用模型跑了三个月GEO数据，短期ROI都是骗人的

最近社区里好多人在晒GEO的ROI，动不动就“一个月获客成本降了40%”。我手痒，拿我们公司三个客户的GEO项目数据跑了个简单的归因模型，结果挺有意思的。

先说背景：我在这家咨询公司做数据分析，主要帮客户做营销效果归因。大概从去年Q4开始，陆续有客户问GEO到底值不值得投。我就把三个客户（分别属于SaaS、消费电子、B2B服务）的GEO投放数据和自然搜索、信息流投放放在一起做了个多触点归因。

根据我的模型，GEO的转化路径和SEO、SEM完全不是一回事。

第一个发现：GEO的“首触”占比极低，但“助攻”占比高得离谱。拿消费电子那个客户来说，直接通过AI搜索进入官网并下单的用户，30天窗口内只有2.3%。但如果你把窗口拉到90天，并且把“在AI搜索里看到品牌名”算作一次触点，这个数字会跳到11.7%。中间发生了什么？用户大概率是先在AI搜索里看到了推荐，然后去小红书搜测评，再去电商平台比价，最后才回来下单。

第二个发现：短期ROI指标几乎全是噪声。我用30天窗口算ROI，三个客户的GEO渠道ROI分别是0.8、1.2、0.6，看起来都不及格。但拉到180天窗口，SaaS那个客户变成了2.4，B2B服务变成了1.9。为什么？因为GEO带来的用户决策周期天然就长——他们是在做信息收集和方案对比，不是冲动消费。

第三个发现，也是我觉得最要命的：不同品类的GEO衰减曲线完全不一样。消费电子的GEO效果在第45天左右达到峰值，然后快速衰减，因为产品迭代快、竞品跟进快。但B2B服务的曲线是缓慢爬升的，第90天才到峰值，之后还能维持半年。如果你用同一套短期ROI标准去考核，B2B的GEO项目会被误杀。

我踩过的一个坑：一开始我用了和SEM一样的7天转化窗口，结果GEO渠道的ROI全部是负的。后来把窗口改成90天、把“AI搜索曝光”作为一个独立触点加进去，模型才跑出有意义的信号。

所以我的结论很直接：GEO的ROI必须用长周期、多触点的模型来追踪，任何少于90天的判断都是在瞎猜。如果你老板让你一个月内证明GEO的价值，你最好先跟他对齐一下归因逻辑，否则你拿出来的数据只会让你自己难堪。

最后抛个问题：你们在追踪GEO效果时，转化窗口一般设多长？有没有人试过用生存分析或者马尔可夫链来做GEO归因？我最近在琢磨这个，想听听大家的实战经验。