論文の概要: GEO: Generative Engine Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.09735v2
• Date: Tue, 28 May 2024 17:40:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 00:10:23.139799
• Title: GEO: Generative Engine Optimization
• Title（参考訳）: GEO: ジェネレーティブエンジン最適化
• Authors: Pranjal Aggarwal, Vishvak Murahari, Tanmay Rajpurohit, Ashwin Kalyan, Karthik R Narasimhan, Ameet Deshpande,
• Abstract要約: 我々は、生成エンジン(GE)の統一的な枠組みを定式化する。 GEは大規模な言語モデル(LLM)を使用して情報を収集し、ユーザクエリに応答する。 我々は、GEレスポンスにおけるコンテンツの可視性を改善するために、コンテンツクリエーターを支援する最初の新しいパラダイムであるジェネレーティブエンジン最適化(GEO)を紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.09775478861594
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of large language models (LLMs) has ushered in a new paradigm of search engines that use generative models to gather and summarize information to answer user queries. This emerging technology, which we formalize under the unified framework of generative engines (GEs), can generate accurate and personalized responses, rapidly replacing traditional search engines like Google and Bing. Generative Engines typically satisfy queries by synthesizing information from multiple sources and summarizing them using LLMs. While this shift significantly improves \textit{user} utility and \textit{generative search engine} traffic, it poses a huge challenge for the third stakeholder - website and content creators. Given the black-box and fast-moving nature of generative engines, content creators have little to no control over \textit{when} and \textit{how} their content is displayed. With generative engines here to stay, we must ensure the creator economy is not disadvantaged. To address this, we introduce Generative Engine Optimization (GEO), the first novel paradigm to aid content creators in improving their content visibility in GE responses through a flexible black-box optimization framework for optimizing and defining visibility metrics. We facilitate systematic evaluation by introducing GEO-bench, a large-scale benchmark of diverse user queries across multiple domains, along with relevant web sources to answer these queries. Through rigorous evaluation, we demonstrate that GEO can boost visibility by up to 40\% in GE responses. Moreover, we show the efficacy of these strategies varies across domains, underscoring the need for domain-specific optimization methods. Our work opens a new frontier in information discovery systems, with profound implications for both developers of GEs and content creators.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) の出現は, ユーザクエリに応答するための情報収集と要約に生成モデルを使用する, 検索エンジンの新たなパラダイムに根ざしている。 この新技術は、ジェネレーティブエンジン(GE)の統一的なフレームワークの下で形式化され、正確でパーソナライズされたレスポンスを生成し、GoogleやBingのような従来の検索エンジンを急速に置き換えます。 生成エンジンは通常、複数のソースから情報を合成し、LLMを使ってそれらを要約することでクエリを満足する。 この変更により、‘textit{user}ユーティリティと‘textit{generative search engine}トラフィックが大幅に改善されるが、第3のステークホルダーであるWebサイトとコンテンツクリエーターにとって大きな課題となる。 生成エンジンのブラックボックスと高速移動の性質を考えると、コンテンツクリエーターは、そのコンテンツを表示するtextit{when} と \textit{how} をほとんど、あるいは全くコントロールしていない。 生成エンジンが残るためには、創造者経済が不利益にならないようにしなければなりません。 これを解決するために、私たちは、可視化メトリクスの最適化と定義のための柔軟なブラックボックス最適化フレームワークを通じて、GEレスポンスにおけるコンテンツの可視性を改善するために、コンテンツクリエーターを支援する最初の新しいパラダイムであるジェネラティブエンジン最適化(GEO)を紹介します。 我々は,複数のドメインにまたがる多様なユーザクエリの大規模ベンチマークであるGEO-benchと,これらのクエリに応答する関連Webソースを導入することで,体系的な評価を容易にする。 厳密な評価により,GEOの可視性は最大40%向上することを示した。 さらに、これらの戦略の有効性はドメインによって異なり、ドメイン固有の最適化手法の必要性が強調されている。 私たちの研究は、情報発見システムにおける新たなフロンティアを開き、GEの開発者とコンテンツクリエーターの両方に深い影響をもたらします。

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