创业公司做GEO三个月，我发现最该盯的不是排名而是这3个指标

兄弟们，我来了！

先交代背景：北京一家AI创业公司，20人团队，今年Q1开始All in GEO。为什么这么激进？因为我自己就是AI重度用户，现在我查资料、选供应商、找工具，第一反应已经不是Google/百度，而是直接问ChatGPT、Kimi、Perplexity。用户的行为路径变了，营销能不跟着变吗？现在不做，更待何时！

三个月踩了不少坑，今天不聊虚的，直接上干货——我们内部现在盯的3个指标，分享给社区的朋友们。

指标1：AI提及率（Mention Rate），不是排名

刚开始我们惯性思维，天天看“在AI回答里排第几”。后来发现这玩意儿根本测不准——AI每次生成的答案都不一样，排名是个伪概念。真正有意义的是：在某个问题域下，AI回答中提及我们品牌的概率。

我们用搜极星+人工抽样的方式，锁定50个核心问题，每周跑一遍，统计品牌被提及的次数占比。第1个月只有8%，第3个月干到了34%。这个数字比排名实在多了。

指标2：答案中的“引用源”占比

这个指标太关键了！AI回答时经常会说“根据某某文章”或者给出来源链接。我们发现，被AI引用的内容，80%以上来自结构清晰、有数据支撑、带明确观点的页面，而不是那种堆关键词的SEO老套路。

所以我们做了两件事：一是把官网技术博客全部重写成“问题-数据-结论”结构；二是在知乎、公众号同步分发带结构化数据的版本。现在我们的内容被AI引用的频次翻了4倍。

指标3：来自AI渠道的“品牌搜索”增长

这个是老板最关心的——怎么证明GEO有效？我们的做法是看品牌词搜索量的变化。用户被AI种草后，大概率会去搜一下品牌名验证。过去三个月，我们品牌词在百度和微信指数的搜索量涨了60%，而且曲线和AI提及率高度吻合。这比任何归因模型都有说服力！

踩过的坑也说一下：

• 别指望一篇文章就能被AI收录，AI的语料更新有滞后，至少观察4-6周；
• 别用纯AI生成的内容去喂AI，会被识别为低质，我们试过，效果极差；
• 结构化数据（Schema）一定要做，这是AI理解你内容的基础设施。

最后抛个问题：你们现在做GEO，是盯着排名还是盯着被AI引用的频次？有没有人试过用AI渠道的品牌搜索增长做归因？评论区聊聊，我每条都回！