GEO (Üretken Motor Optimizasyonu) nedir?

Detaylı açıklama

GEO, İngilizce açılımıyla generative engine optimization, bir sitenin veya markanın üretken yapay zeka sistemlerinin oluşturduğu yanıtlarda yer alma şansını artırmaya yönelik uygulamaların genel adıdır. Geleneksel arama motorları sonuçları bağlantı listesi olarak sunarken, üretken motorlar birden çok kaynaktan bilgi toplayıp büyük dil modelleriyle tek bir yanıt halinde özetler. İçerik üreticileri bu yanıtlarda içeriklerinin ne zaman ve nasıl görüneceği üzerinde çok az kontrole sahip olduğu için GEO bu boşluğu doldurmak üzere ortaya çıktı. Terim ilk kez 2023 tarihli bir akademik makalede önerildi ve makale 2024'te KDD konferansında sunuldu. Yazarlar, geliştirdikleri yöntemlerle yapay zeka yanıtlarındaki görünürlüğün en fazla yüzde 40 oranında artabildiğini, ancak yöntemlerin etkisinin alana göre değiştiğini bildirdi. Aynı pratik için AEO (yanıt motoru optimizasyonu), LLMO, AIO ve yapay zeka SEO'su gibi adlar da kullanılıyor; kesin bir ortak tanım yok. Google, kendi rehberinde bu terimlerin kullanılabileceğini ama üretken yapay zeka aramasına göre optimizasyon yapmanın hâlâ SEO olduğunu savunuyor. Forrester'dan bir analist de farkların temelde değil, ölçüde olduğunu söylüyor. Yani GEO, SEO'nun tamamen yerini alan bir şey olarak değil, ona yakın ve tartışmalı bir alan olarak görülmeli. Markaların yapay zeka yanıtlarında nasıl anıldığını izleyen araçlar da bulunuyor, ancak bu araçların etkisi sektörde tartışılıyor.

Kullanım örneği

Bir İstanbul kafe sahibi, bir yapay zeka asistanına 'Kadıköy'de çalışmak için sessiz kafe öner' diye soran birine kendi mekânının önerilmesini istiyor. Bunun için sitesindeki bilgileri açık ve güncel yazıyor, sorulara net yanıtlar veriyor. Asistanın yanıtında kafesinin adının geçip geçmediğini de ara ara kontrol ediyor. Bu çabanın tamamı GEO'ya örnektir.