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第1部では重要な第三者の引用シグナルについて扱い、第2部ではオリジナルデータを公開することの重要性を説明しました。オリジナルデータはページの独自性を示す最も強力な指標であり、このアプローチで可視性や権威を得るためのハードルは低いです。

このメモは、コンテンツ作成における独自データの使用を支持するためのさらなる根拠を提供します。

数値を公開することは必要ですが、必ずしも引用されるわけではありません。私たちは、AIがファーストパーティデータの公開において実際に報酬を与えるものを調査しました。その結果は「オリジナルデータが勝つ」という単純なものではなく、より狭く有用なものでした（ただし、オリジナルデータは実際に勝ちます）。

AIはほぼ唯一のフォーマットを報酬します。それは「どれが最も良いか」という基準です。

ファーストパーティの研究は希少であり、その影響力は大きいです。私たちは、301のライブページから成るGaugeの引用データを使用しました。これらは7つの分野にわたる316のユニークなプロンプトを持ち、合計1,075の引用を含んでいます。

URLの監査を行った結果、301ページのうち、プライマリリサーチとして認定されたのはわずか8ページでした。これは全体の2.7%に相当しますが、これらの8ページは1,075の引用のうち90を獲得し、引用ボリュームの8.4%を占めています。ファーストパーティの研究は稀に登場し、登場した際には引用シェアで3倍のオーバーインデックスを示します。

プライマリリサーチはページあたり平均11.3の引用を受け、その他は平均3.4でした。プライマリリサーチのページは、非プライマリのページの3.3倍の引用密度を持っています。

オリジナルデータは、商業的な比較クエリに直接答える形でパッケージ化されると最も効果的です。AIは「どれが最も良いか」というプロンプトに対して基準を求めます。引用を得るためには、独自の数値を明確に提示し、方法論を示すことが重要です。

このように、オリジナルデータは引用されるためには、引用可能なパッケージで提供される必要があります。多くのブランドは、独自の数値を公開するものの、それを物語の中に埋め込んだり、方法論を省略したりすることで引用を逃しています。引用を得るためには、オリジナルの数値とクリーンな引用形状の両方が必要です。