【マーケター必見】GEOによる検索エンジン革命：新しい視点で見るコンテンツ最適化

今回はコンテンツマケーにとっては超有料級の情報になっております。日本ではまだ記事や分析されていないですが、WEBマーケの業界では大きなムーブメントになっております。生成AIの普及に伴い、SEO（検索エンジン最適化）が一世を風靡した時代が終わり、新たな時代「GEO（生成エンジン最適化）」の幕開けです。Bard、Perplexityなどの大規模言語モデル（LLM）を基にした検索エンジンが登場し、コンテンツ制作者の間で革新的な変化が進んでいます。この記事では、GEOの概念、その基準、および効果的なGEO戦略について詳しく解説します。

GEOの概念と重要性

• SEOからGEOへの移行：LLMに基づく検索エンジンの台頭により、SEOを超えた新たな最適化手法「GEO」が重要に。

• Princeton UniversityとAllen Institute of Technologyの提案：GEOとは「生成エンジン最適化」を指し、内容の生成エンジンにおける可視性を高める概念。

GEO: Generative Engine Optimization

GEOの基準（Customized Visibility Metrics）

• 内容可視性：生成エンジン内での内容の頻度と顕著性を測定。

• 情報の正確性：生成エンジンが提供する情報と原典との一致度を評価。

• ユーザー参加度：ユーザーが生成されたコンテンツとどの程度関わるかを測定。

• 内容の影響力：生成エンジン内での内容の権威性と影響力を評価。

GEO戦略

• 構造化されたコンテンツ：明確なタイトルやサブタイトル、メタタグを使用して、生成エンジンが容易に解析し引用できるようにする。

• 重要情報の強調：生成エンジンが重要な情報を効率的に抽出し活用できるようにする。

• 意味的関連性の強化：ターゲットオーディエンスの検索意図に合致するようにキーワードやフレーズを使用。

• GEO基準の活用：専門のメトリクスを使用して生成エンジン内のパフォーマンスを評価し最適化。

• 継続的なモニタリングと調整：生成エンジンにおけるパフォーマンスを定期的に監視し、フィードバックに基づいて調整。

• 以下はGEO ベースラインと従来のSEOメソッドを大きく上回っている結果です。提案されたジェネレーティブエンジンと実際に展開されたGEの両方で評価して、パフォーマンスを比較します。結果は、作成者がすぐにGEOの使用を開始して、次の検索シフト🔥のコンテンツを改善できることを強調しています。

GEO-BENCH：包括的な基準テスト

• 10,000のクエリ：さまざまな分野、難易度、カテゴリーをカバー。

• データセット構成：MS Macro、ORCAS-1、Natural Questionsなど、多様なデータセットを含む。

• 訓練セットとテストセット：GEO-BENCHは8,000のクエリで構成される訓練セットと、それぞれ1,000のクエリからなる検証セットおよびテストセットを提供。

• 公開ランキング：定期的に更新されるランキングで、最新のテスト結果を展示し、異なる方法論の健全な競争と進歩を促進。

GEOの適用とその影響

• マルチモーダル理解：テキストだけでなく、視覚や空間配置などの情報も処理。

• 内容の包括性：伝統的な検索エンジンとは異なり、より包括的かつ完全な回答を提供。

• 意味的理解：言語モデルを用いた深い内容理解を実現。

• GEOの柔軟な適応性：生成エンジンと大規模言語モデルの進化に応じて、戦略を柔軟に適応させる。

参考：関連ソース

プロジェクト：https://generative-engines.com/GEO/

論文：https://arxiv.org/pdf/2311.09735.pdf…

GitHub：https://github.com/GEO-optim/GEO

GEO-BENCH：https://huggingface.co/datasets/GEO-Optim/geo-bench…

総括

SEOの時代を経て、今やGEO（生成エンジン最適化）が新たな標準として台頭しています。BardやPerplexityのようなLLMベースの検索エンジンの出現は、コンテンツ制作と最適化の方法論に大きな変革をもたらしました。GEOは、内容の可視性、情報の正確性、ユーザー参加度、影響力などを重視し、多様な戦略を提供します。GEO-BENCHのような包括的な基準テストを通じて、コンテンツ制作者は自らの戦略を評価し、最適化のための実践的な指針を得ることができます。生成エンジンの進化に伴い、GEOは今後も重要な役割を果たすでしょう。