云南
很多商家做GEO后，习惯每天问AI一次“推荐里有没有我”。但大模型知识库是滚动更新的，单次提问受时间、账号、地域、提问措辞影响，要判断GEO是不是真起作用，得拆成可观测的三层。
一、为什么人工抽查不够用
覆盖窄：人工只能挑几个核心词，大量长尾地域词（如“昆明呈贡区做XX的厂家”）根本查不过来。
无基线：今天有你、明天没你，是波动还是退化，单张截图看不出来。
信源错觉：AI回答里提到你，但用的是过时电话、错乱主业，这种“露脸”反而是负资产。
归因难：客服接到咨询，客户说“问AI来的”，但到底是豆包还是DeepSeek、哪个词触发的，口头登记会漏。
二、可参照的三层量化框架
不用非得上系统，商家自己也能按这个结构记表：
曝光层（有没有被提到）
挑20–50个业务相关问句（核心词+长尾词+带城市/区县），每周固定时间、用无登录态或不同账号各问一次，记录：品牌是否出现、在第几句、是点名还是融入正文。跑4–6周，看“上榜率”曲线而不是单次结果。
采信层（提到得对不对）
每次出现时顺手记：AI写的业务描述、案例、数据、联系方式，和你官网是否一致；有没有混进竞品信息或负面旧闻。出现错误频次下降，说明信源校准在起作用。
转化层（来了准客户没）
客服系统里给“AI渠道”单独打标签，记咨询数、成交数、客单价。和同期百度/短视频线索对比，看AI渠道的意向阶段是否更靠后、成交周期是否更短。
三、做表时容易踩的坑
·只统计“有没有名字”，不统计“说得对不对”——错信息露脸比不露脸更糟。
·用自己主账号反复问，结果被模型记住偏好，数据失真；建议用无痕+少量备用号。
·拿“AI推荐了竞品没推荐我”当失败——GEO前期常是先挤进候选池，再抢排序，3个月内波动正常。
四、商家自测的最小动作
打开豆包、DeepSeek、Kimi，各写10个你客户会问的完整句子（别写关键词，写自然语言），跑两周，填一张“平台×问句×是否出现×描述正误”的表。两周后重跑一次同批句子，对比变化。能稳定从“0出现”变成“3–5句点名且描述正确”，就是GEO开始工作的信号；其余交给1–3个月的信源沉淀。
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