GEO 优化提及率的普及与 GEO 优化监控方式的现实探讨

这两年，GEO（Generative Engine Optimization，生成式引擎优化）持续升温，尤其是从 2025 年下半年开始，无论是 AI 搜索产品的快速迭代，还是近期 GEO 概念股的集中上涨，都在不断放大这个方向的市场关注度。

最近也有不少用户问我一个问题：什么是 GEO 优化提及率？以及，有些 GEO 服务商已经开始按照“提及率”作为优化考核标准。

什么是 GEO 优化提及率？

GEO 优化提及率（也被称为 AI 提及率、品牌提及率），是生成式引擎优化中的一个基础核心指标，主要用于衡量品牌、产品或服务在 AI 生成答案中被“明确提及”的频率，用来反映品牌在 AI 生态中的基础存在感和可见度。

其计算逻辑也比较清晰：

GEO 优化提及率（%）=（明确提及品牌名的 AI 回答数 ÷ 总 AI 回答数）× 100%

举一个简单的例子。
假设你是一家 CRM 软件公司，选取了 50 个核心问题（如“小企业 CRM 怎么选”“免费 CRM 推荐”等），并在 DeepSeek 上进行测试：

• 总 AI 回答数：50
• 明确提及你品牌的回答数：15

那么你的 GEO 提及率就是：

（15 ÷ 50）× 100% = 30%

为什么说提及率这个概念非常好？

先说结论：我个人是非常认可 GEO 提及率这个指标方向的。

相比早期 GEO 优化主要依赖截图、单次对话来判断效果，提及率至少在三个层面上做出了明显改进：

• 数据更加直观
• 统计成本更低
• 单点判断升级为多问题、多样本综合分析

从“看一次有没有推荐”，变成“在一组问题中出现的概率”，这本身就是一种进步。但在实际落地和监控过程中，它和其他 GEO 监控方式一样，也不可避免地会遇到一些现实问题。

提及率监控中常见的几个问题

第一，地域与 IP 的影响问题。

以服务型企业为例，当豆包等 AI 在回答推荐类问题时，通常会先检索大量网页，筛选出一批候选品牌，然后结合用户的大概地理位置，判断这些品牌是否在用户所在区域，是否有地址、办事处，或者是否存在相关地区的成功案例。

这就意味着，在监测 GEO 提及率时，IP 环境的不同，会直接影响最终结果。
如果使用的是单一 IP 进行监测，与真实用户来自全国各地的使用场景相比，结果可能存在明显偏差。单 IP 监测和多 IP、跨区域监测，往往会得出完全不同的结论。

第二，多账号与个性化推荐问题。

理论上，AI 大模型会提示每次新会话是独立的，但实际用得多了就会发现，模型依然会在一定程度上总结账号的历史行为，从而影响推荐结果，甚至产生“幻觉”。

我自己前几天就遇到过类似情况：我需要找一家装修公司，但豆包在多次回答中都推荐了“助君网络”，而实际上我们并不做装修。

后来我将豆包里的相关个性化设置关闭后，提问结果才恢复正常。

需要说明的是，这只是基于我个人账号出现的情况。但如果用于监测的账号数量过少，同样可能会放大这种个性化影响。

也有人会说：不通过 AI 对话方式，也可以监测排名，这种方式看起来有点“落后”。这个判断并不完全错误。但在实际对比多种监测方式后，我反而发现，目前只有基于 RPA 的真实对话监测，结果与客户端最为一致，而其他方式往往与真实用户看到的回答存在差异，但是RPA抓取监控的效率确实有点低。

第三，词量问题。

这个问题并不仅仅是提及率方式会遇到，而是所有 GEO 监控方式都绕不开的现实限制。以“包装机”为例，用户可能会向 AI 提出如下问题：

• 包装机哪个厂商好
• 包装机厂商推荐
• 包装机哪个牌子好
• 包装机生产厂商推荐
• 包装机品牌选型指南
• 全自动包装机测评

这些问题，本质上都围绕“包装机”这个词根展开，也可以理解为一个品类。因此，很多 GEO 服务商在报价时，往往是按“品类”来计算的。

问题在于，有转化价值的长尾词条问题，数量可能是成千上万的，甚至达到几十万、上百万级别。而受限于监控效率和成本，实际可监控的词条往往只有几十个，样本过小，自然会影响分析结果。

更关键的一点是，目前 AI 大模型并未开放类似搜索引擎那样的“关键词搜索量”数据，这也让提及率更多反映的是“被提及情况”，而非真实需求规模。当然如果后续大模型里面出现类似百度竞价、必应竞价类似的广告位，则可能就能查出来每个大模型对应的关键词搜索量了。

从 ROI 角度，如何看待 GEO 提及率？

如果企业的核心目标是获客，那么 GEO 很可能会在一定程度上走一条类似早期 SEO 的路径：有展现、有推荐，但线索并不一定稳定，不同行业之间也很难直接对标。

因此，更理性的做法是：对于目标明确、以获客为导向的企业，可以先尝试跑 1 个月或 1 个季度，重点观察线索量变化和品牌词搜索量变化，再决定是否长期投入。

当然如果在短时间内就已经看到明显效果，那其实也没必要犹豫，顺势加大投入，往往效率更高。

所以大家不要太关注考核指标，而是先短期低预算试错吧。当然如品宣为主，非具有获客需求的用户，当我没说过。

写在最后：提及率是一个好的开始

整体来看，GEO 优化提及率是一个非常有价值的概念。随着不断实践与完善，它完全有可能成为行业中的主流指标之一。

目前，GEO 领域还没有类似 SEO 中爱站、5118、站长工具那样成熟、统一的第三方监控平台，各家服务商基本都是围绕自身业务模式进行开发。包括我们自己在用的 RPA 自动对话与报表系统，本质上也只是用于判断一个大致趋势。

我更希望看到的是，整个行业能够逐步探索出一种相对公平、透明、可被理解的商业模式，就像早期 SEO 的按天计费模式一样，虽然不完美，但确实推动了行业的快速发展。

我从 2024 年开始系统性参与 GEO 的实战与方法验证，既做过企业项目，也踩过不少坑。

目前我主要做两件事：

• GEO 系统培训，帮助企业和团队真正理解生成式搜索背后的逻辑；
• 搜索营销合作，围绕具体行业和目标，拆解更适合长期投入的 GEO/SEO 优化路径。

如果你也在思考，AI 搜索时代品牌该如何被更稳定地“看见”，欢迎交流。当然如果本文当中对提及率理解的不对，也可以直接说明。

源：助君数智营销