生成エンジン最適化 (GEO) とは何か、およびその方法

公開: 2024-04-16

記事の内容

GEO は Generative Engine Optimization の略です。これは、人々が次のような問い合わせをしたときに、ChatGPT、Claude、SGE、Gemini、Perplexity などの生成 AI エンジン内でデジタルコンテンツのリーチと可視性を最大化するプロセスです。

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AI からのクエリへの応答にあなたが含まれる可能性が高ければ高いほど、あなたが上位に表示され、Web サイトにアクセスされたり、オフラインでブランドに関心を持たれたりする可能性が高くなります。

このガイドでは、GEO への取り組み方と、マーケティングの生成時代を先取りするためにスマートブランドが採用している戦略についての洞察を共有します。ここで取り上げる内容は次のとおりです。

GEOとSEOの違い
GEOが重要な理由
GEOの仕組み
GEO の重要な要素
GEOをめぐる研究

生成エンジンの最適化とは何ですか?

それは単に検索エンジン最適化 (SEO) によって見つけられるということではなく、クエリや質問に対する AI の生成結果を通じてデジタル環境を支配するということです。 GEO を使用すると、視聴者だけでなく、Web を巡回して出力を通知するために使用するマシンにも深く響く、カスタマイズされた影響力のあるコンテンツを作成することで、AI の比類のない可能性を活用できます。

GEO は、サイト上に存在するコンテンツを、言語学習モデル (LLM) によるスキャンやソースとしての使用に適するように最適化する行為です。 GEO のアイデアを生み出した学術研究によって示された例では、彼らは次のような質問について議論しました。そして、ソースマテリアルの最適化によって標準的な初期応答がどのように影響を受けるかについて説明します。

以下は、彼らが GEO プロセスをどのように見ているかを視覚的に概説したものです。

LLM によってすでに使用されていた 1 つの Web サイトを更新して最適化するという行為により、標準的な対応が変化する可能性がありました。

応答は、コンテンツを最適化するブランドにより有利に傾き、その結果、LLM ソリューションのユーザーは、オプティマイザーのコンテンツとより連携したコンテンツを消費するようになります。

SEOとGEOの違い

SEO は、従来の検索エンジン結果ページ (SERP) でより高いランキングを達成するために Web サイトを強化することに重点を置いた戦略として広く認識されています。この最適化手法には、ターゲットを絞ったキーワードの利用、一流のコンテンツの開発、バックリンクの確立などが含まれます。 SEO は主に、Google や Bing などの検索エンジンが Web サイトをナビゲートしてインデックスに登録する方法を中心に展開します。

生成エンジン最適化 (GEO)

反対に、GEO は、生成エンジンとしても知られる AI 主導の検索エンジンの台頭を受けて浮上した、より新しい概念を表しています。

これらのエンジンは人工知能アルゴリズムを活用して、キーワードに基づいて Web サイトをカタログ化してランク付けするだけでなく、問い合わせに対する応答やソリューションを生成します。本質的に、GEO は、人間の読者を魅了するだけでなく、AI 主導の検索エンジンの琴線に触れるコンテンツを作成することに重点を置いた最適化戦略です。

GEOの登場とその必要性

プリンストン、ジョージア工科大学、アレンAI研究所、デリー工科大学の学生によって実施され、アガルワル、ムラハリ、ラジプロヒット、カリヤン、ナラシンハン、デシュパンデによって2023年11月に発表されたGEOの調査は、次のような衝撃的な声明で締めくくられている。

「私たちの分析では、Web サイトの所有者は、可視性を高めるために Web サイトにドメイン固有のターゲットを絞った調整を行うよう努めるべきであることが示唆されています。この声明は、今日のデジタル環境における GEO の重要性を強調しています。」

研究では、実験を通じて、LLM に表示されるコンテンツに影響を与える能力が大幅に向上することが確認できたと結論付けています。

「私たちは生成エンジン用にコンテンツを最適化するいくつかの方法を提案し、これらの方法が生成エンジンの応答においてソースの可視性を最大 40% 向上させることができることを実証しています。とりわけ、引用、関連情報源からの引用、および統計を含めることで、情報源の可視性が大幅に向上することがわかりました。」

この研究の最も関連性の高い部分は、AI の応答に影響を与える可能性と相関関係があるものを理解するために、研究者らが 9 つの重要な要素を研究したことです。

これらの要因は次のとおりです。

ユニークな言葉
キーワードの詰め込み
わかりやすい
権威ある
技術用語
流暢さの最適化
出典を引用する
見積書の追加
統計の追加

次に、チームはこれらのそれぞれについて分析を実行し、どの特性が結果に最も大きな影響を与えたかを理解しました。キーワードの詰め込みなどの単純な方法はうまく機能しませんでしたが、統計情報や引用符を追加するとパフォーマンスが大幅に向上することがわかりました。

GEOを裏付ける経験的証拠

チームは、以下に概説するさまざまな生成エンジン最適化手法を評価し、最適化が行われなかったベースラインと比較しました。結果は、一部のメソッドがすべてのメトリクスにわたって一貫してベースラインを上回っていることを示しました。

GEO の取り組みで最も優れた最適化には次のようなものがあります。

引用の追加
統計の追加
流暢さの最適化
引用元
技術用語
権威あるコミュニケーション

この研究は、厳格な評価を通じて GEO にとって説得力のある事例を示しています。

複数のドメインにわたる 10,000 の多様なクエリで構成される GEO-BENCH と呼ばれるベンチマークは、研究者による体系的な分析の基礎として機能します。

調査結果は驚くべきものであり、注目に値します。

引用、関連情報源からの引用、統計の組み込みなどの GEO 手法により、さまざまなクエリ全体で情報源の可視性が40%以上向上しました。これは、GE 向けの最適化におけるコンテンツの豊富さと信頼性の重要性を強調しています。

以上が…

Sandbox SEO はGEO に対する素晴らしい批判を共有し、論文内の元の方法論のいくつかの要素がほとんどの学術雑誌の最高レベルの基準に達していないことを説明しました。

具体的には、トップ 5 の結果の制限、一貫性のないプロンプトの方向性、最適化の可視性の低さなどの課題を批評家が共有しています。

Sandbox によって概説された批評には、いくつかの重要な点が含まれているため、一読の価値があります。しかし、私の観点からすると、GEO の元の論文で価値あることとして要約されているものの本質は、EEAT のベストプラクティスを確立するために行う価値のあることでもあります。

そうした価値あることとは何でしょうか？論文では次のように説明されていました。

意図固有の最適化

情報クエリ:知識や情報を求めるクエリの場合、引用、引用、統計を追加すると、可視性が大幅に向上します。このアプローチは、信頼できる詳細な回答を求めるユーザーのニーズに応え、コンテンツの権威性と信頼性を高めます。
ナビゲーションクエリ:ユーザーが特定の Web サイトまたはページに移動しようとしている場合、流暢性を最適化し、コンテンツがユーザーの目的地に直接対応するようにすることで、GE 応答の可視性が向上することが調査でわかりました。
トランザクションクエリ:製品の購入やサービスの購読など、トランザクションを目的としたクエリの場合、明確な行動喚起を含め、明瞭さと説得力を高めるためにコンテンツを最適化することが、可視性を高めるための重要な戦略でした。

ドメイン固有の最適化の有効性

科学とテクノロジー:専門用語の追加と権威あるスタイルの調整は、これらの分野で特に効果的でした。これはおそらく、正確で信頼できる情報を求める視聴者の好みによるものと思われます。
芸術と人文科学:これらの分野では、評判の高い情報源への引用や参照を組み込むことで、コンテンツの可視性が高まり、深さと文化的背景に対する視聴者の認識が一致しました。
ビジネスと財務:統計とデータに基づいた洞察を含めることで、意思決定プロセスにおける事実に基づいた実用的な情報に対する視聴者のニーズを反映して、可視性が大幅に向上しました。

生成エンジンの最適化を行う方法

GEO の実装を成功させる鍵は、生成 AI のプロセスを理解し、その知識を活用して人間と機械の両方の心に響くコンテンツを作成することです。

GEO をデジタルマーケティング戦略に効果的に組み込むための戦略をいくつか紹介します。

顧客に関連するトピックを調査する:キーワード調査ツールを使用して、対象ユーザーがどのようなトピックに興味を持っているか、また彼らが尋ねている質問の種類を特定します。Google で通常行われるこれらの質問の量を検証し、視聴者が AI ツールに質問するだろうと確信できるような意図的な関係があるかどうかを判断します。
カスタマイズされたコンテンツを作成または最適化する:特定されたトピックや質問に対処する、高品質で関連性の高い魅力的なコンテンツを開発または改善します。最適化または作成の取り組みは、GEO に関する学術雑誌で共有されたアイデアの一部に根ざしている必要があります。コンテンツには信頼できる情報源、引用、業界用語が含まれ、信頼と専門知識を示す権威ある方法で書かれている必要があります。
構造化データの組み込み:スキーママークアップを利用してコンテンツのコンテキストと構造を提供し、生成 AI による理解とインデックス付けが容易になります。
ユーザーの意図に焦点を当てる:ユーザーの検索クエリの背後にある目的を念頭に置き、ユーザーの意図を満たすようにコンテンツを調整します。これは、常に進化するアルゴリズムの先を行くのにも役立ちます。
コンテンツを配布する: LLM は、ブログ投稿内のコンテンツだけでなく、Reddit や Quora などのコミュニティ内でもトレーニングを行っています。これらのチャネルを通じてコンテンツを配布すると、関連する質問に返信されるストーリーに影響を与える能力を最大限に高めることができます。
マルチメディアを活用する:ビデオ、インフォグラフィック、クイズなどの視覚的でインタラクティブな要素を組み込んでコンテンツを多様化し、人間の読者と AI 主導の検索エンジンの両方を引きつけます。
ソーシャルメディアを活用する:ソーシャルメディアプラットフォームでコンテンツを共有し、リーチとエンゲージメントを高めます。生成 AI は、ソーシャルメディアからのシグナルを使用してコンテンツをランク付けし、インデックスを付けます。

これらの戦略を実装することで、人間の読者と AI 主導の検索エンジンの両方に向けてコンテンツを効果的に最適化し、デジタル環境へのリーチと影響を最大限に高めることができます。

私の見解は次のとおりです。

GEO は単なるトレンドではありません。それは私たちの考え方の進化です。

永遠にGEOと呼ばれるのだろうか？わからない…

この名前を聞くと、今のところ地理を思い出します。

しかし、街角の店舗が百貨店に、そしてパーソナライズされたオンライン店舗に進化したのと同じように、GEO は、SEO のテクノロジーとの熱狂の次のステップを表しています。