Bard や Perplexity などの大規模言語モデル (LLM) 主導の検索エンジンの台頭により、従来の SEO 戦略はコンテンツ作成者にとって効果が薄れてきています。この課題に対処するために、プリンストン大学とアレン人工知能研究所は協力して、生成エンジンに焦点を当てた新しいコンテンツ評価指標である GEO を開発しました。 GEO は、コンテンツ作成者が生成検索エンジンにおけるコンテンツのパフォーマンスをより深く理解し、コンテンツの可視性と有効性を向上させる最適化戦略を提供できるようにすることを目的としています。
Bard & Perplexity などの LLM ベースの検索エンジンの台頭により、ロボットが直接回答を出力するようになり、コンテンツ作成者が SEO を通じて Web サイトを改善することがますます困難になっています。コンテンツ作成者がコンテンツが生成エンジンでどのように機能するかをより深く理解し、生成エンジンでの可視性と有効性を高めるためにこのコンテンツを最適化する戦略を提供するために、プリンストン大学とアレン工科大学は GEO を提供します。 GEO は、生成エンジン専用のインプレッション指標を提案しています。 GEO の原則には、マルチモーダルな理解、コンテンツの包括性、意味論的な理解が含まれます。 GEO が提案する戦略を実装し、GEO-BENCH ベンチマークに参加することで、コンテンツ作成者は生成エンジンにおける Web サイトとコンテンツの可視性と有効性を向上させ、ユーザーの検索ニーズをより適切に満たすことができます。GEO の出現は、新しい検索環境におけるコンテンツ作成者に貴重な指針を提供し、マルチモーダルな理解、コンテンツの包括性、意味論的な理解などの重要な要素を通じてコンテンツをより適切に適応させ、最適化するのに役立ち、それによって生成的検索の新しい目標を達成します。エンジン内の視認性と影響力。 今後も GEO とそのベンチマークは改善を続け、コンテンツ制作の分野にさらなる可能性をもたらすでしょう。