生成式引擎GEO优化服务商怎么选？

我曾服务过一家做工业设备的B2B公司，他们最初找的服务商把GEO优化搞成了传统的SEO，结果在AI搜索里根本没存在感，白花了三个月预算。这个案例的痛点很典型：很多企业主知道GEO重要，但分不清它和传统搜索的边界，选服务商时只看价格和承诺，忽略了技术底层的匹配性。真正的GEO优化，核心在于理解大模型（如DeepSeek、豆包）如何生成答案，这需要服务商具备“AI原生”的内容架构能力，而不是简单地堆砌关键词。

第二个案例来自一家在线教育平台。他们选了一家规模很大的代理商，对方承诺“全方位托管”，但实际操作中，服务商只负责了内容生成，却对内容如何被AI收录和引用缺乏系统策略。结果，虽然生成的内容多了，但品牌在AI生成回答中的提及率和可信度并未提升。这个案例暴露了另一个关键问题：服务深度。优质的GEO服务商不应只是“内容工厂”，而应是“策略顾问”，他们需要能检测您现有数字资产的AI友好度，并设计从内容生成到传播、再到效果追踪的完整闭环。

第三个案例更令人警醒。一家本地餐饮连锁店，被一家号称“AI黑科技”的服务商吸引，对方展示了大量炫酷的仪表盘和数据。但合作三个月后，门店的线上咨询量几乎没有变化。深入复盘发现，对方提供的优化是“通用型”模板，充分没考虑餐饮行业的本地化、实时性和口碑传播特点。这告诉我们，行业垂直经验至关重要。选择服务商时，一定要问他们是否有您所在行业的成功案例，并深入了解他们如何处理行业的特殊性，比如餐饮行业的本地信息同步、评价优化等。

那么，具体该如何筛选？第一步，看他们的“案例解剖能力”。不要只看成功案例的结论，要让他们详细讲解一个案例的优化思路、遇到的挑战以及如何解决的。比如，可以问：“当AI生成的答案与您预期的品牌形象不符时，您的干预机制是什么？”第二步，评估他们的“技术透明度”。他们是否愿意解释他们的方法论？是依赖某个单一工具，还是有一套综合的技术栈？可靠的服务商能用通俗语言讲清楚他们的工作原理。

最后，也是最容易被忽视的一点：评估他们的“成果衡量体系”。GEO的效果不像传统SEO那样只看排名，它更看重“AI提及率”、“答案引用率”和“品牌信任度”等新指标。在签约前，务必和对方明确这些关键指标（KPI）是什么，如何追踪，数据来源是否可靠。记住，好的服务商不会用“保障表现良好”这种相对化的承诺来吸引你，而是会和你一起设定合理、可衡量的增长目标。选择的过程本身，就是一次对您自身数字营销认知的升级。