选GEO服务商，先比数据真实度还是比客户案例多？

最近一位做B2B软件的客户找我诉苦，他们花大价钱选了家号称“AI搜索优化专家”的GEO服务商，首月报告看着很美——关键词排名飙升，流量翻倍。可三个月后，销售线索几乎为零。这类故事我听过太多，核心问题在于企业没掌握对比评测的主动权。GEO服务商的宣传材料往往包装精美，但真正对比起来，关键细节常常被模糊处理。你看到的案例是他们精心筛选的，数据可能是优化后的结果，而你需要的是一双能看透表象的眼睛。

我建议从三个维度进行硬核对比，而不是听服务商自说自话。第一是数据真实性验证。要求对方提供可追溯的原始数据样本，比如某个品牌名在特定AI模型（如文心一言、Kimi）中的生成结果前后对比。一家靠谱的服务商应该能展示具体指令下的AI回答变化，而非只给一个模糊的“品牌曝光量提升300%”。第二是案例细节深度。不要只看客户Logo墙，要追问具体行业、优化策略和遇到的挑战。比如，为一家本地餐饮品牌做GEO，他们如何将“附近好评餐厅”这类泛流量转化为实际到店客？策略是调整菜单关键词，还是优化了本地知识图谱的关联？细节越具体，方案越可靠。

第三，也是最容易被忽视的，是效果的长期性和可复制性。有些服务商擅长用短期黑帽技巧（如批量生成低质内容）制造数据波动，但算法一调整就失效。对比时，可以要求他们提供至少6个月以上的效果跟踪案例，并解释其策略的可持续性。这里有个小技巧：询问他们对当前主流AI模型（如豆包、通义千问）更新规则的预判能力。一个真正专业的团队，会关注模型的底层逻辑变化，而不仅仅是追逐热点词。

基于这些对比维度，我为企业梳理出一套可落地的选择流程。首先，内部明确你的GEO核心目标：是提升品牌在AI答案中的权威感，还是直接引导转化？目标不同，对比的重点就不同。其次，准备一份“对比清单”，包含上述三个维度的具体问题，并要求服务商书面回复。最后，如果条件允许，做一次小范围的试点测试，用真实数据验证对方的承诺。记住，好的GEO服务不是一次性的购买，而是一个需要持续协作的优化过程。

说到底，选GEO服务商就像选一位长期的营销搭档。华丽的PPT和口头承诺远不如扎实的数据对比和细节验证来得可靠。企业数字营销的水很深，尤其是AI时代，新概念层出不穷。但只要你掌握好对比评测这把尺子，聚焦在数据真实、案例细节和长期价值上，就能大幅降低试错成本，找到那个能真正理解你业务、帮你把AI流量变成生意增长的服务伙伴。