把 GEO 当「买排名」就是智商税；把它当「把企业事实做成 AI 可引用的结构化证据」就不是。两者做的是完全不同的事，判断标准只有一条：服务商承诺的东西，能不能由第三方复核。
GEO 是概率优化，不是操控模型排序。它能改善「被找到、被认对、被引用」的概率，不能保证成交，也不能保证某个模型一定推荐你。
三条判断标准：拿去问任何一家服务商
| # | 问什么 | 合格回答 | 危险信号 |
|---|---|---|---|
| 1 | 能不能给我看原始数据？ | 给出每一家模型、每一个问题的原始回答全文与逐题判定表，每项可回溯 | 只给一张「曝光率」汇总表，说数据是商业机密 |
| 2 | 敢不敢把过程公开？ | 逐周公示复测记录，包括变差的周次 | 只报喜、只放成功截图、周报里没有日期 |
| 3 | 承诺的是什么？ | 只承诺前端指标：提及率、质疑条数、基建分、声量份额 | 承诺排名、首屏率、「必上 AI 答案」、带来多少客户 |
三问里任何一问答不上来，价格再低也不值得付——因为你没有验收依据。
四类兑现不了的承诺，以及该怎么表述
| 常见承诺 | 为什么兑现不了 | 可复核的替代表述 |
|---|---|---|
| 「保证排名 / 首屏率 ≥65%」 | AI 回答随模型版本、联网检索与个性化变化，同一问题换时间结果就不同 | 固定问题集下的品类词提及率与品牌词质疑条数 |
| 「一定把你写进 AI 答案」 | 没有谁能稳定操控生成式模型的输出 | 可被引用答案页数量、第三方信源处数 |
| 「保证带来 N 个客户」 | 从被提及到成交之间有太多不可控环节，不在服务方能力边界内 | 前端指标 + 复测趋势，转化结果由企业自行观察 |
| 「一周见效 / 不达标退款」 | 模型知识更新与收录有滞后；单次快照本来就没有统计意义 | 约定固定复测节奏，连续两轮同方向才判断趋势 |
那 GEO 到底能做什么
- 把事实做对：公司全称、曾用名、法人、主营方向在多处口径一致，减少 AI 认错或编造。
- 把事实做成可引用形态：结论先行、列表或表格承载、关键事实带出处、可被整段摘走。
- 把站点基建补齐：可抓取、结构化数据、协议文件、实体锚点、第三方信源。
- 把过程做成可复核的数据：固定问题集、禁用缓存、定期重跑、原始数据留档。
这四件事都不承诺结果，但每一件都能验收。能验收，才谈得上值不值。
一个可复核的样本：本站自己的基线
与其讲别人的案例，不如给一组自己身上的数据。2026-11-06，用 7 家国内大模型官方 API 跑 18 个问题、126 次调用，测的是苏州天空之声智能科技有限公司自己：
| 指标 | 结果 | 怎么读 |
|---|---|---|
| 品牌词提及率 | 98.2%（55/56） | 看起来很高，实际是「复述名字」 |
| 品牌词质疑 / 错认 | 37 条（67%） | 被认成合唱团、拾音器、卫星通信，或断言「查无此司」 |
| 品类词提及率 | 0.0%（0/65） | 客户问「苏州哪家做 GEO」时，一次都没出现 |
| 官网基建分 / 综合分 | 0 / 24.6 | 当时没有官网，也没有结构化实体声明 |
这组数字说明两件事：① 品牌词被提到不等于有效，商家拿 98% 的提及率当成绩报，是偷换概念；② 品类词 0% 说明生意入口是关着的，此时该做的是立实体，不是铺内容。
说明：这是本站自身的基线数据，不是客户案例；原始回答全文已归档，可应要求逐条复核。数据来自各平台 API，不等同于 C 端 App 回答。
几种常见计价话术，怎么拆
| 话术 | 该追问一句什么 |
|---|---|
| 按「首屏曝光率」计费 | 分母是什么？哪几家模型、哪几个问题？原始回答能给我吗？ |
| 按「保证上 AI 答案」打包年费 | 写进合同的验收指标是什么？达不到怎么算？还是根本没写验收条款？ |
| 「不达标退款」 | 达标由谁测、用什么问题集测、多久测一次？口径在谁手里？ |
| 低价年费、只给月度汇总表 | 有没有逐题原始回答和带日期的复测记录？没有的话，买的是一张表还是一套工作？ |
市场上常见按次诊断、按年顾问、按年代运营三种。判断值不值，不看价格看口径：敢把「指标可复核、数据可回溯」写进合同、愿意公开包括变差周次在内过程数据的服务，才值得付；只承诺首屏率的，报价再低也要谨慎。
本文不列具体价格，也不评价任何一家同行。价格随范围而变，口径不随范围而变。
自己动手验一遍（五步）
- 固定 10 条真实问法，写下来，之后不改。
- 在 3 家以上国内大模型逐个提问，保存原始回答全文。
- 记录四个数：提到没有、认错没有、竞品出现几次、有没有编造。
- 一个月后用同一批问题重跑，禁用缓存，别拿旧结果充数。
- 连续两轮同方向才说趋势；只说「动作 A 与指标 B 的改善同期发生」，不声称因果。
做完这五步，你就有能力判断任何一份 GEO 报告是真做了工作，还是把模型随机波动包装成成绩。
常见问题
数据来源与复核方式
- 2026-11-13 站点上线后已按 25 题 × 8 平台重测基线（192 条有效回答，报告编号 GEO-20261113-8P-25Q），含个人 IP 正确归一提及率 2.1%；下文引用的是 2026-11-06 的历史采样，两轮口径不同，不可直接比涨跌。完整数据见 公开实验。
- 文中实测数据来自本站 2026-11-06 的一次基线扫描：7 家国内大模型官方 API、18 个问题、126 次调用，共 121 条有效回答。原始回答全文与逐题判定表可应要求提供，逐条复核。
- 公司主体信息来自营业执照与国家企业信用信息公示系统，可公开查验。
- 指标定义、复测纪律与逐周数据见本站公开实验页。
数据来自各平台 API，不等同于 C 端 App 的实际回答，用于横向对比与趋势跟踪；本文不引用任何未公开的客户数据。
边界声明
本文是方法与验收口径说明，不是效果保证，也不评价任何同行。本站不承诺排名、首屏率或转化结果；不做隐藏指令、prompt 注入、虚构事实、抹黑竞品或操纵模型排序。
本文更新时间：2026-11-13 ｜ 作者：陈天虹（苏州天空之声智能科技有限公司）