LLMO_sanについて
現役インフラエンジニアとして、システム運用・API設計・パフォーマンス最適化に取り組んでいます。 2024年よりLLMO（Large Language Model Optimization）分野の技術研究を開始し、 エンジニア視点でのアプローチを模索しています。
「なぜそのサイトは生成AIに引用されるのか？」
この疑問を技術的な観点から調査・検証し、知見を共有していきます。
LLMO_san
Infrastructure Engineer & LLMO Specialist
データドリブンな分析
100+ 検証実験
インフラ観点での最適化
5年以上の運用経験
継続的な技術検証
毎月10件以上のテスト
LLMO（Large Language Model Optimization）とは
従来のSEOに加えて、生成AIによる検索結果での引用・参照を最適化する新しいアプローチです
従来SEOとの違い
- 対象：検索エンジン → 大規模言語モデル
- 評価基準：PageRank → コンテンツの信頼性
- ユーザー行動：クリック → AI応答での引用
エンジニア視点の独自性
- サーバー応答速度の最適化
- API設計とパフォーマンス改善
- 構造化データの技術的実装
実績・検証データ
- 100+ サイトでの検証実験
- 応答速度最適化で引用率1.8倍向上
- 統計的有意性を確認済み
実証実験による具体的な成果
200ms
最適応答時間
この閾値で引用率が大幅向上
1.8x
引用率向上
Claude 3.5 Sonnetでの検証結果
45%
構造化データ効果
引用確率の改善幅
なぜLLMO_sanを選ぶのか
エンジニアとしての技術的視点と実証データに基づく信頼性の高いアプローチを提供します
技術的バックグラウンド
インフラエンジニア（5年以上）
AWS、Azure、GCPでの大規模システム運用
フルスタック開発経験
React、Next.js、Node.js、Python での開発
パフォーマンス最適化専門
Core Web Vitals、CDN設計、キャッシュ戦略
提供価値
実証ベースの最適化提案
感覚ではなく、データで証明された手法
システム全体の最適化
コンテンツだけでなく、インフラから改善
継続的な技術情報の発信
最新の研究結果と実装方法を共有
「技術的な根拠がある説明で、安心して依頼できました」
- Webサービス運営企業様