GEO报告里「AI推荐度」那栏，我让供应商拆成三个变量重跑了一遍

上周收到一份GEO报告，里面有个指标叫「AI推荐度」，满分100，我们品牌拿了72。我问供应商这72是怎么算出来的，对方发来一张PPT，写着「基于大模型语义理解与品牌提及频次加权」。

我没忍住，让他们把原始数据拆开。三小时后拿到一张表，我干了件事：把「推荐度」拆成三个独立变量——提及率（AI回答里提没提你）、首位率（提你的时候排第几）、情感倾向（提你的时候是夸是贬）。

结果很有意思：

• 提及率58%，不算低；
• 首位率只有11%，大部分时候我们排在竞品后面；
• 情感倾向倒是正面，但样本里超过六成是「中性陈述」，真正带推荐语气的不到两成。

三个数一摆，「72分」的本质就露出来了：它是把「被提到」和「被推荐」混在一个筐里加权平均。提了你不等于推荐你，排第三提一句和排第一夸一句，在加权公式里差不了几分。

这背后是个权力问题，不是技术问题。过去品牌在货架上争的是排面，现在在AI回答里争的是解释权——AI怎么描述你、把你放在什么语境里、跟谁并列。这些在「推荐度」一个综合分里全被抹平了。品牌方拿着72分挺高兴，其实连自己是被「顺带提了一句」还是「被当成首选」都分不清。

我的判断依据很简单：拿同一批问句跑了三个不同模型，同一品牌的首位率能差出30个百分点。这说明「推荐度」这个指标本身不稳定，变量没控制住，综合分就是噪音。供应商说这是「行业通行口径」，我回了一句：通行口径不等于有效口径。

所以我现在批GEO预算，合同里要求拆三个数：提及率、首位率、推荐语气占比，各算各的权重，别给我一个笼统的「推荐度」。不然三个月后复盘，你连问题出在哪一层都定位不了。

想问问各位：你们验收GEO效果时，「AI提及」和「AI推荐」是分开算的吗？还是也混在一个综合分里？