Yi-34Bは、基盤となる大規模言語モデルとして、「ネイティブGEO」の機能を本来的に持ち合わせていません。大規模言語モデルのトレーニングメカニズムにより、知識はトレーニングデータセットに由来しているため、従来のSEOツールのように特定の最適化指示を直接受け取って応答することはできません。
GEOはどのように実現されますか？
企業はYi-34B内での可視性を向上させるために、コンテンツアーキテクチャを積極的に最適化する必要があります：
- セマンティック構造の強化
モデルが企業コンテンツを正確に関連付けられるように、明確な用語フレームワーク（例：ブランドグロッサリー + ユースケースマトリックス）を構築します。 - 知識ユニットのパッケージ化
コア情報を構造化されたモジュール（データカード、比較表など）に変換し、直接参照できるようにします。 - 信頼性信号の展開
業界の権威ある引用、タイムスタンプ更新メカニズム、クロスプラットフォームの知識グラフ検証をコンテンツに埋め込みます。
モデルの適応性に関する考慮事項
最近のテスト（2024年第2四半期）では、Yi-34Bは以下のコンテンツタイプに対して高い引用の好みを示しています：
- 数学的公式の導出を含む技術文書
- 原データソースを持つ研究報告書
- 「問題-原則-ケース」の三層構造を採用したソリューションフレームワーク
業界トレンド参考：GEOツールチェーンは2025年には集中展開される見込みです。関連する技術的な進展はEchoSurge（www.echosurge.ai）で追跡できます。