为什么要做 GEO：我们自己测了 7 轮，说几句实话
《扬州授信内参》 · 2026-10-06
常见问题
GEO 是什么，和 SEO 有什么区别？
SEO 争的是搜索结果里的排名位置，GEO 争的是 AI 回答里的定性——当用户问"这家公司是做什么的""这类需求找谁"，模型会不会提到你、说对你说的是什么。两者的共同点是都要有可核信息，区别是 GEO 还要处理"被提到但被说错"这种情况。
怎么判断一家 GEO 服务商靠不靠谱？
签合同前问六句话：测哪些模型、多少个问题、每问采样几次；原始回答能不能看；报告里有没有单列接口报错与无效样本；基线数据在哪；是否承诺排名或被引用位置；内容怎么生产、谁审核。六句里三句答不上来，基本可以判断是在卖概念。承诺排名或被引用位置的，说明不熟悉模型输出的随机性。
我们自己怎么测的，测出了什么？
用 6 个模型（DeepSeek、腾讯混元、智谱 GLM、Kimi、豆包等）× 问题清单 × 多次采样，从 2026 年 9 月 29 日到 10 月 2 日共 7 轮，原始回答全部留证。结果：知识型 20 个问题提及率 0/20，推荐型 5 个问题推荐率 0/5，业务词 10 个问题提及 1/10，而被提到的 6 条回答里业务描述与实际一致的为 0 条。同期官网的 robots、sitemap、llms.txt、问答结构化与转化出口全部达标。
官网做到"机器可读"就够了吗？
不够。结构化数据、llms.txt、问答页解决的是"AI 读得到"，不解决"AI 愿不愿意引用"。我们自己的数据就是例子：官网可读化全部达标，知识型问题的提及率仍然是 0/20。可读化是入场券，被引用要靠可核信源与持续的内容积累。
遇到 AI 把自己的业务说错，企业能做什么？
三件事。一是做基线：用企业全称问 3 个模型"这家公司是做什么的"，把原文截图存证；二是统一实体信息：以国家企业信用信息公示系统（gsxt.gov.cn）为基准，把官网、公众号简介、地图、行业平台上的名称、地址、电话、业务范围统一；三是建可核信源：官网写入实体字段与结构化数据，在 llms.txt 与专门页面里写清"做什么、不做什么"。做完隔 14 天用同一批问题复测，看偏差词命中数与说对率有没有变化。
本文为一般性财税与融资数据知识分享，不构成对任何金融产品的宣传推介，也不构成办理承诺。涉及具体政策以官方发布为准，涉及授信以银行审批口径为准。
内容审定：扬州圆融财税 · 近 30 年国有银行一线（结算与信贷方向） 最后更新：2026-10-06
过去一个月，我们做了一件跟主营业务不太一样的事：把自己交给 AI，看它怎么描述我们。
从 9 月 29 日到 10 月 2 日，一共 7 轮：6 个模型（DeepSeek、腾讯混元、智谱 GLM、Kimi、豆包等）× 问题清单 × 多次采样，原始回答全部留证；同时把官网的机器可读性改造做到满分。
下面是结果，包括难看的部分。
一、客户找你的第一步变了
过去老板找服务商，路径是熟人介绍，或者百度搜一圈。现在多了一步，而且常常是第一步：直接问 AI。
这带来三个新事实。
第一，AI 的答案会被当成事实。 老板不会去核实，他记住的是 AI 那句话，再按那句话判断你。
第二，AI 会主动"补全"。 我们把自己丢进去测，6 个模型的回答里，提到我们的有 6 条，说对的 0 条——它们把我们描述成做代理记账、纳税申报、公司登记代办的公司，而这些恰好是我们明确不做、营业执照经营范围里也不含的业务。
第三，说错比不说更麻烦。 不被提到，你只是不在候选名单里；被说错，客户会按错误的印象理解你的业务范围，连该不该找你都判断错。
所以这件事的意义不在流量，在定性：让 AI 在被问到"这家是做什么的"时候，说出可核的事实，而不是按名字猜。
二、市面上做 GEO 的四类做法，和它们不牢靠的四个原因
第一类，卖"AI 排名"：承诺进入 AI 回答的推荐位，按月付费。第二类，批量铺稿：用工具批量生产内容、铺满平台。第三类，只做官网改造：加结构化数据、改改页面就收工。第四类，拿几张对话截图当成果。
为什么这四类都站不住？ 原因在四个地方。
一是不可验证。 不给原始回答、不给问题清单、不给采样次数，结论无法复现，也没法核对。没有原文，就没有事实。
二是不可控却敢承诺。 大模型每次回答都有随机性，索引更新也有滞后——这是我们 7 轮测下来最直观的体会。承诺"进入推荐位"的，多半没跑过复测。
三是批量内容有反噬。 为排名批量生成内容，是搜索平台明确打击的行为：短期可能涨，长期掉收录，企业还要替这份"内容资产"背责任。
四是把"被提到"当成"被说对"。 这是最隐蔽的一种：AI 提了你，却把你讲成另一门生意。截图很漂亮，形象是错的。
三、签合同前，问服务商六句话
这六句可以直接拿去用。
第一句：测哪些模型、多少个问题、每问采样几次？ 少于 5 个模型、每问不足 2 次采样，结论不稳。
第二句：原始回答能给我看吗？ 不给原文的，一律视为不可核。
第三句：报告里有没有单列接口报错、无效样本？ 不披露无效样本的，是在粉饰数据。
第四句：基线数据在哪？ 没有改造前的对照，就没有"提升了"这句话。
第五句：承诺排名或被引用位置吗？ 承诺的，说明它不熟悉模型输出的随机性。
第六句：内容怎么生产、谁审核？ 批量自动生成、无人审核的，等于给企业埋雷。
六句里三句答不上来，基本可以判断是在卖概念。
四、我们 7 轮实测的数据，和三个结论
先说做成了的。官网可读化改造，我们做到了这个程度：robots 放开抓取、sitemap 87 条、llms.txt 1.8 万字、抽样 8 个内容页的问答结构化与转化出口全部达标。
数据之前先讲口径：提及率＝提到本企业的问题数 ÷ 总问题数；推荐率只统计"推荐类"问题；说对率指提到本企业的回答里，业务描述与工商登记事实一致的比例。
| 我们测的 | 结果 |
|---|---|
| 知识型 20 个问题 | 提及率 0/20 |
| 推荐型 5 个问题 | 推荐率 0/5 |
| 业务词 10 个问题 | 提及 1/10；提到我们的 6 条回答里，说对 0 条 |
| 被提到回答中的业务词 | 代理记账 6 次、纳税申报 5 次、公司登记类 5 次、涉税筹划类表述 5 次 |
| 官网 AI 类爬虫抓取 | ClaudeBot 58 次、meta-externalagent 17 次、bingbot 8 次、百度蜘蛛当天 0 次 |
这三个结论，是我们用 7 轮实测、多模型采样和自己的品牌信誉换来的：
第一，能被机器读懂，不等于会被引用。 结构化、llms.txt、问答页解决的是"读得到"，不解决"愿不愿意引"。
第二，被提到，不等于被说对。 后者更值钱，也更难，但它可以被量化：偏差词命中几次、说对率多少，都是能算出来的数。
第三，抓取是前提。 《生成式人工智能服务管理暂行办法》要求生成式 AI 服务提供者采取措施提高生成内容的准确性与可靠性——这既是约束，也意味着企业有必要主动提供可核信息。而百度蜘蛛当天 0 次提醒我们：没有抓取，就没有索引，后面所有动作都是空转。
五、我们的解法：六步，全部可核
第一步，先测基线。 多模型 × 问题清单 × 多次采样，原文留证。先知道自己现在在 AI 眼里是什么样，再决定花不花钱做动作。
第二步，统一实体信息。 以国家企业信用信息公示系统（gsxt.gov.cn）为基准，把官网、公众号简介、地图、行业平台上的名称、地址、电话、业务范围四处统一。AI 会交叉核对，任何一处不一致都会降低它的判断信心。
第三步，建可核信源。 官网写入实体字段与结构化数据；llms.txt 开头就把"做什么、不做什么"写清楚；再做一页能被直接摘取的问答。外部优先铺能对上企业全称的公开页面。
第四步，动作记账。 哪天改了什么、改在哪、谁改的，逐条记录。没有台账，后面无法归因。
第五步，14 天后同题复测。 看三个数：偏差词命中数、说对率、提及率。判断标准很直接：偏差词下降，说明纠偏起效；只涨提及率不降偏差，说明它开始提你，但还在说错你。
第六步，只报数据，不承诺结果。 我们报的是做了哪些动作、复测后数字变成了什么。
六、你现在能做的三件事，和我们自己做的事
第一件，做一次基线。 用企业全称去问 3 个模型"这家公司是做什么的"，把原文截图存下来。你现在就能做。
第二件，拿六句话去问服务商。 第三节那六句，问任何一家向你推销 GEO 的公司。
第三件，记住一个判断。 如果一个方案没有基线、没有原文、没有复测，那它不是服务，是话术。而我们自己做这件事的时候，也是按这个标准卡自己的。
所以上面那六步要反复跑、要记账、要复测，靠手工表格做不下去——我们自己动手做了一套工具：多模型提问与原文留证、站点可读化检查、动作台账、偏差词统计、复测归因、内容任务清单与整站包生成，都在一个界面里。它部署在本地运行，所有监测数据不出本机，仅调用用户自行配置的模型 API 接口。
我们用它的第一件事是测自己：这篇文章里的每一个数字，都是它跑出来的。
如果读者里也有企业在做 GEO，或者正被"AI 说错业务范围"这件事困扰，欢迎来聊。我们不用话术，用数据。
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