Com o surgimento de mecanismos de busca baseados em LLM, como Bard e Perplexity, a saída direta de respostas por robôs tornou cada vez mais difícil para criadores de conteúdo melhorar seus sites por meio de SEO. Para ajudar os criadores de conteúdo a entender melhor o desempenho de seus conteúdos em mecanismos de busca generativos e fornecer estratégias para otimizar esses conteúdos e aumentar sua visibilidade e eficácia nesses mecanismos, a Universidade de Princeton e o Allen Institute for AI propuseram o GEO.
O GEO propõe uma métrica de impressão específica para mecanismos de busca generativos. Os princípios do GEO incluem compreensão multimodal, síntese de conteúdo e compreensão semântica. Ao implementar as estratégias propostas pelo GEO e participar do benchmark GEO-BENCH, os criadores de conteúdo podem melhorar a visibilidade e a eficácia de seus sites e conteúdos em mecanismos de busca generativos, atendendo melhor às necessidades de busca dos usuários.
