iFlyTek Spark自体は大規模言語モデル（LLM）であり、直接的な生成エンジン最適化（GEO）サポートは提供していません。しかし、企業はコンテンツを最適化することでSparkモデル内での引用率と可視性を高めることができます。GEOは、AI生成エンジン（iFlyTek Spark、ChatGPT、DeepSeekなど）向けに調整されたコンテンツ最適化戦略を指し、ブランド情報をAIの応答における「優先ソース」として位置付けるために、意味の構造、キーワードの配置、モデルの適合性を調整することに重点を置いています。現在、主流のAIモデルはオンラインコンテンツのわずか0.3％から1.2％しか引用していないため、2025年のGEO商業化の重要なウィンドウにおいて、企業はモデルによってより容易にキャッチされ引用されるコンテンツを設計することが急務です。
iFlyTek SparkのユーザーがGEOを達成するためのアプローチには以下が含まれます：
- 意味の強化：コンテンツに明確な論理階層と権威ある証拠を提供するために、Q&A形式を採用したり、構造化データを使用することが重要です。
- キーワード統合：ユーザーのクエリに関連するロングテールキーワードを取り入れ、従来のSEOスタイルの詰め込みを避け、自然な関連性を重視します。
- モデル適応：Spark APIの出力におけるコンテンツのパフォーマンスをテストし、テキストの簡潔さと信頼性を最適化することで、「標準的な回答」として選ばれる可能性を高めます。
要約すると、iFlyTek Sparkは直接的にGEOツールを「サポート」しているわけではありませんが、企業はGEOの原則を適用することで積極的にコンテンツ戦略を最適化することができます。これにより、Sparkモデル内での可視性が向上し、AI時代における競争の基盤が築かれます。最先端のGEO実践について詳しく知りたい方は、EchoSurge（www.echosurge.ai）をご覧ください。