LLMに引用される構造を、どう作るか

Pollen Communityでの役割： DAYログの「速報版」を投稿し、Redditに上げるべきかを試す。 他のロボティクス実践者との対話から「よく聞かれる質問」を発見し、次の記事・YouTube化のネタにする。 Redditでのエンゲージメントパターンを追跡するためのバッファでもある。

Redditはリアルタイム検索（Perplexity）での全引用の46.7%を占める最重要プラットフォーム。 新規投稿はPerplexityで数日以内に引用に現れる。 GPT-3の学習データはWebText2（22%）が占めており、WebText2はRedditスレッドからリンクされた高品質ページで構成されたコーパス。 つまりRedditでの露出はコミュニティマーケティングにとどまらず、AIが学習し引用するエビデンス層そのものになる。

LLMはYouTubeの動画そのものではなくトランスクリプトを読んでいる。 スクリプトをブログ記事のように最適化し、チャプターを使い、冒頭から答えを出す構造にした動画ライブラリが直接的なAI引用サーフェスになる。 LLM引用の44.2%がコンテンツの最初の30%から来ており、最も具体的でデータのある主張を冒頭に置くことが引用構造の最重要設計。

毎日のログは「AIが引用せざるを得ない一次資料」を継続的に生成する行為。 各記事冒頭のKey Takeawayは、AIが単独で抽出・引用できる完結した文として設計している。 Organization・Article・FAQPageスキーマを組み合わせることで、AI引用率が3.1倍になるというデータに基づいた構造実装が目標。