Dengan munculnya mesin pencari yang digerakkan oleh model bahasa besar (LLM) seperti Bard dan Perplexity, strategi SEO tradisional menjadi kurang efektif bagi pembuat konten. Untuk mengatasi tantangan ini, Universitas Princeton dan Institut Kecerdasan Buatan Allen berkolaborasi untuk mengembangkan GEO, metrik evaluasi konten baru yang berfokus pada mesin generatif. GEO bertujuan untuk membantu pembuat konten lebih memahami kinerja konten mereka di mesin pencari generatif dan memberikan strategi pengoptimalan untuk meningkatkan visibilitas dan efektivitas konten.
Dengan maraknya mesin pencari berbasis LLM seperti Bard & Perplexity, robot langsung mengeluarkan jawaban, sehingga semakin sulit bagi pembuat konten untuk meningkatkan situs web mereka melalui SEO. Untuk membantu pembuat konten lebih memahami bagaimana kinerja konten mereka di mesin generasi dan memberikan strategi untuk mengoptimalkan konten ini guna meningkatkan visibilitas dan efektivitasnya di mesin generasi, Universitas Princeton dan Institut Teknologi Allen menghadirkan GEO. GEO mengusulkan metrik tayangan khusus untuk mesin generasi. Prinsip-prinsip GEO mencakup pemahaman multimodal, kelengkapan konten, dan pemahaman semantik. Dengan menerapkan strategi yang diusulkan oleh GEO dan berpartisipasi dalam tolok ukur GEO-BENCH, pembuat konten dapat meningkatkan visibilitas dan efektivitas situs web dan konten mereka di mesin generasi dan lebih memenuhi kebutuhan pencarian pengguna.Kemunculan GEO memberikan panduan berharga bagi pembuat konten di lingkungan pencarian baru, membantu mereka beradaptasi dan mengoptimalkan konten dengan lebih baik melalui elemen-elemen utama seperti pemahaman multi-modal, kelengkapan konten, dan pemahaman semantik, sehingga mencapai tujuan baru dalam pencarian generatif visibilitas dan pengaruh pada mesin. Di masa depan, GEO dan tolok ukurnya akan terus ditingkatkan, membawa lebih banyak kemungkinan pada bidang pembuatan konten.