GEO（生成エンジン最適化）

解説

GEO（Generative Engine Optimization）は、生成AIが作る回答の中で自社の情報が使われやすくなるよう、コンテンツを設計する考え方です。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。AEO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。用語としての定義は固まっていません。

論文は可視性が最大で40%高まったと報告している

元の論文は、生成エンジンの回答内でコンテンツがどれだけ見えるかを測る枠組みを示し、その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。同時に、効果の大きさは分野によって変わるため、領域ごとの手法が要るとも述べられています。あくまで研究環境での測定であり、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。

サポート部門は回答の一次情報になる記事を用意する

生成AIが顧客の質問に答えるとき、根拠として引かれるのは公式サイトの記述です。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。逆に更新が止まった記事を放置すると、古い内容が回答として広まる恐れがあります。

出典

• GEO: Generative Engine Optimization（arXiv）