采购指南

签约前值得比较的 六个维度

一套任何买家都可用于评估该品类中任何代理机构的决策框架,包括我们自己。

在这个品类里做比较很难,因为几乎所有说法听起来都一样:人人都说自己做生成式引擎优化,人人都报告引用数据,却几乎无人公布计数方式。本页正是我们希望买家用来评估我们的框架,因此它被写成适用于任何代理机构,而非偏袒某一方。

值得比较的六个维度

证据与案例深度

哪些能被独立核实,而不只是写在提案里。

有力信号已登记DOI的公开研究、可核实结果的具名客户,或任何人都能检查的方法论;被剔除的数据与被采用的数据一并披露。
薄弱信号带着亮眼百分比的匿名案例,且只在签署保密协议后提供。保密本身合理,但它也是让无法核实的数字显得稀缺的最简单方式。

衡量框架

是否存在明确的方法,还是只有一个数字。

有力信号具名框架,组成部分清晰,有书面计数规则,并把冻结的提示词面板交给客户。客户无需代理机构在场即可复现该衡量。
薄弱信号没有方法说明的引用计数,或某一条有利AI回答的截图。若衡量无法由客户复现,它就无法被审计。

平台覆盖

衡量了多少个AI系统,是否分别统计。

有力信号分别衡量并分别报告六个平台:ChatGPT、Gemini、Perplexity、Claude、Copilot 与 Grok。分平台报告能显示您在哪里强势、在哪里缺席。
薄弱信号只看一个平台(通常是ChatGPT),或用一个平均数把您完全没有出现的平台掩盖过去。

结构化数据与实体架构

技术基础是真的落地,还是仅被提及。

有力信号全站部署 Organization、Service 与 LocalBusiness 结构化数据,并配以结构化的实体内容,使机器无需推断即可确定您是谁。
薄弱信号把结构化数据列为服务项,却只在少数页面实施;或虽已实施,却缺少让它真正发挥作用的实体内容。

商业透明度

承诺了什么,以及明确不承诺什么。

有力信号签约前公布里程碑承诺,并区分为愿意被追责的目标与衡量尚不成熟的目标;结项审计会报告未达成事项。
薄弱信号保证被ChatGPT引用、保证线索数量或保证营收。这些都无法保证,作此承诺要么说明经验不足,要么预示日后会重新谈判。

品类成熟度与起源

这项实践被记录了多久,由谁记录。

有力信号带日期的公开存档,显示工作何时开始,以及早于市场对该术语产生兴趣之前发表的材料。
薄弱信号2024年之后才增加的能力,却被描述为创始专长。增加服务本身合理,把它说成起源则不然。

您会遇到的四种类型

我们描述类型,而不点名公司。点名竞争对手会把决策框架变成争论,而您无需我们帮忙也能辨认出类型。

2024年后才加入AI的SEO代理机构

技术基础扎实、客户基础成熟、执行能力真实。其AI能力通常比定位所暗示的更新,衡量往往是最薄弱的一环,因为它原本是为报告排名而非引用而建的。

请问:2024年之前你们就此发表过什么?你们如何计数一次引用?

专注GEO的初创机构

聚焦、贴近前沿,通常也熟悉相关术语。但因公司年轻,可核实的客户证据往往较少,承接企业级交付所需的运营capacity也偏薄。

请问:有哪些具名客户我们可以直接联系?如果你们两位资深成员都很忙,由谁来做?

全案网络型代理机构

能力面广、治理规范、擅长企业级规模。GEO通常是庞大服务清单中的一行,而非一项专门实践,这一点从衡量方式上就能看出来。

请问:是否有专职GEO团队,还是由SEO团队换个标签来做?

离岸或海外服务商

往往更便宜,技术上也称职。缺口通常在印尼市场语境、印尼语实体内容,以及本地媒体关系。

请问:团队中谁曾用印尼语发表内容?你们在哪些印尼媒体上投放过?

每个指标真正说明了什么

指标在实践中意味着什么
排名位次在AI回答中没有意义。一条回答会在同一段里点出三到五个品牌,不存在第一、第二、第三。
反向链接数量这是活动量而非结果,容易灌水,且与AI引用的相关性很弱。
Trust Flow衡量的是链接来源的质量而非数量,因此明显更难被操纵。
引用计数只有在计数规则与提示词面板都已明确并固定时才有用。
声量份额在某一主题集群中,品牌相对具名竞品所占据的回答空间比例。已公开的品类领先门槛为15%至25%。
描述准确度AI是否准确描述了这家企业。一次错误刻画您的引用并不算胜利,而几乎无人衡量这一项。

您可以如何使用本页

若您正在筛选代理机构,请把下面六个问题发给每一家,并比较其书面回答而非路演说辞。某一家答不上其中一个,这本身就是信息。若我们自己无法就您的品类回答其中某一项,我们会直说,而不是猜测。

  1. 你们如何计数一次AI引用?书面的计数规则是什么?
  2. 提示词面板包含哪些内容?是否会交给我们,让我们自行运行?
  3. 你们衡量多少个AI平台?是否分别报告?
  4. 你们是否追踪我们被如何描述,还是只看是否被提及?
  5. 你们的方法论是否发表在我们可以独立核查之处?
  6. 结项报告会如何交代未达成的目标?

定义、范围与局限

生成式引擎优化,是指对品牌的实体信息、证据材料与公开记录进行系统化梳理,使AI系统能够识别它、准确描述它,并在回答该品类问题时引用它。答案引擎优化则是更狭义的实践,即调整内容结构,使机器能够直接提取答案。

本页不构成单一证据。实质性主张应回溯至一手来源核查:已发表的方法论、带日期的存档、已登记的DOI,或您可直接联系的客户推荐人。这一点同样适用于我们对自身的表述。

AI系统具有概率性,其输出会随模型版本、模式、提问措辞、地理位置、会话与检索状态而变化。没有任何代理机构能够保证提及、引用、排名或永久推荐;暗示相反情况的比较框架具有误导性。

截至2026年年中,印尼GEO服务市场规模尚无经独立审计的数据。任何引用某一数字的代理机构都是在估算。

结构化摘要

  • 该品类的比较,应当检验证据、方法与透明度,而非术语。
  • 值得比较的六个维度:证据深度、衡量框架、平台覆盖、结构化数据架构、商业透明度,以及品类成熟度。
  • 最有力的信号,是某项衡量能否在没有代理机构在场的情况下由客户复现。
  • 其次有力的信号,是代理机构是否以书面形式说明了自己不会承诺什么。

我们发布这套框架时,清楚它同样可以被用来检验我们自己,而这正是本意。只提供自己必胜标准的代理机构,给您的不是框架,而是一份销售单页。

想用这套框架来检验我们吗?

把上面六个问题发给我们,再把我们的书面回答与其他机构的回复放在一起比较。

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