GEO（生成エンジン最適化）

解説

GEO（Generative Engine Optimization）は、生成AIを使った検索サービスや回答サービスの回答の中で、自社サイトの情報が引用・参照されることを目指す取り組みの総称です。AEO（アンサーエンジン最適化）と厳密には区別せず、同じ意味で使う例も多く見られます。ただし、用語としての定義はまだ固まっていません。

GEOという語は、2023年11月にarXivで公開された論文「GEO: Generative Engine Optimization」（Pranjal Aggarwal ほか）が出どころとされています。同論文は、のちにデータマイニング分野の国際会議KDD 2024に採択されました。同論文は、生成エンジンの回答内でコンテンツがどれだけ目立つか（可視性）を測る枠組みを示し、最適化によって可視性が最大で40%高まったと報告しています。

実務での使われ方

サポート部門は、生成AIの回答の一次情報になる記事を用意します。生成AIが顧客の質問に答えるとき、企業の公式サイトの記述が根拠として引かれることがあります。そのため、料金、解約の手順、動作条件といった、自社にしか書けない事実を明確な文章で公開しておけば、AIの回答が実態からずれる余地は小さくなります。

注意点

論文が報告した「最大40%」は、研究環境での測定結果です。さらに、同論文は、効果の大きさが分野によって異なるため、分野ごとの手法が必要だとも述べています。したがって、実際のサービスでどこまで再現するかは、別に確かめる必要があります。また、更新が止まった記事を放置すると、古い内容が生成AIの回答として広まるおそれがあります。

出典

• GEO: Generative Engine Optimization（arXiv）