見出し階層と段落長の設計
目次
見出し階層はどう設計するか
見出しは名詞句か検索クエリの疑問形で立て、H2からH4の3階層程度に収めます。各見出しの直下には、その問いへの結論を1文で置きます。
避けたいのは命題型の見出しです。「見出しは引用率を決める」のような主張を見出しに置くと、本文がその主張を裏付けるための小さなエッセイになってしまいます。見出しはトピックの名前であって、主張の置き場所ではありません。疑問形の見出しは、ユーザーが実際に打つ検索語やAIが分解する問いと一致しやすく、断片として抜き出されやすくなります。
構造を3つの層で考える
YuらはGEO-SFEという枠組みを提案し、コンテンツ構造をマクロ(文書全体の組み立て)・メソ(情報チャンク)・ミクロ(太字などの視覚的強調)の3層に分けて評価しました。意味内容を変えず構造だけを整えたところ、6つの生成エンジンを横断して引用率が17.3%、知覚品質の主観評価が18.5%改善したと報告されています(GEO-SFE, arXiv:2603.29979)。査読前のプレプリントなので、断定ではなく方向性として受け取っておくのが無難です。
見出し階層はこのうちマクロにあたり、セクションの区切り方がメソ、太字の使い方がミクロにあたります。つまり3層それぞれで「意味の切れ目が読み手に分かるか」を点検すると、抜けが見つかりやすくなります。
AirOpsがChatGPTに引用されたページを調べた分析でも、引用ページの68.7%が階層の通った見出し構造に従っており、これはGoogle検索の上位ページ(4分の1未満)より高い割合でした。さらに、質問形式の見出しとFAQセクションを持つページは、構造を持たないページに比べて引用率が2.8倍だったとも報告されています(AirOpsのChatGPT構造分析)。
段落の長さと太字
段落は読みやすい長さに保ち、太字は要点だけに絞ります。長すぎる段落は要点が中央に埋もれ、短く刻みすぎると文脈が切れてしまいます。
AirOpsの分析では、引用されたページの段落はおおむね100〜300トークンに収まり、600トークンを超えると取得時に切り詰められるリスクがあったとされています(AirOpsのChatGPT構造分析)。ただし、日本語はトークンと文字数が単純に対応しないため、この数値をそのまま字数に置き換えることはできません。実務上は300〜600字程度を目安にし、要点が段落の中央に埋もれていないかで調整すれば十分です。
なお、太字を撒きすぎると、どこが要点か逆に分からなくなります。強調は本文の1割以内に留めるくらいで、ちょうどよく機能します。
つまずきやすい点
よくある失敗は、見出しを深くしすぎることです。H5やH6まで掘ると、各塊が細かくなりすぎて文脈が切れてしまいます。3階層程度で十分です。
もう一つよくあるのは、見出しと段落さえ整えれば引用されると考えてしまうことです。しかし、構造はあくまで読みやすさの土台にすぎません。引用そのものを決めるのは問いとの適合性と内容の具体性であって、構造だけ整えても中身が薄ければ、結局引用されません。
この優先順位はLLMに引用される記事構成で扱っています。各塊を独立させる作法はチャンク自己完結と代名詞回避、問いを見出しに据える形式はFAQ形式がAIに強い理由を参照してください。