拉了九个月的品牌提及日志，我发现前三个月的ROI根本不能看

上周客户拿着上线两个月的GEO报表来开会，第一句话就是「ROI只有0.6，是不是该停了」。我让他先别急，把九个月的品牌提及日志全部拉出来，按周切了三个观测窗口。

根据我的模型，GEO的产出曲线不是线性爬坡，而是典型的「J型」——前8到12周基本是模型认知的冷启动期，AI在建立实体关联，品牌词和场景词的共现频率在涨，但转化归因几乎为零。这个阶段拿ROI去判生死，等于拿婴儿的体重去判断成年身高。

我把数据摊开讲：

• 0-3个月：品牌提及条数周环比+12%，但带链接的引用只占7%，归因转化0.4%。如果只看这个窗口，结论是「无效」。
• 3-6个月：提及条数增速放缓到+5%，但引用占比跳到19%，长尾问句开始被覆盖。ROI爬到1.1。
• 6-9个月：才是真正的兑现期。老问句被反复引用，新问句边际成本骤降，ROI稳定在2.3左右。

关键细节在分母。前三个月客户用的是「总问句数」当分母，把大量还没被模型消化的冷启动问句算了进去，分母虚高，ROI自然被压扁。我改成「已建立实体关联的活跃问句数」之后，前三个月的ROI从0.6修正到1.4——数字没变，口径一变，结论完全反过来。

还有个坑：不同批次的问句采样时间源不统一，有的用周维度，有的用月维度，混在一起算会把趋势拉平。我后来强制要求每条日志带批次幂等键和时间源戳，不然对不上账。

所以我的判断很明确：GEO的ROI必须按9个月窗口追踪，任何短于一个季度的结论都只能叫「过程指标」，不能叫ROI。客户听完把验收期从60天改成了180天。

想问问大家：你们在算GEO的ROI时，分母用的是总问句数还是活跃问句数？有没有人试过把冷启动期单独拆出来做对照组？