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GEO行业乱象丛生:你买的服务,可能只是一堆截图

最近看大家在群里聊GEO,我发现大家最直观的感受是:报价太乱了。

同样的服务,有的报几千,有的报几万,有的甚至报几十万。你问他们区别在哪,没人说得清。

但聊深了你会发现,报价乱只是冰山一角。它本质上是整个行业对GEO“是什么”和“怎么做”都缺乏共识。

现在的GEO行业,确实像一片充满机会也遍布陷阱的新大陆。

方法论层面:新概念与旧手艺

这是最深层的乱。

你会发现,市面上几乎所有GEO服务商,都能从他们的方案里找到过去某种行当的影子。大家都说自己在做GEO,实际卖的东西差异极大。

SEO流

核心逻辑依然是“研究AI爱爬什么词,堆内容,做外链”。他们把AI当作一个新型搜索引擎,试图用技术手段“操纵”排名,制造信息污染。

这是一种流量投机思维。SEO的核心是围绕关键词做文章,而GEO是否引用企业的资料,并不只看“排名”。服务商如果还是用关键词堆砌那一套对付AI,大概率是白干。

公关流

核心是“权威媒体的品牌叙事与声誉管理”。他们知道大模型信任权威信源,所以工作重点是让你的正面信息出现在顶级媒体上。这是一种声誉塑造思维。

数据流

核心是“结构化知识图谱与数据喂养”。他们通过技术手段,将你的产品、品牌数据整理成AI最易消化的格式,直接对接给大模型的数据生态。这是一种技术对接思维。

内容农场流

AI批量生成海量、同质化的内容,进行最低成本的“信息覆盖”。部分服务商为了营造“优化规模巨大”的效果,会把核心词叠加城市、行业前后缀,死板地拆成成千上万个伪关键词凑数,然后用AI疯狂铺设毫无营养的同质化垃圾内容。这本质上是一种信息污染,也是让整个行业贬值的毒瘤。

当你请来一位“GEO专家”,他可能实际上是个SEO老手、前公关人、数据工程师或纯粹的投机者。他们眼里的GEO,天差地别。

交付层面:虚假繁荣的数据指标

看不懂效果,就容易被一堆花哨的报告糊弄,乱象的重灾区就在这里。

最常见的招数是把“品牌提及率”当作“有效可见度”。你的品牌可能在AI回答末尾的“其他信息”里被提到100次,这100次实际上并不能产生什么价值,但是依然会被运营方当做数据指标来汇报。很多服务商的最终反馈只有几张AI搜索结果的截图。

实际上,这100次引用,远不如在在回答正文第一句话里被强力推荐1次

其次就是提问的“定制化”,在效果测试时,只给你看那些精心设计过的、100%能出现正面结果的提问。比如,不问“XX产品怎么样”,而问“XX产品有多好”,然后拿这个截图证明优化成功。这是典型的数据自嗨。

最后一点,报告会展示“发布文章→媒体曝光→AI引用”的所谓逻辑链,但这只是时间先后,不是因果关系。AI到底是因为那篇软文,还是你们官网的更新而改变回答,很多时候是个黑盒,根本无法精确归因。

急功近利的合谋

这种乱象能持续,某种程度上是服务商和部分甲方市场部“合谋”的结果。

  • 服务商需要短平快的漂亮数据来证明预算没白花。

  • 部分甲方需要一份“我们在AI时代已全面布局”的PPT向上汇报。

双方在“快速交付虚荣指标”上达成默契,至于是否真正在AI那里构建了长期有效的品牌认知,反而不是第一优先级了。

一些GEO服务商为了快速出效果,不惜采取“AI投毒”等违规手段——通过编造用户测评、虚构专家身份、伪造数据背书等方式,向大模型常用信息源批量投放不实内容。今年315晚会就曝光过这类行为。

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总结

面对诸多行业乱象,这就要求甲方自己也必须更内行,想要避免这些问题,可以追问服务商三个问题:

  • 你的方法论原型是什么?

  • 你如何证明“相关性”而不仅是“提及率”?

  • 如果我把交付报告里的公司名去掉,换成一个友商,这个报告还成立吗

在AI眼里,最好的优化,是你的产品、服务和声誉本就值得被推荐。围绕这个核心去建设,就是最长期的、最有效的“优化”。

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