Last Updated on 2024-06-24 08:08 by 門倉 朋宏
Generative Engine Optimization (GEO)は、大規模言語モデルを活用した次世代検索エンジン向けにコンテンツを最適化するための新しいパラダイムです。従来の検索エンジンと異なり、Generative Engines（GE）は、ユーザーのクエリに答えるために情報を収集し、要約するために生成モデルを使用します。これにより、正確でパーソナライズされた回答を生成する可能性がありますが、コンテンツ作成者にとっては、ランキングや可視性の観点から多くの課題を提示します。
GEOは、これらの課題に対処するために設計されており、コンテンツ作成者が商用Generative Engines上でコンテンツの可視性を向上させるための印象指標、評価のためのベンチマーク、および最適化戦略を提供します。GEOを使用することで、ウェブサイト所有者は特にGenerative Engines向けにコンテンツを最適化でき、最大40%の可視性向上が実験で観測されました。
また、GEO-BENCHという10Kクエリからなる多様なベンチマークを導入し、Generative Engine関連のクエリを評価するための基準としています。このベンチマークは、異なるドメイン、難易度、カテゴリからのクエリを含み、定期的に更新されるリーダーボードを通じて、最適化方法のパフォーマンスを比較することができます。
【ニュース解説】
大規模言語モデル（LLMs）の進化により、検索エンジンの新しいパラダイムが登場しています。これらのGenerative Engines（GE）は、ユーザーの質問に対して情報を収集し、要約する生成モデルを使用して、より正確でパーソナライズされた回答を提供することが可能です。しかし、この技術革新は、ウェブサイトの所有者やコンテンツ作成者にとって、ランキングや可視性の面で新たな課題をもたらしています。
従来の検索エンジンでは、ウェブサイトはランク付けされ、その内容がそのまま表示されるため、サイトのパフォーマンスを評価することが比較的簡単でした。しかし、Generative Enginesは、引用を含むリッチで構造化された回答を生成するため、ランキングと可視性の概念がより複雑で多面的になります。さらに、これらのエンジンのブラックボックス性質により、コンテンツがいつ、どのように表示されるかをコントロールすることが困難になっています。
このような課題に対処するために、Generative Engine Optimization（GEO）という新しいパラダイムが提案されました。GEOは、商用Generative Engines上でコンテンツの可視性を向上させるための印象指標、評価ベンチマーク、および最適化戦略を提供します。これにより、ウェブサイトの所有者は、特にGenerative Engines向けにコンテンツを最適化することが可能になり、実験では最大40%の可視性向上が観測されました。
また、GEO-BENCHという10Kクエリからなる多様なベンチマークが導入され、Generative Engine関連のクエリを評価するための基準として機能します。このベンチマークは、異なるドメイン、難易度、カテゴリからのクエリを含み、定期的に更新されるリーダーボードを通じて、最適化方法のパフォーマンスを比較することができます。
この技術のポジティブな側面としては、ユーザーに対してより関連性の高い、パーソナライズされた情報を提供できる点が挙げられます。一方で、潜在的なリスクとしては、コンテンツの可視性が新しい技術に依存することで、特定の最適化戦略に過度に依存することが考えられます。また、規制に関しては、この新しい検索エンジンのパラダイムがどのようにデータのプライバシーと使用を管理するかについて、新たなガイドラインが必要になる可能性があります。
将来的には、GEOのような最適化戦略が一般化することで、検索エンジンの利用方法が大きく変わる可能性があります。これにより、コンテンツ作成者は、より効果的に自分たちのコンテンツを目立たせる方法を学ぶ必要があるでしょう。長期的には、この技術の発展が、インターネット上での情報の検索と消費の仕方を根本的に変えることになるかもしれません。
