GEO بهینه سازی موتور مولد

ظهور مدل‌های (LLM) پارادایم جدیدی از موتورهای جستجو را به وجود آورده است که از مدل‌های مولد برای جمع‌آوری و خلاصه‌سازی اطلاعات برای پاسخ به سؤالات کاربران استفاده می‌کنند. این فناوری نوظهور، که ما آن را تحت چارچوب یکپارچه موتورهای مولد (GE) می شناسیم، می تواند پاسخ های دقیق و شخصی سازی شده ایجاد کند و به سرعت جایگزین موتورهای جستجوی سنتی مانند گوگل و بینگ شود.

موتورهای مولد معمولاً پرس و جوها را با ترکیب اطلاعات از منابع متعدد و خلاصه کردن آنها با استفاده از LLM برآورده می کنند. در حالی که این تغییر به طور قابل توجهی ابزار کاربر و ترافیک موتور جستجو را بهبود می بخشد، چالش بزرگی را برای وب سایت و سازندگان محتوا ایجاد می کند. با توجه به ماهیت آن و سرعت موتورهای مولد، سازندگان محتوا کنترل بیشتری بر زمان و نحوه نمایش محتوایشان دارند.

با آمدن موتورهای مولد، باید اطمینان حاصل کنیم که ساختار اقتصادی آن آسیبی نمی بیند. برای پرداختن به این موضوع، بهینه‌سازی موتور مولد (GEO) را معرفی می‌کنیم، اولین پارادایم جدید برای کمک به سازندگان محتوا برای بهبود محتوای خود در پاسخ‌ به موتور مولد، باید از طریق یک چارچوب انعطاف‌پذیر برای بهینه‌سازی و تعریف معیارهای خود به آن نگاه کرد.

ما ارزیابی سیستماتیک را با معرفی GEO-bench، معیاری در مقیاس بزرگ از پرسش‌های کاربران در دامنه‌های مختلف، همراه با منابع وب مرتبط برای پاسخ به این پرسش‌ها، تسهیل می‌کنیم. از طریق ارزیابی دقیق، نشان می‌دهیم که GEO می‌تواند نتایج را تا 40 درصد در پاسخ‌های موتور مولد افزایش دهد. علاوه بر این، ما نشان می‌دهیم که اثربخشی این استراتژی‌ها در دامنه‌ها متفاوت است، که نیاز به روش‌های بهینه‌سازی خاص دامنه تأکید دارد. کار ما مرز جدیدی را در سیستم‌های اطلاعاتی باز می‌کند که پیامدهای عمیقی هم برای توسعه‌دهندگان موتورهای مولد و هم برای سازندگان محتوا دارد.