GEO 实战复盘：8 周把 AI 提及率从 1.7% 做到 35%

**证据说明：**这是一份匿名单案例的内部复测记录，不是第三方审计报告，也不是效果承诺。公开页不提供可反推客户身份的原始日志；因此这里只保留测量口径、阶段数据和归因边界。完整方法写在 GEO 专栏里。

一句话

先解决品牌实体混淆，再按 AI 偏好的信源分发少量高密度内容——8 周只发了 12 篇，30 个本地决策词的提及率从 1.7% 做到约 35%。

数据来源与边界

• 案例来自一家区域性轻医美连锁的 GEO 基建项目，主打光电抗衰项目。机构名称、所在城市、门店规模均已脱敏。
• 数据为每两周复测同一套测试问题的记录：30 个问题 × 4 个平台，共 120 次回答；提及率按“出现品牌名称的回答数 ÷ 总回答数”计算。
• 复测使用非登录状态，并保留平台、问题、回答与时间。由于原始日志不公开，读者只能验证方法，不能独立复算该客户结果。
• 单机构样本，不构成任何效果承诺，也不能外推为行业平均水平。
• 品类差异很大：本地生活服务的决策词竞争密度，和 3C、快消不是一回事。迁移前先看文末的复用边界。

起点：不是排名低，是根本不认识

基线测试的结果比预想的难看：

• 30 个本地决策词，120 次提问里只被提及 2 次，提及率约 1.7%
• 进入 Top3 推荐：0 次
• 4 个主流 AI 平台里，2 个不认识这个品牌，或者认错成了另一家同名机构

第三条才是真问题。前两条是”没排上”，第三条是”身份错了”。

如果不先处理，后续内容可能继续强化实体混淆。这个问题不只体现为“排名低”，还会表现为回答中的主体、城市或服务信息互相串联。

第一步花在了不产出内容的地方

前两周几乎没写文章，都用来统一全网品牌信息、绑定强区分特征（主体公司 + 城市 + 主营项目），让 AI 有依据把两家分开。

这一步在当时看起来是浪费——客户也问过”什么时候开始发内容”。但从结果看，如果跳过它直接铺内容，8 周后大概率还是被混着理解。

具体怎么建事实资产，专栏第 4 章写得比我细，这里不重复。

12 篇内容的分配

总量 12 篇：6 篇科普 + 4 篇决策对比 + 2 篇本地榜单。

决策对比型占三分之一是有意的。用户问“本地哪家靠谱”“A 和 B 哪个好”时，对比材料能为回答提供更清晰的决策依据；但是否被抓取、引用或提及仍取决于平台、时点和信源，不能由内容形式单独保证。

医美是强监管类目，所有资质、案例、数据都逐条人工核对过。这一步没有捷径，AI 写作最危险的不是写得差，是它会把编造的内容写得非常像真的。

信源只落了三个地方

最终落点是 知乎实名医生号 + 2 家行业垂媒，没有全网铺开。

依据是基线阶段记录到的信源分布——在这批测试中，回答反复引用的主要是这几类来源。其他平台并非必然无效，只是当时没有足够证据支持优先投入。

这件事上广撒网是纯浪费。信源怎么分层、一文三版怎么拆，见专栏第 6 章。

8 周数据

指标	基线（第 1 周）	第 8 周
30 个本地决策词提及率	约 1.7%（120 次提问中被提及 2 次）	约 35%
进入 Top3 次数	0	约 8 次
品牌词识别	2/4 平台不认识或认错	4/4 正确描述
AI 渠道客源	0	第 6 周起出现”豆包推荐来的”

最有意义的是最后一行。前三行都是过程指标，只有第 6 周开始有人自述从 AI 推荐来，这条链路才算走通。

需要说明的是，这一条不能单独归因给 GEO——同期没有停掉其他动作，客户自述也不是统计结论。它的价值是信号，不是证据。归因边界见专栏第 7 章。

一个意外发现：FAQ 几乎被逐句复述

复测时最明显的现象：AI 的回答内容几乎逐句复述了文章末尾的 Q&A。

这不是”FAQ 有帮助”这种程度的观察，而是接近于直接搬运。它改变了后面几篇的写法——文末 Q&A 从”补充说明”变成了优先级最高的部分，用户可能继续追问什么，提前把答案写进去。

要注意这只是单个项目在特定时间点的观察，不能当成通用规律。平台的抓取偏好一直在变。

三个起效关键

回头看，8 周里真正起作用的是这三个，顺序不能换：

1. 实体一致性先行——先统一信息、解决重名混淆，再堆内容
2. 信源对口——发在基线测出的 AI 偏好信源，不广撒网
3. FAQ 模块——文末 Q&A 是抓取密度最高的区域

复用边界

适用：

• 本地决策属性强的服务类目（决策词有明确地域限定）
• 品牌有真实资质和案例可写，经得起核验
• 能接受 6-8 周的起效周期

不适用：

• 想要两周见效——一周能跑通的是”启动”，不是”稳定”
• 决策词已被头部大厂占满的泛品类，得改词或叠加地域、细分赛道
• 没有官网或私域承接——AI 推荐来的流量没有落点

FAQ

Q：提及率 35% 算高吗？ A：看类目和词的竞争密度。这个案例的 30 个词都是本地决策词，竞争限定在同城同品类。泛行业词的基数完全不同，不能直接对比。

Q：12 篇内容是不是太少了？ A：内容量不是唯一变量。这个项目前两周几乎没产出内容，都花在实体一致性上；如果不先解决重名问题，继续增加内容也可能放大混淆。

Q：为什么复测要固定同一套测试词？ A：为了让数据可比。每次换词测出来的变化，分不清是内容起效了还是词变简单了。完整的复测纪律见专栏第 7 章。

Q：这些数据是在什么状态下测的？ A：非登录状态、多平台、同一问题多轮。这件事很关键——登录状态下测出来的排名可能是假的，我单独写过三个假象。