LLMに読まれ引用される記事構成の作り方

AIに引用される記事構成とは

AIに引用される記事構成とは、各セクションの冒頭で結論を言い切り、重要な答えを記事の前半に集めた構成です。ただし構造はあくまで土台で、引用を決めるのは中身の適合性です。

ここを取り違えると遠回りになります。表を足し、見出しを増やし、箇条書きにすれば引用される、という思い込みです。査読研究はこの順序を逆だと示しました。Vishwakarmaらが2候補を競わせる統制実験を6つのLLM・252,000回の試行で行ったところ、引用を最も左右したのは「問いとの適合性」と「掲載位置」で、書式だけの編集はほとんど効きませんでした（What Gets Cited, SIGIR 2026, arXiv:2605.25517）。

つまり構成の役割は、読みやすさを底上げして中身を取り出しやすくすることにあります。中身が問いに合っていない記事を、いくら整形しても引用は増えません。

なぜ構造より中身が先なのか

AIは検索した候補のごく一部しか引用しないため、整形より先に「その問いに最も答えている候補か」が問われます。書式は同点決勝の道具にすぎません。

上記のSIGIR 2026研究では、適合した内容と適合しない内容の選ばれやすさの差が桁違いに大きい一方、価格や数値などの具体や新しい日付も一貫して引用を押し上げました。逆に、見出しや表を整えるだけの編集の寄与は小さいと報告されています。

Googleも2026年5月の公式ガイドで、生成AI機能のために本文を細切れにする必要はなく、AI専用ファイルや特別なスキーマも不要だと明言しました（Semrushによる公式ガイド解説）。AIのために形だけ作り込む施策は、Google面では空振りします。

結論を前半に置く

結論・定義・要点を記事の前半に置くと、引用される確率が上がります。AIはページの先頭付近を強く読むためです。

Kevin Indigが120万件のChatGPT回答と18,012件の検証済み引用を分析したところ、引用の44.2%が本文の最初の30%から取られていました（Search Engine Landによる分析報道）。長い前置きの後ろに結論を埋めると、その結論はAIに届きません。詳しい配分は冒頭30%で引用が決まる理由で扱います。

この考え方を各セクションに落とすと回答ファースト構造になります。見出しの直後の1文で答えを言い切り、説明を後ろに回す書き方です。

チャンク単位で読まれる前提で書く

AIはページ全体ではなく断片（チャンク）単位で本文を抜き出します。だから各セクションは、その部分だけ読んでも意味が通る必要があります。

「これ」「その方法」といった代名詞は、断片だけ抜き出された瞬間に意味を失います。主語と固有名詞を毎回明示し、専門語は同じ段落で短く定義します。詳しい作法はチャンク自己完結と代名詞回避にまとめました。

見出し階層と段落の長さ

見出しは名詞句か検索クエリの疑問形にし、3階層程度までに収め、段落は中庸の長さにします。AirOpsの調査では、ChatGPTに引用されたページの約80%が少なくとも1つのリストを含み、見出しが順序立った構成のページは引用されやすい傾向が報告されています（AirOpsのChatGPT構造分析）。

これは相関であって、形を真似れば引用される保証ではありません。設計の指針は見出し階層と段落長の設計で具体化します。

この記事自身が実装していること

ここまでの作法を、この記事自身が守っています。各H2の直下で結論を先に述べ、重要な数値は前半に置き、代名詞を避けて固有名詞で書き、出典を一次情報のリンクで明示しました。

言行が一致していない解説記事は、それ自体がAIに低品質と判定されるリスクを負います。Geo Indexのコンテンツ最適化機能は、URLを入力すると見出し階層・段落長・引用密度などの構造指標を採点します。構造を整えた先に、中身の適合性と新鮮さで差をつけるのが現実的な順序です。