論文の概要: Do GEO Gains Survive the Live Web? Evaluating In-the-Wild Visibility Gains of Generative Engine Optimization via LIVE-GEO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.01126v1
• Date: Sat, 31 Oct 2026 17:15:02 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-11-03 20:00:41.612486
• Title: Do GEO Gains Survive the Live Web? Evaluating In-the-Wild Visibility Gains of Generative Engine Optimization via LIVE-GEO
• Title（参考訳）: GEOはライブウェブを救えるか? LIVE-GEOによる生成エンジン最適化の中間可視性向上の評価
• Abstract要約: ジェネレーティブエンジン最適化(GEO)は、LLMベースのサーチシステムがジェネレーティブエンジン(GE)とも呼ばれ、回答とレコメンデーションにおいて上位にランクされるように、Webコンテンツを書き換える。 Live-GEOは、GEOのLive, In-the-wild Visibility Evaluationのベンチマークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.79188139215934
• License:
• Abstract: Generative engine optimization (GEO) rewrites web content so that LLM-based search systems, also termed generative engines (GEs), rank it higher in their answers and recommendations. However, existing GEO evaluations typically rely on directly supplied text or controlled retrieval pipelines, and whether GEO gains survive the live Web remains unclear, leaving a gap in understanding how GEO strategies affect the visibility of live webpages when accessed and ranked by GEs. To address this gap, we introduce LIVE-GEO, a benchmark for Live, In-the-wild Visibility Evaluation for GEO. LIVE-GEO publishes GEO-rewritten products as live webpages. We use LIVE-GEO to evaluate five existing GEO strategies (CORE, C-SEO, E-GEO, AgenticGEO, and Statistics Addition), applying them to the product descriptions and reviews of 80 fictional brands across 18 product families. We run experiments on three GEs (ChatGPT with GPT-6, Gemini 3.6 Thinking, and Grok in Expert mode), four direct-text API evaluators (GPT-4o, DeepSeek, Kimi, and Claude), and a direct-text local evaluator (Qwen2.5-3B-Instruct). With frozen $\pm0.2\%$ prices, most direct-text evaluators and GEs receiving product URLs give CORE the highest Top-1 rate, reaching 66.3%-76.3% on the GEs, yet other strategies vary in relative performance, and the GEs select the same top product for only 48.8%-66.3% of brands. We also find that ChatGPT is sensitive to the order of candidate URLs: CORE's Top-1 rate is 73.8% and 93.8% under two opposite fixed orders, and the randomized order used by LIVE-GEO yields 82.5%, between the two. In the numerical-faithfulness check, the JEV verifier agrees with the reference labels on 90.7% of 194 numerical benchmark cases and with human judgments on all 50 sampled descriptions, and it flags 86 of the 400 rewritten descriptions, including all 80 Statistics Addition descriptions.
• Abstract（参考訳）: ジェネレーティブエンジン最適化(GEO)は、LLMベースのサーチシステムがジェネレーティブエンジン(GE)とも呼ばれ、回答とレコメンデーションにおいて上位にランクされるように、Webコンテンツを書き換える。 しかし、既存のGEO評価は、通常、直接供給されたテキストや制御された検索パイプラインに依存しており、GEOがライブWebに到達したかどうかは不明であり、GEがアクセスし、ランク付けした時に、GEOの戦略がライブWebページの可視性にどのように影響するかを理解するのにギャップが残っている。 このギャップに対処するため、GEOのLive, In-the-wild Visibility EvaluationのベンチマークであるLIV-GEOを紹介した。 LIVE-GEOはGEOで書き直された製品をライブWebページとして公開している。 LIVE-GEOを用いて既存のGEO戦略(CORE, C-SEO, E-GEO, AgenticGEO, Statistics Addition)を5つ評価し、それらを18の製品ファミリーにおける80の架空のブランドの製品記述とレビューに適用する。 我々は,3つのGE (ChatGPT with GPT-6, Gemini 3.6 Thinking, Grok in Expert Mode), 4つのダイレクトテキストAPI評価器 (GPT-4o, DeepSeek, Kimi, Claude) およびダイレクトテキストローカル評価器 (Qwen2.5-3B-Instruct) で実験を行った。 凍結された$\pm0.2\%の価格で、ほとんどの直接テキスト評価器とGEが製品URLを受け取ったことで、COREは最高1位となり、GEでは66.3%-76.3%に達したが、その他の戦略は相対的な性能で異なり、GEは48.8%-66.3%のブランドで同じトップ製品を選択する。 また、ChatGPTは候補URLの順序に敏感であることがわかった: COREのTop-1レートは2つの反対の固定順序で73.8%と93.8%であり、LIVE-GEOが使用するランダム化順序は2つの間で82.5%である。 数値信頼度チェックでは、JEV検証者は、194件の数値ベンチマークケースの90.7%、50件のサンプル記述の全てに人間の判断で基準ラベルに同意し、80件の統計追加記述を含む400件の書き換え記述の86件にフラグを付ける。

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