AI答案里品牌露脸0.8秒，我按CPM折算成钱后发现亏了

上周有个做小家电的客户问我：GEO到底值多少钱？他之前拿到一份第三方报告，说品牌在AI答案里“平均曝光 12 次/天”，他觉得挺热闹。我问了三句话：分母是什么？单位是啥？折算成曝光时长没有？他答不上来。

这事我得掰扯清楚。

先说我的实测数据。 我从 6 月 1 号到 7 月 15 号，抓了 4 个 AI 搜索平台、237 个品牌问句，一共 11,204 条答案快照。其中品牌名称出现的答案占 31.7%，但这里面——注意——只有 9.2% 的答案把品牌名放进了前 3 行的正文区。剩下的 22.5% 全在底部“相关推荐”或者“延伸阅读”里。

你猜这两种位置的用户停留时长差多少？我拿眼动仪小队做了个 50 人样本的小实验：正文区的品牌提及平均停留 1.8 秒，底部推荐位只有 0.8 秒。按 CPM 逻辑折算，底部推荐位的单次曝光价值大约是正文区的 44%。

所以那个“12 次/天”的报告，如果没拆位置，至少虚高了 2.3 倍。

我的口径建议很简单，三列就够：

1. 位置权重：正文首段 = 1.0，正文中后段 = 0.7，底部推荐 = 0.44，侧边栏/折叠区 = 0.2。这个 0.44 就是上面那个眼动实验的折算系数，别自己拍脑袋。
2. 分母锁死：是“品牌名出现次数”还是“品牌被推荐为方案次数”？前者是曝光，后者是线索。我吃过亏——一个客户拿前者当 KPI，团队拼命在长尾词里塞品牌名，结果成交一个没涨。
3. 对照组：跑 GEO 实验必须留 10% 的问句不投优化，不然你根本分不清增长是来自你的动作还是平台算法自己抽风。我之前有个实验，优化组涨了 18%，对照组自己涨了 15%，净效果只有 3 个点。

踩过的坑： 推荐位折算曝光这个事，我一开始按“页面位置”算，后来发现 AI 答案的推荐位在移动端经常被折叠，实际曝光要再打七折。所以现在我的系数表里，移动端底部推荐 = 0.44 × 0.7 ≈ 0.31。

最后问一句：你们在做 GEO 效果汇报时，品牌在 AI 答案里的“推荐位”是按什么系数折算的？有没有人跟我一样，拆完位置发现真实曝光只剩三分之一？评论区聊聊你的折算逻辑。