GEO / AEO: глосарій
і відповіді на ключові питання.

Робочі визначення термінів плейбука й прямі відповіді на питання, які найчастіше ставлять про видимість у генеративних пошукових системах.

Глосарій

GEO

Generative Engine Optimization - оптимізація контенту й присутності бренду під генеративні пошукові системи; формалізована задача з GEO-bench ^[1].

AEO

Практичний ринковий термін для покращення видимості в AI search experiences; з позиції Google це й далі SEO для Search ^[65].

RAG

Retrieval-Augmented Generation: модель спершу вилучає документи, потім генерує відповідь з опорою на них і параметричну памʼять ^[24].

Пасаж / фрагмент

Самодостатній блок контенту, який retrieval-система може вилучити в багатьох сценаріях; не вимога Google дробити сторінку ^{[27, 65]}.

Citation absorption

Реальний вплив джерела на зміст відповіді, а не лише факт наявності посилання ^{[32, 39]}.

Faithfulness (вірність)

Відповідність згенерованого твердження джерелу, на яке зроблено посилання ^[39].

Structured data

Мікророзмітка, що допомагає машинному розумінню контенту в Google Search ^[68].

AI features (Search)

Функції Google, що взаємодіють із веб-контентом у відповідях ^[65].

Часті питання

Чи гарантує structured data потрапляння в AI-відповідь?

Ні. Structured data допомагає машинному розумінню контенту в Google Search, але не є гарантією inclusion - це технічна передумова, не важіль гарантії ^[68].

GEO відповідає «лише з мого сайту»?

Ні. RAG-відповідь - це retrieval плюс параметрична памʼять моделі; джерело підвищує шанс, але не визначає відповідь однозначно ^[24].

Чим цитата відрізняється від absorption?

Цитата - факт посилання; absorption - реальний вплив джерела на зміст відповіді. Правильна відповідь не гарантує вірної атрибуції ^{[32, 39]}.

Пасаж важливіший за сторінку?

Не зовсім. Багато retrieval/RAG-сценаріїв працюють на рівні пасажу, тож самодостатній блок корисний ^[27]. Але Google не вимагає chunking - сторінку можна зрозуміти й цілком; контент пишемо для аудиторії ^[65].

Джерела (E-E-A-T)

01 · Aggarwal et al., 2024, ACM SIGKDD

GEO як формалізована задача.

↗

24 · Lewis et al., 2020, NeurIPS

RAG: retrieval + генерація.

↗

27 · Khattab & Zaharia, 2020, SIGIR

ColBERT: пошук на рівні пасажу.

↗

32 · Gao, Yen, Yu, Chen, 2023, EMNLP

Генерація з цитатами й підтримка тверджень.