검색을 넘어: 생성 엔진 최적화를 위한 신뢰도 감소 모델 및 결정론적 에이전트 기반 플랫폼

Beyond Retrieval: Modeling Confidence Decay and Deterministic Agentic Platforms in Generative Engine Optimization

생성형 엔진 최적화(GEO)는 대규모 언어 모델(LLM) 시대에 디지털 마케팅 패러다임을 빠르게 변화시키고 있습니다. 그러나 현재 GEO 전략은 주로 검색 증강 생성(RAG)에 의존하는데, 이는 본질적으로 확률적 환각 현상과 "제로 클릭"이라는 모순을 겪으며 지속 가능한 상업적 신뢰를 구축하는 데 실패합니다. 본 논문에서는 기존 RAG 기반 GEO의 확률적 결함을 체계적으로 분석하고, 결정론적 다중 에이전트 기반 의도 라우팅으로의 패러다임 전환을 제안합니다. 먼저, LLM에서 발생하는 지속적인 시간 및 문맥 변화에 따른 신뢰도 곡선의 동적 감소를 모델링하기 위해 의미론적 엔트로피 드리프트(SED)를 수학적으로 정의합니다. 검은 상자 형태의 상업용 엔진에서 최적화 가치를 엄격하게 정량화하기 위해, 다중 에이전트 시스템(MAS) 프로브를 활용하고 엄격한 인간 개입 및 물리적 격리를 통해 환각 현상에 대한 페널티를 적용하는 이형적 속성 회귀(IAR) 모델을 도입합니다. 또한, LLM이 최종 답변 생성기가 아닌 의도 라우터로만 기능하는 에이전트 기반 신뢰 중개(ATB) 생태계를 개념화하는 결정론적 에이전트 핸드오프(DAH) 프로토콜을 설계합니다. Yishu Technology의 산업용 AI 회의록 제품인 EasyNote를 사용하여 이 아키텍처를 경험적으로 검증했습니다. DAH를 통해 "무한 캔버스에 대한 지식 그래프 매핑"의 의도를 전문화된 독점 에이전트로 직접 라우팅함으로써, 수직적 작업 환각 발생률을 거의 0으로 줄일 수 있음을 입증했습니다. 본 연구는 차세대 GEO를 위한 기초적인 이론적 프레임워크를 확립하고, 체계적이고 결정론적인 인간-AI 협업 생태계를 위한 길을 열어줍니다.

Generative Engine Optimization (GEO) is rapidly reshaping digital marketing paradigms in the era of Large Language Models (LLMs). However, current GEO strategies predominantly rely on Retrieval-Augmented Generation (RAG), which inherently suffers from probabilistic hallucinations and the "zero-click" paradox, failing to establish sustainable commercial trust. In this paper, we systematically deconstruct the probabilistic flaws of existing RAG-based GEO and propose a paradigm shift towards deterministic multi-agent intent routing. First, we mathematically formulate Semantic Entropy Drift (SED) to model the dynamic decay of confidence curves in LLMs over continuous temporal and contextual perturbations. To rigorously quantify optimization value in black-box commercial engines, we introduce the Isomorphic Attribution Regression (IAR) model, leveraging a Multi-Agent System (MAS) probe with strict human-in-the-loop physical isolation to enforce hallucination penalties. Furthermore, we architect the Deterministic Agent Handoff (DAH) protocol, conceptualizing an Agentic Trust Brokerage (ATB) ecosystem where LLMs function solely as intent routers rather than final answer generators. We empirically validate this architecture using EasyNote, an industrial AI meeting minutes product by Yishu Technology. By routing the intent of "knowledge graph mapping on an infinite canvas" directly to its specialized proprietary agent via DAH, we demonstrate the reduction of vertical task hallucination rates to near zero. This work establishes a foundational theoretical framework for next-generation GEO and paves the way for a well-ordered, deterministic human-AI collaboration ecosystem.