GEO: Otimização de Motores Generativos

O advento de grandes modelos de linguagem (LLMs) inaugurou um novo paradigma de motores de busca que utilizam modelos generativos para reunir e resumir informações para responder a consultas dos usuários. Essa tecnologia emergente, que formalizamos sob o arcabouço unificado de motores generativos (GEs), pode gerar respostas precisas e personalizadas, substituindo rapidamente motores de busca tradicionais como Google e Bing. Motores Generativos normalmente satisfazem consultas sintetizando informações de múltiplas fontes e resumindo-as usando LLMs. Embora essa mudança melhore significativamente a utilidade do usuário e o tráfego dos motores de busca generativos, ela representa um grande desafio para o terceiro stakeholder -- criadores de sites e conteúdo. Dada a natureza de caixa-preta e rápida dos motores generativos, os criadores de conteúdo têm pouco ou nenhum controle sobre quando e como seu conteúdo é exibido. Com os motores generativos aqui para ficar, devemos garantir que a economia dos criadores não seja prejudicada. Para abordar isso, introduzimos a Otimização de Motores Generativos (GEO), o primeiro paradigma inovador para ajudar os criadores de conteúdo a melhorar a visibilidade de seu conteúdo nas respostas dos motores generativos através de uma estrutura flexível de otimização de caixa-preta para otimizar e definir métricas de visibilidade. Facilitamos a avaliação sistemática ao introduzir o GEO-bench, um benchmark em larga escala de consultas de usuários diversas em múltiplos domínios, juntamente com fontes web relevantes para responder a essas consultas. Através de uma avaliação rigorosa, demonstramos que o GEO pode aumentar a visibilidade em até 40% nas respostas dos motores generativos. Além disso, mostramos que a eficácia dessas estratégias varia entre domínios, sublinhando a necessidade de métodos de otimização específicos de domínio. Nosso trabalho abre uma nova fronteira em sistemas de descoberta de informações, com profundas implicações tanto para desenvolvedores de motores generativos quanto para criadores de conteúdo.