの回答だけでユーザーの検索行動が完結し、Webサイトへ遷移しない現象のことです。米国では検索1,000回あたりオー

RAG実装とは、LLMが回答を生成する前に外部データベースから根拠となる情報を検索し、その結果を基に回答させる仕組みをシステムに組み込むことです。結論として、RAG実装は「要件定義→データ収集→前処理・チャンキング→ベク

Felo最適化とは、日本発のAI検索エンジン「Felo」に自社サイトやコンテンツが引用・参照されやすくする取り組みのことです。Feloは多言語クロスランゲージ検索や出典明示という独自の特性を持つため、対策の土台はSEOと

Feloに引用されるためには、結論を先出しした一次情報を、機械が読み取りやすい構造で発信し、出典明示とサイテーション（言及）を積み重ねることが要点です。Feloは独自のクローラーとユーザー行動データを重視するアルゴリズム

内部リンクのチェックは、①リンク切れ②アンカーテキスト③URL正規化④重要ページへの集約⑤孤立ページ⑥リンク階層の深さ⑦画像・バナーリンクのalt属性という7項目を、Googleサーチコンソールなどの無料ツールで確認する