論文の概要: What Gets Cited: Competitive GEO in AI Answer Engines
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25517v1
- Date: Mon, 25 May 2026 07:20:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-26 19:50:19.43797
- Title: What Gets Cited: Competitive GEO in AI Answer Engines
- Title（参考訳）: AIアンサーエンジンにおける競争力のあるGEO
- Abstract要約: 検索された2人の候補者が競うと、最初に引用される可能性が高くなるのはなぜか。
モデルコンテキストに正確に2つの候補ソースを注入する2文書検索拡張生成テストベッドを構築した。
各試験において、2つの情報源は、正確に1つの要因で異なる。我々は、位置バイアスからコンテンツ効果を分離するためにブランド匿名化と逆平衡ソースオーダーを使用する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.866627581195388
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI answer engines generate answers from retrieved pages but cite only a few sources. This makes visibility depend not just on ranking, but on being cited. We study competitive Generative Engine Optimization (GEO): when two retrieved candidates compete, what makes one more likely to be cited first? We build a controlled two-document retrieval-augmented generation (RAG) testbed that injects exactly two candidate sources into the model context and measures which source is referenced by the first citation marker in the output. Across six LLMs we execute 252,000 trials, repeated paired comparisons under one factorial program over 18 content factors. In each trial the two sources differ in exactly one factor; we use brand anonymization and counterbalanced source order to separate content effects from position bias. Mixed-effects models show that topical relevance and list position are the biggest drivers of being cited first. Including explicit price information and a recent timestamp also helps consistently. Completeness and trust cues add smaller gains, while formatting-only edits have little impact. We release a reproducible evaluation protocol and a prioritized GEO checklist for practitioners, and we exercised it in an early internal pilot at Sprinklr, where teams reported positive qualitative feedback on workflow usability.
- Abstract（参考訳）: AI回答エンジンは、検索したページから回答を生成するが、いくつかのソースのみを引用する。
これにより、視認性はランキングだけでなく、引用されるものにも依存する。
我々は競争力のあるジェネレーティブエンジン最適化(GEO:Generative Engine Optimization)を研究している。
我々は,モデルコンテキストに正確に2つの候補ソースを注入し,出力の最初の参照マーカーによって参照されるソースを計測する,制御された2文書検索拡張生成(RAG)テストベッドを構築した。
6つのLSMで252,000の試行を行い、18のコンテンツ要素に対して1つの因子プログラムでペア比較を繰り返します。
各試験において、2つの情報源は、正確に1つの要因で異なる。我々は、位置バイアスからコンテンツ効果を分離するためにブランド匿名化と逆平衡ソースオーダーを使用する。
混合効果モデルでは、トピックの関連性とリストの位置が最初に引用される最大の要因であることを示している。
明示的な価格情報と最近のタイムスタンプも一貫して役立ちます。
完全性と信頼の手がかりは、より小さな利益をもたらすが、フォーマッティングのみの編集は、ほとんど影響を与えない。
再現性のある評価プロトコルと、実践者のための優先順位付けされたGEOチェックリストをリリースし、Sprinklrの初期の内部パイロットとして、ワークフローのユーザビリティに関する肯定的なフィードバックを報告しました。
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