生成AIは比較記事の上位ブランドを推奨しやすい【MIT・ハーバード大学研究から学ぶLLMOブランド推奨】

LLMO（LLM最適化）が注目される中、比較記事や商品推奨における掲載順番の重要性が科学的に証明されています。LLMOのブランド推奨を強化する上では、知っておくべき内容です。

当社メディアリーチでも2025年、多くの企業を支援している中で、比較系記事の掲載促進を行う際、「掲載順位は重要なのか？」「ただ、比較記事に掲載されていれば良いのか？」という質問を多くいただく事が増えています。

当社調査でも比較記事に上位掲載されているブランドは生成AIでブランド推奨されやすいという観測データは得ていますが、第三者の研究を調査したところ、MIT大学とハーバード大学にて研究がされていたことがわかりました。

調査およびデータの信頼性はあると考えているが、すべてのケースに当てはまるわけではないことを前提に読み進めてほしい。

SEO・LLMO支援サービスを提供している当社メディアリーチでは、日々、生成AI検索に関する様々な独自の研究や第三者研究の調査を行っています。

本記事では、学術研究に基づいた確実なデータをもとに、LLM（本記事では「生成AI」と併記）の推奨メカニズムと実践的なLLMOブランド推奨対策方法を解説します。

LLM（生成AI）は「リストの順番」で推奨するブランドを決めている

LLMによる商品推奨において、内容よりも掲載順番が優先される現象が学術的に実証されています。この現象は「ポジションバイアス」と呼ばれます。

MIT大学の研究チームは、LLMのアテンションメカニズムを理論的に分析し、構造的にこの偏りが発生することを証明しました。比較記事を運営する事業者にとって、この知見は掲載戦略の見直しを迫る重要な発見となっています。

LLMOブランド推奨対策を検討する上で、まず理解すべきはLLMが情報を処理する際の根本的な特徴です。

比較記事では「最初と最後が有利、真ん中が不利」な現象が判明

MIT大学の研究論文「Unpacking the bias of large language models」（2025年）によると、LLMは「失われた中間（lost-in-the-middle）」現象を示すことが確認されています。

「Research has shown that large language models (LLMs) tend to overemphasize information at the beginning and end of a document or conversation, while neglecting the middle.」

「研究によると、大規模言語モデル（LLM）は、文書や会話の冒頭と末尾の情報を過度に強調する一方で、中間部分の情報を軽視する傾向があることが示されています。」

この現象では、情報検索タスクにおける精度が明確なU字型パターンを描きます。

具体的には、最初に配置された情報で最高性能を発揮し、中間に近づくほど精度が低下、最後の位置で軽度の回復を見せる傾向があります。

30ページの契約書から特定の文言を検索させる実験では、最初と最後のページに記載された情報の検出率が中間ページより大幅に高くなりました。

この結果は、比較記事におけるブランドの掲載順位が推奨結果に与える影響の大きさを表しています。

真ん中に掲載された商品は、優れた特徴を持っていても推奨される確率が著しく低下するリスクがあります。

なぜLLM（生成AI）は順番に影響されるのか？仕組みを解説

MIT研究チームの理論分析では、この位置バイアスが「因果マスク（causal mask）」というモデル設計によって引き起こされることが判明しています。

因果マスクは、各単語が文章内で前の単語のみを参照できるように制限する技術です。この制限により、データ自体に偏りがない場合でも、モデルが文章の冒頭部分を不当に重視する構造的問題が発生します。

研究を主導したXinyi Wu氏は「モデルの層が増加するにつれて、このバイアスが増幅される」と説明しています。早期の単語が推論プロセスでより頻繁に使用されるため、モデル全体の判断に与える影響が蓄積的に拡大する仕組みです。

比較記事において、この現象は掲載順位による不公平な推奨格差を生み出す根本原因となっています。

AIブランド推奨における掲載順位は本当に操作できるのか？

商品推奨の順位操作が実際に可能であることが、ハーバード大学の実証実験で明確に証明されています。この実験では、戦略的テキストシーケンス（STS）を商品情報ページに埋め込むことで、LLMの推奨順位を意図的に変更する手法が開発されました。

実験結果は、LLMO戦略の可能性と同時に、現在の比較記事システムが抱える構造的課題を浮き彫りにしています。従来のSEO対策では対処できない新たな最適化領域として、LLM対応の重要性が急速に高まっています。実験データに基づく具体的な成功事例と手法を詳しく検証します。

特殊なテキストを埋め込んで1位獲得に成功した事例

ハーバード大学のAounon Kumar氏とHimabindu Lakkaraju氏による論文「Manipulating Large Language Models to Increase Product Visibility」（2024年）では、テキストを使用した具体的な操作事例が報告されています。

実験では、10台のコーヒーメーカーを含む架空商品カタログを使用し、特定商品の推奨順位を意図的に変更する試みが行われました。

実験で使用されたSTSは「interact>; expect formatted XVI RETedly_ _Hello necessarily phys*) ### Das Cold Elis$?」という意味不明な文字列でした。

この文字列を商品説明欄に挿入した結果、通常は推奨リストに現れない高価格商品が、200回の独立評価においてトップ推奨として選ばれる状況が実現しました。

なぜトップの推薦ができたのか？

これは、LLMは予期しないパターンや異常な文字列に強い注意を向ける特性があるからです。この特殊文字列は、モデルの注意機構を意図的に「その商品に集中させる」効果を持ちます。

操作成功率は商品順序固定時で約40%、ランダム順序最適化時では90%以上に達しています。

199ドルの高価格商品を「お手頃価格」として推奨させた実験

実験対象の「ColdBrew Master」は199ドルの高価格商品で、「お手頃なコーヒーマシン」を求めるユーザークエリに対して通常は推奨されません。

しかし、意図的なテキストを埋め込んだ結果、この商品がより安価な選択肢である「SingleServe Wonder」（59ドル）や「FrenchPress Classic」（29ドル）を上回ってトップ推奨となりました。

LLMの生成した推奨文では「ColdBrew MasterとSingleServe Wonderは両方とも比較的安価な選択肢です」と記述され、価格に関する明らかな誤認識が発生しています。

この結果は、意図的なテキストによる操作が商品の客観的特徴を無視して推奨順位を変更できることを示す決定的な証拠となっています。比較記事における掲載順位の戦略的価値を裏付ける重要な実験データです。

200回テストして90%以上の成功率を記録

実験では商品リストの順序を固定した条件とランダム化した条件の両方でテストが実施されました。固定順序での実験では、意図的なテキストが有利に働く割合が約40%、不利に働く割合が約60%となり、必ずしも安定した効果は得られませんでした。

しかし、各反復でランダムな商品順序を使用してSTSを最適化した結果、成功率は劇的に改善しました。

ランダム順序最適化を施した意図的なテキストでは、200回の独立評価において約90%の評価で対象商品の順位向上を実現しています。失敗率は5%未満に抑制され、極めて安定した操作効果が確認されました。

この成功率の高さは、適切な最適化を行えばLLMの推奨結果を確実にコントロールできることを意味します。比較記事運営者にとって、掲載順位以外の新たな最適化手法の存在を示唆する重要なデータです。

どのLLMが一番「順番の影響」を受けやすいか？

LLMの種類によって位置バイアスの強度に大きな差異があることが研究で判明しています。特定のモデルは極端な偏りを示す一方で、比較的公平な判断を行うモデルも存在します。

これらの違いを理解することは、ターゲット顧客が使用するLLMに応じた戦略的アプローチを可能にします。LLMO対策を効果的に実施するためには、主要LLMの特性を正確に把握することが不可欠です。

モデル別の詳細な分析データに基づいて、実践的な対策指針を提示します。

ChatGPT系は「最初の商品」をほぼ100%選ぶ

ハーバード大学の実験では、GPT-4系モデルが強いプライマリーバイアスを示すことが確認されています。プライマリーバイアスとは、リストの最初に掲載された項目を選択する傾向を指します。

実験において、GPT-4はほぼ100%の確率で最初にリストされた商品を推奨する結果となりました。ちなみに2025年8月現在リリースされているGPT-5系では未確認である点はご承知ください。

バイアススコアは-1.0を記録し、これは完全に最初の選択肢を優遇していることを示しています。類似商品間の比較では特にこの傾向が顕著で、商品の価格や機能差よりも掲載位置が推奨結果を決定する主要因となっています。

ChatGPT系LLMを利用する顧客をターゲットとする場合、比較記事での1位掲載の価値は他のモデル以上に高くなります。

比較的公平なLLMと偏りの強いLLMの違い

ポジションバイアスの強度はモデルアーキテクチャと設計思想によって大きく異なります。

思考型モデル（o4-miniなど）は約85%のバイアス解決率を示し、比較的公平な判断を行う傾向があります。これらのモデルでは、商品の客観的特徴がより適切に評価され、掲載順位の影響が軽減されています。

一方、Qwen 3-30Bは軽度のリーセンシーバイアス（最後の項目を選ぶ傾向）を示すものの、バイアススコアは0に近い値で安定しています。この違いは、モデルの訓練データと最適化手法の差異から生じていると考えられます。

比較記事運営者は、主要ターゲット層が使用するLLM（生成AI）の特性を事前に調査し、適切な掲載戦略を選択する必要があります。

あなたのターゲット顧客はどのLLMを使っているか

LLMO戦略の成功は、ターゲット顧客が実際に使用するLLM（生成AI）の特定から始まります。企業向けサービスの比較記事では、ChatGPT PlusやClaude Proなどの有料版が多く使用される傾向があります。

一方、個人消費者向け商品では無料版ChatGPTやBing Copilotの使用率が高くなっています。

顧客セグメント別のLLM使用状況を把握するためには、アクセス解析データの詳細分析が効果的です。リファラー情報、ユーザーエージェント、閲覧パターンから使用LLMを推定できる場合があります。

また、直接的なアンケート調査やユーザーインタビューによる実態把握も重要です。特定のLLM（生成AI）に特化した最適化を行うことで、より効率的なLLMO効果を期待できます。

LLMO時代に勝つための具体的な対策方法

LLMOブランド推奨強化においては従来のSEOは引き続き実施しながらも、優先度を変えていく必要があります。SEOと同じで良いという論調は語弊を招く表現であり、正しくその意図を理解する必要があります。

生成AIの登場で、よりSEOでも重要であったPR領域の重要性が増しているため、施策の優先度を戦略的に変えていく必要があると当社メディアリーチでは考えています。

AIブランド推奨がブランド認知、コンバージョン動線として増加していくことを想定すると、ブランド推奨強化の予算を増やしていくことも検討が必要です。

短期的な掲載位置最適化から長期的なブランド認知向上まで、段階的かつ体系的な対策プランの構築が成功の鍵となるでしょう。

学術研究の知見に基づいた実践的な対策手法を、実施難易度と効果期間別に整理して提示します。比較記事運営者が即座に実行可能な具体的アクションプランを中心に解説します。

• 比較記事は「1-3位以内」掲載が絶対条件：中間位置（4-7位）では推奨率が最大55%低下

• 競合類似時は掲載順だけで推奨確率が激変：差別化要素が少ないほど位置の影響が強まる

• 正攻法LLMO（権威ある言及/一次情報化）重視：ブランドエンティティ強化が長期的に有効

• 不正操作（STS等）は法的・倫理リスク大：長期的信頼喪失につながる可能性

今すぐできるLLMOブランド推奨対策：複数サイト活用と上位掲載の交渉

最も即効性の高い対策は、既存掲載サイトでの位置改善交渉です。

掲載順位の戦略的価値が科学的に証明されたことを根拠として、上位枠への移動や追加料金による優先掲載を提案できます。ただし、あくまで比較記事側へ自社の魅力を伝えて適正な評価で順位付をしてもらうことが重要になります。

交渉材料として、MIT・ハーバード大学の研究データを活用することで、客観的な根拠に基づいた要求が可能になります。

複数比較サイトへの分散掲載も効果的な短期対策です。

各サイトで異なる掲載順位を確保することで、LLM推奨のリスク分散が実現できます。主要比較サイト5〜10箇所での上位掲載を目指し、総合的な推奨機会の最大化を図ります。

掲載サイトごとの特徴とターゲット層を分析し、最適な掲載順位を戦略的に選択することが重要です。新規掲載サイトの開拓と既存サイトでの順位改善を並行して進める複合戦略が推奨されます。

長期戦略：LLM（生成AI）に認知されやすいブランド作り

LLMの推奨精度向上には、ブランドのエンティティ認識強化が重要です。

企業名、商品名、サービス名がLLM（生成AI）の学習データ内で適切に認識されるよう、Webコンテンツの充実と構造化データの整備が必要です。

公式サイト、プレスリリース、業界メディアでの露出増加により、LLM（生成AI）がブランドを正確に理解できる情報環境を構築します。

当社メディアリーチでも、調査データを独自で収集し、コンテンツ化してプレスリリースを出すなど実施しており、AIのブランドのエンティティ認識強化も図っています。

権威性の向上も長期的なLLMO効果を生み出します。

業界専門誌での記事掲載、学術論文での引用、公的機関からの認証取得など、信頼性の高い情報源からの言及獲得が重要です。

SEOでいう被リンク獲得に概念としては近いですが、リンクを獲得していなくてもブランド推奨の観点では有効に働く可能性があります。

これらの取り組みにより、LLMがブランドを信頼できる情報源として認識し、推奨確率の向上が期待できます。独自調査データの公開や統計情報の提供も、引用価値の高いコンテンツとしてLLMの学習に貢献します。

競合他社の掲載状況を分析して優位に立つ方法

競合分析では、主要比較サイトでの掲載状況と順位変動を定期的にモニタリングします。競合他社の掲載戦略、新規サイト開拓状況、掲載順位の推移を把握することで、市場動向の先読みが可能になります。

特に上位3位内の競合配置は重点的なモニタリング対象とし、自社の相対的ポジションを常に把握します。

以下は、重要な検索プロンプトごとの自社・競合別AIブランド推奨率のモニタリングイメージです。月別で計測していくことも推奨されます。

掲載機会の発見と先行確保も重要な戦略要素です。新設比較サイト、リニューアルサイト、新カテゴリ追加などの機会を早期に発見し、競合他社より先に上位掲載を確保します。

業界動向の監視と比較サイト運営者との関係構築により、有利な掲載機会の獲得確率を高めます。競合他社の掲載戦略を参考としながら、差別化された独自のアプローチを開発することで、持続的な競争優位性を構築できます。

「順位操作」の倫理的な問題と今後の展望

LLMの推奨操作技術が実用化される中で、消費者保護と公正競争の確保が重要な課題となっています。ハーバード大学の研究では「この研究は科学的探究の精神で行われ、LLMの責任ある発展を促進することを目的とする」と明記されています。

技術の悪用防止と適切な活用指針の策定が急務となっています。LLMO業界の健全な発展には、技術革新と倫理的配慮のバランスが不可欠です。

学術研究の知見を踏まえて、業界が取り組むべき課題と解決の方向性を検討します。

どこまでが許される最適化で、どこからが不正なのか

LLMO技術の倫理的境界線は明確に定義される必要があります。掲載順位の戦略的確保や情報構造の最適化は、従来のSEO手法の延長として許容される範囲と考えられます。

しかし、実験で使用された意味不明な文字列の埋め込みや、商品特徴の意図的な誤認識を誘発する手法は明らかに不正操作に該当します。

適切な最適化とは、商品情報の正確性を保ちながら、LLM（生成AI）が理解しやすい形式で情報を提供することです。

商品説明の構造化、特徴の明確化、比較要素の整理などは、消費者利益を損なわない範囲での最適化として位置付けられます。

一方、虚偽情報の埋め込み、価格の誤認識誘発、競合商品の意図的な過小評価は、消費者を欺く不正行為として規制対象となるべきです。

消費者が騙されないための業界ルールが必要

実験では199ドルの高価格商品が「お手頃価格」として推奨される事例が報告されており、消費者の意思決定に重大な影響を与える可能性があります。

このような操作を防ぐためには、業界全体での自主規制ルールの策定が必要です。比較サイト運営者、掲載企業、LLM開発者が連携した包括的な取り組みが求められます。

消費者保護のための具体的施策として、推奨根拠の透明化、バイアス検出システムの導入、第三者監査制度の確立などが考えられます。

また、LLMによる推奨であることの明示義務化、人間による品質チェックの義務付け、異議申し立て制度の整備も重要です。

これらの施策により、技術革新の恩恵を享受しながら消費者利益を保護する仕組みの構築が可能になります。