GEO验收标准

上一篇文章我们讲了效果付费的5个真相——市面上大部分效果付费是伪效果付费。 但效果付费本身不是坏事。如果设计得当，它可以是甲乙双方都公平的合作模式：甲方降低试错风险，乙方获得更高收益上限。 关键在于怎么设计。这篇文章给出一套可落地的方案框架。 第一步：确定效果指标体系 效果付费的第一步不是定价，是定指标。指标不对，后面全是白搭。 核心指标（必须有） 指标 定义 测量方法 合格标准 AI提及率 在目标AI平台检索目标关键词时，品牌被提及的次数占比 在豆包/DeepSeek/Kimi/智谱/元宝5个平台，各检索10个关键词，记录品牌出现次数 5个平台中至少3个出现品牌提及 AI引用率 AI回答中引用品牌内容（含来源链接）的比例 检索时记录AI是否给出品牌相关来源链接 至少2个平台出现来源引用 语义正向性 AI提及品牌时的情感倾向 人工+工具结合判定：正向/中性/负面 正向+中性占比≥85% 辅助指标（参考用，不单独计费） 百度收录页面数变化 AI爬虫访问频率（通过服务器日志） 品牌词搜索量变化（百度指数） 竞品提及差距缩小程度 为什么不用这些指标？ 以下指标看起来像效果，但实际上不适合做效果付费： 指标 为什么不用 发布文章数量 是过程指标不是结果指标 平台覆盖数 发了不等于被AI引用了 关键词排名 GEO不是SEO，AI不按排名推荐 官网流量 AI搜索带来的是品牌认知，不一定直接引流 询盘数 受太多非GEO因素影响，无法归因 第二步：设定基线值 基线是效果付费的地基。基线不清楚，效果好坏就无法判定。 基线设定流程 第1天：甲方提供品牌资料、目标关键词清单、目标AI平台 第2-5天：乙方执行AI品牌体检，在5大平台检索10个关键词 第6天：双方召开基线确认会，逐项确认数据 第7天：双方签字确认基线报告 基线报告必须包含 品牌当前提及率：5个平台×10个关键词 = 50次检索，品牌出现几次 品牌当前引用率：50次检索中，AI给出品牌来源链接几次 语义情感分布：已有的提及中正向/中性/负面各多少 竞品基线：选3个竞品做同样检索，形成对比 关键词竞争度评估：每个关键词在AI搜索中已有多少品牌被提及 基线设定的坑 坑1：关键词选得太简单。 选品牌全名当关键词——当然搜得到。基线关键词应该包含品牌词、行业词、场景词三类，难度混合。 坑2：平台选得太少。 只测豆包一个平台——基线不全面。至少5个主流AI平台。 坑3：检索方式不统一。 不同的人用不同的问法，结果完全不同。基线检索必须用预先写好的标准prompt，双方确认。 第三步：设计计费方案 这里给三种方案，从简单到复杂，适用不同场景： 方案A：阶梯式效果费（适合首次合作） 结构： 固定基础费 + 效果阶梯浮动费 ...

大多数GEO服务商跟客户沟通的时候，只说两件事：签约和结案。 中间90天发生了什么？不知道。效果什么时候出现？等等看。做了哪些具体动作？保密。 这种黑箱式的服务方式，在2026年GEO行业进入标准化阶段后，已经行不通了。 北京极亿欧GEO今天把一个完整服务周期的时间线公开出来——从第1天到第90天，每个阶段做什么、交付什么、能看到什么效果，全部透明。这不是营销话术，而是我们实际执行的SOP。 第1天：项目启动 做了什么： 组建专属服务团队（策略1人+内容2人+技术1人+数据1人） 召开项目启动会，确认目标AI平台（豆包/DeepSeek/Kimi/智谱等）、目标关键词、验收标准 开通协作文档和效果监测面板的访问权限 交付物： 项目启动确认书（含服务范围、时间节点、验收标准） 协作平台账号开通 客户需要做什么： 提供品牌基础资料（官网URL、产品介绍、已有的内容资产清单） 确认目标关键词和目标AI平台 指定一名对接人 第2-5天：AI品牌体检 做了什么： 在5大AI平台（豆包、DeepSeek、Kimi、智谱清言、腾讯元宝）输入目标关键词，记录品牌当前被提及的情况 分析竞品在AI搜索中的表现，找出差距 扫描品牌现有信源（官网、百科、新闻稿、第三方平台），评估AI可读性 生成AI品牌体检报告 交付物： AI品牌体检报告（含当前提及率、引用率、语义情感分析、竞品对比） 信源资产清单（已有的+缺失的） 这一步的价值： 你不可能在不知道自己站在哪里的情况下规划路线。体检报告就是GPS定位——它告诉你品牌在AI搜索中的真实位置。 第6-10天：策略设计 做了什么： 基于体检报告，制定内容策略（写什么、在哪里发、怎么写AI才能理解并引用） 设计信源矩阵（官网内容层 + 博客知识层 + 第三方信源层 + 结构化数据层） 确定内容生产计划（主题清单、发布节奏、平台分配） 制定效果监测指标和基线值 交付物： GEO策略方案书（含内容矩阵设计、信源部署计划、监测指标体系） 第一个月内容生产排期表 这一步的价值： 策略不是PPT上好看的框架，而是回答三个具体问题——AI现在为什么推荐竞品不推荐你、要让AI推荐你需要补什么内容、这些内容发在哪里AI才能看到。 第11-30天：第一轮内容生产与信源部署 做了什么： 按策略方案生产第一批内容（通常8-12篇深度内容） 优化官网noscript内容层，确保AI爬虫可读 部署结构化数据（Schema JSON-LD、llms.txt） 在第三方平台铺设信源（知乎、行业媒体、百科词条） 同步更新博客内容 交付物： 第一批内容稿（含发布平台、发布时间） 信源部署清单 第一个月效果监测报告 第30天的效果预期： AI品牌体检指标开始出现变化 部分长尾关键词在AI搜索中开始出现品牌提及 官网结构化数据被AI爬虫抓取 百度开始收录新内容 实话实说： 第30天通常还看不到爆发式效果。这就像种地——种子刚下地，苗还没出来。但土壤（信源矩阵）已经铺好了，AI爬虫开始频繁来访了。 第31-60天：内容深化与效果爬升 做了什么： 基于第一个月的数据反馈调整内容方向（哪些主题AI引用率高、哪些没反应） 生产第二批内容（8-12篇），重点补强效果好的方向 优化已有内容的AI可读性（结构调整、信源强化） 监测竞品动态，发现新的内容机会 处理AI搜索中的品牌负面信息（如果有） 交付物： ...