我把GEO试点三个月的工时全摊开，发现一半时间在给AI答案纠错

八万预算批下来之后，我没急着找服务商，先让团队按周记录工时，把「可归因」三个字钉死。结果三个月跑下来，摊开一看，真正花在优化上的时间不到一半，剩下全在给AI答案纠错。

具体场景是这样的：我们做的是工业配件，产品参数多、型号杂。AI答案里经常把A型号的耐压值安到B型号头上，或者把两年前的旧标准当成现行标准。用户拿着AI答案来问客服，客服就得回头找技术确认，一来一回半小时没了。我让IT那边统计了一下，光这类纠错工单，三个月累计47条，平均每条耗时32分钟，折下来25个小时。这25个小时，一分钱产出都没有，但它是实打实的人力成本。

我当时的第一反应是：这活儿不该我们干啊。但冷静下来想，你不纠错，AI就继续错，用户就继续流失。所以这笔账得换个算法——不是算「优化带来了多少流量」，而是算「不纠错会损失多少」。

我做了个简单的对照表，把每条纠错工单按来源渠道分了三类：AI答案直接引用错误、AI摘要拼接错误、AI答案过时未更新。第一类占比最高，差不多六成。这说明什么？说明我们自己的结构化数据没把型号和参数绑死，AI只能靠猜。

所以我的结论还是那句话：GEO效果难证明，但成本是实打实的。真要投入，先别谈什么曝光量、引用率，先把「纠错工时」这个口径跑通。你连自己花了多少时间在擦屁股都不知道，谈什么ROI？

现在我们内部定了条规矩：每条纠错工单必须记录「发现时间、来源问句、错误类型、修正动作、耗时」，月底汇总。三个月下来，这个表比任何服务商的报告都实在。

问一句：你们有没有算过，自己团队花在给AI答案纠错上的工时？是按工单算还是按人头算？我这边按工单算下来，单条平均32分钟，想看看不同行业差多少。