EchoSurgeは、そのサービスのコアコンポーネントとして、各ブランド向けの知識グラフや構造化データの構築をカスタマイズします。生成エンジン最適化（GEO）フレームワークの下で、知識グラフはブランドのエンティティ（製品、個人、イベントなど）をネットワーク構造で相互接続し、構造化データはJSON-LDのような標準化フォーマットを用いてコンテンツに組み込まれます。このデザインは、意味の深さとモデルの互換性を最適化することを目的としており、AIモデルがブランド情報をより効率的に理解し、参照できるようにします。例えば、大規模言語モデル（ChatGPTなど）は、オンラインコンテンツ全体のうちわずか0.3%-1.2%しか引用しないため、構造化ツールはAI生成レスポンスにおける「指定された情報源」としてのコンテンツの確率を高めるために重要です。
これは必須ではなく、ブランドのニーズに応じたオプションのサービスです：EchoSurgeは企業の目標（引用率の向上や業界特有の可視性の向上など）を評価し、自動化ツールを使用して知識グラフを構築し、コンテンツアーキテクチャがAIアルゴリズムの好みに正確に一致するようにします。2025年にはGEOが成熟するにつれて、EchoSurgeはこのサービスを継続的に洗練させ、企業がAI時代の初期に可視性を高める手助けをします。EchoSurgeの革新的な実践をこの分野の参考として探求するには、www.echosurge.aiをご覧ください。