01
研究として提案されたGEO。
GEO: Generative Engine Optimizationという論文は、複数の情報源をまとめる生成エンジンにおいて、コンテンツの可視性をどう評価・改善するかを扱っています。arXivの初稿は2023年、KDD 2024での受理が記載されています。
02
研究の結果を、そのまま成果保証にしない。
論文の実験環境、質問集合、可視性指標は、その研究の条件です。現在のAI検索サービス、日本語の特定業界、自社の購買成果へ同じ結果が出るとは言えません。LABOZでは研究を参考にしつつ、実際の観測条件を別に定義します。
03
何を見える状態にするのか。
公式情報へ到達できること、本文で条件を理解できること、数値や説明の出典を確かめられることを整理します。根拠のない数字や、実在しない専門家のコメントを追加して見栄えを作ることはしません。
| 対象 | 確認項目 |
|---|---|
| 企業情報 | 運営主体・提供範囲・問い合わせ先 |
| 商品・サービス | 用途・仕様・価格条件・制約 |
| 根拠 | 出典・更新日・適用条件 |
| 回答内の扱い | 言及・引用・候補入り・説明の一致 |
04
変更前後を、同じ観測設計で比較する。
質問を後から有利なものへ置き換えると、施策の効果と調査条件の差が混ざります。質問・環境・日時・反復回数・取得できなかった結果を記録し、比較できる範囲を明記します。売上への因果効果は、回答の変化だけでは判断しません。
05
GoogleのAI検索ではSEO基盤が前提。
GoogleのAI機能については、従来のSEOの基本と、検索でのインデックス・スニペット表示条件を確認します。GEOという名前を付けても、クロール制御や本文の問題が消えるわけではありません。
SOURCES & SCOPE
参照元と、編集の範囲。
[S04] Aggarwal et al.：GEO: Generative Engine Optimization ↗[S01] Google Search Central：AI features and your website ↗外部一次情報の定義と、LABOZが提案する実務手順は区別しています。対象サービスの条件は公開・導入時に再確認します。