GEO做了半年，我的数据模型告诉我该看这些指标

入行GEO半年，一开始也是各种折腾，但后来我用数据分析的思路，逐步建立了一套自己的评估模型。今天来分享下，我的模型告诉我该关注哪些指标。

背景：我们团队负责一个B2B官网的GEO优化，主要目标是通过AI搜索获取高质量线索。前三个月数据波动很大，但拉到半年维度，趋势就清晰了。

我的模型核心：不把GEO当成SEO的单纯延伸，而是当作一个独立的渠道，用以下三层指标去评估：

1. 可见性层：

• 品牌词在主要AI引擎（如Perplexity、Bing Chat等）的引用次数。
• 关键内容被AI回答引用的频率。
• 这部分数据可以用工具抓取，我每月做一次快照。

1. 互动层：

• 从AI引擎跳转到我们网站的点击量（UTM追踪）。
• 点击后的停留时间、跳出率、浏览深度。
• 特别是“AI推荐后访问”的会话，我会单独建看板。

1. 转化层：

• 表单提交、Demo预约、电话咨询等，并且要关联到GEO来源。
• 线索质量（MQL数量）以及最终的SQL/成交情况。

关键发现：

• 前3个月，互动层指标很差，但可见性层一直在升（AI引用次数翻倍），当时差点放弃，但模型告诉我需要更长周期，所以坚持了。
• 到第5个月，互动层开始起量，点击率提升了300%，但转化率还低，因为来的用户很多是调研阶段的，并非高意向。
• 第6个月，转化层才出现明显增长，MQL数量环比增加150%，而且SQL的成交率比传统渠道高20%。

踩过的坑：

• 不要只看单次会话的转化，GEO带来的流量很多是“多触点”的，用户可能先通过AI了解，之后自己搜索或直接访问。所以我在模型里加入了“辅助转化”概念，把GEO的功劳算进去。
• 只盯着某一家AI引擎没用，要分散风险。比如我们在Bing Chat上突然被引用多了，但Perplexity那边没变化，结果发现是内容格式更适合Bing。

现在我的结论是：GEO的ROI至少要拉长到6-12个月来评估，短期数据波动大，容易误判。我的模型还在迭代，中间有很多主观假设，比如“AI引用的权重如何分配”等。

想问下，你们在评估GEO效果时，会把“辅助转化”算进去吗？如果算，是怎么设置归因模型的？