LLMO（GEO）対策とは？競合に差をつけ上位表示を独占するために今すぐやるべき3つのこと

Googleの生成AI機能であるSGE（Search Generative Experience）の登場により、検索エンジンの世界は大きな変革期を迎えています。これまでのSEO対策だけでは、検索結果の上位表示を維持するのは難しいかもしれません。本記事では、SGE時代に必須となる新しいSEOの概念「LLMO（Large Language Model Optimization）」、別名「GEO（Generative Engine Optimization）」について、その基本から徹底解説します。この記事を最後まで読めば、LLMO（GEO）対策がなぜ重要なのか、そして競合に差をつけ、AIが生成する回答に自社サイトを引用させるために「今すぐやるべき3つのこと」が明確にわかります。

結論から言えば、LLMO（GEO）対策で最も重要なのは、AIとユーザー双方から信頼される高品質なコンテンツを提供することです。そのための具体的な手法として「E-E-A-Tの徹底強化」「構造化データの実装」「会話型検索への最適化」を実践することが、これからのSEOを勝ち抜く鍵となります。本記事で、その具体的な方法を一つずつ詳しく見ていきましょう。

LLMO（GEO）対策の基本 SGE時代の新常識を解説

Googleが試験運用を開始したSGE（Search Generative Experience）は、私たちの検索体験を根底から覆す可能性を秘めています。ユーザーが何かを検索すると、従来の検索結果一覧の上にAIが生成した要約回答が表示される。この「新しい検索のカタチ」に適応するため、Webサイト運営者が今すぐ理解し、実践すべきなのが「LLMO（GEO）対策」です。

これまでのSEO対策の延長線上にあると考えつつも、そのアプローチには大きな違いがあります。本章では、SGE時代の新常識となるLLMO（GEO）対策の基本について、その意味から従来のSEOとの違いまで、分かりやすく解説します。

LLMOとGEOの意味とは

LLMOやGEOという言葉を初めて耳にする方も多いかもしれません。これらは、生成AI時代のSEOを語る上で欠かせない新しい概念です。

LLMOは「Large Language Model Optimization」の略で、日本語では「大規模言語モデル最適化」と訳されます。これは、GoogleのSGEやBard、MicrosoftのCopilot（旧Bing Chat）といった、大規模言語モデル（LLM）を搭載したAIが回答を生成する際に、自社のWebサイトを信頼できる情報源として引用・参照されやすくするための最適化施策全般を指します。

一方、GEOは「Generative Engine Optimization」の略で、「生成エンジン最適化」を意味します。LLMOが言語モデルに特化した呼称であるのに対し、GEOはテキスト生成だけでなく、画像生成なども含めた、より広範な生成AIエンジン全般を対象とする概念です。しかし、現在のWebマーケティングの文脈においては、SGE対策を指してLLMOとほぼ同義で使われることがほとんどです。

現時点では、これらの用語の定義はまだ流動的ですが、どちらも「AIによる生成結果に、自社コンテンツをいかにして反映させるか」という共通の目的を持っています。

従来のSEO対策との決定的な違い

LLMO（GEO）対策は、従来のSEO対策で培ってきた知識や施策が無駄になるわけではありません。むしろ、質の高いコンテンツ作成やサイトの信頼性向上といった本質的な部分は、これまで以上に重要になります。しかし、最適化する対象や評価のポイントには明確な違いが存在します。

従来のSEO対策とLLMO（GEO）対策の違いを、以下の表にまとめました。

比較項目	従来のSEO対策	LLMO（GEO）対策
最適化の対象	検索エンジンのクローラーとランキングアルゴリズム	大規模言語モデル（LLM） / 生成AIエンジン
評価のポイント	キーワード、被リンク、技術的要素（サイトスピード等）、コンテンツの網羅性など、多様なランキングシグナル	情報の正確性、専門性、権威性、信頼性、経験（E-E-A-T）、文脈の明確さ、独自の見解
表示形式	検索結果ページ（SERPs）に表示される10本の青いリンク（オーガニック検索結果）	SGEのAIスナップショット（要約回答）内での引用、言及、参照元リンク
主な目的	特定のキーワードで上位表示を獲得し、Webサイトへのクリック（トラフィック）を最大化する	AIの回答の情報源として選ばれ、ブランド認知度や信頼性を向上させる（ゼロクリックサーチへの対応）

このように、LLMO（GEO）対策では、検索アルゴリズムのシグナルをハックするようなテクニカルな施策よりも、AIが「このサイトの情報は正確で信頼できる」と判断できるような、コンテンツの質と信頼性の構築が、より直接的な評価軸となります。従来のSEOを強固な土台としながら、AIに正しく情報を解釈させるための新たな視点が必要不可欠なのです。

なぜ今LLMO（GEO）対策が重要視されるのか

従来のSEO対策に真剣に取り組んできた方ほど、「なぜ今、LLMO（GEO）という新しい対策が必要なのか？」と疑問に思うかもしれません。その答えは、検索エンジンの歴史における、まさに“地殻変動”とも呼べる大きな変化が起きているからです。これまで私たちが慣れ親しんできた検索体験が根本から覆り、Webサイトとユーザーとの関わり方が大きく変わろうとしています。この章では、LLMO（GEO）対策がなぜ「今、最優先で取り組むべき課題」なのか、その核心に迫ります。

Google SGEの登場による検索体験の変化

LLMO（GEO）対策が急務となった最大の要因は、Googleが導入を進める「SGE（Search Generative Experience）」、すなわち生成AIによる新しい検索体験の登場です。SGEが本格的に導入されると、ユーザーが検索窓にキーワードを入力した際の表示結果が劇的に変化します。

これまでの検索結果は、関連性の高いWebサイトのリンクが10本並ぶ、いわゆる「10本の青いリンク」が主流でした。ユーザーはタイトルや説明文を頼りに、自らサイトを訪れて情報を探す必要がありました。しかし、SGE環境下では、検索結果の最上部にAIが生成した要約文（AIスナップショット）が表示され、ユーザーはページを遷移することなく、その場で答えを得られるようになります。この変化が、Webサイト運営者に与える影響は計り知れません。

従来の検索とSGEによる検索体験の違いを、以下の表にまとめました。

項目	従来の検索	SGE（生成AI検索）
検索結果の表示	Webサイトのリンク一覧が中心	AIによる要約（AIスナップショット）が最上部に表示
ユーザーの行動	複数のサイトをクリックし、情報を比較・検討する	AIの要約を読み、その場で疑問を解決する（ゼロクリックサーチの増加）
サイトへの流入	検索順位が高いほどクリックされやすく、流入が見込める	AIの引用元として表示されない限り、クリックされにくくなる可能性がある

この表が示すように、SGEの普及は、Webサイトへのトラフィック構造を根底から変えてしまう可能性があります。これまでSEO対策で1位表示を達成しても、AIの回答でユーザーが満足してしまえば、サイトへのクリックは発生しないかもしれません。従来のSEO対策の前提であった「検索結果で上位表示されればクリックされる」という常識が覆されようとしているのです。この大きな変化に対応するために、LLMO（GEO）対策は不可欠な戦略となります。

AIに引用されるWebサイトになる必要性

SGE時代においてWebサイトが生き残るための鍵、それは「AIに引用される情報源」になることです。AIスナップショットは、AIが信頼できると判断した複数のWebサイトの情報を基に生成され、その参照元としてサイト名やリンクが表示されます。

たとえ検索順位が3位や4位であっても、AIにその内容が引用されれば、実質的に検索結果の最上部に自社のコンテンツが表示されることと同義になります。これは、ユーザーの目に最も触れやすい「一等地」に、自社の専門性や信頼性を示す絶好の機会となるでしょう。引用元として表示されることは、サイトへの直接的な流入だけでなく、企業のブランディングや権威性の向上にも大きく貢献します。

逆に、AIから「引用する価値がない」と判断されたWebサイトは、たとえ良質なコンテンツを保持していても、ユーザーにその存在を認知される機会を失ってしまいます。検索結果ページでの視認性が著しく低下し、ビジネスチャンスを逃すことになりかねません。だからこそ、これからのWebサイト運営は、検索エンジンだけでなく「AIにどう評価され、引用されるか」という視点が不可欠になるのです。次の章から解説する具体的なLLMO（GEO）対策は、すべてこの「AIに選ばれるサイト」になるための重要なステップです。

今すぐやるべきLLMO（GEO）対策その1 E-E-A-Tの徹底強化

LLMO（GEO）対策の根幹をなすのが、Googleが提唱する品質評価基準「E-E-A-T」の徹底強化です。E-E-A-Tとは、Experience（経験）、Expertise（専門性）、Authoritativeness（権威性）、Trustworthiness（信頼性）の頭文字を取ったものです。SGEをはじめとする生成AIは、インターネット上の膨大な情報から、最も信頼でき、ユーザーの問いに的確に答えられる情報を引用して回答を生成します。つまり、自社のWebサイトがAIにとって「引用する価値のある高品質な情報源」だと認識されなければ、SGEの回答に表示されることはありません。従来のSEO以上に、コンテンツの質と信頼性が問われる時代になったのです。ここでは、E-E-A-Tの各要素を高めるための具体的なアクションを解説します。

著者情報の明記で専門性を示す

AIがコンテンツの専門性を評価する上で、「誰がその情報を発信しているのか」は極めて重要な判断材料となります。匿名の著者が書いた記事よりも、その分野で実績のある専門家が実名を公開して執筆・監修した記事の方が、専門性が高いと判断されるのは当然です。コンテンツの責任の所在を明確にすることで、AIとユーザー双方からの信頼を獲得できます。

具体的な施策としては、記事ごとに著者プロフィール欄を設け、顔写真、氏名、所属、保有資格、経歴、過去の実績（監修記事や登壇歴など）を詳細に記載しましょう。特に、法律や医療、金融といった人々の生活に大きな影響を与えるYMYL（Your Money or Your Life）領域では、医師や弁護士、ファイナンシャルプランナーといった国家資格を持つ専門家による監修が不可欠です。著者情報や監修者情報を整備することは、専門性（Expertise）と権威性（Authoritativeness）を直接的に高めるための第一歩です。

一次情報と正確なデータで信頼性を高める

他のWebサイトに書かれている情報をまとめただけのリライトコンテンツは、AIから評価されにくくなります。LLMO対策で重要となるのは、そのサイトでしか得られない独自の価値、すなわち一次情報を提供することです。独自の調査結果や自社に蓄積されたデータ、専門家へのインタビューなど、オリジナリティの高いコンテンツは信頼性（Trustworthiness）の向上に直結します。

また、情報を発信する際は、必ず客観的なデータや根拠を提示することを心がけてください。公的機関（官公庁など）や信頼できる研究機関が発表している統計データを引用し、その出典を明記することで、コンテンツの正確性と信頼性が飛躍的に高まります。

信頼性を高める情報	信頼性が低い情報
独自のアンケート調査や実験の結果	根拠のない個人的な憶測や感想
官公庁や研究機関の統計データ（出典明記）	出典不明な伝聞やSNSの噂
専門家へのインタビューに基づいた内容	他のブログ記事の単なる要約
自社製品・サービスの具体的な導入事例	抽象的で誰にでも当てはまる一般論

ユーザーレビューや口コミで経験を証明する

E-E-A-Tに新たに追加された「Experience（経験）」は、LLMO対策において特に注目すべき要素です。これは、コンテンツの作成者が実際に製品を使用したり、サービスを体験したり、その場所を訪れたりした経験に基づいているかを示す指標です。そして、この「経験」は、サイト運営者自身のものだけでなく、第三者であるユーザーの声によっても証明できます。

自社サイトに顧客からのレビューや導入事例を積極的に掲載しましょう。その際、利用者の顔写真や実名を（許可を得て）掲載することで、信憑性が増します。また、Googleビジネスプロフィールや業界専門のポータルサイトなどに投稿される第三者からの口コミや評価も、AIが「経験」を判断するための重要な情報源となります。良質な口コミが集まるようユーザーに働きかけることも、有効なLLMO対策の一つと言えるでしょう。

今すぐやるべきLLMO（GEO）対策その2 構造化データの実装

E-E-A-Tの強化と並行して、技術的な側面からAIの理解を助ける施策が「構造化データの実装」です。構造化データとは、Webページ上の情報を検索エンジンやAIが解釈しやすいように、特定の形式（ボキャブラリとシンタックス）で意味付けする手法を指します。これにより、単なるテキストの羅列であったコンテンツが、AIにとって意味のある情報ブロックとして認識されるようになります。SGE（AI Overview）が参照する情報源として選ばれるためには、コンテンツの内容をAIが正確かつ迅速に理解できる状態にしておくことが不可欠であり、構造化データはそのための最も強力な武器となります。

AIがコンテンツを正しく理解するスキーママークアップ

構造化データを実装する際、現在最も広く使われているボキャブラリが「schema.org」です。そして、Googleが推奨する記述形式が「JSON-LD」です。このスキーママークアップを用いることで、「この文章は記事のタイトルである」「この人物は記事の著者である」「これは製品の価格である」といった具体的な意味を、ページの裏側でAIに伝えることができます。人間にとっては自明な情報でも、AIにとっては文脈を理解する手がかりが必要です。スキーママークアップは、いわばAIに対する「コンテンツの翻訳ガイド」の役割を果たし、情報の誤認を防ぎ、より的確な引用を促す効果があります。特にLLMO（GEO）対策においては、コンテンツの信頼性や専門性を証明する情報を正確に伝えることが重要になります。

FAQページの構造化データ

ユーザーの疑問に直接答えるQ&A形式のコンテンツは、SGEの回答に引用されやすい傾向があります。この効果を最大化するのが「FAQPage」スキーマです。「FAQPage」スキーマを適切に実装することで、ページ内のどの部分が「質問（Question）」で、どの部分が「回答（Answer）」なのかをAIに明確に伝えられます。これにより、AIがユーザーの質問意図と完全に合致する回答をあなたのサイトから見つけ出し、生成AIの回答文に採用する可能性が飛躍的に高まります。検索結果画面でFAQがリッチリザルトとして表示されることもあり、ユーザーのクリックを促す副次的な効果も期待できます。

記事情報の構造化データ

ブログ記事やニュース記事などのコンテンツには、「Article」スキーマ（または、より詳細な「BlogPosting」「NewsArticle」など）を実装することが極めて重要です。このスキーマを利用して、著者情報（author）、発行者情報（publisher）、公開日（datePublished）、更新日（dateModified）といったメタデータを正確に記述します。これらの情報は、前章で解説したE-E-A-T、特に専門性（Expertise）と権威性（Authoritativeness）を技術的に裏付ける強力なシグナルとなります。AIはこれらのデータを基に情報の鮮度や信頼性を判断するため、正確なマークアップがSGEでの評価を左右すると言っても過言ではありません。

構造化データの実装方法と確認ツール

構造化データは、JSON-LD形式のコードをHTMLの<head>タグ内や<body>タグ内に記述することで実装します。WordPressなどのCMSを利用している場合は、専用のプラグインを使えば専門知識がなくても簡単に追加できます。実装後は、意図した通りにAIが認識できるかを確認する作業が必須です。そのためにGoogleが提供している公式ツールを活用しましょう。

ツール名	主な用途と特徴
リッチリザルト テスト	ページがGoogleの検索結果でリッチリザルト（FAQ、レビュー、レシピなど）の対象となるか、構造化データにエラーがないかをテストします。主にリッチリザルトの有効性を検証するために使用します。
スキーマ マークアップ検証ツール	schema.orgに基づくあらゆるタイプの構造化データを検証するための汎用的なツールです。リッチリザルト対象外のスキーマも含め、構文エラーなどを詳細にチェックできます。

これらのツールでエラーが検出された場合は、プロパティの記述ミスや必須項目の欠落などが考えられます。ガイドラインを参照しながら修正し、AIがスムーズにコンテンツを解析できる状態を維持することが、LLMO（GEO）対策の基本となります。

今すぐやるべきLLMO（GEO）対策その3 会話型検索への最適化

Google SGEをはじめとする生成AIの登場により、ユーザーの検索行動は大きく変化しつつあります。従来の「キーワードを入力する検索」から、まるで人と話すかのような「自然な文章で質問する検索」へとシフトしているのです。LLMO（GEO）対策において、この「会話型検索」への最適化は、AIに自社サイトのコンテンツを引用させ、SGEの回答生成に貢献するための極めて重要な要素となります。

音声検索（GoogleアシスタントやAmazon Alexaなど）の普及も、この流れを加速させています。ユーザーがより口語的で具体的な質問を投げかけるようになった今、Webサイト側もその受け皿となるコンテンツを用意しなければ、AIの目に留まることはありません。ここでは、会話型検索に最適化するための具体的な2つのアプローチを解説します。

ユーザーの検索意図の深掘り

会話型検索への最適化で最も重要なのは、ユーザーの検索意図、すなわち「インテント」をこれまで以上に深く理解することです。単一のキーワードから意図を推測するのではなく、ユーザーがどのような状況で、どのような背景を持ち、最終的に何を知りたいのか、何を解決したいのかという文脈（コンテキスト）までを読み解く必要があります。

例えば、「SEO対策 やり方」というキーワードの裏には、「初心者でもわかる方法が知りたい」「具体的な手順を教えてほしい」「費用はどれくらいかかるのか」といった多様な疑問が隠れています。会話型検索では、「初心者向けのSEO対策のやり方を手順ごとに教えて」のように、より具体的な質問が入力されます。私たちは、このような具体的な質問はもちろん、その裏にある潜在的なニーズまで先回りしてコンテンツに盛り込むことが求められます。

従来のキーワード対策と、会話型検索を意識した意図の深掘りには、以下のような違いがあります。

項目	従来のキーワード対策	会話型検索を意識した意図の深掘り
視点	キーワード（単語）中心	ユーザーの質問（文章・文脈）中心
目的	特定のキーワードで上位表示させる	ユーザーの疑問や課題を完全に解決する
コンテンツの方向性	キーワードを網羅的に含んだ情報提供	質問に対する直接的な答えと、関連する潜在的な疑問への回答
調査方法	キーワードプランナー、検索ボリューム調査	サジェスト、関連する質問（PAA）、Yahoo!知恵袋、SNSでの悩み相談の分析

ユーザーの検索意図を深掘りするためには、ペルソナを詳細に設定し、その人物が抱えるであろう悩みや感情を具体的に想像することが有効です。ターゲットユーザーになりきって、どのような言葉で検索するかをシミュレーションしてみましょう。

Q&A形式のコンテンツを充実させる

ユーザーの具体的な質問に直接答えるためには、コンテンツにQ&A形式を積極的に取り入れることが非常に効果的です。AIは、ユーザーからの質問に対して最も的確な「答え」をWeb上から探して提示するため、明確な問いと答え（Q&A）のセットは、引用元として選ばれやすいという大きなメリットがあります。

Q&A形式のコンテンツを充実させる具体的な方法は以下の通りです。

• 「よくある質問（FAQ）」ページを作成する
  製品やサービスに関する顧客からの頻繁な問い合わせをまとめ、1つのページで包括的に回答します。これはユーザーの利便性を高めるだけでなく、AIにとっても非常に理解しやすい情報源となります。
• 記事内にQ&Aセクションを設ける
  各記事のテーマに関連する、より細かい疑問を想定し、記事の末尾などにQ&Aセクションを追加します。例えば、「LLMO対策とは？」という記事であれば、「GEOとの違いは？」「いつから始めるべき？」といった質問に答えることで、ユーザーの満足度を高めます。
• 見出しを「問い」の形にする
  「E-E-A-Tの強化方法」といった見出しを、「E-E-A-Tを強化するにはどうすれば良い？」のように、ユーザーの問いかけと同じ形式にします。これにより、AIが「このセクションが質問への答えである」と認識しやすくなります。

Q&Aを作成する際は、一つの質問に対して一つの明確な答えを、専門用語を避け、誰にでも理解できる平易な言葉で記述することが重要です。結論を先に述べ、その後に理由や具体例を説明する「PREP法」を意識すると、より分かりやすく、AIに評価されやすいコンテンツになります。

LLMO（GEO）対策は専門家へ 株式会社ナレッジホールディングスにご相談を

ここまで、LLMO（GEO）対策の重要性と具体的な3つの施策について解説してきました。しかし、SGEという新たな検索環境への対応は、従来のSEO対策とは異なる専門知識と技術が求められるため、自社だけで完璧に実行するのは容易ではありません。

E-E-A-Tの強化、技術的な側面が強い構造化データの実装、そしてユーザーの深層心理を読み解く会話型検索への最適化。これらはそれぞれが専門的な領域であり、すべてを高いレベルで実行するには相応のリソースとノウハウが必要不可欠です。もし、リソース不足やノウハウの欠如に課題を感じているのであれば、専門家の力を借りるのが最も確実でスピーディーな解決策となります。

LLMO対策の複雑性と専門性 自社対応の限界とは

LLMO対策が難しいとされる理由は、単一の施策で完結しないその複雑性にあります。コンテンツの質を高めるだけでなく、GoogleのAIがその価値を正しく理解できるよう、技術的な側面からWebサイトの構造を最適化しなくてはなりません。さらに、SGEの評価基準は今後もアップデートされ続けることが予想され、常に最新の動向をキャッチアップし、迅速に施策へ反映させていく継続的な取り組みが求められます。

これらの専門的かつ継続的な対応を、通常業務と並行して社内で行うことには限界があります。中途半端な対策はかえって評価を下げるリスクもはらんでいるため、SGE時代を勝ち抜くためには、実績豊富なプロフェッショナル集団への相談が成功への近道と言えるでしょう。

株式会社ナレッジホールディングスが提供する包括的LLMO対策

株式会社ナレッジホールディングスは、長年のSEOコンサルティングで培った豊富な知見と、最新のAI技術動向への深い理解を融合させ、お客様のビジネスを成功に導く包括的なLLMO対策サービスを提供しています。本記事で解説した3つの重要施策はもちろんのこと、お客様一人ひとりの課題に合わせた最適な戦略を立案し、実行までワンストップで支援します。

私たちが提供するソリューションの一部をご覧ください。

企業が抱えるLLMO対策の課題	ナレッジホールディングスのソリューション
E-E-A-Tをどう強化すればAIに評価されるか分からない。	貴社の強みを最大限に活かすコンテンツ戦略を立案。専門家監修記事の企画・制作、著者情報やサイテーションの最適化により、専門性と信頼性を飛躍的に高めます。
構造化データの実装は技術的にハードルが高い。	経験豊富なエンジニアがWebサイトの構造を徹底分析。AIのクローラビリティを最大化する最適なスキーママークアップを設計・実装し、技術的な側面からサポートします。
ユーザーの検索意図が多様化し、どんなコンテンツが必要か判断できない。	独自の分析ツールを用いて潜在的な検索意図を深掘り。AIに引用されやすく、ユーザーの疑問を解決する網羅的なQ&Aコンテンツの企画・制作を実行します。

まずは無料相談から SGE時代のSEO戦略を共に描く

LLMO対策は、もはや様子見できる段階ではありません。競合が対策を進める中で、一日でも早く着手することが、将来のビジネス成長の大きな分水嶺となります。しかし、何から手をつければ良いのか分からない、という方も多いはずです。

株式会社ナレッジホールディングスでは、まずお客様のWebサイトの現状と課題を丁寧にヒアリングする無料相談を実施しています。貴社のビジネスモデルや目標を深く理解した上で、SGE時代に上位表示を独占するための具体的な戦略をご提案させていただきます。不確実な時代だからこそ、信頼できるパートナーと共に、新たな検索体験の波を乗りこなしましょう。ぜひ、お気軽にお問い合わせください。

まとめ

本記事では、GoogleのSGE（Search Generative Experience）の登場により、今後ますます重要となるLLMO（GEO）対策について、その基本から具体的な3つの実践方法までを解説しました。

LLMO（GEO）対策が不可欠である結論は、AIが生成する検索結果の回答に自社サイトのコンテンツを引用させ、ユーザーに最も早く、そして信頼性の高い情報として届けるためです。これは、今後のWebサイトにおける集客やビジネス成果に直接的な影響を与えます。

そのために今すぐ実践すべきことは、以下の3つです。

1. E-E-A-Tの徹底強化：著者情報や一次情報、第三者からの評価を通じて、コンテンツの専門性・経験・権威性・信頼性を高め、AIとユーザー双方からの信頼を獲得します。

2. 構造化データの実装：スキーママークアップを用いてコンテンツの情報をAIに正しく伝えることで、AIが情報を理解しやすくなり、引用される可能性を高めます。

3. 会話型検索への最適化：ユーザーの具体的な疑問や悩みに直接答えるQ&A形式のコンテンツを充実させ、AIが回答を生成する際の最適な情報源となることを目指します。

これらの対策は、従来のSEOの知識を土台としながら、AI時代に適応していくための新たな一手です。検索体験が大きく変わろうとしている今こそ、LLMO（GEO）対策に取り組み、競合に先んじて優位なポジションを確立しましょう。

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