Mi az a GEO?

Generative Engine Optimization
A Generative Engine Optimization (GEO) olyan tartalom- és struktúraoptimalizálási megközelítés, amelynek célja, hogy egy márka, szolgáltatás vagy szakértő értelmezhető, idézhető és ajánlható forrásként jelenjen meg mesterséges intelligencia által generált válaszokban. A GEO nem a klasszikus keresőmotorok rangsorolási logikájára épít, hanem arra, hogyan dolgoznak a generatív AI-rendszerek tudással, forrásokkal és kontextussal.
A keresés módja átalakul

Miért a GEO a következő 5 év kulcsa?

A felhasználók egyre gyakrabban nem találati listákat böngésznek, hanem kérdeznek, és a választ mesterséges intelligencia rendszerek adják meg.

Ebben a környezetben nem az nyer, aki jobb helyen rangsorol,
hanem az, akit a generatív rendszer forrásként használ.

Ezt a működési logikát célozza a Generative Engine Optimization (GEO).

Az ilyen rendszerek számára nem minden weboldal alkalmas tudásforrásnak

Hogyan működnek a generatív AI-rendszerek?

A modern nagy nyelvi modellek (LLM-ek) nem kizárólag a betanításkor „megtanult” tudásra támaszkodnak. Egyre gyakrabban külső forrásokat vonnak be a válaszalkotásba. Ezt a megközelítést a szakirodalom Retrieval-Augmented Generation (RAG) néven írja le.

RAG rendszerek:

külső dokumentumokat és tudásforrásokat keresnek vissza, ezek releváns részeit integrálják a válaszba, így javítják a válaszok pontosságát, aktualitását és kontextuális megfelelőségét.

Tanulmány:

Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks
Lewis et al., NeurIPS 2020
https://arxiv.org/abs/2005.11401

A keresés válaszvezéreltté válik

„AI-barát” tartalom ?

A nemzetközi iránymutatások és kutatások alapján a generatív rendszerek akkor tudnak egy tartalmat hatékonyan használni, ha az: – egyértelműen definiált fogalmakra és entitásokra épül
– világos kontextusban helyezi el a márkát, szolgáltatást vagy szakértőt
– strukturált és következetes (tartalomban és technikában is)
– forrásolt, ellenőrizhető állításokat tartalmaz
– döntést segítő, nem homályos vagy marketing-ködös

az OpenAI által publikált technikai dokumentáció szerint a válaszminőség jelentősen javul, ha a modell külső, strukturált kontextust kap.

https://help.openai.com/en/articles/8868588-retrieval-augmented-generation-rag-and-semantic-search-for-gpts

Hogyan kapcsolódik ez az AIentity módszertanához?

A GEO elméleti és technikai alapjait a generatív AI-rendszerek működése határozza meg.
Az AIentity módszertana ezt a működési logikát fordítja le gyakorlati, mérhető és auditálható rendszerbe.

Entitás- és jelentésalapozás

A GEO alapfeltevése, hogy az AI-rendszerek nem kulcsszavakat, hanem entitásokat és kapcsolataikat értelmezik. Az AIentity ennek megfelelően a márkát, szolgáltatásokat és szakértőket egyértelmű entitásrendszerbe szervezi.

Schema-first technikai architektúra

A generatív rendszerek csak akkor tudnak külső tudásforrásként használni egy oldalt, ha az technikailag is értelmezhető. Az AIentity ezért strukturált adatokra és konzisztens schema markupra építi fel az oldalak architektúráját.

Forrásolt, AI-barát tudásréteg

A Retrieval-Augmented Generation (RAG) elve szerint a válaszminőséget a külső, visszakereshető tudás határozza meg. Az AIentity módszertan ennek megfelelően forrásolt, számszerű és idézhető tartalmat hoz létre, amely alkalmas AI-oldali felhasználásra.

AI-ajánlhatóság és döntési bizonyosság

A generatív rendszerek nemcsak információt adnak, hanem implicit döntéseket hoznak arról, kit emelnek ki forrásként. Az AIentity ezt a folyamatot saját 100 pontos, 9 pilléres értékelési rendszerével méri és optimalizálja, a megbízhatóság és ajánlhatóság szempontjai mentén.