GEOやAI検索最適化の話をすると、議論はすぐに「どう書くか」に向かう。
AI実務設計ログ
AIを使う実務の現場で起きる迷いと判断を、構造として記録するログ。
「いいあんばい」の判断を、どう設計できるかを試行錯誤する。
概要 自分のコンテンツがAIに引用されているかどうかを確かめようとした。 やることはシンプルに見えた。しかし、実験を始めた途端に前提が崩れていった。
0｜実験ログ：AIを使うほど、比較が増えていった AIを使っていると、最初は「答えに近づいている」感覚があった。
測り方を変えたら、景色が変わった 第3回では、PythonでWebページのHTML構造を数値化した。文字数、見出しの数、著者情報の有無——取得できるものを取得した。ところが解析を終えてみると、妙な感覚...
非エンジニアのマーケターがAIエージェントの自作を検討するとき、どんな問いを持つだろうか——そう考えて設計した4種類のクエリをPerplexityに投げると、AIは特定のWebページを引用しながら回答...
「AIはなぜそのページを引用するのか」という問いを持ったまま、前回の実験を終えた。Perplexityに4種類のクエリを投げて引用元を目視で分類したが、「なぜそのドメインが選ばれるのか」の理由まではわ...
検索AIは「何を聞かれたか」によって引用するサイトの種類を劇的に変える。同じテーマでも問いの立て方次第で企業メディア・SNS・公式ドキュメントの比率が大きく変わることが、4パターンのクエリ実験で確認で...
AI Alchemy Lab始動：AIとの対話で学びを「資産」に変える実験場 AIとの対話を続けていると、毎日のように新しい気づきや発見がある。 しかしそれらは会話ログの中に埋もれ、再利用されることな...