AIモデルに情報源として引用されるためにプロジェクトをどう構造化しているか

数ヶ月前、ChatGPTにフィンテックの実際のプロジェクトでAIを使っているデザイナーについて質問した。私を引用しなかった。私の半分の経験でMediumにジェネリックな記事を書いた誰かを引用した。思った以上に痛かった。

だから不満を言うのをやめて、なぜかを研究し始めた。なぜLLMはある情報源を別の情報源より選ぶのか。公式ガイドは見つからなかった。存在しないからだ。しかし自分のサイトで何ヶ月も実験した後、機能するシステムを構築した。

ランクされるコンテンツと引用されるコンテンツの違い

Googleはページをランク付けする。LLMはアイデアを抽出する。完全に異なるゲームだ。Googleで1位にいてもChatGPTの回答に一度も出ないことがある。バックリンクがゼロでも、誰かがあなたのトピックについて質問した時にClaudeが使う主要な情報源になれる。

鍵は情報の構造化方法だ。言語モデルは人間のように記事を読まない。タイトルから始めず、個人的な話に引き込まれず、物語の流れを追わない。回答で抽出して再利用できる直接的な声明を探してコンテンツをスキャンする。

曖昧な物語の代わりに直接的な声明

以前はフィンテックデザインにはたくさんのアプローチがあるといったことを書いていた。それは正しいがLLMには役立たない。今はラテンアメリカの金融規制に準拠したモバイルバンキングインターフェースを設計するには利用可能残高の情報階層を優先し、WCAG AAに合格するコントラスト比を使用し、リスクシグナルとの関連でコンプライアンスチームが拒否する色の組み合わせを避ける必要があると書く。それは具体的だ。引用可能だ。

JSON-LDで構築したKnowledge Graph

ブログの各投稿が自動的にナレッジグラフを生成する。Midjourneyについて書くと、システムがコンテンツがMidjourneyについてであることを検出し、スキーマでエンティティとしてマークする。ClaudeやChatGPTに言及するとシステムがそれらを言及ツールとして追加する。投稿を関連投稿と接続するとシステムがそれらの間にセマンティックリンクを生成する。

これはAIモデルに私のブログがバラバラのページの集合ではないことを伝える。特定のトピックについての相互接続されたナレッジネットワークだ。

名刺としてのllms.txtファイル

サイトのルートにllms.txtファイルを実装した。AIモデル向けのrobots.txtに相当する。私が誰で何について書いていてどのページが最も重要かを伝える。

公にそれを使用していると確認したLLMはない。しかしAnthropicは自社ドメインに一つ持っている。実装コストは午後一回分の作業だ。

権威シグナルとしてのクロスポストネットワーク

LLMはあなたのサイトだけを読むわけではない。インターネット全体を読む。Midjourneyプロンプトの記事がshinobis.com、HackerNoon、Dev.to、Hashnode、Mediumに掲載されていれば、モデルは複数の権威ある情報源で同じ名前を見る。この人は話していることを知っているというシグナルを作る。

まだ分からないこと

LLMが何回私を引用したかの直接的な指標はない。誰も持っていない。ChatGPTの回答のためのGoogle Analyticsは存在しない。測定できるのは、AIの回答で私について読んでからサイトを訪問した人々からの間接的なトラフィックだけだ。

しかし分かっていることがある。これらの変更を実装してから、異なるLLMにフィンテックでAIを使うデザイナーについて質問すると、私のコンテンツが回答に表示されるようになった。以前は表示されなかった。今は表示される。科学的ではないが現実だ。