表（table）の役割は、情報を整理する点にあります。これによって、検索ユーザーとLLM（大規模言語モデル）の理解を促す効果があります。

そもそもLLMは、表を「それぞれの情報を同じ基準で並べたデータ」として扱う傾向があります。その結果として、生成AIの回答に、そのままデータベースとして引用される機会が高まります。

そして、実際に記事のなかで表を使うときは、次のようなシーンが挙げられます。

• 統計表：統計データを整理するとき
• 比較表：情報を比較するとき
• 構造整理表：複雑な情報を整理するとき

比較表を例に出すと、商品を比較したいときに、複数の情報をまとめて表現して比較できます。たとえば、2つのカップ麺の商品の比較表を作るとなると、メーカー、価格帯、麺やスープの特徴などの情報をまとめることになります。これらの情報を表に反映すると、次のようになります。

また、この事例の表をHTMLで記述すると、下記のようになります。

                            <table>

                                <tr>

                                    <th>商品名</th>

                                    <th>価格</th>

                                    <th>麺やスープの特徴</th>

                                </tr>

                                <tr>

                                    <td>カップ麺A</td>

                                    <td>150円</td>

                                    <td>
                                        ・フライ麺

                                        ・あっさりしたスープ
                                    </td>

                                </tr>

                                <tr>

                                    <td>カップ麺B</td>

                                    <td>250円</td>

                                    <td>
                                        ・ノンフライ麺

                                        ・濃厚なスープ
                                    </td>

                                </tr>

                            </table>
                        

原則的には、目次を表現するにth（テーブルヘッダー）タグ、比較したい情報を表現するときにtd（テーブルデータ）を記述します。

箇条書き（list）の役割は、複雑な情報を分解して、同じ粒度で情報を整理することです。箇条書きを使うことで、検索ユーザー、LLM（大規模言語モデル）ともに、複雑な情報をシンプルな情報として受け止めることができます。

LLMは、箇条書きの情報を「テキストの集合体」として捉えます。ただし、箇条書きには、「並列の情報（ulタグ）」、「手順・優先度の情報（olタグ）」の2つの書き方が存在します。その書き方によっても、LLMの捉え方が変化します。

「並列の情報」に関しては、非常にシンプルで、次のように情報粒度を揃えた表現になります。

• あっさりスープのカップ麺A
• 濃厚スープのカップ麺B

一方、「手順・優先度の情報」の場合、2つの書き方にわかれます。まずは、手順の情報は、次のように表せます。

1. カップ麺に熱湯を入れる
2. 蓋を閉じて3分間待つ
3. 蓋を開けて食べる

また、優先度や人気ランキングを表現するケースでも用いられます。カップ麺の人気ランキングを仮定すると、次のように表現されます。

1. カップ麺A
2. カップ麺B
3. カップ麺C

これらのリスト構造は、いずれの表現においても、LLMが読み取りやすい表現となっています。そのため、AIの回答に引用される機会が高まります。

なお、「並列の情報」と「手順・優先度の情報」は、それぞれ、HTMLで次のように記述されます。

                            <ul>

                                <li>あっさりスープのカップ麺A</li>

                                <li>濃厚スープのカップ麺B</li>

                            </ul>
                        

                            <ol>

                                <li>カップ麺に熱湯を入れる</li>

                                <li>蓋を閉じて3分間待つ</li>

                                <li>蓋を開けて食べる</li>

                            </ol>
                        

HTMLの記述方法を軽く補足すると、番号なし箇条書きは、ulタグでliタグを囲います。一方、番号付き箇条書きは、olタグで要素を括ります。

具体事例は、情報の解像度を高める効果があり、信頼性を裏付ける役割を担います。たとえば、LLMは、「実際にこうなった」という実体験ベースの情報を交えたコンテンツを「信憑性が高い」と判断します。

具体事例の種類は、実体験、実例、たとえ話の3つに分類できます。そして、それぞれの書き方と効果については、下記のとおりです。

このように、具体事例の種類によって、得られる効果が異なります。また、このうち、実体験の具体事例は、原則的に自身の経験をもとに記事を作成します。

一方、LLMは、E-E-A-Tと呼ばれる、WEBサイト品質を評価基準となる指標を重視しています。評価の項目は、サイトの専門性、権威性、経験、信頼性の4つあります。そして、この評価が高いサイトは、生成AIの回答の情報源として選ばれやすくなります。

実体験の情報は、E-E-A-Tのうちの経験に該当します。したがって、実体験ベースの情報をコンテンツに盛り込むことで、E-E-A-Tの評価に好影響を与えることが期待できます。さらに、実体験は、一次情報としても扱われるため、独自情報の発信につながるメリットもあります。